הסוכנים החדשים של אנבידיה כבר מתחילים לעבוד במקומכם - איך זה עובד?

העולם התרגל בשנים האחרונות לבינה מלאכותית שמגיבה - שואלים שאלה, מקבלים תשובה. אבל בכנס GTC של אנבידיה NVIDIA Corp. -1.57%   נחשף שלב מתקדם יותר, כזה שמנסה לשנות את כללי המשחק. מדובר בסוכנים אוטונומיים מבוססי OpenClaw, מערכת קוד פתוח שהפכה בזמן קצר יחסית לאחד הנושאים החמים בתעשייה. אם עד עכשיו הבינה המלאכותית הייתה כלי, כעת היא מתחילה להפוך לסוג של "עובד דיגיטלי".

אם בעבר מערכות AI בעיקר האיצו עבודה של עובדים קיימים, כאן מדובר בהעברת משימות שלמות למערכת עצמה. זה לא רק חיסכון בזמן, אלא שינוי בהגדרה של תפקידים בארגון, בעיקר בתפקידי ביניים, אנליזה ותפעול, שבהם חלק מהעבודה יכול לעבור לאוטומציה מלאה.

אבל, וזה חשוב, מדובר עדיין בשלב מוקדם. יש התלהבות, יש ניסויים, אבל גם לא מעט סימני שאלה.

חלק מהחברות כבר בוחנות שימושים ראשוניים, אבל ברוב המקרים זה נעשה בסביבות סגורות או כפיילוטים. האימוץ הרחב עדיין מוגבל, בעיקר בגלל פער בין היכולת של הטכנולוגיה לבין רמת האמון של מנהלים במערכות כאלה.

זה כבר לא רק שאלות ותשובות

הסוכנים החדשים, שנקראים Claws, עובדים אחרת. הם לא מחכים לפקודה אחת, אלא מקבלים משימה רחבה ומפרקים אותה לשלבים. למשל, אם המשימה היא חיפוש עבודה, הסוכן לא רק מציע משרות. הוא יכול לנתח את הפרופיל, לשפר קורות חיים, לזהות התאמות, ליצור אינטראקציות ואפילו לבצע פעולות בפועל.

• אינטואיט ואנתרופיק ישתפו פעולה בפיתוח סוכני AI לעסקים
• היום השחור של הבנקים וחברות האשראי
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

בדוגמאות שהוצגו, סוכנים הצליחו לנהל תהליכים שלמים כמו איתור ספקים, השוואת הצעות מחיר ויצירת קשר ראשוני. כלומר, לא רק ניתוח מידע אלא גם ביצוע פעולות בפועל מול מערכות חיצוניות, בדומה לעבודה אדמיניסטרטיבית ותפעולית.

במקביל, הוא גם יודע "לגייס" סוכנים נוספים. כלומר, יש כאן היררכיה של משימות ותתי משימות. זה מזכיר מבנה ארגוני, רק שהוא מתרחש בתוך מערכת תוכנה. עם זאת, נראה שגם מפתחים מנוסים עדיין לומדים איך לחשוב בצורה הזאת. המעבר מחשיבה של "שאלה תשובה" לחשיבה של "תהליך מתמשך" הוא לא טריוויאלי.

המודל הזה דומה לצוות עבודה עם חלוקת אחריות ולעיתים גם בקרה פנימית בין סוכנים. זה מעלה שאלה איך מנהלים מערכת כזאת ואיך מגדירים גבולות וסמכויות כשאין גורם אנושי שמקבל את כל ההחלטות.

• רייבן מגייסת 20 מיליון דולר: "המתקפות כבר קורות בתוך האפליקציה״
• Native מגייסת 42 מיליון דולר: "הבעיה היא לא בכלים אלא ביישום שלהם בענן"
• תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
• ועדת הכספים אישרה: זיכוי מס בגין מו"פ החל מ-1 בינואר

אחד ההבדלים הבולטים הוא היכולת לפעול לאורך זמן. צ’אטבוט רגיל פועל בזמן אמת. שואלים, מקבלים תשובה וזה נגמר. כאן מדובר במערכת שפועלת ברקע. היא יכולה לאסוף מידע לאורך היום, לעבד אותו, ולהחזיר תוצר בזמן שנקבע מראש. כך למשל, יש שימושים שבהם סוכן אוסף עשרות מקורות מידע, כולל ניוזלטרים, ומייצר מהם סיכום יומי מותאם אישית.

בארגונים גדולים, שימוש כזה יכול לצמצם עבודת אנליסטים, בעיקר במשימות של איסוף וסיכום מידע. עם זאת, עדיין נדרש פיקוח אנושי כדי לוודא שהמידע מדויק, במיוחד כשמדובר בהחלטות עסקיות.

במילים אחרות, מדובר במעבר מכלי תגובתי לכלי פרואקטיבי. זה נשמע שינוי קטן, אבל בפועל זה משנה את אופי השימוש. במקום לעבוד עם המערכת, היא עובדת עבור המשתמש. זה שינוי לא רק טכנולוגי אלא גם ניהולי. ארגונים צריכים להגדיר מה מצפים ממערכות כאלה ואיך מודדים תפוקה של מערכת אוטומטית מול עובד אנושי.

שימושים ראשונים, מנוע הצמיחה, ונקודת החולשה

בכנס עצמו ניתן היה לראות עשרות רעיונות כאשר חלקם פרקטיים, חלקם עדיין ברמת ניסוי. בתחום המחקר, סוכנים שמבצעים סריקה קבועה של מאמרים ומחזירים תובנות. זה חוסך זמן, אבל גם משנה את הדרך שבה חוקרים צורכים מידע.

בתחום השיווק, יש ניסיון להעביר משימות כמו ראיונות, איסוף מידע וניתוח תוכן לסוכנים. כלומר, פעולות שבעבר דרשו זמן אנושי, מתחילות לעבור לאוטומציה. גם בעולם העסקי הרחב יותר, יש עניין ביכולת לייצר תהליכים אוטומטיים שלמים, לא רק פעולות נקודתיות. 

גם בתחום הפיננסים בוחנים שימושים, כמו ניתוח דוחות, מעקב אחרי חברות וזיהוי מגמות. היתרון הוא עיבוד מהיר של מידע רב, אבל הרגישות של הנתונים מגבילה את השימוש בפועל.

אבל כאן נכנסת הסתייגות. למרות ההתלהבות, רבים מהמשתתפים עדיין לא מוכנים להשתמש בסוכנים בסביבה אמיתית. הסיבה המרכזית היא אבטחת מידע. כדי שסוכן כזה יהיה אפקטיבי, הוא צריך גישה רחבה למידע. מיילים, מסמכים, מערכות ארגוניות וחשבונות. זה גם מקור החשש המרכזי. לכאורה, מדובר בכלי שמקבל הרשאות עמוקות מאוד. אם משהו משתבש, הפגיעה יכולה להיות רחבה.

בנוסף, יש גם שאלה של שליטה. עד כמה ניתן לפקח על סוכן שמקבל החלטות בעצמו. אנבידיה מנסה לתת מענה דרך NemoClaw, ערכת פיתוח שמיועדת לארגונים. המטרה היא להכניס שכבות של בקרה וניהול. אבל עדיין, מדובר בפתרון שמתפתח. נראה כי בטווח הקצר, השימושים הראשונים יהיו בתחומים שבהם המידע פחות רגיש, כמו שיווק או תוכן.

בפועל, זה ניסיון ליצור סטנדרט ארגוני לעבודה עם סוכנים, בדומה לתהליך שעברו מערכות ענן בתחילת הדרך. השאלה היא האם אנבידיה תצליח להוביל את התחום הזה גם ברמת הפלטפורמה ולא רק ברמת החומרה.

לא רק טכנולוגיה אלא שינוי מודל עבודה

המשמעות של סוכנים כאלה חורגת מהטכנולוגיה עצמה. מדובר בשינוי באופן שבו עבודה מתבצעת. אם בעבר אוטומציה החליפה פעולות פשוטות, כאן מדובר גם במשימות מורכבות יותר. ניתוח, קבלת החלטות, תיאום בין גורמים. עם זאת, לא בטוח שזה יקרה מהר. יש חסמים טכנולוגיים, רגולטוריים וגם פסיכולוגיים. ארגונים לא ממהרים לתת גישה רחבה למערכות אוטונומיות.

אם התהליך יתקדם, ייתכן שינוי גם במבנה הארגוני. פחות שכבות ניהול ביניים ויותר הסתמכות על מערכות אוטומטיות, לצד מעבר של עובדים לתפקידי פיקוח ובקרה.

במקביל, יש גם התקדמות. חברות כמו ServiceNow כבר מציגות סוכנים עם שיעורי הצלחה של 80% עד 90% במשימות מסזה נתון שמעיד על פוטנציאל, אבל גם על כך שהדיוק עדיין לא מלא, מה שמגביל שימוש במערכות כאלה במשימות רגישות.

ההתלהבות סביב OpenClaw ברורה. זה תחום חדש, עם פוטנציאל רחב. אבל כמו בהרבה תחומים בטכנולוגיה, יש פער בין הדיבורים לבין היישום. אומנם נראה שהיכולות משתפרות במהירות, אבל הדרך להפוך את הסוכנים לכלי עבודה יומיומי עדיין לא קצרה.

היסטורית, תחומים כמו אוטומציה ורובוטיקה עברו תהליך דומה, עם פער בין ההבטחה הראשונית לבין קצב האימוץ בפועל. גם כאן, נראה שהתהליך יהיה הדרגתי ולא מהפכני בן לילה.

ובכל זאת, קשה להתעלם מהכיוון. המעבר מבינה מלאכותית שמגיבה לבינה מלאכותית שפועלת כבר מתחיל לקרות. זה עדיין לא בכל ארגון, אבל כבר נכנס לניסויים ולדיונים ברמה האסטרטגית.