"הגל הבא של ה-GenAI – הסוכנים"

"כל טכנולוגיה חדשה טומנת בחובה הזדמנויות. בעולם הבינה המלאכותית היוצרת, חברות המחקר מעריכות שארגונים שיטמיעו GenAI ויעשו בה שימוש מושכל ישיאו רווחים בסך כולל של כ-4.4 טריליון דולר. הטמעת הטכנולוגיה הזאת עדיין לא נעשית בשיעורים גבוהים. 2023 הייתה שנת ה-LLMs (מודלי שפה גדולים – י"ה) והפיילוטים בתחום, השנה פרויקטים החלו לעבור לשלב הייצור והמימוש, והגל הבא בתחום יגיע ב-2025, שתהיה שנת הסוכנים", כך אמר פבל פלוטוב, מנהל שותפויות וסטארט-אפים ביבמ ישראל.

פלוטוב דיבר בכנס Lynx GenAI, שנערך אמש (ג') במשרדי AWS בתל אביב, בהנחיית אמיר קרלין, מנהל שיווק ושותפויות ב-Lynx מבית אנשים ומחשבים, שהפיקו את האירוע.

מהן אבני היסוד ליישום נכון של AI?

"יש כמה אבני יסוד ליישום נכון של AI בארגון", אמר. "החשובה ביותר היא לבחור תחום שבו היישום ישיא ערך ללקוחות ויעמוד ביעדי הארגון, כגון שיפור חוויית הלקוח או הפיכת העובדים ליותר תפוקתיים. כל יישום שכזה מעלה את הארגון בהיבט המיכון: המפתח יכול לכתוב יותר שורות קוד, נציג השירות יכול להשיב מהר יותר לפניות, ואיש השיווק יכול לייצר תוכן מהר וטוב יותר".

"לאחר מכן מגיע שלב היישום", ציין פלוטוב. "המנוע של יישום ה-AI הוא הדאטה. חשוב לדעת להנגיש דאטה עסקית לתוך מודל הבינה המלאכותית". "או אז", אמר, "מגיעים אל לב הפתרון – המודלים עצמם. השנה השתנתה הגישה וארגונים רוצים גמישות בעת בחירת המודל המתאים. לפני ימים אחדים השקנו את גרניט 3.0 – הדור החדש והמתקדם ביותר של מודלי הבינה המלאכותית שלנו. הוא מציג ביצועים זהים או טובים יותר מאלה של מודלי שפה דומים בגודלם של ספקי מודלי AI מובילים, ומבטיח ביצועים חזקים, שקיפות ובטיחות".

פלוטוב הוסיף ש-"אחד היתרונות הבולטים שלו הוא ביכולתו להתאמן על דאטה ארגונית, בעוד שרבים ממודלי השפה הגדולים מאומנים על נתונים שזמינים לציבור".

"לאחר שלקחנו מודל ועשינו לו Fine-tuning, מגיע המעבר לייצור", אמר. "או אז בוחנים האם המודל אמנם עושה את מה שתכננו. בשלב הממשל, אנחנו מאפשרים לתת מענה לכלל הרגולציות בתחום, עם ניהול סיכונים, תיעוד ובחינה של יציבות המודל".

"או אז מגיע שלב העוזרים", ציין. "אנחנו מציעים את IBM watsonx Assistant – פתרון שמאפשר לכל אחד בארגון לבנות, ללא מאמץ, עוזרי בינה מלאכותית יוצרת, שמספקים חוויות שירות עצמי באופן רב ערוצי ומגבירים את הפרודוקטיביות של העובדים. יש לנו עוזרים נוספים רבים, ביניהם watsonx Orchestrate. כך, אנליסט ב-SoC או מנהל מכירות מגדיר לסוכן מבוסס בינה מלאכותית משימה, מציב מטרה, נותן הנחיות וכלים – והסוכן יודע לעשות את העבודה באופן עצמוני. זהו המעבר מאוטומציה לאוטונומיה".

פלוטוב סיים בציינו כי "באחרונה השקנו את Bee Agent – כלי קוד פתוח שמאפשר למפתחים לבנות ולפרוס מסגרות עבודה מבוססות סוכנים, עם יכולת הרחבה. הוא נועד לסייע למפתחים ליצור סוכנים רבי עוצמה, עם התאמות מינימליות ליישומים קיימים".