"העולם הולך ומסתבך – רק מכונה תוכל לסייע לבני האנוש"

"העולם הוא מקום מסובך ומורכב, והוא אף נע בקצב הולך וגובר. במצב הדברים הזה, בני האנוש לא יכולים להתמודד לבד, והם נדרשים לסיוע של מכונה, משמע – מחשבים, אלגוריתמים ובינה מלאכותית. המענה למצב המורכב יגיע בשני היבטים: הראשון הוא היכולת לערוך תצפית, כלומר – לא רק לשאול מה המצב, אלא להבין לעומק מה קורה בתוך המערכות, לא רק לדעת שיש בעיה, כי אם להבין את מקורה – ולעשות זאת בצורה שקופה", כך אמר רוברט ברון, ארכיטקט פתרונות לתחום הבינה המלאכותית ביבמ העולמית.

לדבריו, "הצד השני במענה הוא הבינה המלאכותית. יש לקחת מסות של נתונים ממגוון מקורות ומערכות, לאגם אותם ואז לנתחם. כך ניתן להפיק מהנתונים הללו תובנות מושכלות, שיסייעו לארגון בהיבטי תפעול ה-IT שלו". הוא ציין כי "יש לחלק את הנתונים ל-80-20, באופן ש-80% מהבעיות הפשוטות ניתנות לפתרון ולמענה על ידי מכונה ו-20% מהבעיות הן מורכבות, ותטופלנה על ידי בני אדם".

"בדרך זו", הסביר ברון, "ניתן יהיה לשנות את המצב הקיים, שבו נדרשת נבירה במידע בצורה ידנית, עם עריכת הקשרים וניצול ידע בלתי פורמלי. במקום זאת, הפכנו את כלל הידע והרחבנו את גבולותיו: אלה לא רק נתונים גולמיים מהמחשב אלא גם החלטות עבר, עם יכולת לשיפור שלהן בהתבסס על לימוד מכונה. כך, כלל הנתונים נאספים ומנותחים, והם חלק מחומר גלם חדש, המהווה בסיס לקבלת החלטות חדשה, מושכלת ועשירה במידע".

"הבינה המלאכותית – מענה להתמודדות עם שפע הדטה"

ברון דיבר בכנס שערך הסניף הישראלי של הענק הכחול. האירוע, בהפקת אנשים ומחשבים, התקיים היום (ג') במלון פאבליקה בהרצליה פיתוח, תחת הכותרת Automated Integrations powered by AI – אינטגרציות אוטומטיות המונעות על ידי בינה מלאכותית.

"כיום", אמר, "מרבית הארגונים עוברים מתשתית מסורתית של מערכות פיזיות נפרדות וסטטיות לתמהיל דינמי של עננים מקומיים, ענן מנוהל, ענן פרטי וסביבות ענן ציבוריות. יישומים ומערכות בסביבות אלה מייצרים מצבור נתונים, שממשיך לצמוח. פתרונות ניהול IT מסורתיים לא יכולים לעמוד בהתמודדות עם היקף ועוצמת הנתונים הללו. המענה להתמודדות עם שפע הדטה, טיפול, ניתוח וניהול שלהם הוא הטמעת יכולות וטכנולוגיות של בינה מלאכותית".

"ה-AI משפר את פעולות מערך המחשוב הארגוני"

לדברי ברון, "אנחנו מציעים את מוצר IBM Cloud Pak for Watson AIOps. הטמעת יישומים מבוססי טכנולוגיות של בינה מלאכותית מביאה לשיפור פעולות מערך המחשוב הארגוני. זאת, כי ה-AIOps משתמש ביכולות של טיפול בביג דטה, ניתוחים ולמידת מכונה כדי לבצע כמה פעולות: צבירת נתוני הפעילות הרבים שנוצרו על ידי רכיבי תשתית IT מרובים, יישומים וכלי ניטור וביצועים; ניפוי 'רעשי רקע', כדי לזהות אירועים ודפוסים משמעותיים הקשורים לביצועי המערכת ולבעיות זמינות; וכן אבחון גורמי שורש ודיווח עליהם לאנשי המחשוב בארגון, לטובת מענה מהיר ותיקון, או, במקרים מסוימים, פתרון בעיות אלה באופן אוטומטי, בלא כל התערבות אנושית". הוא אמר כי "החלפת כלים ידניים ונפרדים בפלטפורמת AIOps חכמה ואוטומטית מאפשרת לצוותי תפעול ה-IT להגיב מהר יותר – ולעתים אף באופן יזום – לאירועים של האטה או השבתה, ולעשות זאת בהרבה פחות מאמץ".

"Watson AIOps נועד להפיץ תהליכי עבודה מבוססי בינה מלאכותית לתוך הארגון, בתחום תהליכי העבודה האופרטיביים ב-IT. הפתרון שלנו מטמיע תהליכים מבוססי בינה מלאכותית, מתקדמים, לאורך ולרוחב שרשרת כלי תפעול ה-IT. כך ניתן להעריך, לאבחן ולפתור בעיות הקשורות לעומסי העבודה הקריטיים", הוסיף ברון.

הוא ציין מקרה של רשת אופנה גדולה, שאת שמה הוא לא מסר – שחוותה תקלה קריטית. "הייתה זו הפעם הראשונה שבה הם נתקלו במצב שבו לא היה בנמצא מומחה לפתרון הבעיה בתצורה של המינפריים", ציין. "הכלי שלנו ניתח את כלל ההתנהגות, מהסביבה הפתוחה של אפליקציות המובייל ולאורך הדרך עד למיינפריים, לאיתור מקור התקלה, שהייתה באלגוריתם. הכלי חסך זמן רב והצביע על מקור הבעיה בתוך דקות ספורות".

"יש לנו כבר לקוחות בתחום ממגזרי הפיננסים, הביטחוני, ההיי-טק והטלקו", סיכם ברון. "אנחנו חווים התעניינות בקרב ארגונים רבים לנושא, בשל התועלות הטמונות בפתרון. כמו כן, אנחנו עורכים בדיקות היתכנות בקרב לא מעט לקוחות, ואני מאמין שהתחום יצבור תאוצה ב-2022".