מהפיכת ה-AI כבשה בסערה את הדיונים בחדרי ההנהלה כמעט בכל ארגון ובכל ורטיקל עסקי. קשה למצוא חברה שלא דנה בהשלכות ובהזדמנויות שטכנולוגיות מבוססות AI/GenAI מייצרות עבורה, כשמה שמדהים במיוחד הוא קצב השינוי. אין כמעט יום שחולף שבו לא קורה משהו חדש בתחום, עם כלים חדשים ומדהימים שנדמה שלוקחים צעד קדימה את מה שניתן לעשות איתם בהיבט המקצועי, האישי ובכלל.
כשנשאלת השאלה: היכן ארגונים וחברות יכולים להפיק ערך מהטכנולוגיות הללו, וכיצד הן יכולות לתרום להצעת הערך שהן מציעות לעצמן וללקוחות, חשוב להתייחס בין היתר לנקודות הבאות:
הגדרה ברורה של המטרות העסקיות (Clear Business Objectives): כפי שאנחנו אומרים כל הזמן ללקוחות שלנו: הטכנולוגיה היא תמיד האמצעי ולא המטרה עצמה. כל ארגון חייב להגדיר לעצמו את המטרות העסקיות שהוא מנסה להשיג (במסגרת האסטרטגיה הכללית), ועל בסיס מטרות אלו לבחון אילו אמצעים (טכנולוגיים ואחרים) יכולים לשרת ולקדם אותה לקראת השגת מטרות אלו. במקרה של טכנולוגיות GenAI/AI מדובר באותה התפיסה בדיוק: ארגונים צריכים להגדיר לעצמם מטרות עסקיות ברורות ומוגדרות היטב, ורק אז לבחון כיצד AI יכול לסייע בהשגת המטרות.
דאטה איכותית, מטויבת ונגישה (Data Quality and Accessibility): חשוב לזכור שטכנולוגיות מבוססת AI חייבות להסתמך על דאטה איכותית, מטויבת ונגישה. לכן ארגונים חייבים לוודא שהדאטה שלהם מדויקת, מגוונת ורלוונטית מספיק במטרה לאפשר תשתית אופטימלית לתרגול ולימוד אלגוריתם ה-AI. מדובר בשלב בסיסי וקריטי לכל ארגון שרוצה לבנות יכולות, כלים וערך אמיתי. יותר מזה, החשיבות של איכות ונגישות הדאטה רלוונטית גם לצורכי ניהול, מעקב ובקרת הדאטה, הן בהיבט הפנים ארגוני, ולא פחות חשוב עבור דרישות רגולטוריות, סוגיה שנתייחס אליה בסעיפים הבאים.
דרישות רגולטוריות, אתיות וציות (Ethical and Regulatory Compliance): לצד ההזדמנויות הרבות ש-AI מייצרת, עלו בשנים האחרונות גם חששות רבים לגבי השפעתה על נושא הפרטיות ואבטחת המידע. בנוסף, יכולות הטכנולוגיה מאפשרות לייצר דברים שלא היו קיימים לפני: דיפ פייק תוך שימוש בקולות ופניהם של בני אדם, הפקת סרטוני ווידאו ותמונות שנראות אוטנטיות אך הן אינם כאלו ועד התחזות ברמת דיוק חסרת תקדים. כלים כמו ChatGPT ואחרים מבוססים על מידע עשיר כדי לספק את התוצרים הללו, וכשלא קיימת שקיפות לגבי האופן הספציפי שבו המידע מנוצל ולאן הוא יכול לזלוג, הדבר רק מגביר את החששות הגוברים.
לכן, אין זה מפתיע שאחד מהגורמים המשמעותיים ביותר שכל ארגון חייב להתייחס אליו בהיבט של שימוש ב-AI הוא: דרישות והנחיות רגולטוריות, ולצידן גם הפעלת שיקול דעת וקודים אתיים וערכיים בסיסיים, במיוחד במקומות שבהם הרגולציה עדיין לא הגדירה במדויק מה נדרש לבצע (מעבר לגבולות ה-GDPR). ארגונים חייבים להתייחס ל: שקיפות השימוש במידע, הוגנות ואחריות, אבטחת מידע.
יישומים ממוקדי לקוח (Human-Centric Design): עובדים, לקוחות, שותפים עסקיים ועוד, ארגונים נדרשים ליישם את הטכנולוגיות בצורה נגישה, פשוטה, ברורה ושקופה כדי לאפשר לקהי היעד להשתמש בהן בצורה האופטימלית ביותר, כך שהטכנולוגיות יעצימו בסופו של דבר את היכולות האנושיות (במקום להחליף או ליתר אותם). לצורך כך ישנה חשיבות רבה באימון מספק של צוותים פנים ארגוניים על הטכנולוגיה, וקבלת פידבק שוטף מצד לקוחות קצה במטרה לזהות את האזורים הדורשים חידודים, הבהרות והנגשה משופרת של הטכנולוגיה עבורם.
גמישות והתרחבות (Scalability and Flexibility): כשארגונים ניגשים ליישם טכנולוגיות AI, חשובה ההסתכלות ארוכת הטווח, בהיבט של התרחבות, התגברות ושכלול הטכנולוגיה לאורך הדרך. יותר מכך, ארגונים חייבים לקחת בחשבון שינויים והתאמה דינאמית גם לצרכים עסקיים הולכים וגדלים לאורך השנים, צרכים שהטכנולוגיה תהיה חייבת להכיל ולשרת. לכן, ארגונים נדרשים ליישם ארכיטקטורות גמישות אך יציבות, מחשוב ענן ומתודולוגיות פיתוח אג'יליות שיאפשרו את התמיכה הזו לצד טכנולוגיות מתפתחות (וחדשות) וכמובן תנאי שוק שמשתנים בהגדרה.
ניהול סיכונים (Risk Management and Security): בניית אסטרטגיית ניהול סיכונים שתואמת את היכולות החדשות ש-AI מציעה ומאפשרת היא קריטית עבור כל ארגון, במטרה להיערך ולהתמודד עם סיכונים ואיומים המתקשרים לטכנולוגיה. ארגונים נדרשים לאמץ וליישם כלים אבטחתיים במטרה להגן על המידע, ולמנוע זליגתו וניצולו למטרות שאינן עולות בקנה אחד עם תחום הפעילות, האחריות והמטרות העסקיות של הארגון.
לימוד מתמיד, העמקה, ניסוי וטעיה (Continuous Learning and Improvement): כמו בכל טכנולוגיה, גם כשמדובר ב-AI, ארגונים שבאמת מעוניינים להיות בחוד החנית הטכנולוגית ולמקסם את הערך העסקי שניתן להפיק על בסיס הטכנולוגיה, חייבים לאמץ גישה של לימוד שאינו מסתיים לעולם. כפי שהטכנולוגיה משתנה, מתרחבת ומשתדרגת בכל יום שחולף, כך ארגונים חייבים לבנות יכולות לימוד, ניסוי והפנה של הטכנולוגיה, בראיה ההוליסטית והגמישה ביותר שניתן. חשוב לזכור ש-AI אינה נחלתה של מחלקת/אגף מערכות המידע, אלא כלי שיכול לייצר ערך ברחבי הארגון, מרמת העובד הבודד דרך צוותים ומחלקות ועד רמת הארגון כולו.
לסיכום: אנו נמצאים בעידן ייחודי ויוצא דופן, המתאפיין בשינוי דרמטי ביכולות ובעיקר בהזדמנויות שטכנולוגיות יכולות לייצר עבורנו בני האדם. כמו כל טכנולוגיה חדשה, לצד ההזדמנויות ישנם סיכונים ואיומים וחשוב שכל ארגון יתייחס לשניהם בבואו לשלב טכנולוגיה חדשה בתוכו. כדי לשמור על רמת עדכנות ורלוונטיות, חשוב שארגונים יבנו קשרים עם ונדורים טכנולוגיים, גורמים מקצועיים, חברות סטארטאפ וכל גורם שפועל ביום יום סביב ועם טכנולוגיות AI כדי להיות מיושרים עם הקו האחרון של הקדמה הטכנולוגית.
אז, אם גם אתם שומעים מכל עבר שה-AI וה-GenAI הם המפתח לחדשנות והצלחה עסקית, אך תוהים כיצד הטכנולוגיות הללו יכולות להתאים ולתרום בפועל לארגון שלכם? רוצים לדעת היכן להתחיל?
האם להטמיע את ה-AI בתהליכים פנימיים או במוצרים ושירותים חיצוניים?
ארגונים רבים מתחילים בניסויים עם טכנולוגיות AI, אך ללא אסטרטגיה ברורה ומקיפה, הפוטנציאל המלא יתקשה להתממש.
אנו בשטראוס זיהינו את הפער הזה, שקיים בארגונים רבים ומגוונים. לכן ריכזנו תהליך מובנה שיעזור לכם לנווט במים הלא נודעים הללו. אנו מציעים לכם צוות מומחים מקצועי, ותיק ומנוסה המשלב ניסיון מעשי בארכיטקטורה ו-GenAI עם הבנה עסקית רחבה, כדי להבטיח שהארגון שלכם מוכן וממוקד לשינויים הצפויים.
יחד אתכם, נגדיר חזון עסקי ברור, נזקק את הערך העסקי שתרצו להשיג, נגדיר וננהל את סיכונים בצורה מיטבית ונוביל את תהליך היישום הטכנולוגי בצורה יעילה ומסודרת.
