"ה-AI היא חלק מהשינוי הענק והמשמעותי שהממשלה צריכה לעבור"

"הבינה המלאכותית היא תהליך שינוי ענק ומשמעותי שהממשלה צריכה להתמודד איתו. באופן הפנימי ביותר, היא יכולה לאפשר לממשלה לקפוץ מדרגה בשירותים שהיא מספקת לאזרח. על הממשלה להיות פרו-אקטיבית, לתת לאזרח בדחיפה את מה שמגיע לו, או לקבל הודעה שהוא צריך לבצע תהליך מסוים כדי לקבל את מה שמגיע לו", כך אמר אביתר פרץ, סגן בכיר לחשב הכללי בתחומי הדאטה, החדשנות והדיגיטל במשרד האוצר.

פרץ דיבר בפאנל יישומי בינה מלאכותית בארגונים, שנערך במסגרת ועידת הפסגה Top Summit 2024 של אנשים ומחשבים, שהתקיימה השבוע, ובחן את המגמות הצפויות השנה בתחום בשוק הישראלי.

הוא התייחס לשאלת מנחה הפאנל, אבנר שטראוס, יו"ר שטראוס אסטרטגיה, שביקש לברר כיצד הבינה המלאכותית כבר משתלבת בתפעול של משרדי הממשלה, וכיצד היא תספק ערך לאזרחים בשנים הקרובות. לדברי פרץ, "יש לנו שני אתגרים: האחד הוא המעשי – להטמיע את השימוש ב-AI בעבודה היומיומית שלנו, להפוך לגוף שמדבר דאטה, שאוסף את הנתונים בצורה נכונה כדי שבסופו של דבר, נוכל למנף את הנתונים הללו על מנת להגיע לאותה פרו-אקטיביות שציינתי. שהאנשים ידברו את זה, שיבינו זה את זה, ורואים את השינוי הזה יותר ויותר. זו גם הזדמנות לאנשים טובים להצטרף לשינוי הזה. תהיו השינוי שאתם רוצים לראות בעולם".

האתגר הנוסף הוא "אתגר האח הגדול. לפעמים, אנשים מפחדים מזה ומעדיפים שאנשי הממשלה יהיו כמו פולישוק (לא חכמים במיוחד – צ"ק), אבל הטכנולוגיה החכמה מאפשרת לשמור על הפרטיות ובכל זאת לספק שירותים טובים יותר, כולל חשיפת דאטה לחוקרים מבלי לפגוע בפרטיות", אמר פרץ.

גיל טמיר, משנה למנכ"ל ומנהל אגף חדשנות וטכנולוגיה ב-הפניקס. צילום: ניב קנטור

גיל טמיר, משנה למנכ"ל ומנהל אגף חדשנות וטכנולוגיה ב-הפניקס, התייחס להשקעת המשאבים שביצעה החברה, במטרה לקבל ערך עסקי ממשי. "הפניקס היא קבוצת פיננסים גדולה, שהביטוח היא אבן מרכזית בתוכה, ומי שמכיר את עולם הביטוח יודע שהוא עתיר דאטה, אבל גם מלווה בחוסר יעילות מסורתי שיש בתעשייה הזו", אמר. "היינו ממוקדים בייצור דאטה ובבניית התובנות שיאפשרו לנו להתמקד בסוכן ובלקוח, ובאחרונה התאפשר לנו להתחיל להשתמש ב-GenAI כדי להאיץ את התהליכים. הקצב שבו אנחנו מתקדמים, כולל בתוך הארגון, הוא מהיר מאוד, עד כדי כך שזה הפתיע אותנו".

"יש לנו אסטרטגיה טכנולוגית ברורה לשנה הקרובה, אנחנו יודעים מה אנחנו הולכים לעשות בכל רבעון, אבל זה עדיין עולם של ניסוי וטעיה, במידה רבה. בחלק מהמקומות רצים יותר מהר ובחלק האחר יש מכשולים. יש לנו כבר שלוש אפליקציות מוכנות, שיוטמעו ברבעון הקרוב. זה מאוד משמעותי, ולכן היכולות צריכות לפעול באופן מנוהל, בסביבה מבוקרת. אנחנו לא מחפשים פתרונות קלים לטובת יח"צ, אלא פתרונות שיזיזו את המחט בתוך הארגון", הכריז.

קובי כץ, סמנכ"ל וראש חטיבת טכנולוגיות במכבי שירותי בריאות. צילום: ניב קנטור

דובר נוסף בפאנל היה קובי כץ, סמנכ"ל וראש חטיבת טכנולוגיות במכבי שירותי בריאות. הוא ציין שמכבי היא קופת חולים שיש לה 2.8 מיליון מבוטחים, ולכן, בכל יום נוצרת בה כמות עצומה של נקודות דאטה. כץ אמר כי "ההנהלה החליטה למנף את הקבוצה, בדגש על הדאטה, עם אגם נתונים אחד שלם. אחד הדברים שזה יכול לעזור לו הוא המחקר – באמצעות הנתונים שאוספים לאורך כל מחזור החיים של המטופל מרופאי משפחה, ביקורים בבתי חולים מכונים ועוד. זוהי דאטה מאוד עשירה. אין הרבה מקומות בעולם שבהם נאספת כזו כמות של דאטה".

"אנחנו יוצרים קשר עם חברות מחקר וסטארט-אפים כדי לערוך מחקר משפר שירות, לרבות בנושאים קליניים. כתוצאה מהמחקרים האלה, הרופא מקבל הרבה המלצות שמבוססות על בינה מלאכותית", הוסיף כץ.

"היבט אחר הוא הקידום של רפואה מותאמת אישית, וגם המגמה שלא לפגוש את המטופל כשהוא חולה, אלא למנוע את הגעתו למצב הזה, לקדם חיים בריאים יותר מראש. יש לא מעט תרחישים ולא מעט אתגרים, אבל אנחנו משתמשים בכל מיני היבטים ומחכים בציפייה לדור החמישי הסלולרי, שיאפשר לנו לקבל תשובות יותר קוהרנטיות", סיכם.

נעמה פרי כהן, מנהלת אגף טכנולוגיות דיגיטל וחדשנות בחטיבת המרכזים הרפואיים במשרד הבריאות. צילום: ניב קנטור

נעמה פרי כהן, מנהלת אגף טכנולוגיות דיגיטל וחדשנות בחטיבת המרכזים הרפואיים במשרד הבריאות, התייחסה לסוגיה חשובה ביותר: איך מוודאים שהמידע אמין ושניתן לסמוך עליו? "הבינה המלאכותית ואחסון המידע שנובע ממנה, שכמותו ענקית, משתלבים למה שהבנו כבר לפני שנים – שעלינו להתמקד באימוץ הענן", אמרה.

פרי כהן ציינה את מיזם כנרת של משרד הבריאות, שמטרתו להאיץ יוזמות ומחקר של גורמים פנימיים וחיצוניים. "רובו ככולו של המיזם הזה נמצא בתשתיות ענן, והמידע הרפואי שהועבר וזורם לשם עובר דרך מורכבת ומאוד מדודה – אבל היא הוכיחה את עצמה. אולם, כשמדברים על איכות המידע מבינים שאין קיצורי דרך", אמרה. "השקענו בתהליכים של קידוד, טיוב וניקוי המידע הרבה מאוד, ואנחנו ממשיכים להשקיע, כי בכל רגע נתון נוצר הרבה מאוד מידע רפואי", פירטה. "במיזם כנרת, לדוגמה, מדברים על 25 בתי חולים גריאטריים ופסיכיאטריים, יש הרבה מאוד הפניות ושאילתות, ועל סמך המידע שנוצר עקב כך, ועוד, אנחנו מעדכנים רופאים וחוקרים. כך נבנתה ומוסיפה להיבנות סביבה עשירה ברמה בינלאומית, וזה מייצר את הבטחון שהחוקרים והיזמים צריכים עבור המידע הזה. הרי אין מי שרוצה לקבל המלצות ממודל AI שמבוסס על מידע חלקי או שגוי".

אסף שיף, מנהל הטכנולוגיה הראשי של שטראוס אסטרטגיה. צילום: ניב קנטור

אסף שיף, מנהל הטכנולוגיה הראשי של שטראוס אסטרטגיה, ציין כי "הבינה המלאכותית היא לא איזה הייפ שיעבור מהר. הקמנו כוח משימה פנימי בחברה כדי לעסוק בזה בצורה כמה שיותר עמוקה. הדבר הנכון הוא להכניס את ה-AI לתוך הבית, ויש לנו מעל 100 יועצים ויועצות שעוברים תהליכי הכשרה עמוקה כדי שישלטו בטכנולוגיה הזאת".

"מפתח חשוב נוסף להצלחה זה חתירה למגע: כמה שיותר מהר לפגוש את העסקים", אמר. "כשחושבים על פתרון, מיד מערבים את הצד העסקי, כדי למצוא את הנקודה הנכונה בין העסק לטכנולוגיה ולמימוש, על מנת להוציא את המיטב. אני חייב לציין שזה יקר ושיש מנעד רחב של פתרונות, שעל ארגונים לחשוב אילו מהם מתאימים להם, איזה פתרון מתאים לאחסון בענן, איזה באופן מקומי וכדומה. אלה שיקולים שעוזרים להצליח בפרויקטים כאלה".