איכות הנתונים מהווה אתגר מהותי עבור חברות המעוניינות להניע את הצמיחה שלהן בעזרת בינה מלאכותית. מרטין פרדריק, מומחה מוכר ב-Snowflake, מדגיש כי הצלחת כל פרויקט בינה מלאכותית תלויה בתשתית נתונים חזקה ומנוהלת היטב. רבים, למרות תוצאות מבטיחות בשלב הניסיוני, נכשלו להמיר את המאמצים הללו לכלים ממשיים להכנסה. לעבר עתיד שבו הארגונים מנצלים במלואם את הפוטנציאל של נתונים, ההתאמה האסטרטגית בין פרויקטים למטרות עסקיות נשארה חיונית.
מרטין פרדריק על החשיבות של איכות הנתונים
החברות נכנסות למירוץ מטורף על מנת לשלב את הבינה המלאכותית בתהליכי העבודה שלהן. המהפכה הטכנולוגית הזו מציבה אתגר מרכזי: איכות הנתונים. מרטין פרדריק, מנהל אזורי ב-Snowflake עבור הולנד, בלגיה ולוקסמבורג, טוען כי הצלחת פרויקטי הבינה המלאכותית תלויה במידה רבה באיכות זו. רבים מפרויקטים שאפתנים מדשדשים לעיתים קרובות בשלב הוכחת הקונספט, מבלי להצליח להפוך לפתרונות המייצרים הכנסות.
הבינה המלאכותית כאמצעי, לא כמטרה
פרדריק מדגיש נקודה מרכזית: « אין אסטרטגיה לבינה מלאכותית ללא אסטרטגיה לנתונים. » אפליקציות בינה מלאכותית, סוכנים ודגמים מתבזבזים ללא תשתית נתונים מרכזית ומנוהלת. אפילו הדגמים המתקדמים ביותר יכולים להיכשל ללא נתונים מאורגנים היטב ובאיכות גבוהה.
לעיתים קרובות, פרויקטים מבטיחים נכשלו בייצור כלים משתלמים. מנהיגים טועים לעיתים קרובות בכך שהם תופסים את הטכנולוגיה כמטרה בפני עצמה. הבינה המלאכותית, לפי פרדריק, צריכה להיחשב ככלי להשגת מטרות עסקיות אסטרטגיות.
המכשולים להצלחה של פרויקטי בינה מלאכותית
מספר גורמים יכולים לעכב את ההתקדמות של פרויקטי בינה מלאכותית. היעדר התאמה עם צרכי החברה, החוסר בתקשורת בין הצוותים ואי-סדר בנתונים הם בין הגורמים השכיחים ביותר. כ80% מהפרויקטים של בינה מלאכותית אינם מגיעים לשלב הייצור. עם זאת, פרדריק מציע חזון חלופי. כישלונות אלו הם לעיתים קרובות שלב בגרות הכרחי.
נתונים אמינים, החזר על השקעה
הארגונים הממקמים תשתית נתונים חזקה רואים החזר משמעותי על ההשקעות שלהם בבינה מלאכותית. מחקר עדכני מ-Snowflake מראה כי 92% מהחברות כבר רואות החזר חיובי על ההשקעות שלן בבינה מלאכותית. על כל לירה סטרלינג שורשית בגין השקעה, הן מקבלות בממוצע 1.41 £ בחיסכון בעלויות ובכנסות נוספות. המפתח טמון בהקמת פלטפורמת נתונים מאובטחת מההתחלה.
תרבות ארגונית ונגישות נתונים
הטכנולוגיה בלבד אינה מבטיחה את הצלחה של אסטרטגיה לבינה מלאכותית. התרבות הארגונית צריכה להיות מוכנה לשלב יוזמות חדשות אלו. אחד האתגרים הגדולים ביותר הוא להפוך את הנתונים לנגישים לכולם, ולא רק לכמה מומחים. חשוב לבנות יסודות חזקים בקרב אנשים, תהליכים וטכנולוגיות.
פרדריק מסביר כי, בעזרת ממשלה מתאימה, הבינה המלאכותית יכולה להפוך למשאב קולקטיבי במקום להיות כלי מבודד. כאשר כל הצוותים עובדים מתוך מקור אמת יחיד, הקונפליקטים לגבי הנתונים מצטמצמים, מה שמקל על קבלת החלטות מהירה ומושכלת יותר.
צמיחה של סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים
אנו עדים כעת להתפתחות ניכרת: הופעת סוכני בינה מלאכותית המסוגלים להבין ולנתח סוגים שונים של נתונים, ללא תלות במבנה שלהם. מידע לא מובנה מהווה 80 עד 90% מהנתונים בחברה טיפוסית. כלים חדשניים מאפשרים לעובדים, בכל רמה טכנית, לשאול שאלות מורכבות באנגלית פשוטה על מנת לקבל תשובות ישירות מהנתונים.
פרדריק מדבר על מושג שהוא מכנה « אוטונומיה ממוקדת מטרה. » עד כה, הבינה המלאכותית שימשה בעיקר כעוזר הנדרש להנחיות מתמשכות. כעת, סוכנים חדשים יכולים לקבל מטרות מורכבות ולקבוע את הצעדים הנדרשים בעצמם. זה כולל מטלות הנעות מכתיבת קוד ועד לאיסוף מידע מאפליקציות אחרות, מה שהופך את התשובה להשלמה.
האוטומציה הזו מאפשרת להפחית את ההיבטים המעיקים ביותר במשימות מדעני נתונים, כמו ביצוע ניקוי נתונים חוזר ונשנה והתאמת הדגמים. כתוצאה מכך, המוחות המבריקים ביותר בחברה יכולים להתמקד בפעילויות בעלות ערך מוסף גבוה, מה שממיר את התפקיד שלהם מפרקטי לאסטרטגי.
Snowflake וההתפתחות של הבינה המלאכותית
Snowflake משמש כסponsor מרכזי באירוע AI & Big Data Expo Europe. עם מגוון רחב של דוברים, Snowflake תשתף תובנות מעמיקות על הפשטת הבינה המלאכותית בתוך חברות. המשתתפים מתבקשים לבקר בדוכן מספר 50 כדי לגלות כיצד להפוך את הבינה המלאכותית של העסק לקלה, יעילה ואמינה.
אלה המעוניינים לחקור לעומק את נושא הבינה המלאכותית ומידע גדול, אירועים כמו AI & Big Data Expo, שיתקיימו באמסטרדם, קליפורניה ולונדון, מציעים הזדמנויות יקרות ערך להכיר את המגמות האחרונות בתעשייה.
שאלות ותשובות על איכות הנתונים והבינה המלאכותית לפי מרטין פרדריק מ-Snowflake
מדוע איכות הנתונים חיונית להצלחה של פרויקט בינה מלאכותית?
איכות הנתונים חיונית כי אפליקציות ודגמים של בינה מלאכותית יכולים להיות יעילים רק אם הם מתבססים על נתונים אמינים, מסודרים ומנוהלים. איכות נתונים בעייתית יכולה להוביל לטעויות בתוצאות ולחסום את השגת המטרות העסקיות.
כיצד חברה יכולה לשפר את איכות הנתונים שלה?
חברות צריכות להקים תשתית נתונים מאוחדת ומנוהלת היטב, המאפשרת איסוף ועיבוד נתונים קפדניים. זה כולל נורמליזציה של נתונים, הקמת תהליכי בדיקה והכשרת הצוותים על החשיבות של איכות הנתונים.
איזה תפקיד ממלאת תרבות החברה ביישום אסטרטגיית בינה מלאכותית יעילה?
התרבות הארגונית היא קריטית כי היא משפיעה על הרצון של הצוותים לשתף פעולה ולשתף נתונים. חברה צריכה לעודד תהליכים שיתופיים ולהפוך את הכלים של הבינה המלאכותית לנגישים לכל העובדים כדי למקסם את השימוש שלהם ואת היעילות שלהם.
מהי אוטונומיה מונחית בהקשר של בינה מלאכותית?
אוטונומיה מונחית היא מושג שבו סוכני בינה מלאכותית יכולים להבין ולשקול נתונים בצורה אוטונומית. זה מאפשר לסוכנים אלה להשלים מטלה מורכבת באופן עצמאי, מכתיבת קוד ועד לאיסוף מידע רלוונטי, ובכך משפר את היעילות הכוללת של פרויקטי הבינה המלאכותית.
מהם האתגרים הנפוצים שחברות נתקלות בהם בעת אימוץ הבינה המלאכותית?
חברות מתמודדות לעיתים קרובות עם מכשולים כמו חוסר תיאום בין הצוותים, פרויקטים שאינם מותאמים למטרות עסקיות נכונות ונתונים לא מאורגנים. אתגרים אלה עלולים להוביל לכישלון של יוזמות הבינה המלאכותית.
מהם היתרונות המוחשיים של הפרויקטים של השקעות בבינה מלאכותית?
חברות יכולות לצפות לתשואה משמעותית על ההשקעה בבינה מלאכותית, כפי שמראה מחקר של Snowflake שבו 92% מהחברות רואות כבר חיסכון בעלויות והכנסות חדשות, מה שמאפשר לקבל 1.41 £ על כל £1 ששהושקע.
