מדוע האסטרטגיה שלך ל-AI סוכני הפוכה (ואיך לתקן אותה)

AI הגיוני לעומת סמנטי: המפתח לאסטרטגיה נכונה

בעולם ה-AI הגנרטיבי, ארגונים רבים נופלים למלכודת שימוש שגוי בטכנולוגיה - במיוחד כאשר הם מפעילים AI הגיוני (Reasoning AI) באינטראקציות בזמן ריצה (Runtime). לפי ניתוח של אלן טרפלאר, מייסד Pega Systems, זו טעות קריטית שעלולה להוביל לאי-עקביות, חוסר ציות להוראות, ואפילו לסכן מיליונים.

הבעיה: אימפרוביזציה במקום הלא נכון

• אי עקביות בהחלטות: LLM יכול לתת תשובות שונות לאותה שאלה - למשל, לאשר משכנתא ללקוח אחד ולדחות אחר עם פרופיל פיננסי דומה.
• סיכונים תפעוליים: החלטות בלתי צפויות בזמן אינטראקציה עם לקוחות עלולות לגרום לנזק תדמיתי וכלכלי.
• בזבוז אנרגיה: תהליכי "חשיבה" חוזרים באינטראקציות בזמן אמת צורכים משאבים מיותרים.

הפיתרון: הפרדת תפקידים

1. AI הגיוני בשלב התכנון (Design Time):

   • משמש כ"שותף לרעיונות" ליצירת תהליכים חדשים
   • מאפשר יצירתיות וחדשנות בלי סיכון
   • טעויות בשלב זה מקובלות כתהליך למידה

2. AI סמנטי (Semantic AI) בזמן ריצה:

   • מתמקד בהבנת הקשרים ובחירת תהליך העבודה המוכח
   • מבטיח תוצאות עקביות וצפויות לאורך אינטראקציות עם לקוחות
   • עוקב בקפדנות אחרי הנהלים המאושרים

יתרונות הגישה הדואלית

• אמינות: 0% סטייה מהתהליכים הארגוניים המאושרים
• יעילות אנרגטית: הפחתה משמעותית בצריכת משאבי מחשוב
• סְקֵילָבִּילִיוּת: יכולת טיפול במיליוני אינטראקציות בו-זמנית

"ארגונים צריכים להפריד בין יצירתיות לאמינות - זה המפתח ל-AI סוכני בר-קיימא"

על פי המאמר, שילוב נכון של שני סוגי ה-AI יאפשר לארגונים למנף את יתרונות הטכנולוגיה תוך הימנעות מהמלכודות. זו לא רק שאלה טכנולוגית - אלא שינוי פרדיגמה בתפיסת אוטומציה ארגונית.