החברה שלכם צריכה פתרון של סוכן AI. אבל לפניכם החלטה קריטית: לרכוש פתרון קיים או להשקיע זמן ומשאבים בפיתוח פתרון מותאם?
השאלה הזו מבלבלת לא פעם את מקבלי ההחלטות, כי אין תשובה אחת שמתאימה לכולם. חשוב לדעת שהרחבת פתרונות AI יקרה ומאתגרת יותר ממה שנראה. ככל שהשימוש ב-AI בעסקים גדל במהירות וההזדמנויות מתרבות, חברות רבות ממהרות לפתוח בפרויקטים. 88% מפרויקטי הפיילוט ב-AI לא מגיעים לשלב הסופי.
לפני שהחברה או הצוות שלכם מחליטים אם לקנות או לבנות, כדאי להכיר את היתרונות ואת המלכודות.
סוכני AI בפיתוח עצמי מתקשים בעולם האמיתי
פתרונות מותאמים עשויים לבצע משימות בסביבות מבוקרות, אבל הם לא משתווים לסוכנים מסחריים שמשתמשים במודלי השפה הגדולים (LLM) העדכניים ביותר ושיש מאחוריהם משאבי הנדסה לפיתוח ותחזוקה שוטפים. סוכנים בפיתוח עצמי מפיקים לעיתים קרובות תשובות באיכות נמוכה יותר, כי ה-Retrieval Augmented Generation (RAG) שעליו הם מבוססים הופך פחות אפקטיבי ככל שנפח החיפושים במסמכים גדל.
דוגמה עדכנית לאתגרים של פתרון בפיתוח עצמי היא Klarna, שבחרה ליצור פלטפורמת תמיכת לקוחות משלה שמבוססת על AI בלבד. OpenAI סייעה לה לפתח את פלטפורמת סוכני ה-AI הזו. אחרי כמה חודשים הלקוחות היו מתוסכלים מהאיכות הירודה של תשובות התמיכה שהמערכת הפיקה. לאחר הפריסה, OpenAI לא יכלה לספק תמיכה הנדסית נוספת לניהול יעיל של הפלטפורמה. Klarna מגייסת מחדש נציגי תמיכה אנושיים כדי לתקן את המצב.
זמן עד לערך: היתרון של קנייה
אחד ההבדלים הבולטים בין בנייה לקנייה הוא הזמן הנדרש כדי להגיע לערך מדיד. לפי Gartner, פרויקטים פנימיים נמשכים בדרך כלל כ-8 חודשים עד שהם מגיעים לייצור. כשמוסיפים את הזמן לתכנון צינורות נתונים, להקמת תשתית ולשילוב הפתרון, לוחות הזמנים מתארכים עוד יותר.
ספקים לא מתמודדים עם רבות מהבעיות האלה. לפי McKinsey, שימוש בפלטפורמת AI מבוססת יכול להאיץ את הפריסה פי 10. הלקוחות של Maven AGI עולים לאוויר בתוך ימים או שבועות, ולא חודשים.
להבין את העלות הכוללת של הבעלות
גם כשהתשתית קיימת ויש צוות הנדסה פנימי, בניית פלטפורמת סוכני AI משלכם כרוכה בעלויות הזדמנות משמעותיות. צוות ההנדסה נאלץ להאט או לעצור את הפיתוח של מוצרי הליבה כדי להפנות משאבי הנדסה, עיצוב ומוצר לבניית סוכן פנימי. כל ספרינט שמוקדש לתשתית הזו הוא ספרינט שלא מוקדש לקידום מוצר הליבה, לשימוח המשתמשים או להשקת פיצ'רים שמניעים צמיחה והכנסות.
להתחיל מאפס בלי משאבי הנדסה או תשתית יכול להיות מאתגר מאוד. משכורות ההנדסה לבדן נעות בין $380,000 ל-$530,000 בשנה, לא כולל הטבות. תקורה ושירותי ענן עולים בדרך כלל בין $5,000 ל-$20,000 בחודש. בנוסף, ביקורות אבטחה עלולות להאריך את לוח הזמנים של הפיתוח ב-9 עד 18 חודשים. העלויות בשנה הראשונה מסתכמות לעיתים קרובות ב-$1,000,000 עד $2,000,000, והוצאות שוטפות על תחזוקה, עדכוני מודלים, ציות והרחבה עלולות להעלות את העלות השנתית ל-$500,000 עד $1,000,000 ואף יותר.
מתי בנייה הגיונית מבחינה אסטרטגית
עבור חברות מסוימות עם תקציבי מו״פ גדולים ושפע של כישרונות הנדסה, בניית פלטפורמת סוכני AI מותאמת היא אפשרות ריאלית. חברות כמו Bloomberg ו-JPMorgan Chase פיתחו מודלי AI משלהן, שמותאמים לנתונים ולתהליכי העבודה הקנייניים שלהן, והשיגו תוצאות מרשימות.
אחד היתרונות של בניית פלטפורמה פנימית הוא השליטה המלאה בהתאמה האישית, ביכולות ובחוויית המשתמש. ה-AI הוא רכיב מרכזי ביתרון התחרותי של החברות האלה, והמבנה הארגוני שלהן מתוכנן לתמוך בהשקעה ארוכת טווח. זה בדרך כלל היוצא מן הכלל ולא הכלל.
למה ארגונים רבים בוחרים בגישה היברידית
ארגוני אנטרפרייז רבים מאמצים גישה היברידית שמשלבת פלטפורמות ספקים אמינות עם רכיבים מותאמים. האסטרטגיה הזו ממנפת את החוזקות של פתרונות הספקים ומצמצמת את המאמץ ההנדסי הפנימי.
Maven מאפשרת לחברות לבנות את מה שהן רוצות באמצעות פורטל הפיתוח שלנו. הלקוחות שלנו בנו מופעי צ'אט משלהם, אינטגרציות מותאמות עם WhatsApp ועוד הרבה.
רכישת פתרון AI אייג'נטי או אימוץ גישה היברידית הם האסטרטגיה האפקטיבית ביותר לארגון. דברו עם צוות Maven על כל אחת מהאפשרויות וקבעו הדגמה.
ראו את זה על השיחות שלכם.
בקשו הדגמה מותאמת אישית ללא עלות.
