"פרויקט בינה מלאכותית הוא כמו מרתון – ודורש היערכות"

"ריצת מרתון היא לכל הדעות משימה קשה, הדורשת מאמץ רב. על מנת להצליח במשימה ולצלוח את הריצה, יש להיערך ולעשות הכנות רבות לפני. כך גם הדבר בעולם הבינה המלאכותית. היערכות מוקדמת תביא לטיפול קל ויעיל יותר בבינה מלאכותית", כך אמר צור חזן, מוביל תחום בינה מלאכותית ודטה חטיבת הענן ביבמ ישראל.

חזן דיבר בכנס FUTURE of AI. הכנס, בהפקת אנשים ומחשבים, נערך זו השנה השניה והוא התקיים היום (ד'), באולם אירועים LAGO בראשון ציון, בהשתתפות למעלה מ-1,500 מקצוענים לתחום. את הכנס הנחה דיוויד זקס, מנכ"ל טומובוקס.

צילום ועריכת וידיאו: ליאור רובינשטיין.

לדברי חזן, "בעשור האחרון אני עוסק בלימוד ויישום פתרונות קוגנטיביים ללקוחות הארגוניים בעולמות ביג דטה, לימוד מכונה בינה מלאכותית. כדי לצלוח את המרתון של הבינה המלאכותית, חשוב תחילה להכיר את המשאב – במרתון זה לדעת להכיר את הגוף, החוזקות והמגבלות שלו, וכך גם בבינה מלאכותית. המשאב העיקרי והחשוב להגשמת המטרה בתחום הבינה המלאכותית הוא הנתונים, המובנים והבלתי מובנים, אשר מצויים בשלל מערכות IT: מערכות תפעוליות, שרתי דואר, בסיסי נתונים, מחסני נתונים ארגוניים. בנוסף, יש נתונים גם בעולם החיצון: אתרים כלכלים, פורומים עסקיים ומדיה חברתית".

כמו בכל פרויקט, אמר חזן, "גם בפרויקט בינה מלאכותית אנו עוברים מסע, מתחילים בהגדרות, של צרכים, אפיונים והטמעות. אנחנו רוצי לדעת כמה שיותר דברים בטרם החל במסע, כדי לצמצם את כמות הזיגזוגים. יש לשאול את עצמכם באיזו שיטה אתם רוצים לאמץ בינה מלאכותית בארגון. אנו ביבמ עשינו זאת כבר בארגונים רבים. יש לנו מתודולוגיה סדורה אותה בנינו, והיא הוכיחה עצמה ככזו שמשיגה את היעד הארגוני להטמעת בינה מלאכותית. אנו יודעים איך לטפל בנתונים שלכם ובתשתיות של הארגון".

"ישנן דרכים רבות להטמיע בינה מלאכותית בארגונים", אמר חזן, "היום יש בלבול סביב התחום: אנשים מתבלבלים בין פתרונות קוגנטיביים, ביג דטה ולימוד מכונה. אנו מציעים פלטפורמת בינה מלאכותית מוכחת, מבוססת כלים ויכולות של לימוד מכונה, ניתוח שפה טבעית, גם בעברית. זאת, על מנת לחלץ תובנות משמעותיות מנתוני הארגון ולהפוך אותם לכלי משמעותי עם ערך לארגון, עם יכולת לענות בכל מקום בו יכולת של בן אנוש, בהיבטים של טעות, מהירות תגובה והיקף הנתונים המטופל". חזן סיכם באומרו כי "השימוש בבינה מלאכותית יסייע להשגת היעדים העסקיים והתפעוליים בארגון. אפשר להשיג קידמה מבוססת בינה מלאכותית – אבל נדרש לעשות זאת בצורה חכמה".

אן אליז דלבק, מובילת תחום מדע נתונים ביבמ אירופה. צילום: ניב קנטור ותומר פולטין

"בינה מלאכותית היא כלי המספק שקיפות, עם יכולת הסברה והבנה"

אן אליז דלבק, מובילת תחום מדע נתונים ביבמ אירופה, אמרה כי "בינה מלאכותית יכולה לסייע לעבודת האנשים בצורות רבות. למשל כאשר לרחל, מדענית נתונים בחברת ביטוח, מגיעה תביעה, מחפשים מילת מפתח, בודקים כמה נדרש לשלם, מה מידת הנזק, והאם יש היבטים של הונאה בתביעה. בכלל התהליכים הללו, הבינה המלאכותית עשויה לשפר תהליכים מול מבוטחים ולקצר את הזמנים בטיול בתביעה ובסיומה". כך, למשל, הסבירה, "מערכות מבוססות בינה מלאכותית יכולות לגלות כל מיני חריגות, שהן סימן מעיד להנאה. לדוגמה, מבוטח שטען שמכוניתו נחבלה עקב החלקה בשלג, אבל מסתבר שהוא גר במדבר".

הבינה המלאכותית, סיכמה דלבק, "היא משהו שניתן לסמוך עליו, אבל אין להתייחס אליה כאל קופסה שחורה, סגורה. בינה מלאכותית היא כלי המספק שקיפות, עם יכולת הסברה והבנה. לא מדובר בקסם, אלא בנתונים הרצים בצורה חכמה על גבי אפליקציות, והיא מסייעת לתזמר את התהליכים והייצור. ככל שיהיו יותר תהליכים מבוססי לימוד מכונה – כך רמת הדיוק של התובנות שיחולצו תהיה גבוהה יותר. לא כולם מכירים בערך שלה: חשוב שאנשים יבינו ויבטחו בבינה מלאכותית".