גוגל ואקסנטור משתפות פעולה בהטמעת בינה מלאכותית
גוגל קלאוד מודגש בתחרות הטמעת בינה מלאכותית על ידי הרחבת שיתוף עם Accenture, העברת מהנדסים ישירות לתפקדים בשטח וכלים משותפים להטמעה מהירה.
גוגל קלאוד מודגש בתחרות הטמעת בינה מלאכותית על ידי הרחבת שיתוף עם Accenture, העברת מהנדסים ישירות לתפקדים בשטח וכלים משותפים להטמעה מהירה.
מהנדסי Google Cloud ישבתו ישירות בארגון של הלקוח, לא במשרדי הספק. הם יעבדו יום-יום עם צוות הלקוח, יבנו פתרונות וידריכו עובדי הארגון. זאת דרך להקטין את ה'סכנת הדוד הטוב', שיועץ חיצוני בנה משהו יפה, עזב, וכל העובדים אמרו 'מה עכשיו?'.
תלוי בגודל הפרויקט וההיקף, אבל בדרך כלל זה יקר יותר מייעוץ קיבוצי רגיל. אבל ל-ארגונים גדולים (500+ עובדים), עם מערכות legacy מורכבות או רובוט מיליוני דולר, זה משלם. הטמעה מהירה בשטח חוסכת כשלים יקרים.
הידעת?
Accenture כבר מעבירה יותר מ-15,000 עובדים הדרכות Generative AI, והעברת מהנדסים ישירות לתפקדים בעסקיות של הלקוח היא הדרך החדשה שלה להבטיח הצלחה ממשית.
שיטה שהייתה מקובלת זמן רב בצבא, כאשר טכנולוגיה מוצבת ישירות בשדה הקרב, הגיעה כעת לארגונים אזרחיים. במקום שמנהל הפרויקט של אקסנטור (Accenture) ייערך עוד 50 פגישות זום עם Google Cloud בנמל התעופה, עובדי Google Cloud יישבו במשרדיכם למשך שנה שלמה, או שנתיים, כחברים של צוות הלקוח.
זה אומר:
זה לא "הנה SDK, בהצלחה", זה "אני כאן, בואו נבנה את זה ביחד".
מרוץ הטמעת בינה מלאכותית קשוח. מיקרוסופט (Microsoft) כבר בשטח עם Copilot Studio, אמזון (AWS) עם Bedrock. אבל Google Cloud, למרות של-Gemini יש כוח רב, משחקת מאחור בהטמעה אמיתית בגופים ענקיים. אקסנטור היא הספקית הגדולה ביותר של שירותי טכנולוגיה בעולם. אם Google Cloud תקשור את אקסנטור לדחוף Vertex AI אל לקוחותיה במקום Copilot, זו מהלך אסטרטגי משמעותי.
כפי שכתבה TechCrunch: "בעיקרו, הבעיה של Google Cloud הייתה תמיד הטמעה, לא המודל. הם בנו Gemini שיכול להעמיד פנים לעצמו, אך עובדים לא ידעו כיצד להשתמש בו בפועל".
אם אתה מנהל בנק גדול, גוף ציבורי או מפעל, זו הודעה שיש כעת דרך להטמיע בינה מלאכותית בחברות ברמה שעשור קודם רק משרדי ייעוץ גדולים (McKinsey, BCG) יכלו להציע.
אם כן, התעניין. אם לא, סדנת בינה מלאכותית עם Claude או יועץ AI כשיר בישראל יהיו עדיפים.
אל תשאלו "מי המומחה בתחום?" שאלו:
כדי שהטמעה תצליח בשלמות:
השילוב של מהנדס Forward-Deployed משני הצדדים + סוכני בינה מלאכותית המחוברים לארכיטקטורה = הטמעה שלא תכשל.
גוגל ואקסנטור חתמו על הסכם המשנה את המשחק: לא עוד ייעוץ מרחוק, אלא מהנדסים בשטח, יום אחרי יום, עד שהארגון שלכם מסוגל לעמוד על רגליו. זו דרך יקרה, אך למי שיש את התקציב וגודל הארגון, היא הדרך.
אם אתה קטן יותר? עוזר Claude ויעוץ בינה מלאכותית מותאם אישית יעשו 80% מהעבודה בחלק מהעלות.
בכל מקרה, כיום הטמעה לא שואלת "מה זו בינה מלאכותית?" אלא איך בונים אותה כדי שתעבוד בפועל.
לא בהכרח יותר טוב, אבל Google Cloud בחרה להיות הראשונה שנעשה את זה במודל Forward-Deployed. Azure יכולה להיות טובה יותר אם כבר בנית כל הערגון על Microsoft, והם גם עושים Copilot Studio. בחר לפי: (1) מה כבר קיים בארגון, (2) מי משכנע אותך שהוא מבין את העסק שלך, (3) כמה מטוסים מהנדסים הם מעבירים, לא רק מילים.
Accenture יש 700,000+ עובדים, ניסיון SAP + Dynamics + Oracle, וכוח לגיוס מהנדסים עם 48 שעות. מיישם AI קטן בישראל אולי טוב יותר בעניין AI נקי, אבל Accenture תוציא אתכם מ-legacy לחדש בדרך שתחברה קטנה לא יכולה. גם וגם שימוש: חברה קטנה לניסיון וקלוד קוד מהיר, Accenture + Google Cloud לפרויקט ענק של טמעון בריבוי מערכות.