אתגרי האימוץ של הבינה המלאכותית בארגונים
- ג'י.פי טובה
- דצמבר 11, 2024
- חדשות בינה מלאכותית
- AI
- 0תגובות
מעבר אל הצלחה בבינה המלאכותית: חשיפת החסמים והדרכים להתגברם
הבינה המלאכותית נכנסה לשוק בתנופה עצומה, מגלגלת גל של התלהבות והטמעה בקרב ארגונים. אך למרות הציפיות הגבוהות, קצב האימוץ בפועל מתקרר. חברות רבות מצהירות על רצונן לחבוק את הבינה המלאכותית ולנצל את יתרונותיה המשמעותיים, אך כשמגיע לשלב היישום, הן נרתעות. מדוע קיים פער כה גדול בין הרצון להטמעה לבין המציאות? מאמר זה יבחן את החסמים המרכזיים המעכבים את אימוץ הבינה המלאכותית בארגונים ויציע דרכים ליישמה בהצלחה.
אתגרי נתונים: הבסיס להצלחה
נתונים איכותיים הם אבן היסוד למודלי בינה מלאכותית מדויקים ואמינים, המובילים להחלטות נבונות ותוצאות משופרות. כך אמר רוב ג’ונסון, סגן נשיא וראש הנדסת פתרונות גלובלית בחברת SolarWinds, והוסיף: ‘נתונים אמינים בונים אמון בבינה המלאכותית בקרב מקצועני המידע, ומזרזים את אימוצה והשתלבותה הרחבה יותר של טכנולוגיות בינה מלאכותית.’
אולם, במציאות, רק 43% ממקצועני המידע מביעים ביטחון ביכולתם לעמוד בדרישות הנתונים של הבינה המלאכותית. נוכח חשיבות הנתונים להצלחת הבינה המלאכותית, אין זה מפתיע שאתגרי נתונים הם גורם מרכזי באטית אימוצה. הדרך הטובה ביותר להתגבר על מכשול זה היא לחזור לבסיסי הנתונים. ארגונים צריכים לבנות אסטרטגיית ממשל נתונים איתנה מהיסוד, עם בקרות קפדניות שמאכפות איכות ושלמות של נתונים.
מענה לאתגרי ציות, אבטחה ופרטיות
עם התפרצות התקנות הרגולטוריות, ציות הוא כבר כאב ראש עבור רבים מהארגונים. הבינה המלאכותית מוסיפה תחומי סיכון חדשים, תקנות נוספות ואתגרים מוגברים של ממשל תאגידי אתי. סיכוני אבטחה וציות היו החשש המצוטט ביותר בדוח ‘מצב הבינה המלאכותית הארגונית ואדריכלות נתונים מודרנית’ של Cloudera.
בניית מסגרת ציות ואתיקה
למרות שעליית התקנות סביב הבינה המלאכותית עלולה להרתיע לכאורה, על מנהלים לחבק את התמיכה שמסגרות אלו מציעות. הן יכולות לתת לארגונים מבנה לבניית בקרות סיכון ומנגנוני בלמים אתיים משלהם. גיבוש מדיניות ציות, מינוי צוותים למשילות בינה מלאכותית, והבטחה כי בני אדם ישמרו על סמכות על החלטות שמתקבלות בסיוע בינה מלאכותית, הם כולם צעדים חשובים ביצירת מערכת מקיפה של אתיקה וממשל בבינה מלאכותית.
שליטה באבטחת מידע ופרטיות
חששות לגבי אבטחה ופרטיות נתונים רובצים באופן מוחשי על כל עסק. מחקר ה-Data Privacy Benchmark 2024 של Cisco חשף כי 48% מהעובדים מזינים מידע לא-ציבורי של החברה בכלי בינה מלאכותית גנרטיבית, מה שהוביל 27% מהארגונים לאסור על שימוש בכלים כאלה. הדרך הטובה ביותר להפחית את הסיכונים היא להגביל את הגישה לנתונים רגישים, להחזיק נתונים רחוק ממנועי השפה הגדולים (LLM) הממוקמים בשרתי ענן ציבוריים, ולהעדיף פתרונות בינה מלאכותית ממוקמים באתר שלך.
אבי פרז, ראש טכנולוגיות מידע של Pyramid Analytics, הסביר כי תשתית הבינה המלאכותית שלהם נבנתה במכוון כדי להרחיק נתונים מה-LLM, תוך שיתוף מטא-נתונים בלבד המתארים את הבעיה. ‘ה-LLM מייצר את המתכון, אבל הוא עושה זאת מבלי לקבל אי-פעם גישה לנתונים עצמם. זה מזער משהו כמו 95% מהבעיה, מבחינת סיכוני פרטיות נתונים,’ אמר פרז.
שקיפות והסברתיות: מחזקות אמון
מכשול רציני נוסף לאימוץ בינה מלאכותית הוא חוסר אמון בתוצאותיה. הסיפור על כלי הגיוס המבוסס בינה מלאכותית של אמזון שהפלה באופן מפלה נגד נשים, הפך לסיפור אזהרה שמרתיע רבים. הדרך הטובה ביותר להתמודד עם פחד זה היא להגביר את ההסברתיות והשקיפות.
כפי שהסביר עדנאן מסעוד, ראש אדריכלות בינה מלאכותית בUST וסמנכ”ל אזורי במיקרוסופט, ‘שקיפות בבינה מלאכותית היא להסביר באופן ברור את ההיגיון מאחורי התוצאה, לשים את תהליך קבלת ההחלטות לעין כל ושהוא ניתן להבנה. בסופו של דבר, זה על הסרת הגלימה השחורה והמסתורין מהבינה המלאכותית ומתן תובנות כיצד ומדוע מתקבלות החלטות מבוססות בינה מלאכותית.’
לצערנו, רבים מהמנהלים מזניחים את חשיבות השקיפות. מחקר אחרון של IBM דיווח כי רק 45% מהמנכ”לים אומרים שהם מספקים יכולות של פתיחות. מובילי אימוץ הבינה המלאכותית צריכים להעניק עדיפות לפיתוח מדיניות משילות בינה מלאכותית נוקשה שמונעת קופסאות שחורות, ולהשקיע בכלי הסברתיות וחשיפה כמו SHAPs, ערכות כלים לשוויון כמו Fairness Indicators של גוגל, ובדיקות ציות אוטומטיות.
הוכחת ערך עסקי ממשי
העלות היא ברשימת חסמי הבינה המלאכותית, כרגיל. אך דוח של גרטנר ציין שבינה מלאכותית גנרטיבית סיפקה עלייה ממוצעת של מעל 15% בהכנסות וחיסכון בעלויות בקרב המשתמשים בה – ראיה שהיא יכולה להניב רווחים כספיים אם מיושמת כראוי.
לכן חיוני לגשת לבינה המלאכותית כמו כל פרויקט עסקי אחר – לזהות תחומים שיספקו תשואה מהירה, להגדיר את ההטבות המצופות, ולקבוע מדדי ביצוע ספציפיים להוכחת הערך. ‘צעד ראשון חיוני הוא לזהות את מקרי השימוש הבינה המלאכותית הבעלי הערך וההשפעה המשתנים ביותר עליהם להתמקד,’ אמר מייקל רובינסון, מנהל שיווק מוצר בUiPath.
השקעה בהדרכה ופיתוח מיומנויות
פער המיומנויות נותר חסם משמעותי לאימוץ בינה מלאכותית, אך נראה שמעט מאמצים נעשים כדי להתמודד עם הסוגיה הזו. דוח מ-Worklife מצביע על כך שהגל הראשוני של אימוץ בין בא מאימוצים מוקדמים המיומנים יותר בתחום. כעת, תורם של המפגרים, שבדרך כלל ספקנים ופחות בטוחים בנוגע לבינה המלאכותית ולטכנולוגיות חדשות בכלל.
נתון זה הופך הדרכה לחיונית ביותר. למרבה הצער, על פי סקר של Asana, 82% מהמשתתפים אמרו שארגוניהם לא סיפקו להם הדרכה על שימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית. אין כל סימן שהדרכה אינה מתקיימת ברמה המתבקשת, חרף חשיבותה העליונה. מנהיגי ארגונים המעוניינים באימוץ בינה מלאכותית מוצלח חייבים להשקיע בתוכניות הדרכה יעילות, שיקנו למשתמשים את הכלים והביטחון הדרושים לעבוד עם טכנולוגיות בינה מלאכותית מתקדמות.
סיכום
הבינה המלאכותית מציעה יתרונות משמעותיים לארגונים בכל התעשיות, אך האימוץ שלה נתקל בחסמים רבים. על מנהלים להתמודד עם אתגרי נתונים, ציות, אבטחה ופרטיות, להגביר את השקיפות וההסברתיות, להוכיח ערך עסקי ברור, ולהשקיע בהדרכה ופיתוח מיומנויות. בעשותם זאת, הם יכולים להבטיח שארגוניהם ייהנו מכל היתרונות שהבינה המלאכותית מציעה.
