x

שיתוף

סגירה
 - מייסדים Zenity / צילום: אייל טואג
10

Zenity

שומרים על סוכני ה- AI

משקיעים: אינטל קפיטל, אפווסט ונצ'רס, וורטקס, DTCP, Third Point Ventures

שנת הקמה: 2021 עובדים: 70 גיוס הון: 56 מיליון דולר

מה קורה כשרובוט מקבל את כרטיס האשראי של הארגון?
חברת הסייבר של יוצאי מיקרוסופט מספקת לארגונים שכבת הגנה מפני טכנולוגיה שהייתה תיאורטית עד לא מזמן - סוכני AI
מיטל וייזברג

זניטי (Zenity) הוקמה מתוך שאלה אחת מטרידה - מה קורה כשסוכן בינה מלאכותית בארגון, שחשוף למידע רגיש, מערכות פנימיות ואמצעי תשלום, מתחיל לפעול בלי בקרה? זו כבר לא שאלה תאורטית - לפי מייסדי החברה, זו המציאות בפועל ברוב הארגונים הגדולים. "כשארגונים מאפשרים ל־AI לפעול עצמאית בתוך מערכות הליבה, הם עלולים לאבד שליטה מבלי לדעת בכלל", אומר לגלובס בן קליגר, שהקים את זניטי יחד עם מיכאל ברגורי. השניים, עם ניסיון של יותר מ־25 שנה בעולמות הסייבר, הכירו כשעבדו יחד במיקרוסופט - קליגר בקבוצת המוצר וברגורי בקבוצת ה"סקיוריטי CTO" - קבוצה שאחראית על חקירות אבטחה מתקדמות. לפני כארבע שנים, ב־2021, החליטו לעזוב את הענקית כדי להקים ביחד חברה.

סוכן בינה מלאכותית (AI Agent) הוא למעשה תוכנה אוטונומית - בשונה מצ'אט חכם שלא פועל באופן עצמאי אלא בהתאם לאופן ולעיתוי ההפעלה שלו - שמסוגלת לקבל החלטות ולבצע פעולות בשם המשתמש או הארגון - החל מניהול יומנים וקביעת פגישות, דרך עיבוד נתונים וגישה למערכות ארגוניות, ועד ביצוע רכישות ותשלומים. בשנתיים האחרונות חלה התפתחות דרמטית בתחום, בעיקר בזכות מודלי השפה המתקדמים (כמו GPT) והכלים שמאפשרים לסוכנים לפעול מול מערכות ארגוניות בצורה אוטומטית - מה שהוביל לאימוץ מהיר של הטכנולוגיה בארגונים, לעיתים ללא הערכת סיכונים מקיפה.

גישה למידע רגיש

זניטי פיתחה פלטפורמה המתחברת לתשתיות הארגון ומאפשרת זיהוי, ניטור והבנה של סוכני בינה מלאכותית פעילים - כולל הגורמים שפיתחו אותם, המידע שהם צורכים, והפעולות שהם מבצעים בפועל. "אנחנו לא מסתמכים על ההנחה שסוכנים יפעלו תמיד לפי הכללים", אומר קליגר. "במקום זאת, אנחנו בונים שכבות הגנה שמבינות לעומק את דפוסי הפעולה של כל סוכן". לדבריהם - אחד המקרים הכי בולטים מול הלקוחות שלהם - אותו הם מגדירים כהצלחה, הוא ארגון גלובלי עם מאות אלפי עובדים, שגילה - זאת באמצעות המערכת של החברה - כי יש לו יותר מפי 20 סוכני בינה מלאכותית מכפי שסבר הארגון בהתחלה. "מצאנו למעלה מ־80 אלף חולשות שדרשו טיפול", מספר ברגורי. "ועם זאת, בעזרת המערכת, צוות של שני עובדים בלבד הצליח לפתור מעל 90% מהבעיות תוך שלושה חודשים".

קראו עוד

© כל הזכויות שמורות לגלובס