- אורקל מרחיבה את Fusion Cloud Applications עם סוכני בינה מלאכותית חדשים מבוססי תפקידים כדי להפוך זרימות עבודה לאוטומטיות ולהאיץ קבלת החלטות.
- ייצור תהליכי משופר בשרשרת האספקה והייצור משפר את בקרת האיכות, התאימות והמעקב מקצה לקצה.
- סוכני בינה מלאכותית מוכנים מראש לשיווק, מכירות, שירות ושרשרת אספקה פועלים על גבי Oracle Cloud Infrastructure וכלולים ללא עלות נוספת.
- אסטרטגיית הבינה המלאכותית הרחבה יותר של אורקל, שהודגשה בכנס Oracle AI World Tour במדריד 2026, מתמקדת בריבונות נתונים, בינה מלאכותית משולבת ותשתית ענן ניתנת להרחבה.
אורקל מקדמת את פלטפורמת הענן הארגונית שלה עוד יותר על ידי פריסת גל חדש של יכולות מבוססות בינה מלאכותית וסוכנים מבוססי תפקידים שנועדו להיות מובנים באופן טבעי בתוך Oracle Fusion Cloud Applications. במקום להתייחס לבינה מלאכותית כתוספת, החברה שוזרת את הסוכנים הללו ישירות בזרימות עבודה עסקיות מרכזיות, כך שצוותי תכנון, תפעול וצוותים הפונים ללקוחות יוכלו לעבוד עם יותר הקשר, פחות מאמץ ידני ולולאות משוב מהירות יותר.
עם עדכון זה, אורקל מכוונת לשני חזיתות בו זמנית: מצד אחד, היא מהדקת את השליטה והנראות על שרשרת האספקה והתהליכים המורכבים של ייצור ; מצד שני, היא מטמיעה סוכנים חכמים וממוקדי משימות בפונקציות שיווק, מכירות ושירות כדי להפוך תהליכים ריאקטיביים מסורתיים למסעות פרואקטיביים ומודעים לנתונים.
ייצור תהליכים הופך חכם יותר ב-Oracle Fusion Cloud SCM
בתוך Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) , החברה מציגה סט כלים חדשים המותאמים ליצרני תהליכים, במיוחד כאלה שעובדים על ידי ערבוב מרכיבים כמו יצרני מזון ומשקאות או חברות כימיות. המטרה היא להעלות את הרף בבקרת ייצור, ניהול איכות ותאימות לתקנות, תוך שמירה על מעקב אחר כל דבר, מחומר הגלם ועד למוצר המוגמר.
שיפורים אלה נועדו לסייע לארגונים לשמור על איכות עקבית בקנה מידה גדול, לכוונן את הייצור כמעט בזמן אמת ולשמור על שביעות רצון הרגולטורים על ידי מתן רישומים ברורים וניתנים לביקורת בכל שלב בשרשרת האספקה. במקום להתעסק עם גיליונות אלקטרוניים או מערכות מבודדות, צוותי ייצור יכולים לראות את המרכיבים, האצוות והפלטים זורמים דרך סביבת ענן משולבת אחת.
אחת התוספות המרכזיות היא ניהול מתקדם של מתכונים ותפוקה . יצרנים יכולים ליישר קו בין נוסחאות, מתכונים והגדרות אצווה לתרחישי "מה אם" בסיוע בינה מלאכותית, באמצעות שינויים מדומים כדי להבין כיצד התאמות עשויות להשפיע על התפוקה או העלות לפני שהן מגיעות לרצפת הייצור. המערכת יכולה גם לדמות ביצועים תפעוליים כדי לעקוב אחר הפסדי תהליכים וכמויות אצווה, מה שנותן למתכננים תמונה ברורה יותר של היכן נותרים חומר או יעילות.
בכל הנוגע לאצוות, SCM תומכת כעת בהגדרת טווחי גודל מקובלים בהם המערכת יכולה להשתמש לבחירת מתכונים אוטומטית , יחד עם מעקב אחר קלטים ופלט ביניים. זה עוזר להבטיח שככל שהביקוש משתנה, ייבחר השילוב הנכון של מתכונים וגדלי אצווה ללא התערבות אנושית מתמדת, ובכך מפחיתים בזבוז וחוסר יישור בין תכנון לביצוע.
בצד הביצוע, הפלטפורמה יכולה כעת לרצף חומרים בתוך הפעילות, לשחזר מוצרים משותפים ותוצרי לוואי ולהציע מעקב אחר חומרים מדויק יותר . זה כולל המרות ליחידות מידה ספציפיות למנה, לכידת דירוגי מנה, מניעת שימוש במנה שפג תוקפה וחישוב אוטומטי של תאריכי תפוגה של מוצרים על סמך חיי המדף של המרכיבים הבסיסיים. עבור תעשיות עם דרישות בטיחות ותיוג מחמירות, רמת פירוט זו יכולה להיות גורם מבדיל מרכזי.
סוכני בינה מלאכותית חדשים לשיווק, מכירות ושירות ב-Fusion Applications
לצד שיפורי ה-SCM, אורקל משיקה תיק של סוכני בינה מלאכותית מוכנים מראש, מבוססי תפקידים, עבור צוותי חוויית לקוח העובדים בשיווק, מכירות ושירות. סוכנים אלה מסופקים כחלק מ-Oracle Fusion Cloud Applications ומשולבים ישירות מהקופסה, כך שארגונים אינם צריכים לבנות כל זרימת עבודה מאפס או לנהל רישוי נוסף.
הרעיון הוא לעזור לצוותים מסחריים להאיץ תהליכים יומיומיים על ידי שימוש בסוכנים שיכולים לחשוף נתונים מאוחדים, להפוך משימות חוזרות לאוטומטיות ולספק תובנות ניבוי ישירות בתוך הכלים שאנשים כבר משתמשים בהם. במקום לבזבז זמן באיסוף מידע ממערכות מרובות, משתמשים יכולים לסמוך על הסוכנים שיביאו אליהם נקודות נתונים מרכזיות ברגע הנכון.
עבור מחלקות השיווק, הסוכנים החדשים מכסים פונקציות כגון תכנון תוכניות, סיכום תוכניות ותזמור תוכניות , ועוזרים לצוותים לתאם קמפיינים החל מהתכנון הראשוני ועד לביצוע וסקירה לאחר הקמפיין. סוכנים נוספים מתמקדים בקבוצות רכישה, תובנות לקוחות וניתוח קהל, מה שמאפשר למשווקים לחדד את הפילוח ולהבין אילו קהלים מגיבים בצורה הטובה ביותר לטקטיקות ספציפיות.
ישנם גם סוכנים המתמחים בתמיכה קריאייטיבית , כולל עוזרי קופירייטינג ובחירת תמונות שיכולים להציע אפשרויות מסרים ולבחור ויזואליה התואמת עם יעדי הקמפיין. בעוד שמשווקים עדיין שומרים על שליטה על קול המותג ועל האישורים הסופיים, סוכנים אלה נועדו להפחית את הזמן המושקע בניסוח וריאציות או בחיפוש אחר תמונות מתאימות.
בצד המכירות, אורקל מציגה סוכנים עבור בינה מלאכותית של אנשי קשר, יצירת הצעות מחיר, ניהול חידוש ותמיכה ממוקדת טריטוריה . אלה נועדו לסייע לאנשי מכירות לתעדף פניות, לבנות הצעות מחיר מהר יותר ולאתר הזדמנויות הרחבה או חידוש שאחרת היו עלולות להיתקע ברשומות CRM. על ידי ניתוח היסטוריית אינטראקציות ונתוני צבר, הסוכנים יכולים להציע היכן להתמקד בהמשך ולסמן עסקאות שעשויות להזדקק לתשומת לב.
צוותי שירות לקוחות מקבלים גם הם מערך נציגים משלהם, עם יכולות סביב תזמון הזמנות עבודה , שירות עצמי ללקוחות ועיבוד אוטומטי של קבצים מצורפים. המטרה היא להעלות את שיעורי פתרון הבעיות במגע ראשון ולשפר את היעילות במרכזי התמיכה על ידי ניתוב משימות בצורה חכמה יותר וחילוץ מידע רלוונטי ממסמכים ללא הזנת נתונים ידנית.
עבור ארגונים שרוצים להתקדם צעד אחד קדימה, אורקל מצביעה גם על AI Agent Studio עבור Fusion Applications, שם לקוחות ושותפים יכולים לבנות סוכני בינה מלאכותית מותאמים אישית המותאמים למקרי השימוש הספציפיים שלהם. זה מאפשר להם להרחיב מעבר לאפשרויות המוכנות מראש ולתכנן זרימות עבודה ייעודיות עבור תהליכים נישה או דרישות ספציפיות לתעשייה.
סוכני בינה מלאכותית לתכנון שרשרת אספקה, רכש ולוגיסטיקה
מעבר לפעילות הפונה ללקוחות, אורקל מוסיפה גם מגוון רחב של סוכני בינה מלאכותית המתמקדים בשרשרת האספקה , שמטרתם להפוך זרימות עבודה לאוטומטיות ולהאיץ את קבלת ההחלטות בתחומי התכנון, הרכש, הייצור, התחזוקה והלוגיסטיקה. סוכנים אלה פועלים על גבי Oracle Cloud Infrastructure, וכמו האחרים, מוצעים כיכולות מוגדרות מראש ללא עלות נוספת.
בצד התכנון והמקורות, קיים סוכן מחזור תכנון שנועד לתאם משימות תכנון באופן אוטומטי , תוך צמצום העברות ידניות בין בעלי עניין. סוכן החלפת רכיבים יכול לנהל החלפות רכיבים כאשר חלקים אינם זמינים או מוצאים משימוש בהדרגה, בעוד שסוכן ביטוי של מדדי תכנון מסייע ביצירת מדדי תכנון ומדדי ביצועים מרכזיים כדי לעקוב אחר ביצועי תוכנית האספקה.
תוספת בולטת נוספת היא סוכן הרכש האוטונומי, שיכול להפעיל אירועי רכש תחרותיים עם ספקים. על ידי אוטומציה של חלקים מתהליך המכרז, הוא שואף לקצר את מחזורי הרכש ולתקנן את האופן שבו ארגונים מעריכים הצעות, ובכך להפחית באופן פוטנציאלי את סיכוני הרכש ולשפר את תוצאות העלויות.
בתחומי הייצור והתחזוקה, סוכנים ייעודיים תומכים במשימות כגון הערכת עלויות תחזוקה של הזמנות עבודה , אופטימיזציה של משלוחים למעבדים חיצוניים והקצאה אוטומטית של פעילויות מחסן. יועץ עלויות הזמנות עבודה לתחזוקה יכול לעזור למתכננים ולצוותי תחזוקה להעריך את ההשפעה הפיננסית של עבודה עתידית, בעוד שסוכן משלוחים חיצוני לעיבוד עובד על ייעול הלוגיסטיקה עבור פעולות המטופלות על ידי צדדים שלישיים.
צוותי מלאי מקבלים סיוע מסוכן הקצאת משימות מלאי שמקצה משימות מחסן באופן אוטומטי , וסוכן יועץ הזדקנות מלאי שמזהה מלאי איטי. על ידי סימון פריטים שנשארים באחסון, המערכת יכולה לעודד צוותים להתאים תוכניות רכש, להפעיל מבצעים ממוקדים או להקצות מחדש מלאי לפני שהוא מתיישן.
גם לוגיסטיקה וניהול הזמנות נהנים מסוכנים מיוחדים. יועץ חקירת גלים יכול לסייע בפתרון בעיות במחסן הקשורות לתכנון גלים, בעוד שעוזר ניהול משימות מתעדף הזמנות בסיכון , ומפנה את תשומת הלב למשלוחים שעשויים להחמיץ הסכמי רמת שירות. זה עוזר למנהלי תפעול להתערב מוקדם יותר במקום להגיב לאחר שעיכובים כבר השפיעו על הלקוחות.
סוכנים נוספים, כגון ממיר הזמנות רכש להזמנות מכירה, יכולים לחלץ נתונים ממסמכי PDF וליצור באופן אוטומטי הזמנות תואמות, ובכך לבטל את הצורך במיקוד ידני מחדש. סוכן תצורת מוצר מתמקד באוטומציה של תרחישי תצורה מורכבים, בעוד שיועץ חלקי שירות ממליץ על החלקים הנכונים לשירות לאחר המכירה, במטרה להגדיל את שיעורי התיקונים הראשונים בפעילות בשטח.
בינה מלאכותית בליבת האסטרטגיה הארגונית של אורקל
הצגת סוכני הבינה המלאכותית החדשים הללו עולה בקנה אחד עם המאמץ הרחב יותר של אורקל להטמיע אינטליגנציה בכל ערימת הטכנולוגיות שלה, נושא שהודגש באירוע Oracle AI World Tour 2026 שנערך לאחרונה במדריד . במהלך הכנס, מנהיגי החברה הדגישו כי הבינה המלאכותית עוברת מניסויי פיילוט לכלים שגרתיים ויומיומיים עבור עסקים בספרד ומחוצה לה.
תחת הכותרת "אמון, בחירה וסקלביליות", אורקל תיארה אסטרטגיה המבוססת על הבאת בינה מלאכותית ישירות למקום בו נמצאים נתוני הארגון כבר . במקום להעביר מידע בין פלטפורמות מרובות, החברה דוגלת בהפעלת עומסי עבודה של בינה מלאכותית קרוב לנתונים בתוך תשתית הענן ומסדי הנתונים שלה, שלטענתה יכולה לשפר את האבטחה, להפחית השהייה ולפשט את התאימות.
מנהלים תיארו את הבינה המלאכותית של אורקל כמשהו המובנה על פני כל המערכת ולא כמשהו המונחה בשכבות. מבסיסי נתונים ותשתיות ועד ליישומים עסקיים כמו Fusion Cloud, יכולות הבינה המלאכותית נכתבות לתוך המוצרים כך שלקוחות יוכלו לגשת אליהן בתוך ממשקים מוכרים במקום לחבר יחד כלים נפרדים.
חלק מחזון זה הוא קטלוג גדול של סוכני בינה מלאכותית מוגדרים מראש: מאות סוכנים עבור Fusion Applications וסוכנים נוספים המותאמים לעומסי עבודה בתעשייה. סוכנים אלה יכולים להתמודד עם משימות כגון ניתוח שונות פיננסית או התאמת מועמדים במשאבי אנוש, דבר שמרמז על הרחבות עתידיות מעבר לתחומי המכירות, השירות ושרשרת האספקה שהוכרזו עד כה.
ריבונות נתונים ותמיכה בריבוי עננים הודגשו גם הם כמרכיבים מרכזיים באסטרטגיה. אורקל הצביעה על אזור הענן הריבוני של האיחוד האירופי במדריד , המופעל על ידי ישויות משפטיות מקומיות וצוות הממוקמים באיחוד האירופי, כדוגמה לאופן שבו החברה מנסה לאזן בין תאימות רגולטורית לבין ביצועים . עבור ארגונים הפועלים תחת כללי פרטיות או שיפוט מחמירים, שילוב זה יכול להיות גורם מכריע בעת פריסת בינה מלאכותית בקנה מידה גדול.
כדי לחבר את האלמנטים הללו יחד, אורקל מפתחת פלטפורמת נתוני בינה מלאכותית שמטרתה לאחד את ניהול נכסי הבינה המלאכותית ונתוני הארגון . הפלטפורמה ממוקמת כ"אגנוסטית-מודל", ומעניקה ללקוחות גישה למגוון רחב של מודלים מובילים - מספקים כמו OpenAI, גוגל או מטא - כך שכל ארגון יכול לבחור את האפשרות המתאימה ביותר לתרחיש השימוש שלו מבלי להיות נעול לספק יחיד.
אימוץ בעולם האמיתי ותפקידם של נתונים נקיים ואמינים
דוגמאות שחולקו באירועי Oracle בספרד ממחישות כיצד יכולות וסוכנים אלו של בינה מלאכותית מאומצים בפועל. על פי הדיווחים, חלק מספקי התקשורת עובדים עם עשרות מקרי שימוש של בינה מלאכותית , בונים תאומים דיגיטליים של רשתות הסלולר שלהם בענן ובוחנים שירותים חדשים כגון משאבי GPU המוצעים כשירות לארגונים מקומיים.
במגזר מוצרי הצריכה, חברות פונות לפלטפורמת נתוני הבינה המלאכותית של אורקל כדי לאחד מידע פיננסי ותפעולי תחת שפה משותפת. זה עוזר לפשט את הדיווחים ומזרז את קבלת ההחלטות לאחר מיזוגים ורכישות, שבהם פיצול נתונים עלול להאט את מאמצי האינטגרציה והניהול היומיומי.
שירותי בריאות ופיננסים סומנו גם הם כמי שנהנים מראש. בבתי חולים, קלינאים יכולים להסתמך על זרימות עבודה בסיוע בינה מלאכותית כדי להפחית את הזמן הדרוש לעיבוד מידע קליני, ולפעמים לקצר את לוחות הזמנים האבחוניים משבועות לשעות. בבנקאות, סוכנים חכמים מסייעים לייעל תהליכי אשראי שבעבר ארכו חודשים, כאשר אוטומציה מטפלת בחלק ניכר מבדיקת המסמכים וניתוח הסיכונים.
מנהלים באורקל הדגישו שוב ושוב כי בינה מלאכותית הופכת פחות נראית לעין בפעילות היומיומית, במובן שמשתמשים מקיימים אינטראקציה עם יישומים מוכרים בעוד שהבינה המלאכותית פועלת מאחורי הקלעים. מאות שירותים וסוכנים מוכנים מראש מנהלים בשקט תהליכים מורכבים , בין אם זה יצירת דוחות שנתיים באמצעות שאילתות בשפה טבעית או תיאום משימות בתעשיות כמו אירוח או בטיחות הציבור.
עם זאת, מסר חוזר הוא ששום דבר מכל זה לא עובד ביעילות ללא נתונים נקיים, משולבים ואמינים. לפני פריסת סוכנים בקנה מידה גדול, ארגונים מעודדים להשקיע באיחוד וניהול הנתונים שלהם בסביבות מאובטחות , כולל אזורי ענן ריבוניים כאשר דרישות רגולטוריות דורשות זאת. רק אז סוכני בינה מלאכותית יכולים לספק תוצאות אמינות במקום להגביר בעיות איכות נתונים קיימות.
במסגרת ההכרזות הללו, אורקל ממצבת את סוכני הבינה המלאכותית החדשים שלה ככלים מעשיים הממוקמים על גבי ארכיטקטורה רחבה יותר המתמקדת בבינה מלאכותית משולבת, ריבונות נתונים וזרימות עבודה ספציפיות לתעשייה; יחד, אלמנטים אלה נועדו לסייע לארגונים להפוך יותר מפעולותיהם לאוטומטיות, להדק את השליטה בתהליכים קריטיים כמו שרשרת אספקה וייצור ולתת לצוותים עסקיים תובנות מהירות יותר והקשריות יותר מבלי לצאת מיישומים מרכזיים.
