להנגיש את מערכות המידע למשתמש בשפה "אנושית"

תחשבו רגע על המשתמש ה-"פשוט" בארגון – זה שלא מבין בטכנולוגיה. הוא פותח את מערכת המידע הארגונית, או אחת מהן ונתקל במלא נתונים, שכתובים ב-"שפה" שהוא לא כל כך מבין. חשוב שהוא יבין את הדברים, שיהיה לו סדר בבלגן, כי אחרת הוא לא יוכל לבצע את התפקיד שלו על הצד הטוב ביותר, ואולי בכלל לא.

עד עכשיו, כדי להפשיט את השפה הזאת לעובד הממוצע, ואפילו למנהל, היה צריך להעביר את זה דרך אנשי המקצוע, צוותי הטכנולוגיה – ובעיקר אנשי ה-BI וה-DBA. זה קצת סיפור, לא? אז זהו, שלא עוד – או לפחות כך טוענת ג'יגה ספייסס, שמפתחת הרבה פתרונות בהרבה עולמות כבר די הרבה זמן (20 שנה), אבל לצורך כתבה זו אתמקד בפתרון שלה בעולם ה-DIH (ר"ת Data Integration Hub) – האב של אינטגרציית דאטה לאפליקציות.

כדי לפשט את המושג הזה, אינטגרציית דאטה לאפליקציות, לשפה "אנושית", ולהבין מה זה בדיוק אומר, פניתי למיכאל אלקין, ראש קבוצת AI ואינטגרציית דאטה בג'יגה ספייסס. לדבריו, "הרעיון ב-DIH הוא לאסוף את כל המידע המובנה ממערכות המחשוב הארגוניות הרלוונטיות למקום אחד, מרוכז ונגיש למשתמשים, להנגיש להם את הדאטה הארגונית בצורה מאוד מהירה, ולעשות זאת על פני הפתרון הקיים בארגון. זה מה שהמערכת שלנו עושה".

"אנשים רוצים לדבר עם המערכות שלהם ושהן יבינו את השפה האנושית. זה מפשט את העבודה", אמר אלקין. "עד היום, כדי לעשות את זה היה צורך בהרבה מתווכים – אנליסט BI, אנשי DBA וכדומה. זה גורם לכך לעיתים לטלפון שבור ולכך שהתשובות לא מגיעות בזמן. הפתרון שלנו מטפל גם בזה".

המערכת שלכם עובדת בעיקר עם מידע מובנה. למה דווקא הסוג הזה, ולא מידע בלתי מובנה?
"כי בעולם של עבודה במידע מובנה עם AI, רמת הדיוק לא חוצה את ה-55%. זאת בעיה שצריך שיהיה לה פתרון – וכאן אנחנו נכנסים. ארגונים רגילים לתוצאה מדויקת, ולא כזו שיכולה להיות מדויקת – אבל גם ממש לא. אנחנו באים לפתור את זה".

אז אתם באים בעצם "לסדר" את המידע המובנה.
"לא בדיוק. כיום, המידע המובנה מסודר, אבל רק מי שסידר אותו יודע מה יש בכל 'מגירה' – ולא העובד או המנהל הרגיל. אנחנו עוזרים לו לדעת את זה, מוסיפים היגיון ומשמעות. הפתרון שלנו מבהיר בשפה פשוטה על מה מדבר כל חלק, ונותן תובנות. למשל, עובד חדש שצריך ללמוד את המערכות – במקום לקרוא מסמכים ולהשתתף בפגישות, הוא יכול להסתכל במערכת שלנו, והיא מסדרת לו את כל המידע".

אלקין אמר כי "הפתרון של ג'יגה ספייסס מעודד את הגורם האנושי להוביל ולא להסתמך לגמרי על ה-AI. המערכת תורמת לדיוק, לביצועים ולהורדת עלויות, והיא תומכת בעברית. היא מגיעה כיום לרמת דיוק של מעל 55%, ואנחנו רוצים להגיע ל-95%".

שיתוף הפעולה עם יבמ

ג'יגה ספייסס מפעילה את המערכת שלה, שהיא למעשה מערכת GenAI, על בסיס WatsonX של יבמ. "שיתוף הפעולה בינינו צמח בחצי השנה האחרונה", אמר אלקין. "חיפשנו שותף שיכול לתת לנו את הגב בכל הקשור לפלטפורמה. ליבמ יש את הן את הטכנולוגיה והן את האנשים המתאימים. בשתי פגישות סיימנו בניית ארכיטקטורה והצלחנו, בתקופה מאוד קצרה, להגיע לפרוטוטייפ עובד מעל WatsonX. כך, אנחנו ממוקדים בהשגת שפה אנושית למידע מובנה ברמה מאוד גבוהה, ו-WatsonX מספק לנו את הגישה למודלים ולממשקים".

לדבריו, "עוזר ה-AI של WatsonX מאפשר לבנות צ'טבוט חכם. כדי שהוא יהיה עשיר, אפשר לחבר אותו לסלאק, מסנג'ר, מיקרוסופט טימס וכו'… כך יוצא שאתה, כלקוח, מדבר עם הכלי, ומאחורי הקלעים עונה מערכת ה-AI שלנו".

לסיכום, בתור איש AI, איך אתה רואה את התחום, באופן כללי?
"התחום הזה מייצר עניין רב, אין כיום חברת ענק שלא נכנסה אליו. הלקוחות רואים את הערך העצום שהבינה המלאכותית מביאה לארגונים ויכולה להביא גם להם. הטכנולוגיה הזאת הולכת לעשות הרבה מהפכות. אחד השימושים המדוברים הוא הכניסה שלה למוקדי תמיכה. יש עוזרי AI שמצליחים לתת מענה ברמה של בן אנוש, בלי מעורבות של רגשות, עם דיוק ועם חוויית לקוח טובה. בכנס שהייתי בו בברצלונה עלה קו חם לילדים שמופעל על ידי ממשלת דנמרק, שהם יכולים להתקשר אליו. לאחר שה-ChatGPT הושק, אנשי הקו שמו לב שהילדים מפסיקים להתקשר, כי הם שואלים את ה-ChatGPT. אלא שהוא עונה הרבה פעמים תשובות לא מקצועיות ולא מדויקות. הם פיתחו עוזר AI שיענה לילדים תשובות מבוקרות ונכונות, והילדים חזרו 'לתקשר' עם המוקד.

הבינה המלאכותית מייעלת את תהליכי שירות הלקוחות. היא מאפשרת לקבל יותר שיחות למוקד בבת אחת, ומקצרת את סיכום השיחות: באותה דוגמה מדנמרק, פעם, בסוף כל שיחה, העובד הסוציאלי צריך היה זמן רב זמן רב כדי לסכם אותה. כיום, ה-AI עושה זאת אוטומטית, והעובד הסוציאלי מקבל את סיכום השיחה ומחליט על פיו מה הוא עושה לטובת הילד.

בשנה הקרובה ובשנים הבאות בכלל נראה הרבה יישומי AI ארגוניים. קודם כל, הבינה המלאכותית תיכנס לארגונים באופן פנימי, מתוך ניסיון לייעל את העבודה הפנימית שלהם, ואחר כך הם ישחררו את זה החוצה. 2024 תהיה שנה של התנסויות פנימיות ב-AI, שייתנו ערך רב לארגונים".