האינטגרציה חוזרת למרכז: למה עידן ה-AI מחייב תשתיות אינטגרציה יציבות יותר מאי פעם
בעידן שבו ארגונים ממהרים לאמץ פתרונות בינה מלאכותית, נדמה לעיתים שהאתגר המרכזי הוא מרוץ אחר המודל האחרון שהושק. בפועל, עוד הרבה לפני שבוחרים מודל ומיישמים אפליקציות, יש לתת את הדעת על שכבה עמוקה יותר של איכות הנתונים, עדכניותם והאינטגרציה בין המערכות הארגוניות.
זו אינה משימה טכנית שולית או “צנרת” מאחורי הקלעים, אלא תהליך מורכב, רגיש וקריטי, שכשל בו מערער את היכולת של הארגון לפעול. ככל ש-AI נכנס לליבת קבלת ההחלטות, מתברר שתשתית אינטגרציה יציבה אינה מותרות, אלא תנאי יסוד.
ארגונים פועלים כיום בסביבה מרובת מערכות מאי פעם. מחקרים מראים כי ארגון גדול מפעיל בממוצע בין עשרות ועד למעלה ממאה מערכות מידע שונות. במגזר הציבורי המספרים אף גבוהים יותר, עקב היסטוריה של מערכות ליבה קיימות לצד דור חדש של שירותים דיגיטליים.
בנוסף, נתונים זורמים בין המערכות בקצבים שונים, בפורמטים שונים ולעיתים ללא תיאום. לכן, ללא תשתית שמסנכרנת אותם, המידע שמגיע למקבלי ההחלטות ולמערכות ה-AI אינו שלם.
לכאורה, הבינה המלאכותית הייתה אמורה לפתור את הבעיה. היא לומדת, מנתחת, חוזה ומסייעת בקבלת החלטות. אך בפועל, אלגוריתמים אינם מתקנים נתונים שגויים או חסרים, אלא הם לומדים מהם ומעצימים את הדפוסים הקיימים. כאשר המידע חלקי, לא עקבי או לא עדכני, גם המודל החכם ביותר יפיק תוצאות שנראות מרשימות, אך שגויות מבחינה עסקית.
מחקרים וסקרים בתעשייה מצביעים על כך שבין 60% ועד 70% מהארגונים מדווחים על כך שהאתגר המרכזי בהטמעת בינה מלאכותית אינו בבחירת המודל עצמו, אלא באיכות הנתונים ובקישוריות ביניהם בין המערכות הארגוניות.
בתעשייה ובייצור, העלות נמדדת בכסף. עיכוב של שעה אחת בשל נתונים לא מסונכרנים עשוי להסתכם בעשרות אלפי שקלים. במפעלים מסוימים, עלות השבתה מוערכת באלפי שקלים לדקה. במגזר הציבורי המשמעות היא רציפות השירות. בישראל פועלות מאות מערכות מידע לאומיות בתחומי חינוך, בריאות, רווחה ותשתיות. עיכוב בסנכרון מידע אינו תקלה טכנית שולית, הוא עלול להשפיע ישירות על מיליוני אזרחים ולכרסם באמון הציבור.
למרות ההבדלים בין המגזרים, המכנה המשותף ברור, אינטגרציה היא תשתית אסטרטגית. היא אינה עוד פרויקט IT, אלא שכבה ארגונית שמאפשרת רציפות, אמינות וקבלת החלטות מבוססת נתונים. היא מונעת כפילויות, מייצרת תמונת אמת אחת ומאפשרת למערכות לפעול בהרמוניה.
מתשתית תגובתית למנגנון חכם
הגישה המודרנית לאינטגרציה כוללת כמה עקרונות מרכזיים: מעבר לפלטפורמות Low-Code/No-Code שמאפשרות הקמה מהירה של ממשקים גם בצוותי IT מצומצמים; אימוץ יכולות Observability שמספקות נראות מלאה למה שקורה בין המערכות בזמן אמת; ושילוב בין פריסות ענן לפריסה מקומית, בהתאם למציאות ההיברידית של רוב הארגונים.
כאן גם נכנס הדור הבא שמשלב יכולות AI בתוך שכבת האינטגרציה עצמה. יכולות אלו מאפשרות זיהוי חריגות בזמן אמת, חיזוי עומסים, אופטימיזציה של תהליכים ואף תיקון אוטומטי של תקלות נפוצות. כך הופכת האינטגרציה מתשתית תגובתית למנגנון חכם, פרואקטיבי ומנוהל.
בסופו של דבר, האתגר בעידן ה-AI אינו טכנולוגי בלבד אלא תשתיתי. לפני שאפשר לסמוך על תובנות מבוססות בינה מלאכותית, חייבים להבטיח שהמערכות מדברות זו עם זו בשפה אחידה, עקבית ומבוקרת. אינטגרציה היא הבסיס שעליו נשענות כל היכולות המתקדמות והיא זו שקובעת אם ה-AI יהפוך לכלי עבודה אמיתי, או יישאר הדגמה מרשימה במצגת.
לי-מור נבון היא מנכ"לית IConduct מקבוצת יוניטסק, זרוע התוכנה והדיגיטל של קבוצת EMET
