AI – מדיבורים למעשים

מהפכת ה-AI פרצה לעולם בתחילת 2023. אירועי השביעי באוקטובר אמנם מהווים ציון דרך, שמביא להרבה שינויים, אך כעת כשהפעילות העסקית מתחילה לחזור, שאלת המוכנות והטמעת ה-AI שבה ועולה, כאשר השאלה המרכזית היא כיצד עוברים משלב הדיבורים למעשים.

ראשית, שאלה חשובה שצריך לשאול את עצמנו היא האם אנחנו אכן מוכנים לשלב AI ארגון שלנו? לשאלה זו יש שלושה חלקים – הצד התרבותי, הטכנולוגי, והעסקי.

בצד התרבותי, כדאי להבין שהכנסה של מערכת AI משנה את כללי המשחק. היא משפיעה על התרבות הארגונית. המעורבות של המערכת בקבלת החלטות, ויצירת תוכן לוקחת חלק מהמשימות האנושיות המבוצעות היום ומעבירה אותן למימוש אוטומטי. על ידי כך היא מפנה עובדים ממשימות שהיו חלק מהגדרת התפקיד שלהם. שינוי כזה מעורר שאלות אצל עובדים ומנהלים לגבי דרך העבודה החדשה, נהלי עבודה משתנים, היקפי תפוקה משתנים, והעובדה שכל הארגון יכול לחוות דרך התנהלות אחרת. תמיד עולה שאלה לגבי שינוי בהגדרת תפקידים.

בצד העסקי, פרויקטי AI משפיעים מהותים על שני תחומים – גידול בהכנסות וצמצום בהוצאות. לא מעט פרויקטים מאפשרים שיפורים בשני התחומים ועם זאת, רצוי מיקוד של הפרויקט סביב יעדים עסקיים ברורים

לדוגמה: מערכת הלומדת את כל המידע על מועמדים שכבר עברו בארגון, וממליצה אל מי מהם לפנות לגבי הגדרת תפקיד חדשה. פעולה שיכולה להיות אינסופית בעבור עובד במחלקת הגיוס, אבל למערכת AI – מהירה ומדויקת. יתרון שאינו בר השוואה לשיטות טרום שימוש במערכת. או דוגמה אחרת – מערכת בינה מלאכותית המדרגת עובדי מוקד לפי איכות האינטראקציה שהם מייצרים עם לקוחות, דרך ניתוח טקסט השיחות, יכולה לשנות את תרבות השיח במוקד.

מה משמעות הטמעתה בארגון? AI. צילום: אילוסטרציה. שאטרסטוק

בצד הטכנולוגי, פרויקטים של בינה מלאכותית מחייבים מידע ממוחשב – זה יכול להיות תמונות, מסמכים, בסיסי נתונים, קבצי קול, כל מידע שנשמר במערכות מחשב יכול ולרוב רצוי שישמש את הבינה המלאכותית. כמובן שלא מספיק שיש מידע, הוא צריך להיות איכותי, ומתויג בצורה כזו שאפשר להבין אותו, בדומה לאיך שאנחנו היינו צריכים להסתכל על המידע כבני אדם. אם היו לי מיליון קבצי קול של הקלטות שיחות, בלי הקשר שאומר איזה שיחה הייתה עם איזה לקוח, ועם איזה נציג, המידע שאפשר היה לקבל משמיעת השיחה היה מוגבל. אפשר גם לטייב מידע באמצעות בינה מלאכותית, ועל ידי כך מייצרים מידע איכותי הרבה יותר מהר.

בצד העסקי, פרויקטי AI משפיעים מהותים על שני תחומים – גידול בהכנסות וצמצום בהוצאות. לא מעט פרויקטים מאפשרים שיפורים בשני התחומים ועם זאת, רצוי מיקוד של הפרויקט סביב יעדים עסקיים ברורים.

כמו בפרויקטים אחרים, אך לעיתים באופן מועצם, הקושי במגרש העסקי לרוב הוא חיזוי ה-ROI. כבר אמרו חכמינו "סוף מעשה במחשבה תחילה", וכאן זה נכון על אחת כמה וכמה. תהליך ניתוח אסטרטגי שממפה את הנכסים האסטרטגיים של הארגון אל מול היעדים העסקיים שלו, יכול לאפשר הקמה של תוכנית הטמעה מדורגת המאפשרת התאמות ושינויים תוך כדי תנועה.

לאור העובדה שהשאלה "האם אנחנו מוכנים?" היא מהותית, בשלב הראשון שאנו רואים ארגונים מתחילים לממש הוא שלב ההכנה, לראות כמה הארגון מוכן להכנסה של AI – לשלב זה אנחנו קוראים – AI Ready.

הכותב הוא מנמ"ר לשעבר וכיום שותף ב-דופיניטי – חברה לייעוץ בתחום ה-AI

*חלק נוסף בסדרת המאמרים יתפרסם בקרוב