איך מעבירים את ה-AI בארגון בצורה נכונה מ-PoC להטמעה מלאה?

מנהלים בכירים בארגונים ממגזרים שונים במשק השתתפו שלשום (א') בפאנל שעסק בשאלה כיצד מעבירים את השימוש בבינה מלאכותית בארגון והפתרונות בעולם הלוהט הזה מבדיקת היתכנות (PoC), דרך אסטרטגיה שתביא לו ערך ועד לשלב הייצור. הפאנל היה חלק מוועידת הפסגה של אנשים ומחשבים, שהתקיימה באולם האירועים והכנסים לאגו בראשון לציון.

מנחה המושב היה צביקה גלעדי, מנהל הדיגיטל הראשי ומנהל מחלקת הדאטה וה-AI במכבי שירותי בריאות. השתתפו בו רותם דולב, מנהלת המעבר ל-AI בדלויט ישראל; חן עמרם, מנהל אגף תשתיות ואבטחת מידע באל על; סא"ל עו"ד יזהר יצחקי, ראש תחום חדשנות וניהול ידע בפרקליטות הצבאית; עודד טהורי, מייסד ומנכ"ל Jeen AI; עמית סיון, מנכ"ל קליק ישראל; אלון יפה, ראש אגף מערכות מידע בקופת חולים מאוחדת; ניצן גוטמן, מייסד ומנכ"ל וויסנטר; ואבישי לברן, סמנכ"ל הטכנולוגיות של One datAI.

עמית סיון, מנכ"ל קליק ישראל. צילום: ניב קנטור

סיון אמר כי "בבדיקת היתכנות בכלל, ושל בינה מלאכותית בפרט, צריך לבדוק שלושה פרמטרים עיקריים: אמינות, עלויות ומידת ה-'טבעיות' שבה אפשר להכניס את ה-AI לארגון. ראשית, יש לבדוק עד כמה הנתונים של הארגון, והנתונים שמתבססים עליהם, אמינים, ועד כמה אפשר לסמוך עליהם. שנית, יש לוודא שהעלויות יהיו סבירות ותואמות למה שרוצים לעשות עם הבינה המלאכותית. חברות ה-AI משקיעות הרבה כסף ולא תמיד פיתחו לגמרי את המקורות להחזר השקעה. ושלישית, הטמעת ה-AI צריכה להיות טבעית, לא תרגיל בקוד. לא צריך לנסות להטמיע דברים שהארגון לא מסוגל להתמודד איתם. ברוב הניסיונות, ארגונים מנסים לראות איך להשתמש בבינה מלאכותית כדי לשפר דברים שהם כבר עושים. אני מציע נקודת מבט אחרת: להשתמש בה כדי לעשות דברים שהארגון לא יכול לעשות".

אלון יפה, ראש אגף מערכות מידע בקופת חולים מאוחדת. צילום: ניב קנטור

יפה אמר כי "הבינה המלאכותית היא כלי חשוב מאוד אצלנו, במאוחדת, אבל היא לא היעד העסקי. אנחנו משלבים AI בפרויקטים רק אם אנחנו רואים שיש לזה ערך עסקי. אנחנו בוחנים את התחום הזה בארבעה רבדים: האחד הוא איכות ה-AI – האם היא מספיק מדויקת והאם אנחנו חיים בצורה סבירה עם הטעויות שלה. צריך לזכור שאנחנו ארגון בריאות, וכל טעות של ה-AI עלולה לגרום לנזק בריאותי. הרובד השני הוא הערך העסקי שהבינה המלאכותית נותנת בכל פרויקט, השלישי הוא חוויית המשתמשים והרביעי הוא העלות – כמה יעלה לעבור מבדיקת היתכנות להטמעה מלאה ורוחבית בארגון".

רותם דולב, מנהלת המעבר ל-AI בדלויט ישראל. צילום: ניב קנטור

דולב ציינה כי "הטמעת AI היא לא מהלך טכנולוגי, אלא כזה שמעצב את הביזנס, ולכן יש צורך לוודא שהביזנס מחובר אליו". היא ציטטה מחקר שדלויט ערכה באחרונה בקרב 2,000 מנהלים בכירים, ש-40% ממשתתפיו אמרו שבארגונם אין חיבור בין הבינה המלאכותית לליבת העסקים שלו. מנהלי ה-AI שנסקרו ציינו שמערכות המורשת (לגאסי) שמוטמעות בארגון שלהם לא מאפשרות לבינה המלאכותית להתחבר אליהן.

"הבינה המלאכותית נוגעת להמון אזורים בארגון, וכולם חשובים ומהותיים. עד שלא נסתכל על כל המכלול יהיה קשה לעבור לשלבים המתקדמים יותר בהטמעת ה-AI בארגון", הוסיפה.

סא"ל עו"ד יזהר יצחקי, ראש תחום חדשנות וניהול ידע בפרקליטות הצבאית. צילום: ניב קנטור

סא"ל עו"ד יצחקי אמר ש-"כשהטמענו AI, פעלנו על פי האסטרטגיה של שיטת בניין הכוח של צה"ל וניהול הסיכונים: תכנון, תורה, כוח אדם, הכשרות ואימונים, ואמל"ח. אלה הוראות של אגף התכנון, ואין מערכת שנכנסת לצה"ל בלי לעבור את התהליך הזה. בנוסף, ביצענו תהליך של ניהול סיכונים, זיהוי אזורי כאב, הטמעת בינה מלאכותית במערכות מרכזיות פחות – ואחר כך ביותר מרכזיות".

הוא ציין שמדובר במהלך בן חמש שנים, שמוקדם עדיין לקבוע האם הוא הצליח או לא. בינתיים, הוסיף, "אנחנו נתקלים בהזיות ובתקלות AI, ואימצנו את תקן ISO 56,000, שעוזר לנו".

ניצן גוטמן, מייסד ומנכ"ל וויסנטר. צילום: ניב קנטור

לדברי גוטמן, "הניסיון שלנו הכשיר אותנו להטמיע את הבינה המלאכותית כפקטור שלישי, לצד מערכות התקשורת והמידע. כל אינטראקציה בתוך הארגון מתומללת, ממופית ומניעה תהליכים עסקיים באופן אוטומטי".

"המעבר מ-PoC לשלב המקצועי, שלב ההטמעה, הוא לא קפיצה למים, כי לא כל הארגונים בנויים לכך", ציין. "השאלה היא עד כמה עמוק נכנסים למים. כדי שהתהליך יתבצע היטב, נדרש למצוא את סוכני השינוי הפנימיים. אי אפשר לנצח עם הטכנולוגיה בלבד, האנשים צריכים להבין אותה. ה-AI היא עוד יישום, שבא עם יכולות חדשות, וככל שסוכני השינוי ידעו להטמיע אותם יותר טוב, יהיה יותר קל להתקדם. כך או כך, ארגונים חייבים להיכנס למים של הבינה המלאכותית".

חן עמרם, מנהל אגף תשתיות ואבטחת מידע באל על. צילום: ניב קנטור

עמרם אמר ש-"אנחנו מבצעים בדיקת היתכנות של עשרות פלטפורמות בינה מלאכותית. אנחנו מקדמים AI בעולם השירות".

צילום ועריכת וידיאו: דותן גור

לדברי טהורי, "בתור ספקית טכנולוגיה, פרודקשן בעולם ה-AI דורש פוקוס עסקי וארגוני. צריך שיהיה צוות מהביזנס שהבינה המלאכותית היא הפוקוס שלו, שיש לו זמן לזה ויעדים ברורים לשימושים של הבינה המלאכותית. אם זה לא קיים – הסיכוי של ייצור המוצר מבוסס ה-AI להצליח הוא אפסי".

"אנשי הביזנס מצפים שהבינה המלאכותית תעשה קסמים מהיום הראשון, אבל זה תהליך מורכב, שדורש מחויבות ארגונית, כדי להגיע לרמות דיוק גבוהות. אני רואה קו ברור בין ארגונים שבהם הביזנס לא היה מחויב לבדיקת ההיתכנות לאלה שכן. זה היה הקו שהבדיל בין הצלחה ללא הצלחה", אמר.

עודד טהורי, מייסד ומנכ"ל Jeen AI. צילום: ניב קנטור

בתשובה לשאלה מה הכי חשוב לעשות בהטמעת AI בארגון, דולב אמרה כי קיים צורך להבין כיצד מחברים בין שני הצדדים. "על מנת להצליח ולקחת את השימוש בבינה מלאכותית קדימה, על המנהלים להבין איך ממנפים את פלטפורמות ה-AI, כיצד הם נותנים לעובדים את כל הכלים כדי להצליח. הבינה המלאכותית צריכה להיות מחוברת בטבור לצרכים הארגוניים ולמה שהוא רוצה להשיג".

לברן המליץ "לבדוק את איכות הדאטה ואת ה-FinOps, כדי לראות איך מתמודדים עם עלויות לא צפויות, ולהעמיק בצורה שבה המודלים בנויים". סיון אמר ש-"ההמלצה המשמעותית ביותר היא להישאר פתוחים לפלטפורמות AI חדשות, לחפש כלים שיודעים לתת את הפתרון משלב הדאטה ועד לתובנות העסקיות ולא להישבר כשפרויקטים נכשלים".