לעשות סדר בהייפ של בינה מלאכותית

כשיש פטיש ביד (LLM) – כל אתגר עסקי נראה כמו מסמר. בפועל, הרבה פרויקטי AI נכשלים או נתקעים בין דמו לפרודקשן — אחרי חודשים של עבודה ותקציבים לא מבוטלים.

אחת הסיבות המרכזיות היא הנטייה להשתמש ב-LLM כ“פטיש” לכל בעיה, במקום למצוא פתרון מדויק שמתאים לבעיה. בסשן הפרקטי הזה נקבל כלים לחשוב נכון על פתרונות AI — לפני שרצים לבנות:

• איך לבחור פתרון ממשולש הטריידאופים של: דאטה, דיוק ועלות
• הסבר קצר ואינטואיטיבי על ההבדל בין AI, GenAI ו-Machine Learning
• מתי LLM פשוט מספיק - ומתי צריך מערכת מורכבת יותר
• מתי דווקא Machine Learning קלאסי נותן תוצאה טובה יותר
• ואיך להימנע מפתרונות שנראים טוב בדמו אבל לא מחזיקים בפרודקשן

כולל דוגמאות מהשטח וכללי אצבע שיעזרו לבחור נכון — ולחסוך זמן, כסף ותסכול מיותר.

הסשן מיועד בעיקר למי שבונה או מתכנן לבנות יכולות AI כחלק ממוצר או פיצ’ר — מערכות שעובדות בתוך תהליך, ולא רק שימוש בכלי מדף.