"חשיבה על AI ארגונית זה הכרחי – היא תשנה את כללי המשחק"

"יש לחשוב על הטמעת כלי בינה מלאכותית בארגון כבר עכשיו: ה-AI גורמת לשינוי כללי המשחק, ותניב יתרונות תחרותיים. לא פחות חשוב מהחדשנות שהיא מזריקה לארגון, ה-AI תביא ליעילות, תצפה היכן ניתן לשפר תהליכים ותשיא לארגון חיסכון כלכלי. הטמעת בינה מלאכותית היא מהלך שדורש ראייה אסטרטגית", כך אמר זאב גרינברג, מנהל פרויקטים בכיר – AI וענן בנס קלאוד (Ness Cloud), קבוצת הענן של נס (Ness).

גרינברג דיבר בוובינר שערכה החברה תחת הכותרת "הדרך אל WOW – יישומי Gen AI בארגונים: איך מתחילים ומה עושים עם זה?", והנחתה אותו גלית רשף, סמנכ"לית השיווק של נס.

"נפתח בכמה הגדרות, ליצירת שפה משותפת", אמר גרינברג: "AI היא מערכות ממוחשבות המדמות הליכי חשיבה אנושיים; LLMs הם מודלי שפה גדולים, בינה המאומנת על מאגרי מידע עצומים; בינה מלאכותית יוצרת – מייצרת תוכן בשפה טבעית מלימוד מאגרי מידע; צ'טבוט – ממשק תקשורת מתקדם שמוטמע במוקדי שירות ותמיכה ומסייע לנציגים האנושיים; Prompt – הנחייה טקסטואלית למודלי שפה; RAG – שיטה לאחזור מידע ארגוני למניעת הזיות וליותר דיוק במענה; ומודל מרובה מודלים – היכולת לשלב תמונה, קול, טקסט ו-וידיאו במודל אחד".

הוא ציין את החלוקה בין כלים למנועים. דוגמה לעולם הכלים והשירותים היא סוויטת ה-AI של מיקרוסופט – ה-Copilot: "זו כוללת את Copilot 365 – עוזר אישי; GitHub Copilot, המסייע למפתחים; Copilot Security לעולם האבטחה; ו-Copilot Studio, שמאפשר ליצור פתרונות מבוססי AI ללא רקע או ידע בתכנות".

"בעולם המנועים, GenAI", אמר, "יש כמה שחקנים משמעותיים, כמו AWS, גוגל קלאוד (GCP) ו-Azure של מיקרוסופט, שאותם אנחנו מטמיעים בפתרונות שאנחנו מתאימים ללקוחות ולצורכיהם העסקיים, התפעוליים והטכנולוגיים". לדבריו, "יש לכל אחד מהם יתרונות וחסרונות, ולכן, בטרם ההטמעה, חשוב לבחון את צורכי הארגון ולהטמיע את המנועים והכלים המתאימים לו".

חמש קטגוריות שה-AI נותנת להן את המענה המיטבי

גרינברג ציין כי "לאחר שביצענו עשרות בדיקות היתכנות (PoC) מבוססות GenAI, חילקנו לחמש קטגוריות שה-AI נותנת להן כיום מענה בצורה הטובה ביותר: ניתוח מסמכים שיוצר השוואות, התראות והמלצות; מודל רב מודלי; סוכן שעובד עצמאית, שבקרוב יהיה מתוחכם יותר; ניתוח וידיאו לאיתור אנשים, חפצים, מספרים ועוד אובייקטים; וצ'טבוט – סוכן או נציג דיגיטלי חכם, שיודע להתכתב, מבין מה אתה רוצה ועונה כמו בן אנוש". הוא ציטט מחקר של IDC שלפיו עד 2028, בשליש מהקשרים בין בני אנוש יהיו מעורבים בוטים.

גרינברג הציג סיפור לקוח שבו "סייענו לרשות מקומית להטמיע פתרון מבוסס AI לניתוח וידיאו ותמונה לטובת ביטחון ורווחת התושבים. בהכרזת מצב חירום, המערכת שואבת נתונים ממאות מצלמות, מצליבה עם תמונת הנעדר, מאתרת כלי רכב חשודים על פי מספר ותיאור הרכב, מצמצמת את אזור החיפוש ומסייעת לאיתור חשודים". "בפרויקט אחרים", ציין, "הטמענו שירות לניתוח טקסט וסנטימנט מאקסל ומסמכים אחרים. הפתרון מסייע לניתוח ולעיבוד מידע, לסיכום מסמכים, להשוואתם, לסיווג אוטומטי שלהם ובסוף אף נותן המלצות למנהלי הארכון על בסיס ניתוחים אלה. בכך הוא מייעל תהליכים ארגוניים – ומניב ערך".

"הקידמה מביאה עימה סכנות", אמר. "יש הטיות, קיים קושי להסביר את ההחלטות, וכן צצים אתגרי אבטחת מידע והגנת פרטיות. אנחנו מודעים לסכנות אלה ויודעים לתת להן מענה".

מבדיקת היתכנות לפיילוטים ארגוניים

"ערכנו כבר עשרות רבות של פרויקטים בתחום ובנינו תהליך סדור", הוסיף גרינברג. "התהליך מתחיל בבדיקת היתכנות ומסתיים בפיילוטים ארגוניים. אנחנו מגיעים לארגון ובוחנים היכן ה-AI תניב לו ערך במהירות, כדי להוכיח תועלות. לאחר הוכחת הביצוע אנחנו עורכים פיילוט באתר הלקוח, מתאימים את הארכיטקטורה למערכות הארגון, עורכים בדיקות ואז עוברים לייצור. התהליך מתחיל בסדנה למנהלי הארגון, שבה בוחנים מהם החזון, המטרות והתועלות הצפויות מהפרויקט – ואז אנחנו מכשירים את הצוות. בשלב האחרון אנחנו עורכים תעדוף לפרויקטים, כדי להחליט היכן כדאי להתחיל – תוך בחינת המורכבות ומידת החיסכון".

"נס קלאוד, שהיא קבוצת הענן של נס, גדלה בהיקפי כוח האדם והפעילות שלה בשנתיים האחרונות", ציין. "היא מונה יותר מ-60 מומחי ענן,  DevOps ו-AI, וכן ארכיטקטים, ומעניקה שירותים ל-240 לקוחות ארגוניים בסביבה מרובת עננים – כשותפה של אמזון, גוגל קלאוד,Azure ואקמאי (Akamai). בנימבוס, הענן הממשלתי, אנחנו פועלים ברבדים 3 ו-5".

"הטמעת GenAI צריכה להיות חלק מחשיבה אסטרטגית", סיכם גרינברג. "היא תביא יעילות, תשפר תהליכים ותשיא החזר השקעה גבוה. מדובר לא רק בחדשנות – אלא גם בחיסכון, פרודוקטיביות והגדלת הרווחיות".