AI לעסקים

במאמר זה, אנו מבקשים לבחון את הנושא, לחקור את ההזדמנויות והאתגרים הקיימים, ולהתייחס לשאלה שבעלי עסקים מתמודדים איתה: האם כדאי לקפוץ עכשיו על רכבת הבינה המלאכותית  או להמתין קצת לבשלות  הטכנולוגיה.

מה זה GENERATIVE AI ?

אז מה זה בכלל AI, ולמה הוא הפך לכזה הייפ?

בינה מלאכותית קיימת למעשה לא מעט זמן וגם בעולם העסקי השתמשו בה הרבה לפני ש OPENAI יצאה עם chat GPT אבל אלה היו פתרונות מאוד מסובכים ויקרים להטמעה ושימוש. GPT היה כלי ה Generative AI המסחרי הראשון שהוצע לציבור שהציע ביצועים יוצאי דופן ונגישות גבוהה, ולמעשה הפך את ה AI לנגיש לציבור הרחב.

אז מה זה בכלל? ומהי למעשה המהפכה? Generative AI הינו  סוג של בינה מלאכותית המתמקד ביצירת תוכן חדש ומקורי. בעוד ש-AI הקונבנציונלי מתמקד בהבנה ובפרשנות של נתונים, Generative AI יכול להבין את הקונטקסט בשפה חופשית (NLP)  ולהגיב בהתאם, Generative AI יכולה ליצור תוכן חדש לחלוטין, החל מטקסט, תמונות, מוזיקה ואף וידאו.

איך זה עובד?

ה Generative AI  מתבסס על העיקרון של רשתות נוירונים בדומה לצורה שבה עובד המוח האנושי . רשתות הנוירונים האלה מחזיקות את המידע ואת ההקשרים שלו בצורה המאפשרת  לא רק להבין את ההקשרים, אלה גם לבנות תובנות חדשות. התוכנות האלה מתבססות על מודלים  של ידע שנקראים LLM (Large Learning  Models)  ה"לומדים" כמויות בלתי נתפסות של נתונים ויוצרים הקשרים על המידע בדרך המאפשרות יצירת תוכן חדש. התוצאה היא יכולת יוצאת דופן לייצר תוכן מקורי ואיכותי באופן אוטומטי, מה שפותח דלתות לאפשרויות חדשות בעולם העסקים, האמנות ולתחומים נוספים. . ועדיין צריך לזכור שהתוכן ה"חדש" הזה שיוצרת הבינה המלאכותית?  מבוססת למעשה על המידע בו השתמשה התוכנה ללימוד העצמי,  ולכן המידע ששימש  ללמידה, והאלגוריתם ששימש  לבניית ההקשרים, הינם קריטיים לתוצרים שיוכל המודל ליצור.

איך AI יכול להשתלב בעסקים?

בגלל היכולות של הבינה לדבר ולהבין בשפה חופשית, בדומה מאוד לאנשים, אפשר לחשוב על ה AI כעל עובד חדש בעסק שיודע כמעט הכל, עובד יצירתי, שאינו מתעייף אף פעם, וכל מה שהוא רוצה, זה לעזור לכולם. העובד החדש שלנו בדמותו של ה- AI הוא יכול לעשות  מיני סוגי משימות, ממשימות טריוויאליות כמו בדיקת נתונים ותרגום מסמכים, דרך משימות כמו התכתבויות עם לקוחות ועובדים, ועד לנושאים יצירתיים כמו יצירת תמונות, טקסטים או מוזיקה.

אם עד היום משימות כאלה דרשו זמן רב, משאבים אנושיים וכישורים מיוחדים  והיו מוגבלת לאנשי מקצוע , Generative AI משנה את המשוואה  על ידי אפשרות לגנרציה אוטומטית של תוכן באיכות גבוהה, בזמן קצר ובעלות נמוכה יותר. למרות שבחלק מהמקרים עדיין יש צורך לבדוק את התוצרים שמתקבלים, והרבה פעמים יש צורך בעיבוד אנושי של  התוצרים, עדיין מדובר במהפכה .

תחשבו על הדימוי שליד כל עובד שלכם, יושב ג'וניור, שמכין  חומרים מקדימים , שכל מה שנשאר  זה רק לבדוק את העבודה, וקצת לתקן אותה, או לחילופין להסביר לו מה  עשה לא טוב, ולבקש ממנו לעשות אותה מחדש. צורת עבודה כזאת יכולה לייעל את העבודה של לא מעט עובדים בצורה מדהימה. וזה מדהים ומפחיד כאחד, כי את היכולות האלה כולם יכולים לנצל , גם לעסקים מתחרים.

אז איך זה עובד בפועל? הכלי הראשון שהתפרסם בעולם ה generative AI היה כמובן ה chat GPT, ומאז יצאו  לא מעט מתחרים לכלי הזה, כמו Gemini של גוגל, Claude, ועוד . מדובר פתרונות כלליים חזקים מאוד שאפשר לשאול אותם שאלות או לבקש מהם לעשות משימות שונות ברמות שונות.

בנוסף פותחו בשנים האחרונות אלפי פתרונות מבוססי AI הפונים לפלחי שוק ספציפי או מתמחים במשימות ותחומים ספציפיים. הרעיון בפתרונות האלה, הוא שעבור תחום ספציפי, אפשר לאמן מודל כזה לייצר תוכן ברמה הרבה יותר גבוהה. אם למשל נרצה להכין תוכנית שיווקית למוצר חדש שאנחנו מפיקים, אפשר יהיה לבקש מ chat GPT או מתחרה  לעשות זאת , אבל הדבר ידרוש כנראה הרבה עבודה והסברים כדי לקבל תוכנית טובה. לעומת זאת שימוש בכלי ייעודי שנבנה למשימה הזאת, התהליך יהיה הרבה יותר קל, והתוצאה תהיה ברמה גבוהה יותר.

פתרונות AI לעולם העסקי

היום כבר די נפוץ לראות חברות ועובדים שמשתמשים בבינה מלאכותית לייעל את עבודתם. בין עם זה במודלים כלליים, או בתוכנות ייעודיות המבוססות AI.  הנה רשימה חלקית של תחומים שהשימוש בהם ב AI כבר הוכח כמועיל ופרודוקטיבי לעסקים:

שיווק ומכירות

• ניתוח נתוני לקוחות: תוכנות ה- AI יכולות לסייע בהבנת התנהגות לקוחות והתאמת פעולות שיווק בהתאם. הדבר מאפשר להגדיל את האפקטיביות של השיווק על ידי נתונים ומסקנות על רצונות וצרכי לקוחות, ורלוונטי בעיקר לחברות ריטייל ואיקומרס.
• המלצות מותאמות אישית: Aן יכולה היום לסייע ביצירת המלצות מוצר או שירות המותאמות לצרכים והעדפות ספציפיות של הלקוח. דבר שיאפשר להגדיל את סל הקניה של הלקוחות, ורלוונטי בעיקר לחברות ריטייל ואיקומרס.
• אוטומציה של תהליכי מכירה: שימוש ב צ'אטבוטים מבוססי AI למענה מהיר ללידים, לקביעת פגישות עם אנשי המכירות הרלוונטיים, למענה על שאלות מוצריות על מוצרי החברה, או שאלות הנוגעות לשילוח וכדומה. תהליכים כאלה נבנים פר חברה בהתאם לצרכים ותהליכי העבודה, ויכולות לשפר את אחוזי הסגירה מהלידים בצורה משמעותית.
• הכנת תוכניות שיווקיות תוכניות עבודה וחומרים שיווקיים בהתאם לצורך. הבינה המלאכותית יכולה לעזור בניתוח נתונים, בניית צפי, הכנת חומרים שיווקיים, ועוד ועד.

שירות לקוחות

• צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים מבוססי AI: מתן מענה מיידי 24/7 לשאלות ובעיות של לקוחות. צאטבוט כזה יכול לתת מענה 24/7 במגוון ערוצים, ולטפל בפניות שונות בהתאם למורכבות שלהם ולמה שהוגדר, או להפנות לגורמים הרלוונטיים.
• ניתוח פניות לקוחות: זיהוי טרנדים ובעיות נפוצות לשיפור השירות. אחת הדרכים הכי משמעותיות להתייעלות אופרטיבית הוא זיהוי הבעיות הנפוצות בחברה ותיקונן. חקירת השירות לקוחות הינו אחת הדרכים היעילות לביצוע תהליך כזה.

ניהול משאבים אנושיים (HR)

• חיפוש משרות חכם   מבוסס AI: צאטבוט אשר יודע להפנות מועמדים למשרות רלוונטיות להם על ידי התאמה בין כישורי ורצונות המועמדים, לבין המשרות הפתוחות בחברה, והפנייה ישירות לאנשים הרלוונטיים
• גיוס וסינון מועמדים: אוטומציה מבוססת AI של תהליכי סינון קורות חיים והתאמה לדרישות התפקיד. התאמה בין דרישות המשרה לקורות החיים של המועמדים
• ניתוח שביעות רצון עובדים מבוסס AI : שימוש ב- AI לזיהוי דפוסים של עזיבות ושביעות רצון מהעבודה לצורך שיפור התנאים והתמריצים.

פיננסים וניתוח נתונים

• ניהול סיכונים מבוסס AI: ניתוח עסקאות ואיתור פעולות חריגות לזיהוי סיכונים והונאות.
• תחזיות וניתוח שווקים: פיתוח מודלים לחיזוי התנהגות שוק מבוססי AI וקבלת החלטות מושכלת.
• הכנת תוכניות עסקיות מבוססי AI ובניית תוכניות עבודה לצרכים שונים

ייצור ולוגיסטיקה

• תחזוקה חזויה : זיהוי מוקדם של תקלות מבוסס AI צורך בתחזוקה למניעת עצירות ייצור.
• אופטימיזציה של שרשראות אספקה: שיפור יעילות התפעול והקטנת עלויות על ידי תכנון מסלולים וניהול מלאי ע"י הבינה המלאכותית.

בנוסף ל AI יישומים רבים בתעשיות שונות כמו למשל בתחומי הבריאות והרפואה שם ניתן לראות פתרונות העוזרים באבחון מחלות,  מחקר ופיתוח תרופות. גם במערכות החינוך ניתן כבר למצוא מערכות למידה מותאמות אישית, ועוד ועוד. כמעט לכל תחום  כבר קיימות תוכנות AI המתמחות באתגרים הספציפיים בהם נתקלים  בתחום, או שתוכנות  כאלה נבנות ומאומנות ממש ברגעים אלו.

דוגמאות לשימוש ב AI בחברות

קיימות דוגמאות רבות מאוד לשימוש בבינה מלאכותית (AI) בעולם העסקים, החל מ סטארטאפים חדשניים ועד לחברות ענק מובילות. הנה שתי דוגמאות מחברות שכולנו מכירים :

Facebook – סינון תוכן

השימוש של פייסבוק (Facebook) בבינה מלאכותית הוא דוגמה מעולה לדרך בה  טכנולוגיה מתקדמת יכולה לשפר את חוויית המשתמש ולהפוך פעולות שוטפות לאוטומטיות ויעילות יותר.

פייסבוק משתמשת ב-AI לסינון וזיהוי תוכן פוגעני, מזויף או לא ראוי.  כולל תמונות ווידאו שעלולות להכיל אלימות, עירום , שפה פוגענית או מידע מזויף. היכולת של AI לסרוק ולזהות תוכן זה בקנה מידה גדול  חוסכת שימוש משאבים אנושיים  ומאפשרת מענה מהיר יותר להסרת תוכן לא ראוי מהפלטפורמה,

ומשפר את איכות התוכן והחוויה של המשתמשים בפלטפורמה.

טסלה (Tesla) – נהיגה אוטונומית

טסלה, בראשותו של אילון מאסק, נחשבת לאחת החברות החדשניות  בתחום הרכב החשמלי והאוטונומי. השימוש של טסלה בבינה מלאכותית (AI) מוביל את התעשייה בפיתוח רכבים המסוגלים לנהיגה אוטונומית, תוך שיפור רציף בבטיחות וביעילות הנהיגה.

המערכת האוטונומית של טסלה, Autopilot, הנה דוגמה בולטת לשימוש ב-AI. Autopilot משתמש באלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה, עיבוד תמונה וזיהוי תבניות לזיהוי רכבים אחרים, הולכי רגל, ותמרורי דרך. המערכת מסוגלת לקבל החלטות בזמן אמת, כולל שינויי נתיבים, האטה, והאצה, בהתאם לתנאי הדרך והתנועה. החברה מדווחת כי רכביה עם Autopilot פעיל הם בטוחים יותר מאשר רכבים ללא המערכת, והיא ממשיכה לשפר ולהגביר את יכולות הבטיחות באמצעות עדכוני תוכנה רציפים.

בנוסף, משתמשת טסלה  ב-AI לא רק בתחום הנהיגה האוטונומית אלא גם בהיבטים אחרים של הרכב, כמו:

• אופטימיזציה של צריכת האנרגיה: למידת מכונה לחישוב הדרך היעילה ביותר לנסיעה על מנת לחסוך באנרגיה.
• תחזוקה חזויה : זיהוי בעיות פוטנציאליות ברכב לפני שהן מתפתחות לתקלות רציניות.

הדוגמאות הללו ממחישות את היכולות המרשימות  של AI לשנות ולשפר כל תחום בעולם העסקי, מה שמאפשר לחברות להיות יותר חדשניות, יעילות ותחרותיות. ולמעשה, רב החברות הגדולות מדווחות על שימוש כלשהו בכלי AI.

אתגרים בשימוש ב-AI בעולם העסקי

השימוש בבינה מלאכותית (AI) בעולם העסקי פותח דלתות לחדשנות ואפשרויות חדשות, אך אותה חדשנות  מביאה עימה גם אתגרים רבים שבחלקם לא היו מוכרים לנו  קודם. הנה כמה מהם:

פרטיות ואתיקה: אחד האתגרים המשמעותיים הוא שמירה על פרטיות המשתמש ונושאים אתיים הקשורים לשימוש בנתונים. על ארגונים עסקים  לוודא שהם משתמשים ב-AI באופן שמכבד את זכויות הפרט ומתאים לנהלים רגולטוריים. מן הצד השני בשל  הצורה בה עובד ה- AI   והעובדה שהם  לומדים גם דרך העבודה מול המשתמשים, עלינו גם לתת את הדעת לשאלות הקשורות לשמירה על נתוני הארגונים  עצמם, והסכנות שבשימוש במידע סודי של הארגון  בעבודה מול תוכנות ה- AI.

דיוק ואמינות: יישום מודלי AI דורש אימות ובדיקה קפדניים של התוצאות כדי לוודא שהמידע שה AI הפיק  הינו נכון ואמין. הדרך שבה הבינה המלאכותית עובדת עשויה ליצור  מצב בו הנתונים יהיו מוטים ולמידת המכונה שגויה. כתוצאה מכך הבינה "ממציאה" מידע לא אמיתי או משנה מידע, וקיים צורך לוודא ולאמת את המידע המתקבל ממנה.

 הכשרת כוח האדם: על מנת להטמיע AI באופן מוצלח בארגון, יש צורך בהכשרה ופיתוח של כוח אדם. הכוונה אינה  רק למתכנתים ואנליסטים, אלא גם לכלל העובדים שישתמשו במערכות אלו.

תמיכה בשפות: כמו שאומרים, עברית שפה קשה, וגם ל-  AI קשה בהתמודדות עם העברית.  ככלל, שפות פחות שכיחות סובלות מחוסר במאגרי נתונים גדולים הנחוצים לאימון מודלים של AI. הדבר עשוי  להוביל לדיוק נמוך יותר בתרגום אוטומטי, בזיהוי הדיבור, והבנת טקסט בשפה העברית. כמו כן, פיתוח טכנולוגיות שמתמקדות בעברית דורש הבנה של ניואנסים תרבותיים ושפתיים ייחודיים.

כאשר חושבים על אימוץ ה AI  למטרות עסקיות חייבים לתת את הדעת על האתגרים אלה, ולבדוק היטב כיצד  לבנות פתרונות ותהליכים אשר יורידו  את הסיכון. כי בסופו של דבר, על אף האתגרים, השימוש ב-AI בעולם העסקי נראה  כמעט בלתי נמנע, ומי שימנע משימוש בטכנולוגיה החדשנית היום, ימצא את עצמו בעוד לא הרבה זמן בפיגור.

לסיכום

בשנת 2024 כבר עברנו את השלב בו היה על ה- AI  להוכיח שהוא יכול לסייע  לארגונים. למעשה בסקרים אחרונים מתגלה שהשימוש ב AI כבר נפוץ מאוד בעולם העסקי, מסתבר כי כ- 30-40% מהחברות מדווחות על שימוש ב AI, והמגמה רק מתרחבת.  בקרוב כל עסק שלא ינצל יכולות של AI ימצא את עצמו בנחיתות מול העסקים שכן מאמצים ועובדים עם הטכנולוגיה. זה הזמן לבעלי עסקים להתחיל לבדוק באיזה תחומים ה AI יכול לסייע גם לעסק שלהם ולהתחיל לגבש אסטרטגיות להטמעה מסודרת של יכולות AI תוך התחשבות בצרכים ובמשאבים של הארגון.

אם הגעת לפה ויש לך עוד שאלות בקשר לאימוץ של AI בחברה או באירגון שלך, אתה מוזמן לקרוא חומרים נוספים ואף לתאם התייעצות עם MVP HOUSE, סטודיו המתמחה בפיתוח פתרונות טכנולוגיים לעסקים, ובמיוחד בתחומי AI כאן.