"הבינה המלאכותית מסייעת לחילוץ תובנות מושכלות מהנתונים"

"בארגונים רבים נצברים נתונים רבים, חלקם מובנים וחלקם לא. פעמים רבות, בנתונים שאינם מובנים לא נעשה שימוש כלל, והם יושבים כאבן שאין לה הופכין. פתרונות מעולם הבינה המלאכותית עשויים לסייע לארגונים לחלץ מהנתונים הללו תובנות משמעותיות, ובעקבותיהם יכולת לשנות את האופן שבו הארגונים פועלים", כך אמר צור חזן, מנהל תחום נתונים ובינה מלאכותית ביבמ ישראל.

חזן דיבר אתמול (ב') בכנס הענן ההיברידי של יבמ ישראל, שבשל המצב נערך באופן וירטואלי. הכנס, בהפקת אנשים ומחשבים, נשא את הכותרת Hybrid Cloud Con – Innovate, Modernize & Secure Anywhere, והשתתפו בו מאות נציגי לקוחות ושותפים עסקיים של הסניף הישראלי של הענק הכחול.

לדברי חזן, "ארגונים ניצבים כיום מול אתגר משמעותי בתחום הטיפול בנתונים: עליהם להיות מסוגלים להפיק מהם תובנות משמעותיות ולהטמיע יישומי בינה מלאכותית, לרבות בניית מודלים בתוך סביבה מרובת עננים. הטכנולוגיות הנוכחיות נדרשות להיות מסוגלות לאפשר לעשות זאת באופן כזה שהן אגנוסטיות למיקום הנתונים".

הסולם של יבמ לבינה מלאכותית

"יבמ", הסביר, "פיתחה מתודולוגיה סדורה לתחום, 'סולם לבינה מלאכותית'. השם מסמל את התפיסה שלפיה בינה מלאכותית היא תחום מורכב, ונדרש להתקדם בו בשלבים, כמו בסולם, ולהיערך בהתאם. העיקרון המנחה הוא שיישום מודלים של בינה מלאכותית צריך להיעשות תוך התחשבות והיערכות מקסימלית למיקום הנתונים – קרי, בענן מקומי, בענן ציבורי או בעולם היברידי".

חזן אמר ש-"הכלים שיבמ מציעה בסולם זה מאפשרים לכל בעלי התפקידים בארגון ליהנות מיכולות, שחלקן פותחו על טהרת הקוד הפתוח, עם תוספות ומעטפת של יבמ, וחלקן עם אלגוריתמים מבוססי AI שמטפלים בנתונים. התהליך כולל כמה שלבים: בניית המודל, העלאה לייצור, הרצה, ניטור ומעקב אחר ביצועים, ודיוק. הדגש בו הוא שהנתונים עוברים כמה תהליכים טרם שימושם במודל: איסוף, שיפור האיכות, ההכנה שלהם, טיוב, בניית קטלוג וזיקוק שלהם. או אז הם מוכנסים לאלגוריתמים של לימוד מכונה ובינה מלאכותית".

כדוגמה הוא ציין "מוסד פיננסי גדול בארץ, שיישם טכנולוגיה של בינה מלאכותית מבית ווטסון שלנו. מדובר בפרויקט לקריאה, ניתוח וסיווג של מיילים בעברית. המערכת קוראת, מבינה ולאחר מכן מנתבת את המיילים בשפה חופשית, המגיעים לתיבה ייעודית. על ידי הבנת התוכן והבנת ההקשר של המייל, המהות שלו ומידת הדחיפות, האלגוריתם 'יודע' לנתב אותו לגורם הרלוונטי בארגון".

פרויקט נוסף בוצע בחברת תעופה, "שם פיתחנו יכולת לניתוח סקרי שביעות רצון של לקוחות. המודול קרא עשרות אלפי תשובות לסקרים בכמה שפות. לאחר מכן הוא חילץ משם, בזמן כמעט אמת, תובנות משמעותיות כגון נימה, דיווח על תקלות ומידת שביעות רצון מהשירותים", הוסיף חזן.

"לא מייחסים חשיבות למיקום הנתונים"

"אנחנו לא מייחסים חשיבות למיקום הנתונים", הדגיש. "אנחנו יודעים לעבוד מול ארגונים שהנתונים שלהם יושבים בעננים ציבוריים אחרים, ואף יודעים לעשות על הנתונים מניפולציות: לאסוף, לארגן, לסדר ולנתח אותם. לבסוף, אנחנו יודעים להפיץ את התובנות בארגון, גם אם הוא לא לקוח בענן של יבמ".

לסיום ציין חזן את שש החבילות שיבמ יצרה לטובת מימוש תפיסת הענן ההיברידי (Cloud Paks): לאפליקציות, לנתונים, לאינטגרציה, לאוטומציה, לניהול סביבה מרובת עננים, ולעולם אבטחת המידע. "החבילה לטיפול בנתונים מביאה לשיפור האופן בו ארגונים מפיקים מהם תובנות. היא מספקת ארכיטקטורה שניתנת להרחבה, כדי לבצע וירטואליזציה של נתונים עבור בינה מלאכותית – במהירות הגבוהה ב-500% מהמצב הנוכחי. בדומה לחבילות ענן אחרות, היא מותקנת על תשתית רד-האט, וניתנת לעבודה בשלבים של הסולם – אסוף, ארגן, נתח, צור אמינות והפץ. בכל אחד משלבי הסולם יש מערך כלים של יבמ שנותן מענה לאותו שלב. השלבים יכולים לבוא ביחד, כחבילה אחת, או כל אחד מהם לחוד. המטרה בשני המקרים זהה: חילוץ תובנות מהנתונים לטובת שיפור של היבטים תפעוליים ועסקיים של הארגון", אמר.

הכנס נערך בחסות יבמ.

לחצו כאן לקבלת פרטים נוספים מיבמ.