המדריך הקצר להטמעה נכונה של AI בארגון

תמונה: dreamstime

מאת נגה מילוסלבסקי הנדלר

מחקרים עדכניים מצביעים על מגמה מדאיגה: למרות ההתלהבות הרבה סביב בינה מלאכותית (AI), רוב החברות נכשלות בניסיונותיהן להטמיע את הטכנולוגיה באופן אפקטיבי. כמעט כל החברות כבר מבינות שהן צריכות להתקדם לעידן ה-AI, אך לא מצליחות להיערך נכונה ולהתמודד עם המכשולים והסכנות שבדרך.

נקודת המוצא למסע הזה ברורה לכולם: בעולם העסקי המודרני המעבר לבינה מלאכותית הפך מאופציה לצורך הכרחי. AI מאפשרת לחברות לייעל תהליכים, לחסוך בעלויות ולשפר את הפרודוקטיביות; היא מספקת תובנות עמוקות מנתונים, המאפשרות קבלת החלטות מבוססת יותר; ופותחת הזדמנויות לחדשנות במוצרים ושירותים, מה שעשוי להוביל ליתרון תחרותי משמעותי. אין ספק שכולם כבר מבינים שככל שהטכנולוגיה מתקדמת, חברות שלא יאמצו AI ימצאו את עצמן מאחור, מתקשות להתחרות בשוק הדינמי של ימינו.

אבל יש הבדל בין הבנה ליישום, ורבות מהחברות שמנסות להטמיע AI נכשלות. על פי רוב, זה נובע מדהירה קדימה ללא תכנון מוקפד מראש או מהבנה לא נכונה של הדרך שבה AI משתלבת בצורכי החברה. מניסיוני בתהליכי הטמעה כאלה בשנים האחרונות ראיתי שכדי להגדיל את סיכויי ההצלחה, חשוב לשים דגש על מספר גורמים מרכזיים.

1. הגדירו מטרות ומדידות ברורות

שלב זה הוא קריטי. לפני שמתחילים בתהליך כל חברה צריכה להגדיר מה בדיוק היא מצפה להשיג באמצעות AI. האם המטרה היא לשפר את שירות הלקוחות, לייעל את שרשרת האספקה או אולי לפתח מוצרים חדשניים? הגדרה ברורה תסייע בבחירת הפתרונות המתאימים ובמדידת ההצלחה.

הגדרות ברורות קל יותר למדוד באופן שוטף ורציף ולהבין מה הושג ומה לא. על ידי מדידה רציפה של הנתונים בזמן התהליך גם תצליחו לזהות בעיות מוקדם, לבצע התאמות נדרשות, להגיע למטרות שהצבתם ולהוכיח את הערך של ההשקעה ב-AI.

שלב זה הוא חשוב גם בשביל ניהול ציפיות נכון. כשניגשים לפרויקט כזה ומבינים את המטרות והשלבים, מבינים גם שהטמעת AI היא תהליך מתמשך ולא פתרון קסם, וכך תצליחו גם למנוע אכזבה ותסכול בקרב ההנהלה והעובדים וגם לאפשר התקדמות יציבה ומתמשכת.

2. הכנת תשתית נתונים איכותית

AI מבוססת על נתונים, ולכן חשוב להכין תשתית נתונים מאורגנת ואיכותית, ולא פחות חשוב מכך – רלוונטית. זה כולל איסוף, ניקוי וארגון של נתונים רלוונטיים, וכן יצירת תהליכים לניהול נתונים באופן שוטף.

תמונה: dreamstime

3. בחירת פתרונות AI מתאימים

בשוק כבר קיימים המון פתרונות בינה מלאכותית, ולא כל אחד מהם מתאים לכל חברה. חשוב לבחור טכנולוגיות שמתאימות לצרכים הספציפיים של העסק, לתקציב ולמשאבים הזמינים. כל פתרון כזה מביא איתו סוגיות של אתיקה ופרטיות, וצריך להביא אותן בחשבון ולפתח מדיניות ברורה בנושאים אלה ולוודא עמידה בתקנות הרלוונטיות.

4. השקיעו בהון האנושי

כדי להצליח בכל השלבים בתהליך חייבים להשקיע בהון האנושי, זה ממש חלק קריטי. הצלחה בהטמעת AI דורשת לא רק מומחי AI ומדעני נתונים, אלא גם עובדים בכל הרמות שמבינים כיצד לעבוד עם הטכנולוגיה ולנצל את יתרונותיה. השקעה בהכשרה ופיתוח מקצועי בקרב עובדי הארגון יוצרת טיפוח של תרבות ארגונית תומכת, תרבות שמעודדת חדשנות, לקיחת סיכונים מחושבים ולמידה מתמדת.

5. לא חייבים הכל בבת אחת

כמו המטרות והפתרונות השונים, גם תהליך ההטמעה עצמו יכול להיות שונה מחברה לחברה. חברות מסוימות יעדיפו תהליך כולל וסימולטני, ואחרות יעדיפו לאמץ את הגישה ההדרגתית. כך, במקום לנסות להטמיע AI בכל החברה בבת אחת, אפשר גם להתחיל בפרויקטים קטנים וממוקדים, ודרכם ללמוד, לדייק ולהתאים את הדרך והמטרות. אך בשתי הגישות חשוב לעודד שיתוף פעולה בין המחלקות השונות בארגון: הטמעת AI אינה רק עניין טכני, אלא דורשת שיתוף פעולה בין אנשי IT, משאבי אנוש, שיווק, מכירות ועוד. יצירת צוותים חוצי-ארגון יכולה לסייע רבות בהבטחת הצלחת הפרויקט.

אין ספק שהמעבר ל-AI הוא צעד חיוני עבור חברות שרוצות להישאר רלוונטיות ותחרותיות בעולם העסקי המודרני. תהליך זה יכול ליצור מנוע צמיחה משמעותי, אך חשוב להבין שמדובר במהלך מורכב שדורש תכנון קפדני, השקעה משמעותית ושינוי תרבותי. ההצלחה ב-AI אינה רק עניין של טכנולוגיה, אלא של אסטרטגיה כוללת, מחויבות ארגונית ויכולת להסתגל לשינויים מתמידים.

הכותבת היא VP Product בחברת Commit ועומדת בראש חטיבת ה-AI בחברה