פרי עומדת בראש התוכנית מאז הקמתה ב־2016, וכיום לומדים בה 76 סטודנטים שעובדים על 22 פרויקטים שאמורים להיהפך למיזמים. פרויקט אחד במעבדה, למשל, בדק מדוע אנשים קובעים תור לרופא ומבריזים ממנו. הנתונים מראים שלשליש מהפגישות עם רופא המטופלים לא יגיעו, ולא משנה כמה תזכורות יישלחו אליהם מהמרפאה או כמה חמורה הבעיה שהם התכוונו לבדוק. הסטודנטים בנו אלגוריתמים מבוססי בינה מלאכותית שאספו שורה ארוכה של נתונים, ובהם גיל המטופל, מיקום המרפאה, תחום הטיפול, אופן קביעת הפגישה וכו' — ומצאו שהדבר העיקרי שמשפיע על ביטול או הגעה לרופא הוא פער הזמן בין קביעת התור לפגישה עצמה — ככל שהפער גדל, הסיכוי להברזה גדל.

מחקרים אחרים במעבדה בדקו מדוע אנשים לא עוברים למוצרים בריאותיים למרות קמפיינים משכנעים ואיך השיוך הלאומי מתבטא בבחירת בתי מלון. התשובות, אם תהיתם: המחיר הוא החסם העיקרי למוצרי בריאות, אבל אפילו הנחה כספית קטנטנה פותרת זאת. ובמלונות לישראלים חשוב מאוד העיצוב הפנימי של החדר, בעוד שלאוסטרלים הכי חשובה הקירבה שלו לברים.

קל להבין שעבור מידע מהסוג הזה, שלא יכול להיות פרי של אינטואיציה אנושית אלא הוא תוצר של מערכת מדעית מורכבת, לא מעט ארגונים וחברות יהיו מוכנים לשלם המון כסף. וכאן נכנסת לתמונה הבינה מלאכותית, הדרך להפוך אינספור נתונים למסקנה אחת ברורה. אבל כפי שהיטיבה להגדיר זאת פרידה פולי — מייסדת ומנכ"לית Pymetrics, אחת החברות המסקרנות שפועלות היום בתחום הבינה המלאכותית לגיוס עובדים — הבעיה בתחום היא ש"בינה מלאכותית היא כמו סקס של טיינאייג'רים. כולם אומרים שהם עושים את זה, אבל אף אחד לא בדיוק יודע מה זה".

וזו מטרת התוכנית שמובילה פרי, להפוך את הרעיונות האמורפיים לישימים וללמד את הסטודנטים איך עונים על שאילתות עסקיות בעזרת אלגוריתמים מבוססי ביג דאטה, שהם בעצמם יבנו. הבחירה דווקא בפקולטה למינהל עסקים ולא בפקולטה למחשבים נועדה לייצר "אנשים סגולים", כהגדרתה של פרי, כלומר מיזוג של אדום וכחול, המשמשים לדמות את העולמות הנפרדים של עסקים ומחשבים. "אנחנו רוצים אנשים שיש להם יכולות הנדסיות, אבל כאלה שחושבים עסקים, בתבניות של עסקים", מסבירה פרי. "אלגוריתמים הם כמו עוד קבוצה של עובדים שעומדים לרשותו של המנהל, הם פשוט 'עובדים אוטומטיים'".

ובזמן שמרבית הסטודנטים ייצאו לחופשת פסח, תלמידי התוכנית יעמלו על מצגות למשקיעים בשלבי פרה־סיד, שיבואו לבחון את המיזמים שעליהם הם עובדים במסגרת התואר. הציון בלימודים פחות חשוב כאן מהשורה התחתונה האמיתית — כמה כסף יסכימו להשקיע בהם האנשים שיבואו לסבב המצגות באפריל.

"בינה מלאכותית" היא מילת באזז לוהטת בשנים האחרונות. בפורום דאבוס האחרון, שננעל בסוף השבוע, הגדירו ענקיות הטכנולוגיה, ובראשן גוגל ומיקרוסופט, את ה־AI אחד הנושאים המרכזיים על סדר היום שלהן. לדברי מנכ"ל גוגל סונדאר פיצ'אי, "בינה מלאכותית היא אחד הדברים המשמעותיים שמעסיקים את האנושות, יותר מאש או חשמל". חברת המחקר מקינזי העריכה כי יישומי AI יתרמו 13 טריליון דולר לכלכלה העולמית עד 2030, מה שיהפוך אותה להמצאה מהותית יותר ממנוע הקיטור, מחולל המהפכה התעשייתית.

אינטואיציה ויכולת השלמה פועלות באופן פשוט אצל רוב בני אדם, אבל למחשב אין הכלים האלה. כך למשל, כדי ללמד ילד בן שנתיים לזהות חתול מספיק להראות לו צילום של חתול, וסביר להניח כי כשיראה את החיה בפעם הבאה בטלוויזיה, אפילו אם זה רק מהצד, הוא יבין שמדובר בחתול. לעומת זאת, המחשב צריך לקלוט ולעבד כאלף תמונות שונות של חתולים כדי ללמוד אחת ולתמיד להבדיל בינו לבין כבשה, למשל. אחרי הכל לשניהם יש פרווה וארבע גפיים. זו מהות החיבור בין ביג דאטה, למידת מכונה ובינה מלאכותית: ככל שכוח החישוביות עולה, המחשב מסוגל לעבד כמויות גדולות יותר של מידע גולמי (תמונות של חתולים), ללמוד לייצר ממנו הכללות (המשותף לכל החתולים) ולזהות אנומליות (מתי מדובר בכבשה ולא חתול). התשובות לשאלות שניתן לקבל כתוצאה מתהליך העיבוד הזה — כלומר ההכללות שעולות מאינסוף הנתונים — הן אותה הבינה המלאכותית שכולם מדברים עליה. ועל בסיס ההכללות הללו נוצר חיזוי, שהוא הגביע הקדוש של AI.

קצב ההתקדמות בתחום מהיר מאוד. אם ב־2017 נדרשו למחשב יותר מעשרה ימים כדי לעבד ולזהות תמונות של אלף אובייקטים שונים בדיוק שמזהה העין האנושית, באמצע 2019 אותה משימה התבצעה כבר בתוך פחות משלוש דקות. ועדיין השימוש בבינה מלאכותית לשיפור קבלת החלטות אנושיות בעולמות הרפואה או עסקים עוד נמצא בחיתוליו.

"כיום עסקים מיישמים היבטים של בינה מלאכותית רק בשוליים ובדברים בסיסיים, פשוט כי אין מספיק אנשים שיודעים לנהל את המערכות האלה", אומרת פרי. במקינזי קוראים לאנשים כאלה "מתרגמים" — אלה שיודעים לקחת את המידע הרב שנאגר בארגון ולהפיק ממנו תובנות. פרי מאמינה כי גם זמנם של מנהלי שיווק שטובים בעיקר בקריאייטיב עומד לפוג, והם יפנו את מקומם למנהלי שיווק שיהיו אנשי נתונים: "ניהול עכשווי לא יכול להישען עוד על אינטואיציה, זה מדע מבוסס נתונים".

מסיבה זו, לצד חממת הסטארט־אפים של הסטודנטים, פרי הקימה גם מעבדת דאטה שנועדה לטפל בפרויקטים חיצוניים, שמזמינים ממנה ארגונים ממשלתיים וחברות כגון אינטל, טבע, אמדוקס ואלטשולר שחם. כך למשל, אחד הפרויקטים הגדולים של המעבדה הוזמן בידי הפרקליטות כדי לייעל את הטיפול בתביעות נזיקין. "בפרקליטות רוצים לחסוך בזמן ומשאבים ולנסות לחזות מראש איך ייגמר התיק, בדומה למודל הסגירה המהירה של תביעות ביטוח שפיתחה למונייד (תביעות פשוטות ונפוצות נסגרות בתוך דקות, מבלי להיכנס לתהליכי חיתום, על בסיס ניתוח של מקרי עבר דומים)", מסבירה פרי. "כיום מבקשים מעורך הדין להניח מה יקרה על סמך אינטואיציה שלו, אבל אנחנו יכולים לבחון שורה ארוכה של מקרים עם שורה ארוכה של פרמטרים, להצליב אותם ולייצר הכללות שיאפשרו לפרקליטות להגיד על אילו סוגי תיקים חבל לה לבזבז זמן".

מקרה אחר שעובר כרגע עיבוד ובניית אלגוריתם במעבדה של פרי הוא חברת ארנק דיגיטלי שנתקלה בקשיי חדירה לשוק. החברה אמנם מיפתה שכונות אופטימליות להפצת השירות שלה באמצעות איסוף נתונים סוציו־אקונומיים, ובכל זאת התגלו פערים משמעותיים בשיעור החדירה לשכונות שנתפסו כדומות. כעת פרי והסטודנטים מנסים להכניס עוד משתנים לתוך הניתוח. "אנחנו אוספים מידע מהמון מקומות כמו מפקד האוכלוסין, מאגרי נדל"ן וגוגל סטריט וויו, בודקים את סוגי החנויות שנמצאות בשכונות, הגודל שלהן, המרחק שלהן מהבתים, תנועת אנשים ברחובות ועוד שלל גורמים. עוד אין מסקנות, אבל זה מה שכיף בסיפור, ההפתעות — המסקנות יכולות להיות כאלה שאפילו לא חזינו".

הרומן של פרי עם דאטה החל עוד כתלמידת חטיבת ביניים בהרצליה. "כל החברים שלי התחילו לתכנת, וגם אני מצאתי את עצמי בקייטנה שקראו לה 'מחשבים וכיף', והתאהבתי בתחום". משום שקפצה כיתה, היא סיימה תיכון בגיל 17. את השנה שבין התיכון לצבא ניצלה לעבודה זמנית כמתכננת בסטארט־אפ בימי השיא של בועת האינטרנט של תחילת המילניום. לעבודה היתה מגיעה במסגרת שיעור נהיגה, כדי לנצל מיטבית את הזמן — מוטיב חוזר בחייה. במקביל התחילה תואר ראשון במחשבים באוניברסיטת תל אביב.

ההישגים המרשימים של פרי בגיל כל כך צעיר לכדו את תשומת הלב של יחידה 8200, ואנשיה היו נחושים להכניס אותה לקורס התכנות היוקרתי ממ"ס, שעד אז היה חסום בפני נשים. כה נחושים, שהגיוס של פרי עוכב כדי שיספיקו לפתוח תקן לאשה במסגרת הקורס. "בצבא התאהבתי בתחום של AI, שאז עוד אפילו לא ממש קראו לו כך, כי הוא חיבור בין העולם האמיתי לעולם הטכנולוגי. פתחנו קופסאות שחורות והרגשתי כמו בסרט. הייתי נשארת שם יומם וליל ובכלל לא חשבתי להשתחרר".

מהר מאוד פרי נהפכה לקצינה במרכז הטכני וניהלה צוות, כשהיא מוקפת בחיילים שלימים יהפכו ליזמים מוכרים, ובהם מיכאל שאולוב, שמכר את לאקון לצ'ק פוינט ב־100 מיליון דולר. שלוש שנים אחרי התקדים שקבעה פרי הגיעה לאותו הקורס החיילת קירה רדינסקי, לימים יזמת הטכנולוגיה המוערכת שמכרה את סיילספרדיקט לאיביי בעשרות מיליוני דולרים. "אנחנו מכירות מצוין ואפילו היו לנו דיבורים ומחשבות על הקמת סטארט־אפ משותף, אבל בינתיים עוד לא הגענו לזה", אומרת פרי.

בגיל 21 פרי השתחררה והחלה לעבוד כיועצת בחברת המחשוב Aman, שהיתה בין הראשונות לעסוק בסוגיות חיזוי, למשל נטישת לקוחות, איתור לקוחות רווחיים יותר וניבוי תוצאות קמפיינים. במקביל חשבה לחזור ללימודים. "רציתי לחזור לאוניברסיטת תל אביב ולסיים שם את התואר שהתחלתי לפני הצבא, אבל כולם עודדו אותי לעבור לבינתחומי כי יש שם מלגה אחת בשנה שנותן אפי ארזי (מקים סאייטקס ומהאבות המייסדים של ההייטק הישראלי) למי שהוא מזהה בו פוטנציאל. לצערי באותה שנה ארזי כבר היה חולה מדי ולא פגש אותי אישית, אבל מי שפגש אותי במקומו החליט להעניק לי את המלגה", משחזרת פרי עוד נקודה מכוננת בקריירה שלה. "במסגרת המלגה קיבלתי קורס יזמות, שאליו הגיע יום אחד דב מורן, והוא סיפר על אם סיסטמס, רגע לפני שמכר אותה".

השנה היתה 2006 ומורן היה אז ה־סופרסטאר של ההייטק הישראלי, ממציא הדיסק און־קי שבדיוק מכר את אם סיסטמס לסאנדיסק ב־1.6 מיליארד דולר. "כמה חודשים לאחר המכירה קיבלתי טלפון מדוֹבי שאמר שהוא רוצה לפגוש אותי. הייתי המאושרת באדם", נזכרת פרי. "בפגישה הוא סיפר לי שהוא פותח חברה חדשה, מודו, שרוצה לחולל מהפכה בתחום הסלולר, ושהוא בעצם בוחן אותי".

מורן ידוע כ"איש של אנשים", הוא מאתר אותם בפינצטה והם הולכים עמו דרך ארוכה. כשהיה בתהליך הקמת מודו הוא חיפש את הקבוצה הבאה של אנשים שיקיפו אותו, ובמשאל שערך בין מקורביו עלה שמה של פרי, שהיתה עדיין סטודנטית. "הייתי אחד הגיוסים הראשונים שלו", היא מספרת, "בפגישה הוא שאל אותי מה אני רוצה לעשות. עד אז הייתי רק ראש צוות פיתוח בצבא, אבל העיסוק שלי בייעוץ גרם לי לרצות ממש לעבור למשהו יותר עסקי, אז ביקשתי להיות מנהלת מוצר. בסטארט־אפים מנהל המוצר הוא המנכ"ל בפועל, והמטרה שלי היתה לחזות איך ייראה סמארטפון, כשאחד כזה עוד לא היה קיים. הייתי ממש יד ימינו של דובי והוא נתן לי המון חופש פעולה".

מודו היא אחד הפרקים הסוערים והעצובים בתולדות ההייטק הישראלי. ההבטחה היתה גדולה; בתחילת 2007 הוקמה החברה עם מוצר דגל שאפתני — מכשיר סלולר בסיסי "עירום", המכשיר הקטן בעולם, שעליו ניתן להלביש "ז'קטים" עם יישומים שונים, למשל חיבור למצלמות דיגיטליות ולמכשירי GPS. החברה הוקמה ערב המשבר הפיננסי העולמי, ובכל זאת, הודות לתדמיתו של מורן, היא הצליחה לגייס 120 מיליון דולר. הבעיה הגדולה יותר היתה שההימור של מודו היה לא נכון. באותה תקופה הוצג לעולם האייפון של אפל, והשאר היסטוריה. בסוף 2010 הודה מורן בכישלון ומודו סגרה את שעריה.

מודו נפלה למרות שורה של תמרורי אזהרה, שלא הצריכו בינה מלאכותית. איך זה קרה?

"אפשר לכתוב ספר על מודו או לחלופין ללכת לפסיכולוג, כפי שרבים עשו", אומרת פרי. פניה מעידות שזיכרון הכישלון עדיין צורב לה. "הבעיה העיקרית שלנו היתה השילוב בין מיתון עולמי לתחרות עם ענקית כמו אפל. בשביל תחרות כזאת היינו חייבים מצבורים פיננסיים עצומים, שלא היו לנו.

"מודו היא פרק קשה מאוד, דרמטי מאוד וכואב מאוד בחיים שלי ושל כל מי שעבד בחברה. זו היתה התנפצות חלום משמעותי. לא חלום של כסף, אלא של ציונות — להוציא עם דובי עוד משהו ענק אחרי הדיסק און־קי עבור עם ישראל".

מה למדת מהכישלון?

"לסמוך על האינסטינקטים שלי. במודו הייתי צעירה מאוד, רציתי ללכת בצעדים קטנים, לוודא שיש הוכחות למה שמאמינים בו. מצד שני, היום כבר ברור שהיתה בעיה בכך שמודו רצתה ללכת בגדול מאוד. התפיסה היתה: Shoot for the moon, not for the clouds. אני האמנתי בעקרונות שונים, וניסיתי להתעקש עליהם בחברה, אבל אנשים עם ניסיון שהיו מבוגרים ממני התעקשו אחרת. ואף שעשיתי את מחקרי השוק הנדרשים, התקפלתי בסוף. במבט לאחור הייתי צריכה לצעוק חזק יותר, מה גם שדווקא דובי איפשר לי לצעוק".

על אף הכישלון של מודו, היו בחווייה הזאת כמה נקודות אור, כמו שמונה פטנטים שנרשמו על שמה של פרי ונמכרו לגוגל, או העובדה שהחברה היתה, בדיעבד, חממת סטארט־אפים גדולה — רבים מעובדיה לשעבר הקימו מיזמים חדשים, כולל פרי עצמה: "ב־2009 הקמתי עם חברים מהצבא את tigiGO, מערכת מבוססת דאטה שיודעת לעזור ללקוחות להבין מה כדאי להם לקנות. זו היתה מערכת המלצה שמשלבת המלצות מרשתות חברתיות ומעצבת חנויות וירטואליות מותאמת פרסונלית".

אלא שגם הפעם הניסיון לא צלח. "היו לנו שני לקוחות, אבל היה קשה מאוד לגייס כסף בתקופת המיתון וגם היינו צעירים מדי", מסבירה פרי. "הייתי בת 25 ועשינו טעויות קטנות, אבל מספיק כדי שניפול בגיוס הון. זה כבר לא היה הכישלון הראשון שלי, אז כשראינו שזה לא נוסק והולך קשה מדי, הבנתי שאני צריכה לחזור לאקדמיה כדי ללמוד את הדברים לפני שאני עושה אותם". כך הגיעה פרי לדוקטורט בכלכלה באוניברסיטת ברקלי היוקרתית בקליפורניה.

במפתיע, דווקא בשלב הזה בחייה, כשהיא בהפסקה מעולם היזמות ואם טרייה (כיום היא אם לשניים), הגיע הפרק הכי חשוב בקריירה של פרי. הדוקטורט שלה היה לאחד המחקרים פורצי הדרך בשילוב של בינה מלאכותית במודלים חכמים של תמחור מוצרים — פרי היתה בין הראשונות בעולם לחבר נוסחאות ואלגוריתמים מעולמות מדעי המחשב עם כלכלה ושיווק. "בכלכלה מנסים למדל את ההתנהגות האנושית ועל בסיס הידע הזה לעשות אופטימיזציה להתנהלות של חברות, ואני ניסיתי לעשות זאת באמצעות מודלים ממוחשבים".

המודל המהפכני שבנתה פרי ניסה לפענח באמצעות למידת מכונה מה גורם לאנשים לקנות מוצר מסוים, "מתוך הבנה שהתנהגות אנושית בהקשר זה מבוססת בעיקר על אינרציה, כלומר הנטייה שלנו לקנות כל הזמן את אותו המותג", כדבריה. מקרה הבוחן שלה היה החדרת מותג הקפה הפרטי של Safeway, מרשתות הסופרמרקטים הגדולות בארצות הברית שניסתה להתחרות בתותחים כבדים כמו סטארבקס. פרי בנתה מערכת המלצה שמסייעת בקביעת מחיר מוצרים לאורך זמן ומתחשבת לא רק בנתונים "קשיחים" כמו היקף מכירות במועד מסוים או במחיר מסוים. "הנתונים עצמם לא מספרים את כל הסיפור", היא מסבירה, "כי הם עיוורים להיבטים הפסיכולוגיים ברכישה. הבינה המלאכותית, לעומת זאת, יודעת לזהות את מה שהעין האנושית לא תזהה, למשל שיכחה של מותגים חדשים (גם כשאנשים נהנים מהתנסות במוצר חדש, הם נוטים לשכוח אותו בקפיצה הבאה לסופר).

"במחקר שלי הוכחתי שלמרות התפיסה שבמוצרים כמו קפה אנשים נאמנים למותג שלהם ולא רגישים לשינויים במחיר, בפועל המחיר חזק מנאמנות. לכן ניתן לשנות את ההעדפה של הלקוח באמצעות הנחה. בהחדרה של מותג חדש התמחור המקורי צריך להיות דומה למותגי פרימיום, אבל כמעט אף פעם לא למכור במחיר הזה בפועל. צריך לתת המון המון הורדות מחיר משמעותיות ולצעוק 'רק היום, רק עכשיו — חצי מחיר'. זה היה מנוגד לאינטואיציה ולתפיסות של ספרי שיווק רבים, אבל זה עבד. רואים את זה כיום גם בשופרסל, שמתחמרת את המותג הפרטי שלה בדומה למותגים המתחרים אבל נותנת הנחות וקופונים".

המודל שבנתה פרי זכה לתהודה רבה גם מחוץ לאקדמיה, במגזר העסקי, והפך אותה לשם דבר בפיתוח בינה מלאכותית. בשלב זה נדמה היה שהצעד המתבקש הוא לחזור הביתה, להייטק, ולהתעשר מהמחקר שלה. אבל פרי הפתיעה והעדיפה להישאר באקדמיה, להכשיר את דור העתיד של המנהלים. "יש היום שתי מגמות מנוגדות בעולם העסקי", היא מסבירה. "מצד אחד היבטי ניהול רבים שבעבר נחשבו לאינטואיטיביים נהפכים למדעיים יותר. מצד אחר להרבה אנשים יש רעיונות לסטארט־אפים וכולם לוחצים עליהם לרוץ קדימה כדי להיות הראשונים מסוגם בשוק, בלי שהם למדו קודם את המדע הדרוש להם. שמעתי בעצמי לא מעט יזמי הייטק שמעידים כי אם היה להם יותר ידע ורקע אקדמי, היו חוסכים לא מעט טעויות. ולכן ריגש אותי לפתח תוכנית אקדמית למציאות החדשה, זאת היתה הזדמנות לחבר את שני העולמות למסגרת שימושית אחת".