בכנס הזה תלמדו איך מחברים AI לדאטה שלכם בלי שורת SQL אחת

האירוע של Commit ו-Google Cloud יעסוק ביישום מעשי של פתרונות No-Code להזרמת נתונים, בניית אייג'נטים תפעוליים והתמודדות ישירה עם שכבות ה-Governance בסביבת פרודקשן

ירידה פרקטית לשכבה שבה ה-AI פוגש את התשתיות הארגוניות (צילום: Dreamstime)

השלב הבא ב-AI הוא להפוך את המודלים לחלק בלתי נפרד מהמערכות, התהליכים הארגוניים וסביבת העבודה: לחבר אותו לדאטה אמיתי, לאפשר לו לבצע פעולות, להניע תהליכים ולקבל החלטות מבוססות מידע. אבל איך עוברים מדמו מרשים למערכת שעובדת בפרודקשן, מתממשקת לתשתיות קיימות ועומדת בדרישות האבטחה וה-Governance של הארגון?

השאלה הזאת היא המקום שבו מתחיל האתגר ההנדסי האמיתי. חיבור מודלי AI למאגרי מידע פנים-ארגוניים דורש הרבה יותר מ-API וכמה פרומפטים מוצלחים. הוא מחייב חשיבה מחודשת על ארכיטקטורת דאטה, הרשאות גישה, זרימת מידע, אמינות ובקרה. במקביל, כלי No-Code ו-Low-Code פותחים אפשרויות חדשות לבניית תהליכי דאטה ואייג'נטים תפעוליים, ומאפשרים לצוותים לפתח, לחבר ולהפעיל פתרונות חכמים במהירות, בלי לבנות כל רכיב מאפס.

כנס AI Reimagined: Real Tools. Real Work. Real Impact של Commit ו-Google Cloud יוקדש לאתגרים האלה: ההרצאות המקצועיות יתמקדו ביישום מעשי של פתרונות No-Code להזרמת נתונים, בניית אייג'נטים תפעוליים והתמודדות ישירה עם שכבות ה-Governance בסביבת פרודקשן. ובמילים אחרות: ירידה פרקטית לשכבה שבה ה-AI פוגש את התשתיות הארגוניות.

הכנס יתקיים ב-26 בנובמבר (9:00-14:30) בסינמה סיטי ירושלים. ההשתתפות ללא עלות ובהרשמה מראש, והיא מותנית בקבלת אישור הזמנה. הוא מיועד לאנשי פיתוח, ארכיטקטים, מנהלי דאטה ומובילי טכנולוגיה המבקשים לחבר כלי AI למאגרי נתונים פנים-ארגוניים בצורה יעילה ומאובטחת. שימו לב: מספר המקומות מוגבל.

תהליך של חודשים מתקצר לשבועות בודדים

המפגש המקצועי יכלול סשנים, הדגמות חיות ומקרי בוחן מהשטח, אותם יציגו בכירי Google Cloud ו-Commit. רעות גינת אליאש, Machine Learning, Customer Engineering ב-Google Cloud, תציג את מבנה הארכיטקטורה של מודלי שפה, ותעניק למשתתפים הבנה מעמיקה של אופן פעולתם מעבר לכתיבת פרומפט בסיסית. אבירן מזרחי, Cloud Architect, Hybrid Cloud group ב-Commit, יציג סיפורי לקוח ותרחישי עבודה מתוך סביבת Workspace.

גיא שילה, Customer Engineer ב-Google Cloud, יסביר מדוע ארכיטקטורות סוכנים סטטיות בסביבת פרודקשן שוחקות את הביצועים ומפגינות ירידה ביכולות בעת התמודדות עם מקרי קצה מורכבים. הוא יראה כיצד לבנות סוכני AI עמידים ואדפטיביים באמצעות ADK ו-Agent Analytics, על ידי ניצול טלמטריית הרצה לצורך טיוב ודיוק מתמשך של תהליכי קבלת ההחלטות.

בהמשך, יונית גרובר-חזני, Customer Engineer ב-Google Cloud, תציג פתרונות לחיבור מודלים מתקדמים למאגרים מקומיים מבלי להוציא מידע מחוץ לרשת הארגונית. היא תדגים שימוש בפרוטוקול Bring Your Own MCP, המאפשר ל-Gemini Enterprise להתחבר למערכות on-premises ולבצע עיבוד נתונים מקומי, מאובטח ותקני. בנוסף, אורי קציר, Customer Engineer ב-Google Cloud, יסקור את חידושי ה-AI האחרונים של Google המוכנים לפריסה מיידית בארגונים.

המשתתפים ילמדו להעריך את מוכנות הארגון להטמעת Gemini Enterprise, יקבלו כלים להגדרה נכונה של הרשאות ומנגנוני אבטחה, ויחשפו למתודולוגיות המקצרות את תהליך הפריסה הארגונית מחודשים לשבועות בודדים.