האם פרויקטי הבינה המלאכותית הסוכנתית מובילים להצלחה?

22.10.2025

ערך: אריה עמית מקור: CIO.COM 

---

על פי מחקר שנערך לאחרונה על ידי גרטנר, למעלה מ-40% מהפרויקטים הארגוניים עם סוכני בינה מלאכותית יבוטלו עד סוף 2027 עקב עלויות מוגזמות, ערך עסקי לא ברור וסיכונים מוגברים. מחקר זה מדגיש שוב כי אימוץ בינה מלאכותית סוכנית בחברות חייב לעקוב אחר תוכנית עם חזון ברור של תחומי יישום ויעדים, אחרת זה בסופו של דבר בזבוז משאבים.

גרטנר, אומרת שרוב פרויקטי הבינה המלאכותית הסוכנתית כיום הם ניסויים בשלב מוקדם או הוכחות היתכנות, המונעים בעיקר על ידי הייפ ולעתים קרובות מיושמים בצורה שגויה.

התלהבות חסרת חזון,  יכולה לגרום לארגונים לאבד את הנראות לגבי העלויות והמורכבות האמיתיות של יישום סוכני בינה מלאכותית בקנה מידה גדול, ולמנוע מפרויקטים להגיע לייצור. ארגונים צריכים לחרוג מציפיות מופשטות כדי לקבל החלטות אסטרטגיות ומחושבות לגבי היכן וכיצד ליישם את הטכנולוגיה המתפתחת הזו.

מנהלי מערכות מידע בשלב החיקור

לא קל להניע את הבינה המלאכותית של סוכנים. סקר נוסף של גרטנר מראה שבסך הכל, רוב מנהלי מערכות המידע נוקטים משנה זהירות בכל הנוגע להשקעות. סיכונים כמו הטיה, למשל, נתפסים כבלתי נמנעים. ההשלכות הפוטנציאליות של אבטחה ופרטיות מעוררות דאגה גם בהתחשב בנתונים הרגישים שיש לסוכני בינה מלאכותית גישה אליהם. כמובן, גם העלות היא דאגה מכרעת - לא רק רישוי או פיתוח של סוכנים, אלא ההשקעה הנדרשת לשילוב עם מערכות קיימות, התשתית הבסיסית ולהכשרת צוות לשיתוף פעולה עם הסוכנים.

לכן, יישום יעיל דורש שלב תכנון יסודי כדי להבטיח שההשקעה תניב החזר השקעה חיובי כתוצאה מנציגים המאומנים היטב בנתוני החברה. לכן, המנטרה של מנהל מערכות המידע היא להמשיך בפיתוח מקרי שימוש המסוגלים ליצור ערך. זה מתחיל במקרה העסקי ובוחן את היכולת להשיג תוצאות.

היישומים המשכנעים ביותר

על בסיס זה, מספר מנהלי מערכות מידע עושים צעדים גדולים, ומשתמשים בסוכנים כדי להפוך משימות חוזרות הגוזלות זמן לאוטומטיות, כגון ניהול מסמכים, תמיכת לקוחות בקו החזית ותהליכים פנימיים אחרים.

לדוגמה, סוכן בינה מלאכותית שמייצר ניתוח של מסמכים פנימיים הוא תמיכה נהדרת לחיסכון בזמן עבור אנשים, אבל שימוש בסוכן בינה מלאכותית כדי לתאם חשבוניות או לקרוא מרשם רופא הוא עניין אחר מכיוון שסוגי מסמכים אלה מקודדים בצורה גרועה, ושיעור השגיאות גבוה.עסקים חייבים תמיד לשאול את עצמם איזו רמת סיכון הם מוכנים לקבל, מכיוון שלא ניתן לבטל את כל זה.

נדרש קודם כל לתאר תרחישים פוטנציאליים כדי להגדיר אסטרטגיה שתטפל בסיכונים, ומנהל מערכות המידע חייב להדגים את שיעור ההצלחה של טכנולוגיות בינה מלאכותית בעזרת עובדות. זו הסיבה שעושים כל כך הרבה הוכחות היתכנות (PoCs) כי הן עוזרות להעריך כמה בינה מלאכותית נכשלת, לבדוק מקרי שימוש ולאמן באופן ספציפי את המודלים בחברה.

בפרויקט , CRMלדוגמא, נשתמשיפ בסוכנים לניהול התמיכה במוצר. סוכני הבינה המלאכותית מנחים ומפיצים ללקוחות לגשת לבסיס הידע, ולפתור את הבעיה באופן עצמאי. לאחר מכן, במידת הצורך, המשתמש יכול לפתוח פנייה ולהתחבר לנציגי שירות הלקוחות שלנו, אשר יכולים למנף סוכני בינה מלאכותית אחרים כדי לזרז פתרון טכני.

יישום למסדי נתונים ומערכות ניהול, בליווי הכשרה מוצקה של הצוות, הוא מקרה השימוש הנפוץ ביותר. מנהלי מערכות מידע של חברות ייצור, לדוגמה, שוקלים סוכנים כדי להקל על מחקר מוצרים שלקוחותיהם מבצעים דרך ערוצים שונים. פתרון אחד הוא לנתב בקשות לסוכני בינה מלאכותית שמבצעים שאילתות במערכות ניהול.

על סוגיית ההסבר

סוגיית ההסבר, הופכת את הפיקוח ותיקון השגיאות למורכבים. ההסבר של בינה מלאכותית לעולם לא יהיה בר השגה ב-100%. זה טבוע באופן שבו הטכנולוגיה הזו עובדת, בעת יצירת טקסט, מערכת ה-LLM  מייצרת מונח אחד בכל פעם, באמצעות אוטורגרסיה, וכל מונח נבחר באופן אקראי מתוך מאגר של מונחים בעלי סבירות גבוהה. אם נחזור על אותה שאלה, ייווצר טקסט מעט שונה בכל פעם, וזה המקום שבו קיימת האפשרות לטעות. אם המערכת טועה במונח, היא עדיין יכולה לשאת את השגיאה איתה לאורך שאר הטקסט מכיוון שהמונח הזה כבר נבחר והמערכת ממשיכה הלאה. ההזיות נובעות

כיצד להימנע מכישלון פרויקט

נותרת השאלה כיצד לאמץ סוכנים ולנצל באופן מיידי הזדמנויות עם יתרון של ראשוניות בשוק, מבלי להפוך לחברה שנאלצת לבטל פרויקטים עקב החזר השקעה נמוך. הנקודה הראשונה היא חשיבה אסטרטגית מחודשת עם חזון טכנולוגי, ארגוני ותרבותי.

בינה מלאכותית, ובפרט הבינה המלאכותית הגנרטיבית, דורשת מחברות לחשוב מחדש על מודלי התפעול שלהן, לשלב טכנולוגיה בפעילותן באופן אסטרטגי ומכוון, אימוץ בינה מלאכותית מנקודת מבט סוכנית פירושו לחשוב מחדש על תהליכי עבודה והגדרה מחדש של מושג הוספת הערך בתפקיד של כל אחד על ידי התייחסות גלויה להתנגדות רגשית ותרבותית הרואה בה כלי לחשיבה פחותה, במקום חשיבה טובה יותר.

מלבד האתגרים, הפוטנציאל עצום שכן בינה מלאכותית סוכנתית מייצגת קפיצת מדרגה ביכולות בינה מלאכותית והזדמנויות שוק הודות לכלים חדשים המשפרים את יעילות המשאבים, מאפשרים אוטומציה של משימות מורכבות ומציגים חידושים עסקיים חסרי תקדים שחורגים מיכולותיהם של בוטים ועוזרים וירטואליים.

גרטנר צופה שעד 2028, לפחות 15% מהחלטות העבודה היומיומיות יתקבלו באופן אוטונומי באמצעות בינה מלאכותית של סוכנים - עלייה מ-0% בשנת 2024.

לכן, המוקד הוא על הטווח הבינוני. על פי תחזיות IDC 26%  מהוצאות ה-IT העולמיות יוקדשו לבינה מלאכותית עד 2029, עם דחיפה מכרעת מצד בינה מלאכותית סוכנית. אך, מוסיפים אנליסטים, זהו בסופו של דבר מבחן של מנהיגות וחזון כדי לראות אם חברות יכולות להשיג יתרון תחרותי ברור על ידי התחייבות לשינוי שהוא יותר תרבותי ופרוצדורלי מאשר טכנולוגי.