WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:03.660
אוטומציות הילאו קוד שלך קורסות כי הן חכמות מדי בשביל עצמן

00:00:03.660 --> 00:00:09.900
לוגיקת אמאז נוקשה הגזר דין מוות כשמתמודדים עם נתונים מבולגנים מהעולם האמיתי שגורמים למערכות לקרוס מדי יום

00:00:09.900 --> 00:00:13.340
ההנחה שינטונים הם נקיים היא החטאה קדמון של תכנון הילאו קוד

00:00:13.340 --> 00:00:17.780
בנינו את כל עולמנו על מודל האמאז, אך המודל הזה דורש ודאות מוחלטת כדי לתפקד

00:00:17.780 --> 00:00:22.280
נתוני העולם האמיתי אינם ודאיים, יש בהם שגיאות הקלדה, חסר בהם הקשר

00:00:22.280 --> 00:00:29.560
זהו זרם כאותי של טעויות אנוש, כאשר מערכת דטרמיניסטית נתקלת בסטייה של אחוז, היא לא מתגמשת ובטח שלא מסתגלת

00:00:29.560 --> 00:00:35.720
היא פשוט קורסת, זה יוצרת מלכודת השבריריות שבה האוטומציה חזקה רק כנקודת הנתונים הנקיע ביותר שלך

00:00:35.720 --> 00:00:41.980
בארגונים זהו רף נמוך מאוד להצלחה, אבל הבעיה אינה הנתונים, אלא המודל שאנו משתמשים בו כדי לאבד אותם

00:00:41.980 --> 00:00:46.680
מוט הדטרמיניזם, לוגיקה דטרמיניסטית היא שריד מעידן הנתונים המובנים

00:00:46.680 --> 00:00:52.840
זה עבד כשכל דבר חי בתבלת סיקואל וכשקפינו על בני אדם להיכנס לתבניות מוגדרות מראש

00:00:52.840 --> 00:01:00.380
אבל העולם הזה נעלם, כיום 80% מהנתונים הארגוניים אינם מובנים, מה שאומר שהם נמצאים באימיילים, בצ'טים ובהקלטות קוליות

00:01:00.380 --> 00:01:06.140
תהליכי Power Automate מסורתיים מתייחסים לטפוחים ולאי ארבעה טפוחים כשני עולמות שונים

00:01:06.140 --> 00:01:09.740
עבור מערכת בינרית, אלו מחרוזות שאין ביניהן שום קשר

00:01:09.740 --> 00:01:15.000
הגענו לנקודת שבירה שבה העלות של ניקוי נתונים ידני עולה כעת על הערך של האוטומציה עצמה

00:01:15.000 --> 00:01:20.680
אם אתה צריך להשקיע שאתה עם בתיקון קובץ CSV רק כדי שתהליך ירוץ במשך חמש שניות, לא באמת עשית האוטומציה לכלום

00:01:20.680 --> 00:01:22.620
פשוט העברת את העבודה למקום אחר

00:01:22.620 --> 00:01:26.940
בינה מלאכותית היא לא רק תכונה נוצצת חדשה שאנחנו מדביקים בצד של הפאוור פלטפורם

00:01:26.940 --> 00:01:29.620
זהו מעבר מהותי מהתאמה מדויקת לדמיון

00:01:29.620 --> 00:01:34.540
המודל הישן שואל, האם זה א', המודל החדש שואל, עד כמה זה דומה לו

00:01:39.740 --> 00:01:47.740
אתה מחפש תבניות, אתה מחפש הקשר, אתה מזהה ש-INV-202 וחשבונית מספר 222 הם אותו דבר גם אם התווים לא תואמים

00:01:47.740 --> 00:01:52.260
מערכות דטרמיניסטיות לא יכולות לעשות זאת, הן עברות לכוונה, הן רואות רק את התחביר

00:01:52.260 --> 00:01:56.800
וככל שאנחנו מתקדמים לעבר 2026 התחביר הופך לפחות חשוב מהסמנטיקה

00:01:56.800 --> 00:02:03.000
אנחנו עדים לפיצוץ אדיר בנפח הנתונים מחיישני IOT, זרמים בזמן אמת וסיכומים שנוצרו על ידי מודלי שפה גדולים

00:02:03.000 --> 00:02:08.180
אם תנסה לנהל את הנפח הזה עם ענפי, אם אז, מקודדים מראש, הלוגיקה שלך תהפוך למבוך

00:02:08.180 --> 00:02:14.160
תסיים עם תהליכים שיש להם 50 תנאים מקוננים, והם עדיין יקרסו ברגע שספק ישנה את חתימת האימייל שלו

00:02:14.160 --> 00:02:18.360
מודל Hey If Then מניח עולם מושלם שבו הקלת תמיד יתאים לסכימה

00:02:18.360 --> 00:02:20.820
אבל במציאות זה בדיוק ההפך

00:02:20.820 --> 00:02:27.100
הנתונים הם המשתנה, הלוגיקה אמורה להיות הקבוע, אך הלוגיקה שלנו הייתה נוקשה מדי כדי לשרוד את המפגש עם המציאות

00:02:27.100 --> 00:02:32.680
בנינו בתי זכוכית בעולם שבו יורד ברד ללא הרף, ואז אנחנו תוהים מדוע הרצפה מלאה ברסיסים

00:02:32.680 --> 00:02:36.600
המעבר לייצוב הסתברותי עוסק בבנייה עם גומי במקום עם זכוכית

00:02:36.600 --> 00:02:41.540
מדובר ביצירת מערכות שיכולות לספוג את הפגיעה של שגיעת הקלדה מבלי להתרסה

00:02:41.540 --> 00:02:46.540
אנחנו מתרחקים מהרעיון שמערכת חייבת להיות צודקת בית מינוס מאה אחוזים או שגויה בית מינוס מאה אחוזים

00:02:46.540 --> 00:02:48.700
כי בעולם האמיתי שום דבר אינו מאה אחוזים

00:02:48.700 --> 00:02:52.000
אנחנו משקרים לעצמנו לגבי איכות הנתונים שלנו כבר עשורים

00:02:52.000 --> 00:02:58.280
בנינו חדרים נקיים ללוגיקה שלנו, ואז הופתענו כשנתונים מלוכלכים מצוות המחירות גרמו לקריסה מערכתית

00:02:58.280 --> 00:03:00.460
מות הדטרמיניזם הוא מות השקר הזה

00:03:00.460 --> 00:03:04.960
זוהי הודעה בכך שאיננו יכולים לשלוט בקלת, ולכן עלינו למודרניזציה של העיבוד

00:03:04.960 --> 00:03:11.460
אנחנו נכנסים לעידן הארגון המקורב, שבו אנחנו מקבלים שקרוב מספיק הוא למעשה טוב יותר ממדויק אך שגוי

00:03:11.460 --> 00:03:19.220
כי מערכת שיכולה לאבד התאמה של 90% היא בעלת ערך רב לאין שיעור ממערכת שדוחה כל מה שאינו התאמה של מאה אחוזים

00:03:19.220 --> 00:03:22.060
זהו לא רק שינוי טכני, זהו שינוי פסיכולוגי

00:03:22.060 --> 00:03:27.440
עליכם להשלים עם הרעיון שהמערכת שלכם עשויה להיות רק די בטוחה לגבי נתון מסוים

00:03:27.440 --> 00:03:32.460
עליכם ללמוד לעצב עבור ספק, כי ספק הוא הדרך היחידה הכנה לטפל במידע לא מובנה

00:03:32.460 --> 00:03:39.380
השינוי הזה דורש מאיתנו לעבור מטריגרים בינאריים למה שהוא מורכב הרבה יותר ציון ביטחון, הארכיטקטורה של איהוודאות

00:03:39.380 --> 00:03:43.980
אם נקבל את זה שעידן הלוגיקה הבינארית הסתיים, עלינו להחליף אותו במסגרת עבודה חדשה

00:03:43.980 --> 00:03:50.460
אני קורא לזה מודל התזמורת הסימפונית, בארכיטקטורת אית מסורתית, כולם סולנים שמנגנים לפי טבעי נגינה נוקשים

00:03:50.460 --> 00:03:53.260
ועם מישהו מפספס תו אחד, כל ההופעה נעצרת

00:03:53.260 --> 00:03:57.840
אבל בארכיטקטורה הסתברותית, יש לנו מנצחים דטרמיניסטים שמנהלים מוזיקאים הסתברותיים

00:03:57.840 --> 00:04:00.100
המנצח הוא ה-Power Automate Flow שלכם

00:04:00.100 --> 00:04:03.320
הוא מספק את המבנה, הוא קובע את הקצב, והוא מגדיר את הגבולות

00:04:03.320 --> 00:04:06.980
המוזיקאים הם מודלי ה-AI, הם מוכשרים, אך הם אקספר הסיביים

00:04:06.980 --> 00:04:10.560
והם לא תמיד פוגעים בדיוק באותו התדר בכל פעם שהם מנגנים

00:04:10.560 --> 00:04:14.040
התפקיד של המנצח הוא לא להכריח את המוזיקאים להיות רובוטים

00:04:14.040 --> 00:04:18.280
התפקיד הוא להקשיב להם ולהחליט עם הצליל שהם מפיקים טוב מספיק כדי להמשיך

00:04:18.280 --> 00:04:22.220
זה מביא אותנו לעמוד הסדרה של העיצוב המודרני, ציון הביטחון

00:04:22.220 --> 00:04:24.980
ציון ביטחון הוא ערך מ-0 עד אחד המחמת ספק

00:04:25.640 --> 00:04:30.340
זו הדרך של המודל לומר, אני חושב שזו התאמה, והנה כמה שאני מוכן להמר על זה

00:04:30.340 --> 00:04:33.000
בעולם הישן, היו לנו נתיבים מקובעים מראש

00:04:33.000 --> 00:04:36.380
אם נושא האימייל מכיל, חשבונית, אז שמור את הקובץ המצורף

00:04:36.380 --> 00:04:39.000
בעולם החדש, אנו משתמשים בניתוב מבוסס ביטחון

00:04:39.000 --> 00:04:42.380
אנחנו הופכים את הספק הפנימי של המודל לגלוי עבור המערכת

00:04:42.380 --> 00:04:47.580
אנחנו לא מתייחסים יותר ל-AI כאל קופסה שחורה, אלא כאל עד עם רמת אמינות ספציפית

00:04:47.580 --> 00:04:50.140
הנה איך בונים את זה בפועל בפאוור פלטפורם

00:04:50.140 --> 00:04:54.280
כשמשתמשים ב-AI בילדר או ב-Azure AI, לא מקבלים רק את הנתונים שחולצו

00:04:54.280 --> 00:04:58.020
מקבלים שכבת מטה-דאטה שחושפת את ההסתברות לכל שדה בנפרד

00:04:58.020 --> 00:05:00.520
אם המודל מחלץ סכום כולל של 1,500 דולר

00:05:00.520 --> 00:05:03.780
הוא גם אומר לך שהוא בטוח בית מינוס 95% במספר הזה

00:05:03.780 --> 00:05:06.740
כארכיטקט, יש לך כעת שלושה אזורי פעולה מובחנים

00:05:06.740 --> 00:05:08.320
ראשית, האזור הירוק

00:05:08.320 --> 00:05:10.580
ביטחון של 0.90 ומעלה

00:05:10.580 --> 00:05:12.900
סיכון השגיעה נמוך, עלות הטעות סבירה

00:05:12.900 --> 00:05:14.940
והתוצאה היא שאתה מבצע אוטומציה

00:05:14.940 --> 00:05:17.500
המערכת ממשיכה לפעול ללא התערבות אנושית

00:05:17.500 --> 00:05:19.020
שנית, האזור הצהוב

00:05:19.020 --> 00:05:22.420
ביטחון שבין 0.60 למד מינוס 0.89

00:05:22.420 --> 00:05:24.500
המודל די בטוח, אבל לא ווודאי

00:05:24.500 --> 00:05:26.140
אולי המסמך היה מעט מטושטש

00:05:26.140 --> 00:05:27.860
או שאולי כתב היד היה לא ברור

00:05:27.860 --> 00:05:29.400
באזור זה, אתה מסמן

00:05:29.400 --> 00:05:32.500
המערכת מנתבת את הנתונים לבודק אנושי לבדיקה מהירה

00:05:32.500 --> 00:05:33.940
שלישית, האזור האדום

00:05:33.940 --> 00:05:36.040
ביטחון נמוך מ-0.60

00:05:36.040 --> 00:05:37.080
המודל מנחש

00:05:37.080 --> 00:05:39.400
באזור זה, אתה דוחה או מעלה לדרג בכיר יותר

00:05:39.400 --> 00:05:42.440
אתה לא מאפשר לנתונים האלה להתקרב למסד הנתונים התפעולי שלך

00:05:42.440 --> 00:05:44.380
זוהי שכבה שקופה של ניהול סיכונים

00:05:44.380 --> 00:05:47.640
היא מאפשרת לך להרחיב את האוטומציה תוך שמירה על שסטום ביטחון

00:05:47.640 --> 00:05:49.920
חשוב על ההשלכות לגבי ממשל תאגידי

00:05:49.920 --> 00:05:52.220
במערכת דטרמיניסטית, טעויות הן שקטות

00:05:52.220 --> 00:05:54.840
תהליך רץ, בוחר מספר שגוי בגלל טעות הקלדה

00:05:54.840 --> 00:05:56.900
וחוטבת המספר השגוי ל-ERP שלך

00:05:56.900 --> 00:05:58.720
אתה לא מגלה זאת עד סוף הרבעון

00:05:58.720 --> 00:06:01.220
במערכת הסתברותית, לטעות יש סימן זיהוי

00:06:01.220 --> 00:06:02.460
המערכת יודעת שהיא מתקשה

00:06:02.460 --> 00:06:04.060
ואומרת לך, היי, איבדתי את זה

00:06:04.060 --> 00:06:05.860
אבל הביטחון שלי היה רק 62%

00:06:05.860 --> 00:06:07.960
זהו עוד רב עוצמה בצורה בלתי רגילה

00:06:07.960 --> 00:06:09.900
ומאפשר לך לבנות לוח מכוונים של ספקות

00:06:09.900 --> 00:06:12.160
אתה יכול לראות בדיוק היכן המודלים שלך נכשלים

00:06:12.160 --> 00:06:15.420
אתה יכול לראות אילו ספקים שולחים מסמכים שהיא AI לא מצליח לקרוא

00:06:15.420 --> 00:06:18.040
ולראות אילו שלבי תהליך מגיעים בעקביות לאזור הצהוב

00:06:18.040 --> 00:06:20.940
אתה לא סתם בונה תהליך, אתה בונה לולעת אינטליגנציה

00:06:20.940 --> 00:06:24.200
וכאן Azure AI וAI Builder באמת מראים את היכולות שלהם

00:06:24.200 --> 00:06:26.320
הם חושפים את הניקוד הזה ברמה מפורטת

00:06:26.320 --> 00:06:29.700
כך שניתן לראות את רמת הביטחון עבור טבלה, תא או כוונה ספציפיים

00:06:29.700 --> 00:06:32.920
אפשר אפילו להשתמש בפאור FX כדי ליצור ספי איכות דינמיים

00:06:32.920 --> 00:06:34.880
אולי עבור דו החוצאות של 50 דולר

00:06:34.880 --> 00:06:37.060
רמת ביטחון של 0.70 זה בסדר

00:06:37.060 --> 00:06:39.520
אבל עבור הזמנת רכש של 50 אלף דולר

00:06:39.520 --> 00:06:40.960
תרצה 0.98

00:06:40.960 --> 00:06:44.300
סוף סוף אתה מתאים את הלוגיקה הטכנית לסיכון העסקי שלך

00:06:44.300 --> 00:06:47.160
התייחסנו לכל נקודת נתונים כאילו יש לה את אותו משקל

00:06:47.160 --> 00:06:48.020
אבל זה לא כך

00:06:48.020 --> 00:06:51.920
תכנון הסתברותי מאפשר לך להתייחס להחלטה בעלת סיכון גבוה בצורה שונה

00:06:51.920 --> 00:06:54.600
מאשר להחלטה בעלת סיכון נמוך אפילו באותו תהליך

00:06:54.600 --> 00:06:56.840
אתה כבר לא בונה עבור עולם מושלם

00:06:56.840 --> 00:07:00.660
אתה בונה עבור עולם שבו אתה יודע בדיוק כמה איוודאות אתה מוכן לסבול

00:07:00.660 --> 00:07:04.800
וברגע שתשלוט בניקוד תוכל להתחיל לבחון את הלוגיקה שמגשרת על הפערים

00:07:04.800 --> 00:07:07.600
התאמה מטושטשת, פאזי מאצ'ינג ולוגיקה סמנטית

00:07:07.600 --> 00:07:11.620
אבל איך אנחנו באמת מטפלים בנתונים שנמצאים בטווח הביניים של איוודאות

00:07:11.620 --> 00:07:14.380
אנחנו מתחילים בלהודות שהתאמה מדויקת נכשלת

00:07:14.380 --> 00:07:16.020
היא נכשלת כי חסר לה הקשר

00:07:16.020 --> 00:07:20.020
במודל הישן, אם בשם של ספק הייתה טעות של נקודה אחת, החיפוש נכשל

00:07:20.020 --> 00:07:23.580
החיפוש לא מתעניין בכוונה שלך, הוא מתעניין רק בערכי האסשי

00:07:23.580 --> 00:07:25.920
כאן נכנסת לתמונה ההתאמה המטושטשת

00:07:25.920 --> 00:07:30.120
זו טכניקה שמזהה ומקשרת רשומות לא זהות על ידי חישוב ציון דמיון

00:07:30.120 --> 00:07:32.880
והיא משמשת כגשר בין IBM ל-IBM

00:07:32.880 --> 00:07:34.620
וההשפעה אינה תיאורטית

00:07:34.620 --> 00:07:39.260
מחקרים מראים שהתמעת התאמה מטושטשת יכולה לשפר את שיעורי ההתאמה שלך בעד 24%

00:07:39.260 --> 00:07:43.780
אלו 24% מהנתונים שלך שבעבר היו נדחים או נשלחים לאדם לתיקון ידני

00:07:43.780 --> 00:07:47.280
בסביבה עם נפח עבודה גבוה, זה מייצג אלפי שעות עבודה שנחסכו

00:07:47.280 --> 00:07:48.960
אבל עליך להבין את המנגנון

00:07:48.960 --> 00:07:50.920
ישנן שתי דרכים עיקריות לחשוב על זה

00:07:50.920 --> 00:07:52.600
ראשית, לוגיקה מבוססת תווים

00:07:52.600 --> 00:07:54.640
זה נקרא לעיתים קרובות מרחק לבנשטיין

00:07:54.640 --> 00:07:57.680
זה סופר את מספר העריכות הנדרשות כדי להפוך מחרוזת אחת לאחרת

00:07:57.680 --> 00:07:59.500
זה מושלם לתיקון שגיאות הקלדה

00:07:59.500 --> 00:08:01.640
אם מי שהוא כותב manage במקום management

00:08:01.640 --> 00:08:04.020
המערכת רואה את ה-O וה-C החסרים

00:08:04.020 --> 00:08:07.260
היא מחשבת את המרחק ומזהה שהם כמעט זהים

00:08:07.260 --> 00:08:09.340
שנית, יש לנו לוגיקה סמנטית

00:08:09.340 --> 00:08:10.980
כאן הדברים נהיים מעניינים

00:08:10.980 --> 00:08:13.000
ללוגיקה סמנטית לא אכפת מהאיות

00:08:13.000 --> 00:08:14.280
אכפת לה מהמשמעות

00:08:14.280 --> 00:08:17.260
אם מערכת אחת אומרת customer והשנייה אומרת client

00:08:17.260 --> 00:08:19.460
התאמה מבוססת תווים תיקשל בכל פעם

00:08:19.460 --> 00:08:22.100
אבל מודל סמנטי יודע שאלו הם אותו הדבר

00:08:22.100 --> 00:08:24.760
זה המעבר מהתאמת תווים להתאמת מושגים

00:08:24.760 --> 00:08:26.900
כשמשלבים ציוני ביטחון עם התאמה עמומה

00:08:26.900 --> 00:08:27.620
fuzzy matching

00:08:27.620 --> 00:08:30.900
יוצרים מערכת שמסוגלת לנווט במציאות המבולגנת של נתונים עסקיים

00:08:30.900 --> 00:08:33.040
אתם כבר לא מוגבלים על ידי חוקים נוקשים

00:08:33.040 --> 00:08:35.220
שנשברים ברגע שבן אדם עושה טעות הקלדה

00:08:35.220 --> 00:08:37.300
אתם בונים מערכת שמבינה דקויות

00:08:37.300 --> 00:08:39.120
וכך עוברים מאוטומציה פשוטה

00:08:39.120 --> 00:08:40.540
לבינה דיגיטלית אמיתית

00:08:40.540 --> 00:08:43.300
על ידי בניית תהליכי עבודה בעלי תיקון עצמי

00:08:43.300 --> 00:08:45.300
גם אם התאמה עמומה מהטובות בעולם

00:08:45.300 --> 00:08:48.200
עלינו להשלים עם המציאות שבינה מלאכותית עדיין הוזה

00:08:48.200 --> 00:08:50.000
כך הטכנולוגיה עובדת כרגע

00:08:50.000 --> 00:08:53.060
נתונים עדכניים מראים שאפילו למודלים המתקדמים ביותר

00:08:53.060 --> 00:08:55.620
יש שיעורי הזיה של 15 עד 20 אחוזים

00:08:55.620 --> 00:08:57.240
אם אתם בונים מערכות לעסק

00:08:57.240 --> 00:08:59.740
אי אפשר להתעלם משיעור כישלון של 1 לחמישה

00:08:59.740 --> 00:09:02.480
ובטח שאי אפשר לפתור את זה רק באמצעות הנדסת פרומפטים

00:09:02.480 --> 00:09:06.720
עליכם לקבל את העובדה שהגאה לשיעור הזיה של 0 אחוזים היא לא טריק קסמים

00:09:06.720 --> 00:09:08.660
זו בחירה ארכיטקטונית מכוונת

00:09:08.660 --> 00:09:11.180
זה השלב שבו אנחנו עוברים מעבר לאוטומציה פשוטה

00:09:11.180 --> 00:09:13.400
ומתחילים לבנות תהליכי עבודה עמידים עם תיקון עצמי

00:09:13.400 --> 00:09:16.780
אנחנו עושים זאת באמצעות מבנה שאני מכנה דפוס עימות דו-מסלולי

00:09:16.780 --> 00:09:19.380
ומשמש כבלם שמגן על הנתונים האמיתיים שלכם

00:09:19.380 --> 00:09:21.500
מפני הדמיון היצירתי של הבינה המלאכותית

00:09:21.500 --> 00:09:23.740
יש כלל יסוד אחד לארכיטקט המודרני

00:09:23.740 --> 00:09:26.840
לעולם אל תתנו למודל שפה גדול לבצע חישובים מתמטיים

00:09:26.840 --> 00:09:29.000
מודלי שפה הם מנועים להסקה רכה

00:09:29.000 --> 00:09:34.280
מה שהופך אותם למצוינים בהבנת כוונה או מציאת פרט ספציפי בתוך הרמת טקסט מבולגנת

00:09:34.280 --> 00:09:37.620
עם זאת הם לא אמינים סטטיסטית כשזה מגיע לחשבון בסיסי

00:09:37.620 --> 00:09:41.720
אם תבקשו מבינה מלאכותית לשלוף שלושה פריטים מחשבונית ולחשב את הסך הכל

00:09:41.720 --> 00:09:43.620
אתם בעצם מבקשים מהמערכת להיכשל

00:09:43.620 --> 00:09:47.460
בתכנון של תיקון עצמי משתמשים במודל השפה לחלק של ההסקה הרכה

00:09:47.460 --> 00:09:49.700
כמו שליפת נתונים מקובץ PDF מבולגן

00:09:49.700 --> 00:09:51.480
ברגע שיש לכם את המספרים האלה

00:09:51.480 --> 00:09:54.600
אתם מעבירים אותם למערכת דטרמיניסטית שתטפל בעילוצים הקשיחים

00:09:54.600 --> 00:09:59.120
תהליך ה-Power Automate שלכם או מנוע חוקים בסיסי צריכים להיות אלו שמבצעים את החיבור

00:09:59.120 --> 00:10:02.480
הם צריכים להיות אלו שבודקים את המס או מבדאים את המרת המטבע

00:10:02.480 --> 00:10:04.900
אם המודל טוען שהסך הכל הוא 500 דולר

00:10:04.900 --> 00:10:07.960
אבל החישוב שלכם מראה שזה צריך להיות 480 דולר

00:10:07.960 --> 00:10:09.620
המערכת זייתה הזיה בזמן אמת

00:10:09.620 --> 00:10:12.480
במקום לקרוס, המערכת מפעילה מסלול התאוששות

00:10:12.480 --> 00:10:14.340
היא עשויה לנסות פרומפט אחר

00:10:14.340 --> 00:10:16.360
או לסמן את השגיאה לבדיקה אנושית

00:10:16.360 --> 00:10:19.040
זה ההבדל בין תהליך שנשבר לבין תהליך

00:10:19.040 --> 00:10:20.340
שבאמת מתקן את עצמו

00:10:20.340 --> 00:10:22.420
אנחנו רואים את אותו שינוי קורה באוטומציה

00:10:22.420 --> 00:10:24.020
של תהליכים רובוטיים RPA

00:10:24.020 --> 00:10:25.880
RPA מסורתי הוא שברירי מאוד

00:10:25.880 --> 00:10:27.920
כי הוא תלוי בקאורדינטות מדויקות על המסך

00:10:27.920 --> 00:10:30.220
אם כפתור זז רק 3 פיקסלים שמאלה

00:10:30.220 --> 00:10:31.180
כל הבוט נכשל

00:10:31.180 --> 00:10:34.720
RPA בעל ריפוי עצמי משנה זאת על ידי שימוש בראייה הסתברותית

00:10:34.720 --> 00:10:37.540
הבוט כבר לא מחפש קואורדינטות פיקסל ספציפיות

00:10:37.540 --> 00:10:38.320
במקום זאת

00:10:38.320 --> 00:10:41.460
הוא מחפש את הכפתור שנראה כמו סמל שמירה ליד ראש העמוד

00:10:41.460 --> 00:10:42.500
כשהממשק משתנה

00:10:42.500 --> 00:10:45.380
הבוט משתמש בהקשר כדי להסתגל תוך כדי תנועה

00:10:45.380 --> 00:10:46.880
הוא מזהה את המבנה החדש

00:10:46.880 --> 00:10:49.440
מעדכן את הלוגיקה שלו ומשלים את המשימה

00:10:49.440 --> 00:10:51.720
זה יוצר לולאה חסינה שבה המערכת

00:10:51.720 --> 00:10:53.160
מזהה קשל פוטנציאלי

00:10:53.160 --> 00:10:56.460
ובונה גשר לפתרון עוד לפני שהמשתמש מבין שהייתה בעיה

00:10:56.460 --> 00:10:58.320
השינוי הזה מסית את המיקוד שלנו

00:10:58.320 --> 00:11:00.160
משיעורי הצלחה לשיעורי התאוששות

00:11:00.160 --> 00:11:02.620
אנחנו מפסיקים לנסות להפוך את הבינה המלאכותית למושלמת

00:11:02.620 --> 00:11:03.680
מה שבלתי אפשרי ממלא

00:11:03.680 --> 00:11:05.880
ומתחילים להפוך את המערכת לבלתי ניתנת להיראור

00:11:05.880 --> 00:11:09.100
מדובר בבניית שכבת איזונים ובלמים בתוך כל עסקה בודדת

00:11:09.100 --> 00:11:11.000
עליך להתייחס לבינה המלאכותית

00:11:11.000 --> 00:11:12.940
כמו אל מתמחה מהיר שמוסך בקלות

00:11:12.940 --> 00:11:15.820
נותנים לו לעשות את העבודה הקשה של קריאת אלפי מיילים

00:11:15.820 --> 00:11:17.680
אבל לעולם לא נותנים לו לחתום על צ'קים

00:11:17.680 --> 00:11:19.480
בלי שמבקר בכיר יעמת את החתימה

00:11:19.480 --> 00:11:22.540
במקרה הזה הקוד הדטרמיניסטי שלך הוא אותו מבקר

00:11:22.540 --> 00:11:24.480
על ידי הפרדת החשיבה מהחישוב

00:11:24.480 --> 00:11:27.960
אתה בונה מערכת שמתמודדת עם הבלגן של השפה האנושית

00:11:27.960 --> 00:11:29.920
תוך שמירה על דיוק של שעון שוויצרי

00:11:29.920 --> 00:11:31.840
כך מעבירים את הבינה המלאכותית

00:11:31.840 --> 00:11:33.920
משלב הבדיקות אל ליבת העסק שלך

00:11:33.920 --> 00:11:35.240
אתה לא סומך על המודל

00:11:35.240 --> 00:11:37.580
אתה סומך על הארכיטקטורה שבנית סביבו

00:11:37.580 --> 00:11:39.680
אתה יוצר רשת ביטחון כל כך חזקה

00:11:39.680 --> 00:11:42.480
שהמעידה המקרית של המודל אפילו לא נחשבת לשגיאה

00:11:42.480 --> 00:11:45.540
היא פשוט הופכת לחלק נוסף במחזור התיקון העצמי

00:11:45.540 --> 00:11:47.460
זה נשמע מצוין במעבדה

00:11:47.460 --> 00:11:48.320
אבל בייצור

00:11:48.320 --> 00:11:50.180
צוואר הבקבוק הגדול ביותר

00:11:50.180 --> 00:11:51.460
הוא לא הבינה המלאכותית

00:11:51.460 --> 00:11:53.120
אלא המציאות של אדם בלולאה

00:11:53.120 --> 00:11:54.660
זה נשמע מצוין במעבדה

00:11:54.660 --> 00:11:55.460
אבל בייצור

00:11:55.460 --> 00:11:57.100
צוואר הבקבוק הגדול ביותר

00:11:57.100 --> 00:11:58.260
הוא לא הבינה המלאכותית

00:11:58.260 --> 00:11:58.900
אלא האדם

00:11:58.900 --> 00:12:01.220
אנחנו בדרך כלל מדברים על אוטומציה

00:12:01.220 --> 00:12:03.600
כאילו זו בחירה פשוטה בין אדם למכונה

00:12:03.600 --> 00:12:06.700
אבל ההסתברות דוחפת אותנו לאזור אמצע מבולגן

00:12:06.700 --> 00:12:09.400
מדדי התעשייה מראים אמת די מפוקחת

00:12:09.400 --> 00:12:14.360
קף מינוס 50% מתהליכי העבודה של בינה מלאכותית עדיין זקוקים למומחה שיבדוק אותם לפני סיומם

00:12:14.360 --> 00:12:17.420
זו הסיבה העיקרית לכך שאנחנו רואים משבר במעבר מפיילוט לייצור

00:12:17.420 --> 00:12:21.300
אם מסתכלים על המספרים, 88% מפרויקטי הפיילוט של בינה מלאכותית נכשלים תוך שנה

00:12:21.300 --> 00:12:23.240
הם לא נכשלים כי הטכנולוגיה מקולקלת

00:12:23.240 --> 00:12:28.060
הם נכשלים כי האנשים שמתכננים אותם מנסים להפוך 100% מהמשימה לאוטומטית מוקדם מדי

00:12:28.060 --> 00:12:30.420
הם בנו מערכת שעובדת על נתוני בדיקה נקיים

00:12:30.420 --> 00:12:33.880
אבל הלוגיקה נשברת ברגע שהיא פוגשת את החיכוך של מחלקה אמיתית

00:12:33.880 --> 00:12:37.020
כשאתה מתעלם מהגורם האנושי, אתה יוצר נטל אימות

00:12:37.020 --> 00:12:40.220
אם הבינה המלאכותית שלכם חוסכת 10 דקות של הזנת נתונים

00:12:40.220 --> 00:12:43.500
אבל מוסיפה 50 דקות של בדיקת העבודה כי הצוות לא סומך עליה

00:12:43.500 --> 00:12:45.020
למעשה איבדתם פרודוקטיביות

00:12:45.020 --> 00:12:46.740
בניתם נטל במקום נכס

00:12:46.740 --> 00:12:51.440
תכנונים מוצלחים בשנת 2020 ושש התייחסו לעבודת אימות כאל תכונה ראשונית

00:12:51.440 --> 00:12:54.260
הם לא רואים בביקורת אנושית כישלון של המערכת

00:12:54.260 --> 00:12:57.240
במקום זאת, הם רואים בה חלק הכרחי מהארכיטקטורה

00:12:57.240 --> 00:13:01.220
הם משקללים את עלות הבדיקה הזו בתוך החזר ההשקעה מהיום הראשון

00:13:01.220 --> 00:13:04.100
הסוד כדי שזה יעבוד הוא היגיון ביקורת מדורג

00:13:04.100 --> 00:13:06.680
כך מרחיבים פעילות בלי לאבד את השפיות

00:13:06.680 --> 00:13:09.060
עסקאות בביטחון גבוה קורות בשקט

00:13:09.060 --> 00:13:12.360
אם המודל בטוח בית מינוס 98% והחישוב נכון

00:13:12.360 --> 00:13:13.960
המערכת פשוט ממשיכה הלאה

00:13:13.960 --> 00:13:15.260
אבל מקרים בביטחון נמוך

00:13:15.260 --> 00:13:17.180
כמו האזור הצהוב שדיברנו עליו

00:13:17.180 --> 00:13:17.960
יפעילו הסלמה

00:13:17.960 --> 00:13:20.060
זה משנה לחלוטין את התפקיד האנושי

00:13:20.060 --> 00:13:22.780
אנחנו עוברים מהזנת נתונים לעבר ביקורת נתונים

00:13:22.780 --> 00:13:24.780
במודל הישן, האדם היה המנוע

00:13:24.780 --> 00:13:26.660
כי הוא עשה את כל ההקלדה והלחיצות

00:13:26.660 --> 00:13:28.800
במודל החדש, האדם הוא המפקח

00:13:28.800 --> 00:13:31.120
הם מטפלים בחריגים ומספקים את הדקויות

00:13:31.120 --> 00:13:33.180
שמודל הסתברותי לא ממש יכול להבין

00:13:33.180 --> 00:13:35.040
חשבו איך זה מרגיש עבור הצוות

00:13:35.040 --> 00:13:38.020
כשאנשים יודעים שהם צריכים להסתכל רק על 5% מהמקרים

00:13:38.020 --> 00:13:38.800
שהם באמת קשים

00:13:38.800 --> 00:13:40.240
הם נשארים הרבה יותר מעורבים

00:13:40.240 --> 00:13:41.880
הם כבר לא משועממים מהשגרה

00:13:41.880 --> 00:13:44.400
הם מאותגרים על ידי המורכבות של המקרים הקשים

00:13:44.400 --> 00:13:46.500
אבל אתם חייבים לבנות את הממשק הנכון

00:13:46.500 --> 00:13:47.380
כדי שזה יעבוד

00:13:47.380 --> 00:13:50.160
אי אפשר פשוט לשלוח אימייל שאומר שמשהו השתבש

00:13:50.160 --> 00:13:52.260
צריך להראות השוואה זה לצד זה

00:13:52.260 --> 00:13:54.100
הראו לאדם את מסמך המקור

00:13:54.100 --> 00:13:56.020
הראו מה הבינה המלאכותית חילצה

00:13:56.020 --> 00:13:58.640
והדגישו בדיוק את השדה שבו ציון הביטחון ירד

00:13:58.640 --> 00:13:59.860
אם אתם רוצים להתרחב

00:13:59.860 --> 00:14:03.200
אתם חייבים להפסיק להתנהג כאילו ביקורת אנושית מידע על אוטומציה חלשה

00:14:03.200 --> 00:14:04.520
זה למעשה ההפך

00:14:04.520 --> 00:14:05.880
אדם שמשולב היטב

00:14:05.880 --> 00:14:08.600
הוא מה שהופך מערכת הסתברותית לחזקה מספיק

00:14:08.600 --> 00:14:09.980
כדי לשרוד בעולם האמיתי

00:14:09.980 --> 00:14:13.560
זהו השכבה הסופית של הארכיטקטורה לתיקון עצמי שלכם

00:14:13.560 --> 00:14:14.660
העתיד הסוכן

00:14:14.660 --> 00:14:18.120
אנחנו מסתכלים לעבר אופק חדש שנקרא הארגון הסוכן

00:14:18.120 --> 00:14:21.120
זוהי נקודת הסיום הלוגית לכל מה שדענו בו היום

00:14:21.120 --> 00:14:22.960
אנחנו עוברים לעולם שבו סוכנים

00:14:22.960 --> 00:14:25.500
הם כבר לא רק סקריפטים פשוטים או תהליכים בסיסיים

00:14:29.860 --> 00:14:34.180
היא עוברת מבני אפליקציות סטנדרטי למרכז תזמור מלא

00:14:34.180 --> 00:14:38.140
במודל הישן בניתם אפליקציה ספציפית כדי לפתור בעיה ספציפית

00:14:38.140 --> 00:14:42.460
אבל במודל הסוכן אתם בונים סביבה שבה סוכנים פותרים את הבעיות האלו עבורכם

00:14:42.460 --> 00:14:45.460
הסוכנים האלו לא סתם עוקבים אחרי רשימה סטטית של צעדים

00:14:45.460 --> 00:14:46.840
הם בוחנים את הסביבה שלהם

00:14:46.840 --> 00:14:48.680
מעריכים את רמת הביטחון העצמי שלהם

00:14:48.680 --> 00:14:50.920
ומחליטים איזה כלי הוא אכן הנכון לשימוש בשלב הבא

00:14:50.920 --> 00:14:54.940
עד שנת 2026 הממשל יראה אחרת לגמרי ממה שנראה לפני שנתיים

00:14:54.940 --> 00:14:59.300
כלים כמו פורוו וסנצינר עוברים לכיוון של זיהוי אנומליות הסתברותי

00:14:59.300 --> 00:15:01.520
הם כבר לא רק מחפשים סיסמה שדלפה

00:15:01.520 --> 00:15:05.540
במקום זאת הם מחפשים דפוסי התנהגות שפשוט לא נראים תקינים

00:15:05.540 --> 00:15:10.940
הם מיישמים את אותו היגיון דמיון שאנחנו משתמשים בו לחילוץ נתונים על ההבטחה של כל הדייר שלכם

00:15:10.940 --> 00:15:12.260
השינוי הזה הוא קבוע

00:15:12.260 --> 00:15:17.220
אנשים שדבקים בלוגיקט אם אז נוקשי יישארו לנהל מערכות שבורות וצוותים מתוסכלים

00:15:17.220 --> 00:15:23.260
הם יהיו תקועים במעגל של תחזוקה מתמדת בניסיון לתקן בית זכוכית שמעולם לא נבנה למזג אוויר כזה

00:15:23.260 --> 00:15:25.400
הארגון הסוכן מתחיל בתובנה אחת

00:15:25.400 --> 00:15:28.720
אנחנו לא צריכים לשלוט בכל משתנה כדי לקבל תוצאה אמינה

00:15:28.720 --> 00:15:30.860
אנחנו רק צריכים לשלוט בארכיטקטורה

00:15:30.860 --> 00:15:35.740
התפקיד שלנו הוא להגדיר את הספים ולקבוע את הגבולות כדי שהסוכנים יוכלו לעבוד בתוכם

00:15:35.740 --> 00:15:38.560
בעולם הזה ההיגיון העסקי שלכם הופך לגמיש

00:15:38.560 --> 00:15:44.260
הוא נמתח כדי להתמודד עם ספק חדש או פורמט מסמך שונה מבלי שיהיה צורך במפתח שיכתוב מחדש אפילו שורת קוד אחת

00:15:44.260 --> 00:15:46.160
זו ההבטחה האמיתית של Low Code

00:15:46.160 --> 00:15:49.220
זו היכולת לנוע במהירות המחשבה במקום במהירות התחביר

00:15:49.220 --> 00:15:51.600
אבל כדי להגיע לשם אתם חייבים להתחיל היום

00:15:51.600 --> 00:15:55.600
תפסיקו לבנות עבור עולם מושלם ותתחילו לבנות עבור העולם המבולגן שאנחנו באמת חיים בו

00:15:55.600 --> 00:15:57.260
אתם חייבים לאמץ את הספה

00:15:57.260 --> 00:15:58.160
אתגר יישום

00:15:58.160 --> 00:16:00.280
הנה שיעורי הבית שלכם לשבוע הקרוב

00:16:00.280 --> 00:16:03.060
אני רוצה שתמצאו את תהליך העבודה עם אחוז הקשלים הגבוה ביותר שלכם

00:16:03.060 --> 00:16:04.420
אל תבחרו את המורכב ביותר

00:16:04.420 --> 00:16:06.720
אלא מצאו את זה שקורס הכי הרבה בגלל נתונים גרועים

00:16:06.720 --> 00:16:08.340
המטרה היא לא לתקן את הנתונים

00:16:08.340 --> 00:16:11.960
אתם לא יכולים לשלוט במה שהמשתמשים או הספקים שלכם מחליטים לשלוח לכם

00:16:11.960 --> 00:16:15.180
במקום להילחם במציאות הזו אני רוצה שתוסיפו סף ביטחון

00:16:15.180 --> 00:16:19.300
הכנסו לאיי בילדר או לפעולת ה-LLM שלכם וחשפו את ציון ההסתברות הזה

00:16:19.300 --> 00:16:20.400
צרו תנאי פשוט

00:16:20.400 --> 00:16:24.440
אם ציון הביטחון נמוך מ-85% אל תתנו לתהליך לקרוס

00:16:24.440 --> 00:16:28.560
נתבו את המקרה הספציפי הזה לתיקיית בדיקה או לרשימת שירפוינט לבדיקה ידנית

00:16:28.560 --> 00:16:30.560
צפו מה קורה לשיעור ההצלחה שלכם

00:16:30.560 --> 00:16:35.140
אתם תראו את הלחץ עוזבת המערכת שלכם ברגע שתפסיקו להעמיד פנים שכל כלת יהיה מושלם

00:16:35.140 --> 00:16:37.360
אם השינוי הזה בחשיבה שינה את הגישה שלכם

00:16:37.360 --> 00:16:38.900
עקבו אחרי מרקו פיטרס בלינקטין

00:16:38.900 --> 00:16:42.080
אני משתף ללא הרף ניתוחים מעמיקים של דפוסי ארכיטקטורה אלו

00:16:42.080 --> 00:16:45.300
שתפו זאת עם הצוות שלכם במיוחד עם התהליכים שלכם קורסים כרגע

00:16:45.300 --> 00:16:48.060
אנחנו צריכים להפסיק לבנות מזכוכית ולהתחיל לבנות עם כוונה

00:16:48.060 --> 00:16:51.920
זו הטכניקה והיא מקצרת את זמן ההשבטה שלך בחצי ברגע שתתחיל לתרגל אותה

00:16:51.920 --> 00:16:54.880
אם ברצונך לראות את הגרסה המתקדמת שבה משתמשים המקצוענים

00:16:54.880 --> 00:16:55.840
צפה בסרטון הבא

00:16:55.840 --> 00:16:57.560
הרשמו לערוץ לעוד מדריכים

00:16:57.560 --> 00:17:01.760
תפסיקו להילכם במציאות המבולגנת של הנתונים שלכם ותתחילו לתכנן לפיה

00:17:01.760 --> 00:17:06.720
כשמשתמשים בציוני ביטחון הופכים תהליכים שבירים למערכות גמישות שבאמת עובדות

00:17:06.720 --> 00:17:07.740
אבל הנה העניין

00:17:07.740 --> 00:17:09.920
המודל עובד רק אם בונים אותו נכון

00:17:09.920 --> 00:17:13.440
אם ברצונך לראות בדיוק איך להגדיר את זה בקופילות סטודיו

00:17:13.440 --> 00:17:14.900
צפה בסרטון הבא עכשיו

00:17:14.900 --> 00:17:17.680
ואם זה שינה את הדרך שבה אתה חושב על בינה מלאכותית

00:17:17.680 --> 00:17:19.420
עקוב אחריי בלינקטין או הרשם לה

00:17:19.420 --> 00:17:20.220
Master of a New Model