בכנס של G-Stat הוצג מקצוע חדש: מומחה דאטה ובינה מלאכותית

בעולמות הדאטה והבינה המלאכותית של היום, "אפקט הפרפר" אינו מטאפורה פילוסופית אלא מציאות עסקית. שינוי קטן בארכיטקטורה, הגדרה לא מדויקת בשכבה הסמנטית או הנחיה שגויה לסוכן עלולים להפיל פרויקט שלם, ואילו דיוק מדוד מביא לאימפקט גדול. סביב התמה הזו התכנסו ב-11 בנובמבר מנהלים, אנשי טכנולוגיה ומומחי נתונים בכנס "Data & AI Connect: אפקט הפרפר", שיזמה והפיקה חברת G-Stat במשרדי RISE בתל אביב.

את הכנס הנחתה ענבר ברלד, סמנכ"לית G-Marketing & Business Solutions ב-G-Stat, שהציגה את הפתיח לדיון המרכזי: השינוי המבני העמוק שעובר על התעשייה. היא עסקה באופן שבו התפתח תפקיד הדאטה אנליסט, ובצורך להכשיר ולנהל את אנשי הנתונים לעבודה עם בינה מלאכותית.

עידן ה-DAS: מקצוע העתיד של עולם הדאטה

צוות הזוכות בפרויקט הגמר על Claude, אנליסטיות ב-G-Stat שהוכשרו ב-G-Academy: יעל דרינגר, אנג'ליקה סולומק ונועה גרשנזון. צילום: אמיר גנות, Video Art

במושב הפתיחה שרטט אפרים גולדין, מנכ"ל G-Stat, תמונת מצב מטרידה של השוק: אף שרוב הארגונים מתנסים ב-AI, פחות מ-10% מצליחים להשפיע משמעותית על הרווח, ורוב הפיילוטים כלל לא מגיעים לייצור בשל חוסר מוכנות ארגונית. גולדין תיאר את גודל השעה בארגוני הנתונים: "אני באופן אישי לא כתבתי שורה אחת של קוד מתחילת השנה. הידע בקוד הפך למיותר, והתפקיד של הדאטה אנליסט הוא תכנון, לדעת איך לבקש, איך לבקר ולהקטין את הסיכון לטעויות".

המענה לכך, לדבריו, הוא מקצוע חדש: DAS, Data & AI Specialist, עם שני פרופילים מרכזיים, DAS Analyst ו-DAS Developer. גולדין הציג בכנס את פרויקטי הגמר הזוכים של אנליסטים מ-G-Stat שהוכשרו ב-G-Academy לתפקיד, ובראשם מערכת מבוססת Claude שפותחה על נתוני אמת של הלמ"ס ומשרד התחבורה על תאונות דרכים, והציגה ניתוחים וערך כלכלי. הוא גם סיפר כי G-Stat נבחרה לאחרונה כ-Claude Select Services Partner של אנת'רופיק, ומבצעת פרויקטים מקצה לקצה על גבי המודלים של החברה.

שני מזוז-אלגרבלי, סגנית מנהלת חטיבת G-Marketing, פירטה את ארבעת המסלולים לליווי היחידה העסקית. אסף אלקן, מנכ"ל G-Academy וסגן מנהל חטיבת G-Risk ב-G-Stat, הציג את ה-DAS כמקצוע שמשלב בקרה על אמינות תוצרי AI עם הזדמנות ליצור מסלול כניסה לג'וניורים בתעשייה. במסגרת ההכשרה המעשית, לדבריו, המשתתפים לומדים לפתח, לתקף ולנטר מערכות דאטה ו-AI בסביבה שמדמה עבודה ארגונית.

דלית בראון, המשנה למנכ"ל G-Stat, התייחסה לשינוי בתהליכי הגיוס של אנשי דאטה: "צריך לבחון מועמדים לפי כישורים ולא לפי כלים. את הקוד כבר כותב ה-LLM, ולכן מה שחשוב היום הוא בקרת נתונים, הבנה עסקית, חשיבה אנליטית וסקרנות". לדבריה, מערכות חדשות מדמות סביבת עבודה אמיתית עם משימות וכלי AI, ומאפשרות למנהל המגייס לבדוק את המשימה, לראות את מהלכי המועמד ולקבל ציון והתפלגות שמפיקה בינה מלאכותית.

בראון הזהירה גם מהזנחת הג'וניורים: "87% מהמשרות היום הן לבכירים ולדרגי ביניים. בעוד ארבע-חמש שנים לא יהיו לנו דרגי ביניים. צריך לגייס ג'וניורים ולהכשיר אותם לתפקיד האנליסט החדש".

איפה ה-AI פוגשת את הנתונים?

קהל המשתתפים בכנס Data & AI Connect של G-Stat. צילום: אמיר גנות, Video Art

אירנה ספיבק, AI & Data Strategy Leader, לקחה את הקהל למסע ארכיטקטוני והסבירה מדוע הפעלה של LLM לבדו מול נתונים גולמיים מובילה לכישלון. הפתרון לדבריה: הקמת "חדר בקרה" שכולל שכבה סמנטית אחידה, שילוב פלטי מודלים כמוצר נתונים ושימוש ב-RAG לשליפה מדויקת של מידע.

מתיאוריה לפרקטיקה: הדגמה חיה ופאנל

אחרי הפסקת הקפה עלה לבמה דרור פינדר, יועץ AI, להרצאה מרכזית בשילוב הדגמה חיה: "להקים סוכן דאטה ב-10 דקות, ומה שיפיל אותו ביום שני בבוקר". פינדר פירק יחד עם הקהל את האתגרים של היום שאחרי ההקמה, החל מבעיות הרשאות, דרך היעדר שכבה סמנטית ועד לשינויי סכמה פתאומיים.

את הכנס חתם פאנל מומחים בהנחיית גולדין, שבו השתתפו בכירים שמיישמים דאטה ו-AI בארגוני אנטרפרייז: יפית בן חיים, מנכ"לית Points; אניה סורוקין, ראש תחום הדאטה וה-AI בקבוצת שטראוס; דרור יתח, מנהל האנליטיקה במנורה מבטחים; ויוני דניאל, Customer Engineering Manager בגוגל. חברי הפאנל הדגישו פה אחד כי בעולם החדש השליטה הטכנית בקוד הפכה למשנית לערך העסקי: היכולת להבין לעומק את צורכי הארגון, להכיר את העשייה בפועל ולחבר את כל המערכות לפתרון ישים בשטח.

לפי המארגנים, הכנס הותיר למשתתפים ארגז כלים מעשי ותובנות להמשך הדרך. המסקנה שעלתה בו: העתיד שייך לארגונים שיודעים לשלב נכון בין חדשנות טכנולוגית, ארכיטקטורה מוקפדת וההון האנושי.

רוצים להטמיע פתרונות דאטה ו-AI בארגון שלכם? להשארת פרטים ולמידע נוסף באתר של G-Stat לחצו כאן.