נושאי הכנס "AI לפרודוקטיביות 3.0"

בהתבסס על נושאי הכנס "AI לפרודוקטיביות 3.0" והמידע הכללי על יישומי AI, הנה מאמר על כל אחד מהנושאים:

1. AI לבניית מצגות מושקעות: העתיד של הפרזנטציה הוויזואלית (על פי יעקב רוזן)

בעידן שבו הזמן הוא משאב יקר ותשומת הלב מוגבלת, היכולת ליצור מצגות מרתקות, ויזואליות ומשכנעות הפכה לקריטית. יעקב רוזן, במסגרת כנס "AI לפרודוקטיביות 3.0", יצלול לעולם ה-AI ככלי מהפכני לבניית מצגות. בעבר, עיצוב מצגת ברמה גבוהה דרש מומחיות גרפית, שעות ארוכות של עבודה, וכישרון אומנותי. כיום, כלי AI משנים את המשחק לחלוטין.

AI יכולה לסייע למשתמשים ליצור מצגות מדהימות החל משלב הרעיון ועד השקף הסופי. היכולות כוללות:

• הפקת תוכן אוטומטית: הזנת נושא או ראשי פרקים יכולה להפוך לטקסטים ראשוניים, נקודות מפתח ואפילו מבנה מומלץ למצגת.

• עיצוב ויזואלי מותאם אישית: כלי AI מנתחים את התוכן הטקסטואלי, מציעים תבניות עיצוב מתאימות, בוחרים פונטים, צבעים ואימג'ים (ואף יוצרים אותם) שמשלימים את המסר, תוך שמירה על עקביות מיתוגית.

• הצעות לשיפור: המערכות מסוגלות לזהות שקפים עמוסים, טקסט ארוך מדי או חוסר בהירות, ולהציע חלופות ויזואליות או טקסטואליות לשיפור.

• אוטומציה של איורים וגרפים: הפיכת נתונים מורכבים לגרפים ודיאגרמות ברורים ואסתטיים, ואף יצירת איורים מותאמים אישית בלחיצת כפתור.

התוצאה? מצגות שנראות כאילו עוצבו על ידי צוות מקצועי, אך נוצרו בשבריר מהזמן ובעלות נמוכה בהרבה. זה משחרר את המשתמש להתמקד בתוכן המסר ובאופן ההעברה, במקום בפרטים הטכניים של העיצוב.

2. מינוף כלי ה-AI החדשים של גוגל ואייר (ייתכן: OpenAI או AI2) לעבודה מדויקת (על פי ויקי גרנור)

עולם הבינה המלאכותית מתפתח בקצב מסחרר, וחברות ענק כמו גוגל ו-OpenAI (או AI2) מובילות את החדשנות. ויקי גרנור, בהרצאתה, תתמקד בכלי ה-AI העדכניים שמציעות חברות אלו וכיצד למנף אותם לעבודה מדויקת ויעילה יותר.

גוגל AI: עם דגש על מודלים כמו Gemini, גוגל מציעה יכולות מתקדמות בעיבוד שפה טבעית (NLP), יצירת תמונות, ניתוח נתונים מורכבים ועוד. כלים אלו משתלבים באופן עמוק באקוסיסטם של גוגל (Google Workspace), ומאפשרים למשתמשים לבצע פעולות כמו:

• סיכום מסמכים ואימיילים: הפקת תמציות מנתונים גדולים.

• כתיבת תוכן שיווקי וטקסטואלי: יצירת מודעות, פוסטים לרשתות חברתיות, ואפילו טיוטות ראשוניות למאמרים.

• ניתוח דאטה והפקת תובנות: זיהוי מגמות ודפוסים במערכי נתונים גדולים באמצעות שפה טבעית.

OpenAI (או AI2): חברה זו, הידועה במודלים כמו GPT-4 ו-DALL-E, פורצת דרך ביכולות יצירתיות ואנליטיות:

• מודלי שפה טבעית מתקדמים (LLMs): מאפשרים שיחות מורכבות, כתיבת קוד, יצירת תוכן יצירתי, סיעור מוחות, ועוד. היכולת להבין הקשר ולספק תגובות רלוונטיות וקוהרנטיות היא משמעותית.

• יצירת תמונות מותאמות אישית: באמצעות DALL-E, משתמשים יכולים להפוך תיאורים טקסטואליים לדימויים ויזואליים מרהיבים, לשימוש במצגות, פרסומים ועוד.

הדיוק בעבודה עם כלי AI אלו תלוי ב"פרומפטים" (הוראות קלט) וב"הנדסת פרומפטים". ויקי גרנור תלמד ככל הנראה כיצד לנסח פרומפטים יעילים, לשלב את הכלים הללו בזרימת העבודה היומית, ולוודא שהתפוקה המתקבלת אכן משרתת את המטרה העסקית או האישית באופן אופטימלי.

3. כלי AI שצריך להכיר – ואולי לא הכרתם (על פי בני פרבר)

בעוד שרבים מכירים את הכלים הגדולים והמפורסמים כמו ChatGPT או Midjourney, שוק ה-AI רווי באלפי כלים חדשניים ונישתיים שיכולים לחולל מהפכה בתחומי עבודה ספציפיים. בני פרבר, בהרצאתו, יחשוף את "היהלומים הנסתרים" של עולם ה-AI – כלים פחות מוכרים אך בעלי פוטנציאל אדיר לשיפור פרודוקטיביות.

הכלים הללו יכולים לכלול:

• AI לסיכום פגישות אוטומטי: כלים המאזינים לשיחות (בזום או בפלטפורמות אחרות), מתמללים אותן, מסכמים את נקודות המפתח ומפיקים סיכומי פגישה אוטומטיים.

• AI לניהול משימות ופרויקטים: מערכות שיודעות לנתח את רשימת המשימות, לתעדף אותן, להקצות משאבים, ואף להציע דרכי פעולה לפתרון בעיות שוטפות.

• AI לכתיבת מיילים ותגובות אוטומטיות: כלים שמנתחים את תוכן המייל הנכנס ומציעים טיוטות לתשובה, חוסכים זמן רב בהתכתבויות שגרתיות.

• AI לניתוח קול ורגשות: כלים שיכולים לנתח נימת דיבור ורגשות בשיחות שירות לקוחות, פודקאסטים או ראיונות, ולספק תובנות.

• AI לביצוע מחקרים מהירים: כלים שמסוגלים לסרוק כמויות עצומות של מידע אונליין ולחלץ תשובות לשאלות ספציפיות בזמן קצר.

המטרה של בני פרבר היא לפתוח את העיניים של המשתתפים לכלים אלו, להראות את הפוטנציאל החבוי בהם, ולספק ידע פרקטי כיצד לשלב אותם בזרימת העבודה כדי להשיג יתרון תחרותי משמעותי.

4. בניית תוכנות ללא קוד באמצעות AI: כוחו של ה-No-Code / Low-Code (על פי בן רוטנברג)

היכולת לבנות יישומים ותוכנות ללא צורך בכתיבת שורת קוד אחת נשמעה בעבר כחלום רחוק. היום, בזכות שילוב עוצמתי של פלטפורמות No-Code (ללא קוד) ו-AI, זה הפך למציאות נגישה, ובן רוטנברג יציג כיצד. המונח "No-Code" מתייחס לפלטפורמות המאפשרות בניית יישומים באמצעות ממשקים ויזואליים של גרירה ושחרור (Drag & Drop), תבניות ורכיבים מוגדרים מראש. כאשר AI משתלבת במשוואה, התהליך הופך להיות חכם ויעיל עוד יותר.

היתרונות המרכזיים של בניית תוכנות בשיטה זו כוללים:

• הנגשת הפיתוח: כל אדם, ללא רקע טכני או ידע בקידוד, יכול ליצור אפליקציות, אתרי אינטרנט, אוטומציות וכלים עסקיים בהתאמה אישית.

• מהירות פיתוח אדירה: קיצור דרמטי של זמני הפיתוח – מרעיונות לאב-טיפוס ומשם למוצר מוגמר תוך ימים או שבועות במקום חודשים.

• הפחתת עלויות: צמצום הצורך במפתחים יקרים והורדת חסמי הכניסה הטכנולוגיים.

• חדשנות מהירה: היכולת לבדוק רעיונות במהירות, לבצע איטרציות ולשנות את היישום בקלות בהתאם לפידבק.

ה-AI בפלטפורמות אלו יכולה לסייע ב:

• השלמה אוטומטית של פונקציות: הצעת רכיבים ופונקציות בהתאם לתיאור המילולי של המשתמש.

• אופטימיזציה של תהליכים: ניתוח זרימות עבודה והצעת דרכים לייעל אותן.

• יצירת מודלים מותאמים: בניית מודלי AI פשוטים (למשל, לזיהוי טקסט או סיווג תמונות) ללא צורך בידע מקצועי.

בן רוטנברג יחשוף כיצד "זה יותר קל משאמשתמשים חושבים" וכיצד כל עסק או יחיד יכולים לרתום את הכוח הזה לצרכיהם.

5. התייעלות בזמן העבודה מול ChatGPT ודומיו (על פי עדן ביבס)

ChatGPT ומודלי שפה גדולים (LLMs) דומים הפכו לכלי עבודה בסיסי עבור רבים. אך כדי למקסם את יעילותם ולמנוע בזבוז זמן, נדרשת הבנה מעמיקה של אופן הפעולה שלהם ושל טכניקות עבודה נכונות. עדן ביבס בהרצאתו יתמקד בשיטות מעשיות להתייעלות בעבודה מול כלים אלו.

נקודות מרכזיות שיעלו בהרצאה:

• הנדסת פרומפטים מתקדמת: כיצד לנסח שאלות והוראות ל-AI בצורה שתפיק את התוצאות המדויקות והאיכותיות ביותר. זה כולל הבנה של הקשר, ציון פורמט רצוי, מתן דוגמאות (Few-shot learning), והנחיית המודל לחשיבה צעד-אחר-צעד.

• זיהוי מגבלות ה-AI: הבנה מתי ה-AI אינו מתאים למשימה מסוימת, מתי הוא "ממציא" מידע (הזיות), ומתי יש צורך בהתערבות אנושית.

• שימוש ב"פרסונות" ו"קונטקסט": הדרכה ל-AI לאמץ פרסונה מסוימת (למשל, יועץ שיווקי, מומחה טכני) ולספק לו הקשר רחב יותר כדי לשפר את איכות התגובות.

• אוטומציה ואינטגרציה: שילוב ChatGPT עם כלים אחרים (כמו Zapier או Make) ליצירת זרימות עבודה אוטומטיות, למשל: סיכום מיילים נכנסים, יצירת פוסטים מבלוג, או מענה אוטומטי לשאלות נפוצות.

• ניהול שיחות יעיל: איך לנהל שיחות ארוכות עם ה-AI, לשמור על רצף, ולחזור לנושאים קודמים בלי לאבד את הקשר.

הטיפים והטכניקות של עדן ביבס יאפשרו למשתמשים לעבור משימוש בסיסי ב-ChatGPT לשימוש אסטרטגי, שחוסך זמן רב ומשפר את איכות התפוקה באופן דרמטי.

6. איך לבנות סוכני AI חכמים שיעבדו בשבילכם (על פי נטלי יעקובסון)

המעבר משימוש ב"כלי AI" ל"סוכני AI" מייצג קפיצת מדרגה משמעותית בפרודוקטיביות. סוכני AI (AI Agents) הם מערכות אוטונומיות למחצה המסוגלות לבצע סדרת פעולות מורכבות באופן עצמאי, לקבל החלטות, ללמוד מהסביבה ולפעול לטובת מטרה מוגדרת, לעיתים ללא התערבות אנושית מתמדת. נטלי יעקובסון תלמד כיצד לבנות סוכנים אלו.

סוכני AI יכולים לבצע מגוון רחב של משימות:

• אוטומציה של תהליכים עסקיים: ניהול לידים, שליחת מיילים מותאמים אישית, מעקב אחרי לקוחות, ניהול מלאי ועוד.

• מחקר ואיסוף מידע: סוכנים יכולים לסרוק את האינטרנט, לאסוף נתונים ממקורות שונים, לסכם אותם ולהציג תובנות.

• שירות לקוחות מתקדם: מעבר מצ'אט בוטים פשוטים לסוכנים שיכולים לפתור בעיות מורכבות יותר, לתקשר באופן טבעי, ואף לבצע פעולות בשם הלקוח.

• ניהול פרויקטים אישי: סוכנים שיכולים לתכנן את יומך, לתזכר על משימות, להזמין פגישות, ולסנן מידע חשוב.

• יצירת תוכן מורכב: סוכנים שיכולים לכתוב בלוגים שלמים, תסריטים, או אפילו קוד, תוך התחשבות במגבלות ודרישות שונות.

נטלי יעקובסון תחשוף את העקרונות לבניית סוכני AI כאלה – החל מהגדרת המטרה, דרך בחירת הכלים והפלטפורמות המתאימות, וכלה בתהליכי ההטמעה והפיקוח. מטרת ההרצאה היא להעניק למשתתפים את הידע והכלים להתחיל לבנות את ה"עובדים הדיגיטליים" שלהם, שישחררו אותם ממשימות שגרתיות ויאפשרו להם להתמקד בעיקר.