העידן החדש של AI: עלויות נסתרות ומהפך בתפקיד האנליסטים

מהפכת ה-AI הגנרטיבי: בין חיסכון להוצאות חדשות

בעוד כלים כמו ChatGPT משנים את עולם הפיתוח, מתברר שהמעבר ל-AI טומן עלויות נסתרות. סקר של InfoWorld חושף כי דווקא מפתחים בכירים, ולא מתחילים, מאמצים את הכלים בצורה נרחבת - אבל העידן הזול עומד להסתיים. עקב מחסור ב-GPU ועלויות תשתית, חברות כמו OpenAI ו-Microsoft מתקשות לשמור על מחירים נמוכים. הפתרון עשוי להגיע דווקא מדגמי-small language models (SLMs) ממוקדי משימה, החוסכים במשאבים.

אתגרים ביטחוניים שמתעוררים:

• פרצות אבטחה בממשקי AI אוטונומיים
• עלייה ב-ransomware המופק באמצעות AI
• סיכוני 'דיוג 2.0' נגד סוכני AI

נתחי הנתונים עוברים מהפכה: מכתיבת SQL לניהול תובנות ב-AI

אם פעם אנליסט נתונים התבלט ביכולת SQL, היום המקצוע משתנה מהיסוד. לפי סנופלייק, התפקיד החדש דומה יותר ל-'מנהל תובנות' המפקח על פלטי AI:

• אימות דיוק של מסקנות אוטומטיות -'תרגום' תובנות טכניות לפעולות עסקיות
• סינון הטיות אלגוריתמיות והקניית הקשר

מדור SQL ל-Storytelling: עם ממשקי NLP (Natural Language Processing) המאפשרים לכל עובד ליצור דוחות, ערך האנליסט עובר לניתוח ההקשר העסקי - מה שבא לידי ביטוי בתפקידים חדשים כמו:

1. Prompt Engineering
2. AI Governance
3. מיפוי צרכים ארגוניים למודלים

השורה התחתונה: ארגונים חייבים להתאים עצמם

שני המגזרים - פיתוח וניתוח נתונים - מוכיחים שאימוץ AI דורש חשיבה חדשה: מעבר לתמחור, צריך לבנות מתודולוגיות אימות קפדניות ולהכשיר עובדים ב'אוריית AI'. בד בבד, קהילת הקוד הפתוח משיקה חלופות אתיות כמו המודל השוויצרי OpenAssistant, המוכיח שגם קטן יכול להיות חזק.