הבנת בינה מלאכותית סוכנתית: הזדמנויות, סיכונים ומה המשמעות שלה עבור עסקים

28.11.2025

מקור: Hogan Lovells

---

בינה מלאכותית של סוכנים (Agentic AI) עומדת לשנות את אופן פעולתם של עסקים ואת התנהגותם של צרכנים. טכנולוגיה מתפתחת זו, המצוידת ביכולת לתכנן, להסתגל ולהשלים באופן אוטונומי משימות מורכבות מרובות שלבים, פותחת בו זמנית הזדמנויות מרגשות ומציגה סיכונים חדשים עבור עסקים.

בינה מלאכותית (AI) מתפתחת בקצב מהיר וחסר תקדים, והופעתה של "בינה מלאכותית סוכנתית" נמצאת בחזית. בניגוד למערכות בינה מלאכותית מסורתיות, שנועדו לבצע משימות ספציפיות ומוגדרות באופן צר) למשל, יצירת טקסט או תמונות או ניתוח קלט ומסתמכות על קלט ופיקוח אנושיים, למערכות בינה מלאכותית סוכנתיות יש את היכולת להשלים משימות מורכבות ורב-שלביות בהרבה, עם מידה גבוהה של אוטונומיה, ולקבל החלטות המבוססות על הקשר. מעבר לפעולה ככלים שמשתמשים ממנפים למשימות ספציפיות, מערכות בינה מלאכותית סוכנתיות מציידות אנשים פרטיים ועסקים בסוכנים שיכולים לתכנן, להסתגל ולקבל החלטות בשמם. ההבטחה לבינה מלאכותית סוכנתית פותחת עולם של אפשרויות לעסקים ולצרכנים כאחד, אך גם מציגה סיכונים ואתגרים חדשים עבור ארגונים.

מהי בינה מלאכותית סוכנתית?

מערכות בינה מלאכותית סוכניות יכולות לפעול במידה משמעותית של אוטונומיה ומסוגלות לקבל החלטות ולנקוט פעולות כדי להקל על תוצאה או להשיג מטרה ספציפית מבלי לדרוש הוראות שלב אחר שלב מהמשתמש הסופי. בעוד שצ'אטבוט בינה מלאכותית גנרטיבי "מסורתי" עשוי להיות מסוגל להמליץ ​​על מסלול טיול בהתבסס על מידע שמשתמש מספק על העדפותיו, מערכת בינה מלאכותית סוכנית יכולה לחפש באופן עצמאי מלונות, להשוות מחירים, להזמין חדר ואפילו לארגן תחבורה, והכל ללא צורך בהתערבות אנושית.

התכונות המרכזיות של מערכות בינה מלאכותית סוכניות הן יכולתן:

• לתכנן ולקדם משימות מורכבות. מערכות אלו אוספות נתונים בזמן אמת ממגוון מקורות, תוך קליטת נתונים מובנים, חצי-מובנים ולא מובנים. לאחר מכן הן יכולות לפרש את ההקשר הזה כדי לקבוע נתיב קדימה להשגת המטרות הרצויות, לאחר מכן לפרק בעיות מרובות שלבים, להקצות משימות לרכיבי מערכת שונים ולתאם ביניהם כדי להבטיח השלמה.

• להסתגל וללמוד. מערכות אלו יכולות להתאים את האסטרטגיות שלהן לגישה לפרויקטים בהתבסס על קבלת מידע חדש, זיהוי נסיבות משתנות או הערכת הצלחת משימות קודמות, מה שהופך אותן לגמישות וזריזות ביותר.

• לפעול באופן אוטונומי. בעוד שמשתמשים מספקים תוצאה רצויה, מערכת הבינה המלאכותית הסוכנתית פועלת באופן עצמאי כדי להשיג אותה, תוך שימוש בקבלת החלטות, זיכרון ומתודולוגיה משלה עם קלט או פיקוח אנושי מוגבלים.

• 
  

מהם יישומים של בינה מלאכותית סוכנתית בעולם האמיתי?

בינה מלאכותית סוכנתית כבר נמצאת בשימוש למגוון משימות פשוטות יחסית, כגון תזמון פגישות או הקלת אוטומציה של תמיכת לקוחות. עם זאת, ככל שהטכנולוגיה תמשיך להתפתח ולהתבגר, היא תהפוך למסוגלת להתמודד עם משימות מורכבות אף יותר, החל מניהול שרשראות אספקה ​​ועד ניטור והקלת טיפול בחולים בבתי חולים ותיאום מאמצי תגובה לאסונות טבע. הופעתן של מערכות אלו עשויה לשנות מגוון רחב של

תעשיות ופונקציות עסקיות, כולל:

• מערכות הפונות לצרכן. צרכנים עשויים להסתמך יותר ויותר על מערכות בינה מלאכותית סוכניות כדי לקיים אינטראקציה עם מוצרים ושירותים של עסקים, למשל , עוזר קניות מבוסס בינה מלאכותית שעשוי לבקר באתר האינטרנט של קמעונאי, להשוות מוצרים ולבצע רכישות עבור צרכן.

• תמיכת לקוחות. מערכות בינה מלאכותית של סוכנים עשויות בקרוב לחרוג ממענה לשאלות צרכנים ולהתחיל להקל על תהליכים כגון טיפול בהחזרים כספיים ותזמון שירותים אישיים, למשל , חברות שירות עשויות להשתמש במערכת בינה מלאכותית של סוכנים כדי לטפל בדיווחי צרכנים על הפסקות חשמל או קווי טלפון מושבתים ולשלוח טכנאים.

• פעולות פנימיות. עסקים יכולים להשתמש במערכות בינה מלאכותית סוכניות כדי להפוך זרימות עבודה פנימיות לאוטומטיות כמו ניהול לוחות שנה, סקירה וניסוח מסמכים והזמנת מקומות ישיבות. ניתן להשתמש במערכות כדי לתזמן ולהתאים את איוש כוח האדם בהתבסס על זרימת הסחורה או לחזק זרימות עבודה מרכזיות בתחום ה- IT

• מכירות ושיווק. ניתן לייעל את תהליכי המכירות והשיווק באמצעות מערכות שיכולות לנהל מלאי, לנטר ולהגיב לבעיות אספקה, ואולי גם לנהל משא ומתן על חוזים.

מהם הסיכונים הפוטנציאליים של בינה מלאכותית סוכנתית?

בינה מלאכותית סוכנתית מציגה סיכונים חדשים שעסקים צריכים לשקול לטפל בהם באופן יזום. אלה כוללים:

• אתגרי ממשל ואחריות. האופי האוטונומי של בינה מלאכותית סוכנית עלול לסבך תהליכי אחריות ופיקוח קיימים, שכן האופי האוטונומי של מערכות כאלה עלול להקשות על ההתאמה לעקרונות הממשל הנוכחיים של בינה מלאכותית, כולל פרוטוקולי בדיקות דיוק ואמינות. וככל שהאינטראקציות עוברות יותר ויותר מאינטראקציות בין אדם לסוכן לאינטראקציות בין סוכן לסוכן, וחושפות סוכנים לסביבות לא מחוברות, קיים סיכון מוגבר שסוכנים ילמדו לעקוף את אמצעי ההגנה שאיתם תוכננו בתחילה.

• אחריות וחבות. מערכות בינה מלאכותית סוכניות מעלות שאלות לגבי מי צריך לשאת באחריות כאשר סוכן בינה מלאכותית עושה טעות או גורם נזק (לדוגמה, אם סוכן חותם על חוזה מטעם משתמש) ואיזו מסגרת משפטית תחול; שאלות של שיפוי צפויות להתעורר אם כלי הבינה המלאכותית הסוכנתית מוצע על ידי ספק צד שלישי, במיוחד אם הכלי נוקט בפעולות שאינן חוקיות או גורמות נזק למשתמשים או לאחרים. וכמו במערכות בינה מלאכותית יצירתיות או אחרות, צפויות להתעורר שאלות של קניין רוחני סביב תוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית.

• שקיפות. ייתכנו חששות שמערכות בינה מלאכותית סוכניות פועלות באופן אטום ולכן קשה להבין את התהליכים שלהן. לא רק שזה מהווה סיכון לפגיעה באמון הצרכנים, אלא גם עלול לעורר נושאים רגולטוריים, שרבים מהם כבר מציבים את אכיפת הבינה המלאכותית בראש סדר העדיפויות. בנוסף, עסקים עשויים להתקשות לבטא בבירור כיצד כלים אלה פועלים בהתחשב באופיין המורכב של מערכות אלה, מה שמקשה על עמידה בחובות השקיפות הרגולטורית.

• הטיה ואפליה. כמו כל מערכות הבינה המלאכותית, בינה מלאכותית סוכנתית היא תוצר של הנתונים עליהם היא מאומנת. הטיות בנתונים הבסיסיים המשמשים לאימון מערכות אלו עלולות להחריף או להחריף הטיות אלו, שכן יכולתן של מערכות בינה מלאכותית סוכנתיות לפעול עם הכוונה או פיקוח אנושי מוגבלים מגדילה את הסיכון לאינטראקציות מפלות שעלולות להיות.

• פרטיות.  ככל שמערכות בינה מלאכותית סוכניות מתפתחות והשימוש בהן יגדל, הגישה שלהן לנתונים אישיים וכמות הנתונים האישיים שהן מעבדות יגדלו באופן אקספוננציאלי. מחסומי הגנה מסורתיים, כמו תהליכים שהוקמו כדי להשיג מזעור נתונים, עשויים להיות פחות יעילים בשל האופי האוטונומי של הטכנולוגיה. וככל שהאינטראקציות בין סוכנים יגדלו, ייתכן שיהיה קשה יותר לעמוד בדרישות מסוימות של חוק הפרטיות.

• אבטחה. ככל שמערכות בינה מלאכותית הופכות מקושרות יותר ויותר ומוטמעות בחיי היומיום ובעסקים, מערכות אלו הופכות גם הן לפגיעות יותר ויותר להונאה ואיומי אבטחה פוטנציאליים. גורמים פושעים עשויים לנצל מערכות אלו כדי לעסוק בהתנהגות מזיקה שלא הייתה אפשרית בעבר, כמו מניפולציה של קבלת ההחלטות של עוזר קניות לביצוע רכישות לא מורשות או הנחיית עוזר ניהול כספים למשוך ולהעביר כספים. וקטורי איומי אבטחה חדשים עשויים להתממש, כמו היכולת להחדיר קוד זדוני באמצעות דואר אלקטרוני, הרעלת זיכרון או הסלמת הרשאות אוטונומית.

  
  

הצעדים הבאים: הכנה לעתיד עם בינה מלאכותית סוכנתית

בעוד שעסקים להוטים לשלב בינה מלאכותית סוכנתית בפעילותם, במוצריהם ובשירותיהם כדי להישאר תחרותיים, ייתכן שהם ירצו גם לנקוט צעדים פרואקטיביים כדי להעריך, לתעד ולמתן סיכונים מתעוררים.

זה עשוי לכלול תהליכי ניהול משופרים, כגון:

• פיתוח מסגרות ברורות לפריסה ופיקוח על מערכות בינה מלאכותית סוכניות;

• תיעוד ובחינה מחודשת של תהליכי קבלת החלטות;

• עדכון מדיניות הפונה לציבור כדי להפוך מערכות בינה מלאכותית של סוכנים לקלות לעיכול עבור צרכנים;

• ביקורת שוטפת של מערכות לאיתור הטיה והיענות למעקות בטיחות;

• התאמת נהלי ניהול ואבטחת נתונים;

• אישור הוראות חוזיות המרחיבות את ההגנה הרלוונטית גם על כלים של צד שלישי;

• עבודה עם יועץ משפטי כדי להבין טוב יותר את ההשלכות הפוטנציאליות של האחריות.

• יתר על כן, הדבר עשוי לכלול שיפורים בתכנון הכלים או הסוכנים, כגון:

• יישום הרשאות בעלות הרשאות נמוכות ביותר וסביבות ביצוע מסוג sandbox כדי לסייע במניעת ניצול לרעה אפשרי של אינטגרציות;

• יישום מסגרות אימות הן על פני קלט המשתמש והן על פני תוכן חיצוני אליו ניגש הסוכן;

• רישום ותחזוקה של יומני התנהגויות של מערכת בינה מלאכותית של סוכנים;

• שילוב אישור והתערבות אנושית חובה עבור עסקאות בסיכון גבוה יותר, כמו גם בדיקה אנושית שגרתית;

• בדיקה קבועה של נהלי עקיפה בחירום.

  
  

הבנה ונקיטת צעדים פרואקטיביים כאלה כדי להתמודד עם סיכונים צפויים מסייעים לעסקים למצב את היכולת לחדש ולשגשג בעולם שתלוי יותר ויותר במערכות בינה מלאכותית סוכניות.

לקריאת המאמר במקור לחצו...