רובנו התוודענו למונח "בינה מלאכותית" או AI בעיקר בסרטים או בספרות מדע בדיוני ומדמיינים עתיד עם רובוטים דמויי אדם המשרתים או מחסלים אותנו (כל אחד לפי העדפותיו), אבל בפועל אינטליגנציה מלאכותית מיושמת כבר שנים בענפים שונים בתעשייה ומשרתת אותנו כצרכנים ובעלי עסקים.
על פי נתוני ה־IDC, תאגיד הדאטה הבינלאומי, ההכנסות העולמיות לשוק הבינה המלאכותית (AI), הכוללים תוכנה, חומרה ושירותים, צפויות לגדול ב־16.4% ל־327 מיליארד דולר בשנת 2021, כאשר בשנת 2004 שווי השוק צפוי לשבור את רף 500 מיליארד דולר. עוד עולה מהנתונים כי קטגוריית התוכנה ייצגה בשנת 2020 כ־88% מסך הכנסות שוק ה־AI, והיא זו שצומחת בצורה המהירה ביותר.
"בינה מלאכותית זה לא נושא אחיד", מסביר רן ברגמן, שותף ומדען נתונים ראשי ב-Deloitte אנליטיקס, "אנחנו מחליפים משימות אנושיות במשימות שתבצע מכונה - זה התחיל בכניסה לשוק התעסוקה והחלפת עובדים, אחר כך נכנס לעולם הדיגיטל בשירות לקוחות, והיום זה מחליף נכנס לשימוש גם בסוגיית קבלת החלטות במקום הגורם האנושי.
"מצד אחד אנחנו יודעים לפתח אפליקציות לבינה מלאכותית, אבל אנחנו גם יודעים להכין חברות איך להשתמש בכלי הזה בצורה טובה יותר", הוא מדגיש, "לבינה מלאכותית פנים רבות, מלימוד מכונה שמחקה בן אדם ועד מכונה שלומדת אדם, אלו שני דברים שונים. יש בינה מלאכותית תומכת, שמביאה אוסף חלופות עם המלצת פעולה, יש אפשרות לחקות פעולה אנושית, כמו בענף הרפואה, ולקבל החלטה בצורה אוטומטית ויש בינה מלאכותית מלאה, וכרגע יש מעט מקרים שעושים זאת, שבו המכונה לומדת לבד את ההחלטה וגם מקבלת אותה". ברגמן מציין כי ייקח שנים להגיע לרמה כזו של שימוש בבינה מלאכותית, אבל נותן כדוגמה את צבא ארה"ב שכבר שוקל לתת למכונות את הסמכות לקבל החלטה על פתיחה באש ולעקוף את הגורם האנושי.
לדבריו, שנת הקורונה גרמה להאצה בקרב עסקים שביקשו ליישם את הטכנולוגיה. "רוב החברות עדיין לא ממצות את קצה הפוטנציאל. כשאתה מכניס ארגון למצב הישרדותי כמו בתקופת המגיפה, הקפיצה מאפס למאה מאוד מהירה, זה פתח את הסכרים וכולם רצים להתמודד עם השינוי, מבינים שאם אתה לא בדיגיטל ומשתמש בדאטה, קשה לשרוד".
הוא מדגיש חמישה תחומים שבהם ה־AI משתלב בתחום העסקי: הגדלת מכירות באמצעות למידת הלקוחות והתאמת המחירים, הפרסום והמבצעים, התייעלות ארגונית, שיפור חוויית המשתמש, שמירה על איכות המוצר וחשיפה לסיכונים. "באמצעות בינה מלאכותית יש אפשרות לזהות בעיות במהירות גבוהה יותר או חשש להונאה, שמירה על ביטחון באמצעות אמצעי זיהוי ואפילו קריאת מסמכים או סריקת חפצים וזיהוי תקלות".
להחליף את העיניים האנושיות
כאמור, אחד השימושים הנפוצים בבינה מלאכותית הוא בזיהוי פיזי של אנשים ומוצרים באמצעות טכנולוגיה של ראיית מכונה ("קומפיוטר ויז'ן") שיודעת לנתח בזמן אמת תמונות ואירועים ברמת דיוק גבוהה במיוחד. "באמצעות שילוב של מנגנוני בינה מלאכותית ולמידת מכונה אנו משפרים את הביצועים ובהרבה מקרים מייתרים את העין האנושית ונותנים תמונת מצב מדויקת שהמכונה יודעת לייצר, בניגוד לבני אדם שלפעמים טועים", אומר אופיר ליבוביץ, מנהל חברת הדאטה ב־Allcloud.
"אנחנו עושים אוטומציה לתהליכי ניטור ויזואליים בבדיקת איכות באמצעות בינה מלאכותית ומלמדים את המכונה, באמצעות דגימות של תמונות, להגיע למצב שהיא יודעת לזהות תקלה בייצור, כזו שניתן גם לזהות בעין האנושית וגם תקלות שקשה להבחין בהן בעין האנושית.
"אתה משפר את רמת היעילות של המפעל או העסק כי לא צריך כל כך הרבה אנשים שיסתכלו לחפש בעיות", הוא מדגיש ומוסיף כי הנגשת הבינה המלאכותית לחברות גרמה לזינוק אדיר בשוק: "אתה לא צריך כבר להיות מפתח או להחזיק יחידה טכנולוגית בחברה, יש שירותים שמוצעים לעסקים שמתאימים כבר לתהליכים מסוימים שזה ברמה של פלאג אנד פליי, שבמסגרתה אתה יכול לחבר בינה מלאכותית. יש שירותים רבים שניתן להתקין בתוך שעות ספורות כמו פרסונליזציה לצרכן, התאמת מוצרים, אוטומציה וכדומה".
שירות עצמי
אחד השימושים הבולטים בבינה מלאכותית הוא שירות הלקוח, ובמילים אחרות שירות עצמי של הלקוח שמתנהל מול נציגים דיגיטליים במקום נציגים אנושיים. היכולת של אותן אפליקציות "להבין" אותנו, גם כשאנחנו לא בדיוק יודעים איך להסביר את עצמנו, פתחה עולם חדש של הזדמנויות עסקיות.
"יש את היכולת לאחזר תשובה בזמן אמת שמבוססת על שאילתה חופשית", מסביר שגיא אליהו, מנכ"ל KMS, "אתה יכול להתקשר למוקד שירות לשאול, בשפה חופשית, כמה עולה אייפון או איך לבטל פוליסת ביטוח, וה־AI יודע להבין את הכוונה שלך ולשלוח לך תשובה ממאגר המידע של החברה".
החברה מספקת כלים לארגונים ונותני שירותים רבים, שזקוקים להגיע למידע על תקלות בצורה מהירה ויעילה, כמו לדוגמה מכונות MRI בשימוש רפואי. "המשמעות של מכשיר MRI שעומד עם תקלה זה גם אובדן כספי, נוסף לעוגמת נפש של המטופל", אומר אליהו. "אתה מלמד את המכונה, נותן לה דוגמאות למצבים, היא לומדת ומחקה את המוח האנושי ורמת הדיוק שלה טובה יותר לאורך זמן", הוא מוסיף, "אזור נוסף שאנחנו חזקים בו הוא שירות עצמי וחוויית הלקוח. לדוגמה חברה גדולה שמקבלת תלונות או פניות מהציבור ורוצה שטפלו בזה בצורה מהירה. בשיטה המסורתית צריך צוות גדול שיעבור על עשרות אלפי פניות, מכונה עושה את זה בזמן אמת ותדע גם להתריע על אירוע חמור שדורש התערבות.
"אנו מטפלים בעולם חוויית הלקוח המבוסס על בינה מלאכותית", הוא מדגיש, "עובדים עם מרבית הבנקים הגדולים, חברות הביטוח ומשרדי הממשלה. הפריצה הגדולה הייתה בשנת הקורונה, העבודה של רבים מהבית הובילה לאתגר חדש, איך להכשיר וללמד עובדים, לוודא שאיכות השירות לא נפגעת והיכולת לתת את התשובות הנכונות בזמן מהיר. אין היום כמעט שום תחום, מהרפואה ועד אבטחה, שלא מיישם בינה מלאכותית".
גם תחום הדאטה נהנה מהשימוש בבינה מלאכותית. חברת Explorium פיתחה פלטפורמה המיועדת לזיהוי נתונים רלוונטיים מעולם הדאטה החיצוני כדי לשפר את יכולות הניתוח ובניית מודלי חיזוי מדויקים. "היכולת לייצר סיגנלים חדשים שעונים על שאלות מפתח עבור חברות רבות — האם עסק מסוים ישרוד את המשבר או מתי ייפתחו חנויות בעיר נתונה - מגדירה מחדש את היכולת של חברות לשגשג בעיצומו של משבר", אומר מאור שלמה, מנכ"ל חברת אקספלוריום.
ד"ר רובוט
תחום נוסף שבינה מלאכותית הפך להיות חלק משמעותי מתפעולו השוטף הוא ענף הרפואה, מהאדמיניסטרציה ועד חדרי הניתוח, מסיוע ועד ניתוח נתונים מעמיק, הרובוטים משגיחים על הבריאות שלנו יותר מתמיד.
"תהליך הבנייה של הליבה הטכנולוגית אצלנו עובד בדרך כלל עם צמדים של מתכנתים ורופאים", אומר יונתן עמיר, מנכ"ל דיאגנוסטיק רובוטיקס, "במערכת הבריאות צריך לקחת בחשבון גורמים רבים חוץ מבניית האלגוריתם, צריך לבנות מוצר ואסטרטגיה מאוד ברורה עם קו חדירה לשוק היעד. לכן עובדים בצורה הזו שהמתכנת דואג לפיתוח המוצר אבל הנציג הרפואי יודע להנחות בנוגע ליעד ומכיר את המגבלות. הרעיון הוא לייצר מערכת שמבצעת ניטור ונותנת חיזוי מוקדם של מצבים מסוכנים כמו אצל חולים סוכרתיים, שיכולים להגיע לחדר המיון אם מצב לא ינוטר בהתאם ויידרדר.
אמיר מציין כי יש אלמנטים רבים לשימוש בבינה מלאכותית בתחום ברפואה. "הרעיון הוא לצרוך שירותי בריאות בצורה פשוטה, זולה ואפילו מרחוק, עם טיפולים שלא תמיד ידרשו רופא. לכן צריך לבנות ממשק משתמש שאפקטיבי גם לאנשים בעלי מוגבלויות שונות ורקעים שונים בחברה.
"זו תעשייה מאוד לא יעילה, גם ברמת המפגש של המטופל והרופא", הוא מסביר, "ומדובר באזורים שניתן לעזור בייעול התהליך או העלאת איכות המפגש. הבינה המלאכותית עושה אופטימיזציה לתהליכים קיימים או לוקחת תהליך קליני ומעלה את רמת האיכות הכללית שלו".
הוא נותן כדוגמה הליכים שונים כמו תפעול מערכות מחשב ורישום בתיקים רפואיים, פעולות שלוקחות זמן יקר מרופאים וניתן לעשות בצורה אוטומטית. כמו כן, מערכת בינה מלאכותית שמתרגמת את הנאמר בחדר הרופא בזמן אמת ישירות לתיק הרפואי ומערכות תומכות שמתחברות למאגר נתונים גדול של בית חולים או קופת חולים. "יישום נוסף הוא פיזור טוב יותר של מטופלים למוסדות בריאות - מערכת שטיפה מזכירה את ווייז כי ככל שמסד הנתונים גדל, הן גם עוזרות לאפיין מצב רפואי בעת הפנייה של המטופל וגם מייצר חלוקה נבונה לטיפול, בין אם זה חדר מיון, רופא משפחה או התייעצות באמצעות שיחת וידיאו".