השבועות האחרונים היוו מרוץ אינטנסיבי בכל הקשור לכלי בינה מלאכותית בעולם שיצר כמה ראשי חץ מעניינים במיוחד, כאשר גוגל העלתה גרסה חדשה לפלטפורמת הבינה המלאכותית שלה – GEMINI, המאפשרת יכולות מתקדמות כגון מנוע חיפוש שמציע סקירה מלאה של הנושא שחיפשתם בנוסף לקישורים; עוזרת אישית וירטואלית המנהלת שיחה קולית טבעית – דמיינו את העוזר האישי אבל עם יכולות שיחה של בן אדם; סיכום אינטליגנטי של כמות עצומה של מיילים בבת אחת; חיפוש באמצעות תמונה (ואפילו וידאו) במקום בעזרת טקסט (מולטימודאלי); ניהול צ'אטים עם AI באפליקציות כמו וואטסאפ; יצירת סרטוני וידאו ברזולוציה גבוהה בהנחיות טקסט בלב; כלים חדשים ליצירת מוזיקה – וגם שבב בינה מלאכותית מדור חדש בשם "טריליום".

לעומתה הכריזה OpenAI על הגרסה החדשה של OpenAI, שעל מודל הבינה המלאכותית שלה מתבססת גם מיקרוסופט. היא ניסתה להקדים את גוגל ולהכריז על מודל מהיר חדש משלה בשם GPT-4o, וכן על עוזרת קולית שמתקשרת כמו בני אדם, יכולה "להבין רגשות", לתרגם בזמן אמת ואפילו לשנות את טון קולה לפי ההקשר. לאחר האירוע, מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, פרסם ב-X מילה אחת בלבד: "היא" (Her) – סרטו של ספייק ג'ונז, המציג רומן בין גבר לסייעת וירטואלית בטלפון.

עד היום הגרסה (החינמית) הנפוצה בעולם ובישראל למחשב ולסמרטפון, הייתה ג'מיני 1.0 פרו. ג'מיני 1.5 פרו מתוכנת כשירות בתשלום, שיהיה זמין מעתה ב-35 שפות ב-150 מדינות, כולל בעברית. עוד הציגה גוגל את ג'מיני 1.5 פלאש החדשה – מודל AI בעל משקל קל יותר ומהיר מהפרו, ומצטיין במיוחד במשימות כמו יישומי צ'אט, סיכום טקסטים, יצירה אוטומטית של כתוביות תמונה וידאו, חילוץ נתונים ממסמכים, טבלאות ארוכות ועוד.

כנראה גם שזה לא הסוף ובקרוב נשמע על פיתוחים של אפל (שמצידה גם הכריזה על שיתוף פעולה עם OpenAI) ואנטרופיק ועוד חברות המייצרות מודלים בבינה מלאכותית. אבל כל השפע הזה והזמינות והמחירים הנמוכים של כלי הבינה המלאכותית שמדי יום אנו שומעים על כלי חדש, הם פחות רלוונטיים לעולם העסקים או לארגונים וסוכנויות ביטוח הנדרשות ליכולות בינה מלאכותית ברמה אחרת. זה נחמד שאפשר לייצר וידאו מטקסט או תמונה ולכתוב קופי חדש בפחות מדקה לקמפיין, אבל כשאנחנו מדברים על עסק, אין לנו אפשרות למרווח טעויות, אין לנו אפשרות לא לתת מענה לאבטחת מידע וכמובן ממשקים.

יעילות, ליבה עסקית, חדשנות, ראייה לעתיד

כיצד מורידים את החשש בארגון וכיצד ניתן להטמיע כלים חדשים בארגון על פי מתודיקה המכילה ארבעה יסודות ברורים וחשובים:

יעילות – נשמע כל כך ברור מאליו שלפעמים אנחנו מפספסים את החשיבות או המטרה של הפרויקט שרצינו. אחת המטרות היחסית הקלה בהטמעת כלי בינה מלאכותית היא ביכולת שלו להשיג יעילות לעסק בין אם הוא מבצע כמות פעילות ובזמנים שעובד לא מסוגל או שהוא מפנה את העובדים לביצוע והספקים נוספים.

בפרויקט מסוים לדוגמה הוטמעו כלי ChatGPT בצוותי העבודה בארגון ונקבע יעד מינימלי של 10% שיפור בפרודוקטיביות במגוון פעילויות – פיתוח, שיווק, מכירות. כדי להצליח לאורך זמן יש צורך להקים צוות קבוע שדן ובודק את ההצלחות והכישלונות. יתרון נוסף בצוות קבוע הוא הכנסת כלי עזר מבוססי AI נוספים לצורך עבודת הצוות, התקשורת וניהול המשימות, כך שהארגון מרוויח פעמיים.

יעילות הינה המטרה הראשונה שכלי בינה מלאכותית יכול לסייע לארגון בין אם בהורדת שיחות שירות, בין אם בביצוע קמפיינים אפקטיביים יותר ובין אם בפנייה ליותר לקוחות. בכל המקרים צריך להגדיר יעדי התייעלות ריאליים ומדדי ביצוע ברורים.

ליבה עסקית – שילוב הכלים בליבה העסקית תוך שימת דגש לדאטה ולצורך העסקי. לאחר שהתנסינו בכלים והצגנו שיפור בפרודוקטיביות, השלב הבא הוא לאמץ כלים לתוך הליבה העסקית שיכולה להיות השיווק בפלטפורמות השונות ועד ביצוע פעולות המכירה למול הלקוחות.

עקב היכולת להבין ולייצר טקסט במהירות, משתלבת הבינה המלאכותית באזורים אלו ומאפשרת ביצוע קמפיינים מהירים ומדויקים בשינויים שנעשו ונדגמו על ידי בינה מלאכותית. ניתן להתאים במהירות את האתרים, הסרטונים ועוד באמצעות בינה מלאכותית ובכך לתת לכלים להבין ולייעל גם את הפעילויות של הליבה העסקית.

לדוגמה, בחברה שרוצה להתחיל בהטמעת כלים ומעוניינת לדעת מהיכן להתחיל, אנו המלצנו על ניתוח שיחות המוקד ומשם לבנות עץ מדויק המראה מה הקטגוריות, מה הסגמנט של הלקוח והנציג וניתוח כל המלל מהשיחה להבנת תוצאות עסקיות מידיות.

יכולות מתקדמות של LLM בעברית מאפשרות הפיכה של כל השיחות במוקד (וככול שהוא יותר גדול, כך זה משמעותי יותר), שברוב המקרים מאזינים בממוצע ל-5%-7% מכלל השיחות לדאטה מובנית שמאפשרת ניתוח והסקת מסקנות חשובות על העסק. לדוגמה, ניתן להבין היכן התהליך שבו מרבית המשאבים מושקעים מסך הפעולות במוקד, ולשפר באמצעות בוטים או שינויים תפקודיים בעסק.

באחד הארגונים שביצענו את הניתוח הבנו מהר מאוד כי שיחת התיאום לאחר הפעילות גוזלת הרבה משאבים שניתן לבצע באוטומציה של הפעילות המבוססת על בינה מלאכותית בשפה חופשית ובכך גם מקצרת זמנים, גם חוסכת משאבים וגם הלקוחות מרוצים ממענה בזמן הנוח להם ובאופן מהיר ואינטואיטיבי. כמובן שכל המענה הופך לדאטה חדשה לארגון לבדיקה מתמדת של השינויים וצווארי הבקבוק.

חדשנות – כיצד ממנפים את הפרויקט וההטמעה לצורך חדשנות ויצירת מוצרים ונישות חדשות המתבססות על הכלים השונים. קצב התקדמות הטכנולוגיה הוא רב ולכן ישנה חשיבות לאימוץ חדשנות והתנסות בכלים חדשים בתהליכים העסקיים. חלק מהכלים ניתנים להטמעה גם בחברות קטנות-בינוניות עקב הרצון של החברות לאמן את הכלים ולכן הן מציעות זאת במחירים חודשיים סבירים. כלים לדוגמה יכולים להיות מניתוח רגשות בזמן שיחה ויכולת לנתח מה כוונת הלקוח בשיחה ובכך להמליץ למוכרן שיטות שונות להגדלת המכירות, או ניהול ידע ארגוני בשפה חופשית על פלטפורמות הארגון ועד חיתום דיגיטלי מלא.

חדשנות יכולה לקצר לנו את הדרך בלא מעט פעילויות. צריך רק לנסות ולהבין שייתכנו גם כישלונות. הכוונה בסעיף זה שגם אם הארגון מממש ופועל להחדרת כלי בינה מלאכותית באופן מדורג ומנוהל, צריך כל הזמן אוזן קשבת להתפתחויות ולשינויים ולגלות גמישות בהחדרת תוספות וכלים נוספים במידה והם מתאימים לתהליך או לאסטרטגיה העתידית.

ראייה לעתיד – בהרצאות שלי אני אומר: "החוכמה היא לא להשתמש בכלי בינה מלאכותית בארגון, החוכמה היא להפוך את הארגון למבוסס בינה מלאכותית". לכן אנו חייבים כל הזמן להביט קדימה בשני מובנים – כיצד כל פתרון יקדם וישפיע בעתיד על הארגון, וכל הזמן להיות קשובים לשינויים ולהתקדמות טכנולוגית שיכולה לעשות את ההבדל.

בבינה מלאכותית אסור להינעל על פתרון/טכנולוגיה ויש לבחון כל הזמן מה נכון יותר ואפקטיבי יותר לארגון. יש להתחשב במטרות העסקיות של הארגון, בתקציבים, בקצב השינויים הטכנולוגיים, ולכן בראייה לעתיד חובה על הארגון לבחור בספק שילך אתו לאורך הדרך, מבין ויודע לפתח ולהתמודד עם מודלים מורכבים בענן וכמובן אבטחת מידע. ראייה לעתיד תאפשר לעסק לבחור נכון ולהיות מותאם בקצב השינויים.

אני מזכיר שוב, שרוב הכלים והיכולות שאנו חווים באנגלית לא תמיד עובדים טוב בעברית. לכן חשוב לוודא שהיכולת הנדרשת יודעת ללמוד ולהתאים עצמה למודלי השפה המובילים בעברית, כמו אנטרופיק וג'ימיני, ולוודא שיש לחברה כוח אדם מספיק לדרישות שלכם, כי לאור קצב הגידול בביקוש יש מחסור במפתחים עם ידע ב-AI ויש מחסור בדאטה אנליסטים ומיישמי כלי AI. לכן תוודאו שלא ייווצר מצב שפתאום באמצע הפרויקט לא יהיה מי שיסיים אותו.

לסיכום, חשוב להבין שפרויקט בינה מלאכותית הינו פרויקט של ניסוי ותהייה והוא יכול להימשך תקופה ארוכה עקב המשכיות שנדרשת והצלחתו או בשל מעבר לפרויקט אחר. כדי שתוכלו לבנות אסטרטגיה נכונה תוך ראייה קדימה, חשוב להקפיד על ארבעת היסודות שכמובן משתנים ומותאמים לכל עסק ועסק, להתייעץ במקומות שאתם פחות מבינים ולא לפחד להתנסות.

• הכותב הינו מנהל קהילת עדיףTech