STKI: כך צריכים המנמ"רים להיערך למהפכת ה-AI הבאה

הדור הבא של מהפכת הבינה המלאכותית הוא האינטרנט של הסוכנים (Agentic Web), כלומר השלב הבא בהתפתחות האינטרנט וה-AI. זה יהיה עידן שבו סוכני בינה מלאכותית מבצעים פעולות ייעודיות, מתקשרים זה עם זה ומנהלים תהליכים באופן עצמאי, לפי מטרות ובקשות שהוגדרו להם, ולאורך כל שלבי הפעילות נשמרים תהליכי שליטה ובקרה של בני אדם.

כתוצאה מכך, המנמ"רים יצטרכו להתאים את ארכיטקטורת ה-IT הארגונית ולהיערך לעידן החדש. זו אחת התובנות המרכזיות שהוצגו בכנס השנתי של חברת הייעוץ והמחקר STKI, שנערך בשבוע שעבר.

לפי התחזית שהוצגה בכנס, בתוך חמש שנים יצטרכו ארגוני ה-IT, בהובלת המנמ"רים, להכין את תשתיות המחשוב והמידע שלהם לעולם של סוכנים שמסוגלים לנהל תהליכים שלמים בארגון, ולא רק לבצע משימות נקודתיות כפי שקורה כיום. ארגוני ה-IT יצטרכו לעקוב אחר ארבעה תהליכים מרכזיים שצפויים להבשיל בשנים הקרובות: בשלות התיאום בין סוכנים, מנגנוני בקרת אמון, מוכנות מערכות הליבה ומודלי התמחור של הספקים.

מהו האינטרנט של הסוכנים?

במצגת המרכזית, שהוצגה בפתיחת האירוע, תואר האינטרנט של הסוכנים כגל החמישי בהתפתחות הרשת, והשלב שבא אחרי עידן האינטרנט של הדברים (IoT). יחידת הבסיס בעולם החדש תהיה סוכן תוכנה מכוון מטרה, והאדם יעבור מתפקיד של מפעיל מסכים לתפקיד של מי שמגדיר את המטרה ומפקח על ביצועה.

האתגר המרכזי של המנמ"רים יהיה תיאום בין פרוטוקולים, שיאפשרו למערכות המחשוב, לאפליקציות ולסוכני ה-AI לתקשר זה עם זה ולעבוד יחד. העידן החדש גם מעניק משמעות רחבה יותר למושג האוטונומיה של הסוכנים, ולפי התפיסה שהוצגה בכנס אפשר להבחין בשלושה סוגים של סוכנים אוטונומיים:

• הסוג הראשון הוא סוכן כללי, שמבצע משימה שהוגדרה מראש ומחזיר תשובה תחת פיקוח אנושי. דוגמאות לכך הן ביצוע מחקר, סקירת קוד או הפקת שאילתות למסדי נתונים.
• הסוג השני הוא מתזמר סוכנים (Orchestrator). סוכן מסוג זה מפרק את המטרה למשימות משנה, מפעיל סוכנים מתמחים ומאחד את התוצאות למענה כולל.
• הסוג השלישי הוא סוכן אוטונומי, שמנהל רצף של פעולות הכולל תכנון, ביצוע, בדיקה ועצירה. זהו הסוג המתקדם והאוטונומי ביותר.

בכנס הודגש כי בכל תהליך יש להחליט היכן ממוקם כל סוכן על רצף האוטונומיה, ואילו סמכויות יוענקו לו. כלומר, גם כשהסוכנים פועלים באופן עצמאי, מידת האוטונומיה שלהם והגבולות שבהם הם פועלים צריכים להיקבע על ידי בני אדם.

הגישה הזו נובעת גם מההבנה שמודלי AI מסוגלים להפיק תשובות שנראות סבירות, אך עלולות להיות שגויות, וזהו סיכון משמעותי במיוחד בתחומים כמו כספים ובריאות. לכן, הגישה המקצועית מחייבת כיום שתי שכבות של בדיקה ובקרה: הראשונה לפני הפנייה לסוכן, כדי להעריך את רמת הבטיחות, את העלויות ואת צריכת הטוקנים, והשנייה אחרי ביצוע המשימה, כדי לבדוק את פעולת המערכת ואת התוצאות שהתקבלו.

אתגרי התמחור, הספקים והמשילות

לצד האתגרים הטכנולוגיים, המנמ"רים יצטרכו להתמודד בשנים הקרובות גם עם שינויים במודלים העסקיים וביחסים עם ספקי התוכנה. אחד האתגרים הוא התמחור: מודל הרישוי המסורתי, שמבוסס על מספר המשתמשים, מאותגר כשסוכנים מבצעים חלק ניכר מהעבודה במקום בני אדם. החלופות האפשריות הן תמחור לפי היקף השימוש או לפי תוצאה מאומתת. לכן, כדאי למנמ"רים להביא את השינוי בחשבון כבר בניסוח החוזים הבאים עם הספקים.

אתגר נוסף הוא מערכת היחסים עם ספקי הטכנולוגיה, ובעיקר השאלה אם לרכוש פתרונות מוכנים או לפתח אותם בתוך הארגון. ההערכה היא שרוב הארגונים ישלבו סוכנים של ספקים שונים לצד פיתוחים עצמיים, ולכן חשוב להקפיד על תקנים משותפים ועל מדיניות משילות אחידה. מעל לכל, המנמ"רים יצטרכו לגבש אסטרטגיה מקיפה לתכנון ולהטמעה של תהליכי AI שלמים בארגון. בלי אסטרטגיה כזו, ריבוי הסוכנים והפתרונות עלול ליצור כאוס טכנולוגי ולפגוע ביכולת השליטה והניהול של המנמ"ר.

השורה התחתונה של המצגת המרכזית בכנס הייתה ברורה: הסוכנים הם שמבצעים את הפעולות, אבל האחריות לתוצאות נשארת בידי בני האדם. מסר חשוב נוסף היה שבכל שלב של מהפכת ה-AI המנמ"ר נשאר המוביל, ועליו ללמוד את הטכנולוגיות החדשות, להבין את משמעותן ולהכין את הארגון כולו למהפכה הבאה.