מהי רמת המוכנות של ארגונכם למהפכת ה-AI?

הבינה המלאכותית (AI) – ולאחרונה הבינה המלאכותית היוצרת (GenAI), טכנולוגיות Agentic AI של סוכנים עצמאיים מבוססי בינה מלאכותית – תפסו את העולם בהפתעה, למרות שזו טכנולוגיה הקיימת כבר מספר עשרות שנים. ההתפתחויות בנושא עוצמת המחשוב והמעבדים, כמו מעבדי אנבידיה, היכולת לנהל מאגרי נתונים עצומים (Big Data), מחשוב הענן, ההתפתחויות באלגוריתמים ורשתות נוירוניות עמוקות (Deep Neural Networks) – כל אלה התחברו להם יחד, וכעת נדמה כי יישומי AI חדרו כמעט לכל תחום בחיינו.

ההתלהבות, ולעיתים הבאזזז וההייפ סביב נושא זה, הביאו ארגונים רבים להתחיל ביישום מזורז של ה-AI במגוון  תחומים – ה-AI מוטמעת בכמעט כל מכשיר (רמזור, טלוויזיה, תאורה, מקרר, טרמוסטט, מכוניות ועוד) וביישומים (כגון שירות לקוחות, פיתוח קמפיינים לשיווק, גיוס ומיון עובדים, אופטימיזציה של תהליכים, מודלים עסקיים חדשניים, בית חכם ועיר חכמה ועוד). הנושא עולה כמעט בכל דיון הנהלה או דירקטוריון, מופיע ברוב התוכניות העסקיות, במצגות, בכנסים, במאמרים אקדמיים ופופולריים, בספרים וכדומה. בקיצור – התחושה היא שארגון שאינו עולה על רכבת ה-AI, גורלו נחרץ. לפיכך לא מפתיע למצוא ארגונים המתנפלים על הטכנולוגיה החדשה ומקווים להנות מיתרונותיה הרבים ומיד!

המציאות, כמובן, מורכבת יותר – לרוב הנתונים אינם באיכות מתאימה (ובלי נתונים אין AI); לא הוגדרו היישומים הארגוניים המתאימים (Use Cases) שיביאו ערך עסקי; האינטגרציה של AI עם היישומים הקיימים בארגון מורכבת; אין בארגון מומחיות להטמעת הטכנולוגיה; וכדומה.

בעידן הנוכחי, שבו ל-AI יש פוטנציאל עסקי עצום, חשוב שכל ארגון יבחן ויגדיר באיזה משלבי המוכנות הוא נמצא ויחליט איזה כישורים וטכנולוגיות עליו לאמץ ולפתח כדי להתקדם בשלבי המוכנות לטכנולוגיה החדשנית. הבנת השלב של המוכנות הוא נושא מהותי וחשוב לעתיד הארגו

או בקיצור – מדובר על תהליך הטמעה מורכב הלוקח זמן. מורכבות זו הביאה לתובנה שהליך ההטמעה הוא רב מורכבויות, ומערב אנשים, מהלכים וטכנולוגיות. בדומה לתהליך הטרנספורמציה הדיגיטלית, שלגביו קיימת תובנה שהוא מסע ארוך ומאתגר, גם הטמעת ה-AI בארגון היא מסע הדורש תכנון והטמעה מדורגת.

את נושא המודלים לבגרות ומוכנות ארגונית (Readiness) לטרנספורמציה דיגיטלית, סקרתי במספר מאמרים (למשל, "הבגרות הדיגיטלית – המודל לניווט במסע הדיגיטלי שלכם", שפורסם בשני חלקים בדיילי מיילי בינואר 2021). גם בנושא AI הופיעו מודלים רבים להערכת המוכנות והבגרות הארגונית להטמעת הטכנולוגיה. חברות כמו גרטנר, אקסנצ'ר, דלויט, PWC, BCG ועוד, פרסמו מודלים כאלה. לאחרונה, גם המרכז לחקר מערכות מידע CISR, הפועל ב-MIT, פרסם בדצמבר 2024 את הדו"ח Building Enterprise AI Maturity. דו"ח זה, בדומה למודלים אחרים, מציג ארבעה שלבים של בגרות ומוכנות ליישום AI. הדו"ח מבוסס על מחקר מקיף שבוצע על 721 ארגונים בשנת 2022, והיה ממוקד בעיקר ביישומי AI אנליטיים. ב-2024 הדו"ח הורחב לבחינת יישומי GenAI ויישומי Agentic AI ולשם כך רואיינו 16 מנהלים מתשעה ארגונים.

מטרת המאמר שלפניכם להציג את מודל הבגרות של MIT, המאפשר לארגונים להעריך את השלב בו הם נמצאים בתהליך יישום ה-AI.

מודל 4 שלבי הבגרות של יישום AI

המחקר מצא כי רוב הארגונים שוהים באחד מארבעת שלבי היישום (בחלק מהמודלים של חברות אחרות מופיע גם שלב נוסף – שלב שבו הארגון אינו מטפל בנושא). 

הטבלה שמופיעה למעלה לקוחה מתוך המחקר, ומתארת את אחוז הארגונים, מתוך המדגם של 721 ארגונים, באיזה שלב הארגון נמצא, וכן מה מאפיין והמיקוד של כל שלב.

נפרט בקצרה את ארבעת השלבים. 

שלב 1 – ניסוי והכנות: זהו השלב שבו הארגון מתכונן ובוחן את נושא ה-AI. במחקר עלה ש-28% מהארגונים נמצאים בשלב זה. המיקוד בשלב זה הוא הדרכה, הכשרת ופיתוח מיומנויות העובדים, התחלה של הגדרת מדיניות ה-AI של הארגון, מיפוי והכנת הנתונים והתנסות עם טכנולוגיות ה-AI, וקבלת החלטות אוטומטיות ודיון ברמת המעורבות של עובדים בתהליך (Humans in the loop). בשלב זה הארגון מתחיל לזהות את ההזדמנויות ליצירת ערך. הדו"ח מציג את Kaiser Permanente, ארגון בריאות המבטח 12.5 מיליון לקוחות, כדוגמה לארגון שהיה בשלב זה. הארגון החל בהגדרת השימוש ב-AI בצורה אחראית – סודיות, אמינות, שקיפות, אמינות ועוד.

שלב 2 – פיילוטים ובניית הכישורים: בשלב זה הארגון מתחיל בביצוע פיילוטים והדגמות של הערך שניתן להפיק בעזרת הטמעת ה-AI בשירותיו, ומעמיק את הכישורים הנדרשים. במחקר עלה ש-34% מהארגונים נמצאים בשלב זה. הארגון מגדיר את המדדים, מתחיל בפישוט ואוטומציה של תהליכים, במקביל להרחבת הכישורים הנדרשים, ומודד את הערך שנוצר בפיילוטים והדרכה פנימית לעובדים על הממצאים. הארגון מגבש תהליכים לשיפור וקונסולידציה של הנתונים, וכן כיצד להשתמש בצורה מאובטחת ואמינה ב-AI ומה נדרש כדי להתממשק עם ה-AI ליישומים הארגוניים.

שלב 3 – פיתוח תהליכי עבודה עם AI: שלב זה כולל בניית ארכיטקטורת AI ברמה הארגונית, שתאפשר גידול ושימוש חוזר בנתונים ומודלים, התאמת התרבות הארגונית עם דגש על תהליכי בחינה ולמידה, ופיתוח דאשבורדים והרחבת מאמצי האוטומציה של תהליכים עסקיים. ארגונים הנמצאים בשלב זה מפגינים גם ביצועים פיננסיים ורמת רווחיות גבוהה (ארגונים בשלב 1 ו-2 בעלי ביצועים מתחת לממוצע בענף שלהם). במחקר עלה כי 31% מהארגונים נמצאים בשלב זה. המחקר מציג כדוגמה את Ally – הבנק הדיגיטלי הגדול בארה"ב – שפיתח פלטפורמה Ally.ai העושה שימוש ב-NLP, למידת מכונה, Predictive Analytics, ראייה ממוחשבת לצד שימוש במודלים של LLM. הבנק הצליח להראות חסכון של שלוש דקות בכל 4 מיליון שיחות הלקוח, בעקבות השימוש ב-GenAI ויישום של תכונות כמו תקציר שיחה אוטומטי ופיתוח מבצעים יצירתיים.

שלב 4 – ארגון מוכן לעתיד עם AI: שלב זה, הנקרא בלועזית AI Future Ready, כולל ארגונים שהצליחו לשלב את ה-AI במרב תהליכי העבודה וקבלת החלטות שלהם. הם בונים תהליכי מכירה ושירות מבוססי בינה מלאכותית ללקוחות ולארגונים אחרים. במחקר עלה שרק 7% מהארגונים נמצאים בשלב זה. כדוגמה לארגון הנמצא בשלב זה, המחקר מציין את Ping An Insurance, אחד הארגונים הפיננסיים הגדולים בסין. הבנק השיק פלטפורמות AI החל מ-2019 והגיע למצב שלקראת סוף 2022, 49% ממכירת המוצרים בוצעו על-ידי סוכני AI ו-82% מהמגעים עם לקוחות בוצעו על ידי סוכני AI. הבנק הציג חסכון של מאות מיליונים בעלויות כוח אדם, שיפור ברווחיות והקטנת סיכוני הביטוח. הבנק בטוח ששילוב בין עובדים, בינה מלאכותית ו-Agentic AI יביא לשיפורים נוספים.

לסיכום ניתן לומר כי בעידן הנוכחי, שבו ל-AI יש פוטנציאל עסקי עצום, חשוב שכל ארגון יבחן ויגדיר באיזה משלבי המוכנות הוא נמצא ויחליט איזה כישורים וטכנולוגיות עליו לאמץ ולפתח כדי להתקדם בשלבי המוכנות לטכנולוגיה החדשנית. הבנת השלב של המוכנות הוא נושא מהותי וחשוב לעתיד הארגון.

הכותב הוא יועץ בכיר לטרנספורמציה דיגיטלית, BDO Consulting, ומרצה בתוכניות MBA במכללות אונו ורופין