הפיכת בינה מלאכותית לשימושית בכל עסק

הפיכת מערכות מדור קודם למוקדי שיגור

רוב העסקים אינם מתמודדים עם מערכות מקולקלות – רק כאלה שנבנו עבור תקופה אחרת. ובמשך שנים של צמיחה והתרחבות, מערכות אלו יכולות להסתבך יותר מאשר להיות מכוונות.

45% ממנהיגי העסקים בבריטניה אומרים שמערכות טכנולוגיות מדור קודם הן מכשול עיקרי להשגת ערך אמיתי מבינה מלאכותית – לעתים קרובות משום שהמערכות שמתחתן אינן עומדות בקצב. כאן נוצרים חיכוכים: נתונים המאוחסנים בפורמטים שונים, כלים שאינם משתלבים, צוותים שעובדים סביב הטכנולוגיה במקום איתה. כאשר בינה מלאכותית נכנסת לתמונה, הפערים הללו חשובים. היא לא רק צריכה נתונים – היא צריכה נתונים שזזים.

החדשות הטובות הן שאין צורך להתחיל מאפס. פישוט אסטרטגי – איחוד מערכות, שילוב פלטפורמות, הסרת כפילויות – יוצר את מרחב הנשימה שבינה מלאכותית צריכה כדי לתפקד. מדובר בהתאמה בין מה שכבר יש לכם כדי לעבוד קשה יותר, יחד.

זו הסיבה שעסקים נעים לעבר פלטפורמות המאחדות כלים מרכזיים. אנו רואים את ההתקדמות הרבה ביותר כאשר לקוחות מתמקדים פחות בשיפוץ ויותר בפתיחת מקורות אמת בודדים. כאשר מערכות מחוברות ונתונים זורמים בחופשיות, בינה מלאכותית הופכת פחות להשלמה ויותר למכפיל.

עיצוב שינוי שאנשים רוצים להיות חלק ממנו

המחקר שלנו מצא ששליש ממנהיגי העסקים בבריטניה חווים התנגדות בעת עדכון מערכות מדור קודם או הטמעת תהליכים חדשים. היסוס זה מתויג לעתים קרובות כהתנגדות – אך לעתים קרובות יותר, זוהי קריאה לבהירות. אנשים רוצים להבין כיצד בינה מלאכותית משתלבת בעבודתם היומיומית.

כאשר בינה מלאכותית מוצגת ללא הקשר – או ללא קלט מהאנשים שצפויים להשתמש בה – זה יכול להרגיש יותר כמו שיבוש מאשר התקדמות. וכאן האימוץ לעתים קרובות מתערער.

השינוי האמיתי מתרחש כאשר מנהיגים ניגשים לשינוי כמו להשקת מוצר – עם שקיפות ומשוב מובנים. משמעות הדבר היא לערב צוותים בשלב מוקדם, למסגר את הבינה המלאכותית כגורם מאפשר ולהראות ניצחונות ברורים שחשובים לעובדים : חיסכון בזמן, משימות פשוטות יותר, קבלת החלטות טובות יותר מהר יותר. זה גם דורש מחויבות מצד ההנהגה לניהול שינויים יעיל והעצמת בינה מלאכותית.

חשוב לא פחות לתת לצוותים את הביטחון להתנסות. בינה מלאכותית היא יכולת מתפתחת. עובדים צריכים להרגיש בטוחים כדי לבחון, להטיל ספק ולעצב את אופן פעולתם של כלים אלה בפועל.

לא תמיד נדרשת תוכנית טרנספורמציה ענקית כדי לשנות תרבות. בצוותים רבים, השינוי מתחיל בפתרון בעיה קטנה ומתסכלת בצורה טובה יותר – ושיתוף כיצד זה נעשה.

שמירה על פשטות מספקת להגדלה

אפילו עם מערכות מודרניות וצוותים מעורבים, ישנו מחסום נוסף שיכול להאט את אימוץ הבינה המלאכותית: מורכבות. לא במושג הבינה המלאכותית עצמו, אלא באופן שבו היא באה לידי ביטוי בעבודתם של אנשים.

לפי המחקר שלנו, 35% ממנהיגי עסקים בבריטניה אומרים שהם מתקשים לגשר על פער המיומנויות הזה ולתת לצוותים שלהם את הביטחון להשתמש ביעילות בכלי בינה מלאכותית חדשים . ולעתים קרובות, זה תלוי באופן שבו הכלים האלה בנויים – תוך מחשבה על משתמשים טכניים, ולא על שימוש יומיומי.

הם יושבים מחוץ לתהליכי עבודה קבועים או מרגישים מנותקים מהעבודה שאנשים מנסים לעשות בפועל. בארגונים מודעים למשאבים, חיכוך מסוג זה יכול לעכב לחלוטין את האימוץ.

פשטות היא כולה צמצום הזמן בין כוונה לתוצאה. ככל שכלי אינטואיטיבי יותר, כך הוא מספק ערך מהר יותר. מערכת בינה מלאכותית מעוצבת היטב לא רק מאיצה משימות – היא עוזרת לצוותים להגיע לבהירות מהר יותר, עם פחות הלוך ושוב ופחות תלות. היא גם מתרחבת טוב יותר. כלים פשוטים לשימוש קלים יותר לפריסה, אימון ותחזוקה – במיוחד בצוותים חוצי-פונקציות.

יצירת התנאים הנכונים לביצועי הבינה המלאכותית

עסקים בבריטניה הרואים ערך מבינה מלאכותית לא ממהרים קדימה. הם יוצרים תנאים לקידמה.

משמעות הדבר היא תכנון תהליכים שמתפתחים, תרבויות שנשארות פתוחות לאיטרציות ומוצרים שלומדים לצד האנשים שמשתמשים בהם בפועל. העובדה היא שבינה מלאכותית לא צריכה סביבה מושלמת. היא רק צריכה סביבה רספונסיבית – שנבנתה גם כדי ליישם שינוי וגם כדי לשמר אותו.