This post is also available in:
English (אנגלית)
חברת Timlul הינה בוגרת מרכז החדשנות INNOFENSE (אינופנס) שמפעילה iHLS בשיתוף עם משרד הביטחון. תוכנית האצה ייחודית זו מסירה עבור יזמים את החסמים לאקוסיסטם הטכנולוגי, והופכת אותם לחברות בשלות ומובילות תוך חיבור למשקיעים הנכונים ומובילה למיזמים טכנולוגיים דואליים במגזרים האזרחי והביטחוני. מטרת התוכנית היא חיזוק הקשר בין השוק האזרחי והשוק הביטחוני באמצעות פיתוח משותף של הטכנולוגיות, ובכך לקדם ולשפר את הטמעתן בשני השווקים.
ארגונים שמעריכים וממיינים אנשים מתמודדים עם בעיה בסיסית של קנה מידה ועקביות. בין אם מדובר בצה"ל, במחלקת משאבי אנוש, במחקר אקדמי או בקלינאות תקשורת, חלק גדול מהמידע מגיע דרך מילים: ראיונות, שאלונים, הקלטות, קורות חיים ושיחות. אלא שהניתוח עדיין מבוצע במקרים רבים על ידי בני אדם, שמתקשים לעבור באופן יסודי על אלפי מסמכים או מאות שעות של הקלטות, עלולים להישחק ומושפעים מהטיות. מעבר לכך, המידע החשוב לא תמיד נמצא רק בתוכן הדברים, אלא גם באופן שבו האדם מדבר.
Timlul.ai, שהוקמה ב־2023, מפתחת מערכות תומכות החלטה המבוססות על עיבוד שפה טבעית (NLP), זיהוי דיבור וניתוח נתונים ווקאלים וטקסטואליים. במקום מוצר אחיד לכל הלקוחות, החברה בונה כל פרויקט בהתאם לבעיה ולמידע של הארגון, ומחילה על המנוע את שיטות ההערכה, הנתונים וההיסטוריה הרלוונטיים לו. המערכת מתמללת ומנתחת את החומר, מוציאה ממנו פרמטרים מדידים ומשלבת אלגוריתמים, מודלי שפה וניתוח סטטיסטי כדי להפיק ציון או תובנות שנועדו לסייע לאדם שמקבל את ההחלטה.
אחד היישומים של הטכנולוגיה נמצא בעולם הביטחוני, שבו היא משמשת ככלי תומך החלטה לניתוח ראיונות ושאלונים. המערכת מנתחת דפוסי שפה ודיבור במטרה לזהות מאפיינים, חריגות וגורמי סיכון שעשויים להיות רלוונטיים להערכת אנשים ולהתאמתם לתפקידים שונים. המטרה אינה להחליף את הגורם המקצועי שמקבל את ההחלטה, אלא לספק לו שכבת ניתוח נוספת, עקבית ואחידה, שיכולה להתמודד עם כמויות גדולות של מידע ולצמצם את התלות בהערכה אנושית בלבד המבוססת ברוב המקרים על הערכות נומריות (מספריות) ללא עיבוד שפה מעמיק.
אותו מנוע מאפשר לחברה לפעול גם הרבה מעבר לעולם הביטחוני. בקלינאות תקשורת, למשל, ניתן לנתח מאפיינים קוליים כמו רצף וחתכי דיבור כדי לסייע בזיהוי בעיות היגוי. בתחום משאבי האנוש ניתן לנתח קורות חיים וראיונות, ובמחקר אקדמי אפשר לעבור במהירות על מאגרי ראיונות ולבצע מחקרים איכותניים על כמויות תוכן לא מוגבלות. בהוכחת היתכנות עבור מחקר שעסק באתוס הישראלי לאחר השביעי באוקטובר, משימה שהוערכה בכ־331 שעות עבודה אנושיות בוצעה באמצעות מערכת Timlul.ai בתוך פחות משבע שעות. המערכת היא גם רב־לשונית, ומאפשרת יישום של הפתרונות בצורה גלובאלית.
הגישה הטכנולוגית בנויה במידה רבה סביב אוטומציה: שיטות הערכה מילוליות ומספריות מתורגמות לאלגוריתמים, משולבות עם LLM ולאחר מכן עוברות שקלול סטטיסטי. לפי נתוני החברה, במסגרת העבודה הביטחונית יכולת הניבוי של מסוכנות וחוסן בקרב מועמדים שהושגה הייתה פי שניים מזו שהתקבלה באמצעות הנתונים והשיטות הקיימות אצל הלקוח, כאשר היעד הינו דיוק של עד פי 4 מאמצעים מסורתיים. החברה גם מציינת כי ניתן לפרק את התוצאה למדדים אישיותיים שונים, באופן שמאפשר לא רק לסמן חריגה אלא גם להבין אילו מאפיינים תרמו להערכה.
החברה לא גייסה הון עד כה ופועלת במימון פרטי של היזם כ Bootstrapping. מאחוריה עומד ד"ר צבי טובול־לביא, מוביל את המחקר והפיתוח, לצד עובדת Backend במשרה חלקית. אלא שהצוות האנושי הקטן הוא חלק מהמודל: לדברי החברה, לצדו פועלים יותר מ־30 סוכני AI, שמבצעים חלק ניכר מהעבודה ומאפשרים להרחיב את הפעילות בלי להגדיל את כוח האדם באותו קצב. הרעיון עצמו נולד כאשר ד"ר טובול־לביא צפה באמו, קלינאית תקשורת (ד"ר גילה טובול-לביא), עובדת עם אוזניות ומתמללת באופן ידני, והחל לפתח תהליך אוטומטי. מה שהתחיל ככלי תמלול והתפתח למערכת ניתוח דאטה ביומטרי עם תובנות: אם מכונה כבר יכולה להבין את המילים, מדוע שלא תסייע להבין גם מה ניתן ללמוד מהן?
