אירוע הלקוחות השנתי שלNetApp , שנערך לאחרונה בתל אביב, חשף מגמה ברורה: הארגונים בישראל אינם מחפשים עוד "חדשנות" ככותרת, אלא פתרונות קונקרטיים שיאפשרו להפיק ערך מהדאטה הארגוני - בלי לסכן אותו ובלי להעמיס על מערכות ה-IT. בהתאם לכך, השיקה החברה בישראל שני פתרונות חדשים, שפותחו כחלק מפלטפורמת הנתונים המאוחדת שלה: NetApp AFX ו- AI Data Engine (AIDE) לצד יכולת חדשה בתחום הסייבר: זיהוי פריצות נתונים מובנה בתוך שכבת האחסון. השילוב בין שלושת החידושים הללו מצביע על שינוי פרדיגמה עמוק: במקום להזרים דאטה אל מערכות ה-AI, החברה מביאה את ה-AI אל הדאטה - ישירות לשכבת האחסון. המשמעות: פחות תהליכי העתקה, פחות סיכוני זליגת מידע ויותר תובנות בזמן אמת.
"הבינה המלאכותית כבר לא 'נלווית לדאטה' - היא יושבת בתוך התשתית", אומר שלומי פרייס, מנכ"ל NetApp ישראל, שתיאר באירוע את השינוי כתפיסה עסקית לא פחות מטכנולוגית. "ארגון שמטמיע AI בלי תשתית נתונים חכמה לא יוכל להפיק ממנו ערך אמיתי", הוא הדגיש. לדבריו, המערכת החדשה מעבדת ומנתחת מידע כבר בשלב האחסון, בדומה לאופן שבו מוח אנושי מפענח מידע לפני היווצרות מחשבה.
לדבריו, מערכתAFX נועדה לעומסי AI כבדים ומפרידה בין גדילה בביצועים לגדילה בנפחי אחסון, כך שהארגון יכול להתרחב בקצב שלו. מערכת AI Data Engineמבצעת את "העבודה השחורה" של עולם הדאטה: ניקוי, תיוג, ארגון וסיווג אוטומטי של הנתונים. ביחד, יוצרות המערכות "מוח ארגוני", שמפנה את המידע ליישומי AI כשהוא כבר מוכן לעיבוד.
חידוש הסייבר: מזהה פריצות בתוך האחסון עצמו
אבל המהלך הדרמטי ביותר שהוצג באירוע הוא דווקא בתחום הסייבר: לראשונה, יכולת זיהוי פריצות נתונים (Data Theft Detection) משולבת במערכת האחסון הארגונית. המערכת יודעת לזהות התנהגות חריגה שמעידה על ניסיון גניבה, עוד לפני שהמידע יוצא מהארגון. לצד זאת, החברה הציגה יכולות שחזור בסביבה מבודדת שמונעת "הדבקה חוזרת" לאחר מתקפת כופרה.
פרייס הגדיר זאת כ"שינוי התפקיד של מערך האחסון": לא עוד שכבת הגנה אחרונה, אלא קו הגנה קדמי מבוסס AI. "כדי להגן על נתונים צריך לזהות מתקפה מוקדם ככל האפשר. אנחנו מביאים את יכולות ה-AI הזו למקום שבו המידע באמת חי", הוא ציין
האתגר הארגוני אימוץ מהיר של AI ואבטחת המידע
ארגונים רבים נמצאים במצב שבו הנהלות מבקשות להתקדם במהירות עם פרויקטיAI , לעיתים בשל לחץ תחרותי או רצון להציג חדשנות. מנגד, מנהלי אבטחת מידע וצוותי IT מצביעים על סיכונים משמעותיים ועל מורכבות תשתיתית הנדרשת לשילוב מערכות מתקדמות.
ארז גל-חן, CTO בNetApp – ישראל, מסביר כי הפער הזה מייצר חוסר איזון: הרצון לשלבAI במהירות מתנגש עם הצורך לבנות תהליכי עבודה מאובטחים. לדבריו, הפתרונות החדשים נועדו לצמצם את המורכבות באמצעות ממשקי API פשוטים, שמאפשרים לשלוף מידע, לבצע תשאול חכם ולפתח יישומי GenAI ו-Agentic AI, תוך הקטנת המורכבות התשתיתית. בכך, נטאפ מבטלת חסם משמעותי: הגישה ל-AI בארגונים הופכת לפשוטה, מאובטחת ורחבה יותר.
גם בתחום היעילות הארגונית בולטת תפיסה חדשה: "ארגונים מבזבזים הון על אחסון מידע שאין לו שימוש אמיתי", אמר פרייס באירוע. מערכת סיווג המידע Console Data Classification ממפה פטה-בייטים של נתונים, מזהה מידע רגיש ויכולה למחוק מידע שאינו נדרש - צעד שמפחית עלויות ומקטין סיכוני סייבר. במקרים של מידע רפואי, לדוגמה, מערכות AI Data Engine של NetApp מסירה מידע אישי כדי לאפשר שימוש בדאטה למחקר רפואי תוך שמירה על פרטיות המטופלים.
המשמעות לשוק הישראלי
השקת הפתרונות בישראל באירוע הלקוחות אינה ציון דרך סמלי בלבד. השוק המקומי מאופיין בארגונים מבוססי דאטה, כגון בנקים, ביטוח, בריאות, תעשיות ביטחוניות והייטק, אך גם בצורך קיצוני באבטחת מידע. החיבור בין שני העולמות הללו - AI וסייבר - הופך לכורח. היכולת לזהות פריצת נתונים מתוך שכבת האחסון ולא רק בשכבות מאוחרות יותר, כמו אפליקציות או ניטור רשת, עשויה לשנות בפועל את אופן ההתמודדות עם תקיפות, בהן גניבת המידע המתבצעת עוד לפני ההצפנה.
לסיכום, ההתקדמות ב-AI עבור ארגונים אינה נקבעת לפי המודלים שבהם הם משתמשים, אלא לפי האופן שבו הדאטה מנוהל. היכולת לארגן מידע, להגן עליו, להנגיש אותו ביעילות ולבסס עליו תובנות בזמן אמת, היא שמאפשרת להפוך טכנולוגיה למנוע עסקי ולא להישאר ברמת הצהרה. פרייס מדגיש כי "המידע צריך לעבוד בשביל הארגון ולא להפך. כשדאטה, אבטחה ו-AI פועלים כמכלול אחד, נוצר בסיס יציב לצמיחה ולחדשנות לאורך זמן".
