Cognizant ו-Nvidia: ברית לזירוז טרנספורמציית AI ארגונית

בנוף המתפתח במהירות של הבינה המלאכותית, שותפויות אסטרטגיות הופכות לבסיס שעליו נבנות יכולות ארגוניות עתידיות. התפתחות משמעותית בתחום זה היא שיתוף הפעולה שהוכרז לאחרונה בין ענקית ייעוץ הטכנולוגיה הגלובלית Cognizant לבין המובילה הבלתי מעורערת במחשוב מואץ, Nvidia. ברית זו אינה רק לחיצת יד; היא מייצגת מאמץ מתואם להטמיע את טכנולוגיות ה-AI המתקדמות של Nvidia עמוק בתוך המרקם התפעולי של עסקים במגזרים מגוונים, במטרה לקצר באופן דרמטי את המסלול לאימוץ AI ומימוש ערך.

הציווי האסטרטגי: מעבר לניסויי AI

במשך שנים, עסקים התנסו בבינה מלאכותית, ולעיתים קרובות הגבילו יוזמות לפרויקטי פיילוט או להוכחות היתכנות מבודדות. למרות ערכם הלימודי, ניסויים אלה נתקלו לעיתים קרובות בקיר כאשר התמודדו עם המורכבות של הרחבה לכלל הארגון. שילוב חלק של AI בתהליכי עבודה קיימים, הבטחת פרטיות ואבטחת נתונים, ניהול מודלים מורכבים והדגמת החזר השקעה מוחשי התבררו כאתגרים אדירים. השוק דורש כעת נתיב ברור מניסויים ליישום רחב היקף, מונע ערך.

זו בדיוק הנקודה שבה שותפות Cognizant-Nvidia שואפת להטביע את חותמה. Cognizant, עם מומחיותה העמוקה בתעשייה וקשרי הלקוחות הנרחבים שלה, מבינה את המכשולים המעשיים שעומדים בפני עסקים. Nvidia, לעומת זאת, מספקת את מנוע החישוב העוצמתי ומסגרות התוכנה המתוחכמות החיוניות לבנייה ופריסה של פתרונות AI חזקים. על ידי שילוב יכולות האינטגרציה והידע התעשייתי של Cognizant עם פלטפורמת ה-AI המלאה (full-stack) של Nvidia, שיתוף הפעולה שואף ליצור מסלול יעיל, יעיל יותר וניתן להרחבה עבור ארגונים הלהוטים לרתום את כוחה הטרנספורמטיבי של הבינה המלאכותית. המטרה המרכזית ברורה: להעביר את ה-AI מהמעבדה לליבת העסק, מהר יותר ויעיל יותר מאי פעם. הדבר כרוך לא רק באספקת טכנולוגיה, אלא בתכנון פתרונות מקצה לקצה המותאמים לצרכים תעשייתיים ספציפיים ושילובם במערכות האקולוגיות הטכנולוגיות המורכבות של תאגידים מודרניים.

פירוק הארסנל הטכנולוגי: ה-Full Stack של Nvidia פוגש את האקוסיסטם של Cognizant

בלב שיתוף פעולה זה טמון השילוב של חבילת טכנולוגיות ה-AI המקיפה של Nvidia בפלטפורמות ה-AI הקיימות והיצע השירותים של Cognizant. אין מדובר רק בשימוש במעבדים הגרפיים (GPUs) המפורסמים של Nvidia; זה כולל קשת רחבה הרבה יותר של תוכנות, מסגרות ומודלים מוכנים מראש שנועדו להאיץ פיתוח ופריסה. רכיבים מרכזיים כוללים:

• Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservices): חשבו על NIM כעל קונטיינרים ממוטבים וארוזים מראש המספקים מודלי AI כשירותי מיקרו (microservices). גישה זו מפשטת את הפריסה של מודלים מורכבים, ומקלה על מפתחים לשלב יכולות AI עוצמתיות – כמו הבנת שפה או זיהוי תמונות – ביישומים שלהם מבלי להזדקק למומחיות עמוקה באופטימיזציה של מודלים. עבור לקוחות Cognizant, הדבר מתורגם למחזורי פריסה מהירים יותר וניהול קל יותר של פונקציונליות AI בתשתית ה-IT הקיימת שלהם. שירותי מיקרו אלה נועדו לפעול על פני פלטפורמות מואצות שונות של Nvidia, ומציעים גמישות מהענן ועד לקצה (edge).
• Nvidia NeMo: זוהי פלטפורמה מקצה לקצה שתוכננה במיוחד לפיתוח מודלי AI גנרטיביים מותאמים אישית. בעידן שבו מודלי שפה גדולים (LLMs) גנריים עשויים שלא להספיק למשימות תעשייתיות מיוחדות, NeMo מספקת את הכלים לאיסוף נתונים, אימון מודלים, התאמה אישית והערכה. Cognizant יכולה למנף את NeMo לבניית LLMs ספציפיים לתעשייה המותאמים לאוצר המילים, הרגולציות ותהליכי העבודה הייחודיים של מגזרים כמו פיננסים, בריאות או ייצור, ולהציע ללקוחות פתרונות AI רלוונטיים ומדויקים ביותר.
• Nvidia Omniverse: פלטפורמה עוצמתית לפיתוח והפעלה של סימולציות תלת-ממדיות ועולמות וירטואליים, המכונים לעיתים קרובות תאומים דיגיטליים תעשייתיים (industrial digital twins). על ידי יצירת העתקים וירטואליים מדויקים פיזית של מפעלים, מחסנים או אפילו מוצרים, עסקים יכולים לדמות תהליכים, לייעל פעולות, לבדוק שינויים ולהכשיר צוותים בסביבה נטולת סיכונים לפני יישומם בעולם האמיתי. Cognizant מתכוונת להשתמש ב-Omniverse כדי לשפר את הצעותיה בייצור חכם ואופטימיזציה של שרשרת האספקה, ולאפשר ללקוחות לדמיין ולשפר פעולות פיזיות מורכבות.
• Nvidia RAPIDS: חבילה של ספריות תוכנה וממשקי API בקוד פתוח שנועדו להאיץ צינורות עיבוד נתונים (data science) ואנליטיקה לחלוטין על GPUs. עיבוד נתונים מסורתי נתקל לעיתים קרובות בצוואר בקבוק ברמת המעבד המרכזי (CPU). RAPIDS מאפשרת האצה מסיבית של טעינת נתונים, מניפולציה ואימון מודלים, ומאפשרת תובנות מהירות יותר ממערכי נתונים עצומים. שילוב זה יחזק את יכולתה של Cognizant להתמודד עם דרישות הנתונים העצומות הטמונות ביישומי AI ארגוניים.
• Nvidia Riva: מתמקדת ב-AI שיחתי (conversational AI), Riva מספקת כלים לבניית יישומים בעלי ביצועים גבוהים הכוללים זיהוי דיבור אוטומטי (ASR) והמרת טקסט לדיבור (TTS). הדבר מאפשר פיתוח של ממשקים מבוססי קול, צ’אטבוטים ועוזרים וירטואליים מתוחכמים ומגיבים יותר, החיוניים לשיפור שירות הלקוחות וכלי תקשורת פנימיים.
• Nvidia Blueprints: אלה מספקים ארכיטקטורות ייחוס (reference architectures) ושיטות עבודה מומלצות לבניית מערכות AI מורכבות, כולל מערכי סוכנים מרובים (multi-agent). הם מציעים נקודת התחלה מאומתת, המפחיתה את זמן הפיתוח והסיכון בעת בניית פתרונות AI מתוחכמים.

על ידי שזירת טכנולוגיות Nvidia מגוונות אלה בפלטפורמת Neuro AI שלה, Cognizant שואפת ליצור אקוסיסטם מגובש ועוצמתי לבנייה, פריסה וניהול של פתרונות AI ברמה ארגונית.

פלטפורמת Neuro AI של Cognizant ועליית מערכות מרובות סוכנים

מרכזית לאסטרטגיה של Cognizant במסגרת שותפות זו היא פלטפורמת Neuro AI שלה, שנועדה להיות ערכת כלים מקיפה לפיתוח ופריסה של AI ארגוני. שיפור מרכזי שהודגש הוא ה-Neuro AI Multi-Agent Accelerator, שחוזק משמעותית על ידי שירותי המיקרו NIM של Nvidia. מאיץ זה מתמקד באפשור בנייה והרחבה מהירה של מערכות AI מרובות סוכנים.

מהן מערכות מרובות סוכנים? במקום להסתמך על מודל AI יחיד ומונוליטי, מערכת מרובת סוכנים משתמשת במספר סוכני AI מיוחדים המשתפים פעולה להשגת מטרה מורכבת. כל סוכן עשוי להחזיק בכישורים ייחודיים, לגשת למקורות נתונים שונים או לבצע תת-משימות ספציפיות. לדוגמה, בעיבוד תביעת ביטוח:

1. סוכן אחד יכול להתמחות בחילוץ מידע מטפסי תביעה (באמצעות OCR ו-NLP).
2. סוכן אחר עשוי לאמת את פרטי הפוליסה מול מסד נתונים.
3. סוכן שלישי יכול להעריך הונאה פוטנציאלית על ידי ניתוח דפוסים.
4. סוכן רביעי עשוי לתקשר עם מקורות נתונים חיצוניים (כמו דוחות מזג אוויר לתביעות רכוש).
5. סוכן מתאם יכול לתזמר את זרימת העבודה, לסנתז ממצאים ולהציג המלצה.

כוחה של גישה זו טמון במודולריות, במדרגיות וביכולת ההסתגלות שלה. ניתן לעדכן מערכות ביתר קלות על ידי חידוד סוכנים בודדים, וניתן לפרק בעיות מורכבות לחלקים ניתנים לניהול. Cognizant מדגישה כי הפלטפורמה שלה, הממנפת את הטכנולוגיה של Nvidia כמו NIM לפריסת סוכנים יעילה ופוטנציאלית את Riva לתקשורת בין סוכנים, תאפשר אינטגרציה חלקה לא רק בין הסוכנים שלה אלא גם עם רשתות סוכנים של צד שלישי ו-LLMs שונים. גמישות זו חיונית, שכן לארגונים יש לעיתים קרובות השקעות AI קיימות או שהם מעדיפים מודלים ספציפיים.

יתר על כן, Cognizant מדגישה את שילובם של מעקות בטיחות (security guardrails) ומנגנונים לפיקוח אנושי בתוך מערכות מרובות סוכנים אלה. הדבר נותן מענה לחששות ארגוניים קריטיים לגבי אמינות AI, אחריות ושימוש אתי. המטרה היא ליצור מערכות המגבירות את היכולות האנושיות, מאטומטות תהליכים מורכבים באופן אמין ומאפשרות קבלת החלטות מונעות נתונים בזמן אמת, מה שמוביל בסופו של דבר לפעילות עסקית מסתגלת ומגיבה יותר.

טרנספורמציה של תעשיות: חמישה עמודי תווך של חדשנות

Cognizant פירטה במפורש חמישה תחומים מרכזיים שבהם שיתוף הפעולה עם Nvidia ימקד את מאמציו בתחילה, במטרה לספק ערך וחדשנות מוחשיים:

1. סוכני AI ארגוניים: מעבר לצ’אטבוטים פשוטים, הדבר כרוך בפיתוח סוכנים מתוחכמים המסוגלים לטפל במשימות פנימיות וחיצוניות מורכבות. דמיינו סוכני AI המאטומטים תהליכי back-office מורכבים, מספקים תמיכת לקוחות מותאמת אישית ביותר על ידי גישה וסינתזה של מידע ממערכות מרובות, או מזהים באופן יזום בעיות תפעוליות לפני שהן מסלימות. מופעלים על ידי יכולות ההסקה (inference) של Nvidia (NIM) וכלי AI שיחתי (Riva), סוכנים אלה מבטיחים שיפורי יעילות משמעותיים וחוויות משתמש משופרות.
2. מודלי שפה גדולים (LLMs) ספציפיים לתעשייה: LLMs גנריים חסרים לעיתים קרובות את ההבנה הניואנסית הנדרשת לתחומים מיוחדים. תוך מינוף Nvidia NeMo, Cognizant מתכננת לפתח LLMs שאומנו על נתונים ספציפיים לתחום עבור תעשיות כמו בריאות (הבנת טרמינולוגיה ופרוטוקולים רפואיים), פיננסים (תפיסת מכשירים פיננסיים מורכבים ורגולציות), או שירותים משפטיים (ניווט בפסיקה וחוזים). מודלים מיוחדים אלה יספקו פלטים מדויקים, רלוונטיים ותואמים יותר עבור פונקציות עסקיות קריטיות.
3. תאומים דיגיטליים לייצור חכם: באמצעות Nvidia Omniverse, Cognizant שואפת לסייע ליצרנים ליצור העתקים וירטואליים מפורטים ומדויקים פיזית של קווי הייצור שלהם או מפעלים שלמים. ניתן להשתמש בתאומים דיגיטליים אלה לסימולציה של תרחישי ייצור, אופטימיזציה של פריסות, חיזוי צרכי תחזוקה, אימון רובוטיקה ובדיקת שינויי תהליך באופן וירטואלי, מה שמוביל להפחתת זמן השבתה, יעילות משופרת ומחזורי חדשנות מהירים יותר בעולם הפיזי.
4. תשתית יסוד ל-AI: בנייה והרחבה של AI דורשת תשתית חזקה וממוטבת. Cognizant תמנף את ה-full stack של Nvidia – מ-GPUs ועד לרשתות (כמו NVLink ו-InfiniBand, למרות שלא הוזכרו במפורש במקור, הם חלק מה-stack הטיפוסי של Nvidia) ופלטפורמות תוכנה כמו RAPIDS – לתכנון ויישום סביבות מחשוב ניתנות להרחבה ובעלות ביצועים גבוהים המותאמות לעומסי עבודה תובעניים של AI, בין אם באתר הלקוח (on-premises), בענן או בקצה (edge).
5. שיפור פלטפורמת Neuro AI: שיתוף הפעולה יחדיר באופן רציף את החידושים האחרונים של Nvidia לכל רוחב פלטפורמת Neuro AI. הדבר כולל שילוב כלים לפיתוח מודלים קל יותר, פריסה (NIM), עיבוד נתונים (RAPIDS), סימולציה (Omniverse) ו-AI שיחתי (Riva), מה שמבטיח שלקוחות Cognizant יקבלו גישה לסביבת פיתוח ותפעול AI מקצה לקצה, עדכנית ביותר.

ניווט בנתיב מפיילוט לייצור: התמודדות עם אתגרים מהעולם האמיתי

Annadurai Elango, נשיא טכנולוגיות ליבה ותובנות ב-Cognizant, תפס היטב את סנטימנט השוק הנוכחי: ‘אנו ממשיכים לראות עסקים מנווטים את המעבר מהוכחות היתכנות ליישומים רחבי היקף יותר של AI ארגוני’. מעבר זה רצוף אתגרים – מורכבות טכנית, מכשולי אינטגרציה, מחסור בכישרונות, בעיות מוכנות נתונים והצורך להדגים ערך עסקי ברור.

שותפות Cognizant-Nvidia תוכננה במפורש כדי לטפל בנקודות כאב אלה. על ידי אספקת פתרונות משולבים מראש, מינוף שירותי מיקרו ממוטבים (NIM), הצעת פלטפורמות לפיתוח מודלים מותאמים אישית (NeMo), וביסוס ארכיטקטורות ייחוס (Blueprints), שיתוף הפעולה שואף להפחית משמעותית את החיכוך הכרוך בהרחבת AI.

• פריסה מואצת: שירותי המיקרו NIM מאפשרים פריסה מהירה יותר של פונקציונליות מאשר בנייה ואופטימיזציה של מודלים מאפס.
• מדרגיות: החומרה והתוכנה של Nvidia מתוכננות לקנה מידה מסיבי, ונותנות מענה לדרישות החישוביות של AI כלל-ארגוני.
• התאמה אישית: כלים כמו NeMo מאפשרים יצירת פתרונות מותאמים אישית המספקים ערך גבוה יותר ממודלים גנריים.
• אינטגרציה: מומחיותה של Cognizant טמונה בשזירת טכנולוגיות אלה במערכות ארגוניות קיימות, מה שמבטיח ש-AI לא יפעל במנותק.
• הפחתת סיכונים: שימוש בארכיטקטורות מאומתות (Blueprints) והתמקדות באבטחה ופיקוח מסייעים למתן את הסיכונים הכרוכים בפריסת טכנולוגיות AI עוצמתיות.

מקרי השימוש התעשייתיים הספציפיים שהוזכרו – עיבוד אוטומטי של תביעות ביטוח, טיפול בערעורים ותלונות, וניהול שרשרת אספקה – משמשים כדוגמאות ראשוניות. בביטוח, מערכות מרובות סוכנים יכולות להפחית באופן דרסטי את זמני מחזור התביעות תוך שיפור זיהוי הונאות. בניהול שירותי בריאות, אוטומציה של ערעורים ותלונות יכולה להקל על עומסים משמעותיים ולשפר את שביעות רצון המטופלים. בשרשרת האספקה, שילוב של תאומים דיגיטליים (Omniverse) עם אנליטיקה חזויה (RAPIDS) וסוכנים חכמים יכול לייעל את הלוגיסטיקה, לחזות שיבושים ולשפר את ניהול המלאי בזמן אמת. היישומים הפוטנציאליים, עם זאת, משתרעים כמעט על פני כל תעשייה המוכנה לאמץ טרנספורמציה מונעת נתונים.

ברית אסטרטגית זו, אם כן, היא יותר מסתם אינטגרציה טכנולוגית; זהו מאמץ מתואם לספק לעסקים את הכלים, המומחיות ומפת הדרכים הדרושים כדי להעביר בביטחון את ה-AI מהשוליים לליבת פעילותם, ולפתוח ערך מוחשי ויתרון תחרותי בעולם שהופך ליותר ויותר אינטליגנטי. המיקוד הוא באופן מובהק על אפשור ללקוחות ‘להרחיב את ערך ה-AI מהר יותר’, ולהפוך מושגים שאפתניים למציאות תפעולית.