שישה טיפים להטמעה מוצלחת של בינה מלאכותית בארגון שלכם
הטמעת כלי AI בארגון יכולה להביא הרבה יתרונות והצלחה עסקית, אבל גם לא מעט בעיות, שעלולות לגרום לכישלונות ● הפעם במדור החדש People & AI: איך מטמיעים אותם בצורה הטובה ביותר עבור הארגון שלכם?

הבינה המלאכותית היוצרת (GenAI) היא, ככל הנראה, אחת הטכנולוגיות עם קצב ההתבגרות המהיר ביותר בהיסטוריה של הטכנולוגיה. מצ'טבוט ומכלים פשוטים ליצירת תמונות, היא התפשטה לכל תחומי העיסוק והחיים היצרניים, תוך שהיא מאיימת על מוסכמויות רבות שנים, ואפילו על קיומם העתידי של מקצועות מסוגים שונים.
להטמעה של כלי בינה מלאכותית – יוצרת ושאינה – בארגון שלכם יש יתרונות לא מעטים, כמו שיפור בדיוק וביעילות של קבלת ההחלטות, הגברת האוטומציה והפריון בפעילות העסקית, שיפור חוויית הלקוח, ניתוח של ביג דאטה לשיפור האסטרטגיה העסקית וגילוי הונאות.
אבל, להטמעה של בינה מלאכותית עלולים להיות גם אתגרים משמעותיים: מלבד סכנות של אבטחת מידע, עובדים עלולים לחוש מאוימים מהבינה המלאכותית שתיכף תחליף אותם לכאורה, הסתמכות יתר על כלים כאלה יכולה למסך הליכי קבלת החלטות רציונליים, כשלים בהתאמת הכלי למשימה ולגודל הארגון, ועוד מכשולים שיכולים להפוך פרויקט החדרה של כלי בינה מלאכותית מאסיבי לארגון לכישלון חרוץ.
איך תימנעו מכך? הנה שישה טיפים:
זיהוי הזדמנויות ואזורי מטרה – עם ההתפתחות המואצת של הבינה המלאכותית, היא הפכה במהירות למין "תבלין קסם" שאפשר להוסיף אותו לכאורה לכל תבשיל, הליך ומוצר עסקי. אבל הגישה הזו מוטעית, בבחינת אם משהו עובד – אל תנסה לתקן אותו. לא כל תחום ותחום בארגון שלכם בהכרח ייהנה או ישתפר אם תטמיעו לתוכו כלי AI. בחלק מהמקרים זה עלול רק לסרבל תהליכים ולפגוע בזרימת העבודה. יחד עם זאת, חשוב לזהות היכן ההזדמנויות שלכם ואילו אזורי מטרה בארגון ייהנו או ישתפרו אם תטמיעו לתוכם מודל בינה מלאכותית.
בידקו והכינו את המידע שלכם – המונח "זבל פנימה, זבל החוצה" מעולם לא היה נכון יותר כשמדובר בכלים של בינה מלאכותית. איכותו של כלי בינה מלאכותית מחוללת תלויה בעיקר באיכות המידע שהוזן אליו ושעליו הוא התאמן. לפני שרצים לקנות מודלים ומנויים לכלי AI, חשוב לבצע הערכה של מאגרי המידע הקיימים בארגון, לסלק מהם שגיאות או מידע זבל, לתייג את המידע במאגר ולאנדקס אותו שיטתית, כך שלמודל יהיה קל ללמוד ולהבין את הנתונים שלכם. במקרה של שירות לקוחות, למשל, חשוב לוודא שהם מכסים את כל מגוון התסריטים האפשריים להתנהגות לקוח – ומנגד, צריך להיזהר לא ליצור מידע מלאכותי. על המידע לייצג נאמנה את המציאות העסקית שבה הארגון שלכם פועל ומתמודד.
המודל שמתאים לי בדיוק – קצת כמו זהבה ושלושת הדובים, חשוב למצוא את מודל ומוצר הבינה המלאכותית שמתאימים לכם. האם אתם רוצים שירות ענן ציבורי או מודל זעיר, שרץ מקומית על השרתים שלכם? האם יש לכם מידע קנייני שלא תרצו להעלות לענן? האם המודל שאתם רוכשים מותאם לצרכים הנוכחיים שלכם ויש אפשרות להרחיב את השימוש בו לפי צורך? האם הוא גמיש דיו כדי להתמודד עם מציאות עסקית משתנה? אלה שאלות שצריך לשאול כשבאים לבחור את המודל שמתאים לכם, שלא תצאו עם דייסה רותחת – או מיטה קטנה מדי.
הגורם האנושי – על אף הפנטזיות של חלק מהמנהלים הבכירים, הבינה המלאכותית לא יכולה להחליף מחלקות שלמות בארגון, וברוב המקרים, הוצאה של הגורם האנושי לחלוטין מהמשוואה תגרום נזק. חשוב לשדר לעובדים שכלי ה-AI לא באים לטרוף את משרותיהם, אלא לסייע להם. חשוב גם לדאוג להדרכות לשימוש יעיל ובטוח בכלים העוצמתיים שמעמידים לרשות העובדים, ולדאוג לשימור הידע שנצבר ביחס להטמעה ולשימוש בכלי הבינה המלאכותית בתוך הארגון. אם הידע הזה לא מצוי בתוך הארגון – שיקלו להביא מומחים מבחוץ, על בסיס זמני או קבוע.
על חשיבותו של מידור – כמה מרוויח המנכ"ל? זוהי שאלה שמסקרנת הרבה עובדים, ואם לא תיזהרו, כלי הבינה המלאכותית יוכל לענות להם עליה במדויק. חברות אבטחה בתחום, כמו נוסטיק, כבר הראו שניתן, בעזרת מניפולציות של שאילתות, לגרום לכלי בינה מלאכותית לפלוט מידע רגיש. חשוב לדאוג למידור, לתכנן ולבירור מראש לפי אפיון תפקיד, וצרכים מעשיים לאיזה מודל ולאילו עובדים תהיה גישה למידע ארגוני רגיש – כדי למנוע תפלול.
שימרו על ראש פתוח להתנסויות – ולבסוף, תחום ה-GenAI הוא דינמי, והוא רץ, ואפילו טס במהירות הסילון, עם כלים ומודלים חדשים, שצצים חדשות לבקרים. שימרו על ראש פתוח, חשיבה יצירתית ויד על הדופק, ואל תחששו להתנסות עם כלים חדשים ואפשרויות מקוריות להטמעה שלהם בארגון או פתרון בעיות בו.
בהצלחה.
סתם מסקרנות: על סמך איזה ניסיון נכתב המאמר הזה?