פרויקטים של בינה מלאכותית מספקים תוצאות עסקיות מוחשיות

בפרק האחרון בסדרה על אופן העבודה שלנו ב-Spyrosoft, אנו מציגים את Tomasz Smolarczyk, ראש תחוםAI. אנחנו דנים בכל הנוגע ל-AI, כולל כיצד הוא מתכנן לשתף פעולה עם צוותים אחרים ומדוע החליט להתמקד במדעי הנתונים.

מה היה מסלול הקריירה שלך עד לתפקיד Head of AI ב-Spyrosoft?

תמיד נהניתי לחשוב על בעיות לוגיות ומתמטיקה. כשנאלצתי להחליט אילו לימודים לבחור, בחרתי בלימודי מחשבים מכיוון שהם – לפחות בעיניי – היו קשורים לכישורי הנדסה ולשימוש מעשי בכישורים אנליטיים.

כשהייתי בשנה השנייה ללימודיי, התחלתי לעבוד כבודק תוכנה וניסיון זה לימד אותי לשים לב לפרטים. במקביל, היו לנו באוניברסיטה שיעורים בניתוח נתונים וסטטיסטיקה. מאוד אהבתי אותם וכך הגעתי להתמחות בבנק שבו עבדתי על פרויקט Big Data.

הניתוחים שהכנתי היו קשורים קשר הדוק לעסקים ורציתי לדעת יותר על היבט זה של הפרויקטים שבהם עסקנו. הגשתי מועמדות ללימודי ניהול לתואר שני עם מבנה שדומה לזה של MBA. זה גם המקום שבו התחלתי למקד את הקריירה המקצועית שלי סביב מדעי הנתונים, מכיוון שזה נמצא בצומת שבין תחומי העסקים והטכנולוגיה. ניסיתי להרחיב את הכישורים שלי בשני התחומים.

לאחר סיום הלימודים עבדתי כמתמחה בחברה גדולה, שבה בניתי כלים לחיזוי הביקוש למוצרים שלה. משם עברתי לחברת ייעוץ, שבה עבדתי במחלקת שיווק ומכירות בפרויקטים של ניתוח נתונים. הייתה לי גם הזדמנות לעבוד עם לקוחות רבים מתעשיות שונות, והכרתי שיטות רבות בתחום מדעי הנתונים שיישמנו על אתגרים עסקיים מהחיים האמיתיים. היה לחץ עצום להראות כיצד הניתוחים שביצענו מביאים ערך עסקי מובהק. זהו כיום נושא שנלמד באוניברסיטאות טכניות, מכיוון שהשיעורים מתמקדים בעיקר באלגוריתמים ובטכנולוגיות ולא באופן שבו משלבים אותם עם עסקים.

שיתפתי פעולה גם עם יצרן מטוסים ורכבות. בנינו כלי לתחזוקה חזויה עבור מערכות ניהול תנועה של רכבות ורכבות תחתיות. לפני שהצטרפתי ל-Spyrosoft, פיתחתי גם אסטרטגיית Data Science וצוות בסטארטאפ בתחום הבריאות, שם עבדנו על מערכת אבחון רפואית מוקדמת שיכלה, בהתבסס על ראיון עם המטופל, לקבוע את מצבו ואת חומרתו. פתרון זה יכול לסייע בניהול ובאוטומציה של זרימת מטופלים במוסדות רפואיים.

לבסוף, הצטרפתי ל-Spyrosoft, שם אני ראש צוות הבינה המלאכותית. תפקידי מתמקד בבניית יכולות אלו בתוך החברה ובעבודה על פרויקטים של לקוחות.

מתי החלטתם להתמקד אך ורק ב-AI?

אני מאוד אוהב לגשת לבעיות חדשות ולפתור אותן, וכל פרויקט AI הוא שונה. יש לנו הזדמנות להשתמש בטכנולוגיות ובהתקדמויות המדעיות החדשות ביותר שהונחו בשנים האחרונות, וליישם אותן באתגרים עסקיים מהעולם האמיתי. באחד הפרויקטים האחרונים, בהתבסס על מדגם נתונים קטן, יישמנו את מודלי ה-NLP המאומנים מראש החדשים ביותר כדי לבנות כלי לסיווג טקסט עם למידת העברה. הודות לפתרון זה, השגנו דיוק גבוה בזמן קצר. בנוסף, AI מספק הזדמנות להכין פתרונות שיכולים להתרחב בדרכים ייחודיות. מודל AI שנבנה היטב יכול לפתור בעיה מספר אינסופי של פעמים, מבלי להתעייף ומבלי לאבד את איכות התוצאות. יתרה מזאת, אם יוצרים לולאת משוב עבור המודל, הוא יכול להשתפר עוד ועוד עם הזמן.

מהם התוכניות שלך ב-Spyrosoft וכיצד תרצה לפתח את הצוות שלך?

אנו עובדים על שני רעיונות במקביל: הראשון הוא קהילת הפרקטיקה, קבוצת האנשים שכבר יש להם ניסיון ב-AI ועובדים על פרויקטים קשורים. בתוך קהילה זו, אנו עובדים על פרויקטים של Machine Learning, AI, NLP ו-Data Science. אנו גם רוצים לפתח את מה שנקרא Proofs of Concepts, שיהיו פרויקטי החתימה שלנו שבהם נוכל להציג את היכולות של הצוות שלנו בפני לקוחות פוטנציאליים וקיימים.

בנוסף לפרויקטים אלה, בנינו גם את קהילת העניין הפתוחה לכל מי בחברה שמעוניין להיפגש עם אנשים בעלי חשיבה דומה ולחלוק עם אחרים את הידע שלו בתחום ה-AI. אחת לחודש אנו גם מארגנים סדנאות שבהן אנו דנים בהיבטים שונים ובתחומי ידע שונים של Machine Learning. במפגשים אלה אנו מדברים על פרויקטים שהשלמנו עבור לקוחותינו, כך שכולנו יכולים לראות שימושים מעשיים בטכנולוגיות ולא להתמקד אך ורק בתיאוריה.

כיצד צוות ה-AI משתף פעולה עם צוותים אחרים?

הצוות שלנו משתף פעולה באופן הדוק עם יחידות עסקיות, אנו מכינים הצעות ללקוחות ועובדים על פרויקטים שממלאים את הצרכים העסקיים של לקוחותינו. אנו רוצים להראות לאחרים שגם לפרויקטים של AI וגם של Machine Learning יכול להיות צד מסחרי והם יכולים להביא יתרונות עסקיים ברורים. כאן נדרשת שיתוף פעולה הדוק עם העסק, הבנה של הקשר רחב יותר וכן של הפעילות העסקית של הלקוח, אשר בתורה מאפשרת בחירה של פתרון שיסייע לייעל פעילות זו.

לטכנולוגיה יש תפקיד מסוים כאן, אך אם היא אינה נתמכת בשינוי ובאופטימיזציה של אופן הפעולה הנוכחי, היא לא תניב תוצאות ממשיות והמאמצים הללו יורדים לטמיון. אנו מטפלים גם בכל התהליך כדי לסייע במניעת מצב זה.