"בינה מלאכותית סוכנית תשפר 95% מפעילות הארגונים"

"בינה מלאכותית היא הטכנולוגיה המהפכנית ביותר שהופיעה בשנים האחרונות, והיא בעלת ההשפעה הגדולה והמהירה ביותר. הטמעה נכונה שלה עשויה להניב החזר השקעה מיידי – כספי, תפעולי, או בשיפור מדדים שונים כגון תפוקה, איכות שירות ושביעות רצון לקוחות. כבר כיום ארגונים חווים שיפור של 20% בתפוקתיות בשל שימוש בבינה מלאכותית יוצרת (GenAI), ובינה מלאכותית סוכנית (Agentic AI) תחולל מהפכה וצפויה להביא לשיפור של עד 95%", כך אמר שחר מרקוביץ', שותף ומוביל תחום טכנולוגיות במק'ינזי (McKinsey) ישראל.

מרקוביץ', שהיה בעברו אחראי הדיגיטל בבנק הפועלים וסמנכ"ל דיגיטל וטכנולוגיה באל על, דיבר בכנס GenAI for All. הכנס, בהפקת אנשים ומחשבים, נערך לפני ימים אחדים באולם האירועים איסט בתל אביב, בהנחיית יהודה קונפורטס, העורך הראשי של הקבוצה.

"באחרונה יש מעט אכזבה מכל הנושא", אמר מרקוביץ' שהמשיך וסיפר: "ובאחד הדו"חות שהוצאנו נכתב, ספק בהומור, כי 'GenAI נמצאת בכל מקום בארגון – חוץ מבשורת הרווח'. המטרה היא למצות את היכולות הטמונות בטכנולוגיה, ולשלב אותן עם ההיבטים העסקיים של הארגון. סוכני AI יכולים לעשות זאת – להביא להשפעה עסקית".

"הטכנולוגיה הופכת זולה וטובה יותר", ציין מרקוביץ'. "העלות שלה יורדת באופן מעריכי (אקספוננציאלי) והיא מתקדמת מהר מאוד. בעוד שבעולם הבינה המלאכותית היוצרת המערכת היא אקטיבית, הרי שבעולם החדש, של זו הסוכנית, המערכות הן פרואקטיביות, פועלות לבד, מחוברות ל-IT בארגון ומאפשרות לחולל דברים רבים יחד. לפיכך, בעוד ש-GenAI הביאה לשיפור של 20% בתפוקתיות, בעולם החדש – כל עובד אנושי יפעיל וינהל 20 סוכנים. כך, העולם צפוי לחוות שיפור מהמצב כיום, בו שימוש ב-AI מניב שיפור של 20%, לשיפור בשיעור 95%".

טכנולוגיה שמייעלת ארגונים וצפויה להביא להם סוף סוף רווחים מהבינה המלאכותית. בינה מלאכותית סוכנית. צילום: Shutterstock

"עדיין לא נוצר האימפקט העסקי המיוחל"

"בעבר", המשיך וציין, "צוותים גדולים היו כותבים קוד. היום, עם המעבר ל'מפעל סוכני AI', העובדים האנושיים יגדירו בכלליות את מתווה המערכת הדרושה, והסוכנים יתרגמו דרישות אלו למפרט טכני וארכיטקטוני. הגענו לעולם חדש, בו צוות אנושי קטן מפעיל 'צבא' של סוכנים, הנחלקים לפי נושאים – תיעוד, חוקיות עסקית, ניתוח ארכיטקטורה, תכנון מערכת חדשה, דרישות, ממשקים, צרכי משתמש, אינטגרציות, משרד אחורי, בסיסי נתונים, צוותי בדיקות ועוד".

כך, לדברי מרקוביץ', "בנק גדול בארה"ב עשה חידוש למיינפריים שלו. הבוטים כתבו מחדש ובאופן אוטומטי 80% מ-300 מיליון שורות הקוד".

"בנינו ללקוחותינו פלטפורמה", אמר מרקוביץ', "המאפשרת לנהל צוותי סוכני AI שכאלה. כך, בנק בדרום אמריקה החליף את מערכת הליבה הבנקאית שלו. עם צוות של 200 סוכני AI, הוא ערך את הפרויקט. העובדים האנושיים ראיינו את הארכיטקטים בבנק, הקליטו את הראיונות ונתנו לצוותי הבוטים. אלה 'תרגמו' את הראיונות לדיאגרמה ארכיטקטונית, עם תיעוד קוד קיים, ניהול, כתיבה טכנית ובדיקות וזו הדרך שבה הבנק ערך את הפרויקט תוך חיסכון של 200 מיליון דולרים".

על מנת להשיג השפעה עסקית בהטמעת סוכני ה-AI הסביר מרקוביץ', "יש להביא למיקוד. נדרש לרכז את כלל המאמצים באזור מסוים בארגון, למשל, במוקד שירות הלקוחות – ואז לפעול תוך קביעת יעדים עסקיים".

"יש כמה מפתחות להצלחה בפרויקטים של בינה מלאכותית סוכנית", סיכם מרקוביץ'. "יש להתייחס ל-AI כהליך שינוי עסקי ולא כאל עוד כלי טכני. יש להשקיע משאבים בהקמת מנגנוני בקרה, ניטור ומניעת הזיות. דרוש לבנות 'מפעל AI', שיבטיח מהירות פיתוח ושימוש חוזר ברכיבים, לטובת יעילות עסקית: 'מוח' שנועד לשפר התייעלות במוקד שירות, יוכל לעשות הליך דומה במערך המכירות, למשל. בעת המימוש, יש לעשות אותו על פלטפורמה פתוחה ומודולרית, כדי לא 'להינעל'. ולא פחות חשוב: ניהול סיכונים. בישראל הארגונים החלו לעבוד על בינה מלאכותית יוצרת וסוכנית – אבל, כמו בעולם, היוזמות עדיין לא מתורגמות לתוצאות, אין מיקוד ועדיין לא נוצר האימפקט העסקי המיוחל. להערכתי, ב-2026 ארגונים יעשו מהפכה בעבודה עם בינה מלאכותית סוכנית. אני קורא לארגונים להצטרף למהפכה – ולא להיוותר מאחור".