חיפוש בחדשות

5 תוצאות עבור "תשתית נתונים".

העקרונות להטמעת סוכני בינה מלאכותית בשירות לקוחות לפי סיילספורס
ניתוח
4 דקות
מ־Salesforce News

העקרונות להטמעת סוכני בינה מלאכותית בשירות לקוחות לפי סיילספורס

במאמר שפורסם מטעם סיילספורס, נותחו הגורמים להצלחת הטמעת סוכני בינה מלאכותית בשירות לקוחות על בסיס נתוני תוכנית פרסי הלקוחות של החברה. הניתוח מציג שלושה עקרונות מרכזיים: התמקדות בבעיה תפעולית מוגדרת, בניית תשתית נתונים מוצקה ושיתוף העובדים בתהליך. המאמר מדגים עקרונות אלה באמצעות שלושה מקרים: מועדון הכדורגל טוטנהאם הוטספור שאיחד נתוני 4.6 מיליון אוהדים וקיצר את זמני המענה; רשת The Grout Guy שקיצרה את זמן הפקת הצעות המחיר מ-3–5 ימים ל-20 דקות; וחברת Sammons Financial Group שטיפלה ביותר מ-16,000 שיחות פוליסה באמצעות סוכן בינה מלאכותית ופיקוח אנושי.

קרא עוד
בניית ארכיטקטורת בינה מלאכותית: המדריך המלא למנהלי טכנולוגיה
מחקר
4 דקות
מ־MIT Technology Review

בניית ארכיטקטורת בינה מלאכותית: המדריך המלא למנהלי טכנולוגיה

דוח חדש של MIT Technology Review Insights בשיתוף חברת Elastic מדגיש כי בניית ארכיטקטורת בינה מלאכותית יציבה היא הבסיס החיוני להצלחת פרויקטים טכנולוגיים בארגונים. לפי המחקר, כ-85% ממנהלי ה-IT מתכננים להטמיע כלי ניטור ייעודיים למודלי שפה (LLM Observability) כדי לשלוט בעלויות ובאבטחת מידע. חברת המחקר Gartner מזהירה כי ללא תשתית נתונים מתאימה, כ-60% מפרויקטי ה-AI יינטשו עד שנת 2026. הדו"ח ממליץ למנהלי טכנולוגיה להתמקד בארבעה יסודות: ניקוי נתונים בקנה מידה רחב, הנדסת קונטקסט (RAG), ניטור ובקרה קפדניים, ושמירה על צוותים מקצועיים ומעורבות אנושית מבוקרת בתהליכים.

קרא עוד
הכנת נתונים לבינה מלאכותית: הבסיס למהפכת ה-AI בעסקים
מחקר
4 דקות
מ־MIT Technology Review

הכנת נתונים לבינה מלאכותית: הבסיס למהפכת ה-AI בעסקים

מחקרים של חברת Reltio ושותפותיה מראים כי מודלי AI בחקלאות יכולים לשפר יבולים ב-26% ולצמצם שימוש במים ב-41%. עם זאת, ללא תשתית נתונים מאוחדת ונקייה (Data Readiness), מודלים אלו מייצרים המלצות שגויות והזיות מזיקות. הפער נובע מכך שמערכות רבות ניזונות מנתוני IoT ומקורות מידע מבוזרים שאינם מסונכרנים. כדי ליהנות מפירות הבינה המלאכותית, עסקים חייבים להשקיע קודם כל בבניית 'מקור אמת יחיד' המקשר בין לקוחות, ספקים ועלויות.

קרא עוד
תשתית נתונים לבינה מלאכותית: המפתח לפתרון בעיית ההזיות של AI
ניתוח
4 דקות
מ־MIT Technology Review

תשתית נתונים לבינה מלאכותית: המפתח לפתרון בעיית ההזיות של AI

מחקרים עדכניים מראים כי כ-60% מפרויקטי הבינה המלאכותית שלא ייתמכו בנתונים מעודכנים ומובנים יינטשו בקרוב. במאמר זה אנו מנתחים את החשיבות הגוברת של תשתית נתונים לבינה מלאכותית (Web Data Infrastructure) המאפשרת איסוף מידע ציבורי מהרשת בזמן אמת. על פי נתוני חברת המחקר Gartner (גארטנר) ומומחי חברת Bright Data (ברייט דאטה), אימון מודלים על בסיס נתונים סטטיים מוביל להזיות מודל ולחוסר דיוק עסקי, בעוד שגישה מנוהלת ומאובטחת לנתוני רשת חיים פותרת את צוואר הבקבוק ומבטיחה קבלת החלטות מהימנה.

קרא עוד