מגמות מרכזיות המעצבות את פני המחשוב העסקי

מגמות מרכזיות המעצבות את פני המחשוב העסקי

בעולם שבו הדיגיטציה חודרת לכל ענף ומשנה באופן יסודי את פני העסקים, יכולתם של ארגונים להתאים את תשתיות המחשוב העסקי (Business Computing) לאתגרי העתיד היא הכרח קיומי. המהפכה התעשייתית הרביעית, המבוססת על טכנולוגיות פורצות דרך כמו בינה מלאכותית (AI), אינטרנט של הדברים (IoT) ומחשוב קוונטי, צפויה לחולל שינויים מפליגים באופן בו עסקים מנהלים את המידע שלהם, יוצרים ערך ללקוחות ומתחרים בשווקים גלובליים.

מחקר של מכון מקינזי מצביע על כך שעד שנת 2030, טכנולוגיות אלו עשויות להניב השפעה כלכלית שנתית של למעלה מ-10 טריליון דולר. עם זאת, על מנת למנף את ההזדמנויות העצומות הטמונות בעידן הדיגיטלי החדש, ארגונים ייאלצו להתמודד עם שורה של אתגרים מורכבים - החל מצורך בתשתיות IT גמישות ומודולריות יותר, דרך התאמה לקצב השינויים המואץ בסביבה העסקית, וכלה בפיתוח כישורים ויכולות של העובדים לנוכח משרות וקריירות חדשות שטרם נוצרו.

המטרה של מאמר זה היא לבחון את עתיד המחשוב העסקי לנוכח המגמות הטכנולוגיות המרכזיות, תוך מתן דגש על האסטרטגיות וצעדי ההיערכות הנדרשים מארגונים בדרך למימוש הפוטנציאל המלא שלהן. בנוסף, נציג דוגמאות קונקרטיות לאימוץ מוצלח של טכנולוגיות אלו על ידי חברות מובילות בתעשייה, ונראה כיצד הן מהוות מנוע לצמיחה, לחדשנות ולבידול מהמתחרים.

השינויים הצפויים במארג הטכנולוגי של המחשוב העסקי

נפתח בסקירה של ארבעת תחומי הליבה בהם צפויים להתחולל השינויים המשמעותיים ביותר במערכות המחשוב העסקי בשנים הקרובות:

א. בינה מלאכותית ככוח מניע לאוטומציה ולקבלת החלטות:

אחד היישומים הבולטים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה (ML) בנוגע למחשוב עסקי יהיה באוטומציה והאצה של תהליכים עתירי נתונים ומשאבים. אלגוריתמים מתוחכמים למיון תמונות, לעיבוד שפה טבעית (NLP) ולניתוח סנטימנט יאפשרו להסב לידיים "דיגיטליות" מגוון רחב של משימות בעלות אופי קוגניטיבי, החל מעריכת חוזים משפטיים ועד לתיעדוף פניות שירות לקוחות.

חברת הביטוח Lemonade לדוגמה, משתמשת בבינה מלאכותית בתהליך יישוב התביעות על מנת לעבד ולאשר תביעות תוך שניות, ללא מעורבות סוכן אנושי. דוגמה נוספת היא חברת נובו נורדיסק, המפתחת מערכת AI לחיזוי ומניעה של התקפי סוכרת אצל חולים, על בסיס ניטור רציף של נתונים פיזיולוגיים והרגלי אורח חיים.

כוחן האמיתי של מערכות בינה מלאכותית יבוא לידי ביטוי בעיקר בתמיכה בקבלת החלטות עסקיות אסטרטגיות. אלגוריתמים לומדים המסוגלים להפיק תובנות עמוקות ממסדי נתונים עצומים בזמן אמת, יספקו לחברות יכולת חסרת תקדים לזהות דפוסי התנהגות של לקוחות, לחזות שינויים בשווקים ולהגיב במהירות לאיומים ולהזדמנויות.

לדוגמה, Salesforce מטמיעה בימים אלה מודל של "CRM מונע AI", בו בינה מלאכותית מנתחת אינטראקציות עם לקוחות במגוון ערוצים דיגיטליים, ומספקת לנציגי המכירות המלצות אישיות בזמן אמת לגבי הצעות ערך מותאמות, הסתברות לסגירת עסקה, והזדמנויות צולבות (Cross-Sell) ועתידיות (Up-Sell).

ב. עליית מחשוב הקצה (Edge Computing) ואינטרנט של הדברים (IoT):

הפוטנציאל האדיר של רשתות חיישנים חכמים המחוברים לאינטרנט ומעבדים נתונים בקצה הרשת (Edge) יוביל לשינוי מהותי בארכיטקטורת המידע של ארגונים. במקום להסתמך רק על מודל קלאסי של איסוף נתונים למרכז נתונים מרכזי וביצוע אנליטיקה בדיעבד, ארגונים יעברו למודל היברידי המאזן עיבוד מקומי של נתונים עם העברה סלקטיבית לענן הציבורי לצרכי אחסון ועיבוד מתקדם.

פרדיגמה חדשה זו של "מחשוב בזמן אמת" במודל מבוזר תהיה קריטית להאצת קצב החדשנות עסקית ושיפור חוויית הלקוח במגוון תעשיות - חל ממכוניות אוטונומיות ועד לערים חכמות. לדוגמה, יצרנית הרכב טויוטה נעזרת ברשתות חישה מבוססות IoT כדי לנטר בזמן אמת ביצועים של כל רכב, לנתח עומסי תנועה בערים, ולספק ללקוחות המלצות מותאמות אישית לתחזוקה מונעת ולהתאמת נסיעות לפי תנאי הדרך המשתנים.

ג. מחשוב קוונטי כמאיץ של פתרון בעיות מורכבות:

אף שהטכנולוגיה עדיין בחיתוליה, מחשבים קוונטיים המבוססים על מאיצים קוונטיים (Quantum Accelerators) וסיביות קוונטיות (Qubits) צפויים בעתיד הלא רחוק לחולל מהפכה של ממש ביכולתם של ארגונים להתמודד עם בעיות אופטימיזציה ברמת מורכבות חסרת תקדים.

ארגונים פיננסיים למשל יוכלו להשתמש בחישובים קוונטיים כדי לזהות אנומליות במסחר בשווקים או לנהל תיקי השקעות בצורה מדויקת פי כמה. חברות פארמה ובריאות יוכלו לבצע סימולציות מורכבות של מולקולות מועמדות לתרופה ולקצר משמעותית את משך המחקר והפיתוח של תרופות חדשות.

דוגמה מוחשית לשימוש עתידי בעוצמת המחשוב העסקי הקוונטי ניתן למצוא בשיתוף הפעולה של IBM עם חברת ExxonMobil במטרה לפתח טכנולוגיות קוונטיות לאופטימיזציה של שרשראות אספקה ולוגיסטיקה של אנרגיה, על מנת לצמצם פליטות פחמן ולהגביר יעילות אנרגטית.

ד. צמיחה וחדשנות מואצת במודלי הענן:

ממשקי הענן הציבוריים והפרטיים ימשיכו להתפתח בקצב מהיר, תוך אימוץ טכנולוגיות חדשניות שיגדירו מחדש את האופן בו ארגונים צורכים ומנהלים את משאבי המחשוב העסקי שלהם. מגמות מרכזיות שצפויות להניע את הצמיחה בעולמות הענן בשנים הקרובות כוללות:

• התרחבות הענן ההיברידי (Hybrid Cloud): שילוב מושכל בין סביבות מחשוב מקומיות, ענן פרטי וציבורי, המאפשר לארגונים לנצל את היתרונות של כל פלטפורמה תוך שמירה על גמישות מרבית והימנעות מ"נעילה" לספק יחיד.
  
  
• מעבר למודלים מבוססי קונטיינרים ומיקרו-שירותים: פריסת יישומים עסקיים כמקבץ של רכיבים מודולריים וניתנים להרצה בכל סביבת ענן, במקום כמערכות מונוליתיות. גישה זו תאפשר קנה מידה, שרידות ומהירות הטמעת שינויים שיא.
  
  
• הטמעת טכנולוגיות Serverless ו-Function-as-a-Service: הפשטה של מודל הענן כך שמפתחים יוכלו להריץ קטעי קוד בודדים ללא תלות בשרתים, ולשלם רק עבור זמן העיבוד והמשאבים שנצרכו בפועל.

דוגמה בולטת לחלוציות בתחום זה היא זו של נטפליקס, שהייתה בין הראשונות להעביר את מלוא פעילות הסטרימינג שלה לארכיטקטורת מיקרו-שירותים מבוססת קונטיינרים בענן של AWS. המהלך אפשר לחברה להתמודד עם קצבי הצמיחה המטאוריים במספר המנויים (מ-22 מיליון ב-2011 ל-195 מיליון ב-2020), תוך שמירה על חוויית משתמש חלקה ועקבית.

צעדים להיערכות לעתיד המחשוב העסקי

על מנת לרתום את מלוא ההבטחה הטמונה בטכנולוגיות העתיד של המחשוב העסקי, על ארגונים לגבש אסטרטגיית דיגיטל ברורה המקיפה מספר צירי פעולה מרכזיים:

א. פיתוח תשתיות IT מודרניות וגמישות:

• בניית ארכיטקטורת מחשוב עסקי מבוזרת המאזנת משאבים בין מערכות מקומיות, קצה (Edge) וענן, בהתאם לצורכי הביצועים והאבטחה.
• הסבה הדרגתית של מערכות מורשת (Legacy) לסביבות ענן מודרניות המאפשרות אוטומציה וזריזות פיתוח מוגברת.
• הטמעת טכנולוגיות וירטואליזציה ו- Software Defined Networking לטובת תכנון דינמי של קיבולות ואופטימיזציה של ביצועי הרשת.

ב. הרחבת היכולות במדעי הנתונים ובאנליטיקה:

• גיוס והכשרה של צוותים בעלי מיומנויות בדאטה סיינס, למידת מכונה, והנדסת מערכות קוגנטיביות.
• הטמעת פלטפורמות מתקדמות לאיסוף, עיבוד וניתוח נתונים בזמן אמת מפריסת חיישנים ארגונית רחבה.
• יצירת מרכזי מצוינות (COE) פנימיים האמונים על אימוץ טכנולוגיות בינה מלאכותית חדשניות לתמיכה בשרשרת הערך העסקית.

ג. טיפוח תרבות אג'ילית של שיתוף פעולה וחדשנות פתוחה:

• עידוד שיתוף ידע בין יחידות עסקיות שונות, על בסיס שימוש במערכות שיתופיות ופלטפורמות פיתוח משותפות.
• הקמת מעבדות חדשנות וחממות טכנולוגיות הפועלות לפי מתודולוגיות Lean Startup ו-Design Thinking.
• יצירת שותפויות אסטרטגיות עם סטארט-אפים, מוסדות אקדמיים ואף מתחרים לצורך פיתוח מואץ של טכנולוגיות פורצות דרך.

כדוגמה לארגון שמוביל מהלך שאפתני של דיגיטציה מקצה לקצה ניתן להביט על תאגיד הרכב הגרמני פולקסווגן (VW). במסגרת התכנית האסטרטגית Together 2025, החברה משקיעה מיליארדי דולרים בהקמת פלטפורמות תוכנה ייעודיות להפעלת מכוניות חשמליות חכמות, במרכזי פיתוח לבינה מלאכותית, ובשותפויות דיגיטליות עם ענקיות הטכנולוגיה מעמק הסיליקון. כל זאת במטרה להיערך לעולם המחר של תחבורה מקושרת, אוטונומית ומותאמת אישית.

סיכום 

תחזיות אלו לגבי מגמות העתיד בתחום המחשוב העסקי מציירות תמונה מרתקת של עולם שבו הדיגיטציה חודרת לכל פינה ומשנה מהותית את פני הענפים והפרופסיות המסורתיים. בשנים הקרובות, הצלחתם של ארגונים תקבע במידה רבה על פי יכולתם להטמיע באופן מהיר טכנולוגיות מהפכניות כמו בינה מלאכותית, IoT, ענן היברידי, ומחשוב קוונטי לתוך מערכות הליבה שלהם.

כדי להיערך כראוי לעידן זה של תמורות, ארגונים נדרשים לאמץ חשיבה יזמית ולהיות פתוחים לניסוי ולמידה רציפים. עליהם להשקיע בתשתיות IT מודרניות וגמישות, לקדם יכולות פנימיות במדעי הנתונים, ולטפח תרבות ארגונית המעודדת שיתוף פעולה וחדשנות פתוחה.

מעל לכל, המעבר לפרדיגמות חדשות של מחשוב עסקי מצריך מנהיגות וראייה ארוכת טווח. מנהלים בכירים חייבים לגבש חזון דיגיטלי ברור שמותאם ליעדים האסטרטגיים של החברה, ולהוביל בעצמם את תהליכי הטרנספורמציה הטכנולוגית והתרבותית הנדרשים כדי לממש אותו.