"רוב פרויקטי ה-AI נכשלים; ניקוי וטיוב נתונים עם BI – קריטיים להצלחה"

"כניסת הבינה המלאכותית היוצרת (GenAI) לעולם ה-BI – הביאה לטיפול מעמיק ונרחב יותר בדאטה, וביותר פשטות, אבל הביאה עימה עוד אתגרים. התחום טרם הבשיל. כולם מתעניינים ב-AI, קל להבין את התועלת שבה, אבל האתגרים נוכחים ומגבילים: מחקרים מעלים שרוב פרויקטי ה-AI, כ-80% מהם, נכשלו ב-2024, רבים בשל דאטה לא איכותי, אך חלקם גם מחוסר ערך עסקי. כלי BI יכולים לשפר מצב זה, כי הם מתמודדים עם הדאטה – כמות, מורכבות ושונות הנתונים – בצורה טובה יותר, ומספקים יכולות שירות עצמי למשתמשים, עם ניראות טובה יותר לארגון", כך אמר עמית סיון, מנכ"ל קליק ישראל.

"הדאטה", אמר, "היה חשוב תמיד, וכונה 'זהב' ו'נפט'. אלא שבחלוף השנים, מורכבות, חשיבות וכמות הנתונים צמחו, וגדל הפער בין הדאטה ויכולת הניתוח המוגבלת שלו". לדבריו, "המוגבלות נוצרה בשל כמה בעיות: טכנולוגית, תשתיתית, קיבולת האחסון ומגבלות התלויות בבני אנוש. כניסת ה-GenAI החריפה את המצב, בשל הבעיה של 'זבל (נתונים שגויים) נכנס – זבל יוצא'. לדוגמה, חברת ביטוח בארה"ב פיתחה מודלי שפה גדולים (LLMs) שסיפקו למטופלים המלצות שגויות, עד כדי סכנת חיים. מקדונלד'ס הפסיקה להשתמש ב-AI בעמדות ההזמנות מלקוחות, לאחר שהרובוטים שגו ב-20% מההזמנות ועובד אנושי נאלץ להתערב".

"הסיבות לכישלון – רבות", ציין סיון. "המשמעותית – איכות הדאטה לא טובה מספיק. סיבות נוספות: המנועים והמודלים של ה-LLMs לא בשלים מספיק; הלקוחות הגדירו תרחיש עסקי מורכב מדי, או לא ברור מספיק; הצורך לטפל בסוגי נתונים שונים, ממקורות ובתצורות שונים, שיש לחברם; פרויקטי AI שלא השיאו ערך עסקי, או שעלותם הייתה יקרה מדי ביחס לתוצר; וגם – שהארגון לא יודע לקבוע יעד מדיד ומדויק".

"השימוש ב-AI יגדל ויביא תועלות"

"תשתית BI טובה יכולה לסייע ל-AI להתמודד עם כמות, מורכבות ושונות הדאטה", ציין סיון. "ראשית, כי יש סכימת נתונים מטויבת ומאונדקסת, ושנית בשל הערך העסקי המיידי לכל עובד. המשתמש העסקי יכול לנתח נתונים בלא לבנות לוח מחוונים (דשבורד), כשה-AI עונה לשאלות בשפה חופשית, או מוצאת אנומליות בדאטה. להערכתי, בשנים הקרובות ה-AI תתפוס מקום יותר משמעותי כמעט בכל ארגון, כשהמשתמשים יבינו כיצד ומה הם יכולים לחלץ ממנה, ובאופן יותר ממוקד ויעיל. הם ישלטו על הבקרות, יכתיבו את הכללים והחוקים, וכך יביאו ערך אמיתי. השימוש בסוכני AI יפרוץ לחיינו: תרחיש נפוץ יהיה זה שבן אנוש יידע לומר לסוכן ה-AI מהיכן לאסוף את הדאטה, באילו בקרות להשתמש, והוא יבנה תהליכים שישלבו שכל אנושי ומלאכותי. שני אתגרים נוספים יהיו לטפל בכך בזמן אמת, ולשלב נתונים פנימיים וחיצוניים".

קליק ישראל פועלת בארץ מאז 2003. ב-2010 קבוצת חילן רכשה את נציגות ענקית ה-BI השבדית-אמריקנית תמורת 13.7 מיליון שקלים. לחברה יותר מ-1,400 לקוחות בישראל, יותר ממאה מהם – ארגוני אנטרפרייז. ביניהם: גופי ביטחון, בנק הפועלים, משרד השיכון והבינוי, לובינסקי, הפניקס, מנורה מבטחים, סופר פארם ועוד. לפי STKI, קליק (Qlik) מדורגת זה 14 שנים כמובילת שוק ה-BI וניתוח הנתונים בישראל.

ב-2019 קליק העולמית רכשה את אטיונטי הישראלית תמורת 560 מיליון דולר, ועל בסיסה הקימה מרכז מו"פ בארץ. ב-2024, לאחר שקליק העולמית רכשה את טאלנד (Talend) – העוסקת באינטגרציית נתונים – קליק ישראל רכשה את פעילות טאלנד בישראל במיליוני שקלים.

"זהו חיבור טבעי", הסביר סיון, "בין המומחיות של קליק באינטגרציית נתונים, אנליטיקה, AI ולמידת מכונה – עם פתרונות האינטגרציה ואיכות הנתונים של טאלנד. כך, אנו מציעים פלטפורמת דאטה מקצה לקצה, וגישה חדשה לניהול וניתוח נתונים".

השנה קליק העולמית רכשה את אפסולבר (Upsolver) הישראלית, בעשרות מיליוני דולרים.

זכייה ברובד 5 בנימבוס

סיון מונה למנכ"ל קליק ישראל לפני שנתיים וחצי. הוא בחברה יותר מעשור, ושימש סמנכ"ל לקוחות ושותפים עסקיים.

"זכינו ברובד 5 בנימבוס, הענן הממשלתי", סיפר. "בשל המעבר לענן, אתגרי הטיפול בנתונים רק גדלים. יש לממשלה כמויות נתונים עצומות והם צריכים ורוצים תובנות עסקיות, שירות עצמי ולהנגשה של נתונים לאזרחים. נענה על אתגרים אלה".

"אנחנו חברה העוסקת ומבינה בתחום הטיפול בנתונים, לא באנו רק למכור טכנולוגיה. להבדיל מספקים אחרים המאלצים 'נעילת ספק', אנו אגנוסטיים ומדברים עם כל פלטפורמת ענן, כלי ה-BI ומנועי ה-AI שבשוק", סיכם סיון.

"למרות האתגרים ברמה הבינלאומית ובישראל – סיימנו את 2024 עם גידול של 25% בפעילות והוספנו 90 לקוחות חדשים. להערכתי, נצמח ב-2025 בשיעור דו-ספרתי. המלצתי לכל ארגון – גם לזה שבלי אסטרטגיית AI – להשקיע בתחום ולקפוץ למים כבר היום, כדי לבנות תשתית טיפול בנתונים שתיושם עד סוף העשור".