מוכנים למהפכה התעשייתית הרביעית? לפי בריאן גורבט, יכול להיות שאתם ממש לא יודעים לפני מה אתם עומדים.

גורבט עבד מעל 11 שנים במיקרוסופט ושם הוא התחבר לתחום, והוא מגדיר את התחום לפי ההגדרה של ג'ון מקארטי - בתור המדע וההנדסה של יצירת מכונות חכמות, וזה יכול להיות כל דבר. לכן, מדובר בתחום חשוב במיוחד שרלוונטי לכל חברה בכל תעשייה.

גם אם התחום מפחיד אתכם, מדובר בלא פחות ממהפכה שתעשה לנו בעיקר טוב. כל תעשייה צפויה להיות טובה יותר. היום, בבתי מלון של רשת 'מאריוט' בסין, ישנים תהליכים אוטומטיים במקום עובדים אנושיים. מפחיד? התחום עדיין יוסיף עבודות רבות יותר, כך שלא צפויה אבטלה בקרב בני אדם "שהפסידו" לרובוטים.

איך התחום לא המריא עד היום, למרות שהוא קיים כבר שנים? ע"פ גורבט, התשובה פשוטה: רק בשנים האחרונות יש מספיק כמות של נתונים ואפשרות של איסוף והעברה של מידע בקנה מידה זה בכדי שהתחום יוכל להגיע לגבהים חדשים. בנוסף, מחירים של חומרה המשמשים גם ללימוד מכונה ולימוד עמוק ירדו משמעותית, והיום ניתן ליצור מודלים מתקדמים על לפטופ רגיל.

גם אם התחום נחשב כאחד שכולל חישובים ואלגוריתמים מסובכים, הרי שההגדרה המודרנית הפכה להיות איסוף של מידע, לימוד ממנו והפצה חדשה של תובנות שיעזרו ללקוחות שלכם.

אם זה כל כך פשוט, למה לא עושים את זה יותר?

אם תשאלו את גורבט, התשובה הראשונה היא שרוב העסקים לא יודעים שהם צריכים את זה, בין אם מבורות או מדעות קדומות. ישנם גם עסקים שרצו להשתמש במערכות מתקדמות כדי למצוא דברים שניתן למצוא בקלות יחסית, לעומת פתרונות מתקדמים המבוססים על כמויות מידע גדולות שיכולות לעזור בטווח הארוך.

עוד סיבה היא אי הבנה של השוק לגבי תפקידים וכישורים חדשים. הרבה מאוד חברות לא מבינות למה הן צריכות מדעני נתונים. בנוסף, חברות לא מבינות את החשיבות של מידע שנאסף, ובסופו של דבר הן מפסידות לחברות שכן מבינות את זה. לדוגמא, תחום המוניות כמעט ולא כולל שימוש ב-AI, והיום ניתן לראות כיצד הם מפסידים לחברות שלומדות נתוני נהיגה ונסיעה שונים ובכך הן משפרות את חוויית הלקוח.

דוגמא מעניינת שגורבט מביא היא צ'אט בוט שעבד בטוויטר ולקח משם מידע, עד שהמשתמשים גילו אותו והתחילו להזין אליו "תוכן רע", מה שגרם להסרת הבוט ולהבנה של כמה איסוף מידע הוא הליך כל כך חשוב, והוא זה שמוביל למידע רב בסופו של דבר. גם אם אין לכם הרבה אפשרויות כיום, תתחילו לאגור אותו ותוודאו שאתם עושים את מקסימום הצעדים שאתם יכולים לעשות ביחס למשאבים ולרגולציה אצלכם.

יש המון דוגמאות טובות שיכולות לתת לכם להבין את עולם ה-AI, ואחת הדוגמאות הטובות להתחיל מהן הוא אימיילים. במשך שנים, השירות לומד מה נחשב כמייל טוב ומה כרע, ואנחנו עוזרים לו ללמוד מה עובד יותר ומה פחות – ולכן אנחנו רואים סינון טוב יותר במהלך השנים, עד לרמה שבה שולחי ספאם מנסים למצוא דרכים להערים על השרתים, לרוב ללא הצלחה.

גורבט מגדיר את המטרה שלו בתור העצמה של צמיחה בעולם, מטרה שנחשבת גדולה גם בעיניו, אבל הם עושים את זה כי הם צברו כל כך הרבה מידע פיננסי מעסקים קטנים (כמובן בהסכמה), מידע שיכול לעזור לעסקים קטנים אחרים לשאול שאלות ולהגיע למסקנות שהם לא היו יכולים להגיע אליהן לבד או לפחות אחרי הרבה זמן.

לפי גורבט, בענף זה יש את הפוטנציאל לפתור הרבה בעיות גדולות, כולל ריפוי מחלות, שינויי אקלים, רעב ועוד. קרי, העתיד כבר כאן והוא אינטליגנציה מלאכותית.

בהמשך, גורבט עונה על שאלות ונותן דוגמאות כיצד AI יכול לעזור לפתור את אותן הבעיות, או לכל הפחות להקל עליהן ולשפר את דרכי הפעולה, בנוסף לכך שמבחינתו, היום כל אחד יכול להיכנס לתחום בסכום השקעה נמוך למדי, ושהאתגר היחיד הוא אך ורק כמות נתונים קטנה.

אז אם העתיד כבר כאן ואתם יכולים לקחת בו חלק – למה אתם מחכים?

המאמר נכתב בשיתוף Startup Grind, קהילת היזמים הגדולה בעולם!

הסרטון פורסם במקור באתר Youtube