"מנמ"ר שלא העביר את ה-AI לייצור ב-2024 – לא עשה עבודתו"
כך אמר טל שחר, מוביל תחומי דאטה ו-AI ב-Customer Success של יבמ העולמית, כשדיבר בכנס GenAI של אנשים ומחשבים, שנערך באחרונה ● לדבריו, "אנו כמעט בגל הבא של ה-AI, והחדשנות היא מטורפת"
"בינה מלאכותית ובתוכה, בינה מלאכותית יוצרת, GenAI, אינן עוד מילות באזזז, אלא מושגים משני עולם. כל מנמ"ר נדרש לעצור לרגע ולבחון את עצמו: האם הוא עשה בארגונו מספיק בתחום הבינה המלאכותית? 2023 הייתה שנת הניסוי בתחום, אבל מי שלא העביר את ה-AI שלו לייצור ב-2024 – לא עשה את עבודתו. בשנה החולפת היו גם אכזבות, כי לא כל הקסם שהובטח – מומש. למרות זאת, הפוטנציאל הגלום בתחום – הוא אדיר", כך אמר טל שחר, מוביל תחומי דאטה ו-AI, ב-Customer Success של יבמ (IBM) העולמית.
שחר דיבר בכנס GenAI של אנשים ומחשבים, שנערך באחרונה באולם איסט בתל אביב. את הכנס הנחו אמיר רסקין, יועץ אסטרטגי לדאטה, ניתוח ו-AI, ויהודה קונפורטס, העורך הראשי של אנשים ומחשבים.
שימוש בה יביא להתייעלות כלכלית של עד 4.4 טריליון דולר בשנה. GenAI. צילום: Shutterstock
AI פלוס – הדרך הנכונה למימוש התחום
לדברי שחר, "אנו כמעט בגל הבא של ה-AI, והחדשנות היא מטורפת. רבים מהארגונים דוגלים בשיטת 'פלוס AI', משמע – להוסיף בינה לתהליך קיים. אבל זה מובילנו רק מעט קדימה. הדרך הנכונה למימוש התחום היא 'AI פלוס', עם חשיבה מה הארגון יעשה קדימה, איך לשנות את הארגון בשל הטמעת AI, מה היתרונות ואיך לנצל אותם".
"לפי מקינזי, שימוש בבינה מלאכותית יוצרת יביא להתייעלות כלכלית של עד 4.4 טריליון דולר בשנה", אמר שחר. "כל ארגון רוצה להתייעל ולשפר את השירות שלו, אולם זה לא כל כך פשוט. ארגונים הוסיפו AI לתהליך, אבל כדי להגיע למלוא מימוש הפוטנציאל, צריכים סוכני AI".
"יש הרבה חלקים מורכבים בתחום", ציין, "ולכן, נדרש לשבת ולחשוב: מהו המקרה שהטמעתה של הבינה המלאכותית תשיא ערך עסקי בר-השגה. כדי שזה יקרה, צריך לעשות דברים אחרת: למשל, לא שצא'ט ישיב תשובות מוויקיפדיה, אלא להעניק חווייה אנושית. למשל, מפתחים העובדים עם עוזר קידוד אישי, מה שמייעל את עבודתם בסדרי גודל. יבמ הניבה חיסכון של 2 מיליארד דולרים ב-2024, בשל שימוש פנימי ב-AI".
"יש ערך בדאטה הארגוני שאינו ברשת", ציין שחר. "האתגר הוא כיצד למצוא את המודל המתאים ביותר שאליו להכניס את הדאטה. גישת יבמ גורסת לעשות שימוש במודלים רבים, Granite – של יבמ, ומודלים אחרים, וגם: לא להמציא, אלא להשתמש במודלים קיימים".
עלויות מופחתות משמעותית וחיסכון בזמן
לדבריו, "השקנו ב-2024 את InstructLab, פלטפורמה שתומכת בפיתוח וכוונון מודלי בינה מלאכותית בצורה נגישה ופתוחה. באמצעותה, ארגונים יכולים ללמד את מודל השפה ידע, או יכולות חדשות – מהמידע הארגוני, בגישת הקוד פתוח. זאת, בעלויות מופחתות משמעותית וחיסכון בזמן במעבר בין מודלי שפה גדולים (LLMs) למודלי שפה קטנים (SLMs). למשל, לו נשכור GPT שיסכם את השיחות של נציגי שירות הלקוחות, עלותו השנתית תעמוד על חצי מיליון דולר. אבל לו ניקח מודל קטן של GPT, העלות תעמוד על עשירית מהסכום. שימוש ב-Granite 3.1, יעלה עוד פחות – 3,000 דולר בשנה".
"עם watsonx.ai שלנו, אנו מסייעים לארגונים לפתח שירותי AI ולפרוס אותם ביישומים – עם אוסף של ממשקי API, כלים ומודלים", סיכם שחר. "הגל הבא בעולם חדש זה הוא הסוכנים – הם לא רק עונים תשובות טקסטואליות, אלא חושבים על התשובה, בודקים את עצמם ומתכננים את הצעד הבא. ארגונים חייבים לעשות את הקפיצה למים בתחום".
גם עם תקציבי עתק. לא מכיר ארגון בישראל שיישם AI
1) מה זה בדיוק אומר ״להעביר את AI לייצור״??? 2) יבמ עדיין קיימת???
איש מכירות
נו באמת, עוד אחד שהוזמן מטעם לברבר על נפלאות הAI תחסוך מאתנו.