המהפכה וההחמצה: למה מנהלים מפספסים את הבינה המלאכותית?

בינה מלאכותית עומדת לשנות את העולם, ו-90% מהמנהלים מבינים כי היא תספק הזדמנות עסקית עבור החברה שלהם • עם זאת, מחקר חדש של חברת הייעוץ BCG מעלה כי חברות מתקשות להתפתח בתחום בגלל השקעות נמוכות מדי, כוח אדם לא מתאים והתמקדות בחיסכון בעלויות ולא בצמיחה

בינה מלאכותית / צילום: שאטרסטוק
בינה מלאכותית / צילום: שאטרסטוק

כמעט שלא ניתן להיתקל היום בתחום בו לא מעורבת בינה מלאכותית (AI): היא נכנסת לתחומי הנדל"ן והבנייה, הבנקאות, הביטוח, הבריאות, הקמעונות, החקלאות והרכב. היא משנה את האופן בו ארגונים עובדים ומתנהלים הן מול לקוחות והן באופן פנימי מול העובדים בהם. כמעט כל ארגון בעולם משקיע בבינה מלאכותית, וכעת, דוח חדש מראה כיצד ארגונים צריכים להתנהל כדי להפיק ממנה ערך עסקי.

הדוח, שנערך על ידי חוקרים עבור מגזין MIT Sloan Management Review יחד עם חברת הייעוץ BCG (ר"ת של Boston Consulting Group), בדק את הצלחתן של חברות ביצירת ערך עסקי מ-AI. ערך משמעו המידה בה העונים על הסקר העידו או צפו השפעה של הבינה המלאכותית על הגדלת הכנסות או הפחתת הוצאות. הדוח מצא ש-90% מהמנהלים הבכירים הסכימו שבינה מלאכותית מייצגת הזדמנות עסקית עבור החברה שלהם, וכי הם השקיעו באופן כלשהוא בבינה מלאכותית. עם זאת, 70% חברות דיווחו שלבינה המלאכותית הייתה השפעה מינימלית או שום השפעה עד כה. המסקנה אליה הגיעו החוקרים היא שחברות אמנם משקיעות בבינה מלאכותית, אך מרביתן מתקשות להפיק ממנה תועלת עסקית. עוד בדק הדוח כיצד פועלים אותם ארגונים שדווקא מצליחים.

בנוסף, טכנולוגיית AI יכולה להיות גורם לסיכונים עסקיים שונים, ואכן מספר הולך ועולה של בכירים בעולם רואים בבינה מלאכותית לא רק הזדמנות אלא גם סיכון: לפי הדוח, 45% ראו בה גורם סיכון אסטרטגי, עלייה משמעותית ביחס ל-2017, אז 37% ראו בה גורם סיכון. החוקרים ציינו כי תפיסת הסיכון ביחס לבינה מלאכותית גבוהה במיוחד בסין, שם עמדה על 71%. התחרות בתחום היא הסיכון המשמעותי ביותר שעלה בדוח, והנתונים מצביעים על מודעות גוברת לכך.

הדוח מתבסס על סקר בו השתתפו 2,555 מנהלים בכירים מ-29 תעשיות שונות ו-97 מדינות בעולם. בנוסף, הדוח מתבסס על 17 ראיונות עומק עם מומחים מובילים בבינה מלאכותית ועם בכירים שהצליחו להפיק תועלת עסקית משילוב של בינה מלאכותית בארגונים שלהם. בין המרואיינים היו בכירים מחברות SAP, יונדאי, GAP ודויטשה בנק. ל-AI יש הגדרות רבות ושונות, אך החוקרים התייחסו לבינה המלאכותית במשמעות שניתנה לה במילון אוקספורד: "תיאוריה ופיתוח של מערכות מחשב המסוגלות לבצע משימות שבדרך כלל דורשות אינטליגנציה אנושית, כמו תפיסה ויזואלית, זיהוי דיבור, קבלת החלטות ותרגום בין שפות".

שליש מהארגונים מתעלמים מבינה מלאכותית
 שליש מהארגונים מתעלמים מבינה מלאכותית

"בינה מלאכותית היא לא רק טכנולוגיה"

החוקרים בודדו קבוצה של משיבים להם קראו "חלוצים", אשר מתאפיינים ברמת תחכום גבוהה בכל הנוגע להבנה של טכנולוגיית AI וליישומה העסקי. מניתוח תשובותיהם של אותם ה"חלוצים", החוקרים בודדו סט מובחן של התנהגויות ארגוניות שתורמות להצלחה של החברות הללו להניב ערך מבינה מלאכותית. כך, לפי הדוח, חלוצי הבינה המלאכותית משלבים את האסטרטגיה שלהם בתחום עם האסטרטגיה העסקית הכוללת שלהם, מאחדים את מאמצי הבינה המלאכותית עם יתר החדשנות הארגונית שלהם, וכן משקיעים בהון אנושי בתחום הבינה המלאכותית. זאת, נכתב בדוח, "מתוך הבנה שהבינה המלאכותית היא לא רק טכנולוגיה".

הדוח בדק את המטרות שלשמן חברות משתמשות ב-AI; ליעילות והפחתת עלויות, להצמחת ההכנסות או ליצירת מוצרים ושירותים חדשים. בקרב חברות שאינן בעלות ניסיון רב בשימוש בבינה מלאכותית, 44% ענו כי אין להן מיקוד באף תחום מסוים. בקרב החברות שהוגדרו כ"חלוצות" בבינה מלאכותית, נמצא שישנה לרוב התמקדות בשניים מהתחומים או בשלושתם (68%), עם עדיפות לצמיחה של ההכנסות.

עוד נמצא כי למרות הסביבה התחרותית ותפיסת הסיכון הגבוהה, החלוצים לקחו על עצמם יותר פרויקטים בתחום הבינה המלאכותית (35% מתוכם ענו כי הם לוקחים פרויקטים רבים במקביל, מול כ-14% בלבד מתוך העונים האחרים); וכי הם תופסים את הפרויקטים שלהם כבעלי סיכון גבוה יותר (29% מתוכם רואים סיכון גבוה, מול כ-13% אחוז מיתר המשיבים). 50% מהארגונים שהשקיעו בפרויקטים עם סיכון גבוה ראו ערך, מול 23% מהארגונים שהשקיעו בפרויקטים עם סיכון נמוך.

החוקרים כתבו כי "מרבית סיפורי ההצלחה של בינה מלאכותית מתמקדים בשיפור תהליכים עסקיים קיימים, ולא ביצירת תהליכים חדשים.

"השיפורים הללו הם ברי השוואה לשיפור צריכת הדלק של רכבי מנוע בעירה פנימי בעידן בו קיימות כבר אפשרויות תחבורה חדשות (כמו רכב חשמלי, י"י)". עם זאת, לדעת החוקרים הפוטנציאל האמיתי של בינה מלאכותית נמצא "לא בלעשות את אותו הדבר יותר טוב, מהר ובזול, אלא בלעשות דברים חדשים לחלוטין".

להשקיע בצד הצריכה, ולא רק בייצור

בכל העולם ישנו מחסור בכוח אדם טכנולוגי, וארגונים נתקלים בקושי בגיוס עובדים חדשים עם מומחיות בתחום הבינה המלאכותית. לפי הדוח, הישענות על העובדים הקיימים ושיפור כישוריהם יכולים להשפיע באופן דרמטי על התועלת שחברה תפיק ממאמצי הבינה המלאכותית שלה: מבין אלה שהשקיעו בשיפור כישורי העובדים שלהם בכל הקשור ל-AI 59% ענו כי הם הפיקו תועלת מבינה מלאכותית, מול 19% בלבד מבין אלה שלא השקיעו.

כשחושבים על השקעה ארגונית ב-AI, נהוג לחשוב על צד הייצור: מפתחים שעובדים על בנייה של אלגוריתמים. עם זאת, לפי החוקרים זה קריטי להשקיע גם בצד הצריכה: שיהיו גם אנשים בתוך הארגון שיהיו מוכנים לצרוך את הטכנולוגיה הזו, ויהיו בעלי יכולת להשתמש בה כדי לייצר השפעה על החברה בה הם עובדים. "צד הצריכה של הבינה המלאכותית לא זוכה לתשומת לב רבה, ושם מרבית החברות נכשלות", כתבו.

מראיון שערכו החוקרים עם סבסטיאן דיגרנדה, סגן נשיא בכיר בקמעונאית האופנה גאפ, עולה כי השקעה כזו יכולה לעורר התנגדות בקרב חלק מהעובדים כאשר מלמדים אותם להשתמש בטכנולוגיות חדשות. עובדים כאלה, אמר דיגרנדה "צריכים למצוא דרך להשתנות או שהם צריכים להמשיך הלאה לעבודה שמתאימה להם יותר, כי אנחנו לא יכולים לשרוד כארגון בלי לבצע את השינויים הללו".

בצד הייצור, רבים מהארגונים שהוגדרו כחלוצים מעבירים את הבכירים בהם הכשרות שנועדו ללמד אותם איך לחשוב על הבעיות העסקיות שלהם במונחים של בינה מלאכותית, כדי לבנות פתרונות שתואמים את הצורך העסקי. בנוסף, הרוב המוחלט (88%) של המשיבים על הסקר שדיווחו על תועלת עסקית מבינה מלאכותית, ענו שהם יוצרים חיבורים הדוקים או אינטגרציה בין יוזמות ה-AI שלהם לבין האסטרטגיה הדיגיטלית שלהם - מה שיוצר התאמה חזקה בין האינטגרציה של הבינה המלאכותית והערך העסקי שהיא יכולה לספק.