בעוד שארגונים ברחבי העולם מנסים להטמיע בינה מלאכותית ארגונית, הם מתמודדים עם אתגר קריטי: לוודא שלבינה המלאכותית אין "שטחים מתים" בהבנת האופן שבו העסק פועל. ללא ההבנה הזו, סוכני בינה מלאכותית אינם יכולים להשפיע באופן ממשי, ולכן חברות מתקשות לראות תשואה משמעותית על השקעותיהן בבינה מלאכותית ארגונית.
ה-CCM פותר זאת על ידי יצירת תאום דיגיטלי דינמי בזמן אמת של הפעילות התפעולית, שמתרגם את העסק לשפה שבינה מלאכותית יכולה להבין. ה-CCM, המבוסס על נתוני תהליכים וידע עסקי מכל מערכת, יישום, מכשיר ואינטראקציה ברחבי הארגון, מעניק לבינה מלאכותית ארגונית את הבהירות התפעולית הדרושה לה כדי להסיק מסקנות נכונות, לפעול באופן אמין ולהשיג תוצאות בקנה מידה רחב.
הרכישה של Ikigai Labs תביא יכולות מתקדמות של בינה לקבלת החלטות באמצעות בינה מלאכותית וחדשנות מתקדמת בבינה מלאכותית – הכוללות יכולות תכנון, סימולציה וחיזוי – ל-CCM, ותאפשר לארגונים לדמות תרחישי מצב עתידי, לחזות ולמנוע כשלים בתהליכים ולקבל החלטות הגיוניות ואמינות.
הצורך הקריטי בהקשר תפעולי
עם הצגת ה-CCM, Celonis מגדירה שכבה קריטית חדשה בערמת הטכנולוגיה הארגונית – שכבת ההקשר. שכבה זו מאחדת נתוני תהליכים, ידע עסקי, בינה תפעולית ובינה לקבלת החלטות, כדי לבסס את הבינה המלאכותית הארגונית במציאות ולהניע ביצוע אפקטיבי שלה – תוך שהיא מתפתחת באופן מתמשך ככל שהיא לומדת מהפעולות ומהתוצאות ברחבי הארגון.
"בינה מלאכותית טובה רק במידה שההקשר שלה טוב. כל ארגון צריך להעניק לבינה המלאכותית הארגונית שלו מודל הוליסטי ודינמי של האופן שבו העסק באמת פועל. זה מעולם לא היה אפשרי עד עכשיו, עם מודל ההקשר של Celonis", אמר קרסטן תומא, נשיא Celonis. "ועם Ikigai Labs, אנחנו מחזקים עוד יותר את הפלטפורמה המובילה שלנו בשוק: מרחיבים את האינטליגנציה שלה מעבר לאופן שבו העסק שלך פועל היום, לאופן שבו הוא צריך – ויכול – לפעול מחר. זה מה שכל ארגון צריך כדי לגרום לבינה מלאכותית לעבוד ולהניב תשואה משמעותית".
"דיוק הוא קריטי בתעשיית הבריאות, ואי אפשר לקבל בינה מלאכותית שנכונה רק ברוב המקרים", אמר ג'רום רביש, סמנכ"ל בכיר / סמנכ"ל טכנולוגיות, שירותים דיגיטליים וטכנולוגיים, Cardinal Health. "אנחנו משתמשים בבינה מלאכותית ככלי להאצת תובנות תפעוליות – הקשר תהליכי מאפשר לסוכנים לתמוך בצוות שלנו לפעול בדיוק ובדיוק רב. הגדרת מסגרות בקרה מעניקה לנו לאחר מכן את הביטחון לפעול. בסופו של דבר, ההקשר הוא מה שעושה את ההבדל בין בינה מלאכותית שמרשימה בהדגמה לבין בינה מלאכותית שאפשר לסמוך עליה ולהטמיע אותה בצורה בטוחה".
"המטרה שלנו ב-Cosentino היא לבנות כוח עבודה דיגיטלי של סוכני בינה מלאכותית שיוכלו להפעיל ולשפר את הפעילות העסקית שלנו בקנה מידה רחב. "מה שלמדנו הוא שסוכן טוב רק עד כמה שההקשר שנותנים לו טוב", אמר רפאל דומנה, סמנכ"ל מערכות מידע Cosentino. "כאשר מעניקים לבינה מלאכותית הבנה אמיתית של התהליכים שלך — הנתונים, הכללים העסקיים, ולוגיקת קבלת ההחלטות — היא מפסיקה להיות כלי שמתנסים בו והופכת לכלי שאפשר לסמוך עליו שיפעל. זה מה שעושה את ההבדל בין סוכן שמספק המלצה לבין סוכן שמנהל ומבצע תהליך".
"ב-Mondelez International אנחנו בעיצומה של אחת מהטרנספורמציות הטכנולוגיות המשמעותיות ביותר בהיסטוריה שלנו, ובמקביל בונים את התשתית לבינה מלאכותית סוכנית, תוך התמקדות ראשונית חזקה בשיפור תהליכי הקצה-לקצה (E2E) שלנו ובשירותים משותפים גלובליים", אמר פיליפו קטלנו, מנהל מידע ודיגיטל ראשי, Mondelez International. "למדנו שלא ניתן להטמיע ולהפעיל באופן בר-קיימא סוכני בינה מלאכותית אמינים בסביבה מורכבת ומגוונת כמו שלנו, אלא אם כן אותם סוכנים מבינים ופועלים בהתאם למציאות של האופן שבו התהליכים שלך מתנהלים בכל שוק, מערכת ותפקיד – ולא רק כפי שהם תוכננו בתיאוריה. הקשר תפעולי אינו דבר נחמד שיש – הוא מה שמבטיח שהשקעות בבינה מלאכותית יניבו ערך אמיתי במקום להוסיף שכבת מורכבות נוספת".
סוכני בינה מלאכותית שאפשר לסמוך עליהם
הרכישה תאחד את צוות המומחים ברמה עולמית של Ikigai Labs – בעלי מומחיות עמוקה בבינה מלאכותית, למידת מכונה, מודלים של נתונים טבלאיים וסדרות זמן, הסקה סיבתית וסימולציה בקנה מידה רחב — עם הצוות הגלובלי של Celonis. Ikigai Labs נוסדה על בסיס כמעט שני עשורים של מחקר פורץ דרך ב-MIT, והמומחים שלה עבדו עם כמה מהארגונים המורכבים ביותר בעולם כדי לקצר מחזורי תכנון וחיזוי בתחומים כמו שרשרת אספקה – מחודשים לדקות. כחלק מההסכם, Celonis תקבל זכויות בלעדיות לפטנטים שבבעלות MIT, אשר Ikigai Labs העניקה להם רישיון מ-MIT, ו-MIT תהפוך לבעלת מניות ב-Celonis.
"Ikigai Labs נבנתה על אמונה פשוטה אך מוצקה: החלטות ארגוניות טובות יותר דורשות בינה מלאכותית שעובדת עם נתוני הארגון. ל-Iikigai Labs יש טכנולוגיית מודלי יסוד מוכחת לנתונים מובנים בקנה מידה רחב; ל-Celonis יש קידוד של תהליכים ארגוניים. יחד, אנחנו מספקים את הייצוג התפעולי המלא ביותר של מציאות עסקית", אמר דבברט שאה, ממייסדי Ikigai Labs, פרופסור בכיר לבינה מלאכותית ב-MIT ומדען ראשי לבינה מלאכותית ב-Celonis. "עם מודל ההקשר של Celonis, לסוכני בינה מלאכותית יש הסתכלות לאחור, תובנה וראייה קדימה כדי להסתגל בצורה חכמה – וניתן לסמוך עליהם שיספקו את התוצאות העסקיות המצופות. אני נרגש להמשיך את המשימה שלנו יחד עם אלכס, באסטי, קרסטן, מרטין וכל צוות Celonis".
מודל ההקשר מניע את הפלטפורמה האמינה לתיעוש של בינה מלאכותית ארגונית
פלטפורמת Celonis והמערכת האקולוגית שלה מספקות יכולות מקצה לקצה לניתוח, עיצוב ותפעול של תהליכים מונעי בינה מלאכותית, ולהנעת טרנספורמציה עסקית. הפלטפורמה מאפשרת ללקוחות לא רק לספק לבינה המלאכותית את ההקשר הדרוש לה, אלא גם לזהות את ההזדמנויות הטובות ביותר להטמעת בינה מלאכותית באופן אסטרטגי, ולתזמר סוכנים, בני אדם ומערכות כך שיעבדו יחד.
Celonis שיתפה פעולה עם המובילים הן בשכבת הנתונים הבסיסית והן בשכבת הביצוע הסוכני, כדי לבנות את שכבת ההקשר החדשה שמגשרת בין השתיים. פלטפורמת Celonis מאחדת נתונים מכל רחבי הארגון באמצעות אינטגרציות מסוג zero-copy למקורות כמו AWS, Databricks ו-Microsoft Fabric (בעוד ש-Snowflake תהפוך לזמינה בקרוב), וכן באמצעות מחברים מובנים מראש למערכות רישום כמו Oracle ופלטפורמות ERP ו-CRM מובילות אחרות. Celonis גם בנתה אינטגרציות עמוקות עם הפלטפורמות המובילות לסוכני בינה מלאכותית – כולל Amazon Bedrock, Anthropic’s Claude Cowork, Databricks Agent Bricks, IBM watsonx Orchestrate, Microsoft Copilot and Agent365 ו-Oracle OCI Enterprise AI — כדי להבטיח שלא משנה כיצד לקוחות בונים סוכנים, מודל ההקשר יהיה נגיש וניתן לשימוש עבורם.
"בינה מלאכותית ארגונית מתמודדת עם פער באמינות משום שקנה מידה לבדו אינו מספיק; סוכנים זקוקים להבנה עמוקה של האופן שבו עסק פועל בפועל", אמרה הת'ר אקוייבו, סמנכ"לית גלובלית, אינטגרציית GTM, Databricks. "על ידי שילוב Celonis עם פלטפורמת Databricks, חברות יכולות לאפשר לעובדיהן לשוחח עם הנתונים שלהן ולקבל תשובות מהימנות באופן מיידי באמצעות Genie, וכן לבנות, לנהל ולהטמיע בינה מלאכותית באמצעות Agent Bricks. וכל זאת הם יכולים לעשות עם ההקשר העסקי של Celonis, הנדרש כדי לקבל החלטות טובות יותר ומהירות יותר".
עתיד הארגון הוא מונע בינה מלאכותית וניתן לקומפוזיציה
Celonis רואה במודל ההקשר צעד חשוב במסע לעבר הארגון המונע בינה מלאכותית וניתן לקומפוזיציה. במודל התפעולי העתידי הזה, המערכות, הנתונים, התהליכים, האנשים וסוכני הבינה המלאכותית של הארגונים פועלים יחד עם הקשר משותף, מה שמאפשר להם להשתפר באופן מתמיד, להסתגל באופן מיידי ולחדש בחופשיות.
"Celonis כבר נמצאת בליבת התפעול של אלפי מהארגונים הגדולים בעולם, ומצליחה ללכוד את האופן שבו העבודה מתבצעת בפועל בעומק חסר תקדים", אמר סנדש פטנאם, שותף מנהל, Premji Invest. "הוספת יכולות הסימולציה והבינה לקבלת החלטות של Ikigai Labs על גבי אותה תשתית יוצרת מנגנון תנופה, שבו כל אות תפעולי הופך להחלטה מדויקת יותר, וכל החלטה משפרת את המודל התפעולי – חפיר תחרותי שמתחרים יתקשו לשחזר".
"זו התזה שלנו לגבי גרף ההקשר – שהפכה למציאות. Celonis בנתה את ההבנה התפעולית העמוקה ביותר של האופן שבו ארגונים באמת פועלים – כמודל חי, מבוסס-תהליכים, של האופן שבו העבודה מתבצעת, מדוע היא מתקלקלת, ומה צריך לקרות בהמשך", אמר אשיו גארג, שותף כללי, Foundation Capital. "עם רכישת Ikigai Labs, נוספו לה יכולות בינה לקבלת החלטות וסימולציה שהופכות אותה ליעילה באמת. החברות שישלטו בשכבה הזו יגדירו את העידן הבא של תוכנות ארגוניות. Celonis היא החברה הזו".
הרכישה של Ikigai Labs על ידי Celonis צפויה להיסגר בקרוב, בכפוף להליכים רגילים של השלמת עסקה.
ניתן ללמוד עוד על מודל ההקשר של Celonis ועל רכישת Ikigai Labs ב-Celonis:Next ב-19 במאי או ב-Process Intelligence Day הקרוב.
אודות Celonis
Celonis גורמת לתהליכים לעבוד – עבור אנשים, חברות וכדור הארץ. פלטפורמת Celonis משלבת נתוני תהליכים, ידע עסקי ובינה לקבלת החלטות, כדי לספק לבינה מלאכותית ארגונית את ההקשר התפעולי הדרוש לה כדי להצליח. אלפי מהחברות המובילות בעולם סומכות על Celonis ועל האקוסיסטם של שותפיה הגלובליים כדי להפוך את הבינה המלאכותית לתעשייתית, לבנות ולהטמיע פתרונות מונעי בינה מלאכותית וניתנים לקומפוזיציה, ולשחרר ערך משמעותי ומצטבר.
המטה של Celonis נמצא במינכן, גרמניה, ובניו יורק, ארה"ב, ולחברה יש יותר מ-20 משרדים ברחבי העולם.