מדוע האסטרטגיה שלך ל-AI סוכני הפוכה (ואיך לתקן אותה)
שימוש ב-AI הגיוני בזמן ריצה (Runtime) גורם לחוסר עקביות וסיכונים עסקיים. הפתרון: ליישם Reasoning AI רק בשלב תכנון התהליכים (Design Time) ליצירתיות, ו-Semantic AI בזמן ריצה לתפקוד אמין וצפוי. הפרדה זו מבטיחה חדשנות לצד אמינות ארגונית.
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
-
AI הגיוני בשלב התכנון (Design Time):
- משמש כ"שותף לרעיונות" ליצירת תהליכים חדשים
- מאפשר יצירתיות וחדשנות בלי סיכון
- טעויות בשלב זה מקובלות כתהליך למידה
-
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.
מקורות