המעבר לבגרות בעידן הבינה המלאכותית
- אלגו ריתם
- ינואר 24, 2025
- חדשות בינה מלאכותית
- AI
- 0תגובות
בשנתיים האחרונות, הבינה המלאכותית (AI) עוררה התלהבות רבה בקרב מנהיגים עסקיים, אשר ציפו לנצל את הטכנולוגיה החדשנית לצמצום עלויות התפעול. עם זאת, נראה כי עבור רבים מהם, המדד העיקרי להצלחת כלי AI אינו התשואה על ההשקעה לאורך חיי המוצר, אלא מהירות התשואה. בעידן של סובלנות נמוכה לסיכונים ולחץ הכנסות גובר, הציפייה היא להשקעות שיניבו תוצאות מהירות.
התובנה המתבקשת: התמקדות בשיפורים הדרגתיים
עם זאת, בשוק המנויים הרווי בו אנו חיים, ההצלחה נשענת על שימור לקוחות ולא על רכישתם. ברוב הענפים, הארגונים מציעים שירותים דומים באיכות כמעט זהה, ונאמנות הלקוחות יורדת. בסביבה תחרותית זו, חווית הלקוח (CX) היא המפתח להצלחה. לפיכך, על ארגונים להתמקד בשיפורים הדרגתיים, גם אם הדבר עולה קצת יותר בהתחלה, ולא בהתרחקויות מהוצאות. זה חל גם על יישום הבינה המלאכותית – עליהם לשאול כיצד היא יכולה לשפר את האופן שבו הם עובדים עם לקוחות.
יישומי בינה מלאכותית ‘בלתי נראים’ לשיפור חווית הלקוח
לבינה המלאכותית יש יישומים פוטנציאליים רבים המשפרים את חווית הלקוח, הן במישרין והן בעקיפין. כלים ממונעי AI יכולים לשפר התאמה אישית באמצעות נתוני התנהגות, להנחות פיתוח מוצרים חדשים על בסיס פערים בשוק, ולאפשר לארגונים להיות פרו-אקטיביים יותר בחיזוי הפרעות וניהול אירועים חריגים.
הכנת התשתית לקראת השינויים
עם זאת, עבודה זו מתרחשת בעיקר מאחורי הקלעים ואינה יכולה להתרחש בן-לילה. הדרך היחידה לדעת אם מקרה שימוש בחזית או במערכות התפעוליות יניב תוצאות היא לנצל תחילה את יכולותיה הנסתרות של הבינה המלאכותית. היכולת הליבה שלה היא ניתוח מידע – מודלים מבוססי שפה טבעית (LLM) כמו ChatGPT מסכמים מידע קיים בלבד. תפקיד הארגון הוא להנגיש את המידע הרלוונטי, ולכך נדרשת השקעת זמן.
היבטי הביצועים הבלתי נראים של הבינה המלאכותית
התקופה הבאה תוגדר על ידי השיפורים הבלתי נראים שהבינה המלאכותית מאפשרת, כאשר ארגונים מבססים את התשתיות הטכנולוגיות שלהם. הם יכולים להתחיל עם מודלי שפה גדולים (LLM) שיסייעו באיחוד בסיסי נתונים, יישום איסוף נתונים בזמן אמת ובזירוז תהליכים כמו התאמת חשבונות.
שינוי ארגוני כצעד ראשון
שינוי ארגוני, הכולל פיתוח תוכניות לשדרוג כישורים ולהכשרה מחדש, הוא הצעד הראשון ליישום אפקטיבי של הבינה המלאכותית. זה חל הן על מערכות והן על כוח אדם. פיתוח תוכניות אלו, שבהן הבינה המלאכותית יכולה לסייע על ידי זיהוי פערי ידע אישיים, יבטיח שהצוות מוכן לעבוד לצד הטכנולוגיות החדשות.
בניית תובנות עמוקות באמצעות ניתוח נתונים
לאחר שילוב רשומות מדויקות ומעודכנות וצוות מוכשר, ארגונים יכולים להוסיף שכבה נוספת של כלים ‘בלתי נראים’ – ניתוח נתונים לרמת פירוט גבוהה. ניתוח נתונים תיאורי מזהה דפוסים היסטוריים; אבחוני מספק הקשר לאירועים; חיזויי מדמה השפעות של שינויים מוצעים; וממליץ מנחה החלטות מושכלות. הליך זה מבסס תובנות עמוקות על האופן שבו העסק פועל ומה לקוחות רוצים.
מתפיסה תמימה לבינה עסקית מבוגרת
ככל שתקופת הירח הדבש של הבינה המלאכותית מסתיימת, עלינו לזנוח את התפיסה התמימה שלה כפתרון קסם. על מנהיגים המעוניינים ביישומי AI חדשניים בעתיד, להשלים תחילה עבודה יסודית זו של הערכות הוליסטיות, הדרגתיות וארוכות טווח יותר של ערך הבינה המלאכותית. גישה זו, למרות שעשויה להיתפס כאיטית מדי לנוכח הלחץ להחזרים מהירים, תאפשר בסופו של דבר לארגונים לזרז את ההחזרים ולקבל תמונה ברורה של השינויים הקטנים שיהיו בעלי ההשפעה הגדולה ביותר.
