AI כיתרון תחרותי – אימוץ חכם של בינה מלאכותית

בינה מלאכותית הופכת במהירות מרכיב מרכזי להצלחה ותחרותיות של ארגונים בעידן הנוכחי. ככל שה-AI ממשיכה לשבש תעשיות ולייצר הזדמנויות חדשות, מנהלים נדרשים לפתח אסטרטגיות ברורות כדי למקסם את הפוטנציאל שלה, ובמקביל לנהל את הסיכונים הנלווים לפריסת הטכנולוגיה העוצמתית הזו. האתגר האמיתי של ארגון כיום אינו באימוץ יישומים של AI, אלא בבניית אסטרטגיה שתהפוך אותה למנוע צמיחה לטווח הארוך. המאמר סוקר צעדים חיוניים למקבלי החלטות כדי לקדם אסטרטגיה כזו.

לשרת את המטרות העסקיות

ישרו קו בין יוזמות AI ליעדים העסקיים – אימוץ בינה מלאכותית אינו תהליך עצמאי, אלא נועד לשרת את המטרות העסקיות, כמו שיפור חוויית הלקוח, אופטימיזציה של שרשראות אספקה והנעת קבלת החלטות מבוססת נתונים. ארגונים רבים ממהרים לאמץ פתרונות AI מתוך שיקולי הטווח הקצר, לעיתים במנותק מהיעדים האסטרטגיים, מה שעלול להוביל לבזבוז משאבים וחשיפת הארגון לסיכונים. כדי למנוע זאת, מנהלים צריכים לוודא שצוותים רב-תחומיים, הכוללים מנהיגים עסקיים ומומחים טכניים, ינהלו את יוזמות ה-AI. בחברת ג'נרל מוטורס (General Motors), לדוגמה, צוותים כאלה משלבים מהנדסים ומומחי AI כדי לפתח פתרונות לנהיגה אוטונומית, תחזוקה חכמה וייעול הייצור, כחלק מהאסטרטגיה של החברה לתחבורה עתידית.

התחילו בקטן, תכננו את ההתרחבות – לפני יישום נרחב של AI מומלץ להתחיל עם הוכחת היתכנות (PoC) בפרויקטים קטנים וממוקדים, שמתמקדים באתגר עסקי ספציפי. PoC מאפשר להדגים את יכולות ה-AI ולהשיג ניצחונות מהירים, שיבנו אמון בטכנולוגיה, מבלי להשקיע משאבים מאסיביים מראש. כך, חברת BMW אימצה AI תחילה לשיפור בקרת האיכות בייצור, חברת זארה (Zara) התחילה מיישום AI לאופטימיזציה של ניהול המלאי המקומי. לאחר שהוכיחו את ערכם, הן הרחיבו את היישום למערכות ותהליכים נוספים בארגון. עם זאת, בעוד שמתחילים בקטן, חשוב להיערך ולתכנן מראש את אופן הרחבת הפתרונות במטרה לשלבAI  באופן מושכל בעוד ועוד יחידות ותהליכים עסקיים.

"בשוק שהופך למוכוון AI, ארגונים שיבטיחו את מקומם התחרותי הם אלו שיקדמו יוזמות בינה מלאכותית המשרתות את היעדים העסקיים, יתכננו תשתיות בנות הרחבה וישכילו לטפח תרבות של חקר וחדשנות. על המנהלים לנווט את המורכבויות של מהפכת הבינה המלאכותית עם חזון ברור ונכונות לאמץ שינוי"

בנו תשתית נתונים חזקה – האפקטיביות של הבינה המלאכותית תלויה באיכות הנתונים שהיא מעבדת. איכות נתונים ירודה, מערכות שפועלות בנפרד זו מזו והיעדר משילות נתונים, כל אלו ישבשו את יוזמות הבינה המלאכותית ולא יאפשרו לארגון להפיק את מלוא הפוטנציאל הגלום בה. אסטרטגיית נתונים איתנה היא היסוד להצלחת יישומי הבינה המלאכותית. מנהלים נדרשים להוביל מאמצים יזומים כדי למזער את מחסומי הנתונים בארגון ולוודא גישה חלקה לנתונים איכותיים לצוותי ה-AI​​. תשתית נתונים עולמית חזקה היא שמאפשרת לחברות כמו נטפליקס (Netflix) לספק המלצות מבוססות AI בזמן אמת עבור מיליוני משתמשים בו זמנית.

העדיפו תובנות אסטרטגיות על פני אוטומציה בלבד – אוטומציה היא יכולת חשובה, ויש להודות מאוד אטרקטיבית, של הבינה המלאכותית. עם זאת, הערך המשמעותי טמון ביכולתה של AI לספק תובנות עמוקות ומורכבות, כאלו שנעלמות מהבינה האנושית. ארגונים לעיתים מתמקדים באוטומציה של משימות ופחות מדי בניצול הבינה המלאכותית לניתוחים מתקדמים, שיכולים לתרום לקבלת ההחלטות ולעיצוב אסטרטגיה ארוכת טווח​​. כך, למשל, תאגידים כמו יוניליוור (Unilever) משתמשים בבינה מלאכותית כדי לנתח מגמות צרכניות גלובליות ושינויים בהרגלי צריכה, דבר המסייע לחברה בהחלטות אסטרטגיות, כמו פיתוח מוצרים חדשים.

ארגנו מחדש את המודל התפעולי עבור בינה מלאכותית – מעבר לבינה מלאכותית אינו שינוי טכנולוגי בלבד, הוא מחייב שינוי מהותי באופן שבו הארגון פועל. מודלים מסורתיים של תפעול מאופיינים בחסמים כמו מחלקות שפועלות בנפרד (Silos) ותהליכים ידניים שיוצרים צווארי בקבוק ומונעים צמיחה והתרחבות (Scaling). במעבר לתהליכים מבוססי AI, ארגון נדרש לארגן מחדש את המודל התפעולי שלו, לעבור לבסיס נתונים משותפים ומערכות אינטגרטיביות, כך שתהיה הלימה בין יכולות התפעול המתאפשרות על ידי AI לבין התהליכים הארגוניים. חברת הקמעונאות וולמארט (Walmart), לדוגמה, שינתה את המודל התפעולי שלה מן הבסיס על ידי החלפת מערכות "סילו" ישנות במערכת מבוססת AI, שמבצעת אוטומציה ומייעלת תהליכים לוגיסטיים בהיקף גלובלי.

תנו מענה מוקדם לאתגרים אתיים, פרטיות ורגולציה – ככל שארגונים נשענים יותר על AI לצורך קבלת החלטות, כך סוגיות של פרטיות נתונים, הטיות באלגוריתמים וציות לרגולציות הופכות לקריטיות יותר. על ארגונים להתמודד עם סוגיות אלו כבר בשלבים המוקדמים של אימוץ הבינה המלאכותית ולא להשאירן לשלב מאוחר, כשיישומי ה-AI כבר מוטמעים, אז אתגרים אלו עלולים להפוך לסיכונים בפועל. אפל (Apple) הייתה חלוצה בשימוש ב-AI עם פרטיות מובנית בשירותים כמו  ,Face IDכשיישמה את גישתDifferential Privacy  כדי לאסוף נתונים תוך שמירה על רגולציה ופרטיות המשתמשים.

ביסוס ידע וכישרונות – אחד האתגרים הגדולים

טפחו כישרונות AI, קדמו תרבות של למידה – ביסוס ידע וכישרונות הדרושים להנעת יוזמות הבינה המלאכותית – זהו אחד האתגרים הגדולים ביותר של ארגונים בעידן ה-AI. קצב הפיתוחים המסחרר, השוק התחרותי והצורך הגובר לכישרונות בתחום מחייב ארגונים להגדיר "בניית כישרונות AI" כמטרה אסטרטגית. זה כולל פיתוח יכולות פנימיות, בשילוב שיתופי פעולה עם מומחים חיצוניים. על מנהיגים עסקיים לטפח תרבות למידה, שמעודדת ניסוי והתאמה תמידית, להכשיר עובדים להתמודדות עם תהליכים חדשים ועם דרכי עבודה חוצות-מחלקות, שמונעות על ידי הבינה המלאכותית. ברוח זו בנתה מיקרוסופט (Microsoft) תוכניות הכשרה לעובדים לשילוב AI בכל התפקידים, החל ממפתחים ועד אנשי שיווק, במטרה לטפח תרבות ארגונית לעידן ה-AI.

בשוק שהופך למוכוון AI, ארגונים שיבטיחו את מקומם התחרותי הם אלו שיקדמו יוזמות בינה מלאכותית המשרתות את היעדים העסקיים, יתכננו תשתיות בנות הרחבה וישכילו לטפח תרבות של חקר וחדשנות. על המנהלים לנווט את המורכבויות של מהפכת הבינה המלאכותית עם חזון ברור ונכונות לאמץ שינוי.

הכותבת היא פיזיקאית, מומחית לאסטרטגיה וחדשנות בתנאי מורכבות, מייסדת Duality.