בינה מלאכותית יוצרת: הפוטנציאל האדיר שארגונים עדיין לא מנצלים

בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) פרצה במהירות כטכנולוגיה עם פוטנציאל מהפכני לשיפור תהליכים ולהגברת היעילות בארגונים. ייחודה טמון ביכולתה לייצר תוכן חדש ומותאם לצרכים עסקיים ספציפיים במגוון סוגים (טקסט, אודיו, תמונה, וידאו וכמובן שילוב שלהם), תוך התאמה מדויקת לדרישות הארגון.

בשונה מבינה מלאכותית מסורתית, המוגבלת לביצוע משימות מוגדרות מראש, הבינה המלאכותית היוצרת מסוגלת ללמוד הקשרים וכוונות, מה שהופך אותה לכלי עוצמתי ורב-גוני. לדוגמה, בעוד שירותים כמו אלקסה או סירי מבצעים משימות פשוטות וייעודיות כמו ניגון מוזיקה, טכנולוגיית Gen AI יכולה ליצור תוכן חדשני ומורכב, מותאם אישית, ולהציע תכנים חדשים שטרם נראו.

הטמעת Generative AI בארגונים יכולה לחולל שינוי דרמטי בפרודוקטיביות על ידי ייעול תהליכים, שיפור שירות הלקוחות, והפחתת העומס הידני באמצעות אוטומציה או אוגמנטציה של משימות שגרתיות. בנוסף, הטכנולוגיה מסייעת בתהליכים מורכבים כמו בדיקות תוכנה וכתיבת קוד, דבר שמגביר את התפוקה ומשפר את היעילות התפעולית. אף על פי שהשימוש ב-Gen AI הוכיח את עצמו במגוון תחומים, השילוב האסטרטגי המלא שלה בתוך ארגונים עדיין לא מתרחש באופן נרחב. ההבטחה של בינה מלאכותית לשינוי עמוק ברמה האסטרטגית נותרת בגדר פוטנציאל שטרם מומש.

אחת הבעיות המרכזיות היא שהשימוש בבינה מלאכותית נשאר במקרים רבים מוגבל להוכחות היתכנות ולפרויקטים מצומצמים. ארגונים רבים ממשיכים להיתקל באותם חסמים: תשתיות לא מותאמות, פלטפורמות נתונים מיושנות ומגבילות, היעדר יכולות, ידע וניסיון מוגבל בפתרונות AI קלאסיים כבסיס להתפתחות בתחום זה, והיעדר מדיניות ומודל תפעולי מתאימים המאפשרים קידום ושימוש אחראי בטכנולוגיה.

כתוצאה מכך, היכולת להטמיע פתרונות מבוססי טכנולוגיית Gen AI בצורה רחבה ומשמעותית נותרת מוגבלת, והארגונים מתקשים לפרוץ את הגבול אל עבר שינוי עמוק ברמה האסטרטגית והובלה אופרטיבית ליישום בפועל.

תחזיות כמו זו של בלומברג, המצביעות על כך ששוק הבינה המלאכותית יגיע לשווי של 900 מיליארד דולר עד 2030, מחזקות את ההבנה שהפוטנציאל קיים, אך מימושו תלוי ביכולת הארגונים לעבור מהתנסויות מוגבלות ומצומצמות לגישה הוליסטית ויישום נרחב. לשם כך, ארגונים נדרשים לחזק את התשתיות הדיגיטליות שלהם, לפתח ארכיטקטורות AI גמישות ולבנות מדיניות ומודל תפעולי התומכים בשימוש מקיף ואחראי בטכנולוגיה. תכנון פנימי עמוק ורב-שלבי הוא המפתח לקפיצת המדרגה, אך עד כה מרבית הארגונים טרם ביצעו את המעבר הזה בצורה מוצלחת.

מחקר שנערך לאחרונה על ידי Accenture מאשש את התחושה הזו: רק 30% מהמנהלים הבכירים חשים בטוחים ביכולת הארגון שלהם להוביל טרנספורמציה מבוססת בינה מלאכותית. זאת למרות שרובם מצפים לשינויים משמעותיים בכוח העבודה בעקבות השימוש בטכנולוגיה. המספרים הללו מדגישים את הפער בין הרצון לאמץ את Gen AI לבין היכולת המעשית ליישם אותה בצורה רחבה ומועילה.

במקום להמשיך להתמקד בניסויים נקודתיים, ארגונים צריכים לגבש אסטרטגיה רחבה ומשולבת שתשלב את הבינה המלאכותית בכל היבטי הפעילות העסקית.

מימוש הפוטנציאל העצום של בינה מלאכותית אינו עניין טכנולוגי בלבד - הוא מחייב שינוי תרבותי ותפעולי עמוק, פיתוח תשתיות מתאימות והטמעת כלים רלוונטיים. לצד זאת, נדרשת גם מדיניות ברורה שתבטיח שימוש אחראי ונכון בטכנולוגיה. רק כך יצליחו הארגונים לבצע את קפיצת המדרגה הנחוצה ולהפוך את הבינה המלאכותית לכלי שמחולל שינוי אמיתי במציאות העסקית.

כדי שהבינה המלאכותית תהפוך ממושג תיאורטי לכלי מעשי שמשפיע על הארגון, נדרש מעבר מאימוץ מקומי לאסטרטגיה כוללת. יש לגבות את השינוי התפעולי והתודעתי בתשתיות הנכונות, כלים מתקדמים ומדיניות סדורה. באמצעות גישה זו, ארגונים יוכלו למצות את הפוטנציאל העצום של הטכנולוגיה ולהניע שינוי משמעותי בפעילות העסקית. רק אז יוכלו הארגונים לבצע את קפיצת המדרגה המיוחלת.

ד"ר לוי שאול מוביל את תחום הדאטה והבינה המלאכותית באקסנצ'ר ישראל