"ה-AI נדרש כמעט בכל יישום – אבל לא חייבים להמציא את הגלגל"

"תחום הבינה המלאכותית קיים בשוק עשרות שנים, ובחמש השנים האחרונות עבר האצה משמעותית. בגלל מגפת הקורונה, המסעות הדיגיטליים שארגונים ארכו התקצרו מעשור לשנתיים. ארגונים בעולם, מכל מגזר, חיפשו מוצרים ושירותים שיפעלו מהר יותר, עם עוד יעילות, ועם דגש על התאמה אישית. הבינה המלאכותית מסייעת להם לקבל תובנות מושכלות ומבוססות נתונים, מניבה חיסכון תפעולי, ומקדמת היבטים של אבטחת מידע וקיימות. על אף שברור שה-AI נדרש כיום כמעט בכל יישום – לא חייבים להמציא את הגלגל כדי לעשות זאת", כך אמרה מוניקה אגרוואל, סגנית נשיא ב-יבמ.

אגרוואל, שנושאת ביבמ בתפקיד Vice President, ISV Build Ecosystem Technology & Software Partnerships, אחראית לקשר של הענק הכחול מול ספקיות תוכנה ושירות (ISVs), והיא התראיינה לאנשים ומחשבים במסגרת אירוע בנושא המודלים של הבינה מלאכותית שהחברה הנגישה למפתחים באחרונה. הכנס נשא את הכותרת Build to Win והנחתה אותו גליה בן משה, מנהלת השיווק של Build ביבמ ישראל. האירוע, בהפקת אנשים ומחשבים, נערך היום (ג') באולם האירועים קמילו בתל אביב.

"כשאומרים 'בינה מלאכותית', יש לכך יותר ממשמעות אחת", ציינה אגרוואל. "בצד אחד יש פתרונות לקהל הרחב, למשל לבני נוער, שמקלים עליהם להעתיק שיעורי בית, ומנגד יש פן חשוב יותר – בינה מלאכותית לארגוני אנטרפרייז, וזו צריכה להיות אמינה, מדויקת, בת הסבר ומאובטחת".

לדבריה, "יבמ נכנסת במקום שבו יש לה יתרון, מבוסס ניסיון והיכרות מעמיקה, בתחום ה-AI, ומיומנות רחבה, כשהלקוח רוצה פתרונות שכאלה אבל לא רוצה לפתח אותם בעצמו. אנחנו עוזרים לארגונים להכניס AI לליבה העסקית שלהם, לטובת מינוף עסקיהם".

"כך", אמרה, "עבדנו עם חברה שפועלת בתחום, ליגלמיישן (LegalMation), על מנת למנף את הכוח שטמון בבינה המלאכותית לטובת יצירת מסמכים משפטיים. הבאנו לקיצור זמן משמעותי – מעשרות שעות לשתי דקות, ולחיסכון של 80% בעלויות. בקראש בנק (CrushBank) הטמענו יכולות חיקור של ווטסון, לטובת שיפור העבודה של טכנאי התמיכה בהלפדסק. הפרויקט הניב צמצום של 45% בזמן פתרון הבעיה".

"גורם קריטי בכל ארגון הוא ההחלטה האם לפתח או לרכוש בינה מלאכותית", ציינה הבכירה ביבמ. "יש לנו עשרות שנים של השקעות, מערך עשיר של מומחיות בינה מלאכותית והגעה עולמית לתעשייה. לכן אנחנו יכולים להיות שותף מצוין במסע של ספקיות התוכנה בתחום".

מה נדרש כדי לצלוח פרויקטים מבוססי AI?

אגרוואל אמרה כי "על מנת לצלוח פרויקטים מבוססי בינה מלאכותית נדרש לטפל בכמה היבטים: ההקשר, אמינות התוכן, מה מקורו, עד כמה הוא מדויק והאם הוא בר הסברה. לאחר שווידאנו את כלל ההיבטים הללו, הבאנו ערך לשותפים שמפתחים פתרונות שבהם מוטמעת הבינה שלנו. מרכז המו"פ שלנו בחיפה מסייע לנו רבות בתחום. החוקרים בישראל היו שותפים משמעותיים בפיתוח כלי ווטסון ובפיתוח הדיבייטר (Debater), וממשיכים לתרום בתחומי עיבוד שפה טבעית (NLP), ניתוח מסמכים, יכולות חיקור מושכלות, שקיפות ועוד".

היא ציינה כי "אנחנו עובדים עם AITera, שמספקת פתרונות טכנולוגיים מונחי תפיסת קיימות, לטיהור קרקע ומי תהום. היא עושה זאת באמצעות בינה מלאכותית. כלי קבלת ההחלטות שלה אוסף נתונים שונים, למשל חיישנים שמוחדרים לקרקע, ומסייע למציאת מים נקיים ולטיהור מים מזוהמים. AITera עושה זאת באמצעות כלי בינה מלאכותית שלנו, שמשתמש בעיבוד שפה טבעית, ומחלצת מידע מבוסס הקשרים משלל נתונים שמגיעים ממקורות שונים, בהם חיישנים ודו"חות. כך ניתן להביא לייעול התפעול ולצמצום עלויות של פרויקטי טיהור מים. זו דוגמה כיצד אנחנו תומכים במומחי הגנת הסביבה כדי לשקם ולשמר אדמות – עבור הדורות הבאים".

לסיכום אמרה אגרוואל כי "אנחנו מספקים לשותפים שלנו פתרונות מבוססי בינה מלאכותית מקצה לקצה. העצה שאני נותנת לכל ספקי התוכנה העצמאיים, שתקפה גם לישראל, היא – תנו לנו לעזור לכם לבנות פתרונות מובילים בתעשייה, מבוססי AI. אתם – התמקדו בליבה, אנחנו נביא לכם יכולות בינה מלאכותית. יחד, תהיו יותר מוצלחים בשוק".