הבינה המלאכותית כבר כאן, אבל ההבדל בין ניסוי מעניין להשפעה אמיתית על העסק תלוי בדבר אחד – הקשר.
מודלים גדולים כמו GPT-5 מסוגלים להסביר, לנתח וליצור, אך בלי להבין את הנתונים, התהליכים והשפה הייחודית של כל ארגון – הם נשארים חכמים, אך כלליים.

מנהלים המבקשים תוצאות מדידות כבר לא שואלים האם להשתמש ב-AI, אלא איך לגרום ל-AI להבין את העסק שלהם.
וזה בדיוק המקום שבו מתחילה שכבת הקונטקסט – שכבת ההקשר.

בכל ארגון כבר קיים אוצר ידע עשיר – מסמכים, דוחות, נהלים, תיעוד טכני ומומחיות אנושית שנצברה במשך שנים. אך ברוב המקרים הידע הזה מפוזר בין מערכות, קבצים וראשים, ומעטים יכולים באמת לנצל אותו.
כאשר הבינה המלאכותית מקבלת גישה לידע הזה ומסוגלת להשתמש בו בהקשר הנכון, היא הופכת מכלי גנרי לעוזר עסקי חכם – כזה שמספק תשובות מדויקות, רלוונטיות ואמינות.

כדי שזה יקרה, נדרשת שכבה אחת מהותית – שכבת ההקשר (Contextual Layer).
זו שכבה שמחברת בין מודלי השפה הגדולים לבין הידע הפנימי של הארגון, כך שה-AI מבין לא רק את השפה האנושית, אלא גם את היגיון הפעולה של העסק.
שכבה זו יכולה להתבסס על שילוב בזמן אמת של מקורות ידע (RAG), על גרפים ארגוניים שממפים את יחסי הגומלין בין נתונים, או על מודלים ממוקדים המאומנים בנתוני הארגון. אך העיקרון זהה: לתת למערכת גישה חכמה לידע העסקי – לפני שהיא מספקת תשובה.

ההקשר הוא הגורם שמבדיל בין תשובה “נכונה” לבין תשובה “נכונה עבורך”. הוא זה שמאפשר למערכת להבין אילו נהלים חלים, אילו מגבלות קיימות, ומהם סדרי העדיפויות הארגוניים.
ללא שכבת הקשר, מודל שפה כללי מסתמך על ידע עולמי מופשט; עם שכבת הקשר – הוא הופך למודל מותאם ומובנה, שמבין את השפה, הנתונים והמציאות של הארגון.

הקשר כגורם מערכתי ותהליכי

בניית שכבת הקשר איננה תרגיל טכנולוגי בלבד, זהו תהליך משולב של טכנולוגיה, ידע ותיאום אנושי.
היא חייבת להיבנות ביחד עם הצוותים הפנימיים של הארגון – עם מומחי התוכן, צוותי התפעול וה־IT – כדי לשקף את צורת החשיבה, שיטות העבודה והידע הסמוי שבני אדם משתמשים בו ביום־יום.
בנוסף, יש לה מרכיבים מערכתיים ותהליכיים: כיצד הידע מתעדכן, איך הוא זורם בין מחלקות, ואיך שומרים על בקרה ואמינות.
רק שילוב של כל אלה מאפשר ל־AI לפעול באמת בהקשר הנכון ולהפיק ערך עסקי מתמשך.

מחקר שממחיש את העיקרון

מחקר שבוצע לאחרונה ב־Oak Ridge National Laboratory (ORNL) בארצות הברית ממחיש היטב את הרעיון הזה.
במסגרת המחקר פותחו שני עוזרים מבוססי GPT-4 לתחום ייצור החומרים המרוכבים: האחד מסייע למהנדסים להבין טוב יותר את תכונות החומרים ולמצוא מידע ממוקד, והשני תומך בטכנאים בהפעלה בטוחה ויעילה של ציוד ייצור מתקדם.
שני המודלים שילבו בין יכולת השפה של GPT-4 לבין שכבת ידע עשירה שכללה מדריכים, מאמרים ומידע מומחים שנשלף בזמן אמת.
התוצאה הייתה בינה חכמה יותר – מדויקת, מודעת להקשר, ובעלת תרומה ממשית לבטיחות וליעילות.
המחקר הזה, גם אם הוא עצמאי לחלוטין, ממחיש את אותו עיקרון שאנו ב־Data Raven מיישמים עם ארגונים תעשייתיים ועסקיים: הערך האמיתי נוצר כאשר AI מבין את השפה, הנתונים והידע של הארגון, ופועל לפיהם.