הבטחות וקשיים בהטמעת סוכני AI בעסקים
- ג'י.פי טובה
- נובמבר 1, 2024
- חדשות בינה מלאכותית
- AI
- 0תגובות
נווטים בין ההבטחה והמהמורות של סוכני בינה מלאכותית בעסקים
ככל שיותר חברות גדולות משקיעות בסוכני בינה מלאכותית, ורואות בהם את עתיד היעילות התפעולית, גל גובר של ספקנות עולה. בעוד שישנה התלהבות סביב הפוטנציאל של טכנולוגיות אלו, ארגונים רבים מגלים שהמציאות לעתים קרובות נופלת מההבטחות שהציגו. אכזבה זו יכולה לבוא בעיקר כתוצאה משתי סיבות עיקריות: הבטחות מוגזמות והטבע הספציפי של בעיות עסקיות.
מקורות האכזבה בהטמעת בינה מלאכותית
מקורות האכזבה בהטמעת בינה מלאכותית הם רבים ומגוונים. בעיה משמעותית היא שחברות רבות ממהרות לאמץ בינה מלאכותית ללא אסטרטגיה ברורה או יעדים מוגדרים. חוסר כיוון זה הופך את מדידת ההצלחה או הכישלון של יוזמות בינה מלאכותית למשימה קשה. חברות עלולות להפעיל כלים שאינם תואמים את צרכיהן האמתיים, מה שמוביל לבזבוז משאבים ולאכזבה.
מה קורה כאשר אתם משלבים בינה מלאכותית ללא תכנון והכנה נאותים? ובכן, אתם מקבלים מקרים כמו זה של מקדונלד’ס. לאחר שלוש שנות הכנה, בקיץ 2024, בשיתוף עם IBM, מקדונלד’ס הטמיעה סוכן בינה מלאכותית שיכול לקבל הזמנות בדרייב-ת’רו. מודל שתוכנן באופן גרוע הוביל לכך שהבינה המלאכותית לא הבינה את הלקוחות. אחד הדוגמאות הבולטות ביותר היה של שני לקוחות בטיקטוק שהתחננו לבינה המלאכותית לעצור כשהיא המשיכה להוסיף עוד ועוד נאגטס עוף להזמנתם, עד שהגיעו ל-260 נאגטס.
איכות הנתונים היא עוד חשש קריטי. מערכות בינה מלאכותית טובות כמו הנתונים שמוזנים אליהן. אם הנתונים הקלט אינם מעודכנים, חסרים או מוטים, התוצאות בהכרח יהיו ירודות. לצערנו, ארגונים לעתים קרובות מתעלמים מהיבט יסודי זה, מצפים מהבינה המלאכותית לבצע נסים על אף פגמים בנתונים.
אתגרי אינטגרציה גם מציבים מכשולים משמעותיים. שילוב בינה מלאכותית במערכות קיימות יכול להיות מורכב ולחשוף בעיות טכניות ובעיות תאימות, בייחוד עבור עסקים הנשענים על מערכות ישנות. ללא תכנון והקצאת משאבים מספקת, אתגרי אינטגרציה אלו עלולים לסכן יוזמות בינה מלאכותית, מגבירים את האכזבה.
שימושים של סוכני בינה מלאכותית בתהליכי עבודה בחברות
למרות המכשולים הללו, לסוכני בינה מלאכותית יש פוטנציאל לשנות את פני פעילויות העסקיות באמצעות שדרוג ושיפור תהליכי עבודה ויעילות בתחומים שונים.
אחד היישומים המרתקים ביותר של בינה מלאכותית הוא בתמיכה לקוחות. צ’אטבוטים ממונעי בינה מלאכותית יכולים לטפל בשאלות שגרתיות, ובכך לשחרר נציגים אנושיים כדי שיתמקדו בנושאים מורכבים יותר. על-ידי אוטומציה של מטלות חוזרות, עובדים יכולים להפנות את מאמציהם לתפקידים אסטרטגיים יותר. אחד המקרים הבולטים של שילוב בינה מלאכותית בתמיכת לקוחות הוא זה של Telstra, חברת תקשורת מאוסטרליה. Telstra הטמיעה את סוכן הבינה המלאכותית שלה בשם Ask Telstra. הנה התוצאות שהחברה שיתפה: 20% פחות שיחות המשך, 84% מנציגים אמרו שלבינה המלאכותית הייתה השפעה חיובית על אינטראקציות עם לקוחות, 90% מהנציגים יעילים יותר.
בתחום האוטומציה בשיווק, בינה מלאכותית מוכיחה את עצמה גם כן. על-ידי ניתוח התנהגות והעדפות של לקוחות, סוכני בינה מלאכותית יכולים ליצור אסטרטגיות שיווק ממוקדות שמגבירות את המעורבות וקצב המרה. צוות בייר השתמש בבינה מלאכותית לחיזוי הביקוש לתרופות שפעת, וכאשר המודל חזה זינוק של 50% במקרי שפעת, הצוות השתמש בו כדי להתאים את אסטרטגיית השיווק שלהם. התוצאות היו מדהימות: עלייה של 85% בשיעור ההקלקות לאתר מאשר בשנה הקודמת, ירידה של 33% בעלות לכל הקלקה לעומת השנה הקודמת, עלייה של 2.6 מהתנועה לאתר לאורך זמן.
בינה מלאכותית יכולה גם לייעל תהליכים במשאבי אנוש. על פי Decision Analytics Journal, לבינה המלאכותית יש יתרונות רבים בתחומי הדיוק, היעילות והגמישות. על-ידי אוטומציה של שלבים ראשונים בגיוס עובדים כמו סינון קורות חיים וזיהוי המועמדים המובילים לפי קריטריונים ספציפיים, בינה מלאכותית חוסכת זמן רב ומבטיחה תהליך בחירה אובייקטיבי יותר.
אולי אחד ההיבטים המשכנעים ביותר של בינה מלאכותית הוא היעילות והחיסכון בעלויות. במקרים רבים, בינה מלאכותית יכולה לבצע מטלות במהירות רבה יותר ועם פחות שגיאות מאשר בני אדם, מה שהופך אותה לבחירה משכנעת לעסקים המעוניינים לפשט את תהליכי העבודה שלהם. על-ידי אוטומציה של משימות חוזרות וארוכות, ארגונים יכולים להפחית באופן משמעותי את העלויות התפעוליות תוך מזעור סיכון לטעות אנושית. שילוב של מהירות, דיוק וחיסכון מאפשר לחברות לייעל את התהליכים שלהן ולהקצות משאבים באופן אסטרטגי יותר.
עצות לשילוב סוכני בינה מלאכותית
כדי להבטיח שילוב מוצלח של סוכני בינה מלאכותית בתהליכי עבודה בחברה, עסקים צריכים לאמץ מספר אסטרטגיות מפתח.
קודם כל, חיוני להגדיר מטרות ברורות לפני ההטמעה. על ארגונים לזהות את האתגרים הספציפיים שהם רוצים שהבינה המלאכותית תטפל בהם ולקבוע תוצאות מדידות כדי להעריך יעילות. בהירות זו מאפשרת התאמות הכרחיות לאורך הדרך. אם שילוב הבינה המלאכותית מפוזר, יהיה קשה מאוד להשוות את העלויות לרמות הפריון ולקבוע אם השילוב השפיע באופן חיובי על החברה. מדוד כמה זמן מוקדש למשימות שונות עם ובלי בינה מלאכותית, כמה אנשים עובדים על מטלה מסוימת, ואת איכות העבודה.
שיקול חשוב נוסף הוא איכות הנתונים. השקעה בפרקטיקות ניהול נתונים איתנות חיונית כדי להבטיח שהמידע שמוזן למערכות הבינה המלאכותית הוא מדויק, רלוונטי וחסר הטיות. אם החברה משתמשת בפתרון חיצוני, יש להבטיח שאין העברה של נתונים רגישים ופרטיים לבינה המלאכותית. היגיינת נתוני בינה מלאכותית היא מושג חדש שרבים אינם מכירים, כך שודאו שאתם מחנכים את העובדים שלכם לגבי נושא זה. קריאה טובה על מדוע לא ניתן לשתף נתונים רגישים של החברה עם מודלי בינה מלאכותית של Micropro.
כמו עם כל טכנולוגיות חדשניות, חיוני לעקוב אחרי כלי בינה מלאכותית בזמן השילוב שלהם. אספו משוב הן מהעובדים שלכם שמשתמשים בכלי בינה מלאכותית והן מלקוחות שמתקשרים עם המודל שלכם בשירותי תמיכת לקוחות או ערוצי אינטראקציה אחרים. בדרך זו, תוכלו לזהות באגים ובעיות בשלבים המוקדמים, כשהם משפיעים רק על מספר קטן של תהליכי עבודה. החברה צריכה לטפח תרבות של התאמה ולעקוב מקרוב אחר המודלים של הבינה המלאכותית שלה, במיוחד בשלבים הראשונים של ההטמעה.
סיכום
במקום לראות בבינה מלאכותית פתרון קסם, עסקים צריכים לראות בה כלי עוצמתי שכאשר משתמשים בו בצורה נכונה, יכול לשפר פעילויות ולהניע הצלחה. הקלף הוא להבין כיצד לנצל סוכני בינה מלאכותית במקרי שימוש ספציפיים, כפי שגישה זו מאפשרת יצירת ערך מרבית. בעוד שילוב בינה מלאכותית הוא כיום מגמה מרכזית שמקבלת השקעה משמעותית, חיוני לגשת אליה באופן אסטרטגי, עם מטרות ברורות, פרקטיקות נתונים איתנות ונכונות להתאמה. באמצעות אימוץ עקרונות אלה, ארגונים יוכלו לנצל את הפוטנציאל של בינה מלאכותית תוך צמצום הסיכונים והאכזבות שלעתים קרובות מלוות את אימוצה.
