הדרך לחזון הבינה המלאכותית: מבט אסטרטגי
- ג'י.פי טובה
- ספטמבר 28, 2024
- חדשות בינה מלאכותית, מודלי שפה
- AI, LLM
- 0תגובות
הדרך להגשמת חזון הבינה המלאכותית: מבט אסטרטגי על חידושים ויישומים
הבינה המלאכותית (AI) מוצגת כחידוש הטכנולוגי המרכזי שארגונים חייבים לאמץ בעידן המודרני. באופן אירוני, הטכנולוגיה הבסיסית של AI קיימת כבר עשרות שנים, אך עם הגרסאות המתקדמות האחרונות, ההתלהבות הציבורית הגיעה לשיא חסר תקדים. למרות זאת, כאשר צוותי ה-IT מתמודדים עם לחצים גוברים לעלות על גל ה-AI, עליהם לאזן את ההתלהבות עם המציאות העסקית המורכבת. היישומים השונים של AI דורשים רמות שונות של השקעה, ובהתאם לכך הם צפויים להניב תשואה שונה – לעתים קרובות על פני לוח זמנים מגוון.
הבנת הטכנולוגיה המתפתחת
היכולת לספק מוצרי AI מוצלחים תלויה במגוון גורמים: אסטרטגיות ספציפיות, תכנון וביצוע שנבחרו על ידי מנהלי העסקים; זמינות של משאבי כוח אדם מיומנים; התאמה לתוכנית הדרכים של המוצר; קבלת סיכונים ארגוניים; וניהול זמן כנגד תשואת ההשקעה הצפויה (ROI). איזון המשוואה המורכבת הזו הוא האתגר המרכזי, אך ביצוע שלושת השלבים הבאים יכול לשמור על הארגונים במסלול הנכון להשגת תשואות מקסימליות מ-AI.
AI מדויק לעומת AI גנרטיבי: הבנת ההבדלים
רבים מהארגונים נכנסים לזירת ה-AI בתפיסה שהם נמצאים מאחור, אך מבלי להבין לגמרי מדוע, כיצד, או אפילו מהי הטכנולוגיה בפועל. כתוצאה מכך, משימתם הראשונה היא להבחין בין סוגים שונים של AI, החל ב-AI מדויק לעומת AI גנרטיבי.
AI מדויק הוא השימוש במודלי למידת מכונה ולמידה עמוקה כדי לשפר את התוצאות בתחומים שונים. זה מאפשר לארגונים לממשק תהליכי קבלת החלטות, ליצור יעילות ולהגדיל את ה-ROI. AI מדויק הפך לטכנולוגיה מוכרת ויעילה לארגונים, שממשיכה לראות אימוץ משמעותי והופכת לזרם מרכזי יותר מדי יום.
מצד שני, AI גנרטיבי (GenAI) הוא חידוש חדשני שזכה לפופולריות גואה מאז השקת ChatGPT של OpenAI בסוף 2022. הוא כולל מודלים גדולים של שפה (LLM) שהוכשרו עם מיליארדי פרמטרים כדי ליצור הקשר טקסטואלי סמנטי חדש. GenAI מציע הזדמנויות משמעותיות להשפעה עסקית ויעילות תפעולית, אך הוא נמצא בשלבים המוקדמים של מחזור החיים של האימוץ הארגוני.
איכות הנתונים – המפתח להצלחה
אחד האתגרים המשמעותיים ביותר בהטמעת AI הוא עמידה בסטנדרטים גבוהים של איכות הנתונים, דרישה המוגברת עבור יישומי GenAI שכן מאגרי נתונים באיכות נמוכה עלולים להציג בעיות של שקיפות ואתיקה.
אמינות הנתונים מתחילה בעיצוב וביישום תהליכי עבודה מתקדמים; בהקמת צינורות לביצוע, תיאום וחשיפה דרך ממשקי תכנות יישומים (API); באיסוף, תיקון ודמוקרטיזציה של נתונים; ובעיבוד סוגי נתונים מגוונים. במקום דרישות איכות הנתונים הקודמות שכללו את ה-4V (נפח, מהירות, אמת ומגוון), AI זקוק לדרישות חדשות הכוללות 4P: חיזוי, פרודוקטיביות, דיוק ואישיות בקנה מידה.
חיזוי
אלגוריתמי AI מאפשרים להשתמש בניתוח סטטיסטי כדי למצוא דפוסים בנתונים וזיהוי התנהגויות, ובכך לחזות ולצפות אירועים עתידיים באמצעות קישור נתונים היסטוריים ונתונים זורמים לקבל החלטות בזמן אמת.
פרודוקטיביות
AI מאפשר אוטומציה של תהליכים עסקיים, המגדילה את היעילות והפרודוקטיביות התפעולית של הארגון, מפחיתה משימות חוזרות ומשחררת את זמנם של העובדים לעבודה על משימות אסטרטגיות יותר וערך מוסף.
דיוק
מדד זה מודד את תוצאות המודל בצורה שבה מודלי למידת מכונה יכולים לייצר דיוק בטווח המקובל שנקבע על ידי מקרי השימוש. הדיוק גם מחושב כמספר האמיתיים החיוביים חלקי סך כל החיזויים החיוביים, מה שמאפשר להעריך את יכולות המודל באופן אובייקטיבי.
אישיות בקנה מידה
זהו התהליך של שימוש בנתונים אמינים הקשורים ללקוחות, כגון היסטוריית הרכישות, פעולות באתר, ניתוח רגשי לגבי מוצרים ספציפיים ותגובות לסקרים. נתונים אלו מאפשרים לספק חוויות מותאמות אישית לכל לקוח על פי הדמוגרפיה והפרופיל הייחודי שלו.
נכונות ארגונית לבינה המלאכותית
בנוסף לאיכות הנתונים, ארגונים חייבים לשקול גורמים רבים אחרים – פנימיים וחיצוניים – בעת הערכת נכונותם להטמעת AI: ממשל תאגידי, היישרות תאימות, השקעה בענן, כישרון, מודלים חדשים של תפעול עסקי, ניהול סיכונים ומחויבות ההנהלה.
על הארגונים להתחיל בהגדרת חזון ה-AI שמתאים למטרותיהם ויעדיהם האסטרטגיים. תמיכה מצוות הנהלה בכירה היא קריטית, מכיוון שהפרשות AI דורשות השקעה משמעותית מראש. מנהל המערכות הראשי (CIO) חייב להציג בבירור את הדרך להשגת תשואת ההשקעה המקסימלית לכל הנהלה הבכירה – מבחן אמיתי של ה-CIO בהעלאת תפקיד ה-IT ממנגנון מאפשר לתפקיד אסטרטגי מוביל.
לאחר מכן, הארגון חייב ליישר את האנשים, התהליכים והטכנולוגיה. AI דורש כישורים חדשים והסמכות כמו מודלי למידה עמוקה ולמידת מכונה, מכיוון שארגונים השתלבו באופן מסורתי ב-AI בתהליכי עבודה אנושיים. עם זאת, GenAI מהפך את הדינמיקה, אך רוב נוהלי היישום והשימוש האחראי כוללים עדיין רכיב של ‘אנושי בלולאה’ כדי לשמור על תקני אתיקה וערכים.
היערכות ל-AI גם דורשת תהליכים עסקיים חדשים לממשל ובקרת איכות נתונים מוקפדת, המאפשרים למדעני הנתונים האחראים על אספקת מודלי AI חדשים לפתור בעיות עסקיות מורכבות באופן מיטבי.
ככל שמוצרי AI חדשים מתוכננים, מפותחים ומיוצרים לייצור, על הארגונים להישאר עירניים גם לגבי המדיניות הרגולטורית העדכנית ביותר בתעשיית ה-AI. פעולת AI האירופית קבעה נוהלי יישום נאותים לשימוש ב-AI – ותוצאות לאי-עמידה במדיניות אלו. כתוצאה מכך, ארגונים הקימו צוותי עבודה ייעודיים ליצור, להעריך ולעדכן מאמצים סביב רגולציות AI באופן שוטף.
עם הפיכת הארגונים למבוססי נתונים יותר ויותר, עליהם לפתח אסטרטגיות יסודיות להגן על נכסי הנתונים המאפשרים להם לספק תובנות איכותיות דרך פלטפורמות של אוטומציית תהליכי ניתוח. מכאן, הם יכולים לבחור בהיערכות את טכנולוגיות ה-AI והפלטפורמות החדשות שהכי הגיוניות עבורם.
הגדרת התיק העסקי של הפתרונות
לבסוף, לצורך השגת תשואה אמיתית על השקעה ב-AI, נדרש למכור את התועלת ללקוחות. כלומר, נכונות ל-AI דורשת תפיסה עסקית חדשה כאשר הטכנולוגיה מובילה לשינוי מרחיק לכת בארגונים בענפים שונים.
פיתוח מוצרי AI מוצלח דורש הבנה מעמיקה של מסלולי הלקוחות הספציפיים לענף ויישור פתרונות ה-AI עם יעדי העסק המרכזיים. מיקוד לקוח ממלא תפקיד מרכזי בפיתוח מודלים תפעוליים חדשים, כאשר טכנולוגיות מודרניות משמשות להגברת היעילות.
לדוגמה, לקוחות המחפשים הישגים קטנים ויציבים בבגרות AI יכולים להסתמך על נכסי התוכנה והתשתית הענן שלהם לפתח מוצרים ופתרונות חדשים בהדרגה. גישה זו שומרת על שביעות הרצון של העובדים גבוהה יותר ושומרת על מיקוד שלהם בהעברת ציפיות הלקוחות באופן רציף.
עם זאת, הליבה של הארגון צריכה להתמקד בקיצור זמן העמידה בשוק ושיפור ניהול תהליכים חדשים, כדי לקצר את מחזור החיים של פיתוח מוצרים ולהגביר את יעילות אספקת מוצרים חדשים.
