מחזון למציאות: הנתיב המעשי להפיכת AI למנוע הצמיחה של הארגון שלך

מהפכת ה-AI נוגעת בכל אחד מאיתנו

כמו בכניסה לכל סביבת עבודה עם יכולות שלא היו בעבר, גם במקרה של החשיפה שלנו ליכולות של טכנולוגיות ה- AI השאלה הגדולה שכל הארגונים שואלים, איך הכניסה ל- AI תשפר את העסקים שלנו ותפתור בעיות קיימות ולא פחות חשוב מה אנחנו צריכים לעשות מחר בבוקר.

ישנן מספר חלופות בתהליך קבלת החלטות. רבים, שכן זו הדרך הקלה, עשו סדנה להנהלה במהלכה נחשפו ה C level ליכולות הטכנולוגיה. סדנה זו מתחילה, בד"כ במשפט פתיחה "תארו לכם שמחר בבוקר ליד נציג השרות שלכם ישב סוכן וירטואלי, הוא ינתח את השיחה, בזמן אמת, עם הלקוח ויקפיץ לו המלצות, בהתאם לאופי הלקוח ולהכרות של החברה עם הלקוח, על בסיס נתונים פרסונלים שנאספו בעבר ויכוון את השיחה למקום שהלקוח ירגיש שהסוכן מכיר אותו ויודע איך ליצור הזדמנות עסקית או להרגיע אותו וכך להשאירו לקוח נאמן" וממשיכה בהסבר על הטכנולוגיה, היכולות, Use cases מהעולם העסקי של החברה ועוד. כשהקהל הבין היכן AI יכול לסייע לו, ולא לפני כן, נשאלת השאלה, איך. איך מטמיעים את הטכנולוגיה, השינוי הארגוני, החשיבה היצירתית ומחוץ לקופסה, את ההבנה, שעוד משהו (הסוכן הוירטואלי) יכול לשבת לידי ולסייע לי ביום יום שלי כדי לשפר את הביצועים העסקיים.

אני יועצת טכנולוגית שמוקסמת מיכולות ה- AI ומאמינה בשינויים וביכולות העסקיות שכל ארגון יכול להביא לעצמו באמצעות הטמעת הטכנולוגיה והתרבות החדשה למקום העבודה. אציין כי הטכנולוגיה מתקדמת בקצב מהיר ומציעה פתרונות בכל תחום שרק תעלו על דעתכם – החל מפיננסים, מבריאות דרך שרשרת אספקה, סביבות תכנון הייצור, פרסום דיגיטלי ועד סיוע אישי בתכנון טיולים, יצירת מתכונים, תמונות, וידאו ומוזיקה בקלות ומה לא?
פלטפורמות AI מאפשרות לארגונים אוטומציה מתקדמת, ניתוחים מבוססי נתונים אשר מהווים בסיס איתן להחלטות העסקיות.
ארגונים שיאמצו את ה-AI באופן מחושב יזכו ליתרון תחרותי משמעותי, בעוד אלו שיבחרו לדחות או להימנע מהטמעתו ימצאו את עצמם נשארים מאחור, כאילו הם דבקים במפה ישנה בזמן שהמתחרים עוברים לניווט מבוסס ב- GPS.

חשיבות בניית אסטרטגיית AI לעומת הטמעות נקודתיות 

ישנן מספר דרכים לאמץ את היכולות המצוינות וכל ארגון צריך להתאים לעצמו את הדרך, על פי נסיונו בהטמעת יכולות חדשות בעבר, כדי שההטמעה תצלח. אנחנו ב- EY,  מאמינים שיש ערך מוסף גדול בבנית אסטרטגיית AI ולא גישה נקודתית, הטמעת Use case אחד ואח"כ נראה. ההסבר הוא פשוט, המהפיכה הזאת, כמו מהפיכת האינטרנט, לא יכולה לעבור לידנו אלא היא תהיה חלק מאתנו כך שאם נבצע בחינה אסטרטגית נדע איך להפיק מקסימום ערך בזמן קצר ובהשקעה נכונה, שתשרת אותנו בהמשך ותהיה נגזרת או חלק מהאסטרטגיה העסקית שלנו (כלים שנרכוש, הקמת תשתית נתונים ארגונית אמינה, הצפת Use cases רבים ועוד).

על אסטרטגיית ה- AI להיגזר מהיעדים העסקיים ולהתמקד באזורים שבהם הטכנולוגיה יכולה לייצר ערך מוסף משמעותי, בין אם זה שיפור חוויית הלקוח, ייעול תהליכים פנימיים, או פתיחת אפיקי הכנסות חדשים ויצירת יתרון תחרותי.

שלבי יישום האסטרטגיה

יישום אסטרטגיית AI חייב להיות מתוכנן בשלבים. השלב הראשון הוא מיפוי הצרכים והיעדים העסקיים שאמורים להיות זמינים למגבשי אסטרטגית ה- AI. לכן, חשוב שהמעורבים בתהליך אינם רק אנשי הטכנולוגיה בארגון אלא בעיקר המנהלים העסקיים שמובילים את הארגון לצמיחה, התייעלות ושאר יעדיו העסקיים. בשלב השני נחליט להיכן אנחנו רוצים להגיע, למה עלינו להשקיע בכל הרובדים שחסרים לנו כיום (בחינת איכות / זמינות/ אמת אחת של הנתונים שלנו (ללא נתונים איכותיים הסיכוי להצליח ביישום AI נמוך מאד). רק לאחר השלב של הלמה והפערים הקיימים בין המצב המצוי למצב הרצוי נכון יהיה להתמקד באיך. בשלב השלישי נבחר את טכנולוגיות וכלי ה-AI  המתאימים ונראה כיצד הם משתלבים  במערכות הארגוניות הקיימות. לדוגמה, יש היום פלטפורמות רבות שהטמיעו תשתיות AI ולא כולם מודעים לזה (SAP בגירסה החדשה, אורקל, click view, sales force, אמזון גוגל ועוד). השלב הבא הוא החלטה היכן ישב מרכז המצוינות של ה- AI (יש טיעונים טובים שצריך להקימו ביחידות העסקיות ויש ביחידה הטכנולוגית). לאחר החלטה זאת, הכשרת הצוותים לשימוש יעיל בטכנולוגיה החדשה יש לצאת לדרך בפרויקט ראשון אבל, עם חשיבה על הפרויקטים הבאים. לבסוף, לא פחות חשוב, בכל מהלך היישום (שיקח זמן רב שכן אנחנו לא מכירים את הצרכים העסקיים ב day 1), יש לבצע מעקב קבוע אחרי הערך העסקי שמפיקים מהיישום, ללמוד, להסיק מסקנות ולרוץ ליישום הבא. כפי שנראה בהמשך, המערכת היא מערכת לומדת וגם אנחנו ולכן יש להקפיד על שיפור והתאמות שיצופו במהלך הדרך בהתאם לצרכים המשתנים.

טכניקות לבחינת כלי AI והטמעת מודלי AI ו-LLM

כאשר ארגון רוצה לבחור בכלי ה- AI המתאים לו ביותר, במיוחד כאשר מדובר בהטמעה ראשונה של AI, יש חשיבות רבה לביצוע בדיקות יסודיות כמו Proof of Concept (POC).
הבדיקות מאפשרות להעריך את התועלת והיישומיות של הכלים בצורה ממוקדת, תוך הקטנת סיכונים.
חשוב לציין שבהטמעת מודלי AI ו-LLM (מודלי שפה גדולים ולמידת מכונה שבפועל לומדת את ההתנהגות של נתונים + משתמשי המערכת), עלות ההקמה הראשונית, אפילו עבור Use Case בודד, היא גבוהה יחסית, כתוצאה מהצורך בהקמת תשתית ראשונית, בחינת וטיוב הנתונים הקיימים באופן מעמיק, בהגדרה מדויקת של השאלות והאתגרים ולבסוף בכתיבת המודל ובהערכת ביצועיו באמצעות תהליכי אבליואציה.
עם זאת, במידה והקמת המודל הראשונית נעשית באופן מקצועי, לאחר הקמה ראשונית זו – הוספת Use cases נוספים נעשית בעלות נמוכה יחסית בהרבה, כיוון שניתן לבצע התאמות באופן פשוט  יחסית למודל הקיים.

הגדרת KPIs

אי אפשר להדגיש מספיק את חשיבות הגדרת ה- KPIs בכל פרויקט, אבל בהטמעת טכנולוגיה חדשה וטרנספורמטיבית כמו ה- AI יש לכך חשיבות עליונה, שכן כפי שהמערכת היא מערכת לומדת, גם אנחנו לומדים.

בין המדדים המרכזיים שחשוב לעקוב אחריהם נכללים:

• כמות המשתמשים בטכנולוגיות AI בארגון, שמסמלת את רמת האימוץ וההטמעה בקרב הצוותים.
• חיסכון בזמן עבודה שנוצר כתוצאה מהאוטומציה והשיפור בתהליכים, המאפשר למשתמשים להתמקד במשימות מורכבות יותר.
• מדידת עלות-תועלת של ההטמעות שמבוססת על השוואה בין עלות ההשקעה בפיתוח והטמעת ה-AI לבין התועלת הכלכלית המתקבלת.
• זיהוי שיפורים בפרודוקטיביות , המודדים את התרומה הכוללת של AI לשיפור ביצועי הארגון.

KPIs אלו מאפשרים לארגון למדוד את ההשפעה של AI בצורה כמותית ומדויקת, ומסייעים לבחון את הצלחת ההטמעה באופן מתמשך.

הקמת מרכז COE בתחום ה-AI  – מה הקשר?

הקמת מרכז מצוינות בתחום ה- AI מהווה צעד אסטרטגי חשוב לא רק לליווי הטמעה מוצלחת של AI בארגון אלא גם להנעת תהליכי חדשנות מתמשכים בתחום.
מרכז זה לא רק מאחד את המומחיות הטכנולוגית בתחום, אלא גם מספק מסגרת לפיתוח פתרונות  AI  חדשניים באמצעות: הובלת פעילויות כמו יצירת ארכיטקטורות מודלים מותאמות אישית,  בניית פלטפורמות AI סקלאביליות שמבוססות על תשתיות ענן מתקדמות, ושילוב טכניקות Deep Learning ו– ML Ops  כדי לייעל את מחזור החיים של המודלים. וכן הובלה לשילוב טכנולוגיות חדשניות כמו מודלי LLM מותאמים אישית.
ה – COE מאפשר לארגון לתעדף וליישם פתרונות AI  מורכבים בזריזות, תוך התאמה דינמית לצרכים העסקיים המשתנים, ולקדם פרויקטי חדשנות לאורך זמן, כשהוא תמיד נמצא בחזית ההתפתחויות הטכנולוגיות.

לסיכום

בעידן שבו AI מחליף דרכי פעולה מסורתיות, ארגונים שלא יטמיעו אותו יתקשו להדביק את הפער. בניית אסטרטגיית AI לא רק מבטיחה יתרון תחרותי, אלא גם מאפשרת לארגון לעמוד בקצב השינויים המהיר של הטכנולוגיה והעסקים, תוך מיצוי מקסימלי של הפוטנציאל הטמון בכלי ה-AI.