בשנים האחרונות אנו שומעים יותר ויותר שה־AI (Artificial Intelligence), נכנס כמעט לכל תחום. ארגונים רבים מבינים כי הבינה המלאכותית הוכיחה ומוכיחה את עצמה כמנוע צמיחה משמעותי. בעידן הנוכחי שבו היקפי הנתונים גדלים בקצב מסחרר וארגונים קטנים כגדולים מתמודדים לא אחת עם השאלה מה ניתן להפיק מהיצף המידע הסלוגן “Data is the new oil” מדגיש כי הנתונים הפכו למשאב בעל הערך הגבוה ביותר עבור הארגון. השאלה לגבי בינה מלאכותית אינה מוטלת בספק והוכיחה ומוכיחה את עצמה כמנוע צמיחה משמעותי בכל ארגון בו היא מוטמעת. ארגונים, שנכנסים וייכנסו לתחום היום, ייצרו מנועי צמיחה משמעותיים, שייפתחו עבורם אופציות וכיוונים לתחומים חדשים. אותם ארגונים יהיו בנקודת פתיחה טובה משמעותית מאילו, שימתינו על הגדר.
כדי לסבר את האוזן מה זו בינה מלאכותית, בפועל, ניקח לדוגמא בנק. לבנק יש המון דאטה. הוא יכול באמצעותו לאתר לקוחות לא מרוצים ולנסות למנוע את עזיבתם, הוא יכול לחזות היכן כדאי לו להשקיע את כספי לקוחותיו, הוא יכול לבדוק למי מהלקוחות כדאי להציע הלוואות ועוד.
בתי חולים שישתמשו בבינה מלאכותית יוכלו לסנן ולתעדף חולים ולדעת עם מי כדאי להתחיל ומי במצב סיכון מיידי. בעולמות החקלאות ניתן לבחון למי מהגידולים חסרים מים או שעות שמש ולהתכונן לכך. כפי שנאמר בפתיח, הבינה המלאכותית מסייעת לארגון להרוויח מהמידע שלו.
אולם, עדיין, רוב החברות שאינן מהתחום הטכנולוגי מתקשות למצות את הערך הרב הטמון בנתונים. הסיבות לכך מגוונות וכוללות, בין היתר, מחסור בכוח אדם מיומן, פערים טכנולוגים, חוסר בהבנת הערך והפוטנציאל וחשש מהשקעה גדולה שלא תחזיר את עצמה בהכרח.מנגד, אותם חברות ערות לכך שכניסה לתחומים אלה, בהקדם, תיצור עבורן מנועי צמיחה משמעותיים, שיפתחו עבורם אופציות וכיוונים לתחומים חדשים. ארגונים אלה יהיו בנקודת פתיחה טובה משמעותית מאילו, שיחכו ויתמהמהו.
לטובת חברות אלה וגופים אחרים, בינת פותחת מעבדה ייחודית וראשונה מסוגה המאפשרת ללקוחותיה לבחון ולאפיין פתרונות, מוצרים ושירותים. תהליך העבודה מתבסס על החומרה והתוכנה של הלקוח בדגש על מיקוד והשקעה נקודתית. במהלך ביצוע תהליך העבודה במעבדה, מומחי בינת מלוים את הלקוח לכל אורך בדיקות ביצועי החומרה ומסייעים לו בבניית התצורה המתאימה ביותר עבור צרכיו. כך, יכולות החברות המשתמשות במעבדה לקצר משמעותית את ה- Time to market. המעבדה עושה שימוש בטכנולוגיות המבססות על Nvidia יחד עם הידע הרב והמולטי-דיסיפלינרי של בינת לשירות מגוון רחב של לקוחות ביניהם גופי AI, OEM, ועוד.
Kaleidoo מבית בינת, המתמחה בעולמות ה- Data וה- AI נותנת מענה ושירותים לארגונים וחברות, שמעוניינים לייעל ולמקסם את הפעילות העסקית על ידי הטמעה של פתרונות AI מבוססים למידה חישובית ואנליטיקה מתקדמת. היכולות לבחון וליישם בצורה מהירה רעיונות, כיוונים ודוגמאות הינה קריטי בעולם העסקי והדינמי. השילוב בין מומחי Kaleidoo עם הידע והניסיון בתחום יחד עם החומרה המתקדמת של Nvidia מאפשרת הזדמנות ייחודית לטרנספורמציה אמתית. קליידו מספקת פתרונות, מוצרים ושירותים לייעול, שיפור ומקסום הארגונים בהתבסס על יכולות וטכנולוגיות של בינה מלאכותית. אנחנו מספקים תובנות עסקיות, שיאפשרו לכל ארגון וחברה לבצע טרנספורמציה בקדמת הטכנולוגיה בהתבסס על הבינה מלאכותית והביג דאטה ובכך למקסום, לשפר ולייעל את החברה, תוך עבודה צמודה עם הלקוח, משאביו והידע והניסיון הרב שלנו. הפלטפורמה הייחודית שפיתחנו הינה מודולרית, סקיאלבית, גמישה ומאפשרת לנו בזמן קצר לבצע את ההתאמות הנדרשות לכל ארגון או חברה. אנחנו עובדים יחד עם השותפים הרבים בתחום החל בחברות הגדולות בעולם בתחום הבינה מלאכות.
קליידו מציעה פתרון מלא, מקצה לקצה בתחומי הבינה מלאכותית והביג דאטה למגוון רחב של תחומים ולקוחות כגון: בריאות, קמעונאות, פיננסי והביטוח, תעשיה, חקלאות, צבאי וממשלתי, טלקום, אנרגיה, אקדמיה ועוד. הפתרון המסופק מפיק תובנות עסקיות מעשיות, ברורות ופשטות, שמאפשרות לארגונים וחברות לקבל החלטות מושכלות, חלקן בזמן אמת, לשפר, לייעל ולמקסם את הפעילות. המומחים שלנו בשילוב מומחי התוכן, מנתחים את הצורך והדרישות, מחברים את המידע הרלוונטי מבוסס על תהלכי העבודה הקיימים בארגון לתוך פלטפורמת הבינה מלאכותית הייחודית, שפיתחנו. הפלטפורמה המודולרית תומכת בכל סוגי המידע, פורמטים ומקורות שונים ומאפשרת לשלב מערכות ופתרונות קיימים של הלקוח.
איך אנחנו עושים את זה
קליידו מאחדת טכנולוגיות, פתרונות ויכולות שונים מבוססי בינה מלאכותית וביג דאטה לפלטפורמה אחת מתקדמת וייחודית. הפלטפורמה שהינה, מודולרית, סקלבילית וגמישה, מאפשרת להוסיף, לשנות, להחליף כל אחד מהאלמנטים עבור כל לקוח אנחנו מתאימים ותופרים את הפתרון בהתאם לצורך והנתונים. הפתרון עצמו מבוסס על חזית הטכנולוגיות בעולמות הבינה מלאכותית כדוגמא :
- תיוג נתונים
- בנית ויצרית מודלים
(ML) • לימוד מכונה
(DL) • לימוד מכונה עמוק
(NLP) • ניתוח טקסט
- ניתוח וזיהוי שמע
- מודלים סטטיסטים
- זיהוי פנים
- זיהוי אנומליות
- זיהוי תקלות
- חיזוי
הניסיון שלנו מראה שלקוחות OEM מפתחים מוצרים המושתתים על פתרון חומרה ירצו להתמקד בערך ובייחודיות הפתרון. פתרונות מסוג זה דורשים השקעה רבה בזמן ובמשאבים שלא תמיד זמינים לארגון. מטרתנו להפחית למינימום את העיסוק התפעולי וכך לנצל את משאבי הארגון לנושאי הליבה והעשייה של הארגון
פתרונות OEM ללקוחות שרוצים לפתח מוצר המבוסס על יכולות AI (אנליטיקה) בארכיטקטורה הכוללת חומרה (Edge WS, Server ,Hybrid) ותוכנה חייבת ליצר את החיבור המתאים. הנושא אינו פשוט ודורש לא מעט אופטימזיות וניסיון בתחום. ההבנה איזה מעבד מתאים, בדגש על דלי הספק, כושר חישוב נדרש, תנאי הסביבה, שילוב עם רכיבים אחרים ו- MTBF (mean time between failures) הינם קריטיים להצלחת הפתרון. בחירה של פתרון לא נכון יכולה לעלות ללקוח כסף רב ולא פחות חשוב ואולי אף יותר במוניטין ואמינות מול לקוחותיו.
המעבדה שהקמנו נועדה בדיוק למקום הזה בוא ניתן להסתייע ולבחור את הפלטפורמה הנכונה יחד עם התוכנה שיאפשרו את הביצועיים המרביים יחד עם האילוצים. לאורך תהליך העבודה במעבדה יתנסה הלקוח במגוון חומרות ויקבל ייעוץ צמוד ממומחי בינוNVIDIA וכל זאת ללא תלות בעבודה השוטפת של הייצור. המעבדה מאפשרת עבודה בסביבה שאיננה מפריעה לייצור.
לדוגמא:
מוצר בעל יכולת AI לזיהוי התנהגות צרכנים בחנות ישתמש לצורך ניתוח ההתנהגות ב-video stream ממצלמות החנות בזמן אמת. ככל שכמות המצלמות שמזינות את המערכת גדולה יותר (כמות פריסת המצלמות לרוב בקורלציה לשטח הסניף), כך תידרש פלטפורמת מחשוב On prem חזקה יותר.
מפתח המוצר לכן ישאף לאפיין קו מוצרים שיתמוך במגוון שטחים של סניפים באתרי הלקוח שלו. קו מוצרים כזה, יגזור שימוש בסוגי חומרה שונים עבור מוצרים המיועדים לסניפים בגודל שונה. מנגד, ישאף להוזיל את המוצר באופן שעלות cost per stream יהיה מינימלי לעיתים, לאחר ניתוח צרכי המחשוב של הלקוח בהתאם למוצר או לפרויקט, יש לערוך סדרה של ניסויים בכדי לאפיין טוב יותר את חומרת הפתרון.
לאיזה לקוחות המודל מתאים?
לקוחות שהמודל התפעולי שלהם מבוסס full turn key או לקוחות קטנים בתחילת דרכם שאינם מעוניינים להקים תשתית תפעולית מלאה. בינת OEM משמשת כ-trusted advisor בתהליך הכולל:
- ניתוח הצרכים בהתאם לסוג המוצר או הפרויקט
- בניית המפרט המתאים ללקוח- תכנון מלא של פתרון המחשוב ע”י מומחים הנדסה של בינת וביצוע POC (במעבדה או באתר הלקוח)
- ייצור ואינטגרציה
- טיפול לוגיסטי מקצה לקצה, מרגע ההזמנה ועד לקבלה אצל הלקוח הסופי
במהלך ביצוע תהליך העבודה במעבדה, מומחי בינת OEM מלוים את הלקוח לכל אורך בדיקות ביצועי החומרה ומסייעים לו בבניית התצורה המתאימה ביותר עבור צרכיו. כך, המעבדה מייתרת ללקוח את הזמן והעלות להקמת מתקן אופטימיזציה עבור בדיקות האינטגרציה בין התוכנה לחומרה שלו. בסיום תהליך העבודה במעבדה, לקוחות OEM מגיעים לכדי תצורת חומרה סופית עבור המוצר שלהם ובכך חוסכים את הצורך בהקמת תשתית תפעולית והנדסית
