הבעיה עם אסטרטגיות AI מסורתיות
חברות רבות מאמצות בינה מלאכותית מתוך התלהבות טכנולוגית, בלי לחשוב תחילה על הצרכים העסקיים האמיתיים שלהן. התוצאה? פרויקטים שנכשלים, תקציבים שנשרפים ותסכול ארגוני. כ-70% מיוזמות הבינה המלאכותית בעסקים לא מצליחות להגיע לייצור מלא. הסיבה העיקרית היא פער בין התיאוריה המרשימה לבין המציאות המורכבת בשטח.
איך מזהים את הצרכים האמיתיים של הארגון
השלב הראשון הוא לשכוח מהטכנולוגיה ולהתחיל מהבעיות. חשוב לשוחח עם צוותים שונים בארגון – מכירות, תפעול, שירות לקוחות – ולשאול שאלות פשוטות: מה גוזל לכם הכי הרבה זמן? איפה יש צווארי בקבוק? איפה אתם מרגישים שיש בזבוז משאבים? התשובות האלה יובילו אתכם למקומות שבהם בינה מלאכותית יכולה להניב ערך מידי ומדיד.
צריך להימנע מהפיתוי להשתמש בטכנולוגיות מתקדמות רק כי הן נשמעות מרשימות. במקום זה, כדאי להתמקד בשימושים שפותרים בעיות קונקרטיות ומניבות החזר על ההשקעה בטווח הקצר.
בחירת הכלים והטכנולוגיות המתאימים
אחרי שזיהיתם את הצרכים, הגיע הזמן לבחור את הכלים. כאן חשוב להבין שלא כל פתרון מתאים לכל ארגון. חברה קטנה צריכה כלים שונים מחברה גדולה, וארגון במגזר הפיננסי יצטרך להתחשב באילוצים רגולטוריים שלא רלוונטיים לסטארט-אפ טכנולוגי.
מומלץ להתחיל מפתרונות מוכחים ופשוטים יחסית – כלי אוטומציה קיימים, מודלים מוכנים לשימוש, פלטפורמות ענן מבוססות. אין צורך להמציא את הגלגל מחדש. רק כשאתם רואים הצלחה ראשונית, אפשר להתקדם לפתרונות מורכבים יותר.
תוכנית מדורגת – גיא כספי ממליץ
גיא כספי, יועץ ומלווה עסקים בטרנספורמציות טכנולוגיות, מדגיש שתוכנית יישום נכונה חייבת להיות מדורגת ולהתחיל מפרויקט פיילוט מוגבל. בחרו בעיה אחת, צוות אחד, תהליך אחד – והוכיחו שהפתרון עובד. הצלחה ראשונית תיצור מומנטום ארגוני ותקל על הרחבת השימוש.
חשוב גם להתאים את המהירות לתרבות הארגונית. ארגונים שמרניים יזדקקו ליותר זמן הסברה והכשרה, בעוד שחברות צעירות יותר יוכלו לאמץ שינויים מהר יותר. צריך להקצות משאבים להכשרת עובדים, להסביר את היתרונות, ולטפל בחששות – כל זה חלק מהתהליך.
בסופו של דבר, אסטרטגיית בינה מלאכותית שעובדת היא כזו שמתחילה מהצרכים האמיתיים, משתמשת בכלים המתאימים, ומתקדמת בצעדים מדודים תוך התחשבות באנשים והתרבות הארגונית.