AI אג'נטי: מהפכה במודרניזציה ארגונית וחדשנות בשרשראות אספקה

בעולם הטכנולוגיה המהיר של ימינו, מנהלי IT ו-CIOs מחפשים דרכים להאיץ תהליכי מיגרציה לענן, מודרניזציה של אפליקציות וטרנספורמציה של תהליכים עסקיים. AI אג'נטי (Agentic AI) צץ ככלי טרנספורמטיבי המאפשר זאת, תוך שיפור התשואה על ההשקעה (ROI) והגברת החדשנות. מאמרים עדכניים מדגישים כיצד IBM בשיתוף עם AWS מקדמים שימוש ב-AI אג'נטי להאצת מיגרציה ומודרניזציה, בעוד TCS חוקרת כיצד הוא משפר יכולות אנושיות לפתרון בעיות מורכבות וחדשנות בשרשראות אספקה.

בניית תוכנית מבוססת ROI עם IBM ו-AWS

עבור CIOs מודרניים, AI הוא מרכז האסטרטגיה – כלי להגברת יעילות, חדשנות והאצת השקת מוצרים. סקרים מראים כי 75% מהמנהלים עובדים בצמוד יותר עם יחידות עסקיות לפיתוח יישומי AI. כדי לממש את היתרונות, יש לבנות אסטרטגיית יישום מבוססת ROI, להעביר אפליקציות ישנות לענן ולמודרניזציה שלהן לזרימות עבודה של AI.

בסביבות עסקיות המשתנות במהירות, חשוב לאמץ שיטות חדשות המקצרות זמן פיתוח והטמעה, משפרות איכות ומפחיתות סיכונים. IBM Consulting, בשימוש במסגרת AI אג'נטי של AWS, מסייעת לחברות לפתח תוכנית מבוססת ROI, לאוטומציה של זרימות מיגרציה ומודרניזציה, ולשיפור ביצועים לאחר השקה. סוכני AI המונחים על ידי בני אדם מבצעים את רוב העבודה, ומאפשרים השלמה בזמן שיא.

תהליך IBM מתחיל בהערכת מטרות הלקוח. 42% מהמנהלים מוכנים לשלם פרמיה עבור פתרונות מותאמים אישית. קביעת ערך עסקי מראש מאתגרת, ולעיתים קרובות CIOs מתקדמים בלי תמיכה עסקית מספקת, מה שגורם לכישלון תוכניות.

"אחד האתגרים הגדולים ביותר היה מסירת תוכניות מודרניזציה שמתאימות לצוותי IT אך בעלי העסק לא ראו בהן השפעה", אומר ויקאס גנורקאר (Vikas Ganoorkar), מנהיג תחום מיגרציה ומודרניזציה גלובלית ב-IBM Consulting.

כדי לפתור זאת, IBM רכשה את Txture, חברה אוסטרית שתוכנתה עוזרת להבין מערכות IT של לקוחות ולתכנן תוכניות מודרניזציה ממוקדות השפעה עסקית. בשילוב עם מוצרי IBM Cloudability (לשעבר Apptio) לאופטימיזציה של הוצאות ענן, IBM פיתחה סוכני AI על שירותי AWS. סוכנים אלה מאיצים הערכות, מנתחים תיקי אפליקציות, קוד, תלויות ואתגרים, ומגדירים ארכיטקטורות מיגרציה אופטימליות. הם מייצרים מקרי עסקים ובדיקות ROI.

"אנחנו יכולים להראות לחברות כבר בשלב ההערכה כיצד מודרניזציה והפיכת אפליקציות למודרניות ספציפיות יפחיתו עלויות, ישפרו ROI ויאפשרו לצוותים לחדש ולהשיק מוצרים מהר יותר", מסביר ויקאס. מתחרים רבים אינם מציעים זאת.

כאשר תוכניות מיושרות עם מטרות החברה, יש פחות תקלות פיתוח והשקה חלקה יותר.

ביצוע משימות ואופטימיזציה עם AI אג'נטי

AI אג'נטי מצטיין בניהול משימות מורכבות ביעילות, תוך הוספת ערך. מסגרת המיגרציה והמודרניזציה של IBM מאיצה תהליכים טכניים, משפרת דיוק ותוצאות.

סוכני AI מבצעים אוטומציה של משימות מורכבות כמו המרת שפות קוד, שדרוגי מסגרות, ריפקטורינג, rehosting ועוד. ההטמעה האוטומטית מהירה ואמינה יותר, פועלת 24/7 ללא טעויות. סוכנים בודקים ומאמתים אפליקציות חדשות להבטחת דיוק פונקציונלי וביצועים.

לאחר השלמה, סוכני AI ממשיכים לעקוב אחר ביצועי אפליקציות ב-AWS, מתאימים אוטומטית למניעת בעיות, שיפור אמינות ואופטימיזציה. הם מוסיפים פונקציות כמו מעקב אבטחה ועמידה בתקנים.

חשיבות שמירת בני אדם בלולאה

חברות אינן רוצות שמערכות קריטיות ינוהלו לחלוטין על ידי סוכני AI, שיכולים לייצר הזיות או שגיאות. משימות רבות עדיין מעבר ליכולותיהם.

"AI לא יכול להשלים אוטומציה של הכל", אומר ויקאס. "מנהלים צריכים לקבל החלטות חשובות ולספק משוב לסוכנים לשיפורם".

ב-IBM Consulting, בני אדם מספקים אסטרטגיה, הדרכה ופיקוח. יועצי IBM עובדים עם מנהלי IT לפיתוח חזון אדריכלי ל-AI, זיהוי הזדמנויות יעילות והכנסות. המטרה: פתרונות מדרגיים, מאובטחים ועמידים בתקנים.

סוכני AI מטפלים במשימות ממוקדות נתונים וכבדות עבודה שחוזרות על עצמן כמו גילוי, תכנון, טרנספורמציה ואימות. אם הם מגיעים לגבולותיהם, המערכת מדווחת לבני אדם.

שותפות חזקה בין IBM ל-AWS

שותפות IBM-AWS חיונית להצלחה. AWS מחזיקה בנתח השוק הגדול ביותר בתחום הענן הציבורי, מה שמעניק ביטחון ללקוחות.

"טכנולוגיות AWS, מודלי AI ושירותים ממוקדים מאיצים יצירת סוכני IBM ומבטיחים עבודה יעילה", אומר ואמסי יאנאמדלה (Vamsi Yanamadala), מנהיג ארכיטקטורת פתרונות שותפים ב-AWS.

יתרונות השותפות ניכרים גם בטרנספורמציה: CIOs יכולים לשפר אפליקציות ולחדש.

AI אג'נטי משפר יכולות אנושיות בשרשראות אספקה – גישת TCS

גל טכנולוגיות AI מעורר התלהבות וסקפטיות בקרב מקצועני שרשראות אספקה. הוא מבטיח פתרון בעיות מורכבות בשניות, קבלת החלטות והטמעה בקנה מידה גדול, אך צריך להתמודד עם אתגרי ממשל, כישורים, אבטחה ונתונים.

TCS בוחנת כיצד AI אג'נטי משפר יכולות אנושיות ליצירת כוח עבודה היברידי (אדם ומכונה) להאצת טרנספורמציה בשרשראות אספקה. המודל שלהם מסביר את טבע הסוכן, הארכיטקטורה והאבולוציה של רשת AI אג'נטי בשרשראות אספקה, ומשווה השפעות על בעלי עניין.

מהו סוכן חכם?

סוכן חכם הוא ישות תוכנה ששומרת על מצב (stateful) שמבצעת משימות מורכבות עם למידה מתקדמת ופיקוח מוגבל. הוא מפרק משימות, חושב על התקדמות ומתאים גישות בסביבות דינמיות.

רכיבי סוכן במערכת AI אג'נטי

• Orchestrator: מתאם פעילויות בין רכיבים, מקבל קלט ומקל על אינטראקציות.
• Planner: מפרק בקשות למשימות רצופות, משתמש במודל שפה גדול (LLM) ומקשר למערכות.
• Executor: מבצע משימות עם מערכות כמו מסדי נתונים או סוכנים אחרים.
• Memory: מאחסן החלטות עבר ומטמון פעילויות נוכחיות.

שרשרת אספקה כרשת סוכנים

באופן מסורתי, שרשרת אספקה היא רשת של צמתים סיקוונציאליים מבודדים, עם אסימטריה במידע. השלב הבא: digital twins ברשת מחוברת, אך עדיין מונעת על ידי בני אדם.

AI אג'נטי משפר digital twins ו-RPA, מגיב באופן אוטונומי לשינויים, תכנון פעולות והתאמה.

אבולוציה של ניהול רשת AI אג'נטי

סוכנים עתידיים יאומנו בידע שרשרת אספקה, יתמכו בהחלטות ויתקשרו זה עם זה. זה מאפשר מעבר משרשרת מונעת אדם לשרשרת מרכזית-אדם ואוטונומית.

ארכיטקטורה של רשת סוכני שרשרת אספקה עתידית

• Agents: סוכנים מיומנים בתחומים כמו מילוי הזמנות, תכנון ביקוש, רכש, תכנון אספקה ותחבורה.
• Environment: סביבה חיצונית לסריקה ותגובה.
• Communication framework: שפות תקשורת לסוכנים – מידע, בקשות, משא ומתן.
• Agent network structure: היררכי (control tower) או מבוזר לבעיות מתעוררות.

רשת כזו מבטלת סילוסים, משפרת שיתוף ויעילות.

תפקיד מנהיגי שרשרת אספקה

מנהיגים יעברו למודלי AI אג'נטי, ינהלו סוכנים אוטומטיים, יקבעו גבולות ומשוב. אינטראקציות דינמיות ייצרו לולאות משוב לשיפור. יש לוודא הסברתיות וביקורת, כמו הערכת תהליכי תכנון.

AI אג'נטי היא מערכת הממוקדת באדם; מנהלים יכולים להשתמש בה לבניית שרשראות חוסנות.

סיכום: עתיד ארגוני עם AI אג'נטי

IBM ו-AWS מציגות כיצד AI אג'נטי מאיץ מיגרציה ומודרניזציה עם ROI מוכח, בעוד TCS מראה כיצד הוא יוצר רשתות אוטונומיות בשרשראות אספקה. בשני המקרים, שילוב בני אדם מבטיח הצלחה. עבור ארגונים ישראליים חדשניים, זהו צעד קריטי להאצת אימוץ AI.