שלושה אתגרים בשימוש ב-AI שחוזרים על עצמם – וכך פותרים אותם

“גם ארגונים קטנים ובינוניים מהווים קרקע פורייה לשימוש ב-AI, ובמיוחד בשנים האחרונות, עם פריצתה של ה-GenAI. לא רק חברות הביג טק יכולות ליהנות מהיתרונות של הטכנולוגיה הזו, אלא גם חברות מתעשיות יותר מסורתיות כגון פיננסים, פארמה ואפילו מפעלי ייצור", כך אמר אבישי מרון, סמנכ"ל AI בקבוצת רדי (Ready).

מרון הוא טכנולוג בעל ניסיון של 15 שנות פיתוח מערכות מורכבות וניהול בכיר. הוא שותף למגוון פרויקטים פורצי דרך בתעשייה, כגון פיתוח מנוע ההונאות של פייפאל ופיתוח שירות לקוחות אוטומטי בשפה חופשית בבנק הדיגיטלי הראשון, וואן זירו.

לדבריו, "בסביבה התחרותית של היום, אנחנו רואים עלייה בעניין של מנהלים בכירים לשלב AI בתהליכים העסקיים. האתגר הוא לבצע הטמעה של הטכנולוגיה הנוספת ללא תקציבי עתק שיש לחברות פורצ'ן 500, ומבלי לדרוס את התהליכים קיימים ולסכן את הפעילות העסקית הנוכחית של הארגון. זו המומחיות שלנו".

כיום אפשר לבקש מ-ChatGPT לכתוב קוד, לאפיין מוצר ועוד. איפה בעצם האתגר בשימוש ב-AI? מדוע צריך מומחי AI?
"גם עם היכולות המרשימות שיש כיום, ישנם שלושה אתגרים מרכזיים בשימוש בבינה מלאכותית: להכיר את גבולות הגזרה, לאתר תהליכים עסקיים ולבנות את הצוות הנכון.

בגבולות הגזרה, הכוונה היא להכרה אילו אתגרים מתאימים יותר ל-AI ואילו פחות. לאורך השנים פיתחנו שיטה סדורה לאיתור הזדמנויות, ואנחנו משמשים בה על מנת לזהות את התהליכים שלהם שיכולים להשתפר באמצעות בינה מלאכותית.

הגדרה עסקית ברורה להצלחה – זה נשמע טריוויאלי, אבל זו בעיה לא פשוטה לאתר תהליך ברור שניתן לעשות בו שימוש ב-AI מבלי לבצע שינויים ארגוניים מרחקי לכת. הצלחה גדולה מורכבת מאוסף של הצלחות קטנות ומהירות יותר. עדיף מסלול עם אבני דרך ברורות, שבהן הלקוחות קוצרים פירות כבר בשלבים מוקדמים.

בבניית צוות שיכול לדלוור מהר, הסוד הוא בבניית צוות מגוון – אבל לא גדול מדי. המטרה של הצוות היא לאסוף את הידע הרלוונטי ולהמיר אותו למוצר שמשפר את החוויה של הלקוחות, או הופך אותם ליעלים יותר. הצוות צריך לכלול פונקציות של ניהול מוצר, מחקר, פיתוח ובדיקות".

כיצד יכולים מנהלים שאינם טכנולוגיים להוביל שינוי טכנולוגי?
"לא רק סמנכ"ל.ית טכנולוגיות מוביל.ה יוזמות AI. כל חבר.ת הנהלה בכירה יכול.ה. מנהל טוב יודע לזהות אזורים שבהם אין לו ידע מספק ולהשלים אותו על ידי היוועצות ביועצים סביבו. יש דוגמאות רבות למנהלים שאינם טכנולוגיים שהובילו בהצלחה רבה שימוש ב-AI. לדוגמה, שריל סנדברג, לשעבר סמנכ"לית התפעול של פייסבוק ומספר 2 בחברה. סנדברג, שלמדה כלכלה ומנהל עסקים, הפכה את פייסבוק מאתר מגניב לענקית הפרסום שהיא כיום.

יש עוד דוגמאות רבות, כגון סטויארט באטרפילד, מייסד סלאק, ותומר בראל, נשיא מליו ובכיר לשעבר בפייפאל. אלה מנהלים שהובילו ומובילים כיום שימוש מוצלח ב-AI ללא רקע טכנולוגי פורמלי.

כחלק מחבילת הפתרונות שלנו, אנחנו מציעים הכשרה פרקטית של יום שלם למנהלים ולבורד כיצד להוביל פרויקטי AI בשיטה שמיושמת על ידי ארגונים רבים".

אילו פרויקטים לדוגמה ביצעתם באמצעות השיטה הזו?
"קבוצת רדי תופסת מקום ייחודי בשוק הישראלי, עם יכולת מחקר ופיתוח גם בתוכנה וגם בחומרה. היכולת להבין AI בכמה מישורים טכנולוגיים מאפשרת לנו להציע פתרונות מאוד יעילים בזמן מהיר, באופן שרק צוות פנימי ייעודיי שגויס והוכשר במשך כשנתיים יכול לספק.

לדוגמה, מחקרים מראים שדגים משמיעים צליל מיוחד שמאפיין את מידת הרעב שלהם. פיתחנו עבור לקוח שלנו מערכת שמזהה את הקולות הייחודיים הללו, ומאפשרת לחוות גידול ימי לייעל את תהליך ההאכלה – ובכך להגדיל את כמות הדגה בחווה.

חלק חשוב לא פחות הוא תזמון של כל המערכות כך שינגנו יחד באופן חלק. בעולם הבינה המלאכותית, חלק זה נקרא MLOps. למשל, לקוח שלנו פיתח מערכת לאיתור וזיהוי מחלות בצמחים בשדות ענק באמצעות תמונות מרחפנים. פיתחנו עבורו סביבת ייצור AI, שתומכת ומאפשרת לנהל את המודלים השונים, לעדכן אותם ולהתריע על תקלות בזמן אמת".

איך ניתן ללמוד פיתוח AI?
"רשות החדשנות בחרה בקבוצת רדי לבצע קורסי הכשרת AI ומדעי נתונים לאנשי מו"פ מנוסים. הלימודים מתקיימים בשיתוף פעולה עם הרשות, כחלק מתוכנית לאומית אסטרטגית לקידום תחום הבינה המלאכותית ולהכשרת מומחי AI לתעשייה עתירת הידע בישראל.

אני יכול לומר בגאווה שהתוכנית של קבוצת רדי נבחרה לאחת מ-20 התוכניות המובילות מבין עשרות שהוגשו לרשות החדשנות. בימים אלה המשתתפים מוכשרים בפיתוחי בינה מלאכותית והטמעתם, עיבוד תמונה ו-וידיאו, עיבוד שפה טבעית, עיבוד שמע, עיבוד של נתונים וסנסורים של בינה מלאכותית יוצרת ועוד".

ליצירת קשר עם קבוצת רדי (Ready Group) לחצו כאן.

לפרטים נוספים על הכנס ולהרשמה אליו לחצו כאן.