הפער בין הדמו לבין מערכת שרצה ב-2 בלילה
יש הבדל עצום בין הדמו שמרשים את ההנהלה לבין מערכת שמטפלת בנתונים רפואיים בזמן שאף אחד לא מסתכל. בעשור האחרון בנינו תוכנה לגופים ממשלתיים, מוסדות רפואיים ומוסדות פיננסיים בישראל. המערכות שאנחנו בונים עובדות עם מידע רגיש, נדרשות לעמוד ברגולציה מחמירה, ואין להן מרווח לטעויות.
כשהתחלנו לשלב AI בסביבות האלה, הבנו מהר שלעטוף API של GPT ולקוות לטוב זה לא פתרון. אי אפשר לחבר מודל שפה למערכת בריאות ממשלתית בלי לבנות שכבות של בקרה, אבטחה ואמינות מסביבו.
מה זה Agentic AI בפועל
Agentic AI הוא קונספט של מערכות AI שבנויות כסוכנים עצמאיים. הם יודעים לפרק משימות מורכבות לשלבים, לתקשר עם מאגרי מידע ומערכות קיימות, ולפעול בתוך גבולות האבטחה והרגולציה של הארגון. זה שונה מחלון צ׳אט שמחזיר תשובות טקסט בלי הקשר ארגוני.
המסגרת שפיתחנו מטפלת בשלושה דברים שרוב ההטמעות מדלגות עליהם:
תזמור משימות — הסוכן מפרק בקשה מורכבת לשלבים, מבצע אותם בסדר, ומתאים את עצמו אם משהו נכשל באמצע.
אינטגרציה דו-כיוונית — הסוכנים קוראים וכותבים למערכות ארגוניות קיימות (CRM, ניהול תיקים, מאגרי מסמכים) דרך חיבורי API מאובטחים.
ציות מובנה — מודלים של הרשאות, לוגים לביקורת, ומגבלות רגולטוריות הם חלק מהשלד, לא תוספת של הרגע האחרון.
שלוש מערכות שרצות בפרודקשן היום
Psika.ai — אוטומציה של מחקר משפטי
במשרד עורכי דין בתל אביב, עורכי דין השקיעו 3-4 שעות לכל תיק במחקר תקדימים. Psika מפרקת את העבודה לשלושה סוכנים: אחד מחפש בבסיסי נתונים משפטיים, שני בונה מבני טיעון על בסיס המשפט הישראלי, ושלישי מצליב ומסכם פסקי דין.
התוצאה: ירידה של 40% בזמן המחקר לכל תיק. המערכת לא מחליפה את שיקול הדעת המשפטי — היא מטפלת באיסוף המידע כדי שעורכי הדין יתמקדו באסטרטגיה.
Bookmind — עזרה מובנית לכתיבה
Bookmind עוזר לסופרים לפתור בעיות מבניות ביצירה שלהם. המערכת ממפה מבנה עלילתי, מציעה סידור פרקים, ומדמיינת קשרים בין נושאים. ההבדל ממחוללי טקסט: היא לא כותבת במקום הסופר. היא פועלת כעורכת שיתופית שעוזרת לארגן את החשיבה בלי לדרוס את הקול האישי.
אחד המשתמשים תיאר את זה כ״ישיבה עם עורכת שאף פעם לא נגמר לה הסבלנות״.
Zetra.ai — ניהול תיעוד מוצר
צוותי מוצר מבלים זמן עצום בתרגום דרישות עסקיות למפרטים טכניים. Zetra מבצעת את זה אוטומטית: לוקחת דרישות גולמיות, מייצרת תיעוד מובנה, מציעה פיצ׳רים על בסיס נתוני שוק, ומסנכרנת הכל עם Jira ו-Git. היא פועלת בתוך תהליך העבודה הקיים במקום ככלי נפרד.
מה גורם למערכות האלה להמשיך לרוץ
צוותים עם ידע תחומי. הצוות שעובד על מערכת בריאות כולל אנשים שמבינים תהליכי עבודה קליניים ורגולציית מידע רפואי. הצוות שבונה AI למשפט מגיע עם ניסיון בתחום. AI בלי ידע תחומי מייצר שטויות בביטחון מלא.
אינטגרציה מלאה ל-DevSecOps. מערכות AI צריכות את אותה רמת תפעול כמו כל תוכנה בפרודקשן: ניטור, תגובה לתקלות, הליכי failover. אנחנו מתייחסים לשירותי AI כחלק מהתשתית, לא כניסוי.
שכבות של ממשל נתונים. מידע רגיש (רשומות רפואיות, תיקים משפטיים, עסקאות פיננסיות) דורש בקרת גישה מבוססת הרשאות ותיעוד מלא. זה לא ויתור — אלה הסביבות שבהן המערכות שלנו פועלות.
שאלות נפוצות
כמה זמן לוקח לפרוס מערכת Agentic AI? הטמעה טיפוסית לוקחת 3-6 חודשים מדרישות ועד פרודקשן. החודש הראשון מוקדש להבנת התחום ומפת הנתונים. הפיתוח עצמו מתחיל בדרך כלל בשבוע 4-5.
האם Agentic AI יכול לעבוד עם המערכות הקיימות שלנו? כן, בדיוק בשביל זה הוא בנוי. המסגרת שלנו מתוכננת לאינטגרציה עם תשתיות ארגוניות קיימות — בסיסי נתונים, ממשקי API, מערכות ניהול מסמכים, וכלי workflow. אנחנו לא מבקשים מלקוחות להחליף את הסטאק שלהם.
מה קורה כשה-AI טועה? כל פעולה של סוכן מתועדת וניתנת לביקורת. עבור החלטות בסיכון גבוה (רפואיות, משפטיות, פיננסיות), אנחנו בונים נקודות בקרה אנושיות. המערכת מסמנת אי-ודאות במקום לנחש.
עובדים עם מידע רגיש וצריכים מערכת AI שאפשר לסמוך עליה? בואו נדבר על איך הטמעה בדרגת פרודקשן נראית אצלכם.