המסע של המנמ"ר לעולם הבינה המלאכותית

תחום הבינה המלאכותית צובר תאוצה בתקופה האחרונה. נכון שזה לא שם חדש וכבר בשנות ה-80 היו חברות שפיתחו מערכות ללימוד מכונה, אך הנושא צף מחדש והפך להיות סקסי בשנים האחרונות בין היתר בגלל ווטסון (Watson) של יבמ (IBM).

ההבדל הוא שאם עד אז יישומי בינה מלאכותית היו בעולם הפיתוח והטכנולוגיה, הרי שכיום מדברים על יישום בינה מלאכותית בהיבטים עסקיים ומסחריים.

לדעת מומחים של גרטנר (Gartner) זו העת בה על המנמ"רים להוביל את ההנהלות שלהם להתחיל להתעניין ביישומי בינה מלאכותית בארגון שלהם, וזאת משתי סיבות. האחת: זהו עוד רכיב שיכול להשתלב במטרה המרכזית של המנמ"ר להביא ערך לארגון ולתרום לשיפור ההכנסות. הסיבה השנייה היא שבינה מלאכותית הפכה להיות חלק מהחדשנות המשבשת שכל ארגון חייב לעקוב אחריה. האנליסטית ג'אנל היל מגרטנר פרסמה כמה תובנות בנושא זה במהדורה המקוונת של האתר CIO .

הדבר הראשון שהמנמ"ר צריך להפנים, אומרת היל, הוא שעסקים דיגיטלים הולכים ומאיצים את היישום שלהם בנושא בינה מלאכותית. אולם גרטנר שמה כוכבית די משמעותית בצד ההמלצה שלה ללכת על AI בכך שהיא מעירה כי למרות שהתחום הופך להיות חם מאוד, עדיין מספר הספקים בו קטן יחסית. המשמעות של כך היא שאין הרבה ידע מגוון בתחום ואם אתה כמנמ"ר תתחיל ליישם בינה מלאכותית בארגון שלך, אתה עלול להחליף מספר מערכות.

דרך אחרת להתייחס לזה היא ללמוד מהניסיון של מגזרים שונים בכלכלה העולמית שכבר יישמו בינה מלאכותית. אחד מהם זה מגזר הבריאות, שם יש לדוגמה יישומים בתחום של אבחון מחלות לנשים וכן לאוכלוסיות שונות. הדרך השלישית היא לעודד את העובדים שלך ללמוד יותר על הנושא, להפעיל מנועי חיפוש, לאתר מאגרים.

ברמה הפרקטית ממליצה היל להתמקד באותם תחומים הנכללים ב-AI כמו למשל לימוד מכונה, Big Data, וזיהוי דיבור. אלו הן טכנולוגיות בשלות כבר, ומנמ"ר שרוצה להתחיל ביישום אסטרטגיית בינה מלאכותית יכול להתחיל לבדוק את הנושאים הללו, ככל שהם מתאימים לארגון שלו.

לבדוק את כישורי העובדים

לפני שהמנמ"ר יישם את הדברים האלו, עליו לקחת בחשבון שיישום בינה מלאכותית דורש איכויות כוח אדם מיוחדות. זה משפיע על תהליכי עבודה וניהולם ולכן לפני שיוצאים למסע הזה צריך לעשות בדק בית פנימי.

וכמו בדברים אחרים, רצוי להתחיל בפרויקטים ניסויים בהיקפים קטנים, השקעות בהיקפים קטנים. במסגרת הניסוי ניתן יהיה לבחון בשטח את הכישורים של האנשים, את היכולות שלהם ואז גם להחליט אם יש צורך לגייס אנשים מתאימים.

היל מציינת בסוף המאמר כי לצורך יישום בינה מלאכותית נדרשים אנשים מתחומי הכישורים הבאים: ניהול ידע; אנשים שתחום הלימוד שלהם היה בינה מלאכותית; מדעני מידע; מומחי תפעול ויישום פרויקטים מורכבים; וכמובן אנשים שיש להם יכולת לנהל מערכות שליטה ובקרה ותיאום כולל של הפרויקטים.

הבינה המלאכותית נמצאת גם  על סדר היום של יצרניות התוכנה, מעבדים וחומרה לצרכים פנימיים שלהם וגם עבור לקוחות.

ביוני השנה הודיעה אינטל (Intel) על הקמת יחידת בינה מלאכותית בישראל. היחידה היא חלק מחטיבת ה-IT של אינטל, ומשתמשת בכלים של אנליטיקה צופה עתיד ולמידת מכונה. היחידה הזו הביאה ערך בשווי של 200 מיליון דולר עבור אינטל, וזוהי רק דוגמה לדרך שבה מנמ"רים יכולים להסביר את חשיבות התחום להנהלות שלהם.

זאת ועוד, סגן נשיא איזורי לאירופה בענקית המעבדים הגרפיים Nvidia אמר לפני כמה חודשים, בביקור בישראל, כי לדעתו הבינה המלאכתות תשנה דפוסי פעילות רבים בעולם. בשנה שעברה גם חנכה מרכז פיתוח בתל אביב.

החברה מגיע לתחום הבינה המלאכותית מעולם התלת-מימד למשחקים במציאות מדומה. Nvidia היא דוגמה לחברה שצמיחתה המחודשת באה מעולם הבינה המלאכותית. המעבדים שלה בעלי יכולת תלת-מימד גבוהה, מושכים עניין רב בקרב ענקיות אחרות כמו מיקרוסופט (Microsoft), גוגל (Google) ואמזון (Amazon) המיישמות את זה בדטה סנטרים שלהם על מנת לקבל ערך מוסף גבוה יותר.

ויש גם צדדים קצת משעשעים שלא לומר מפחידים בפיתוח בינה מלאכותית ללא גבול. בקיץ האחרון דווח כי פייסבוק (Facebook) נאלצה להפסיק את פעולתה של תוכנת בינה מלאכותית מאחר והמהנדסים גילו כי התוכנה החלה לדבר בשפה שהיא המציאה ואף אחד לא מבין. מה שאומר כי העוסקים בתחום חייבים להבין כי הבינה המלאכותית צריכה לשרת את האנשים החכמים ביקום ולא לייצר עולם חדש משלה.

שורה תחתונה: מנהלים טכנולוגים, מנכ"לים ומפתחים צריכים להגביר את ההתעניינות שלהם בעולם הבינה המלאכותית, מאחר והיא הופכת להיות רלוונטית בהיבטים נרחבים שקשורים לעבודתו הפנים-הארגונית ולתפקוד הארגון עם גורמי חוץ, עם לקוחות ועם יצרניות פתרונות שונים שיגדילו יותר ויותר את ההיצע שלהם בתחום המרתק הזה