אחרי שנה של הצהרות דירקטוריונים על “טרנספורמציית AI”, Celosphere 2025 סימן את הרגע שבו הדיון זז ממהפכות תיאורטיות לתוצאות מדידות. מעל הבמה במינכן, אלכסנדר רינקה, מייסד-שותף ומנכ"ל-שותף של Celonis, קבע כי רק חלק קטן מהארגונים מראים כיום תועלת מדידה מפרויקטי AI – לא בגלל בעיית אימוץ, אלא בגלל בעיית הקשר. מסר זה הדהד לאורך כל הכנס: אינטליגנציה מלאכותית לא יכולה להאיץ תהליכים שאיננו מבינים. לכן, המוקד עבר מהוספת מודלים חדשים לשכבת “רקמות חיבור” שמחברת בין נתונים, תהליכים, בני אדם וסוכני AI, כדי להבטיח Return on AI אמיתי – החזר מדיד ולא רק הדגמות טכניות.
ממודלים להקשר: למה תהליכים קודמים ל-AI
בלב החזון של Celonis עומד “דיגיטל-טווין חי של התפעול” – מודל שמתעדכן באופן רציף ומשקף כיצד הארגון באמת פועל. שכבת ה-Data Core משחררת את הנתונים מהגבלות מערכות המורשת, ויודעת לחלץ ולשאול נתונים ממקורות הטרוגניים בקצבים תפעוליים. על גבי תשתית זו, Process Intelligence Graph מאחד נתונים ממערכות, אפליקציות ומכשירים, כולל Task Mining שמקליט קליקים, גיליונות ומסכי דפדפן, ומעשיר אותם בקונטקסט עסקי: כללים, KPI, ספים וחריגים. זהו מודל גרפי, אגנוסטי-מערכת, שמספק שפה משותפת להגדרת אובייקטים (הזמנה, חשבונית, משלוח) והאירועים המחברים ביניהם – מצע שמאפשר ל-AI להבין לא רק נתונים, אלא את ההיגיון הארגוני שבו מתקבלות החלטות.
- Data Core: תשתית נתונים לביצועים גבוהים וחיבורים ישירים לדאטה-לייקים, ללא שכפול מיותר.
- Process Intelligence Graph: "מפה חיה" של התהליכים, מועשרת בהקשר עסקי ומדדים מוסכמים.
- Build Experience: סביבת ניתוח-תכנון-תפעול אחודה לבניית תהליכים קומפוזיציוניים מונעי-AI.
מה הוכרז במינכן: מאורקסטרציה ועד סוכנים
השנה הפוקוס היה על יישום ופחות על ראשי תיבות: Orchestration Engine הוכרז כזמין לכלל הלקוחות ומתווסף כליבה לפלטפורמה, כדי לתזמר תהליכי קצה-אל-קצה בין מערכות, אנשים וסוכני AI. במקביל הוצגו כלים חדשים בתחום Object-Centric Process Mining – כמו Performance Spectrum ו‑Instance Explorer – שמאתרים צווארי בקבוק בדיוק בנקודות החיתוך בין תהליכים. בממד האקו-סיסטם, Celonis העמיקה אינטגרציות Zero-Copy עם Microsoft Fabric ועם פלטפורמת Databricks דרך Delta Sharing, כדי לאפשר גישה דו-כיוונית לנתונים ללא העתקה וללא עיכובי סנכרון. חזית נוספת היא תמיכת MCP (Model Context Protocol): שרת MCP של Process Intelligence מזין סוכני AI בהקשר תפעולי בזמן אמת ופותח נתיב ישיר לשילוב ב-Copilot Studio וב-Bedrock – תוך שמירה על אבטחה, משילות ו-HITL.
- Orchestration Engine: תזמור תהליכים, סוכנים ובני אדם ממקום אחד, עם משוב רציף לביצועים.
- אינטגרציות Lakehouse Zero‑Copy: Microsoft Fabric ו‑Databricks Delta Sharing, לקריאה/כתיבה ללא שכפול.
- כלי OCPM חדשים: זיהוי תקלות במפגשי-תהליך ותיעדוף פעולות מתקנות.
- תמיכת MCP Server: הזרמת הקשר תהליכי לסוכנים בפלטפורמות מובילות והטמעת משילות סוכנים.
- שיתופי פעולה באקו-סיסטם: אפליקציות ייעודיות כמו Agent Miner של Bloomfilter לניטור והכוונת סוכנים.
“החלק הקשה אינו לבנות פיצ'רי AI אלא להפעיל אותם בקנה מידה בצורה אחראית.”
אגנס הפטברגר, מיקרוסופט גרמניה ואוסטריה
הוכחת יישום: מרצדס-בנץ, Vinmar ו‑Uniper
מקרי בוחן על הבמה המחישו כיצד אינטליגנציה תהליכית הופכת לשכבת חיבור בארגונים. מרצדס‑בנץ תיארה כיצד במהלך משבר השבבים ריבוי מקורות מידע – מפסי ייצור דרך ספקים ועד לוגיסטיקה – דרש שכבת תצפית אחת כדי “לחבר נקודות” בזמן. לדבריהם, היקף השימוש התרחב לשמונה מתוך עשרת התהליכים הקריטיים של החברה. ב‑Vinmar, מפיצת פלסטיק גלובלית, הוצגה אוטומציה מקצה לקצה ל‑Order‑to‑Cash ביחידת עסקים של 3 מיליארד דולר – עם שיפור פרודוקטיביות משמעותי ומבט לעבר “הדברים הלא‑אלגוריתמיים”: סוכן AI שמחלק הקצאות חכמות בין הזמנות רכש ומכירה בעומס של אלפי מקרי קצה. בענף האנרגיה, Uniper יחד עם מיקרוסופט הדגימה Copilots מודעי‑תהליך: חיזוי תחזוקה בתחנות הידרו, צימוד עבודות להפחתת השבתות ופליטות – דוגמה כיצד "כל טכנאי, כל חלק וכל מערכת" משתלבים בתהליך חי עם הנחיה אל התוצאה הטובה.
“לא היה חסר לנו מידע חסרה היכולת לראות אותו יחד. אינטליגנציה תהליכית חיברה את הנקודות במהירות.”
מנהל בכיר במרצדס‑בנץ, מדברי הבמה
ROAI במציאות: ערך ממומש ושינוי תרבותי
לצד הטכנולוגיה, הכנס הדגיש מדדים קונקרטיים: לפי נתוני החברה, 120 “Value Champions” מימשו כל אחד מעל 10 מיליון דולר – יחד 8.1 מיליארד דולר בערך ממומש. מעבר לסכומים, הסיפורים חזרו לנקודה התרבותית: כשמראים נתונים בהקשר, צוותים רואים את התהליך – וכשהם רואים, הם משנים. מגמה זו מתיישבת עם מחקרי שוק עדכניים שמזהים פער מתמשך בין אימוץ AI לבין השגת ערך כספי, וממליצים לעבור מאקספלורציה מבוססת כלים לתפעול מבוסס תהליכים. ב‑Celosphere הוצעה מפת דרכים: לאתר “כיסי חיכוך” בתהליכים באמצעות גרפים אובייקט‑צנטריים, לעצב מצב עתידי עם נקודות התערבות של AI תחת כללי משילות, ולהפעיל בתזמור רציף שמודד תוצאה – לא רק פעילות.
אקוסיסטם פתוח: Lakehouse דו‑כיווני וסוכנים סטנדרטיים
הכרזות האינטרופרביליות היו בין הבולטות: אינטגרציה עמוקה עם Microsoft Fabric מאפשרת Zero‑Copy – שילוב תצוגות ותשאול נתונים במקום, לצד הטמעת תכנים מתוך Celonis ב‑Fabric. במקביל, שותפות עם Databricks מנצלת Delta Sharing לחיבור דו‑כיווני בין פלטפורמות ה‑Data Intelligence וה‑Process Intelligence, כך שמודלים וסוכנים ב‑Databricks מקבלים הקשר תהליכי חי, ותובנות חוזרות לגרף לצורך שיפור מתמיד. על שכבה זו נשענת תמיכת MCP: שרת MCP של Celonis חושף כלי תהליך ומדדים ללקוחות MCP בפלטפורמות כמו Copilot Studio ו‑Amazon Bedrock, ומאפשר גילוי כלים, הפעלתם והחזרת תוצאות בסטנדרט משותף. המהלך מכוון לשליטה, אבטחה ומשילות סוכנים – כולל יכולות HITL והחזר כתיבה לפידבק לופ על הביצוע.
- Zero‑Copy: הפחתת עלויות ואיומי סינכרון – נתונים נשארים במקום, ההקשר זמין בכלים.
- Delta Sharing: הזרמת נתונים ותובנות דו‑כיוונית בין Celonis ו‑Databricks ללא ETL כבד.
- MCP Server: סטנדרט לחיבור סוכנים להקשר תהליכי, עם גילוי כלים והרשאות מבוקרות.
- Agent Apps: אפליקציות אקוסיסטם לניטור, ממשל ואופטימיזציית עבודה משותפת של אדם/סוכן.
המבט הישראלי: SAP, רב‑עננים ומשילות סוכנים
לארגונים בישראל – תעשייה ביטחונית, פארמה, ריטייל, פיננסים ותשתיות – המסר פרקטי: במקום “להוסיף ChatGPT לכל מסך”, יש למקם את ה‑AI בהקשר תהליכי נשלט. נוף ה‑IT המקומי מאופיין בעומסי SAP, מערכות לגליזציה, BI מורכב ומעבר לרב‑ענני (Azure/AWS). האינטגרציות החדשות מפחיתות צורך בהעתקת מידע ומאפשרות להזריק הקשר תהליכי לסוכנים ארגוניים בלי לפורר משילות. האתגר המרכזי יהיה ניהול סיכונים: פרטיות ורגולציה (דאטה רזידנסי), עקיבות החלטות, זיהוי פרטי לקוח רגישים, ו‑Guardrails להפעלת סוכן במצבים בלתי ודאיים. באותה נשימה, היתרון העסקי ברור: קיצור זמני מחזור, הורדת עלויות טיפול בחריגים, ושיפור חוויית לקוח בזכות פעולה יזומה של סוכנים על בסיס אותות זמן‑אמת מהתהליך.
- למפות זרימות Order‑to‑Cash / Procure‑to‑Pay / Service‑to‑Resolution ולהגדיר KPI מוסכמים.
- להפעיל Data Core מול Lakehouse קיים (Fabric/Databricks) במתכונת Zero‑Copy.
- לבנות Graph אובייקט‑צנטרי ולמדל נקודות התערבות של Agent/אדם בכל שלב.
- להטמיע Orchestration Engine עם תרחישי HITL, תאימות ו‑Audit.
- לחשוף הקשר לסוכנים דרך MCP ולסגור לולאת פידבק עם כתיבה חזרה לגרף.
אתגרים ומה לשים לב: לא עוד איים של אוטומציה
סקרים עדכניים בתעשייה מצביעים על פער מתמיד בין השקת כלים לבין השגת ערך; ארגונים רבים מדווחים על תועלות חלקיות בלבד כאשר ה‑AI פועל מנותק מהתהליך. ההבטחה של Celosphere היא בדיוק סגירת הפער הזה: לקשור בין נתונים, ידע תהליכי והפעלה אוטונומית תחת מדדים ושקיפות. עם זאת, נדרשת משמעת: ללא בעלות עסקית, משילות סיכונים, ניטור סוכנים וריענון מודלים, מתקבלים “איים של אוטומציה” שמייצרים ריווח מקומי אבל לא ROAI בר‑קיימא. שילוב OCPM לאיתור צווארי בקבוק, Orchestration להוצאה לפועל, ו‑MCP לחשיפת הקשר לסוכנים – מחייב גם תכנון שינוי תרבותי: הכשרת עובדים, מנגנוני Override, וחיבור הדוק בין IT לקווי העסקים.
“לא רק להאיץ צעדים לבנות ארגונים שמסתגלים, מחדשים ומשתפרים באופן מתמיד.”
אלכסנדר רינקה, מסר הסיכום
מבט קדימה: קומפוזיציה מעל קניין, תוצאה מעל טכנולוגיה
Celosphere 2025 שיקף היפוך סדרי עדיפויות: פחות “מי הסוכן החזק ביותר?”, יותר “כיצד סוכנים עובדים יחד דרך מודל תהליכים משותף”. עם גישה פתוחה המועדפת על Celonis – חיבורי Lakehouse דו‑כיווניים, MCP לסוכנים, ותזמור דינמי – ארגונים יכולים להרכיב פתרונות Composable Enterprise AI מעל מערכות קיימות, בלי נעילה לספק יחיד. עבור הנהלות בישראל ובעולם, המשמעות ברורה: להחליף מצגות הייפ במודלים חיים של תהליך, למדוד ROAI לפי יעדים עסקיים, ולהפעיל AI ככוח תפעולי הנאמן להקשר. מי שיצליח בכך, יראה מעבר מפיילוטים לפעולה מתמשכת – עם תרבות, טכנולוגיה ומשילות שמחזקות זו את זו.