כיצד להתגבר על מכשולי ה-AI ולהגדיל את ה-ROI?

אנו נמצאים ברגע מכריע בעידן הבינה המלאכותית, בו סוכני AI אוטונומיים יכולים לפעול, להחליט ולהניע תוצאות ללא התערבות אנושית מתמדת, ולמעשה לשנות את פני הפעילות העסקית בארגון. זוהי הזדמנות משמעותית, עם פוטנציאל להפוך לשוק עבודה דיגיטלי בשווי שישה טריליון דולר.

מחקר של סיילספורס מראה, כי הרוב המוחלט של מנהלי מערכות המידע ברחבי העולם (84%), סבורים כי AI תהיה משמעותית לעסקים באותה מידה שהאינטרנט היה. עם זאת, התמודדות מוצלחת עם המורכבויות של הטכנולוגיה הזו חיונית למיצוי מלוא הפוטנציאל שלה. ככל שסטארט-אפים ופתרונות מבוססי בינה מלאכותית מציפים את השוק, מנהלי מערכות מידע זקוקים לפתרונות המספקים איכות ותפוקה ממשיות. כדי שהבינה המלאכותית תהפוך להצלחה אמיתית, חיוני להתגבר על אתגרי אינטגרציה ומורכבויות נוספות.

"על ידי התמקדות בתוצאות מוחשיות, מנהלי מערכות מידע יכולים להוכיח שבינה מלאכותית היא נכס אסטרטגי, לא רק חידוש. תקשור שקוף של המטרה והיתרונות של העבודה הדיגיטלית הוא חיוני, תוך הדגשה כיצד אוטומציה יכולה להקל על משימות שחוזרות על עצמן ולהגביר את שביעות רצון העובדים"

על מנת להתמודד עם המכשולים הללו ולמקסם את התשואה על ההשקעה (ROI), על מנהלי מערכות המידע להתמקד בעמודי התווך האסטרטגיים הבאים:

לפתח גישת AI אסטרטגית ומשולבת – במקום להמשיך בפרויקטים מבודדים של בינה מלאכותית, מנהלי מערכות מידע צריכים לאמץ גישה ממוקדת דפוסים, ולזהות תהליכים ודפוסים משותפים ברחבי הארגון – זאת כדי לאפשר אופטימיזציה בקנה מידה רחב ולהשיג תשואה גבוהה יותר על ההשקעה.

חשוב להתייחס לבינה המלאכותית כשכבת אינטליגנציה משולבת בכל רחבי הארגון, ולא ככלי נישתי בלבד. לשם כך יש לטפח תרבות של ניסוי וחדשנות החל מההנהלה הבכירה ועד הדרגים התפעוליים, על מנת לעודד קבלה רחבה של הטכנולוגיה. פלטפורמה מאוחדת ועמוקה לפיתוח והטמעה של סוכני בינה מלאכותית יכולה לשפר משמעותית את האופטימיזציה התפעולית, להפחית סיכוני אבטחה ולצמצם עלויות.

הקמת בסיס נתונים – היעילות של סוכן AI קשורה באופן ישיר לנתונים שאליהם הוא יכול לגשת. כל טרנספורמציית בינה מלאכותית מתחילה בהכנת הטכנולוגיה הבסיסית. ארגונים זקוקים למערכת שמחברת בין נתוני העסק החשובים ומטה-נתונים, על מנת לספק לסוכנים את ההקשר הנחוץ להם.

אחידות וסטנדרטיזציה של נתונים היא הכרחית. על מנהלי מערכות מידע להוביל יוזמות שיבטיחו כי הנתונים יהיו ברורים, עקביים וזמינים – תוך פירוק מחסומי מידע ושדרוג תשתיות. עם מדיניות ואינטגרציית נתונים יעילה, ניתן גם להפיק תובנות יקרות ערך מנתונים היסטוריים וארכיוניים.

הבטחת AI אחראית ואמינה – בתעשיות מוסדרות כמו פיננסים, בריאות וממשל, מנהלי מערכות המידע מתמודדים עם לחצים ייחודיים כדי להבטיח שימוש אחראי ב-AI, כמו גם עמידה בדרישות רגולציה מחמירות – בניית אמון בטכנולוגיה היא המפתח. האמון הזה מבוסס על שקיפות (ראיית מה שהסוכן עשה), הסבר (הבנת הסיבה שהוא עשה זאת) ושליטה (ידיעה מה לעשות הלאה).

התאמת ה-AI למטרות העסק והצגת ערך – יכולות טכניות בלבד אינן מספיקות; על מנהלי מערכות מידע להתאים את יוזמות הבינה המלאכותית למטרות העסק הרחבות. הם צריכים להבהיר כיצד הבינה המלאכותית מייעלת צמיחה, משפרת יעילות ומשדרגת את החוויות הן עבור הלקוחות והן עבור העובדים.

על ידי התמקדות בתוצאות מוחשיות, מנהלי מערכות מידע יכולים להוכיח שבינה מלאכותית היא נכס אסטרטגי, לא רק חידוש. תקשור שקוף של המטרה והיתרונות של העבודה הדיגיטלית הוא חיוני, תוך הדגשה כיצד אוטומציה יכולה להקל על משימות שחוזרות על עצמן ולהגביר את שביעות רצון העובדים.

ניהול המרכיב האנושי של אימוץ בינה מלאכותית – מנהלי מערכות מידע פועלים גם פעמים רבות כ"מחנכים ראשיים", מטפלים באופן יזום בהתנגדות תרבותית ומטפחים חדשנות. יש לטפל בחששות הטבעיים לגבי החלפת עובדים ושיבוש בזרימת העבודה על ידי מתן הסבר כיצד בינה מלאכותית תגביר את היכולות האנושיות ותשחרר את העובדים למשימות בעלות ערך גבוה יותר, יצירתיות ואסטרטגיות. זיהוי סוכני שינוי בתוך הארגון יכול להגביר עוד יותר את האימוץ מלמטה למעלה.

בנוסף, הכשרה מחדש ושיפור מתמשך של מיומנויות העובדים הוא הכרחי, ויש לשלב זאת באסטרטגיית כוח העבודה כדי ללמד את העובדים מיומנויות קריטיות בבינה מלאכותית וכיצד לשתף פעולה עם סוכנים, לצד מיומנויות "אנושיות" כמו הסתגלות, שיתוף פעולה ואינטליגנציה רגשית. קביעת מטרות מדידות להכשרה מחדש מדגישה את חשיבותה.

חשוב להתמודד עם הספקנות של העובדים על ידי שיתוף ההצלחות והערך המוחשי של "חברי עבודה דיגיטליים", כמו למשל, שיפור בפתרון בעיות בשיחה הראשונה. גיימיפיקציה ותמריצים יכולים גם להניע את העובדים לאמץ את הבינה המלאכותית.

אימוץ שיתוף פעולה בינה מלאכותית-בן אדם להצלחה חסרת תקדים

לסיכום, על מנת למצות את מלוא הפוטנציאל וההחזר על ההשקעה בבינה המלאכותית, המנמ"רים חייבים לאמץ גישה אסטרטגית, הוליסטית וממוקדת-אדם. הם יוכלו לצלוח את המורכבויות, לטפח חדשנות ולהוביל את הארגונים שלהם ליעילות חסרת תקדים ולהצלחה ארוכת טווח באמצעות שילוב של בינה מלאכותית עם נתונים ואוטומציה, ואימוץ עתיד שבו הבינה המלאכותית והאינטליגנציה האנושית פועלות בשיתוף פעולה.

הכותב הוא דירקטור, מוביל פעילות הפריסייל בסיילספורס ישראל.