5 תובנות מרכזיות על הפקת ערך מקסימלי מ-AI בארגונים
5 תובנות מרכזיות על הפקת ערך מקסימלי מ-AI בארגונים
AI כבש את הדמיון של כל העולם ומשך אליו השקעות עתק ששינו את פני הכלכלה, את דפוסי הצריכה ואת אורח החיים של כולנו. על פי גרטנר, כ-40% מהעסקים משתמשים ב-AI כדי לשפר את שירות הלקוחות שלהם. על פי מקינזי, 70% מהמנהלים מעידים של-AI יש השפעה חיובית על עסקיהם ולפי הבלוג TechJury כ-35% מהחברות כבר משתמשות בטכנולוגיות AI. וזו רק ההתחלה: על פי תחזית IDC, בינה מלאכותית ואנליטיקה יתרמו ערך בהיקף של 14.2 טריליון דולר לכלכלה העולמית עד שנת 2030.
מימוש הפוטנציאל הטמון ב-AI הוא משימה מאתגרת שמחייבת כל ארגון להתמודד עם שורה ארוכה של שאלות: כיצד לבנות חדשנות בתהליך מהיר, לקצר את זמן ההגעה לשוק בלי לוותר על איכות ופונקציונאליות עשירה? איזה דאטה שימושי יש כבר לארגון, באיזו מידה הוא מדויק וכיצד לשמור על עדכניות? אילו מקורות דאטה נוספים נדרשים? היכן לאחסן אותו ובאיזו מידה הוא נגיש? כיצד מתגברים על הטיות ומתמודדים עם סוגיות אתיות רבות נוספות?
מסע ה-AI של ארניקס שפתח נתיב גם ללקוחותינו לעולם זה, הניב 5 לקחים שמהם יכול להשכיל כל ארגון:
1. המודל הוא לא היעד אלא האמצעי: בניית המודל נחשבת לגולת הכותרת של ה-AI אך אסור להישבות בקסם שלו. הדרך להצלחה תלויה בהבנה של האתגר העסקי והיעד שאליו חותרים ובהגדרתם בצורה מדויקת: האם אנו מנסים להגדיל הכנסות של קו מוצרים מסוים? ובאיזה שיעור? האם אנו חותרים גם לשיפור שביעות הרצון של הלקוחות? ועוד . זו התחנה הראשונה שרק אחריה ניגשים לבניית המודל וכשניגשים לבניית המודל יש לשלבו בחוכמה במערכות ארגוניות קיימות ולהפיק ערך מהשקעות, ידע ופתרונות קיימים.
2. הדאטה שלכם הוא הנכס המרכזי: במסע שלהם אל עולם ה-AI ארגונים רבים מחפשים משאבים חיצוניים, כולל מאגרי דאטה של חברות צד ג' כדי להצליח ומתעלמים מהעובדה שהיתרון התחרותי המרכזי שלהם טמון בדאטה הקיים שלהם על הלקוחות. מידע כמו היסטוריית הטרנזקציות של הלקוחות, תשלומים שביצעו לחברות אחרות, עיכובים בתשלומים ועוד הם המפתח לרכישת לקוחות חדשים, הגדלת מכירות ללקוחות קיימים, הגדלת נתח שוק ועוד. הדאטה שלכם הוא המפתח לבידול בשוק ויש להשקיע בו כדי למנפו ולבנות יכולות ייחודיות, ליצור אוטומציה של איסופו, לתחזקו ולעדכנו כדי למנוע התיישנותו. יש לאזן בין השאיפה למהירות וחדשנות לבין המשאבים הנדרשים לציות לרגולציה בתחום הפרטיות, ביקורת, עדכונים ועוד.
3. אמצו את הקוד הפתוח: המלצה זו עשויה להיות קשה לעיכול עבור ארגונים מסורתיים גדולים החוששים מהקוד הפתוח, אך כיום ברור, שהסיכונים הכרוכים בשיתוף פעולה עם קהילת הקוד הפתוח קטנים מדי יום והכדאיות עולה במהירות. עובדה היא, שניתן כיום להשתמש בכלים וטכניקות של קוד פתוח ובה בעת לשמור על ציות לחוקים ותקנות. התועלות הן רבות שכן קהילת הקוד הפתוח היא החדשנית ביותר והצומחת במהירות הגדולה ביותר בשוק ה-AI ומתפתחות בה גישות וטכניקות של שימוש בדאטה בקצב שאף ארגון לא יכול להדביק בעצמו. ניתן כמובן להתחיל בפרויקט ניסיוני קטן או 'מוצר מינימלי בר קיימא' (MVP) כדי שאתם והארגון תוכלו לחוש את הכדאיות והעוצמה של הקוד הפתוח. כן מומלץ לעקוב אחר פרויקטים ארגוניים רחבי היקף שבוצעו בקוד פתוח וללמוד מהם רבות.
4. היערכו לפריסה רחבה מהיום הראשון: מרגע שפרוייקטים אמיתיים יוצאים לדרך יש לבנות תוכנית לפריסה רחבה של כל פתרון בקרב הארגון, על אף שבשלב הראשון תעבדו מן הסתם על פיילוט או גרסת בטא לאימות הקונספט וכיול הפונקציונליות. כדי להשיג את התוצאות המקסימליות, ביג דאטה מחייב פתרונות מאובטחים לזרימת דאטה בהיקף רחב שיאפשרו להגיע לקהלי יעד גלובליים רחבים. על כן יש לאמץ גישה של פריסה רחבה החל משלב הקונספט של הפתרון. רוב חברות השירותים הפיננסיים אימצו מחשוב ענן שמאפשר פריסה רחבה ועדכון מהיר של ערכות נתונים ומודלים של AI המתפתחים במהירות. מחשוב ענן מספק גם הגנה ברמה גבוהה נגד מתקפות סייבר, מעבר ליכולות של כל ארגון.
5. השתמשו ב-AI באופן אחראי: כוח גדול כרוך באחריות רבה - תובנה שהיא רלוונטית מאוד לכולנו לאור העוצמה הרבה הטמונה ב-AI. מודלים של AI מתפתחים בקצב מהיר יותר מהיכולת של בני אדם לתפוס אותם והם הופכים ל"קופסאות שחורות" שיש להן השלכות שכלל לא תוכננו. על כן יש להקים צוות ייעודי שיבחן את מודולי ה-AI ויוודא האם יש בהם הטיות, אפליות, אי דיוקים, שגיאות יסודיות ועוד - ולבטל תופעות מסוג זה אם יתגלו. גישה זו תמנע ערעור האמון הפנימי בארגון, נזקים עסקיים ופגיעה במותג.
AI יכול לספק ערך רב לארגון תוך תקופת זמן קצרה והתובנות שניתן להפיק באמצעותו יכולות להניע את העסק קדימה וכן את הקריירות של עובדי הארגון. AI יספק לצוותים הטכנולוגיים מוטיבציה, אתגרים והתלהבות מהעבודה עם כלי ה-AI והטכנולוגיות המתקדמות ביותר בתחום. 5 התובנות שלעיל יכולות לסייע לארגונים להפיק ערך עסקי מקסימלי מ-AI ולהתמקד בדברים החשובים ביותר. זיהוי הקשרים בלתי צפויים, בניית מודלים חדשים ויצירת חדשנות הם מרכיבים במשוואה אך הם חייבים להיות חלק משלם גדול יותר - שהוא מתן ערך לארגון.
הכותב ארז ברק הוא CTO של חברת הפינטק Earnix
