יתרונות וחשיבות AI באסטרטגיה והביצועים העסקיים

לרשות כל ארגון עומדים משאבים מגוונים ובשנים האחרונות הולך ומתברר שאחד החשובים שבהם, אם לא החשוב ביותר, הינו המידע. אכן, ארגונים שמשכילים לאסוף את המידע, לסנן את המוץ מן התבן, להפיק מסקנות ולקבל מתוכן החלטות מושכלות – זוכים ליתרון עסקי משמעותי ביותר.

בארגונים מצטברים המון נתונים, הן מתהליכים ומערכות מידע בתוך הארגון (דרך מערכות CRM, ERP, גבייה וכדומה) והן מחוץ לחברה (רשתות חברתיות, הרשת בכלל…) מכל המידע הזה צריך לדעת איך לנקז תובנות למען קבלת החלטות מושכלות על בסיס נתונים, להבדיל מהחלטות מהבטן.
אנו ב- NOGAMY יודעים כיצד לאסוף את הנתונים ממקורות המידע של הארגון (דאטה בייסים, אפליקציות, קבצים), על ידי בנייה של תהליכי טעינת נתונים, לתוך מערך אנליטי ובסופו שלדבר לנקז תובנות בתצורת דשבורדי נתונים, דוחות, התראות, פלטפורמות אנליזה לשירות עצמי. כל זאת לטובת המנהלים ובעלי התפקידים השונים לרוחב הארגון.

בתוך כך, ישנה משמעות עצומה ליכולת לגבש תחזיות לגבי תחומי הפעילות השונים מעבר להצגת הביצועים הנוכחיים של הארגון (לדוגמא: תחזית מכירות, תחזית רווח, חיזוי הקמפיין המתאים ביותר לסגמנט מסויים של לקוחות, חיזוי תקלות במכונות בקו הייצור ועוד). תחזיות מעין אלה ניתן לבצע באמצעות מודלים של אנליטיקה מתקדמת. מודלים אלה הם מתחום ה- Machine Learning וה- Deep Learning, או בהגדרה כוללנית יותר – Artificial Intelligence (AI). ביצוע אנליזות כאלה מאפשרות תובנות אשר יביאו לחיסכון ניכר בזמן, בכוח אדם, בהוצאות ובמשאבים נוספים, וכן יביאו להרחבת מכירות.

כלי חיזוי AI בעולם העסקי

למעשה, את ה- AI כמעט כולם מכירים מתחומים הזוכים לתהודה תקשורתית גדולה, כמו למשל המכוניות האוטונומיות, אך השימושים בעולם העסקי מעט פחות מוכרים. אכן, זהו תחום יחסית חדש ודווקא מסיבה זו מי שמבצע עכשיו את הצעדים המתבקשים יכול לזכות ביתרון משמעותי על פני מתחרים. מערכות הלמידה העמוקה מאפשרות לבצע שורה ארוכה של חיזויים המשפרים ביצועים ומביאים להתייעלות. כך למשל, באמצעות מערכות חיזוי מתקדמות ניתן לחשב המלצות אישיות של מוצרים וקמפיינים ללקוחות, מבלי שצריך יהיה לשלוח קמפיין ציבורי רחב ולא ממוקד שעלותו גבוהה ויעילותו קטנה..

אחד השירותים שמציעה NOGAMY הינו יישום AI בארגון עסקי. מדובר ביישום מתקדם בעל מספר שכבות המשתמש בהיסטוריית הנתונים של הארגון, מבצע עליהם למידה עמוקה ונותן חיזוי קדימה. כמובן שלשם כך יש לבסס תחילה תשתית דאטה אינטגרטיבית ועשירה בארגון, כזו שמכוונת ליישומי תחקור ואנליזה. .
אחד השלבים החשובים בביצוע יישומי AI, שהרבה ארגונים לא צולחים אותו, הוא ההטמעה שלו בתוך המערכות והתהליכים השוטפים והשגרתיים של הארגון. לעשות מודל חיזוי חד פעמי זה דבר אחד, להפוך אותו למשהו שמשולב בתוך התהליכים של הארגון – זה כבר מסובך יותר..

יישום אפשרי נוסף משמש לצורך חישוב הסיכון לנטישת לקוחות בארגוני B2C, דבר המייעל ומשפר מאוד פעולות שימור המבוצעות מול לקוחות.

אחת הדוגמאות הבולטות לשימוש ב- AI ככלי חיזוי היא בעולם התעשייתי, שם נעזרים במערכות אלו כדי לחזות סיכון לתקלות במכונות או במכשירים בפסי ייצור, לצורך תחזוקה מונעת או החלפה של מכשירים תוך כדי מניעה של השבתה. הנה דוגמא מתחום זה.

דוגמא לפרויקט AI שביצעה NOGAMY

חברתנו ביצעה פרויקט מעניין ומוצלח בתחום עבור יצרן של מכשירי אנליזה ביולוגית, המקבלים דגימות ביולוגיות ומנתחים אותן לקבלת אינדיקטורים ומדדים. מכשירים אלו מותקנים ברחבי העולם במעבדות רפואיות. מדובר לרוב בעסקאות "ליסיניג" על המכשירים כאשר התשלום נקבע לפי מספר האנליזות שבוצעו במכשיר, ולכן בעת השבתת מכשיר הכנסת היצרן נפגעת באופן ישיר ומיידי. עקב כך, עלה צורך ברור לקבל תחזית מוקדמת של תקלות צפויות במכשירים, דבר שיאפשר תחזוקה מונעת ומניעת השבתה.

הפתרון של NOGAMY התבסס על איסוף נתוני הלוגים שמגיעים מכלל המכונות ברחבי העולם בזמן אמת, ולאחר מכן טיוב, ארגון וביצוע מניפולציות על הנתונים כך שניתן יהיה להריץ עליהם למידת מכונה. בהמשך ביצענו ניסויי הרצה של מודלים סטטיסטיים עד שהושג חיזוי ברמה מספיק מדויקת. בזכות מודל החיזוי שפיתחנו יכול הלקוח לחזות תקלות משביתות במכונות ספציפיות במהלך החודש הקרוב, מה שמאפשר כאמור תחזוקה המונעת את השבתת המכשיר.