🤖 ההשקעות בארגונים בתחום ה-GenAI מטפסות, היקפי השימוש רצים קדימה, אבל יותר ויותר מנהלי IT מגלים פער מטריד: ה-AI מוכן, התשתית – פחות.
👀 הפער הזה נחשף במיוחד סביב RAG – Retrieval-Augmented Generation – הארכיטקטורה שמחברת מודלים גדולים לנתוני הארגון בזמן אמת. מהר מאד, מתגלות החולשות של התשתיות הוותיקות: זמני השהייה ארוכים, נקודות תורפה באבטחה וחוסר שקיפות.
כדי להפוך את ה-GenAI מסתם כלי מגניב לכזה שמייצר יכולות עסקיות אמיתיות, נדרשת תשתית המציעה:
⚡ביצועים אופטימליים בערוצי תקשורת מבוזרים
⚡אבטחה מבוססת זהויות, סשנים ו-API
⚡שקיפות מקצה לקצה בכל שלב ובכל שרת
🔑 ללא שלושת אלה – RAG נותר שברירי ומועד לתקלות.
🔗 הפתרון טמון לא בחיפוש כלים נוספים, אלא בתשתית אחודה, חכמה ועתירת ביצועים – כזו שמאפשרת ל-AI לעבוד בקצב שהארגון צריך.
🌐 זה בדיוק מה שמביאות אינטרנט בינת ו-Aryaka: רשת גלובלית פרטית עם ביצועים גבוהים ו- latency נמוך, שתוכננו לתמוך בקצב ה-AI. זאת ועוד:
🧩 אבטחה מלאה ומשולבת, המיושמת בסשן ה-AI, כולל ZTNA, NGFW, CASB, SWG
🧩 שקיפות מלאה לזרימות מידע ולפעולות סוכנים אוטונומיים
🧩 שירות מנוהל מקצה לקצה, בקצב הענן
🚀 כי בסוף, ה-AI לא יכול לרוץ מהר יותר מהתשתית שתומכת בו…
למד עוד כיצד אנו מסייעים ללקוחותינו ברחבי העולם
לעשות צעד קדימה







