תחזיות ג’וניפר נטוורקס לשנת 2024 בתחום ה AI

בוב פריידי – ראש מחלקת AI בג’וניפר נטוורקס מעריך : 

בעוד בשנת 2023 היו חברות רבות שנאבקו להבין, לאמץ ולתקן תהליכים ומוצרים באמצעות טכנולוגיית AI – הרי ששנת 2024 תהיה השנה בה חברות ותעשיות חייבות “להתפתח או לחדול”. 

עם השינוי הזה שמשפיע כמעט על כל תעשיה, אין זה סוד שבינה מלאכותית היא הצעד הבא באבולוציה של האוטומציה – המאפשרת לנו לבנות פתרונות למשימות שעד כה דרשו  חשיבה קוגניטיבית של מומחה אנושי . 

הדבר משנה ומן הסתם מייתר חלק מהתפקידים כפי שאנו מכירים. יתכן שלחלק הדבר נשמע כאמת לא נעימה אך זוהי למעשה הזדמנות מרגשת. 

בתחום רשתות התקשורת  – טכנולוגית ה AI תעניק למהנדסי ה  IT את כוחות העל היומיומיים – מה שבעבר לקח להם שעות לעשות – יכול להתבצע כעת תוך מספר דקות או אפילו בזמן שאנו ישנים. 

זוהי תקופה מהנה ביותר להיות בתחום הרשתות. 

אנו אופטימיים לגבי העתיד שבו אנשים יכולים לעסוק  בעבודה משמעותית יותר במקום להזדקק לזמן רב למשל על מנת לאבחן מדוע חיבור ה WIFI של אחד העובדים לקוי. 

שינוי זה הוא חיוני לקידום הטכנולוגיה וחשוב מכך להמשך הצמיחה של  הכלכלה שלנו.  בדיוק כפי שהתפתחנו מעבר לצורך במשרות של אלכימאים, טלגרפיסטים, מפעילי מעליות  – נמשיך למצוא דרכים חדשות לחדש וליצור תפקידים  ומקומות עבודה חדשים לצדה 

GAI ומודלי שפה גדולים (LLM)  – אלו ימשיכו לשמש ליצירת רשתות IT חכמות ומגיבות יותר. לדוגמה, במקום להתקשר לצוות התמיכה כדי לפתור בעיה, המשתמשים יוכלו פשוט לשאול את הרשת שלהם מדוע אפליקציית Zoom שלהם אינה פועלת טוב, וזאת תוכל לאבחן ולפתור את הבעיה עבורם.

LLM ישמש גם לפיתוח כלי תחזוקת IT יעילים וחזויים אף יותר, שיכולים לסייע במניעת בעיות מלכתחילה.  למודלים אלו אף תהיה השפעה גדולה על יעילות בכל מחלקות הארגון וכתוצאה מכך עד 50% עלייה בפריון בפונקציות השונות של החברה. 

חברות יתחילו להכשיר LLM עם כל הידע הרלוונטי ובכך יאפשרו למעשה “מיזוג מוחות וולקני” שיאפשר לעובדים לנצל את הידע של כל עובד אחר בחברה ולהביא למהפכה באופן שבו חברות פועלות, ויקל על העובדים ללמוד דברים חדשים, לשתף פעולה בפרויקטים ולפתור בעיות. 

לדוגמה, פתרונות המבוססים על LLM אלה ישמשו, בין היתר: 

לאוטומציה של משימות כגון כתיבת הודעות דואר אלקטרוני, יצירת מצגות ויצירת קוד. 

לזיהוי וניתוח מגמות בנתונים במהירות רבה יותר

להפיכת תמיכת הלקוח ליעילה באופן אוטומטי הדורש פחות התערבות אנושית .

בעלות על נתונים – ככל שמודלי שפה גדולים (LLM) הופכים לחזקים ומתוחכמים יותר, כך יגבר הדיון על בעלות על נתונים. בדומה למה שראינו בקוד פתוח, קיים דיון מתמשך על האופן שבו חברות גדולות משתמשות בנתונים שאין בבעלותן כדי להכשיר את המודלים שלהן, מה שעלול להוביל לריכוז של כוח בידי כמה חברות גדולות. על מנת לטפל בבעיה זו, נראה מסגרות רישוי חדשות לנתונים. מסגרות אלה צריכות להבטיח שבעלי הנתונים יקבלו פיצוי הוגן על השימוש בנתונים שלהם ושהמשתמשים יוכלו לגשת לנתונים ולהשתמש בהם באופן אחראי ואתי.

ועם זאת GAI  ו -LLM יעברו התפכחות בשנת 2024 –

ההתלהבות הנוכחית סביב LLM צפויה להאט בשנת 2024 כאשר חברות יתחילו להתמודד עם האתגרים של בניית עוזרי AI ספציפיים לתחום. צ’אט-בוטים הינם סוכני שיחת  AI שבהם ניתן להשתמש על מנת להפוך משימות לאוטומטיות ולספק תמיכת לקוחות בתחומים ספציפיים, כגון בריאות, כספים וקמעונאות.  אנו נראה דגש של ארגונים לפתח בוטים ספציפיים משלהם כדי להניע חוויית לקוח טובה יותר ושימת דגש על העלאת יעילות העובדים. 

בניית בוט ספציפי הינו קשה יותר מאשר  בניית LLM למטרות כלליות, אך הראשון יכול לספק חוויית משתמש טובה הרבה יותר. לדוגמה, צ’אט בוט של שירותי בריאות יכול לשמש כדי לענות על שאלות של מטופלים לגבי התרופות שלהם או כדי לקבוע פגישות. צ’אט בוט פיננסי יכול לשמש כדי לעזור ללקוחות עם הצרכים הבנקאיים או ההשקעה שלהם.

איציק מלכה, מנכ”ל ג’וניפר ישראל מוסיף : 

בשנת 2023 חברות רבות בישראל הטמיעו תהליכים ומוצרים מבוססי טכנולוגיית AI במחלקות ה-IT הארגוניים, כאשר בין חברות אלו ניתן למנות חברות הייטק המבינות ומכירות היטב את התחום. 

בשנה זו גם הלקוח הישראלי למד להבחין בין פתרונות IT שנולדו ופותחו “מלידה” עם מנועי בינה מלאכותית לבין מוצרים ושירותים וותיקים יותר, ששופרו ומותגו מחדש כמוצרי AI. 

ארגונים החלו לאמוד ולמדוד את השיפור בתפקוד ה-IT בארגון כתוצאה משילוב AI, החל ממדידה כספית וכלה במדידה איכותית של שיפור החוויה בארגון. ראינו גם שארגונים שמרניים שלא יישמו מנועי AI ענניות חוו עלויות גבוהות יותר בתפעול ותחזוקה של ה-IT הארגוני.

אנו צופים כי שנת 2024 תתאפיין בהאצת החדירה של פתרונות תקשורת ואבטחה מבוססי AI לחברות ישראליות מתחומים שמרנים יותר כדוגמת המגזר הפיננסי או הבריאות. חברות אלו יצטרכו לבחור בין התמורה שמערכות AI מביאות לארגון כדוגמת הקלות התפעולית של מערכות IT, חיסכון בכוח אדם מיומן, תיקון בעיות בצורה פרואקטיבית, שיפור חווית משתמש\אפליקציה לבין שמרנות שנובעת ממדיניות הגנתית שמחלקות אבטחת המידע בארגון מיישמים, שבחלקם מונעים או מעכבים שימוש במנועי AI מעל גבי מערכות ענניות.