ה-GenAI כבשה גם את 'פאנל יישומי AI בארגונים – מגמות ל-2024'

"לאורך כל כנס ועידת הפסגה לא הייתה הרצאה או פאנל בהם הביטויים בינה מלאכותית או GenAI לא הוזכרו בכל היבט, ולא בכדי. מה שקרה בשנה האחרונה, באופן גלובלי וגם בישראל, שינה בלשון המעטה את כל הכללים והחוקים, ולא סתם ביל גייטס אמר שלדעתו זו המהפכה הגדולה באנושות מאז האינטרנט", כך פתח אבנר שטראוס, היו"ר של שטראוס אסטרטגיה, את הפאנל המרתק 'יישומי בינה מלאכותית בארגונים – מגמות ל-2024, שנערך במסגרת הוועידה של אנשים ומחשבים, שהתקיימה בתחילת השבוע באולמי לאגו בראשון לציון.

בפני אולם מלא מפה לפה הסביר שטראוס, שהנחה את הפאנל, כי אנחנו עוד בתחילת הדרך, ושהחברה שבראשה הוא עומד אינה יוצאת מהכלל בהיבט הזה. "אנחנו מגששים את הדרך כמו ארגונים רבים אחרים, גם אם כבר צברנו לא מעט ניסיון, כולל בפיצוח של התרחישים העסקיים, שזו אחת השאלות המעניינות ביותר: איך מזהים את השימושים בהם. הכי כדאי להתחיל, כי זה יעזור יותר מאשר היבטים אחרים. הדבר השני הוא ההשלכה על מודל ההפעלה ועל המבנה הארגוני, וזה עמוס באתגרים, כמו גישור על פערי ידע. בנוסף עולות שאלות כמו מה המשמעות מבחינת הארכיטקטורה היישומית והטכנולוגית", אמר שטראוס.

בסיום דברי הפתיחה שלו הוא הוסיף: "אבל צריך לזכור שגם אם הסיפור הזה עדיין חדש לגמרי, ואנחנו בשלבים הראשונים, כבר אפשר לומר דבר אחד בוודאות: רק ארגונים שבאמת ינסו ויבינו שצריך להתחיל להתנסות, יקבלו בסופו של דבר את הערך העסקי הגבוה ביותר מבינה מלאכותית".

רוני ליכטנשטיין שני, סמנכ"לית הבנק הדיגיטלי וואן זירו. צילום: ניב קנטור

הצ'טבוט החכם של וואן זירו

רוני ליכטנשטיין שני, סמנכ"לית הבנק הדיגיטלי וואן זירו, סיפרה על הצ'טבוט החדש שהשיק הבנק. "לפני חודש הטמענו צ'טבוט מבוסס LLM, שפועל על טכנולוגיה של שפה לומדת. אנחנו הבנק השלישי בעולם שעשה את זה. קדמנו לנו בנק בארצות הברית ואחד בהולנד. מה שהבוט שלנו עושה, הוא לאפשר ללקוחות לשאול בשפה חופשית, ואז תוך שניות אחדות לקבל תשובה שהיא מפורטת וממצה. זה חוסך את הזמן של הלקוחות וגם את הזמן של העובדים, וזה כמובן גם מצמצם טעויות. אנחנו בנק, ויש לנו מחויבות ללקוחות, ואנחנו לא יכולים להרשות טעויות, ובטח לא הזיות, וכדי להבטיח את זה לקח לנו כמה חודשים טובים לבנות אגם נתונים מדויק", היא סיפרה.

ואיך בוחרים היכן לשים את המשאבים? "זה גם השאלה איזה מדדים מספרים על הצלחה לאחר מכן. בדקנו עשרות אלפי פניות למוקד בשנה וחצי האחרונות ונדהמנו לגלות ש-60% זה שאלות כלליות לחלוטין, ואז הבנו שיש ערך גדול בהטמעת הטכנולוגיה. המדד העיקרי שעוקבים אחריו זה ירידה חדה בפניות למענה אנושי ועלייה בשביעות הרצון. ממד נוסף הוא מדד צמצום הטעויות של הגורם האנושי. כשיש טעות, צריך לפצות את הלקוח, ולכן מדובר במדד חשוב מאוד".

ליאור ג'ורג'י, סמנכ"ל חטיבת טכנולוגיות המידע בבנק ישראל. צילום: ניב קנטור

פרויקט ייזום התרחישים מבוסס ה-AI של בנק ישראל

בבנק ישראל היה עסוקים לאחרונה בפרויקט של ייזום תרחישים המבוסס על בינה מלאכותית, סיפר ליאור ג'ורג'י, סמנכ"ל חטיבת טכנולוגיות המידע בבנק.

"היכן זה יביא קפיצת מדרגה אמיתית? אפילו בתרחישים פשוטים כמו מזגנים. במזגנים חדשים יש מוד AI, וזה חסר אצלנו, והשימוש בבינה מלאכותית יכול לחסוך בפשטות כסף על השימוש בהם", הוא אמר.

היישום של בינה מלאכותית מבוצע בבנק בהתאם שלושה רבדים, וג'ורג'י הרחיב על כך: "ברמה הבסיסית מה עושים עם האנשים ואיך מכשירים אותם – איך מסבירים מה זה בינה מלאכותית. הרובד השני הוא יצירת יישומים יותר גנריים שיותאמו לכולם. התחלנו עם ChatGPT 3.5 ועברנו ל-4 ויישמנו דברים שחשבנו שהם כלליים ושכולם ירצו להשתמש בהם. הרובד השלישי זה שימושים יותר עסקיים".

תוכנית העבודה עברה בדיקה מקיפה, כדי לזהות היכן הבנק יבצע אותה באופן יעיל יותר, אם ישולבו בתהליכים תרחישי בינה מלאכותית. "אחד הנושאים שעלו זה ניהול ריכוזי המזומנים, ויחד עם ה-AI הצלחנו לבנות תהליך מובנה, שמאפשר גם דשבורדים לעקוב אחרי ניהול המזומנים, כולל תחזיות של שימושים. תרחיש נוסף היה עם הפיקוח על הבנקים, שמה שעשינו בו זה לקחת ולטעון את כל המידע לבסיס נתונים אחד סגור שלנו, עם יכולות OpenAI, שמאפשרות לתקצר את כל המידע, ואף למנף את זה לצרכי תשאול אחרים", הוא סיפר.

נעמי ישראלי, סמנכ"לית החטיבה הטכנולוגית ברפאל. צילום: ניב קנטור

ה-AI – מסייעת לרפאל לעמוד בצרכים הגוברים עקב המלחמה

נעמי ישראלי, סמנכ"לית החטיבה הטכנולוגית ברפאל, סיפרה איך הבינה המלאכותית עוזרת לחברה להתגבר על הצרכים הגוברים שנולדו בעקבות פריצת מלחמת ישראל-חמאס.

"אנחנו במצב עבודה של 24/7. המלחמה רק העצימה את ההיבט הזה, כשגם כך עבדנו קודם סביב לשעון. אנחנו חושבים כל הזמן איך אנחנו יכולים להוביל התייעלות ומצוינות תפעולית, כי מצד אחד אין 24/8, ויש גם צורך גובר בעובדים, כי קשה לקלוט הרבה עובדים ברמה הנדרשת בזמן קצר. הייעול עליו חשבנו היה קודם כל מה שקשור לעיצוב ושרשרת אספקה. לאחרונה עברנו ביחידת ה-IT, בעזרת שטראוס, לתפישה של מוצר. יש מנהלי מוצר שעובדים ישירות מול הגורמים העסקיים, לדוגמה בשרשרת האספקה, והם מקבלים מהלקוח ישירות מה הוא צריך. עוד משהו שעשינו יחד זה הקמת מחלקה חדשה של דאטה ו-AI, והדרישות מהלקוח מועברות ישירות אל אנשי ה-AI ויחד חושבים על פתרונות ויש לנו הישגים רבים בזמן קצר", היא סיפרה.

"אחת הדוגמאות להצלחה שלנו", המשיכה ואמרה ישראלי, "היא קיצור הזמן מדרישה להזמנה באמצעות מודלים כאלה ואחרים של AI, שזה ממש נוגע בליבת הנושא. דוגמה נוספת היא בעבודה מול הספקים, כשבנינו מודל שמאפשר להסתמך על שאלות מהעבר כדי לספק תשובות מיידיות על מנת לא לעכב את תהליך הייצור. אנחנו עסוקים בעוד נושאים, ונראה שיש עוד הרבה מה לעשות", סיכמה ישראלי.

המשך סיקור הפאנל יבוא.