להפוך את הטרנד לאסטרטגיה: שבעה צעדים שיעזרו למנהלים לאמץ את הבינה המלאכותית ולהשיג יתרון בשוק

הבינה המלאכותית משנה את פני התעשייה ומציבה מנהלים ומקבלי החלטות בפני אתגרים והזדמנויות חסרי תקדים. ארגון השואף לצמוח ולהישאר תחרותי לא יוכל עוד להסתפק באימוץ של יישומי AI נקודתיים. עליו להגדיר אסטרטגיה לאימוץ הבינה המלאכותית, לבנות תשתית נתונים אמינה ולהתמודד עם סוגיות אתיות ורגולטוריות. אלו שבעת הצעדים החיוניים למנהלים.

● הפקולטה | הטכנולוגיה פורצת דרך, המשקיעים נותרים מאחור: איך ניתן לגרום לעולם הפיננסי להסתמך על המערכות המתקדמות?
● הפקולטה | לפרוץ את חומות הניכור וההדרה: היזמים הערבים נלחמים על מקומם בתעשיית ההייטק הישראלית
● הפקולטה | גיבוש צוות, משוב קבוע ורשת חברתית ארגונית: המדריך המעשי למנהלים בעידן של משברים מתמשכים

1. ישרו קו בין יוזמות AI ליעדים העסקיים

אימוץ בינה מלאכותית אינו תהליך בפני עצמו, אלא נועד לשרת את המטרות העסקיות של ארגון, כמו שיפור חוויית הלקוח, אופטימיזציה של שרשראות אספקה וקבלת החלטות. ארגונים רבים ממהרים לאמץ פתרונות AI מתוך שיקולי הטווח הקצר, לעיתים במנותק מהיעדים האסטרטגיים, מה שעלול להוביל לבזבוז משאבים וחשיפת הארגון לסיכונים. צמד החוקרים Karim Lakhani ו-Marco Lansiti מבית הספר למנהל עסקים באוניברסיטת הרווארד מצאו כי האימוץ האפקטיבי ביותר של AI מתרחש כאשר הטכנולוגיה מקדמת את היעדים העסקיים.

2. התחילו בקטן, חשבו בגדול

כדי להטמיע בינה מלאכותית באופן מוצלח, מומלץ להתחיל בפרויקטים קטנים עם הוכחת היתכנות (PoC) המתמקדים באתגרים עסקיים ספציפיים. כך ניתן להשיג הצלחות מהירות ולהדגים את יכולות ה־AI מבלי להשקיע משאבים רבים מראש. חברת BMW לדוגמה יישמה AI תחילה לשיפור בקרת האיכות בייצור ולאחר הצלחת היישום היא הרחיבה את השימוש לטכנולוגיות נוספות. עם זאת, חשוב לתכנן מראש את ההתרחבות, כולל מיפוי תהליכים, הקצאת משאבים וניהול סיכונים.

3. המפתח להצלחה - תשתית נתונים חזקה

האפקטיביות של יישומי AI תלויה באיכות הנתונים מהם ניזונים האלגוריתמים. נתונים באיכות ירודה, מערכות מבודדות והיעדר משילות נתונים עלולים לשבש יוזמות AI. מנהלים נדרשים להבטיח גישה חלקה של צוותי AI לנתונים איכותיים, לפעול למזעור מחסומי הנתונים בארגון ולכוון לבניית פלטפורמת נתונים אחודה. תשתית נתונים עולמית חזקה היא שמאפשרת לחברות כמו Netflix לספק המלצות מבוססות AI למיליוני משתמשים בו-זמנית.

4. תובנות אסטרטגיות קודמות לאוטומציה

אוטומציה היא יכולת חשובה ואטרקטיבית של הבינה המלאכותית. עם זאת, הערך המשמעותי של AI טמון ביכולתה לספק תובנות עמוקות ומורכבות, שלעיתים נעלמות מהבינה האנושית. ארגונים נוטים להתמקד יותר באוטומציה של משימות ופחות בניצול הבינה המלאכותית לניתוחים מתקדמים התורמים לקבלת ההחלטות​​. כך למשל תאגידים כמו Unilever מיישמים AI כדי לנתח מגמות צרכניות גלובליות ושינויים בהרגלי צריכה, דבר המסייע לחברה להגיב במהירות לשינויים בשוק ולקבל החלטות מושכלות.

5. אתיקה ופרטיות - התמודדות מונעת משברים

חדירתה העקבית של AI לתהליכי קבלת ההחלטות בארגונים מולידה במקביל סיכונים חדשים וסוגיות אתיות קריטיות. חוקרים מבית הספר למנהל עסקים Sloan באוניברסיטת MIT מזהירים כי המהירות שבה מתפתחת טכנולוגיית ה־AI והסיכונים הנלווים לה, כמו הטיות באלגוריתמים, פגיעה בפרטיות וקשיים בציות לרגולציה, יאתגרו יותר ויותר את מערכות ניהול הסיכונים המסורתיות. מנהיגים עסקיים נדרשים להתמודד עם סוגיות אלו כבר בשלבים המוקדמים ולא לדחות אותן לשלב מאוחר כשיישומי ה־AI כבר מוטמעים, אז אתגרים אלו עלולים להפוך לסיכונים בפועל. חברת Apple מהווה דוגמה להתמודדות פרואקטיבית עם אתגרים אלו, באמצעות הטמעת טכנולוגיות כמו Differential Privacy המאפשרות איסוף נתונים תוך שמירה על פרטיות המשתמשים.

6. ארגנו מחדש את המודל התפעולי

מעבר לבינה מלאכותית הוא הרבה מעבר לשינוי טכנולוגי, הוא מחייב שינוי מהותי באופן שבו ארגון פועל. מודלים מסורתיים של תפעול מאופיינים בחסמים כמו מחלקות שפועלות בנפרד ותהליכים ידניים שיוצרים צווארי בקבוק. במעבר לתהליכים מבוססי AI, ארגון נדרש לארגן מחדש את המודל התפעולי שלו, לעבור לשיתוף פעולה חוצה מחלקות ולבסיס נתונים משותף. חברת הקמעונאות Walmart לדוגמה שינתה את המודל התפעולי שלה מן הבסיס על ידי החלפת מערכות ישנות במערכת מבוססת AI שמבצעת אוטומציה ומייעלת תהליכים לוגיסטיים.

7. טפחו כישרונות AI, קדמו תרבות של למידה

הצלחה של ארגון בעידן הבינה המלאכותית מצריכה יותר מטכנולוגיה, היא מחייבת השקעה בהכשרת עובדים, טיפוח כישרונות ובניית תרבות ארגונית המעודדת חדשנות. בראייה זו, חברת Microsoft השיקה תוכניות הכשרה פנימיות שמטרתן לשלב את הבינה המלאכותית בכל תחומי הארגון, ממפתחים ועד אנשי שיווק. מנהלים צריכים להגדיר את טיפוח כישרונות AI כמטרה אסטרטגית, כדי לבנות את היכולת ארגונית להתמודד עם אתגרי העתיד ולמנף הזדמנויות בשוק.

 מיכל זיגלמן / צילום: אפרת קופר

מרצה בתוכנית להב לפיתוח מנהלים, הפקולטה לניהול על שם קולר באוניברסיטת תל אביב; פיזיקאית, מומחית לאסטרטגיה, חדשנות וקבלת החלטות בתנאי מורכבות ואי-ודאות; מנכ"לית חברת הייעוץ האסטרטגי Duality ומפתחת מודל הניהול הדואלי Bimodal Management.