תוכן עניינים
העיתונים מלאים בכותרות וכתבות על ארגונים שחסכו 10-20% ממצבת כח האדם בזכות הטמעת בינה מלאכותית. האמת היא, שמאחורי המספרים היפים נמצאים בעיקר סטארטפים וחברות הייטק.
שם קל יותר לאמץ AI. המערכות הטכנולוגיות חדישות וגמישות, ומתחברות בקלות לכלי ה-AI. בנוסף, העובדים והמנהלים בארגונים הללו הינם אנשים טכנולוגיים, שרגילים לשינויים מהירים ולכן מאמצים בקלות יחסית את השימוש בכלים החדשים. בתעשיית ההייטק, ארגון שקצת מתמהמה באימוץ הטכנולוגיה החדשה עלול לאבד רלוונטיות ואולי אף להיסגר.
לקוחותינו קוראים את אותן כותרות בעיתונים ושואלים את עצמם (ואותנו), איך גם אני יכול לשפר או לייעל משהו בארגון שלי באמצעות ה-AI?
ראשית נעשה סדר, רוב הארגונים בארץ אינם חברות הייטק. גם הארגונים הגדולים והמתוחכמים מתקשים עדיין להטמיע כלי AI, ולהפיק מהם ערך עסקי אמיתי.
יש לכך כמה סיבות:
- מערכות מידע ישנות ומורכבות מקשות על החיבור לכלי ה-AI
- דאטה חסר או לא נגיש: ללא דאטה ארגוני, אין כמעט ערך לכלי ה-AI
- תרבות ארגונית שמרנית: קושי וחשש של עובדים ומנהלים ללמוד ולהשתמש בכלים החדשים
- רגולציה: ארגונים פיננסיים למשל צריכים לעמוד בכללים נוקשים, בעיקר בתחום אבטחת המידע, המקשים על אימוץ הכלים החדשים
- ועדי עובדים: חוששים שהטכנולוגיה החדשה תוביל לפיטורי עובדים
- הנהלה שהיא לא לגמרי all in ומסתפקת בקניית רישיונות בודדים לכלים, ולא מאפשרת חיבור שלהם למערכות הארגוניות
מה בכל זאת יכול לעשות מנכ"ל/ית של ארגון בינוני, שאינו בתעשיית ה-טק, כדי לעלות על רכבת ה-AI?
להתחיל מהבעיה, לא מהטכנולוגיה
הטעות הכי נפוצה היא להתחיל מהכלי ("בואו נכניס את קלוד").
הגישה הנכונה היא הפוכה: לזהות איפה כואב לנו?
- עומס על מוקדי שירות
- זמני תגובה ארוכים
- תהליכים ידניים
- קושי בהפקת תובנות ממידע
רק אחרי שמגדירים בעיה עסקית אמיתית אפשר לבחור את כלי ה-AI המתאים.
לבחור Use Case אחד קטן, אבל משמעותי
ארגונים נוטים לחשוב בגדול. בפועל, ההצלחה מגיעה מפיילוטים קטנים.
בחרו תהליך אחד:
- סיכום פגישות אוטומטי
- מענה ראשוני לפניות לקוחות
- יצירת סרטונים שיווקיים
- ניתוח משוב לקוחות
בדקו האם יש כלי AI שיכול לתת לו מענה טוב, הקצו לכך תקציב ותראו איך זה עובד.
גם אם אין לכם שום אתגר עסקי שמתאים לפתרון ע"י AI (לא סביר, אבל ייתכן) ,זה בסדר. תחזרו לבדיקה הזו שוב עוד 3-4 חודשים. בקצב ההתפתחות של כלי ה-AI מאוד יכול להיות שיהיה לכם פיתרון בקרוב.
הגדירו Owner בארגון
השוק מוצף ביועצי ומומחי AI. הם כנראה מבינים ב-AI , אבל הם לא מבינים בעסק שלכם.
לכן, מומלץ למנות לטובת הנושא את אחד המנהלים או העובדים הבכירים. ביחרו מישהו שיש לו תשוקה לנושא, יכולת טכנית טובה, יצירתיות והבנה עסקית. לא נדרש ידע טכנולוגי משמעותי.
אותו אדם יוכל להיעזר במומחה AI חיצוני כדי לבחון יחד איתו מה הכלי הכי מתאים לבעיה העסקית, אבל העובד שלכם הוא זה שיישם את הפתרון ויבחן את הערך שלו לארגון.
שפרו את הדאטה הארגוני
רוב הערך של כלי הבינה המלאכותית לא מגיע מכלים גנריים, אלא מהחיבור שלהם לדאטה הארגונית הפנימית.
לכן, כדאי לעשות בדיקה מעמיקה של הדאטה הקיימת בארגון והנגישות שלה. זה הזמן להרחיב את אופן איסוף הדאטה ממקורות נוספים, שאתם מאמינים שחשוב לטפל בהם.
בלי דאטה ארגוני מסודר, איכותי ונגיש, אין טעם לגשת ליישום כלי AI.
מדידה וניהול
חשוב להגדיר יעדים, מדדים, לו"ז ותקציב לכל use case שתבחנו. יחד עם זאת, נדרשת כאן סבלנות ניהולית וארגונית. אם ה-use case הראשון לא הצליח, זה לא אומר ש-AI לא מתאים לארגון שלכם. תצטרכו להפיק לקחים ולהבין למה הוא לא עבד, ואיך לגרום לו לעבוד ב-use case הבא.
לסיכום, הטמעת AI בארגון "מסורתי" היא לא “פרויקט טכנולוגי”, אלא החלטה ניהולית ושינוי תפיסתי.
הארגונים שמצליחים הם לא אלה עם התקציב הכי גדול, או עם האנשים הכי טכנולוגיים, אלא אלה שמוכנים להתנסות בכך, תוך הקצאת המשאבים הדרושים.
ומי שלא יתחיל וינסה? יישאר הרחק מאחור.



















