בינה מלאכותית למערכות עסקיות מדור קודם: מהפכת 2025

דמיינו לעצמכם חברה שעדיין משתמשת במערכת חשבונאית ישנה משנות ה-90, מתפקדת לחלוטין אך בלתי אפשרית לחיבור לטכנולוגיות מודרניות. עכשיו דמיינו לעצמכם שאתם מסוגלים לגרום למערכת הזו לתקשר עם הבינה המלאכותית המתקדמת ביותר, מבלי לזרוק לפח 30 שנות נתונים ונהלים מאוחדים. זה בדיוק מה שקורה בשנת 2025 בזכות מערכות מחוברות חכמות .

‍

בזמן שכולם מדברים על ChatGPT ועל החידושים האחרונים בתחום הבינה המלאכותית, המהפכה העסקית האמיתית מתרחשת מאחורי הקלעים. חברות מגלות כיצד לשלב בינה מלאכותית במערכות הקיימות שלהן מבלי לבצע שיפוץ מוחלט של תשתית ה-IT שלהן.

‍

מַדָד

מהן מערכות חיבור חכמות?

מערכת חיבור חכמה היא כמו מתרגם אוניברסלי בין העולם הטכנולוגי הישן לחדש. חשבו על נסיעה לחו"ל ושימוש באפליקציית תרגום כדי לתקשר: מערכת החיבור החכמה עושה את אותו הדבר, אבל בין תוכנת העסק הישנה שלכם לטכנולוגיות בינה מלאכותית מודרניות.

‍

לדברי מירה פאטל, מנהלת הטכנולוגיה הראשית ב-Nexus Operations, "השאלה אינה עוד 'האם נוכל להשתמש בבינה מלאכותית?' אלא 'כיצד נוכל לשלב בינה מלאכותית בפעילות היומיומית שלנו מבלי לקרוס את כל המערכת?'"

איך הם עובדים בפועל

דמיינו את התרחישים הקונקרטיים האלה:

דוגמה 1: המחסן החכם לחברה שלכם יש מערכת ניהול מחסן משנת 2008. מערכת החיבור החכמה "מלמדת" את הבינה המלאכותית לחזות מתי המלאי ייגמר, פשוט על ידי קריאת נתונים קיימים. עובד המחסן ממשיך לעבוד כרגיל, אך כעת המערכת אומרת לו אוטומטית מתי להזמין מוצרים חדשים.

‍

דוגמה 2: עוזר החשבונאות תוכנת החיובית שלכם לשנת 2010 משופרת בבינה מלאכותית שמזהה אוטומטית חריגות בחשבוניות. הבינה המלאכותית "קוראת" חשבוניות כמו שרואה חשבון היה עושה ומסמנת חשבוניות חשודות, אך הכל באמצעות התוכנה שאתם כבר מכירים.

‍

דוגמה 3: שירות לקוחות משופר מערכת הטלפון הישנה שלכם מחוברת לבינה מלאכותית שמנתחת את טון הדיבור של הלקוחות ומציעה למוקדנית שלכם כיצד לטפל בצורה הטובה ביותר בשיחה, והכל בזמן אמת.

‍

החלטות לגבי טרנספורמציה דיגיטלית: מורשת או קפיצה? מצאו את הנתיב האסטרטגי שלכם קדימה

‍

שוק בצמיחה מהירה

המספרים לשנת 2025 מרשימים: ההשקעות במערכות חיבור חכמות גדלו ב-142% בשנה אחת , ואף עקרו את ההשקעות ביישומי בינה מלאכותית חדשים.

למה הצמיחה הזו?

ההסבר פשוט: 80% מהחברות הגדולות עדיין משתמשות במערכות IT "ישנות" שעובדות בצורה מושלמת אך אינן יכולות לתקשר עם טכנולוגיות מודרניות. החלפתן תעלה מיליוני יורו וחודשים של השבתה.

‍

מספרים שסופרים:

5.4 מיליארד אירו : שווי שוק בשנת 2024
34.2 מיליארד יורו : תחזית לשנת 2032
70% ממערכות הארגון יהיו משופרות על ידי בינה מלאכותית עד 2028

משמעות הדבר היא שבכל יום יותר ויותר חברות בוחרות "למודרן" את המערכות הקיימות שלהן במקום להחליף אותן לחלוטין.

‍

מתרגמים דיגיטליים: מקצוע חדש

קטגוריה חדשה של מומחים צצה: מתרגמי מערכות מחשב . אלו הן חברות מתמחות שיודעות כיצד לגרום למערכות מתקופות שונות לתקשר זו עם זו.

שלושת סוגי המומחים

1. ממירי שפה חברות כמו RetroAI מתמחות בתרגום קודי תכנות ישנים (כמו COBOL משנות ה-80) לשפות מודרניות שבינה מלאכותית יכולה להבין.

דוגמה מעשית : מערכת הפנסיה של מוסד ציבורי שנכתבה ב-COBOL בשנת 1985 "מתורגמת" לשפה מודרנית, תוך שמירה על כל הפונקציות אך הופכת אותה לתואמת לבינה מלאכותית.

‍

2. תזמורי תקשורת חברות כמו Harmony Tech מפתחות פתרונות המתאמים עיבוד בינה מלאכותית במערכות ארגוניות מרובות, ומבטיחות שכל ההחלטות האוטומטיות יהיו עקביות.

‍

דוגמה מעשית : בבית חולים, הבינה המלאכותית שמנהלת תורים מתקשרת אוטומטית עם זו שמנהלת את אספקת התרופות ועם זו שמתכננת את משמרות הצוות.

‍

3. חברות כמו GuardRail, שומרות על תאימות , מבטיחות שכל חיבורי הבינה המלאכותית עומדים בתקנות התעשייה באופן אוטומטי.

‍

דוגמה מעשית : בבנק, בכל פעם שהבינה המלאכותית מקבלת החלטה לגבי הלוואה, המערכת בודקת אוטומטית שהיא עומדת בכל תקנות הפרטיות ואיסור הלבנת הון.

‍

דוגמאות קונקרטיות להצלחה

מקרה בוחן 1: תעשיית הייצור - Westbrook Industries

המצב : לווסטברוק הייתה מערכת ניהול מחסן בת 15 שנה שעבדה היטב אך לא יכלה לחזות בעיות.

‍

הפתרון : הם התקינו מערכת קישורים חכמה ש"לימדה" את הבינה המלאכותית לקרוא את נתוני המחסן.

‍

התוצאה : בתוך 6 חודשים הם חסכו 28 מיליון יורו על ידי חיזוי שיבושים בשרשרת האספקה שבועות מראש.

‍

"היישום הטוב ביותר של בינה מלאכותית הוא כזה שהעובדים שלכם אפילו לא שמים לב אליו", אומר ג'יימס צ'ן, מנהל מערכות מידע בווסטברוק. "עובדי המחסן שלנו משתמשים באותה מערכת שתמיד הייתה להם, אבל עכשיו הם תמיד יודעים מה להזמין ומתי."

‍

מקרה בוחן 2: שירותי בנקאות - Fidelity Financial

המצב : מערכת עיבוד תשלומים משנות ה-2000 שעיבדה אלפי עסקאות ביום אך לא יכלה לזהות באופן אוטומטי הונאות.

הפתרון : חיבור עם בינה מלאכותית המתמחה בזיהוי הונאות, מבלי לשנות את המערכת הקיימת.

תוצאות מדידות :

מפעילים משקיעים 68% פחות זמן בחיפוש מידע
43% יותר זמן מושקע בשיחות מועילות עם לקוחות
שביעות רצון משופרת של הלקוחות והעובדים כאחד

שרה וויליאמס, ראש מחלקת חוויית הלקוח בפידליטי, מסבירה: "הסוכנים שלנו יכולים כעת להקדיש יותר זמן לסיוע ללקוחות במקום לבזבז זמן על מחקר ידני".

מקרה בוחן 3: מינהל ציבורי

המצב : משרד כוח האדם של ארה"ב ניהל את הפנסיות באמצעות מערכות COBOL משנות ה-80 - פונקציונליות אך בלתי אפשריות למודרניזציה.

‍

הפתרון : שימוש בבינה מלאכותית לניתוח מיליוני שורות קוד עתיק ומודרניזציה הדרגתית שלו.

‍

התוצאה : מודרניזציה שבדרך כלל הייתה אורכת שנים, צומצמה לחודשים, ללא הפרעה לשירותי הפנסיה.

‍

יתרונות מיידיים לחברות

1. תשואה מהירה ומדידה על ההשקעה

חברות שמחברות בינה מלאכותית למערכות קיימות רואות תוצאות אמיתיות:

+18% תפוקת עובדים
פי 3 יותר סיכוי לעלות על ציפיות הרווח
80% פחות זמן המושקע באופטימיזציות ידניות

2. עובדים מרוצים יותר, לא מוחלפים

בניגוד לחששות הראשוניים, חיבור בינה מלאכותית למערכות קיימות גרם לעובדים להיות מאושרים יותר בעבודתם . בינה מלאכותית מטפלת במשימות חוזרות ונשנות ומשעממות, ומשחררת אנשים לעיסוקים מעניינים ויצירתיים יותר.

‍

דוגמה קונקרטית : במרכז שירות טלפוני, בינה מלאכותית מטפלת בשאלות פשוטות וחוזרות על עצמן, בעוד שמפעילים אנושיים מטפלים במקרים מורכבים הדורשים אמפתיה ופתרון בעיות יצירתי.

‍

3. אבטחה מחוזקת אוטומטית

מערכות חיבור מודרניות כוללות באופן אוטומטי:

בקרות גישה מתקדמות (מי יכול לעשות מה)
הצפנת נתונים (הגנה על מידע)
מעקב אחר עמידה בתקנות
חיזוק אוטומטי של אבטחת סייבר

4. צמיחה גמישה

הגישה ההדרגתית מאפשרת לך:

הוספת תכונות בינה מלאכותית אחת בכל פעם
לגדול לפי הצורך מבלי להפסיק את העבודה
שמרו על מערכות קריטיות פעילות תקינה בכל עת

האתגרים העיקריים וכיצד לפתור אותם

אתגר 1: "מערכות ישנות לא מדברות עם בינה מלאכותית"

הבעיה : מערכות של שנות ה-90 לא תוכננו לתקשר עם בינה מלאכותית מודרנית. זה כמו לנסות לחבר טלפון ציבורי לאינטרנט.

‍

הפתרון המעשי : התקנת "מתאמים חכמים" שמתרגמים אוטומטית הודעות בין המערכת הישנה לבינה המלאכותית, בדיוק כמו שמתאם מאפשר לחבר תקע איטלקי לשקע אמריקאי.

‍

דוגמה : מערכת חיוב משנת 1995 מצוידת ב"מתרגם" שממיר חשבוניות PDF לנתונים שבינה מלאכותית יכולה לנתח כדי לאתר שגיאות או אנומליות.

אתגר 2: "הנתונים שלנו הם אסון"

הבעיה : בינה מלאכותית זקוקה לנתונים נקיים ומאורגנים, אך למערכות ישנות יותר יש לעתים קרובות מידע מפוזר, לא שלם או בפורמטים מיושנים.

‍

הפתרון המעשי : השתמשו ב"שואבי אבק נתונים" אשר באופן אוטומטי:

הם אוספים מידע ממערכות שונות
הם מנקים ומארגנים אותם
הם הופכים אותם לפורמט שבינה מלאכותית יכולה להשתמש בו

דוגמה : לחברת תחבורה היו נתוני לקוחות בחמש מערכות שונות. מערכת ניקוי הנתונים איחדה אותם, ביטלה כפילויות ותיקנה שגיאות, ויצרה מסד נתונים יחיד עבור הבינה המלאכותית.

אתגר 3: "מה אם הנתונים שלנו ייגנבו?"

הבעיה : חיבור מערכות ישנות (לעתים קרובות פחות מאובטחות) עם טכנולוגיות חדשות עלול ליצור פגיעויות.

‍

הפתרון המעשי : עקרונות אפס אמון חלים - כל תקשורת מאומתת, כל גישה מאושרת, כל נתונים מוצפנים.

‍

דוגמה : בבנק, למרות שבינה מלאכותית קוראת נתוני עסקאות כדי לזהות הונאות, כל כניסה מנוטרת ונרשמת, והנתונים תמיד מוצפנים.

‍

איך להתחיל בעסק שלך

שלב 1: ערוך מלאי ביתי

קודם כל, אתה צריך להבין מה יש לך:

שאלות לשאול את עצמך:

אילו מערכות מחשב אנו משתמשים בהן מדי יום?
אילו מהן הכי חשובות לעסקים?
איפה הנתונים שלנו ובאיזה פורמט?
אילו תהליכים דורשים הכי הרבה זמן ידני?

טיפ מעשי : צרו מפה פשוטה של המערכות שלכם, כפי שהייתם עושים עם החדרים בביתכם לפני שיפוץ.

‍

שלב 2: בחירת פרויקט הפיילוט

תכונות פרויקט אידיאליות:

לא קריטי מדי (אם זה הולך רע, זה לא עוצר את החברה)
עם יתרונות מדידים (חיסכון בזמן או בעלויות)
עם נתונים נקיים ונגישים למדי
עם משתמשים שיתופיים

דוגמה מושלמת : אוטומציה של קריאת חשבוניות ספקים. אם זה משתבש, תמיד אפשר לחזור לעיבוד ידני, אבל אם זה ילך כשורה, חוסכים שעות עבודה.

‍

שלב 3: בחירת השותפים הנכונים

סוגי מומחים זמינים:

מתרגמי מערכות (המרת קודים ישנים)
אינטגרטורים (מחברים מערכות שונות)
מומחי אבטחה (הגנה על נתונים)
יועצי תעשייה (הם מכירים את הפרטים הספציפיים של העסק שלך)

שלב 4: התחילו בקטן

הגישה המנצחת:

בדיקת תהליך פשוט
מדידת תוצאות
תיקון שגיאות
התרחבות הדרגתית לתהליכים אחרים

אנלוגיה : זה כמו ללמוד לרכוב על אופניים - אתה מתחיל עם גלגלי עזר, ואז מוריד אותם כשאתה בטוח בעצמך.

‍

עתיד מערכות ארגוניות

מערכות לשיפור עצמי

הצעד הגדול הבא יהיה מערכות לשיפור עצמי אשר מייעלות באופן מתמיד את ביצועיהן על ידי התבוננות באופן השימוש בהן. דמיינו מכונית שלומדת את הרגלי הנהיגה שלכם ומתאימה את עצמה באופן אוטומטי לצריכת דלק נמוכה יותר.

‍

דוגמה עתידית : מערכת ניהול לקוחות שמזהה שסוגים מסוימים של תלונות חוזרים ומציעה אוטומטית שיפורים לשירות.

התמחות לפי מגזר

אנו עדים להתמחות גוברת:

‍

שירותי בריאות : מערכות המחברות מכשירים רפואיים שונים לקבלת תמונה מלאה של המטופל

‍

פיננסים : פתרונות העומדים באופן אוטומטי בכל תקנות הבנקאות

‍

ייצור : בינה מלאכותית שמייעלת קווי ייצור וחוזה כשלים במכונות

אינטגרציה עם טכנולוגיות מתפתחות

בעתיד הקרוב נראה:

‍

עיבוד מקומי : בינה מלאכותית הפועלת ישירות על מכשירי ארגון כדי להפחית את זמני ההמתנה
מציאות מדומה : ממשקים תלת-ממדיים עבור מערכות מורכבות
עוזרי קול ארגוניים : מערכות בקרה עם פקודות קוליות

מסקנות

מערכות קישוריות חכמות מייצגות הרבה יותר מפתרון טכני בלבד: הן אסטרטגיית אבולוציה דיגיטלית המאפשרת לחברות להיכנס לעידן הבינה המלאכותית מבלי לבזבז עשרות שנים של השקעות וידע.

‍

מחקרי מקרה מראים שחברות שבוחרות בדרך זו לא רק מאמצות טכנולוגיות חדשות - הן משנות באופן מהותי את אופן עבודתן , שיפור קטן אחד בכל פעם.

‍

המסר למנהיגים עסקיים ברור: בעוד שהדגמות מרהיבות של בינה מלאכותית עשויות להגיע לכותרות, היתרון התחרותי האמיתי טמון בשילוב החכם והכמעט בלתי נראה של בינה מלאכותית בפעילות היומיומית הקיימת.

‍

היופי בגישה הזו הוא שלא צריך להיות מומחה טכנולוגי כדי להפיק ממנה תועלת. צריך רק להיות מוכן לפתח את מה שכבר יש, כמו שיפוץ בית תוך שמירה על יסודות איתנים.

‍

למידע נוסף על האופן שבו החברה שלנו יכולה לעזור לכם לשלב בינה מלאכותית במערכות הקיימות שלכם, צרו עמנו קשר .

‍

שאלות ותשובות

מהו בעצם מתרגם מערכות מחשב?

מתרגם מערכות מחשב הוא פתרון ייעודי הפועל כמתווך חכם בין תוכנות מדור קודם לטכנולוגיות בינה מלאכותית מודרניות. הוא פועל כמו מתורגמן, ומאפשר לאנשים הדוברים שפות שונות לתקשר.

‍

דוגמה מעשית : אם יש לכם תוכנת מחסן משנת 2005 שמתעדת הכל בפורמט מסוים, המתרגם "מלמד" את הבינה המלאכותית לקרוא את הפורמט הזה ולהשתמש בנתונים אלה כדי לבצע תחזיות או להפוך תהליכים לאוטומטיים.

כמה עולה לחבר את הבינה המלאכותית למערכות הקיימות שלנו?

העלויות משתנות מאוד בהתאם למורכבות, אך פרויקטים עולים בדרך כלל בין 1.3 מיליון אירו ל-5 מיליון אירו עבור חברות גדולות. עם זאת, התשואה הממוצעת על ההשקעה היא +18% בפריון, עם חיסכון שעולה משמעותית על ההשקעה הראשונית לאורך זמן.

‍

עבור חברות קטנות ובינוניות, ניתן להתחיל בפרויקטים פיילוט שמתחילים בכמה אלפי יורו כדי לבחון את הגישה.

כמה זמן לוקח לראות את התוצאות הראשונות?

פרויקטים פיילוט בדרך כלל מראים תוצאות תוך 6-12 שבועות, הרבה יותר מהר מהחודשים או השנים הנדרשים להחלפה מלאה של מערכות. הגישה השלבית מאפשרת הטבות מיידיות תוך מזעור הפרעות.

‍

דוגמה : חברת לוגיסטיקה אוטומציה את קריאת תעודות המשלוח תוך חודשיים, וחסכה באופן מיידי 4 שעות של עבודה ידנית ביום.

האם זה בטוח לחבר את המידע הרגיש שלנו לבינה מלאכותית?

כן, אם נעשה נכון. מערכות חיבור מודרניות כוללות הגנות מתקדמות כגון הצפנה אוטומטית, בקרות גישה קפדניות וניטור מתמשך. פתרונות רבים מאושרים עבור תעשיות מוסדרות מאוד כמו בנקים ובתי חולים.

‍

דוגמה : בבנקים, בכל פעם שבינה מלאכותית ניגשת לנתוני לקוחות, הגישה נרשמת, מורשית והנתונים תמיד נשארים מוצפנים, גם במהלך העיבוד.

‍

אילו מערכות מדור קודם ניתן לחבר לבינה מלאכותית?

כמעט כל מערכות המחשב יכולות להפיק תועלת מחיבורי בינה מלאכותית, כולל:

תוכנת הנהלת חשבונות משנות ה-90
מסד נתונים מהדור הישן
מערכות ניהול מחסן מיושנות
תוכנה מותאמת אישית שפותחה באופן פנימי
מערכות בקרת מכונות ותעשייתיות

החשוב הוא שהמערכת מכילה נתונים שמישים, גם אם בפורמט מיושן.

האם בינה מלאכותית תחליף את העובדים שלנו?

הניסיון המעשי מראה את ההפך. עובדים הופכים מרוצים יותר משום שבינה מלאכותית מטפלת במשימות חוזרות ונשנות ומשעממות, מה שמאפשר להם להתמקד במשימות מעניינות ויצירתיות יותר הדורשות שיקול דעת אנושי, יצירתיות ויחסים בין-אישיים.

‍

דוגמה מהעולם האמיתי : ב-Fidelity Financial, עובדים משקיעים 68% פחות זמן בחיפושים ידניים ו-43% יותר זמן במעורבות מועילה עם לקוחות.

האם נוכל לנסות קודם פרויקט קטן?

בהחלט, זוהי הגישה המומלצת ביותר. רוב היישומים המוצלחים מתחילים בתהליך לא קריטי לבדיקת אופן פעולת האינטגרציה לפני הרחבה ליישומים חשובים יותר.

‍

טיפ : התחילו עם משהו כמו אוטומציה של קריאת חשבוניות או ניתוח תלונות לקוחות - תהליכים חשובים אך לא חיוניים.

מי הם הספקים העיקריים של פתרונות אלה?

מובילי השוק כוללים:

RetroAI : התמחות בתרגום מערכות מדור קודם
הרמוניה טק : תיאום בין מערכות שונות
מעקה בטיחות : בטיחות ותאימות
OpenLegacy : פלטפורמות מודרניזציה מלאה
ספקי ענן גדולים (אמזון, מיקרוסופט, גוגל) עם פתרונות ספציפיים

כיצד נערכים ליישום?

שלבי ההכנה כוללים:

רשימת מלאי מערכות : רשום את כל התוכנות בהן אתה משתמש מדי יום.
הערכת נתונים : הבנת הנתונים שיש לך והיכן הם נמצאים
קביעת מטרות : להחליט מה אתם רוצים לשפר
בניית צוות : זיהוי מי יהיה אחראי על הפרויקט
חיפוש ספקים : מצא מומחים לתעשייה שלך

מה קורה אם הפרויקט לא יצליח?

הגישה השלבית ממזערת סיכונים. אם פרויקט פיילוט לא עובד, אפשר פשוט לחזור לשיטה הקודמת מבלי לפגוע במערכות קריטיות. זה כמו לנסות מתכון חדש: אם הוא לא יוצא טוב, תמיד יש לכם את המרכיבים להכין את אותו מתכון ישן.

‍

יתר על כן, רוב הספקים בעלי המוניטין מציעים ערבויות לתוצאות ותמיכה לאורך כל תהליך היישום.

‍

מקורות והפניות: