"ה-AI מגיע לארגונים לאט מהצפוי – כי מנהלים לא מאמינים בתוצאות"
מדוע מהפכת לימוד המכונה לא הצליחה בסדר הגודל שצפו? מה כדאי לעשות כדי להביא למנהלים את הבשורה? והאם ה-AI מסוגל ליצור יצירות אומנות כמו ואן גוך ורמברנדט? ד"ר מוריה לוי, מנכ"לית ROM Knowledge, מסבירה
"ב-2013 חלה מהפכה בכל מה שקשור לבינה המלאכותית, עם התחלת ההתפתחות של תחום לימוד המכונה. אלא שכמעט עשור לאחר מכן, התחום אמנם פרח, אבל לא בסדר הגודל שהמומחים חזו. מדוע? התשובה לכך היא כי מנהלים רבים לא מאמינים בתוצאות שלימוד המכונה מביא. ואם אין אמון, צריכים ללכת צעד אחד אחורה ולהשתמש לא במערכות מחליטות, כי אם במערכות תומכות החלטה", כך אמרה ד"ר מוריה לוי, מנכ"לית ROM Knowledgeware.
ד"ר לוי דיברה בכנס Big Data Analytics של אנשים ומחשבים, שנערך ביום א' האחרון במרכז האירועים והכנסים לאגו בראשון לציון. באירוע השתתפו עשרות מומחי נתונים וניהול ידע, והנחה אותו מוטי סדובסקי, יו"ר ועדת התכנים של פורום BI & Data analytics של אנשים ומחשבים.
בדבריה הסבירה ד"ר לוי את אותה מהפכה בבינה המלאכותית. "במהות שלו", אמרה, "לימוד המכונה מהווה שינוי של התפיסה שרווחה עד 2013, שנסבה סביב העובדה שהמוח האנושי עובד על ידי הסקה, ולכן חלק משמעותי של עולם הבינה המלאכותית עסק במערכות תומכות החלטה שפותחו סביב ההבנה האנושית. במקום זה, באותה השנה החלו החוקרים והמפתחים לפנות לצד העצבי של המוח, ולהסתכל על בינה מלאכותית המבוססת על סטטיסטיקה ולא על התהליך והתוצאה".
"אולם", ציינה, "סטטיסטיקת ה-AI היא קופסה שחורה, שצריך לפענח אותה. היא לא עונה לשאלה מדוע דבר מה קורה, ובינה מלאכותית היא דבר שניתן להסביר אותו. ההסבר הזה חשוב, והוא יכול להיעשות בצורה פשוטה ומובנת למשתמש. הבינה המלאכותית יודעת לצייר ברמה של ואן גוך ורמברנדט, משום שהיא לומדת יצירות אומנות קיימות ומחקה אותן, אבל היא לא מציעה הסבר מה עומד מאחורי הציור".
"מנהל הידע הוא הגשר שעוזר לגרום למנהלי העסקים ולבינה המלאכותית 'להבין' אלה את זו. הוא עוזר למנהלי העסקים להבין לא רק מה הם יכולים להסיק מהמידע, אלא גם איפה נכון להם להשקיע בשיפור ההחלטות והביזנס כדי להשיג את המטרות שלהם. מנהלי הידע מבינים הן את השפה העסקית והן את השפה הטכנולוגית, ונותנים ערך מוסף רב לא רק לשיח עם המומחים – העסקי והטכנולוגי, אלא גם לתהליך", הוסיפה ד"ר לוי.
לדבריה, אחת הדרכים המרכזיות לכך היא "הוספת מודלים שיסבירו את הקופסה השחורה, ומנהלי הידע צריכים להיות חלק מהתהליך הזה".
"אל תבנו על המכונה לבדה – שלבו אותה עם אנשי מקצוע נוספים", סיכמה ד"ר לוי, בפנותה למנהלי הידע ואנשי הדטה. "זה יאפשר לכם להצליח הרבה יותר, והשמיים הם הגבול".
תגובות
(0)