קבלת החלטות ותהליכי קבלת החלטות עבור בינה מלאכותית בחברות: מדחף אסטרטגי ליישום מעשי

יותר מסתם כלי: למה בחירה בבינה מלאכותית תשנה את כל העסק שלך

ההייפ סביב בינה מלאכותית נותר בלתי נשבר, ומנטליות של בהלה לזהב שוררת בחדרי הישיבות של חברות גרמניות. רבים רואים בהכנסת הבינה המלאכותית החלטה מהירה ותפעולית - עוד כלי תוכנה המבטיח יעילות. אבל הנחה זו היא טעות יקרה והסיבה העיקרית לכך ש-80 אחוזים מדהימים מכל פרויקטי הבינה המלאכותית נכשלים. המציאות היא: ההחלטה לשלב אסטרטגית בינה מלאכותית בחברה אינה ספרינט, אלא מרתון שלוקח שישה עד תשעה חודשים עוד לפני ששורת הקוד הראשונה נכתבת.

הסיבה למורכבות זו אינה טמונה בטכנולוגיה, אלא בתהליך. בניגוד לתוכנה קונבנציונלית, בינה מלאכותית דורשת ארגון מחדש יסודי של האסטרטגיה התאגידית, מבני הממשל והערכת הסיכונים. מאז פריצת הדרך של ChatGPT וכניסתו לתוקף של חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי, ניסויים בלתי מחייבים אינם עוד אופציה. כל יוזמה בתחום הבינה המלאכותית כיום חייבת להיות משובצת במסגרת משפטית, אתית ופיננסית קפדנית.

מאמר זה הוא המדריך שלכם בתהליך תובעני אך מכריע זה. הוא מפרק את המסלול המורכב משיקולים אסטרטגיים ראשוניים ועד להחלטה מוכנה ליישום לשבעה שלבים קונקרטיים ומובנים. באמצעות דוגמאות מעשיות, ניתוחי עלויות והמכשולים הנפוצים ביותר, תלמדו מדוע העבודה האמיתית מתחילה הרבה לפני היישום הטכני וכיצד לסלול את הדרך לטרנספורמציה מוצלחת של בינה מלאכותית - עם ראיית הנולד אסטרטגית ולא אקטיביזם עיוור.

דילמה אסטרטגית: מדוע החלטות בנוגע לבינה מלאכותית לוקחות יותר זמן ממה שחברות מאמינות

ההחלטה להכניס בינה מלאכותית לחברה נתפסת לעתים קרובות כבחירה תפעולית מהירה. המציאות מורכבת הרבה יותר. תהליך קבלת החלטות בנוגע ליישום בינה מלאכותית אינו רגע בודד, אלא רצף מקונן של הערכות אסטרטגיות, תפעוליות, ארגוניות וטכניות, שלוקח בין שישה לתשעה חודשים לפני ששלב היישום הראשון מתחיל. בעוד שחברות בתחומי טכנולוגיה אחרים יכולות לעבוד עם מטריצות החלטה מבוססות, קבלת החלטות בתחום הבינה המלאכותית שונה באופן מהותי: היא דורשת לא רק הערכה של פרמטרים טכניים, אלא גם פרשנות מחדש של מבני ממשל, אסטרטגיות ניהול שינויים והערכת סיכונים, שלעתים קרובות עדיין לא ממוסדות בצורה זו בתוך ארגונים.

הטרגדיה עבור חברות רבות טמונה בהערכת חסר של משמעות ההחלטה הזו. בינה מלאכותית משווים לעתים קרובות עם יישומי תוכנה אחרים בדיונים ניהוליים, למרות שמורכבותה גדולה פי כמה. זה מוביל לפרויקטים חסרי מימון, הערכות זמן אופטימיות, ובסופו של דבר, לכשלונות הידועים לשמצה שתועדו בספרות: מחקרים עדכניים מצביעים על כך ש-80 אחוז מכל פרויקטי הבינה המלאכותית נכשלים. חלק גדול מהכשלים הללו אינם טכניים, אלא פרוצדורליים באופיים. הם נובעים מכך שתהליך קבלת ההחלטות לא היה מובנה בצורה קפדנית מספיק.

ההתפתחות ההיסטורית: מאוטופיה לממשל פרגמטי

כדי להבין את תהליך קבלת ההחלטות של ימינו, יש צורך לבחון את ההתפתחויות שהובילו אליו. הגל הראשון של אימוץ בינה מלאכותית בחברות התאפיין באופוריה ובאופטימיות טכנולוגית. בשנות ה-2010, בינה מלאכותית נחקרה בעיקר על ידי חברות טכנולוגיה גדולות וסטארט-אפים בעלי הון גבוה. חברות מסורתיות היו בתחילה סקפטיות, ומאוחר יותר היססו. ההחלטות באותה תקופה היו פשוטות: יועצים חיצוניים הובאו, מודלים אקדמיים נבדקו, ואם משהו לא עבד, הפרויקט ננטש בשקט.

תקופה זו של פיתוח בלתי מחויב הסתיימה בפתאומיות עם פרסום ChatGPT בנובמבר 2022. לפתע, בינה מלאכותית כבר לא הייתה מופשטת ומדעית, אלא מוחשית ונפוצה בכל מקום. דבר זה הוביל לעלייה מסיבית בהבעות עניין מצד דירקטוריונים של חברות. הגל השני שאנו חווים כעת מאופיין בלחץ רגולטורי, לחץ תחרותי ובהכרה בכך שבינה מלאכותית היא בעלת חשיבות אסטרטגית. חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי, שנכנס לתוקף באוגוסט 2025, כמו גם מסגרות רגולטוריות דומות במדינות אחרות, בנו באופן מהותי את תהליך קבלת ההחלטות. חברות אינן יכולות עוד להתנסות ללא מחויבות; כל יוזמה בתחום הבינה המלאכותית חייבת להיות משובצת במסגרת משפטית ואתית.

המימד השלישי של התפתחות זו הוא מקצועיות. גרטנר מדווחת כי 75 אחוז מהחברות ישתמשו בבינה מלאכותית עד סוף 2025. זהו אימוץ המוני. עם אימוץ נרחב זה, כמובן, מגיעים סטנדרטים, שיטות עבודה מומלצות ומסגרות ממשל שהיו מיותרות בעבר. חברות המיישמות בינה מלאכותית כיום יכולות להסתמך על גוף ידע וניסיון מבוסס, מה שהופך את קבלת ההחלטות למובנית יותר אך גם מורכבת יותר. תהליך קבלת ההחלטות אינו מהיר יותר כיום, אלא יסודי יותר ומתועד טוב יותר. זוהי ההתפתחות המרכזית המגדירה את תהליך קבלת ההחלטות המודרני בתחום הבינה המלאכותית.

המכניקה המרכזית של תהליך קבלת ההחלטות

תהליך קבלת ההחלטות בתחום הבינה המלאכותית בחברות אינו עוקב אחר תוכנית אוניברסלית, אלא אחר דפוסים מבוססים שצצים בארגונים בוגרים יותר. עם זאת, ניתן לחלק תהליכים אלה לשלבים קונקרטיים, שלכל אחד מהם קריטריונים, בעלי עניין ונקודות קריטיות משלו.

השלב הראשון הוא שלב ההערכה או ההערכה האסטרטגית, הנמשך בין שבועיים לארבעה שבועות.

בשלב זה, השאלה הראשונה שיש לענות עליה היא: היכן החברה שלנו עומדת מבחינת בינה מלאכותית? הדבר נעשה באמצעות ניתוח בגרות מובנה של בינה מלאכותית, שבו מנהלים ממחלקות שונות - החל מ-IT ופיננסים ועד פיתוח עסקי - מתראיינים. המטרה היא ללכוד לא רק את המוכנות הטכנית אלא גם את בגרות הארגון. חברות שמתחרדות בשלב זה ורוצות לעבור במהירות לשלב הבא עושות טעות מהותית. שלב ההערכה הוא הבסיס עליו מבוססות כל ההחלטות הבאות.

השלב השני הוא פיתוח אסטרטגיה ומטרות, שנמשך ארבעה עד שמונה שבועות.

כאן החברה מגדירה מהי בינה מלאכותית (AI) עבור העסק שלה. זו אינה שאלה טכנית בעיקרה, אלא שאלה עסקית. דוגמאות לשאלות כוללות: האם בינה מלאכותית צריכה לאפשר בעיקר שיפורי יעילות או ליצור מודלים עסקיים חדשים? האם יש לשלב אותה בתהליכים קיימים או להקים מחלקות נפרדות? אילו תעשיות או תחומים פונקציונליים הם בעלי הפוטנציאל הגבוה ביותר? הבהרה אסטרטגית זו דורשת דיונים אינטנסיביים ברמת הדירקטוריון. חברות רבות מזלזלות בזמן שלוקח שלב זה משום שהן פוטרות אותו כרטוריקה גרידא. זה לא כך. בהירות לגבי חזון החברה בנוגע לבינה מלאכותית קובעת את כל ההחלטות הבאות. חברות ללא אסטרטגיה ברורה מגיעות בסופו של דבר לפרויקטים של בינה מלאכותית חסרי ערך עסקי מוחשי.

השלב השלישי הוא זיהוי ותעדוף של מקרי שימוש, שנמשך שישה עד שנים עשר שבועות.

זוהי הגרסה המבצעית של השלב האסטרטגי. כאן מזוהים מקרי שימוש קונקרטיים, המכוונים לתוצאות עסקיות. החברה אוספת רעיונות ממחלקות שונות: כיצד בינה מלאכותית יכולה לעזור לך באופן ספציפי? אוסף זה אינו מובנה במכוון. לאחר מכן מתבצעת קביעת עדיפויות שיטתית, המבוססת על מטריצת הערכה אשר מתחשבת בגורמים כמו פוטנציאל עסקי, היתכנות טכנית, בגרות נתונים ופוטנציאל סיכון. תהליך קביעת העדיפויות הוא הנקודה הקריטית ביותר בשלב זה, מכיוון שהוא מפגיש מחלקות עסקיות אופטימיות ומחלקות טכניות ריאליות. ניהול מתחים אלה והגעה לקביעת עדיפויות מבוססת היטב הם מיומנות ניהולית, לא טכנית. חברות שבוחרות את עשרת מקרי השימוש המובילים שלהן באמצעות הצבעה פשוטה יבזבזו מאוחר יותר זמן על פרויקטים לא רווחיים.

השלב הרביעי הוא הערכת הסיכונים והתאימות, הנמשכת ארבעה עד שמונה שבועות.

זהו שלב שכמעט ולא התייחסו אליו בגל הראשון של אימוץ הבינה המלאכותית (לפני 2023) אך כעת הוא קריטי. שלב זה מעריך: אילו דרישות רגולטוריות משפיעות על יישומי הבינה המלאכותית המתוכננים? אילו נתונים נדרשים ומהי קבילותם המשפטית? אילו שאלות אתיות עולות? אילו סיכוני אחריות ותאימות עולים? באופן אידיאלי, שלב זה ינוהל על ידי צוות הכולל עורכי דין, מומחי ציות, קציני הגנת מידע ומומחים טכניים. זה לא אופציונלי. חברות שמדלגות על שלב זה או מבצעות אותו בצורה שטחית ייצרו לעצמן בעיות אדירות בהמשך.

השלב החמישי הוא תכנון פיננסי ופיתוח תוכנית עסקית, הנמשכים ארבעה עד שישה שבועות.

כאן, נאספים נתוני השקעה קונקרטיים. עלויות הטמעת בינה מלאכותית משתנות באופן דרמטי בהתאם להיקף הפרויקט. פתרונות בינה מלאכותית בשירות עצמי יכולים להתחיל ב-4,000 עד 25,000 אירו לחודש. פיתוחים מותאמים אישית נעים בין 15,000 ל-32,000 אירו לאב טיפוס ויכולים להגיע ל-50,000 עד 100,000 אירו ומעלה. עלויות תשתית, שיכולות לנוע בין 500 ל-15,000 אירו לחודש בהתאם לפתרון הענן, הן גורם נוסף. בנוסף, ישנן העלויות הנסתרות: הכשרת עובדים (300 עד 4,000 אירו לאדם), ניהול שינויים, הכנת נתונים (שיכולה להוות 60 עד 80 אחוז מתקציב הפרויקט) ואופטימיזציה מתמשכת. פרויקטים ארגוניים של בינה מלאכותית בחברות בינוניות עד גדולות יכולים להתחיל בתקציב של 250,000 אירו. פיתוח מקרה עסקי הוא קריטי כאן. חברות חייבות לא רק להדגים את ההשקעות אלא גם את התשואות הצפויות. החזר השקעה שמרני עבור הטמעת בינה מלאכותית הוא 214 אחוזים על פני חמש שנים; הערכות אופטימיות יכולות להגיע עד 761 אחוזים. טווח זה מדגיש את הצורך בהנחות ריאליות.

השלב השישי הוא הכנה ארגונית ומבנה הממשל, הנמשך ארבעה עד שמונה שבועות.

זהו שלב שלעתים קרובות מתנהל במקביל לאחרים, אך ראוי למעמד נפרד משלו. כאן מוגדרות השאלות הבאות: מי מקבל החלטות לגבי פרויקטים של בינה מלאכותית? איזה מבנה ממשל נדרש? האם יש צורך במנהל בינה מלאכותית ראשי? כיצד תשולב בינה מלאכותית בהיררכיות קבלת החלטות קיימות? חברות גדולות עם דרישות ממשל מורכבות יותר מקימות מועצת ממשל של בינה מלאכותית המורכבת מנציגים מיחידות עסקיות, IT, ציות, משאבי אנוש ופיננסים. חברות קטנות יותר יכולות לטפל בכך בצורה פחות פורמלית, אך עדיין צריכות לקבוע קווי אחריות ברורים. שלב זה קריטי משום שהוא מעניק ליוזמת הבינה המלאכותית לגיטימציה ומבנה. חברות ללא ממשל ברור נכשלות מאוחר יותר עקב יוזמות מתחרות או חוסר אחריות בקבלת החלטות.

השלב השביעי הוא גיוס בעלי עניין והכנה לניהול שינוי, שנמשך ארבעה עד עשרה שבועות.

שלב זה צופה התנגדות ומכין את הארגון אליה. תהליך ניהול השינויים הקלאסי עבור בינה מלאכותית עוקב אחר מבנה מוכח: בחודשיים-שלושה הראשונים, מועלית המודעות. העובדים מקבלים הודעה על כך שהבינה המלאכותית מגיעה, לא כאיום על מקום עבודתם, אלא ככלי להעצמתם. בשלושת עד ששת החודשים הבאים, מטופחת רוח של ניסויים. מוצגים ניצחונות מהירים. קבוצות פיילוט מתנדבים נוצרות. ששת עד שנים עשר החודשים הבאים מוקדשים להרחבה. שיטות עבודה מומלצות מתועדות, וההכשרה ממוסדת. מעורבות בעלי עניין היא קריטית: 78 אחוז מהמנהלים רואים בהחלטות הנתמכות על ידי בינה מלאכותית יתרון אסטרטגי, אך זה אינו אוטומטי. יש לרכוש שכנוע זה. חברות שמדלגות על שלב זה לא רק יוצרות התנגדות ליישום, אלא גם בעיות תרבותיות ארוכות טווח.

רק לאחר שבעת השלבים הללו, שנמשכים יחד בין שישה לתשעה חודשים, החברה במצב שבו היא יכולה להשיק פרויקטים פיילוטיים קונקרטיים. זוהי נקודה קריטית שרבים מקבלי ההחלטות מבינים לא נכון. הם חושבים שההחלטה ליישם בינה מלאכותית היא נקודת ההתחלה לעבודה מעשית. למעשה, ההחלטה עצמה היא תהליך של שישה עד תשעה חודשים, ורק לאחר מכן מתחיל היישום.

המומחיות שלנו באיחוד האירופי ובגרמניה בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק - תמונה: Xpert.Digital

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:

• פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
• אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
• מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
• מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה

הסטטוס קוו: קבלת החלטות כמציאות תאגידית

המצב הנוכחי של קבלת החלטות בתחום הבינה המלאכותית מציג תמונה בולטת. מצד אחד, קיימת דחיפות רגולטורית. עם הפיכת חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי למסגרת מחייבת, חברות אירופאיות חייבות לשלב את השימוש שלהן בבינה מלאכותית במערכת ממשל מתועדת. זה הופך את קבלת ההחלטות לצורך תאימות, לא רק לאופציה אסטרטגית. 77 אחוז מהארגונים כבר מיישמים באופן פעיל תוכניות ממשל בתחום הבינה המלאכותית. זה לא אופציונלי, אלא מיינסטרים. אימוץ נרחב זה אומר שחברות יכולות להסתמך על דפוסים מבוססים. שוק כלי וייעוץ לממשל בתחום הבינה המלאכותית גדל ב-36.7 אחוזים מדי שנה ויגיע להיקף של 29.6 מיליארד דולר עד 2033. משמעות הדבר היא שקבלת החלטות מקצועית יותר כיום מאי פעם.

מצד שני, ההחלטות הן אמיתיות יותר ומונעות על ידי בעלי עניין מבעבר. 47 אחוז מהארגונים מציינים את ניהול הבינה המלאכותית כעדיפות אסטרטגית. משמעות הדבר היא שהחלטות אינן מתקבלות במחלקות ה-IT, אלא ברמת הדירקטוריון. זה מגביר את הקפדנות של התהליך מכיוון שלדירקטוריונים יש בדרך כלל תהליכי קבלת החלטות פורמליים יותר מאשר למנהלי IT. אמנם זה בדרך כלל חיובי, אך זה גם מוביל לעיכובים משמעותיים ביישום.

המציאות המעשית חושפת גם נוף מקוטע. חברות שמצליחות לקדם אימוץ בינה מלאכותית פועלות לפי מודל מובנה בן ארבעה שלבים: חקירה (חודשיים-שלושה), סטנדרטיזציה (חודשיים-ארבעה), אינטגרציה (שישה עד שנים עשר חודשים), ולבסוף, טרנספורמציה. שלבים אלה אינם אופציונליים או מהירים להשלמה, אלא אבני דרך מהותיות. חברות שמדלגות או דוחסות שלבים אלה באופן שיטתי נכשלות.

היבט נוסף של הסטטוס קוו הוא מציאות העלויות. הוצאות תאימות עבור פרויקטים של פריסת בינה מלאכותית עומדות בממוצע על 344,000 אירו, בעוד שעלויות המחקר והפיתוח עומדות על כ-150,000 אירו. זהו גידול של 229% בעלויות הממשל בהשוואה לפיתוח. זה מסביר מדוע קבלת החלטות אורכת כל כך הרבה זמן: ההחלטה עצמה הפכה יקרה.

מהפרקטיקה: שני מקרי בוחן של קבלת החלטות אמיתיות

מחקר המקרה הראשון עוסק בחברת מסחר אלקטרוני בינונית שבסיסה בברלין, המעסיקה כ-500 עובדים.

החברה הכירה בכך שתהליכי הלוגיסטיקה שלה זקוקים לאופטימיזציה. הגישה המסורתית הייתה ליישם תוכנה חדשה. במקום זאת, תוכננה יוזמה של בינה מלאכותית. תהליך קבלת ההחלטות ארך שמונה חודשים. בשלב ההערכה, מופו תהליכי הלוגיסטיקה הקיימים, הוערכה איכות הנתונים ומערכות ה-IT הקיימות הוערכו. התברר שאיכות הנתונים הייתה גרועה משמעותית מהצפוי. בשלב האסטרטגיה, הוגדר כי יש להשתמש בבינה מלאכותית בעיקר לאופטימיזציה של תכנון מסלולי משלוח. בשלב מקרי השימוש, זוהו שבעה עשר מקרי שימוש וקיבלו סדר עדיפויות לארבעה: אופטימיזציה של מסלולים, חיזוי מלאי, אוטומציה של שירות לקוחות וגילוי הונאות. בשלב הערכת הסיכונים, נקבע כי רוב מקרי השימוש אינם בעייתיים מבחינה רגולטורית, אך הטיפול בנתוני לקוחות לצורך גילוי הונאות היה צריך להיות מתועד בהתאם לתקנת ה-GDPR. בשלב הפיננסי, הוגדר תקציב ראשוני של 150,000 אירו לשנים עשר חודשים. הוקם צוות משימה ייעודי לבינה מלאכותית. לאחר שמונה חודשים, הושק פרויקט הפיילוט לאופטימיזציה של מסלולים. לאחר שישה חודשי עבודת פיילוט (סה"כ 14 חודשים לאחר ההחלטה הראשונית), התוצאות היו מדידות: הפחתה ממוצעת של 18 אחוזים בזמני האספקה ​​והפחתה של 12 אחוזים בעלויות הלוגיסטיקה. הצלחות אלו הובילו להרחבת הפרויקט למקרי שימוש אחרים.

מקרה המחקר השני עוסק בחברת אחזקות רב לאומית, RSBG SE, עם למעלה מ-80 חברות בנות.

ההחלטה ליישם בינה מלאכותית ברחבי החברה ארכה תשעה חודשים. הבדל קריטי בהשוואה לארגונים קטנים יותר היה הצורך ליצור עקביות בתוך מבנה מבוזר מאוד. שלב ההערכה העריך את בגרות הבינה המלאכותית של כל חברת בת בנפרד. התברר כי רמות הבשלות השתנו באופן משמעותי. בעוד שחלק מהחברות כבר התנסו בבינה מלאכותית, אחרות היו חסרות ניסיון לחלוטין. בשלב האסטרטגיה הוחלט כי יש להשתמש בעיקר בבינה מלאכותית כדי להגביר את היעילות בתהליכים אדמיניסטרטיביים - יישום בעל רלוונטיות חוצת תפקידים. מקרי שימוש נאספו באופן מבוזר עם תיאום מרכזי. שמונים רעיונות יישום בודדים הוגשו. אלה סווגו לניצחונות מהירים (ניתנים לפתרון תוך חודש עד שלושה חודשים) ופרויקטים אסטרטגיים (שישה עד שנים עשר חודשים). בשלב הסיכון, האתגר המרכזי היה שדרישות התאימות היו שונות בין מדינות. פותחה מסגרת ממשל מינימליסטית, תוך שימוש בדרישות האיחוד האירופי כבסיס. נבחרה פלטפורמת בינה מלאכותית מרכזית. לאחר תשעה חודשים של קבלת החלטות, החל תהליך ההרחבה. תוך שלושה חודשים, 60 אחוז מהחברות היו פעילות בפלטפורמה. זוהו למעלה מ-80 מקרי שימוש והחלו עבודות על יישומם. תוך שנה, בינה מלאכותית חסכה למעלה מ-400 שעות בחודש. זוהי דוגמה לקבלת החלטות מוצלחת בקנה מידה מדורגת.

הבעיות והמחלוקות: היכן שהחלטות נכשלות

הפגם המרכזי בקבלת החלטות בתחום הבינה המלאכותית הוא מטרות לא ברורות. חברות רבות מחליטות ליישם בינה מלאכותית מבלי להגדיר בבירור מה הן רוצות להשיג. הן מאמצות בינה מלאכותית כי היא טרנדית, לא כי היא פותרת בעיות עסקיות. זה מוביל לפרויקטים ללא יתרונות מוחשיים. ראיות אמפיריות מראות כי 80 אחוז מכל פרויקטי הבינה המלאכותית נכשלים, וחלק גדול מהכשלונות הללו הם פרוצדורליים, לא טכניים. הם נובעים מהחלטות שהתקבלו ללא מטרה עסקית ברורה.

טעות מרכזית שנייה היא הערכת חסר של איכות הנתונים והכנתם. חברות רבות מניחות שמערכות בינה מלאכותית יכולות לעבוד עם כל מידע. המציאות קריטית הרבה יותר. בדרך כלל, 60 עד 80 אחוז מתקציב פרויקט בינה מלאכותית מושקע בהכנה וניקוי נתונים. חברות שלא מצליחות לצפות זאת מראש חוות חריגות תקציביות ועיכובים עצומים. לכן, ההחלטה ליישם בינה מלאכותית חייבת תמיד לכלול ביקורת איכות נתונים.

טעות מרכזית שלישית היא התעלמות מההתנגדות לשינוי והצורך בשינויים תרבותיים. חברות רבות מניחות שאם הפתרון הטכני טוב, העובדים יאמצו אותו אוטומטית. זוהי תמימות פסיכולוגית. אנשים חוששים שבינה מלאכותית מאיימת על עבודתם, שהמומחיות שלהם תתיישן, ושהחלטות מכונה ייקחו מהם את השליטה. תוכנית טובה לניהול שינויים אינה אופציונלית, אלא חיונית להצלחה. חברות המזלזלות בכך יוצרות פתרונות טכניים שנכשלים בפועל משום שעובדים אינם משתמשים בהם.

טעות רביעית היא ניהול פרויקטים ותכנון משאבים לא מספקים. פרויקטים של בינה מלאכותית הם מורכבים. הם דורשים מומחיות טכנית, ידע בתחום וניהול פרויקטים בו זמנית. חברות רבות מזלזלות בזמן ובמשאבים הנדרשים. הן מקצות פרויקטים של בינה מלאכותית כעבודות צדדיות לעובדים שכבר עובדים במלוא התפוסה. זה מוביל לעיכובים בלוחות הזמנים ולתוצאות לא אופטימליות. לכן, ההחלטה ליישם בינה מלאכותית חייבת להיות מלווה תמיד בתכנון משאבים שצופה יכולות ריאליות.

טעות קריטית חמישית היא היעדר מדידת הצלחה ואופטימיזציה מתמשכת. חברות לעיתים קרובות נכשלות בהגדרה מדיד של מהי הצלחה. הן משיקות פרויקטים של בינה מלאכותית ללא מדדי ביצוע ברורים (KPI). זה מוביל למצב שבו, בסוף הפרויקט, לא ברור אם הוא הצליח או לא. קבלת החלטות טובה בתחום הבינה המלאכותית מגדירה מדדי הצלחה מדידים: חיסכון בזמן, הפחתת עלויות, שיפורי איכות ועלייה בשביעות רצון הלקוחות. ללא הגדרות אלו, הפרויקט הופך לסוגיה פוליטית, לא לסוגיה אמפירית.

לבסוף, ישנן סוגיות הממשל והתאימות. חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי הופך נושאים אלה ללא אופציונליים. חברות המיישמות בינה מלאכותית מבלי להעריך את דרישות התאימות שלהן ייצרו לעצמן בעיות עצומות בהמשך. במיוחד במגזרים מוסדרים (שירותים פיננסיים, שירותי בריאות, ביטוח), שלב התאימות אינו אופציונלי. זה גם מסביר מדוע תהליך קבלת ההחלטות אורך זמן רב יותר ממה שחברות רבות מצפות: הוא חייב להיות בר הגנה מנקודת מבט רגולטורית.

עתיד קבלת ההחלטות בתחום הבינה המלאכותית: מגמות ושיבושים פוטנציאליים

עתיד קבלת ההחלטות בתחום הבינה המלאכותית בחברות יעוצב על ידי מספר מגמות משמעותיות.

המגמה הראשונה היא המעבר מבינה מלאכותית גנרטיבית לבינה מלאכותית סוכנית.

משמעות הדבר היא סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים שלא רק מספקים המלצות אלא גם מקבלים החלטות עצמאיות ומבצעים תהליכים. זה ישנה באופן מהותי את תהליך קבלת ההחלטות. כאשר מערכות בינה מלאכותית לא רק מנתחות אלא גם פועלות, עולות דרישות ממשל חדשות. חברות כבר לא צריכות להחליט מה בינה מלאכותית ממליצה, אלא כיצד בינה מלאכותית פועלת באופן אוטונומי. זה יהפוך את הממשל למורכב עוד יותר. גרטנר צופה שעד 2028, כ-33 אחוזים מכלל יישומי הארגון ישלבו סוכני בינה מלאכותית - עלייה עצומה מפחות מאחוז אחד בשנת 2024. משמעות הדבר היא שקבלת ההחלטות לא תהפוך למהירה יותר בשנים הקרובות, אלא מורכבת יותר.

מגמה שנייה היא דמוקרטיזציה של הבינה המלאכותית.

פלטפורמות בינה מלאכותית ללא קוד וללא קוד מאפשרות לא רק למומחים טכניים אלא גם למחלקות עסקיות לפתח פתרונות בינה מלאכותית. זה מוביל לאימוץ מבוזר של בינה מלאכותית, שקשה יותר לנהל אותה. זה ישנה את דרישות הממשל. במקום קבלת החלטות מלמעלה למטה, חברות יצטרכו להתמודד עם יוזמות בינה מלאכותית מלמטה למעלה. זה יכול להפוך את קבלת ההחלטות למהירה יותר, אך גם אומר צורך גדול יותר בשליטה.

מגמה שלישית היא שילוב של בינה מלאכותית בכלים עסקיים קיימים.

שילובים דומים עם Microsoft 365 Copilot, Google Workspace AI ואפשרויות אינטגרציה דומות, הופכים את הבינה המלאכותית לבלתי ניתנת עוד לטכנולוגיה נפרדת, אלא לחלק בלתי נפרד מכלי עבודה יומיומיים. גישה זו מפשטת את האימוץ מבחינה טכנית, אך הופכת את קבלת ההחלטות למורכבת יותר, משום שהגבולות בין החלטות IT והחלטות עסקיות מטושטשים.

מגמה רביעית היא קונסולידציה רגולטורית.

עם חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי כסטנדרט מבוסס ותקנות דומות בתחומי שיפוט אחרים, הממשל יהפוך פחות מקוטע. בטווח הארוך, הדבר עשוי לתקנן את קבלת ההחלטות ובכך להאיץ אותה. עם זאת, בטווח הקצר (שנתיים-שלוש הקרובות), התאמה רגולטורית תגביר את המורכבות.

מגמה חמישית היא הסוכנות של קבלת החלטות באמצעות בינה מלאכותית עצמה.

צפוי שמערכות בינה מלאכותית יתמכו בעתיד לא רק בניתוח נתונים, אלא גם בממשל עצמו. מערכות חכמות יוכלו לדמות תהליכי קבלת החלטות, להריץ תרחישים ולהעריך סיכונים לפני שבני אדם מקבלים החלטות. זה יכול לשפר את איכות ההחלטות, אך גם יביא לכך שקבלת ההחלטות עצמה נתמכת על ידי בינה מלאכותית - פרדוקס רפלקסיבי שמעלה שאלות משלו.

מה אנחנו יכולים ללמוד מתהליך זה

תהליך קבלת ההחלטות עבור בינה מלאכותית בחברות אינו רגע בודד, אלא תהליך מובנה הנמשך בין שישה לתשעה חודשים, הכולל שבעה שלבים נפרדים: הערכה אסטרטגית, פיתוח אסטרטגיה ויעדים, זיהוי ותעדוף מקרי שימוש, הערכת סיכונים ותאימות, תכנון פיננסי, הכנה ארגונית וגיוס בעלי עניין. רק לאחר שלבים אלה מתחיל היישום בפועל. מסגרת זמן זו מרתיעה חברות רבות שחולמות על פתרונות מהירים יותר, אך היא הכרחית. חברות שמאיצות או מדלגות על שלבים אלה באופן שיטתי יוצרות לעצמן בעיות תפעוליות.

התהליך קפדני משום שההחלטה קריטית. השקעות בבינה מלאכותית הן בעלות משמעות אסטרטגית כיום. הן יכולות לשנות חברות או להוביל אותן שולל. לכן, קבלת החלטות אינה משימה אדמיניסטרטיבית שגרתית, אלא מיומנות ניהולית מרכזית. חברות שעברו בהצלחה טרנספורמציות בינה מלאכותית נבדלות מאלה שנכשלות לא בזכות סופרלטיבים טכנולוגיים, אלא בזכות קבלת החלטות קפדנית. הן הגדירו מטרות ברורות. הן העריכו סיכונים באופן שיטתי. הן שתפו בעלי עניין. הן הגדירו קריטריונים להצלחה. מעלות ניהול אלו אינן חדשות - הן פשוט נדרשות במפורש בהקשר של בינה מלאכותית.

העתיד יראה האם קבלת החלטות תהפוך למהירה או לאט יותר. הדינמיקה הנוכחית מצביעה על כך שהיא תהפוך למורכבת יותר. עם בינה מלאכותית סוכנית, איחוד רגולטורי ויוזמות בינה מלאכותית מבוזרות, דרישות הממשל יגדלו, לא יפחתו. חברות הצופות מורכבות זו יהיו ממוקמות טוב יותר מאלה שחולמות על החלטות מהירות ואינטואיטיביות. הלקח המרכזי הוא: קבלת החלטות בתחום הבינה המלאכותית אינה עוסקת במהירות, אלא בדיוק. זהו הלקח המרכזי עבור חברות היוצאות למסע הזה.

פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות כחלופה אסטרטגית לחברות אירופאיות - תמונה: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: הפתרונות הגמישים ביותר של פלטפורמת AI-Tailor, המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

עוד על זה כאן:

• פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות לעומת פלטפורמות היפר-סקיילר: איזה פתרון מתאים לך?

Konrad Wolfenstein

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

קשר תחת וולפנשטיין ∂ xpert.digital

התקשר אלי מתחת +49 89 674 804 (מינכן)

לינקדאין
 

תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש