חמש תובנות לאימוץ חכם יותר של בינה מלאכותית בארגונים
איך נוכל להתמודד עם אתגרי AI, להאיץ פתרונות חכמים ולמנף תובנות לשינוי אסטרטגי ותוצאות עסקיות
הבינה המלאכותית כבר אינה חזון עתידני או כלי צר השמור לחברות טכנולוגיה מתקדמות בלבד. עבור ארגונים ברחבי העולם, AI הופך לאבן יסוד בהובלת טרנספורמציה עסקית – משפר קבלת החלטות, מגביר יעילות תפעולית ומעניק יתרון תחרותי. אך כיצד באמת מאמצים ארגונים את הטכנולוגיה, ואילו חסמים עומדים בדרכם להרחבה אפקטיבית?
סקר שערכה Dell Technologies בקרב 3,800 מקבלי החלטות בתחום ה-IT ומומחי AI מחמש מדינות, מספק תובנות על מצבה העדכני של הבינה המלאכותית בארגונים, ועל הגורמים שמאפשרים לממש את הפוטנציאל העסקי הגלום בה. לפניכם חמש תובנות מרכזיות שעלו מהמחקר:
1. הנתונים הם הבסיס לכל תהליך AI מוצלח
ה-AI טוב בדיוק כמו איכות הנתונים עליו הוא מבוסס. עסקים מציינים את איכות, זמינות, ניהול ואבטחת הנתונים כאתגרים הטכנולוגיים המרכזיים בהטמעת פתרונות AI.
אם לא נשמור על מידע נקי, מאורגן ונגיש – גם המודלים המתקדמים ביותר ייכשלו. ארגונים צריכים למקד מאמץ באסטרטגיות לניהול נתונים, אינטגרציה חלקה, פתרונות סקיילביליים ואבטחה מחוזקת.
2. גמישות היא תנאי הכרחי למיקום עומסי עבודה של AI
הגישה הרב-עננית (Multicloud) הופכת לפופולרית בקרב ארגונים המעוניינים להריץ עומסי עבודה של AI:
79% מעומסי ה-AI בסביבות ייצור פועלים מחוץ לענן הציבורי
98% מהארגונים ביצעו חישובי TCO עבור שימושי AI בענן הציבורי
עומסי AI רבים נשענים על דאטה שנותר בתוך תשתיות הארגון. אמנם הענן הציבורי נוח לניסויים, אך לעיתים אינו משתלם:
ניתוח של ESG לשנת 2024 מצא כי הרצת inferencing מקומית חסכונית עד 75% יותר. בנוסף, הטמעה מקומית מציעה יתרונות באבטחה וניהול בהתאם לדרישות רגולציה בענפים כמו פיננסים ובריאות. מכאן, חשוב לבצע ניתוח TCO מושכל ולבחור היכן להריץ כל עומס AI – תוך איזון בין ביצועים, אבטחה ויכולת גידול.
3. מיצוי יכולות החשמל במרכזי נתונים – הזדמנות לא ממומשת
למרות הדאגה ההולכת וגדלה בנוגע לצריכת חשמל וקירור ב-AI, הסקר מצא שארגונים אינם מנצלים את היכולת הקיימת באופן מלא:
39% מכוח החשמל במרכזי נתונים לא מנוצל
67% משרתי GPU צפויים לעבור לקירור נוזלי ישיר לצ'יפ בשלוש השנים הקרובות
במקום להשקיע בתשתיות חדשות, ארגונים יכולים להפיק יותר מהתשתית הקיימת, למשל על ידי שדרוג משרתי 14G ל-16G/17G. פתרונות חדשניים כמו קירור נוזלי ישיר ישפרו ביצועי GPU ויאפשרו קירור יעיל יותר וסקיילביליות גבוהה.
4. העדפה לקוד פתוח – וצורך בתמיכה בהטמעת AI מקומי
ארגונים עוברים לפלטפורמות שקופות, פתוחות וגמישות, ומצפים מספקי התשתיות לספק פתרון מקצה-לקצה:
63% ממקרי השימוש ב-AI צפויים להסתמך על מודלים בקוד פתוח ב-12 החודשים הקרובים
77% מהארגונים מעוניינים בספק תשתית שמלווה את כל מסע ה-AI
83% מהארגונים מצפים שספקי מחשבים יעודיים ל-AI יציעו פתרונות מקיפים לאורך כל הדרך
הגישה הארגונית נוטה למודלים פתוחים שמאפשרים שקיפות, התאמה אישית, שיתוף פעולה וחיסכון. בהתאם, ארגונים מחפשים שותפים טכנולוגיים שמספקים מעטפת שלמה לאימוץ AI בארגון.
5. מודלים קטנים על מכשירים מקומיים – גמישות חדשה
מחשבים ייעודיים ל-AI (AI PCs) מציעים דרך חדשה ונגישה להטמעת AI, במיוחד באמצעות מודלים קטנים (SLMs):
35% מהארגונים מתכננים לבחון SLMs על AI PCs במהלך השנה הקרובה
מודלים קטנים צורכים פחות אנרגיה וחומרה, אך מספקים מענה מצוין למגוון משימות – כגון עוזרי קוד. הם מאפשרים עיבוד בזמן אמת, מפחיתים השהיות, תורמים ליעילות אנרגטית ומאפשרים נגישות רחבה יותר לעובדים.
העצימו את מסע ה-AI שלכם בביטחון
מה זה אומר בפועל עבור ארגונים? המפתחות לאימוץ מוצלח כוללים:
ניתוח TCO חכם לשילוב נכון בין ענן, on-prem ו-edge
שיפור איכות ונגישות הנתונים
ניצול טוב יותר של קיבולת החשמל במרכזי נתונים
אימוץ מודלים בקוד פתוח ושיתוף פעולה
שימוש במחשבים ייעודיים להרצת מודלים קטנים ביעילות
הבינה המלאכותית כבר אינה בגדר רשות – אלא הכרח תחרותי. ההחלטות שהארגון מקבל כעת יקבעו את יכולתו להוביל באקוסיסטם עסקי משתנה ודינמי.
רוצים להתקדם לשלב הבא? ב-Dell Technologies אנחנו כאן כדי לעזור לכם לבנות אסטרטגיית AI מנצחת. צרו איתנו קשר כדי ללמוד עוד על הפתרונות שלנו ואיך הם יכולים להעצים את הצוות שלכם.
