האם אתם מצליחים להיזכר כיצד נראו החיים האישיים והמקצועיים שלכם, לפני שטכנולוגיית הבינה המלאכותית פרצה אליהם בעוצמה? דבר אחד בטוח, לפני הופעת ה-AI, דברים רבים שעשיתם גזלו יותר זמן והיו הרבה יותר מסובכים, אם בכלל אפשריים.
לדוגמה, פעם כדי להגיע ליעד שאתם לא מכירים הייתם צריכים מפות, וכיום טכנולוגיות בינה מלאכותית כמו Waze מספקות עדכוני תנועה בזמן אמת ומציעות את המסלולים היעילים ביותר, תוך התאמה מיידית לתנאי הדרך. באופן דומה, אפשרויות הבידור היו פעם מוגבלות לשידורים מתוכננים או לאוספים אישיים. כעת, פלטפורמות כמו Netflix משתמשות באלגוריתמים של AI כדי לנתח הרגלי צפייה, ומציעות המלצות מותאמות המשפרות את חווית המשתמש ואת יכולת הגילוי של תוכן חדש.
בינה מלאכותית השתלבה בצורה חלקה בהיבטים שונים של החיים, עד לנקודה שבה היעדר שלה ישבש באופן משמעותי את השגרה והיעילות. התרגלנו לנוחות ולתובנות של AI, מה שמקשה לדמיין את החזרה לעולם ללא הכלים החכמים והסתגלניים האלה שמפשטים ומעשירים את חיי היומיום שלנו, לרבות ובמיוחד בעולם העסקי.
בינה מלאכותית (AI) מייצגת קפיצת מדרגה מהפכנית וניצבת בקדמה הבמה הטכנולוגית, ככלי מגוון ועוצמתי המשנה מהותית את האופן שבו אנו מתקשרים עם העולם שסביבנו. במילים פשוטות, AI נוצרת על ידי אלגוריתמים ומערכות שיכולים לחקות אינטליגנציה אנושית, ולבצע משימות הדורשות בדרך כלל הכרה אנושית כמו פתרון בעיות, קבלת החלטות ולמידה.
בינה מלאכותית החלה להתפתח כבר באמצע המאה ה-20, אז החלו מדענים בעלי חזון לחקור את הפוטנציאל של מכונות לשכפל תהליכי חשיבה אנושיים.
במהלך השנים, התחום הלך והתפתח, מתיאוריה ליישומים מעשיים שכעת מתחילים להקיף את חיי היומיום שלנו. אחד הגורמים שתורמים רבות לאבולוציה הזו הוא למידת מכונה – סוג של AI שעיקרו היכולת של מכונות ללמוד מניסיון ולהשתפר.
דחיפה נוספת נגרמה בזכות התקדמות בתחומים של כריית מידע, מאגרי נתונים ועיבודם, בין השאר באמצעות כלי בינה עסקית (BI).
כיום, בינה מלאכותית היא כבר לא פנטזיה עתידנית אלא מציאות מוחשית. שילוב AI במגזרים שונים מסמל עידן חדש של חדשנות ויעילות, ועומד להגדיר מחדש את נוף הפעילות העסקית והארגונית.
אילו גורמים תורמים להאצת פיתוחים בתחום ה-AI?
ניתן לייחס את ההתפתחות המהירה בתחום לשילוב של גורמים, שלכל אחד תפקיד מרכזי משלו:
- כוח חישוב מוגבר – הגידול האקספוננציאלי ביכולות החישוביות היה מניע מרכזי. מעבדים חזקים יותר ומחשוב עם ביצועים גבוהים מאפשרים לעבד אלגוריתמים מורכבים.
- התפוצצות ה-BIG DATA – הכמויות העצומות של נתונים שנוצרו על ידי משתמשי אינטרנט, עסקים ומכשירים מספקים את חומר הגלם החיוני למערכות בינה מלאכותית, ומאפשרים למודלים של למידת מכונה ללמוד ולהשתפר עם מערך נתונים רחב ועשיר.
- מחשוב ענן ואחסון – טכנולוגיית הענן מאפשרת יצירת מערכות זולות יותר וניתנות להרחבה, מה שהופך AI לנגיש יותר בתור AIaaS (בינה מלאכותית בתור שירות). ניתן לאחסן ולעבד מאגרי נתונים עצומים, החיוניים לאימון מודלים מתוחכמים של AI.
- ביקוש ויישומים מעשיים – הביקוש הגובר לפתרונות בינה מלאכותית, בתעשיות שונות, מניע את השוק להשקיע בפיתוח AI, תוך התמקדות ביישומים מעשיים וברי קיימא מסחרית.
גורמים אלה, ונוספים, יוצרים ביחד סביבה פורייה לפריחת הבינה המלאכותית, פורצים את הגבולות ופותחים דלתות רבות בטכנולוגיה ובתעשיות השונות.
מה הם היתרונות הבולטים של AI?
גמישות
אחד היתרונות המשמעותיים ביותר של בינה מלאכותית הוא הגמישות שלה. ניתן לתכנן ולהכשיר מערכות AI לביצוע מגוון רחב של משימות, החל מהזנת נתונים פשוטה ועד לפתרון בעיות מורכבות. יכולת ההסתגלות של המערכות מועילה במיוחד בסביבות דינמיות, שמשתנות במהירות, או בתעשיות הדורשות חדשנות מתמדת.
היכולת של בינה מלאכותית ללמוד ולהסתגל לאורך זמן, מאפשרת לה להתמודד בהצלחה יתרה עם נתונים חדשים, מגמות שוק משתנות או שינויים תפעוליים, תוך שמירה על אפקטיביות בתרחישים שונים. יתר על כן, ניתן לשלב בינה מלאכותית במערכות קיימות, ולשפר את היכולות שלהן מבלי להחליפן. הגמישות הזו מאפשרת לעסקים וארגונים להיות זריזים, להגיב בזמן ולהסתגל לאתגרים והזדמנויות ככל שהם צומחים.
קבלת החלטות
AI משפרת משמעותית את תהליכי קבלת ההחלטות. על ידי ניתוח כמויות אדירות של נתונים באופן מהיר ומדויק, בינה מלאכותית מספקת תובנות והמלצות שבני אדם עלולים להחמיץ. יכולת זו חשובה מאוד בתחומים רבים.
למשל בתחום הפיננסים, בו בינה מלאכותית עשויה לסייע בקבלת החלטות לגבי השקעה, לאחר זיהוי מגמות או הזדמנויות; או בתחום הבריאות, שם היא מסייעת באבחון מחלות והמלצה על טיפולים, ומשפרת את קבלת ההחלטות של רופאים, אחיות וכו'.
קבלת החלטות מונעת AI אינה נוטה להטיות אנושיות, ולכן יותר אובייקטיבית ומבוססת נתונים. כלומר, היא יכולה להוביל לפעילות עסקית יעילה יותר, שיפור שביעות רצון הלקוחות והגדלת הרווחים.
חיסכון
AI תורמת לחיסכון משמעותי בעלויות עבור עסקים וארגונים. באמצעות הגדרת אוטומציה של משימות שגרתיות, פוחת הצורך בעבודה ידנית ובהתאם פוחתות עלויות התפעול.
בתחום של שירות לקוחות, למשל, צ'אטבוטים של AI מסוגלים לספק סיוע ותשובות מסביב לשעון ללקוחות, ללא ההוצאות הכרוכות בהעסקת צוות אנושי. בייצור, תחזוקה חזויה מבוססת AI מונעת תקלות יקרות. בינה מלאכותית גם מייעלת את הקצאת המשאבים, ומבטיחה שהזמן והכסף של עסקים מושקעים ביעילות.
ההשקעה הראשונית בבינה מלאכותית לא אמורה להוות פקטור, מכיוון שהיא יכולה להוביל לחיסכון ניכר בטווח הארוך. מסיבה זו, AI מוטמעת כיום בתעשיות שונות.
תפוקה
בכל הנוגע לאיכות הפלט וליעילות, באמת שאי אפשר להתחרות עם מערכות AI. בינה מלאכותית יכולה לפעול ברציפות ללא צורך בהפסקות, תוך שמירה על רמת ביצועים עקבית שבני אדם פשוט לא מסוגלים להפיק מעצמם.
שימוש ב-AI מביא להגברת הפרודוקטיביות והשלמה מהירה יותר של משימות רבות יותר. בתעשיות יצירניות, בינה מלאכותית יכולה ליצור דגמים חדשים, ולהרחיב את טווח התפוקה. במחקר ופיתוח, AI מאיצה את קצב הגילוי על ידי ניתוח מאגרי נתונים מורכבים, מהר יותר מאשר חוקרים אנושיים. התפוקה האיכותית והיעילה של מערכות בינה מלאכותית, הופכות אותן לכלי חסר תקדים לשיפור הפרודוקטיביות במגוון מגזרים.
אלה שלושה תחומים שעסקים יכולים לשדרג בקלות באמצעות שילוב בין AI ל-BI:
- שיווק – ניתן לתכנן אסטרטגיות שיווק מותאמות אישית עם כלים המשלבים בינה מלאכותית ובינה עסקית, שעובדים יחד כדי לנתח את נתוני הלקוחות והרגלי רכישות מהעבר, לבצע חיזוי של נטישת לקוחות ולהגיב בהתאם כדי לשמר אותם. למשל, הטכנולוגיה מאפשרת ליצור קמפיינים שיווקיים מותאמים אישית.
- ניהול מלאי – על ידי ניתוח מגמות לגבי מכירות ונתוני תחזיות, AI ו-BI עוזרים לעסקים לחזות את צרכי המלאי, לייעל את רמות המלאי ולהפחית בזבוז, תוך הבטחה שהמוצרים הנדרשים זמינים בזמן הנכון.
- גיוס ומשאבי אנוש – בינה מלאכותית יכולה לעזור למחלקות HR לנתח נתוני BI הקשורים לביצועי עובדים ותהליכי גיוס של עובדים חדשים. הכלים מקלים על קבלת ההחלטות, מסייעים בניהול כוח האדם ומשפרים את שביעות רצון העובדים בארגון.
באילו תחומים משתמשים בבינה מלאכותית (AI)?
בינה מלאכותית (AI) חדרה למגוון רחב של תחומים, ולמרות שזו רק ההתחלה, כבר הספיקה להשפיע רבות על האופן שבו עסקים פועלים. בואו ניקח לדוגמה חמישה תחומים, דרכם תבינו עד כמה ההשפעה של AI גדולה, בין אם עבור ניתוח מאגרי נתונים עצומים, אופטימיזציה של גידולים חקלאיים או שיפור אבחונים רפואיים.
אנליזה וניתוח נתונים
ההשפעה של בינה מלאכותית על אנליזה וניתוח נתונים היא עצומה, בהיבטים של כריית מידע, עיבוד, פרשנות ושימוש בנתונים. AI מאפשרת טיפול במערך נתונים ענק במהירות ובדיוק, מעל כל יכולות אנושיות. אלגוריתמים של AI יכולים לזהות דפוסים ומגמות שאינן מובחנות על ידי בני אדם, ומובילים לתחזיות ותובנות מדויקות יותר.
בינה מלאכותית משפרת את תהליכי קבלת ההחלטות, על ידי הפקת תובנות עמוקות וניתנות ליישום, המבוססות על ראיות שעולות מתוך הנתונים. תפקידה של AI בתחום זה הוא לאפשר אנליטיקה מתקדמת, אוטומציה של משימות ושימוש בטכניקות ניתוח נתונים מתוחכמות יותר כמו למידת מכונה ומידול חזוי. בינה מלאכותית מיושמת במגזרים שונים, מניתוח שיווק ועד לניהול שרשרת אספקה.
בנקאות ופיננסים
בבנקאות ובפיננסים, בינה מלאכותית מביאה את הגופים השונים לרמות חדשות של יעילות, התאמה אישית ואבטחה. למשל, אלגוריתמי AI מסייעים באיתור פעילויות הונאה על ידי ניתוח דפוסי עסקאות, ובכך משפרים את האבטחה.
תפקידה של AI במגזר זה מגוון, וכולל אוטומציה של שירות לקוחות באמצעות צ'טבוטים, ייעוץ פיננסי מותאם אישית המבוסס על הרגלי הוצאות והערכת סיכונים עבור הלוואות והשקעות. היישום של AI במסחר אלגוריתמי, במסגרתו המכונות מקבלות החלטות מהירות ומונעות נתונים, מכה גלים בשוק המניות. בנוסף, בינה מלאכותית ממלאת תפקיד מכריע בעמידה ברגולציה, על ידי ניטור ודיווח אוטומטי של עסקאות כדי לעמוד בסטנדרטים המשפטיים, ובכך להפחית טעויות אנוש ולהגדיל את היעילות.
בנייה ונדל"ן
בבנייה ובנדל"ן, בינה מלאכותית מייעלת את התפעול ומשפרת את קבלת ההחלטות. בענף הבנייה, AI משפרת את ניהול הפרויקטים על ידי סיוע ביצירת תוכניות בנייה, מדידות שטחים, חיזוי עיכובים ואופטימיזציה של הקצאת משאבים. הטכנולוגיה ממלאת תפקיד קריטי בתכנון המיזמים, תוך שימוש בתובנות מונעות נתונים כדי לשפר את יעילות הבנייה ושמירה על בטיחות, תוך שימוש בנתונים בזמן אמת כדי לזהות סכנות ולהבטיח עמידה בתקנות.
בנדל"ן, ל-AI יישומים רבים בניתוח שוק והערכת שווי נכסים. בעזרת למידת מכונה ניתן להתאים אישית את חווית הקנייה, ולהציע ללקוחות המלצות על פי העדפות. יתרה מכך, בינה מלאכותית תורמת לתחזוקה, באמצעות חיזוי תיקונים נחוצים, הפחתת עלויות והארכת תוחלת החיים.
רפואה ומערכות בריאות
ברפואה ובריאות, AI מיושמת בהליכי אבחון, מחקר וטיפול בחולים. אלגוריתמים של בינה מלאכותית מסייעים בזיהוי מוקדם של מחלות ואבחונים מדויקים יותר, על ידי סקירה של היסטוריה רפואית והדמיות שבני אדם לא מסוגלים ליצור.
בינה מלאכותית מחשובה גם לרפואה מותאמת אישית, כי הם מאפשרת לפתח תוכניות טיפול שמותאמות לפרופילים גנטיים אינדיבידואליים, ובכך משפרת את יעילות ותוצאות הטיפול. בניתוחים, מערכות רובוטיות מבוססות AI פועלות יותר בדיוק, טועות פחות ומפחיתות את זמני ההתאוששות. בנוסף, AI משפיעה על היבטים כמו פיתוח תרופות, ניהול שירותי בריאות, מודלים למעקב אחר התפרצויות של מחלות וכו'.
בינה מלאכותית ברפואה מייצגת שינוי לעבר טיפול רפואי מדויק, יעיל ומותאם אישית יותר.
חקלאות וגידול בעלי חיים
ענף החקלאות תמיד ידע להתאים את עצמו לטכנולוגיות חדשות, וכיום נעזר ב-AI לניטור התנהגות בעלי חיים, מדידת מים, פיתוח מערכות השקייה אוטומטיות לפי טמפרטורה ועוד. בינה מלאכותית מגדילה את היעילות, הפריון והקיימות.
על ידי ניתוח נתונים ממקורות שונים כמו לוויינים, רחפנים וחיישני קרקע, בינה מלאכותית מייעלת את ההשקיה, ההפריה והקציר, מה שמוביל להגדלת התשואות והפחתת בזבוז המשאבים. בנוסף, ישנן מערכות המשתמשות בזיהוי תמונה כדי לזהות מזיקים ומחלות.
בגידול בעלי חיים, AI עוקבת אחר בריאות והתנהגות בעלי חיים, מנבאת מחלות, מסייעת בניהול תוכניות רבייה ולוחות הזנה להאכלה, ומשפרת את רווחתם הכוללת של בעלי החיים.
סוגים שונים של בינה מלאכותית (AI)
ישנם סוגים שונים של בינה מלאכותית, מאלגוריתמים שלומדים לאורך זמן ועד למערכות המיועדות למשימות ספציפיות. היכרות עם הסוגים תעזור לכם להבין את האבולוציה של AI, זו שהייתה וזו שעוד צפויה, ואת הפוטנציאל האדיר הטמון בטכנולוגיה.
אלה חמשת הסוגים העיקריים והנפוצים ביותר של AI:
למידת מכונה (ML)
ML היא סוג מרכזי של בינה מלאכותית, אם כי חשוב לציין שלא כל למידת מכונה היא AI. הרעיון הכללי ב-M: הוא להעניק למכונות אפשרות ללמוד מנתונים, להסתגל ולקבל החלטות תוך התערבות אנושית מינימלית.
בניגוד לתכנות מסורתי, שבו חוקים מוגדרים במפורש למכונות על מנת שיוכלו לבצע, אלגוריתמים של למידת מכונה לומדים דפוסים מנתונים, ומשפרים את הדיוק שלהם לאורך זמן. התחום של ML כולל קטגוריות משנה כמו למידה מפוקחת (או מותנית), במסגרתה אלגוריתמים לומדים ממערכי נתונים מסומנים, ולמידה לא מפוקחת, בה האלגוריתמים מזהים בעצמם דפוסים בנתונים לא מסומנים.
בזכות יכולת ההסתגלות הזו, למידת מכונה היא כלי בעל ערך רב ביישומי BI כמו ניתוח חזוי, עיבוד שפה טבעית וזיהוי תמונות, ולכן היא מחוללת מהפכה בתעשיות רבות ושונות, החל בקמעונאות, דרך תחום הבריאות ועד הפיננסים.
מה זה אומר עבורכם כבעלי עסקים? לא משנה באיזה מגזר אתם פועלים, אתם יכולים לנצל את היכולות של ML כדי לקבל תובנות חשובות מנתונים.
בינה צרה מלאכותית (ANI)
בינה צרה מלאכותית, או Artificial Narrow Intelligence, מייצגת מערכות AI המיועדות לבצע משימות ספציפיות או לפתור בעיות מסוימות. בניגוד לצורות AI רחבות יותר, ANI מתמחה בתחום יחיד או מוגבל, כגון זיהוי קולי, תרגום שפה או נהיגה ברכב אוטונומי.
מערכות אלו עשויות להיות מורכבות מאוד, והן בהחלט מצטיינות בתחום המיועד להן, אך חסרות את ההבנה הכללית או את יכולת ההסתגלות הנדרשות, בשביל שיוכלו לבצע משימות מעבר לתכנות שלהן.
במילים אחרות, ישנם יישומים רבים לבינה צרה מלאכותית, אך היא עדיין לא "חושבת" כמו בני אדם.
בינה צרה מלאכותית היא כיום הצורה הנפוצה והמעשית ביותר של AI, ולמעשה ניצבת בבסיסן של רבות מהטכנולוגיות שאנו משתמשים בהן מדי יום, כמו מנועי חיפוש (כמו Google או Bing) ועוזרים אישיים דיגיטליים (כמו Siri או OK Google).
במישור הפרקטי והעכשווי, הסוג הזה של AI הוא בעצם הצעד הראשון בסולם האבולוציוני של הטכנולוגיה הזו, והוא מיועד להניח את הבסיס לצורות מתקדמות יותר של אינטליגנציה.
בינה כללית מלאכותית (AGI)
בינה כללית מלאכותית (AGI) מהווה התפתחות מרכזית. בניגוד לבינה צרה מלאכותית, AGI מביטה על המטרה הרחבה יותר: פיתוח מכונות המסוגלות להבין, ללמוד וליישם ידע במגוון רחב של משימות, ברמה דמוית אדם. סוג זה של אינטליגנציה כרוך ביכולת לחשוב, לפתור בעיות, להבין רעיונות מורכבים, ללמוד במהירות וליישם ידע במצבים לא מוכרים.
ההשפעה הפוטנציאלית של AGI על החברה היא עצומה, בכל תחום שאתם יכולים לדמיין. עם זאת, היא גם מציבה אתגרים אתיים ובטיחותיים משמעותיים. יצירת אינטליגנציה שמתחרה או עולה על היכולות האנושיות מעלה שאלות לגבי שליטה, קבלת החלטות ותפקידם העתידי של בני האדם בעולם המשותף עם מכונות אינטליגנטיות ביותר. לכן, מתקיים מחקר מתמשך במטרה להבטיח שהטכנולוגיה מתיישרת עם ערכי האדם ופועלת בבטחה.
הפיתוח של AGI עדיין נמצא בתהליך. חוקרים בוחנים גישות שונות, כולל רשתות עצביות, אלגוריתמים של למידת מכונה וארכיטקטורות קוגניטיביות. המסע לעבר AGI הוא לא רק מסע טכנולוגי, אלא גם חקר מעמיק של מה זה אומר להיות אינטליגנטי.
סופר בינה מלאכותית (ASI)
בינה סופר מלאכותית (ASI) מתייחסת לרמה של בינה מלאכותית העולה על הבינה האנושית בכל התחומים, כולל יצירתיות, חוכמה כללית ופתרון בעיות. ASI הוא מושג היפותטי, הנדון לעתים קרובות בהקשר של פיתוחים עתידיים של AI, שבו מכונות לא רק מחקות או מבינות את האינטליגנציה האנושית אלא חורגות ממנה בכל מובן.
ההשלכות של ASI עמוקות, החל מפתרון אתגרים גלובליים מורכבים כמו שינויי אקלים ומחלות ועד לסיכונים פוטנציאליים של חריגה מערכים ואתיקה אנושיים. הסוג המתקדם הזה של בינה מלאכותית, שבשלב זה נותר תיאורטי בלבד, מבטיח פריצות דרך מהפכניות בחיי היומיום שלנו וכמובן שאלה כוללים גם את עולם העסקים בכללותו.
בינה מלאכותית יוצרת (GenAI, generative AI)
AI גנרטיבי הוא התפתחות מרתקת נוספת. כאן, מטרת המכונות היא ליצור תוכן חדש, בין אם זה טקסט, תמונה, מוזיקה או צורות אחרות של מדיה. באמצעות טכניקות למידת מכונה מתקדמות, במיוחד מודלים של למידה עמוקה, הן מנתחות מאגרי נתונים עצומים ויוצרות פלטים מקוריים, שבדרך כלל קשה להבין בינם לבין תוכן שנוצר על ידי אדם.
GenAI נודעת ביכולתה לבצע אוטומציה ולשפר תהליכים יצירתיים. בתחום העיצוב הגרפי, למשל, היא יכולה ליצור יצירות אמנות ייחודיות או עיבודים ריאליסטיים, בהתבסס על תיאורים טקסטואליים קצרים. ביצירת תוכן, היא מסייעת החל מכתיבת חומר שיווקי ועד סיפורת.
כאשר משלבים בינה מלאכותית יוצרת בעולם של בינה עסקית, מקבלים שדרוג מדהים בניתוח נתונים וקבלת החלטות. היישומים רבים: אוטומציה של דוחות, יצירת מודלים חזויים, הצעת תובנות מעמיקות. חיזוי מגמות, תכנון אסטרטגי, שיפור חווית הלקוחות, ועוד.
אם אתם רוצים להתעמק עוד יותר, ולהבין מה זו בינה מלאכותית על סוגיה השונים, אתם מוזמנים לקרוא את המאמר המרתק הזה.
כיצד מוצרי ה-AI של קליק תורמים לארגון שלך?
Qlik היא מובילה עולמית בתחום של BI כבר שנים רבות, אז תארו לעצמכם מה קורה כאשר משלבים את הכלים שלה עם AI. למעשה, אתם מקבלים את הגישה הטובה ביותר להשתמש ביכולות של בינה מלאכותית, ובפרט למידת מכונה. AI ו-ML מובנות בפלטפורמות, ובשילוב עם המנוע האסוציאטיבי שלנו, עסקים נהנים ממגוון שלם של יכולות ניתוח מוגברות עבור כל סוגי המשתמשים.
לא משנה מה היא רמת המיומנות של העובדים שלכם, הם יוכלו בקלות להפיק תובנות ולנצל עד תום את הכלים השונים. זה הזמן לשפר את קבלת ההחלטות עם תובנות אוטומטיות ואינטראקציה עם המערכת בשפה טבעית, לפעול על בסיס נתונים בזמן אמת ולהגביר את היעילות באמצעות AutoML – כלי לניתוח מתקדם.
בנוסף לניתוח, כלי ה-AI של Qlik מציעים גם יכולות חיזוי. על ידי מינוף למידת מכונה אפשר לחזות מגמות עתידיות, שינויים בשוק, התנהגות לקוחות וסיכונים פוטנציאליים.
לעומת "העולם הישן", המייצג תקופה בה ניתן היה לנתח רק נתוני עבר, עם היכולות החדשות של ML ו-AI אפשר לעשות הרבה מעבר לניתוח – לייצר תחזיות על בסיס העבר ולזהות מגמות עתידיות, וכך לקדם פעולות עסקיות מותאמות.
ארבע תכונות AI מרכזיות של פלטפורמות Qlik:
- מנוע NLP – טכנולוגיית בינה מלאכותית המאפשרת למחשבים להבין, לפרש ולהגיב לשפה אנושית. המנוע מעבד ומנתח כמויות גדולות של נתוני שפה טבעית כדי לחלץ משמעות, הקשר וכוונה. מדובר בפתרון פשוט שלא מצריך ידע טכני, המאפשר קבלת תובנות עסקיות על ידי דיבור חופשי.
- Qlik Insight Bot – בוט שמשתמש ביכולות של מנוע ה-NLP כדי לעזור למשתמשים להבין נתונים ולקבל החלטות על בסיס הנתונים. זהו כלי שיחה טבעית אשר מבין שאילתות ויכול לחפש בכל יישומי Qlik Sense כדי לספק ניתוח מעמיק יותר. למעשה, ניתן לשאול אותו שאלות בדיבור חופשי, בתוך ה-Qlik Sense או בצ'אט הארגוני, ולקבל תשובות מנומקות בליווי גרפים שנוצרים באמצעות AI, המרחיבים את הבנת התשובה ומובילים לתוצאה באופן אוטומטי.
- Qlik OpenAI Analytics – הכלים של Qlik יודעים להתחבר לכל המנועים הזמינים בשוק שמתחברים עם rest api. המשמעות היא אפשרות לנתח מידע המגיע מ-Qlik ולקבל תובנות טקסטואליות ממנועי ה-AI. תכונה זו מאפשרת למשתמשים לשלב תובנות בשפה טבעית מ-OpenAI ישירות ביישומי ניתוח, לסנתז ולשלב נתונים של צד שלישי לתוך מודלים קיימים של נתונים, ולשאול שאלות ב-ChatGPT בתוספת נתונים מ-Qlik. החיבור עם OpenAI שימושי ליצירת ביטויים, פקודות או סקריפטים.
- AutoML – כלי עוצמתי המיועד לצוותי ניתוח ואנליזה, המבוסס על למידת מכונה אוטומטית. AutoML מקל על יצירת מודלים של למידת מכונה על ידי זיהוי מניעים מרכזיים בנתונים, בחירת האלגוריתמים הטובים ביותר ודירוג מודלים על סמך ביצועים. משתמשים יכולים לכוונן מודלים, לפרוס אותם ולבצע תחזיות מדויקות. הכלי המתוחכם מסייע בניתוח ותכנון תרחישים, תוך תמיכה במגוון use cases בתחומים כמו מכירות, שיווק, כספים, תפעול, משאבי אנוש, IT, שרשרת אספקה ועוד.
