השינויים המגוונים שהמשק הישראלי עבר בשנים האחרונות הכריחו ארגונים רבים לפתח חשיבה מחודשת על מודל הפעולה שלהם. הגישה בה הארגון מסתמך על גידול כוח אדם כבר אינה מספקת. במקום המיקוד עבר למינוף טכנולוגי אגרסיבי. הנתונים המפתיעים שהגיעו לשיא ב-2024, המעידים על החזר השקעה מלא בתוך שנה אחת על כל שקל שהושקע ב-AI במיוחד במגזר השירותים הפיננסיים, אינם מקריים ומביאים אל עתיד ה-DevOps כאשר הם משקפים את הכוח האדיר של שילוב AI ואוטומציה. הכוח המגדיר מחדש את אופן העבודה ומייצר פער תחרותי דרמטי בין הארגונים השונים בתעשייה.
על מנת שבאמת אפשר יהיה להבין עד כמה מדובר במהפכה דיגיטלית חשובה וחכמה, חשוב להבדיל בין אוטומציה מסורתית לבין אוטומציה חכמה המבוססת AI. האוטומציה הישנה, המוכרת כאוטומציה רובוטית של תהליכים, הפשוטה, הייתה יעילה בביצוע משימות ידועות מראש. תהליכים לוגיים קבועים כמו מילוי טופס שוב ושוב או העברת קובץ מתיקייה לתיקייה. אך ברגע שהתרחש שינוי קטן בתהליך, האוטומט נתקע ונדרשה התערבות אנושית. האוטומציה מבוססת הAI לעומת זאת היא מערכת אחרת לגמרי.
עתיד ה-DevOps נמצא כאן. הבינה המלאכותית משמשת כמעין מוח קוגניטיבי המאפשר למערכת לא רק לבצע את המשימה, אלא גם להבין את הקונטקסט, לנתח נתונים לא מובנים כמו טקסט חופשי או תמונות, לקבל החלטות ואף לשנות את אופן הפעולה שלה בהתאם לנסיבות המשתנות וכל זאת ללא צורך בתכנות מחדש. במילים אחרות, במקום רק לעקוב אחרי הוראות, היא מבינה את המטרה ומשיגה אותה בדרך היעילה ביותר, גם אם נתקלת במכשולים חדשים. דבר זה הוא מהותי בתהליכים עסקיים מורכבים שאינם ליניאריים, כמו ניהול תיקי לקוחות רגישים, תגובה לתקלות טכניות מגוונות, או ניתוח דוחות כספיים בהתאם לרגולציה משתנה.
ההשפעה של אוטומציה חכמה ניכרת במיוחד בתחום ה-DevOps, לב ליבו של פיתוח התוכנה המודרני. גישת DevOps נועדה לצמצם את הפער בין פיתוח לתפעול אך גם שם ישנם צווארי בקבוק אנושיים שמעכבים את קצב הפיתוח והפריסה. שילוב AI ומכונת למידה בתהליכי CI/CD מאפשר פריצת דרך משמעותית. הבינה המלאכותית מסוגלת לנתח כמויות אדירות של קוד, לזהות דפוסי שגיאות אוטומטית ואף להציע תיקוני קוד מבוססי למידה עוד לפני שהקוד מגיע לבדיקות QA מקיפות. מעבר לכך, מערכות הAI יכולות לבצע בדיקות אוטומטיות חכמות על ידי למידה של תרחישי השימוש האמיתיים של המשתמשים ובכך להפנות משאבי בדיקה אל המקומות הרגישים והקריטיים ביותר. כך מתאפשרת הפחתה דרמטית בזמן הTTM, שיפור איכות הקוד ומניעה פרואקטיבית של כשלי ייצור. התוצאה היא סביבת פיתוח מהירה, גמישה ובעלת רמת אמינות גבוהה בהרבה מזו שהייתה אפשרית בעבר.
בתחום התפעול אוטומציה המבוססת AI מגיעה לשיאים חדשים. מערכות אלו אינן רק מנטרות לוגים, הן מנתחות בזמן אמת דפוסי פעילות חריגים ברשת ובתשתיות מחשוב ומונעות כשלים עוד לפני שהם משפיעים על השירות. מערכת חכמה יכולה לחזות עומס יתר על שרת ספציפי בעקבות קמפיין שיווקי צפוי ולהקצות משאבים אוטומטית באופן יזום, בניגוד אל הפתרונות המסורתיים שמגיבים רק לאחר שהעומס כבר נוצר והשירות נפגע. בנוסף, האתגר הגדול ביותר בעולם המודרני הוא אבטחת מידע. תחום זה מקבל מענה משופר ומשודרג באופן משמעותי. כאשר מדובר על אבטחת מידע וסייבר תוקפי סייבר משתמשים היום בבינה מלאכותית ליצירת מתקפות מתוחכמות ומשתנות. כמענה לכך מערכות ה-AI לאבטחת מידע לומדות ומשתפרות באופן מתמיד ומסוגלות לזהות חתימות התקפה חדשות ודפוסי התנהגות חשודים ברמה שלא הייתה אפשרית בעבר. בכך מערכות אלו יכולות לסגור את חלון הזמן שבין הגילוי לתיקון באופן משמעותי.
אחד החששות השכיחים ביותר בהקשר של עתיד ה-DevOps הוא החשש מפני החלפת עובדים אנושיים. יחד עם זאת, הניסיון הישראלי והעולמי מוכיח את ההיפך. במקום להחליף עובדים, האוטומציה החכמה משחררת אותם מעיסוק במטלות מונוטוניות כמו העתקת נתונים, בדיקות ידניות או מענה לשאלות חוזרות. ההתמקדות החדשה היא בשדרוג תפקיד העובד. העובד האנושי, המשוחרר ממשימות שגרה, יכול להפנות את המשאבים שלו אל תחומים שבהם יש לו יתרון בלעדי יותר. חשיבה אסטרטגית, יצירתיות, פתרון בעיות מורכבות, ניהול משברים ובעיקר אינטליגנציה רגשית. כך למשל נציג שירות הלקוחות האנושי יטפל רק במקרים הרגישים, כמו לקוח שמדווח על אירוע טראומטי או לקוח המאיים לעזוב את החברה, מקרים הדורשים אמפתיה עמוקה ויחס אישי שהינה המלאכותית עדיין מתקשה לספק. דבר זה לא רק מגביר את הפרודוקטיביות הכללית בארגון אלא גם משפר את שביעות רצון העובד ואת שימור הידע.
הנתונים המראים על החזר השקעה גבוה במיוחד בשירותים הפיננסיים אינם מפתיעים. מגזר זה מאופיין בתהליכים רגולטוריים מורכבים. שילוב של בינה מלאכותית באוטומציה בתחום זה מאפשר ציות רגולטורי אוטומטי. מערכות הבינה המלאכותית יכולות לסרוק ולנתח שינויים רגולטוריים באופן מיידי ולהתאים את תהליכי העבודה האוטומטיים בהתאם ובכך לצמצם באופן דרמטי את הסיכון לקנסות ואי ציות לחוק. אפשר גם להיעזר בטכנולוגיה החדישה לגילוי הונאות מתקדם. ה-AI לומד דפוסי התנהגות רגילים של לקוחות ובאופן קוגניטיבי מזהה חריגות ופעולות חשודות בזמן אמת, הרבה לפני שמערכת מהדור הישן הייתה מזהה אותן. הלוואות ואישור אשראי מהיר מתאפשרות באופן מדויק יותר כי ה-AI מנתח נתוני אשראי, דפוסי הוצאות ואף מידע שאינו מובנה ממקורות חיצוניים ומאפשר קבלת החלטה על אישור הלוואה בתוך דקות במקום ימים תוך הפחתת סיכון האשראי של הבנק.
בסופו של דבר החדשנות והטכנולוגיה שממשיכות להתפתח מדי יום מאפשרות למגוון ארגונים מהתעשייה בתחומים שונים להמשיך ולהיות יעילים ולשרת כראוי את לקוחותיהם. אוטומציה חכמה מבוססת AI הפכה למנוע החזק ביותר לארגונים הישראליים. מדובר כאן בהרבה מעבר לכלי לחיסכון בעלויות. היא יוצרת ערך, מאפשרת שיפור חווית הלקוח ומבטיחה גמישות תפעולית הכרחית בסביבה עסקית שממשיכה להתפתח ולהשתנות ואף להיות לא צפויה. המעבר מאוטומציה מסורתית אל פתרונות טכנולוגיים וחדשניים יותר הוא הדבר הטוב ביותר שיכול קרות לארגון שלכם. השילוב המנצח הזה בארגון תוך השקעה בשינוי הנכון בחברה יבטיח את מקומכם כארגון מוביל בשנים הבאות ויאפשר לכם להמשיך ולהשתלב בעתיד הטכנולוגי. הדבר החשוב ביותר הוא שתמיד יהיה לכם על מי לסמוך ותהיה לכם תמיכה טכנית ראויה, ליווי מקצועי מתאים ופתרון בתקופות משבר.
מאז הקמתה בשנת 1975 בינת תקשורת מחשבים היא החברה המובילה בישראל באספקת פתרונות ושירותי אינטגרציה מקצה לקצה, תוך מתן מענה לפרויקטים שונים שהינם פרויקטים לאומיים ומתן שירות למגוון של לקוחות. החברה מציעה סל פתרונות רחב, כולל שירותים מנוהלים ו-IT as a Service, באמצעות כאלף עובדים ומעל 60 שותפים אסטרטגיים גלובליים, תוך מחויבות לחדשנות ופיתוח פתרונות חדשניים בטכנולוגיה הטובה ביותר. חברת בינת היא מהחברות המובילות בישראלי בתחומי התקשורת, המחשוב והטלקום והיא שמה לה למטרה להיות שותפה מובילה בפתרונות תשתית טכנולוגיים מתקדמים. צרו עמנו קשר עוד היום, נשמח להעניק לכם את השירות הטוב ביותר.