זיו קציר
צילום: מערכת ביזפורטל
ראיוןTV

מרוץ הבינה מלאכותית: "זזה לנו הגבינה; אבל, ישראל תהיה בין המובילות בתחום"

ד"ר זיו קציר מנהל התוכנית הלאומית לבינה מלאכותית על ההשקעות בתחום, על היעד להיות מובילים בתחום ה-AI ועל העתיד של ההייטק המקומי

צחי אפרתי | (1)

לאן צועד ההייטק הישראלי? הקטר של המשק שהזניק את כלכלת ישראל בעשורים האחרונים עובר מהפכה גדולה עם כניסת הבינה מלאכותית למגוון רחב של תחומי החיים. האם מדינת ישראל תשמור על מקומה בצמרת הדירוג או שהמרוץ העולמי אחרי שבבים וכוח אדם מיומן יכולים לקחת אותנו אחורה? בשיחה עם ד"ר זיו קציר מנהל התוכנית הלאומית לבינה מלאכותית ברשות החדשנות, הוא מציין שהגבינה זזה לנו אך סבור שההון האנושי המקומי יחד עם צעדים נדרשים נשמור על מקומנו בצמרת. 

 

  

מה זאת התוכנית הלאומית לבינה מלאכותית?

"עבודה משותפת של כל גופי הממשלה כדי להבטיח שמדינת ישראל תמשיך להיות בעמדה מובילה בהייטק העולמי בעשור הקרוב, זה אומר לספק את התשתיות שנדרשות, לתמוך בתעשייה ולדאוג לבינה מלאכותית במגזר הציבורי. התוכנית מתוקצבת עד כה במיליארד שקל על פני 6 שנים, האבנים הגדולות בתקציב - נגישות לתשתית חישובית, עיבוד שפה טבעית ובעברית וערבית, תמיכה במחקר, שת"פ בינלאומי"

 

יש מדינות שרכשו מאיצים רבים ויש להן תשתיות גדולות, כמו למשל ערב הסעודית ואיחוד האמירויות ויש תחרות מעוד מדינות מפותחות בעולם זה מהווה סיכון עבורנו? 

"יש סיכון ויש תחרות, כדי לבדוק את התחרות צריך לבדוק את שלושת החוזקות של ישראל ושלושת הדברים שאנחנו עושים פחות טוב. בחוזקות יש הון אנושי מצוין, יכולת יזמית פנטסטית, ויכולת העברת ידע אקדמי לידע תעשייתי ואנחנו אלופי העולם בדבר הזה. ואנחנו טובים בפער גדול בשיתופי פעולה, היכולת להפגיש אנשים מדיסציפלינות שונות היא פנומנלית. בצד החולשות אנחנו לא מאוד טובים בתשתיות, לא טובים בתכנון אסטרטגי ארוך טווח, ובסביבה העסקית של כמה קל להצמיח חברה בישראל. ובנוסף, כל מדינה נאבקת על כוח מחשוב, הון אנושי ונתונים וזה המירוץ. כל מדינה מנצלת את החוזקות שלה".

 

ציינת את המירוץ למאיצים - אותם שבבים של אנבידיה, ויש מדינות עם הרבה כסף שרכשו תשתיות ואילו מדינת ישראל נמצאת נמוך בדירוג?

"אנחנו לא נמצאים כל כך נמוך, עד תום השנה יבחר זכיין שאמור להקים מחשב עם תשתית חישוב גדולה בהיקף של אלפי מאיצים, הכשל שוק שזיהינו נוגע לחברות קטנות ולחוקרים באקדמיה שלא נגישים מספיק לתשתיות. חברות גדולות יכולות לקבל את כל צרכי החישוב במחיר טוב ובזמן יחסית קצר, לעומת זאת חברה קטנה תקבל במחיר יקר שהיא לא תוכל לעמוד בו ותצטרך להמתין בין 6-12 חודשים לפני שתוכל לאמן את המודל. זה כשל שאנחנו מטפלים בו. אנחנו יודעים שעבור חברת הזנק 12 חודשים שקול לנצח".

דיברת על צד החומרה נעבור לצד האנושי כאן יש לנו יתרון יחסי, כיצד אתם פועלים בהקשר הזה?

"אחד הנושאים החידתיים של בינה מלאכותית, בכל הדירוגים ישראל מדורגת גבוה, המציאות היא שזזה לנו הגבינה, היינו רגילים שבשביל לייצר מהנדסי תוכנה מוכשרים יש לנו את היחידות הטכנולוגיות של צה"ל ששופכות כל שנה אלפי ידיים עובדות, יש את המוסדות האקדמיים וגם אנשים בעלי יכולות שהולכים לקורסים קצרים ואחרי שנה בשוק העבודה הם מגיעים לרמה מספקת.

קיראו עוד ב"BizTech"

"המציאות השתנה, להוביל צוות מחקר בתחום של בינה מלאכותית יושב אדם עם תואר שלישי פלוס 3 שנים ניסיון, עד שלא עוברים את המסע הזה שלוקח 10 שנים לא נהיים מספיק טובים. קצב ההכשרה הוא איטי, בכדי לעשות את פריצת הדרך היום אנחנו צריכים את האנשים האלה פה היום. ויש מרוץ גלובאלי אחרי האנשים האלה ויש מדינות שמייבאות הון אנושי ונותנות הטבות מס אישיות, יש מדינות שמגדילות את קצב ההכשרה. וזה המפתח לכל ההצלחה".

 

איפה מדינת ישראל תדורג בתחום של הבינה המלאכותית בעוד 5-10 שנים

"אנחנו מדורגים בחמישייה הראשונה או השנייה של אומות העולם, כאשר מנרמלים לגודל מגיעים למקום השני או השלישי. עם זאת יש מרוץ של כל המדינות המערביות המפותחות. בהנחה שכל הדברים שאנחנו עובדים עליהם יתממשו, אנחנו נמשיך להיות בעמדת הובלה בבינה מלאכותית בעוד 5-10 שנים, העובדה שיש 2000-2200 חברות שמייצרות בתחומי עשייה רבים  זה יבוא לידי ביטוי, אנחנו מאמצים טכנולוגיה במהירות וביעילות וזה בין היתר יהווה הבסיס לשמור על המעמד המוביל".

 

לראיון המלא:

תגובות לכתבה(1):

הגב לכתבה

השדות המסומנים ב-* הם שדות חובה
  • 1.
    נייט 07/11/2024 07:56
    הגב לתגובה זו
    שורפים לנו כספי מיסים על בלבולי ביצים
יואב שפרינגר וגלעד עזרא, מייסדים Apptor.ai צילום פרטייואב שפרינגר וגלעד עזרא, מייסדים Apptor.ai צילום פרטי
סטארטאפ להכיר

אין לנו מתחרים- הדרך להתחרות זה אם הלקוחות יתחילו לפתח את המוצר בעצמם

שיחה עם יואב  שפרינגר- המנכ"ל ושותף מייסד של  Apptor.ai



הדס ברטל |

ספר בקצרה על עצמך:

אני במקור מבית חנן בצפון. בצבא שירתי ב-8200, שם גם פגשתי את השותף שלי, גלעד עזרא, ובזמן השירות, עבדנו על פיתוח מודלים של פרדיקציה לצבא כדי לזהות התנהגויות, אבל הרעיון זה להתעסק ב-predictable AI. אחרי הצבא הייתי בפלייטיקה בעולמות ה-AI retention. את הסטארטאפ הקמנו במהלך המלחמה, והתחלנו לרוץ איתו ממש תוך כדי המילואים.

ספר על החברה ומניין בא הרעיון?

אלו דברים דומים שעשינו בצבא. חיפשנו איפה אפשר למקסם את מה שעשינו בצבא ולהשליך על שוק, שהוא ממש בלו אושן עבורנו ואין חברה שעושה משהו דומה. תעשיית ה- direct sales, שהיא מאוד אמריקאית ואנחנו בנינו כמה מודלים של פרדיקציה שעוזרים לחברות direct sales לייצר תקשורת טובה יותר עם הלקוחות שלהן. המודלים מזהים טוב יותר מה הלקוח רוצה לקנות, מה המוצר שכדאי להציע לו ומתי יספיק לקנות, כאשר המטרה היא לטרגט בצורה טובה יותר את הלקוחות דרך המודלים שאנחנו מריצים. זה דומה לאי קומרס אבל יש הבדלים כי דרך המכירה בחברות direct sales היא שונה מעט, ואותן חברות רואות את עצמן כתעשייה נפרדת. למשל הרבהלייף היא לקוחה שלנו, ואם ספורה מבחינים שאני עובד איתם, הם יחשבו "מעולה, חברה דומה לנו." לעומת זאת, אם הרבהלייף היו רואים שאני עובד עם ספורה הם היו חושבים שזה אי קומרס. בשנה אחת הגענו ללקוחות וחברות כמו הרבהלייף, שופ דוט קום, It works! Global ו-Immunotec.

אופן המכירה ב-direct sales זה דרך מפיצים שהם המשווקים את המוצרים של החברה. עד שאנחנו הופענו, כל החברות הללו היו בונות על המפיצים לעשות את עבודת השיווק והמכירות והכל היה קורה דרכם בלי ערוצים נוספים. המפיצים מביאים לקוחות והם מדברים עם לקוחות וכדומה. מה שקורה בפועל זה שמאחר וכיום יש עוד הרבה אלטרנטיבות לעשות הכנסה מ-gig economy ובגלל התחרות הרבה בשוק, אז המודל לפיו הם בונים רק על המפיצים כבר לא עובד. מה שאנחנו מביאים לשולחן זה שאנחנו מייצרים מודלים של פרדיקציה שעושים את הכל באופן אוטומטי, את ה-retention, ההמלצות על מוצרים כאשר אנחנו יודעים לזהות מה כל לקוח יקנה ומתי והחברות כבר לא צריכות לבנות על המפיצים אלא אנחנו עושים את זה בשבילם, הכל כבר הופך לאוטומטי.

מתי הוקמה וכמה עובדים?

קמנו ביולי 2024, אנחנו 10 עובדים, הרוב בישראל ואחת ביוטה.

מי המשקיעים?

זוהר גילון, יובל בר-גיל, ניר גרינברג, רן שריג, אפי כהן ועוד

עובדים בהייטק ערב
צילום: דאלי

מה קורה בהייטק הישראלי - מפטרים או מגייסים? הנה התשובה

ההייטק הישראלי צומח בלי לגייס עובדים - ה-AI החליף את הג'וניורים ומה השלב הבא?, על התחומים הצומחים ועל התחומים שנמצאים בסיכון

אדיר בן עמי |

ההייטק לא קורס - הוא פשוט כבר לא צריך אתכם

בחודשים האחרונים מתרבים הדיווחים על התקררות בשוק העבודה בהייטק המקומי. מדברים על קיפאון, מדברים אפילו על ירידה בכמות העובדים. אין ירידה בכמות העובדים. התמונה אומנם מורכבת, אבל אין דרמה אמיתית. ההייטק הישראלי לא נמצא בנסיגה, אלא בעיצומו של שינוי מבני עמוק, שמתרחש במקביל בכל מוקדי הטכנולוגיה בעולם.

נכון לסוף 2025, מספר המועסקים בהייטק בישראל נע סביב 410 אלף עובדים - רמה דומה מאוד לשנה הקודמת, ואף עלייה צנועה. זו אינה ירידה, אלא האטה בקצב הצמיחה. האטה שמגיעה לאחר יותר מעשור של גידול מהיר שנתפס כמובן מאליו. במובן הזה, הנתון החריג אינו ירידה במספר העובדים, אלא העובדה שההייטק כבר לא מגדיל מצבת כוח אדם בקצב משמעותי מאוד כפי שהורגלנו בעבר.

הגורם המרכזי לשינוי אינו משבר כלכלי, אלא חדירה מואצת של כלי בינה מלאכותית לתהליכי עבודה. על פי הערכות גורמים בתעשייה, בין 7,000 ל-10,000 משרות - בעיקר משרות ג'וניור ותפקידי ביניים, הוחלפו או צומצמו באמצעות אוטומציה ו-AI. משימות שבעבר דרשו צוותים של מפתחים צעירים מבוצעות כיום באמצעות קוד גנרטיבי, מערכות אוטומטיות וכלי פיתוח חכמים.

חברות ענק כמו מיקרוסופט, גוגל, אמזון, סיילספורס ואחרות פיטרו עובדים לא בשל ירידה בפעילות, אלא כחלק מהתייעלות מבנית ומעבר למודלים המסתמכים על AI. גם בישראל, ההייטק לא צריך פחות עבודה - אלא פחות עובדים בתפקידים מסוימים. עם זאת, בהחלט יש "חשיבה מחדש" ושינוי מודל עסקי אמיתי בחברות תוכנה שמאוימות על ידי ה-AI. קל היום לפתח תוכנה ופתרון אפליקטיביים וזה מעמיד את החברות האלו בסיכון גדול ובאיום גדול. חברות כמו נייס, מאנדיי וויקס נפגעו בבורסה ואכזבו את המשקיעים בדוחות האחרונים, והשאלה מה יהיה קדימה. ההנהלות של החברות האלו מדברות על התעצמות והתחזקות, אבל וול סטריט סקפטית. 


ממספרים לערך

ההייטק עובר ממודל עתיר כוח אדם למודל עתיר תפוקה, שבו השאלה המרכזית אינה כמה עובדים יש לחברה, אלא כמה ערך מייצר כל עובד. מערכות אוטומציה ופלטפורמות פיתוח חכמות מאפשרים לצוותים קטנים לייצר תפוקות שבעבר דרשו מחלקות שלמות. משימות תכנות, בדיקות, תיעוד, אנליזה ואפילו ניהול תהליכים מבוצעות היום במהירות גבוהה פי כמה ובפחות ידיים. התוצאה: חברות ממשיכות לגדול בהכנסות, במוצר ובחדירה לשווקים, בלי להגדיל את מצבת כוח האדם בהתאם.