"AI זה לא רק צ'טבוט"

"היישום שהוא אולי המוכר ביותר של בינה מלאכותית הוא הצ'טבוט. זה לא מפליא, בגלל הפרסום הרחב של ה-ChatGPT וכלים דומים ונוספים מבוססי GenAI. לכן, זה מה שארגונים רבים דורשים מאתנו – תוסיפו AI לצ'טבוט שלי. אבל הבינה המלאכותית היא הרבה מעבר לצ'טבוט", כך אמר טל נאמן, ארכיטקט ענן ו-AI בחטיבת Client Engineering ביבמ ישראל.

נאמן דיבר בכנס Lynx DevCon של מותג Lynx מבית אנשים ומחשבים, שנערך היום (א') באקספו תל אביב, בהשתתפות מעל 1,000 מפתחים, מנכ"לים מקצוענים נוספים בעולמות הטכנולוגיה בכלל והפיתוח בפרט.

בדבריו הציג נאמן את פתרונות יבמ לתחום הבינה המלאכותית: אחד מהם הוא Watsonx.governance, פתרון שמבצע בדיקות על מנת לוודא שהמודלים שאנו עובדים איתם עונים בצורה נכונה ולא חושפים מידע אסור, ומאפשר לבצע את אותן בדיקות על מגוון מודלים בו-זמנית. "עם הפתרון הזה", ציין נאמן, "הכי חשוב להתחיל ממקרי השימוש (ה-Use cases). שלושת מקרי השימוש המרכזיים הם חוויית לקוח, עבודה דיגיטלית ואוטומציה ב-IT. יבמ חוסכת שני מיליארד דולר על זה, כי היא עושה את התהליך בעצמה".

פתרון נוסף הוא בית אגמים פתוח (Open Lakehouse) בתוך watsonx data. מדובר בארכיטקטורת מידע מודרנית, שיוצרת פלטפורמה אחת על ידי שילוב היתרונות המרכזיים שיש באגמי נתונים ובמחסני נתונים. הפתרון מאפשר להציג שאילתות ולקבל עליהן תשובות בצורה יעילה ממקורות המידע בארגון.

"יש בפלטפורמה מגוון רחב של מודלים: שיתוף פעולה עם מיסטרל ומטא בקוד פתוח, וכן גוגל וגרניט (Granite) של יבמ עצמה. המודלים של גרניט הם יחסית קטנים, ולכן גם יותר זולים, והם אמורים לספק ללקוחות את הערך העסקי. כמו כן, הם מובילים בכל הקשור לאבטחת סייבר", ציין נאמן. "הוא גם נותן פתרונות לנקודות כואבות שיש במשילות AI, כגון ניהול סיכונים ורגולציה".