כבר קרוב לשלוש שנים שהבינה המלאכותית מתפקדת כשותף הטבעי הטוב ביותר של עסקים, סטארטאפים וחברות בכל סדרי הגודל. תעיד על כך תנופת הפיתוח המואצת של שלל תוכנות, אפליקציות ואוטומציות מתקדמות מבוססות AI שכבר משנות את מבנה השוק, פורצות דרך בחוויית המשתמש ומשפרות את יחסי האמון בשימוש בכלים טכנולוגיים. כיצד ניגש צוות פיתוח AI למשימות שלפניו ומה צריך לדעת רגע לפני שמייצאים את הפרויקט לצוות האאוטסורס?
מהי משימתו של צוות פיתוח חיצוני שמתמחה בAI?
בינה מלאכותית שבהגדרתה היא טכנולוגיה שמחקה את המוח האנושי, יוצקת אל הרובוט הממוחשב אינטליגנציה שמועברת החוצה דרך פעולה-תגובה, זיכרון, הסתגלות, הסקת מסקנות ובחלק מהמערכות גם תחושה. פלטפורמות ה-AI מתבססות על שתי מערכות-על מרכזיות: Depp Learning ו-Reasoning Systems שבהן מתרחשת עיקר זירת הפיתוח ועבורן גויסו מעל 9 מיליארד דולרים ממשקיעים בשנתיים האחרונות. כל אלו מבססים את דרישות הסף מצוות פיתוח ה-AI ויוצרים זירה חדשנית בה מרבית המשימות מועברות לגורמים מקצועיים מתאימים באאוטסורס.
עד כמה הטכנולוגיה בכלל כדאית לפיתוח? כדאית במיוחד באמצעות צוות פיתוח חיצוני ומומחה AI: טכנולוגיית ה-Deep Learning, כמו זו שנמצאת בקלוד או Chat-GPT היא המבוקשת מבין השתיים נכון לכתיבת שורות אלה ושיעור הצמיחה השנתי שלה עומד על 44%, בעיקר בעולמות הבריאות, הפיננסים והמדיה. במילים אחרות, חברות שישכילו לפתח לעצמן טכנולוגיית AI בהקדם יפיקו תועלת הן מול צרכני הקצה, הן במישור הכלכלי, והן במובנים של פריצת דרך וחדשנות יוצאת דופן.
לגייס צוות שלם שמומחה בבינה מלאכותית
מובן שהביקוש העצום למערכות AI לא נעצר בעולמות הבריאות, הפיננסים והמדיה, וחברות מענפים אחרים נכנסות למגרש תוך שהן מגייסות לעצמן צוותי פיתוח שיודעים כיצד לרתום את הבינה המלאכותית למתן חוויית שירות או רעיונות מפתיעים.
וכך, למרות שהתחום עדיין נחשב בחיתוליו, כבר אפשר לזהות את השפעתן המובהקת של חברות בעלות תכונות AI על תרבות הצריכה והאחיזה בענף הפעילות.
חברת Nvidia לדוגמה, חוותה זינוק במניות שהגיע לכמעט 800% ולמעט נחיתה חדה אך קצרה במהלך ספטמבר, השווי שלה למניה בודדת כבר מוערך ב-180 דולר. העלייה המרשימה של מדדי הנאסד"ק ו-S&P מיוחסת גם היא לחברות פורצות דרך בשוק הבינה המלאכותית ומתווספות לשחקניות העל שחוללו מהפכה של ממש כמו מייקרוסופט ואפל.
כל אלה מביאים לצורך מהותי בגיוס צוות שלם למשימות AI, אותו אפשר להקים אינהאוס כאשר העסק ממוקד כל כולו בבינה המלאכותית, אך אפשר לאתר אותו בשלמותו ובמהירות באמצעות שירותי אאוטסורס שמומחים בפיתוח מערכות AI.
שירות אאוטסורס של AI – התהליך המלא ב-10 צעדים
פיתוח AI נובע מתהליך מחשבתי שמוכוון ליצירה או שיפור של שירותים ומוצרים קיימים. התהליך כולל שלבים משתנים במיקומם והיקפם, החל מאפיון והמשגה, דרך עיצוב המערכת ועד ליישום והפריסה שלה. למעשה, כל תהליך פיתוחי שכולל שירות אאוטסורס AI יעבור במסלול שונה ונפרד מאחרים, תוך שהוא מקפל בתוכו גם מיומנויות מקצועיות משתנות שלוקחות חלק בפרויקט:
- גיבוש הרעיון
תוכנה או אפליקציה מבוססת בינה מלאכותית מוכרחה לענות על צורך אמיתי ולכן יציאת הפיתוח לדרך תתרחש רק אחרי שבוצעו מחקר שוק, סקר מתחרים וניתוח מעמיק לקהל היעד.
- אפיון המוצר
כמו בכל תהליכי הפיתוח, זהו השלב שבו קובעים את דרישות התוצר – התכונות, הביצועים, אפשרויות האינטגרציה, היקף הנתונים הנדרשים (אלגוריתמי בינה מלאכותית מצריכים דאטה בכמות גדולה במיוחד), הפונקציונליות ומיומנויות העיבוד.
- קביעת רמות הפרטיות והאתיקה
עד לאיזה גבול תוכל הבינה לאסוף נתונים ולהשתמש בהם? למי היא חשופה ומי מורשה גישה אליה? האם יש דברים שצריך לחסום מהפלטפורמה? האם ניתן לערוך שינויים בהרשאות או לדווח על עבירות שימוש?
- בחירת סוג הפיתוח
כעת עם ביסוס כלל הדרישות, אפשר לצאת לדרך. עם היציאה לפיתוח יש לקבוע את המערכת הרלוונטית כמו עיבוד שפה טבעית, למידה עמוקה, הסקת מכונה או בכלל שילוב בין כמה מאלו.
- הכשרת הבינה
בשלב זה סביבת הפיתוח מוכנה וניתן לאמן את המודל על נתונים שנאספו ועובדו בו, או נבחרו בהתאמה למטרות מסוימות. צוות הפיתוח יעריך את עבודת אימון המודל בכלים ומדדים ספציפיים המיועדים לכך, שמציבים מעין "תקן" לעמידה בביצועים הנדרשים.
- יישום הבינה
כל עוד שלב ההכשרה והערכת הבינה המלאכותית נסתיימו בהצלחה, אפשר לשלב אותם במוצר. בנקודה זו תתרחש האינטגרציה לממשקי הארגון, המערכות, מרכיבים ויישומים טכנולוגיים נוספים.
- שלב הבדיקות
כדי להבטיח את איכות התוצר ולנטר בעיות שצצות בשטח, חשוב לערוך בדיקות מקיפות הן למודל, הן לביצועים, הן מהצד של המשתמשים והן מבחינת האינטגרציה למערכות העסק.
- משיקים מול קהל היעד
אם שלב הבדיקות הסתיים לאחר שכל הבעיות והפערים טופלו, אפשר לפרוס את המוצר בסביבה הרלוונטית לה הוא מיועד. גם כאן יש להמשיך ולעקוב אחרי הביצועים ולבקש משוב ממשתמשי הקצה.
- מקצה שיפורים נוסף
בינה מלאכותית זקוקה לשיפורים יחסית תכופים וכדי שתמקסם את התעולת, יש להנחיל תהליכי ניטור ביצועים וקבלת משוב ממשתמשים, מהם אפשר להסיק לגבי תוספת של תכונות ונתונים שישפרו את המודל לאורך זמן.
- עדכונים, תחזוקה וניהול שוטף
כמו כל מערכת טובה, גם פיתוחי AI דורשים מכם לתחזק אותם, לטפל בבאגים, לשפר את חוויית המשתמש, לנטר את מנגנוני האבטחה ולוודא שהתאימות נשארת רלוונטית גם ביחס לטכנולוגיות חדשות בשוק.
קבוצת ברק - המומחים בפיתוח AI
בין אם אתם מעוניינים בעוזר וירטואלי, מוקד ידע ושליטה, לומדה או מערכת אוטונומית, צ'אטבוט, מערכת ניתוח תוכן או חיזוי והערכה – קבוצת ברק תמקסם את הביצועים שלכם ותסייע לכם לעמוד בשורה אחת עם המובילים בענף הפעילות שלכם.
נשמח להציע לכם את הפתרונות האיכותיים ביותר בתחום פיתוח AI – להתאמת פתרון הבינה המלאכותית הטוב ביותר עבורכם, השאירו פרטים ונחזור במהירות.
