יו״ר קליל: ״80% דיוק ב-AI? בתעשייה זה כישלון״

כשמדברים על AI בתעשייה, דיוק של 80% נשמע כמו התחלה טובה. אבל צורי דבוש, יו״ר חברת קליל הישראלית, טוען שבמפעלים — זה פשוט כישלון.

דבוש, שחובש כובע של איש הייטק ותעשיין, מסביר שהפער בין סביבת הפיתוח לרצפת הייצור הוא שורש הבעיה. ״מישהו מציג דמו שבו הכול עובד ונראה מושך, אבל כשהפתרון מגיע לקו הייצור, מתגלה עולם אחר״, הוא אומר. ״הסביבה רועשת, מאובקת ולחה, ויש בה מלגזות ומנופים — תנאים שלא קיימים במשרד ממוזג.״

מעבר לסביבה הפיזית, יש גם בעיות טרמינולוגיה ורגולציה. יזמים רבים מגיעים ללא היכרות עם התקנים המחמירים בתעשייה, ואפילו מילה פשוטה כמו ״תבנית״ נקראת אחרת בכל ענף. דבוש ממליץ למפתחים להשתמש בכלי AI כדי ללמוד את הרגולציה והמונחים מראש.

אבל הבעיה הגדולה היא הדיוק. ״סטארט-אפים באים ואומרים 'אנחנו 80% מדויקים' או 'המערכת תלמד תוך כדי'״, מציין דבוש. ״בתעשייה, שיעור טעות קטן יכול להוביל למוצרים פגומים, השבתת קווי ייצור, נזק לציוד יקר, פגיעה במוניטין ועלויות עתק.״

הוא מוסיף שמכשול נוסף הוא ״כלכלת הטוקנים״ — כלומר, עלויות השימוש במודלי AI. ללא הגדרה מראש של מודל התשלום, מפעלים עלולים להיתקל בחיובים חודשיים גבוהים ולא צפויים. גם סוגיית הבעלות על המידע מחייבת הסדרה משפטית קפדנית.

למרות הקשיים, דבוש מדגיש שהטמעת AI בתעשייה חיונית. הוא מציע ליזמים להתמקד בבעיה ספציפית, להגדיר מדדי הצלחה ברורים (KPIs), להתחיל בפיילוט באזור לא קריטי ולשקול מודלים של שותפות וחלוקת סיכונים.

״ליזמים יש אחריות רחבה יותר מהפרויקט הפרטי שלהם״, הוא מסכם. ״כל כישלון של מערכת AI ברצפת הייצור שורף את האמון של התעשיינים ומקשה על הבאים בתור.״

בינתיים, שוק ההשקעות מזהה את הפוטנציאל. גופים כמו חממת i4Valley, המתמחה ב-AI תעשייתי, וקרן IL Ventures משקיעים משאבים במיזמים שמצליחים לגשר על פער ההטמעה. זה סימן לכך שיש ביקוש לפתרונות AI שעובדים באמת בתעשייה.

לעובדי ההייטק בישראל, זה אומר שיש הזדמנות לפתח פתרונות AI שמתאימים לתעשייה היצרנית. אבל זה דורש הבנה עמוקה של הצרכים בשטח, לא רק טכנולוגיה מתקדמת.

אז בפעם הבאה שאתם שומעים על AI עם 80% דיוק, זכרו שבתעשייה — זה לא מספיק. צריך להתקרב ל-100%, או ללכת הביתה.