החברה הישראלית Unfold עוברת מסייבר ל-AI

כש-Unfold הישראלית הוקמה, המייסדים חשבו שהשוק הטבעי ביותר עבורה הוא אבטחת מידע. אחרי הכול, עידן שוסטר, מייסד שותף וסמנכ״ל המוצר, בילה כמעט עשור בתחום — מבודק חדירות ב-8200, דרך עבודה ב-Varonis, ועד ייעוץ וניהול מוצר. החברה התמקדה בסיוע לארגונים לחלץ מידע ממערכות לצורכי אבטחה ומניעת הונאות.

אלא ששיחה אחת שינתה הכול. בכנס HumanX באמסטרדם חשף שוסטר כיצד לקוח — CISO בחברת בריאות — חיבר את אנשי Unfold ל-CIO של הארגון. במקום בקשת יכולת אבטחה נוספת, ה-CIO שאל: ״האם הטכנולוגיה שלכם יכולה לחלץ מידע ממערכות בריאות ייעודיות ולהפוך אותו לזמין עבור תהליכי AI?״

זה היה הרגע שבו המייסדים הבינו שהם מתמודדים עם בעיה גדולה בהרבה.

הבעיה: נתונים כלואים במערכות ישנות

ככל ששוחחו עם יותר מנהלי מערכות מידע, שוסטר וצוותו נתקלו שוב ושוב באותה מציאות: חברות השקיעו שנים בתוכנות וצברו כמויות אדירות של מידע ייחודי, אך חלק משמעותי ממנו אינו נגיש למערכות AI. בין אם מדובר במערכות מודרניות עם APIs מוגבלים, במערכות Mainframe ותיקות או בתוכנות ייעודיות לתעשיות ספציפיות — הנתונים פשוט תקועים.

״ארגונים מוצאים דרכים לעקוף את המגבלות״, הסביר שוסטר, ״אבל הפתרונות הופכים ליקרים ומורכבים יותר. חלק ממתינים שספקי התוכנה יפתחו APIs, אחרים משקיעים סכומים גדולים בשירותים מקצועיים, ויש חברות שתלויות בעובדים ספציפיים שהפכו למומחי המערכת.״

בעידן שבו ארגונים מנסים להטמיע AI במהירות, מדובר כבר לא רק באתגר טכנולוגי, אלא גם בבעיה עסקית ותפעולית. עבורכם, כאנשי tech שעובדים עם מערכות ארגוניות, זה אומר שהמידע שהמודלים שלכם צריכים עלול להיות מפוזר בכל מיני פינות חשוכות.

הפתרון: Unfolding — הדלקת האור בחדר חשוך

הגישה של Unfold היא להתחיל בקטן. החברה מחברת תחילה מערכת אחת בתהליך שנקרא ״Unfolding״, שנמשך בדרך כלל כשבעה ימים. לאחר החיבור, הארגון יכול לבצע שאילתות על המידע, ליצור דשבורדים ולשלב את הנתונים בתהליכי עבודה מבוססי AI.

״כשאנחנו מחברים מערכת באמצעות Unfold, זה כמו להדליק את האור״, משווה שוסטר. ״קודם היה חושך — לא היה לך מידע. ופתאום אתה יכול לעשות איתו כל מה שאתה רוצה.״

למרות ההתקדמות באוטומציה, החברה עדיין משלבת גורם אנושי בתהליך האימות. כשמדובר במידע ארגוני, הדיוק חשוב יותר מהניסיון להסיר כל פעולה ידנית.

לא כל בקשה הופכת לפיצ׳ר

קצב ההתפתחות של שוק ה-AI משנה גם את הדרך שבה Unfold בונה את המוצר. כיום, לקוחות יכולים לבקש יכולות חדשות, וצוותי פיתוח מסוגלים לעיתים לבנות אותן במהירות. אבל שוסטר מדגיש: העובדה שאפשר לבנות משהו במהירות אינה אומרת שצריך לבנות אותו.

Unfold בוחנת בקשות לפי שלושה פרמטרים: האם ניתן לשכפל את ה-Use Case אצל לקוחות נוספים, עד כמה הלקוח מחויב לפלטפורמה, ועד כמה היוזמה העסקית דחופה.

״בהתחלה חשבנו שאנחנו חכמים יותר מכולם״, מודה שוסטר. ״חשבנו שאנחנו מכירים את הבעיות של הלקוחות שלנו טוב יותר, ושאנחנו פשוט צריכים לבנות ואז לספק.״ עם הזמן, הם הבינו שמומחיות טכנולוגית לבדה אינה מספיקה — הבנה עמוקה של אופן העבודה בפועל של הלקוחות הפכה למרכיב מרכזי.

השלב הבא: ארגוני ענק ו-Fortune 500

כיום, Unfold מתמקדת בארגונים גדולים ובחברות Fortune 500, שבהם השילוב בין מערכות Legacy לתוכנות מודרניות הופך את אימוץ ה-AI למורכב במיוחד. התוכניות להתרחבות כוללות הגדלת הצוות, כניסה לשווקים נוספים ויישום מודל של Field Engineering — מהנדסים שעובדים בצמוד ללקוחות כדי לסייע בבניית תשתית.

בטווח הארוך, שוסטר מאמין שהבעיה אינה מוגבלת לתאגידי ענק. ״כל חברה שקיימת לפחות חמש או עשר שנים, ויש לה גם תוכנות מודרניות וגם מערכות Legacy, תיתקל בסופו של דבר בבעיה הזו.״

עבור Unfold, ההזדמנות היא להפוך את המורכבות הטכנולוגית ממכשול לתשתית — וכך, אולי, לעזור לארגונים להדליק את האור בכל החדרים החשוכים. אחרי הכול, בעולם שבו כולם רצים ל-AI, לפעמים הפתרון הכי חשוב הוא פשוט לחבר את הנקודות.