בשנים האחרונות נדמה שרוב החברות הטכנולוגיות פועלות להטמיע בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) בליבת המוצר. על הנייר, מדובר בהבטחה מפתה: סוכני בינה מלאכותית שיענו ללקוחות, יכתבו קוד או ינתחו דוחות כספיים באוטומציה מלאה. אלא שבמקרים רבים ההבטחות האלו אינן עומדות במבחן התוצאה.
מכון המחקר המוביל גרטנר (Gartner) חזה בהקשר הזה כי 30% מפרויקטי הבינה המלאכותית הגנרטיבית ייזנחו אחרי שהוכחת ההיתכנות הראשונית תסתיים. מחקר של MIT אף הלך רחוק יותר וקבע כי 95% מהפיילוטים ייכשלו מכיוון שהם נשענים על כלים גנריים שעובדים יפה בהדגמות, אבל נתקעים כאשר האימוץ הולך וגדל. S&P Global הוסיף נדבך נוסף לתחזיות וציין כי עלות ואמינות הם המכשולים המרכזיים שמונעים מארגונים להטמיע סוכנים יעילים. הבעיה כאן, חשוב להבין, אינה טמונה ביכולות של המודלים עצמם, אלא בפער הנדסי עמוק שמתגלה ברגע שהמערכת יוצאת מהמעבדה אל השטח.
"לא סומכים על ה-AI בפרודקשן"
"בהוכחת ההיתכנות (POC) הכל נראה מבטיח", מסביר אחי סולומון, מנכ"ל ומייסד-שותף ב-Traigent.ai. "בונים גרסת דמו, מראים אותה למנהלים והיא עובדת מצוין על קבוצה קטנה של דוגמאות. הבעיה מתחילה כשמעלים את המערכת לסביבת ייצור והיא פוגשת אלפי משתמשים אמיתיים עם אינספור תרחישים לא צפויים. פתאום המערכת מתחילה 'להזות', זמן התגובה מתארך והעלויות מזנקות. זה השלב שבו פרויקטים לא מצליחים לממש את הפוטנציאל שלהם".
כדי להבין מדוע כל כך קשה לסמוך על סוכן AI, צריך להבין את השינוי הפרדיגמטי שעובר עולם התוכנה. מהנדסים מסורתיים רגילים לסביבה שבה פקודה מסוימת תוביל תמיד לאותה תוצאה צפויה. אבל עולם ה-GenAI פועל במרחב הסתברותי שקשה לצפות. "כשאתה עובד עם מודלי שפה גדולים (LLMs), אתה מכניס למערכת אלמנט של חוסר ודאות", אומר ד"ר נמרוד בוסני, CTO ומייסד-שותף ב-Traigent.ai. "המודל יכול להחזיר תשובה מעולה היום ותשובה שגויה מחר, רק בגלל שינוי קל בהנחיות או במידע שהוזן לו".
הזמן האבוד של מפתחי הבינה
הניסיון לפתור את הבעיה באמצעים ידניים הוא מה שמכשיל חברות רבות. מפתחים מוצאים את עצמם מבזבזים שבועות על "ניסוי וטעייה", עבודה עם כלים שונים ובדיקה ידנית של התוצאות. "חברות מנסות 'לנחש' את הדרך להצלחה", מוסיף בוסני. "אבל הן לא יודעות מהי התצורה האופטימלית בשביל הסוכן שלהן ואין להן כלים לביצוע הערכה כמותית ומדויקת של הביצועים שלו לאורך זמן".
כיום ישנם הרבה כלים בשוק שמודדים ומנטרים. היכולת לשפר סוכני בינה - היא היכולת החסרה כרגע. המציאות הזו הולידה את הצורך בקטגוריה חדשה של כלים: תשתית לאופטימיזציה רציפה (Continuous Tuning Infrastructure). המטרה של כלים אלו היא להעניק למפתחים את היכולת לא רק למדוד ולנטר, אלא לשפר באופן מתמיד את סוכני הבינה המלאכותית שלהם באותה רמת קפדנות שבה הם מנהלים קוד. זוהי הנקודה שבה Traigent נכנסת לתמונה, עם תשתית ייחודית שפיתחה לטיוב (Tuning) אוטומטי ומבוסס נתונים של סוכני ה-AI, שלדברי החברה חוסכת זמן משמעותי במחזור החיים של הסוכן.
"להבין מהי התמורה האמיתית"
החזון של Traigent.ai נשען על שילוב ייחודי בין ידע אקדמי לעבודה מעשית בשטח. ד"ר נמרוד בוסני, ששימש כמוביל מחקר ב-IBM וב-Accenture ופרסם למעלה מ-20 מאמרים ומספר פטנטים בתחום הבינה המלאכותית והנדסת התוכנה, חבר לאחי סולומון, שניהל פלטפורמות טכנולוגיות מורכבות בחברות כמו Checkpoint, Verint ו-Yotpo.
"אנחנו בנקודת פיתול עם ה-AI, בדומה לאינטרנט של שנות ה-90", אומר סולומון. "אך כדי שהמהפכה תצליח, מפתחים חייבים תשתיות שיאפשרו להם לסמוך על סוכני הבינה. לא רק לכתוב את הקוד הראשוני, אלא לנהל את כל מחזור החיים של הסוכן".
התשתית שלהם מציעה ממשק שמאפשר למהנדסי AI להגדיר את המדדים העסקיים של החברה (KPIs) ולראות בצורה שקופה את הקשר בין איכות התשובה לעלות ולזמן התגובה. "אנחנו בונים גשר שמאפשר לצוות העסקי להבין מהי התמורה האמיתית על ההשקעה שלהם, ובמקביל הוא מספק לצוות הטכני את הכלים כדי להגיע ליעדים האלו בצורה הנדסית, מהירה ומדידה", אומר בוסני וגם מדגיש את המוטו שלהם: "אם אתה יכול למדוד את זה, אנחנו יכולים לייעל את זה".
כדי לעמוד במשימה traigent.ai משתפת פעולה עם חברות בולטות בעולמות הבינה המלאכותית, כגון cloudzone.io ,ifor.ai ,profisea.com ,bazak.ai ,comm-it.com yotpo.com ועוד חברות מוכרות בתעשייה. בין היתר החברה שותפה בתוכנית NVIDIA Inception ו-AWS Founders Club ומחקריה זכו להכרה בינלאומית בקהילות כגון MLOPs בכנס CAIN 2026 - International Conference on AI Engineering הבינלאומי בריו דה ז'נרו.
למצוא את נקודת האיזון
האתגר המשמעותי בפיתוח סוכנים חכמים הוא למצוא את "נקודת האיזון" בין המדדים השונים. לדוגמה: דיוק, זמן תגובה ועלות, או מדדים עסקיים אחרים שבמקרים רבים מתנגשים זה בזה. למשל, מערכת שמטרתה העיקרית היא להחזיר תשובות מדויקות כנראה תשתמש במודל יקר ואיטי, אבל ברגע שננסה לקצר את זמן התגובה או לעבור למודל משתלם יותר, רמת הדיוק עלולה לצנוח. מדדים אלו הינם מדדים טריוויאליים, אך ניתן לבחור מדדים אחרים להצלחה - ולמצוא את הנקודה האופטימלית עבורם.
"המערכת מנתחת אלפי אפשרויות ומספקת למפתחים פתרון מדויק, זול ומהיר יותר, שמתאים לממדי ההצלחה שהוגדרו, מה שעשוי להפוך פרויקט כושל למצליח".
היכולת הזו, כאמור, הופכת קריטית במיוחד בעידן שבו חברות מתקשות להעריך את האיכות והיעילות הכלכלית של סוכנים חכמים. זאת מכיוון שפרויקט AI שבו כל שאילתה עולה כמה סנטים, עלול להפוך במהרה להפסדי ככל שמספר המשתמשים גדל. לכן, התהליך צריך לכלול לא רק בחירה נכונה של המודל, אלא גם כיול של הפעילות כחלק ממחזור החיים של הסוכן תוך התאמתו ליעדים העסקיים של הארגון.
עתיד הסוכנים: אמינות כתנאי סף
ככל שהתעשייה מתקדמת לעבר סוכני בינה מלאכותית (AI Agents) שלא רק עונים על שאלות אלא גם מבצעים פעולות בעולם האמיתי, כמו גישה לחשבונות בנק, הזמנת טיסות או ניהול מלאי, כך רף האמינות המצופה מהם עולה בצורה דרמטית. נכון, סוכן שמבצע טעות בתשובה אינפורמטיבית הוא בעייתי, אבל סוכן שמבצע טעות בפעולה פיננסית כבר מהווה סכנה של ממש.
"בעולם של סוכני AI", מסכם ד"ר בוסני, "חברות לא יוכלו לשחרר סוכנים לשוק ללא שכבה עבה של הערכה ושיפור (Evaluation & Optimization). האמון של המשתמשים בסוכן הדיגיטלי תלוי ביכולת להוכיח שהוא פועל בגבולות הגזרה שהוגדרו לו, בצורה עקבית ומדויקת".
בעידן שבו כל השקעה טכנולוגית נבחנת דרך עדשת היעילות והביצועים, אין ספק שגם סוכני בינה מלאכותית יידרשו לעמוד בסטנדרט ברור שילך ויתגבש בעתיד הקרוב. השאלה בשלב הזה היא כבר לא האם ארגונים יאמצו את הסוכנים האלו, אלא איך הם יכולים להבטיח שאותם הסוכנים באמת ראויים לאמון של המשתמשים – וזה בדיוק מה שהתשתית שלנו מספקת".
בשיתוף Traigent.ai
