כנס המחשוב הארגוני (BI\AI Focus 2019) חשף את "הטרנספורמציה הדיגיטלית" המהירה של מערכות המחשוב המסורתיות, שהחלה בישראל, וכיצד הן משתלבות במהפכות הענן, ה-AI (ר"ת: Artificial Intelligence), ה-ML (ר"ת: Machine Learning) וה-MR (ר"ת: Mixed Reality), תוך שילוב מלא של כל מערכות העסק, ובכלל זה מיזוג ה-BI (ר"ת: Business Intelligence) לתוך ה-AI ובענן, תוך מעבר לשימוש בקולו הטבעי של האדם (בקשר שלו למערכות המחשוב הנייח והנייד). 
מאת: אבי וייס, 10.8.19, 19:10

פורום המנמ"רים הגדול בישראל התכנס בכפר המכביה ר"ג, כדי לעסוק במהפכה, שעובר עולם העסקים והארגונים בעולם כמו גם בישראל, כפי שנחשף בכנס תחת הכותרת: BI/AI Focus 2019.

הכנס התמקד בחדירת האנליטיקה המתקדמת ובינה מלאכותית לכל עסק וארגון לכל מטרה ולכל שימוש, תוך הסתייעות בטכנולוגיות הענן, שהפכו לחובה לכל עסק ובכל תחום. 

סדרת כנסי "פוקוס" כוללת כנסים מקצועיים ממוקדים בתחום ה-IT ביוזמת Icon Conferences והמנכ"ל ינון הכהן ו-ERP.ORG, מיסודו וניהולו של שמואל מרדלר (בתמונה משמאל). 

בכנס השתתפו מאות מנמר"ים ומקבלי החלטות בארגונים ועסקים בישראל, שנחשפו לפתרונות חדשים ומלהיבים, שנמצאים ממש כעת בכניסתם לעסקים וארגונים בישראל. מנהלים ובעלי עסקים רבים שוקלים כיום את הטמעת הטכנולוגיות המתקדמות המסייעות בניהול תהליכים עסקיים ובתהליכי קבלת החלטות, כדי לא להישאר מאחור במרוץ התחרותי של השווקים של היום ומחר. 

שמואל מרדלר, מנחה הכנס, מייסד ומנכ"ל ERP.ORG: "במסגרת המועדון הגדול שלנו, שכולל מעל ל-600 מנמ"רים ומקבלי החלטות בכירים בארגונים ובעסקים, בכל ענפי המשק בישראל, זו השנה החמישית, שבה אנו עורכים כנס בתחום המחשוב העסקי והארגוני, הפעם עם התמקדות לעולם ה-BI/AI.

הוספנו לאתר שלנו 'מפת אירועים' ו'לוח פתרונות', כדי לשפר את הנגישות למידע הקיים בענף, שבו אנו עוסקים. אנו ממשיכים בפעילות של מועדון המנהלים, שמנוהל ביחד עם חברת המחקר IDC, ואני מזמין את המנהלים והעוסקים בתחומי המחשוב ומקבלי ההחלטות בעסקים ובארגונים, להירשם לפעילויות, שאנו מקיימים לאורך כל השנה. 

היום אנו מתמקדים בתחומי ה-BI וה-AI, תחום, שמתחיל לתפוס תאוצה ויש סביבו התעניינות מרובה. רבים מעוניינים ללמוד מעסקים וארגונים, שכבר מימשו את היכולות הללו ולכן במפגשים הבאים נוסיף עוד מצגות והדגמות של פתרונות, היישר מפי מנהלים, שיישמו פתרונות חדשניים ומעניינים ומוכנים לחלוק את הידע, שצברו בהטמעה, עם הציבור המקצועי המגיע לאירועים.

BI הוא תחום, שקיים אצלנו כבר שנים לא מעטות. פעם קראו לזה גם בשם Business Analytics, משום שיש כאן טכנולוגיה, שנועדה לפתח ולסייע בפעילות העסקית. הטכנולוגיה הזו עוזרת לנו להבין מה מסתתר מאחורי הנתונים המצויים בידנו. הסטנדרטיזציה של הנתונים היתה הצורך הראשון, שהתעורר בארגונים, כשהם החלו לבחון מה המידע הנמצא בידם.

זה מאפשר לעסק לראות את הפעילות העסקית שלו בצורה לגמרי שונה. זה מספק את הראיה הנכונה על נתונים, עוזר בקבלת החלטות ומסייע בתפעול העסק. האנליטיקה היא חלק מתהליכי השליטה על תהליכים עסקיים בזמן אמת.

צברנו הרבה ידע וניסיון ב-BI, והוא מוטמע כיום כמעט בכל ארגון, בעולם כמו גם בישראל.

העולם החדש הוא עולם ה-AI. רבים לא יודעים ולא מבינים, שה-AI לא בא להחליף את ה-BI. יש כאן בלבול מושגים, שלא ידענו מזמן, בעולם מערכות המידע והמחשוב.

מדובר כאן בהתפתחות חדשה, שאנו ממש בתחילתה, שמובילה לטכנולוגיות חדשות דוגמת Machine Learning - ML, דיבור בשפה טבעית - NLP, דיבור חכם - Smart Speech, שיטות חדשות בתחום הראייה והתמונה: Computer Vision, מציאות מדומה ו-MR - Mixed Reality. 

נחשוף כאן חלק מהחידושים הללו, כי הם כבר כאן. הרעיון הוא לקחת יכולת של אינטליגנציה אנושית ולהטמיע אותה במערכות התוכנה, שבה אנו עובדים. כך, מערכות התוכנה תהפוכנה למערכות מכוונות מטרה, מערכות הלומדות בעצמן ומשפרות את עצמן כל הזמן.

מערכת מומחה היא מערכת בעלת היכולת ללמוד ולשפר את עצמה ולכן היא יכולה לסייע בכל תחום ואף להחליף בני אנוש בחלק מהמטלות, במיוחד המטלות השגרתיות. היכולת של המערכת הזו היא לנתח מידע בכמויות עצומות ובמהירות רבה ביותר. זה מאפשר אוטומטיזציה של תהליכים וזה מסייע בקבלת החלטות נכונות המבוססות על מידע בזמן אמת.

בארה"ב הגענו למצב, שבו הבוט או הרובוט חייב להציג את עצמו, שהוא רובוט, מול מי שהוא מתקשר עמו, כדי שהצד השני האנושי ידע, שהוא מתקשר עם רובוט ולא עם בן-אדם. זאת, כדי למנוע אי הבנה והטעיה. בישראל, אין עדיין רגולציה כזו וזה מעניין אם בכלל צריך רגולציה כזו והאם היא נדרשת אצלנו, אם ממילא כולנו נעבור עם הזמן לדבר עם מכונות אנושיות. 

בתחום הזה נכנסו בסערה לשוק העולמי (פחות בישראל, בגלל היעדר תמיכה בעברית, מה שיגיע בקרוב), מוצרים בקטגוריה חדשה בשם: Personal Assistance - 'עוזרת אישית'. כבר כ-30% מהפקודות, שאנשים נותנים למכונות ובמיוחד לסמארטפונים, הם בקול. בישראל, אנו מכירים זאת בעיקר בפקודת החיפוש של היעד ב-Waze. 

בעולם, מדובר בתחרות חזקה, שהחלה עם אפל - Siri, ולשוק נכנסו מתחרות חזקות דוגמת אמזון - Alexa, מיקרוסופט - קורטנה, גוגל - גוגל אסיסטנט, סמסונג - ביקסבי ועוד. מאחורי כל החידושים הללו עומדות מערכות AI.

ה-AI מבוסס על כך, שהמערכת המחשובית לומדת אותך ומשתפרת ככל שהיא מכירה אותך יותר ומגיבה טוב יותר לצרכים הספציפיים שלך. הפתרונות הללו כבר מיושמים בתחומים רבים, גם בישראל. למשל, בסיוע לקשישים, בסיוע לחולים קשים, בביצוע פעולות בנקאיות ועוד. התחום הזה נמצא רק בתחילת דרכו והוא מוביל לפיתוחים ויישומים מלהיבים ומעשיים בכל נושא". 

בלה יעקובי, (בתמונה משמאל), מנכ"לית Novilis: "אנו 16 שנה עוסקים ביישום פתרונות אסטרטגיים בארגונים. בעיקר עוסקים בהנגשת כל סוגי הערוצים והיכולות הקיימים בארגון, כדי לשפר את היעילות הארגונית. אנו שותפים אסטרטגיים של IBM.

ארגון מצליח זה ארגון גמיש, שיודע להיות פתוח ולשתף את פעילותו עם אחרים. אחד התחומים לשת"פ הוא תחום ה-AI, שכתוצאה משימוש בכלים של אינטגליגנציה מלאכותית, הארגון יכול להתמודד ולהצליח, גם במצבים חדשים ולא מוכרים לו מקודם.

אינטליגנציה מלאכותית היא אינטליגנציה המורכבת משיתוף פעולה בין בני האדם למכונות. זה כולל הרבה שטחים וזה כל הזמן צומח ומתפתח. כיום זה כולל רובוטיקה, ML - לימוד מכונה, זיהוי פנים, זיהוי סנטימנטים, הבנת שפה טבעית, עוזר אישי ועוד.

הכל בסופו של דבר מבוסס על DATA. ב-BI אנו עוסקים במידע מובנה. ב-AI אנו מתמודים עם כל סוג של מידע, מובנה או לא מובנה. ה-ML זה נדבך נוסף, שהתפתח כענף ב-AI, במקביל לעוד כמה ענפים, וה-ML מספק את היכולת ללמוד ולהסיק מסקנות לבד ולהתפתח לבד, ללא התערבות אנושית. המכונה לומדת מהר וטוב כמו בני האדם. 

הכלי המרכזי ב-IBM הוא ווטסון, וכיום אנו נמצאים על רמת יכולת זיהוי בכל תחום, שמפעילים את המערכת הזו לגביו, לרבות בתחומים הכי קשים של הרפואה, ביכולת זיהוי וניבוי עם שגיאה של עד 3%. זה הרבה יותר טוב מרמת הניתוח והשגיאות של בני אדם, מיומנים ככל שיהיו. 

בעולם ה-ML יש כיום כבר 2 תת-תחומים: Deep Learning ו-Statistical Learning. הראשון זה כלי של יכולת חשיבה והשני כלי של יכולת סיווג - קלסיפיקציה. אפשר לשלב את 2 היכולות ולהגיע לתוצאות מאוד מעניינות. למשל, לחזות בזמן אמת את החשש של נטישת לקוח ולמנוע את זה בזמן אמת. 

הנושא העיקרי בו עוסקים הכלים הללו: התמקדות בצרכים הספציפיים של ארגון מסוים בזמן נתון. כדי שהמערכות הללו תפעלנה ביעילות, חשוב, שכל המידע יהיה דיגיטלי, כי כלי ה-AI לא יכולים לעבוד ביעילות על מידע לא דיגיטלי.

חשוב להדגיש למנהלים ולמקבלי החלטות: ה-AI לא מחליף את ה-BI, אלא מעצים אותו. אין לזנוח את כלי ה-BI, כשמכניסים מערכות AI. ה-AI מספק יכולות נוספות, שלא ניתנות לעיבוד ב-BI. 

פרויקט AI בארגון, לא יכול להצליח בלי שיוטמע קודם כל ברמת ההנהלה ויהיה מובנה במערכת העסקית. זה לא גימיק למנתחי מערכות. זה כלי ושיטת עבודה למנהלים ולמובילי הצד העסקי. זה בכלל לא עניין טכנולוגי.

לכן, חשוב להחדיר את כלי ה-AI בתוך התהליכים העסקיים והניהוליים. זו הסיבה שפתחנו סדנאות לחדשנות ולבינה מלאכותית, למנהלים ומנהיגים עסקיים. בלי שהם יעברו בעצמם 'טרנספורמציה דיגיטלית', אין כל טעם לבצע פרוייקט של AI בארגון". 

צור חזן (בתמונה משמאל), מנהל פעילות Data ו-AI ב-IBM ישראל: "ה-AI בישראל הוא באזזוורד מאוד מושך עם הרבה דיבורים, אבל עדיין מעט מאוד עושים עם זה משהו מועיל.

אנו ממש רק בתחילת הדרך. לא כולם יודעים בשביל מה זה טוב ואיך ניגשים לעולמות החדשים הללו.

IBM יצאה עם התשובה לנושא הזה לפני יותר מ-9 שנים והוכחנו באמצעות ווטסון, שהמכונה יודעת להתמודד עם מטלות אנושיות בהצלחה לא פחותה מהאנשים הכי מבריקים. כיום, המכונה יודעת להתווכח אתך בצורה חכמה על כל נושא, שתנסה להתווכח מולה, וקראנו ליישום הזה Debater. זה פיתוח, שנעשה בישראל וכבר הוצג לשוק.

לווטסון יש API, שיכול להתממשק לכל מערכת וכל תוכנה מקובלת הקיימות בארגונים די בקלות ויכול לספק AI לכל תחום, שניתן להעלות על הדעת ולכל צורך.

בעולם, סין מובילה את הקידום של פרויקטים ב-AI עם הצלחה יפה מאוד ואני מקווה, שנדע ללמוד ממה שנעשה שם ולעשות דברים לא פחות מלהיבים".

ינאי מילשטיין, (בתמונה משמאל), מנהל פעילות אינפורמטיקה בישראל, קבוצת אמן: "אנו מתרכזים בתחום של פתירת בעיות עסקיות לארגונים ולעסקים. חשוב להדגיש, שבלי פתרון של בעיה עסקית, אין מה להציג לארגון פתרון טכנולוגי, חדיש ומלהיב ככל שלא יהיה.

אנו חברה של כאלפיים עובדים ופעילים עם אינפורמטיקה, שיש לה בעולם מעל ל-10 אלף לקוחות וחברה זו השקיעה 196 מיליון דולרים בשנה האחרונה במו"פ. זו החברה המובילה בעולם בתחומי ה-AI, בכל השווקים, על פי כל הניתוחים של חברות המחקר והאנליסטים המובילים הקיימים בעולם.

רוב החברות בישראל עובדות במערכות ישנות הכוללות ERP, CRM, ETL ובסיסי המידע מבוזרים בתצורות שונות וכמעט כל הארגונים מפעילים על בסיסי המידע הללו כלי BI. אולם, יש צורך ללכת שלב אחד קדימה, לראות את כל בסיסי המידע כבסיס מידע אחד ענק וכאן נכנס ה-AI. 

המכונות בארגונים יוצרות הרבה מידע, הרבה נתונים והרבה לוגים. אבל בסוף, BI נותן ניתוח מה שהיה, בעוד שמבחינה עסקית, אנו זקוקים לניבוי - מה שיהיה. למשל: מה הלקוח יצטרך בפעם הבאה, שהוא יפנה אלינו. 

לכן, השלב בראשון של ה-AI הוא ניתוח של כל הנכסים הדיגיטליים הקיימים בארגון וזו משימה לא פשוטה. לאינפורמטיקה יש כלים נהדרים לנושא הזה וזה מסייע ליצירת 'מפות חום' של המידע". 

איתמר סין-הרשקו, (בתמונה משמאל), מייסד ו-CTO ב-BigData Boutique: "אנו מומחים לעולם הביג-דאטה. כיום זה AI. יש לנו לקוחות רבים בישראל וברחבי העולם, החל מסטארטאפים קטנים ועד חברות ענק בינלאומיות.

המערכת, שאנו מספקים, היא מערכת חיפוש המבצעת גם חיפוש בעברית. זה כמו גוגל אבל לנתונים הפנימיים של הארגון. 

יכולת האחזור של מידע בארגונים היא מאוד בלתי נגישה, בעיקר בגלל שיש הרבה מידע לא מובנה לצד מידע מובנה וה-AI דורש, שתהיה לו יכולת חיפוש בכל המידע מכל הסוגים. זה לא רק עניין של מידע לא מובנה, אלא עניין של בסיסי נתונים לא אחידים ולא תואמים. זו המציאות בכל ארגון, שאנו נכנסים אליו. 

הלקוחות שלנו מעוניינים לקבל נגישות למידע שלהם, כמו שהם מחפשים מידע בגוגל באינטרנט הציבורי. לכן, פיתחנו מנוע חיפוש ארגוני בשם 'איפה?', שמספק יכולות מתקדמות יותר מגוגל, לרבות חיפוש טקסטואלי חכם, חיפוש מורפולוגי במגוון שפות בו זמנית, מה שגוגל לא מסוגל לבצע, כשאנו יודעים לשאוב מידע מכל מקור ומכל מערכת. 

החוכמה היא דירוג התוצאות וכאן נכנס גם ה-AI. יש צורך בלמידה איך לתקן שגיאות, לנפות מידע לא רלבנטי, לנפות מידע שגוי, לחלץ יישויות, לבצע קטגוריזציה וקלסיפיקציה. זאת, תוך שיפור הדירוג לאורך זמן כתוצאה מלמידת מכונה, מה יש במידע של הארגון".

ניב פלדמן, (בתמונה משמאל), סמנכ"ל מכירות ופיתוח עסקי, פירמיד אנליטיקס ישראל: "כולם רוצים היום BI ורוצים פרסונליזציה. כך, שהם יוכלו להתאים את ה-BI לצרכים הספציפיים שלהם.

החדירה של ה-BI לשוק היא מוחלטת, כי הארגונים הבינו את התועלת העסקית מ-BI.

כעת אנו בתחילת המעבר לשלב הבא, שלב ה-AI. היום כבר לא רוצים להתקין Desktop ארגוני או פרטי. רוצים שהכל יהיה קל, בדפדפן, ושניתן יהיה לשתף מידע באופן מקיף, גמיש ויעיל, בין כל העובדים הזקוקים למידע בעבודתם, כדי לקבל החלטות טובות ויעילות יותר.

במערכות המתקדמות, כמו שאנו מציעים, ניתן לבצע התקנה של פלטפורמה אחת במקום שהארגון בוחר לו: פנימי, ענן פרטי, ענן ציבורי, או ענן מעורב. זה מלווה באוסף של כלים המאפשרים לבצע מטלות באופן אוטומטי. 

בסוף, הכל מתנקז לדפדפן וניתן לביצוע בגרירה והשלכה של העכבר. הלקוח הגדול ביותר שלנו זו ממשלת ארה"ב עם כ-300 אלף תחנות קצה וזה רץ על כ-30 שרתים בענן פרטי.

כך, שכל ארגון בוחר לו את הדרך ליישום מערכת חכמה, כדי שתספק לו את היעילות המרבית".

זמיר שמר, (בתמונה משמאל), מנכ"ל פוינטס מיפוי עסקי: "הצורך של הוספת מיפוי הוא מגוון ויש לנו לקוחות לא רק במגזר העירוני אלא בכל סוגי העסקים.

הצורך לשלב GIS במערכות המידע העסקי ניתן לביצוע היום די בקלות, בזכות כלי ה-BI וה-AI. בניתוח הגיאוגרפי מעוניינים לקבל היום רזולוציות עד רמת השכונה ומשקי הבית הבודדים.

יש כיום כמה פלטפורמות של GIS, אבל הכנסת GIS לבדו למערכת העסקית, לא פותר דבר. הצורך העסקי הוא הרבה יותר עמוק.

לכן, ההנגשה של מידע גיאוגרפי מוטמעת בכלי AI במערכת אחת וזה מספק כלי מאוד יעיל המוריד עלויות בניתוחים.

החוכמה היום היא בשילוב של בסיסי נתונים חיצוניים דוגמת: נתוני שוק, נתוני משקי בית, נתוני גלישה, נתונים מאוד מעניינים, שניתן לקבל היום מחברות הסלולר ולחבר הכל לבסיסי הנתונים של הארגון. 

תחום המובייל תופס היום מקום חשוב, כי מנתוני המובייל אפשר ללמוד הרבה ולקבל תחזיות וניתוחים מאוד חשובים לכל עסק".

ברק נהרי, (בתמונה משמאל), מנכ"ל FlyingBI: "אנו מספקים פתרונות BI.

זאת, על בסיס המערכות מסוג Power BI של מיקרוסופט.

המערכות הללו מאוד מבוקשות בשוק ומהנסיון שלנו, ארגונים לא יודעים לטפל בתוצאות של ה-BI ברמה הארגונית. 

לכן, אנו משקיעים הרבה בהטמעת המערכת ואימון מנהלים, לדעת כיצד להשתמש בכלים החכמים, שמבוססים על המידע, שנצבר בארגון".


אריה עמית, (בתמונה משמאל), יועץ אסטרטגי וניהולי, I-am IT: "לא מספיק לדבר על BI ועל AI כי הבעיה המרכזית היא הטמעה. ההטמעה עדיין אינה מספקת במיוחד אצלנו בישראל. 

הסיבה המרכזית: ארגונים לא תמיד יודעים איך לנהל חדשנות ומה זו חדשנות. אנו צריכים להבין, שיש צורך לתרגל חדשנות   ולהפוך אותה ממיתוס לאסטרטגיה ארגונית.

חדשנות היא יישום של רעיונות, תוך שינוי דרך והפיכת ידע לערך. ההיסטוריה מלמדת אותנו, שכל מי שבא עם רעיון מהפכני - נדחה. 

החדשנות של היום היא חדשנות הרסנית, כזו שהורסת עולמות קיימים ויוצרת עולמות חדשים. לכן, לא כולם מוכנים בהתחלה לקבל חדשנות. זה קרה בתחומים רבים. למשל, בצילום, דואר, GPS, ויקיפדיה - שחיסלה את האנציקלופדיות, המוניות - שהולכות ונעלמות בתחרות מול התחבורה השיתופית, המלונות - שמתמודדים מול תחרות חדשה ועוד ועוד.

כיום, הגישה החדשנית היא קבלת חדשנות מההמון. 'חכמת ההמון' מביאה להרבה חדשנות. יש לזה הרבה כוח בדרך להצלחה. השווקים כיום, כמעט בכל תחום, נמצאים בהאצה ולכן יש צורך בהתאמות ושינויים מהירים.

מי שלא קלט או קולט, אז השינויים של היום גוברים בקצב אקספוננציאלי ואין דרך לעצור את זה. לכן, לארגונים יש אתגר כדי לייצר חדשנות פנימית ולהתאים את עצמם לקצב השינויים. ההגנות של העבר פשוט נעלמו. השוק הפך לגלובלי ולכן ההתמודדות עם חדשנות היא בחדשנות פנימית.

רעיונות טובים רבים מתים מהר, אבל אפשר לראות, שיש כמה פרמטרים המנבאים הצלחה של רעיון חדשני. מניתוח הצלחה של ארגונים חדשניים נמצא, ש-42% מההצלחה זה העיתוי, 32% זה הצוות והרעיון עצמו נמצא במקום נמוך. כלומר: אפשר ללמוד איך לייצר חדשנות אם מבינים את המנגנונים הנכונים של ההצלחה.

מוכנות לחדשנות היא בסיס להתקדמות ארגונית. הכל עניין של תובנות ארגוניות עם גיבוי מלא ובהשתתפות המלאה של ההנהלה".

המצגת של אריה עמית נמצאת כאן במלואה - למתעניינים.