תואר חדש באקדמית ת"א-יפו: יישום מדעי הנתונים ו-AI

המכללה האקדמית תל אביב-יפו פותחת מסלול חדש ללימודים לתואר ראשון ביישום מדעי הנתונים ובינה מלאכותית. הלימודים יהיו במסגרת בית הספר למערכות מידע במכללה, בראשותה של פרופ' רות גפני.

הדגש בתואר יהיה על יישום בינה מלאכותית בארגונים – לא מהזווית של האלגוריתמים, אלא מהצד של הבנת המערכות וכיצד להטמיע בהן את ה-AI. "כיום יש ביקוש בתעשייה לשורה של תפקידים, שבהם לא מספיק להבין מה זה AI, אלא נדרש להבין מערכות, נתונים, משתמשים, תהליכים ומדדים", אמרה פרופ' גפני.

גפני מסבירה שהתואר מציע שילוב ממוקד בין מדעי הנתונים, יישומי בינה מלאכותית והבנה מערכתית של האופן שבו פתרונות נתונים ו-AI מוטמעים בתוך מערכות קיימות בארגון – לא רק כמודל "שעובד במעבדה", אלא כתהליך מלא, מקצה לקצה, שמגיע עד לתוצאה מדידה. "באקדמיה אפשר למצוא תוכניות רבות סביב מדעי הנתונים או בינה מלאכותית, אבל לרוב הן נשענות בעיקר על זווית הנדסית-אלגוריתמית או על בסיס סטטיסטי-מתמטי כבדים", אמרה גפני. לדבריה, "תוכניות הלימודים שמות פחות דגש על השאלה הקריטית: כיצד הפתרון מוטמע ומשתלב בתוך מערכות מידע ותהליכים ארגוניים?".

התואר החדש, שאותו תוביל ד"ר הוואנה ריקה, יעסוק מהגדרת הצורך, דרך עבודה עם נתונים אמיתיים, ועד ליישום והטמעה של יכולות AI במערכות קיימות, תוך מדידת ערך, הצגת תוצאות, הכרה בסכנות הקיימות והעלאה למודעות של שימוש בבינה מלאכותית באופן אחראי.

האתגר המשמעותי: לייצר תובנות עם ערך אמיתי

"בעשור האחרון", ציינה פרופ' גפני, "ארגונים עברו משלב איסוף הנתונים לשלב שבו השאלה המרכזית היא מה עושים איתם". לדבריה, קיימים מגוון דשבורדים וכלים שמציגים סטטיסטיקות של נתונים, אבל האתגר המשמעותי הוא לייצר תובנות עם ערך אמיתי מהמידע שיעזור לקבל החלטות טובות יותר, לייעל תהליכים, לשפר שירות ולתמוך בצמיחה. "מנוע השינוי המרכזי ביותר בשנים האחרונות הוא הבינה המלאכותית, ובפרט הבינה המלאכותית היוצרת ומודלי השפה, שמאפשרים להפוך דאטה ארגונית ותהליכי עבודה לאוטומטיים, חכמים ויעילים", אמרה.

היא ציינה שאם בעבר, מדעי הנתונים התמקדו בעיקר באנליטיקה ומודלים חזויים, השנתיים האחרונות הביאו איתן שינוי פרקטי: מודלי שפה, RAG, כלים ג'נרטיביים וסוכנים נכנסו למערכות שירות, תפעול, ידע ארגוני, פיתוח ו-IT. "היכולות להבין אילו שימושים מתאימים למודלי שפה, איך בוחרים כלי או מודל, כיצד מחברים נתונים ארגוניים למודל, איך מודדים את הערך ולמידה עצמית להתעדכנות מתמשכת בתחום הפכו למיומנויות ליבה חשובות והכרחיות", אמרה גפני.

פרופ' גפני ציינה שהדגש בתואר הוא על מיומנויות עבודה עם כלי AI ומודלי שפה לצרכים יישומיים, לצד הבנת ההיבטים המערכתיים של שילובם במערכות המידע.

התואר אושר על ידי המועצה להשכלה גבוהה והלימודים יחלו בשנה האקדמית הבאה, שתחל באוקטובר הקרוב.