AI בתחומים מגוונים: מאריכי חיים לשיפור תהליכים עסקיים
סקירת התפתחויות AI בשלושה תחומים: זיהוי תרופות להארכת חיים תוך התמודדות עם פערי נתונים מגדריים, כלי אוטומציה עסקית חכמים עם LLMs, וטכנולוגיית RAG לשיפור אמינות התשובות. מומחים מדגישים גישת פילוטים קטנים ולא ציפייה למושלמות.
פריצות דרך בביולוגיה של ההזדקנות באמצעות בינה מלאכותית
מדע האריכות ימים (Longevity science) עומד על סף פריצות דרך משמעותיות בזכות AI, אך מומחים מזהירים כי חסרים נתונים קריטיים להבנת תהליכי ההזדקנות. HRH Princess Dr. Haya bint Khaled bin Bandar Al Saud מ-Hevolution Foundation מציינת כי יש צורך באיסוף נתונים ביולוגיים ודמוגרפיים מעמיקים יותר, במיוחד בגילאים צעירים.
חברות כמו Insilico Medicine כבר מפעילות עשרות פרויקטים של גילוי תרופות באמצעות AI, המכוונות לטיפול במחלות והאטת ההזדקנות במקביל. מנכ"ל החברה, Alex Zahvoronkov, צופה כי בעשורים הקרובים נזכה ל"אירועים דרמטיים רבים" בתחום.
אתגר משמעותי נוסף הוא פערי הנתונים המגדריים והאתניים. Sophie Smith, מייסדת NABTA Health, חושפת כי נשים ממזרח התיכון, דרום אסיה ואפריקה הן פחות מ-1% ממשתתפי הניסויים הקליניים - בעיה קריטית לאור ההבדלים המשמעותיים בהזדקנות בין גברים לנשים.
כלי AI לתהליכים עסקיים: ממנכ"ולים עד אוטומציה
תחום ה-Enterprise AI עובר מהפך עם אינטגרציה של מודלי שפה גדולים (LLMs) למערכות אוטומציה מסורתיות. כלים מודרניים כמו Activepieces מאפשרים:
- בניית תהליכי עבודה חכמים מבוססי נתונים
- יצירת דוחות ודשבורדים בזמן אמת באמצעות מיפוי ארגוני
- ניסויים מהירים באינטגרציות AI ללא צורך בכתיבת קוד
חברות רבות משדרגות כלי RPA קיימים באמצעות יכולות AI מתקדמות, כשהאתגר המרכזי כיום הוא תפעול המערכות דרך פקודות טקסטואליות (prompts) וזיהוי מהיר של מקרי שימוש אפקטיביים.
RAG: ניהול ציפיות מ-AI באמצעות נתונים מבוססים
עם 39% מהארגונים הבריטיים שכבר מיישמים AI, עולה הדרישה לדיוק ואמינות. שיטת Retrieval-Augmented Generation (RAG) מציעה פתרון על ידי:
- אימות תשובות מול מקורות נתונים עדכניים
- הפחתת הזיות (hallucinations) של מודלים
- יצירת פלטים מבוססי הקשר ספציפי
מומחי TechRadar ממליצים על גישה מעשית ליישום AI:
- התחלה בפרויקטים קטנים עם ROI מהיר
- שילוב פיקוח אנושי לקבלת החלטות קריטיות
- שיפור רציף של המערכות דרך למידה משגיאות
"AI אינו קסם - אך הוא יכול להיות משאב אדיר עבור ארגונים שמאזנים בין שאפתנות לריאליזם"
המפתח להצלחה טמון בהבנה כי מערכות AI מתפקדות בהסתברויות, ולא במוחלטות - ממש כמו בני אנוש בתהליכי למידה.