במהלך השנתיים האחרונות, ג’נרציה של בינה מלאכותית (GenAI) הציתה את הדמיון של פרטים ועסקים כאחד, כשהיא מבטיחה מהפכה בטכנולוגיה והשפעה עצומה על תהליכים עסקיים. עם זאת, כאשר ערפל ההתלהבות הראשונית מתחיל להתפוגג, מתגלות לא מעט מגבלות ואתגרים שמציבים סימני שאלה על האופן שבו הטכנולוגיה הזו ממומשת בפועל, ועל היכולת שלה להחזיר את ההשקעה המובטחת בטווח הקצר והארוך.
מגבלות טכנולוגיות: קפיצה מרשימה אך לא מושלמת
ג’נרציה של בינה מלאכותית אמנם יכולה לנתח, לסכם ולהפיק תוכן במהירות ובאיכות שקשה להתחרות בהן, אבל כמו כל טכנולוגיה, היא מגיעה עם **מגבלות ברורות**. אחד הקשיים המרכזיים שלה מקורו בעובדה שהיא נשענת על מודלים של שפה גדולה (LLM) ולא על בינה כללית מלאכותית (AGI).
בעוד שהמודלים הללו מצטיינים בהבנת דיבור וכתיבה, הם אינם מתוכננים לביצועים מתמטיים מדויקים או ניתוח נתונים מעמיק. לדוגמה, לעיתים קרובות ג’נרציה של בינה מלאכותית מציגה מידע עם טעויות בנוסח או בנתונים, מה שמוביל ל”חזיונות שווא” – תופעה ידועה שבה המערכת ממציאה עובדות או קישורים שאינם קיימים. זה בהחלט מאתגר עבור עסקים המסתמכים על דיוק ושלמות מידע בתקשורת שלהם.
יכולות מוגבלות בארגונים גדולים
לארגונים רבים קשה ליישם את GenAI בצורה אפקטיבית מסיבות כמו:
- חוסר מומחיות פנימית: פיתוח, הטמעה ואחזקה של מודלים של ג’נרציה דורשים צוותים טכנולוגיים מיומנים במיוחד. עם המחסור הנרחב במומחים בתחום, ארגונים רבים מוצאים עצמם נאבקים לנהל את הפרויקטים בצורה מוצלחת.
- תשתית יקרה: המודלים דורשים רכיבי חומרה יקרים כמו GPUs חדישים, שכיום נמצאים במחסור עולמי. כתוצאה מכך, עיכובים בתהליך האימוץ הופכים לנפוצים.
- עלות אנרגיה: אחד האתגרים הגדולים הנובע מכך הוא כמויות האנרגיה העצומות של אימון מודלים. לפי הערכות עד 2027, בינה מלאכותית עשויה לצרוך כ-5% מצריכת האנרגיה העולמית.
פערים בהגנה ובשימוש אחראי
אחת הדילמות הגדולות העומדות בפני אימוץ רחב יותר של ג’נרציה של בינה מלאכותית היא **הצורך ב”מעקות בטיחות” טכנולוגיים וחקיקתיים**. המודלים האלה יכולים להיות פשוטים לשימוש עבור משתמשי קצה, אך השפעות אלו מביאות עימן סיכונים בתחומים כמו פרטיות, אבטחת מידע ואתיקה.
לדוגמה:
- ארגונים שמנתחים מידע רגיש עם השימוש בג’נרציה, עלולים לחשוף בטעות נתונים לא מורשים.
- צוותי פיתוח רבים עדיין נאבקים למצוא איזון בין הטיפול ב”חזיונות שווא” לבין מתן יכולות מלאות ליצירת טקסטים ותכנים.
- חוסר מדיניות ברורה עלול להוביל לשימושים מזיקים שמערערים את אמון המשתמשים בטכנולוגיה.
מאבק בין ציפיות למציאות: אתגר השתלבות העסקית
אחת הסיבות המרכזיות לכך שג’נרציה של בינה מלאכותית נתפסת לעיתים כהבטחה גדולה מדי היא הפער שנוצר בין **ציפיות ראשוניות גבוהות** למימוש בפועל של הפרויקטים העסקיים. לדוגמה, חברות שציפו לתמורה מיידית לאחר אימוץ המערכת נאלצו להתמודד עם המציאות המורכבת של התאמתה לתהליכים פנים-ארגוניים והתמודדות עם תשתית ישנה שאינה מתממשקת בקלות.
זאת ועוד, הטכנולוגיה נוטה להתמודד טוב יותר עם **מצבים מובנים מראש** או פרויקטים ספציפיים מאשר בעיות פתוחות מורכבות. חברות המחפשות פתרונות גמישים לכל תרחיש נאלצות לעיתים להשלים פערים באמצעות כלי בינה משלימים והשקעות נוספות.
באילו תחומים המגבלות ניכרות ביותר?
תחומים שנפגעים במיוחד הם אלה הדורשים אמינות ודקדוק חסר פשרות:
- שירותי בריאות: מערכות מידע רפואיות המסתמכות על נתונים מדויקים אינן יכולות להרשות לעצמן שגיאות בתשובות הניתנות על ידי כלי בינה מלאכותית.
- תחומים משפטיים: ניתוח טקסט משפטי מסובך וביצוע הסקת מסקנות תחת קונטקסטים משתנים מחייבים רמת הבנה אנושית מעבר למודל טכנולוגי.
- מחקר מדעי: כאשר מודלים של בינה מלאכותית אינם מספקים תשובות אמינות ב-100%, החוקרים מאבדים אמון בתועלת שלהם למחקרים פורצי דרך.
ההתמודדות עם האתגרים הללו
כדי להתגבר על המגבלות של ג’נרציה של בינה מלאכותית, ארגונים מוכנים חייבים לנקוט בגישות זהירות ואחראיות, כגון: הקצאה מושכלת של משאבים, שילוב טכנולוגיות משלימות, ושימוש בכלי עזר לפיקוח ושליטה באיכות הבינה הממומשת.
באמצעות **מודלים מודולרים וגמישים** המשלבים בין GenAI לבין טכנולוגיות מסורתיות, ייתכן שניתן יהיה לצמצם את העיכובים ולחזור לבנות אמון מלא בג’נרציה של בינה מלאכותית בעולם העסקי.
גורמים מרכזיים להגעת ג’נרציה של בינה מלאכותית ל”עמק האכזבה”
כשהתלהבות ראשונית מצליחה לסקרים ולהלהיב מוחות ברחבי העולם, האתגרים שבאים לאחר מכן מבליטים את הפער בין הציפיות הגבוהות לבין התפוקה בפועל. “עמק האכזבה” שבו נמצאת כיום הג’נרציה של בינה מלאכותית (*Generative AI*) אינו עדות לכישלון אלא עדות לבגרות טכנולוגית. שלב זה, כמו בכל תהליך חדשני, הוא הכרחי להתייצבות השוק ולמציאת פתרונות שבאמת עובדים. אבל מהם הגורמים שדחפו את תחום ג’נרציה של בינה מלאכותית לנקודה הזו?
1. הפער בין ציפיות למציאות
הציפייה הראשונית סביב הג’נרציה של בינה מלאכותית הייתה גובלת בהתפעלות כמעט פואטית – האמונה שהטכנולוגיה תשנה את כללי המשחק באופן מידי וללא גבולות. תחזיות דיברו על מהפכות בתחומי הבריאות, התחבורה, השיווק ועוד. אך המציאות חשפה תהליך מסורבל ומורכב בהרבה. ארגונים נתקלו בקושי לשלב את הטכנולוגיה בתוך תשתיות קיימות, ומצאו עצמם בונים מחדש תהליכים במקום למנף אותם.
מעסקים קטנים ועד ענקיות טכנולוגיה, הבעיה המרכזית הייתה ציפיות לא ריאליות. לדוגמה, ארגונים שהניחו שהפעלת ChatGPT או מודלים דומים תוכיח ROI (החזר השקעה) מיידי נאלצו להתמודד עם חודשים של פיתוח והתאמות, בלי לראות תוצאה מיידית או ערך ניכר בשטח.
2. עלויות תפעול כבדות
כשמדובר בג’נרציה של בינה מלאכותית, העלות הכלכלית היא גורם שקשה להתעלם ממנו:
- אימון מודלים גוזל לא רק זמן אלא גם כמויות עצומות של אנרגיה ומשאבים כספיים. לפי נתונים שהתפרסמו ב-2023, מערכות כבדות כגון GPT-4 דורשות מאות אלפי דולרים לאימון יחיד.
- תפעול יומי יקר: כדי לתמוך בבקשות והתמודדויות עם כמויות נתונים אדירות, ארגונים נאלצים להשקיע בציוד מתקדם כמו GPUs וחוות שרתים מותאמות, שסובלים ממחסור גלובלי ותמחור גבוה.
ארגונים קטנים ובינוניים, שאינם יכולים להרשות לעצמם משאבים כאלו, מוצאים את עצמם מנועים מלהצטרף ל”אינפלציה הדיגיטלית” של ג’נרציה של בינה מלאכותית, ובכך אבד הפוטנציאל למנוע צמיחה ושיפור ביצועים.
3. סוגיית האמון והאמינות
אחד הגורמים המרכזיים ל”עמק האכזבה” הוא בעיית אמינות המערכת. משתמשי GenAI רבים מתמודדים עם תופעת “חזיונות שווא” (Hallucinations) – תוצאה של מודלים הממציאים עובדות, מצטטים מקורות לא קיימים, ולעיתים מעוותים נתונים חיוניים. עבור תעשיות מסוימות זו תופעה בלתי נסבלת. לדוגמה:
- משפטים וחקיקה: יועצים משפטיים אינם יכולים להסתמך על מידע מבורדק שעלול להוביל לנפילה משפטית.
- בריאות: הצגת מידע קלינית שגויה או חלקית יכולה להציב חולים בסיכון ואף לגרום לנזק בלתי הפיך.
לאמינות יש גם השפעה פסיכולוגית: כאשר משתמשים מאבדים אמון במודל, עשויים להסתייג משימוש חוזר ולהעדיף פתרונות מסורתיים שפחות מתקדמים טכנולוגית.
4. היעדר מוסר עבודה מבוסס אתיקה
ג’נרציה של בינה מלאכותית, ככלי רב עוצמה, מעוררת שאלות רבות סביב ויסות אתי ואחריות משפטית:
- האם כלי מבוסס AI הוא האחראי על תוכן שגוי, פוגעני או מטעה?
- מה דרוש כדי למנוע מתכנים המופקים באמצעות AI להפיץ מידע מוטעה, להטות קמפיינים פוליטיים, או להוות בסיס להונאה דיגיטלית?
לכן, חוסר ב”מעקות בטיחות” טכנולוגיים ואתיים יוצר דילמות המונעות מארגונים מלהשתמש בטכנולוגיה בצורה רחבה.
5. סביבות עבודה שלא מותאמות לשינוי
לבסוף, שינוי אינו רק טכנולוגי – הוא גם תרבותי. בעסקים מסוימים, קבלת החלטה ליישם ג’נרציה של בינה מלאכותית נתקלת בהתנגדות מצד צוותים שלא רגילים לשינויים תכופים, או שלא הוכשרו לטפל בטכנולוגיה מתקדמת כזו. מחקר שפורסם לאחרונה מצא כי כ-40% מהמובילים בארגונים מדווחים על “תסכול עובדים” שמאט את תהליך האימוץ הטכנולוגי.
כיצד נוכל ללמוד מעמק האכזבה?
בעוד שמדינות, ארגונים ומפתחי טכנולוגיה ממשיכים לנסות למצוא פתרונות יצירתיים למכשולים אלה, ברור שאנו בעיצומה של נקודת מפנה שדורשת מחשבה מחודשת על הדרך שבה אנו מביאים חדשנות לחזית העסקית שלנו.
על ידי זיהוי הגורמים הללו וניהול נכון של ציפיות, ניתן להשיב אמון בטכנולוגיה, לייעל את תהליכי ההטמעה בעסקים, ולהפיק את הערך האמיתי שמודלים של GenAI יכולים להציע.
אם אנחנו רוצים להבין היכן טמונה הערך הממשי של ג’נרציה של בינה מלאכותית היום, ועל אילו תחומים היא יכולה להשפיע בצורה מוחשית, עלינו לצלול לעומק למקרי מבחן מוצלחים. **השימוש המיידי בטכנולוגיה אינו דורש פתרונות מהפכניים, אלא יישומים חכמים שמייצרים החזר השקעה (ROI) מובן וברור במהירות יחסית.** השאלה המרכזית היא, אילו שימושים מעשיים בעסקים יכולים להניב ערך ממשי בטווח הקצר?
אוטומציה של תהליכים חוזרים
אחד השימושים המרכזיים והיעילים בג’נרציה של בינה מלאכותית, המבוצע כבר היום על ידי חברות מובילות, הוא **אוטומציה של תהליכים Administratorיים ואנליטיים חזרתיים**. למשל:
- שירות לקוחות: צ’טבוטים מבוססי GenAI משדרגים את המענה ללקוחות בכך שהם מסוגלים לא רק לענות על שאלות נפוצות, אלא גם לנתח את בקשות הלקוחות ולהפנות אותן לגוף המתאים בארגון. לדוגמה, חברה בתחום הטלקום תוכל להשתמש בבוט חכם המשלב פתרון מהיר לבעיות בסיסיות עם אפשרות לאבחון תקלות מתקדמות של רשתות התקשורת של הלקוח.
- אוטומציה בניהול משימות: חברות שמטפלות במלאי, מתאמות לוגיסטיקה או עוסקות בשיווק דיגיטלי יכולות לתת למערכות GenAI לנתח את הנתונים ולעדכן מערכות פנימיות בהתאמה – למשל, ליצור תוכניות תחזית לסחורה בהתאם לעונתיות או נטיות צרכניות.
גישה זו מאפשרת לחברות לחסוך שעות עבודה יקרות ולהשקיע את המשאבים האנושיים שלהן במשימות מורכבות המצריכות חשיבה ויצירתיות אנושית.
שדרוג תובנות עסקיות
בתחום של ניתוח נתונים ומודיעין עסקי (BI), ג’נרציה של בינה מלאכותית הופכת לכלי חיוני. במקום שניתוח נתונים יהיה נחלתם של מחלקות אנליטיות בלבד, הטכנולוגיה פותחת את המידע לכל שכבות הארגון. **משתמשים ללא רקע טכני יכולים לשאול במילים פשוטות את המערכת שלהם שאלות קשות, ולקבל תשובות ברורות ואינטואיטיביות.**
לדוגמה:
- מנהל שיווק שרוצה להבין אילו קמפיינים מביאים את הערך הגדול ביותר, יכול לבקש מהמערכת להפיק **השוואת ביצועים לפי ערוצי פרסום**.
- חנות קמעונאית יכולה לחזות אילו מוצרים יהיו מבוקשים על בסיס תחזיות AI שמבצעות ניתוח של היסטוריית המכירות, מזג האוויר הצפוי, וחגים קרבים.
יכולות אלו מאפשרות לקבל החלטות טובות ומהירות יותר המבוססות על נתונים – מה שמביא לחסכון משמעותי בזמן ודיוק רב יותר בהחלטות העסקיות.
תמיכה בתוכן יצירתי ושיווקי
היכולת של GenAI ליצור ולהתאים תוכן כתוב, חזותי וקולי לכל צורך הפכה אותה למייצרת ערך משמעותי בתחום השיווק. **יצירת תוכן מותאם אישית** – אשר פעם הייתה תהליך ארוך ויקר – יכולה כיום להתבצע בתוך שניות. כמה מקרי מבחן בולטים כוללים:
- כתיבת תוכן ממוקד: מותגים משתמשים בכלים כמו ChatGPT או תחליפים ליצירת **תיאורי מוצרים מותאמים אישית**, העלאת פוסטים לרשתות חברתיות וקופירייטינג למודעות תוך התאמה מלאה למודל הלקוח האידיאלי שלהם.
- וידאו והדמיות: בעזרת AI חזותי, מותגים בתחום האופנה, לדוגמה, יכולים להשתמש במודלים וירטואליים שמדמים כיצד בגדים ייראו בסביבות שונות – חנויות מקוונות רבות משתמשות ביכולות אלה להדגמת חווית המשתמש.
יתרונות אלה אינן רק נחלתם של מיטב החברות הגדולות: באמצעות כלי SaaS נגישים, אפילו עסקים קטנים יכולים להשתמש במערכת GenAI כדי לייצר תוכן שעונה על הצרכים שלהם ביעילות ובעלות מופחתת משמעותית.
ייעוץ ותמיכה בקבלת החלטות
במקרים רבים, ארגונים נתקלים באתגרים כאשר יש לבחור פתרון מתוך מגוון של אפשרויות. ג’נרציה של בינה מלאכותית יכולה להוות יועץ מעשי שמציע החלטות מבוססות על נתונים. דוגמה טובה לכך היא מערכות תכנון וניהול תקציב.
- מערכות כאלו מנתחות נתוני עבר וביצועים בזמן אמת ומציעות למנהלים חלופות לתקצוב לפי צרכים אסטרטגיים, ומזהות מראש נקודות כשל פוטנציאליות.
- בחברות IT, מערכות ג’נרציה מייעצות לגבי חלוקת משאבי שרתים בהתאם לעומסים צפויים.
היכולת להסיק תובנות חכמות ולבצע בחירות מדויקות תחת תנאי אי-ודאות פותחת דלתות חדשות לקבלת החלטות אסטרטגיות וניהוליות טובות יותר.
תוצאה ברורה: ROI חיובי בהטמעה נבונה
ככל שג’נרציה של בינה מלאכותית תתמקד בפרויקטים ברי קיימא עם יעדים ברורים, כך יהיה קל יותר לשכנע את מנהיגי הארגון בהחזר ההשקעה הגבוה שלה. הפוטנציאל הגלום ב-AI אינו רק ביצירת תהליכים חכמים יותר – מדובר על שיפור חווית הלקוח, יצירת שוק חדשני ולהפוך מורכבויות ארגוניות לפשוטות להבנה. **המפתח הוא להתמקד בדברים שניתן למדוד ולהרחיב עם הזמן בצורה הדרגתית.**
כדי להטמיע ג’נרציה של בינה מלאכותית באקו-סיסטם העסקי בצורה מוצלחת, ארגונים זקוקים לשילוב בין גישה פרקטית, שותפויות טכנולוגיות מתקדמות, ובניית תשתית שמבוססת על חזון ארוך טווח. למרות ההתלהבות הטבעית שמגיעה עם הטכנולוגיה החדשנית הזו, המציאות מראה שבלי תכנון מדויק ועקבי, יש סיכוי גבוה להתמודד עם אתגרים שירתיעו מהמשך האימוץ. אם כך, אילו אסטרטגיות יכולות להבטיח מעבר חלק ומשמעותי?
**השקעה בתשתית טכנולוגית מתאימה**
כל ארגון שרוצה לשלב בינה מלאכותית גנרטיבית חייב תחילה לבחון את **התשתיות הטכנולוגיות הקיימות** שלו. שאלת מפתח היא האם התשתית הנוכחית יכולה לתמוך באינטגרציה עם מערכות AI מתקדמות, שמכילות דרישות חומרה ותוכנה גבוהות יחסית.
- שרתים מותאמים וגישה לענן: מחשוב מבוסס ענן, כגון AWS, Azure או Google Cloud, מספק סביבה גמישה המתאימה לצרכים מגוונים של אימון והפעלה של מודלים.
- מערכות מודולריות: שימוש במודלים מודולרים מאפשר התאמה קלה יותר של המערכת לצרכים ספציפיים של הארגון, מבלי להחליף מערכות קיימות לחלוטין.
- גישה למעבדים עוצמתיים: GPUs ומעבדי AI כמו Tensor Core מסייעים לארגונים להתמודד עם עיבוד כבד במהירות.
לדוגמה, חברה בתחום הקמעונאות שרוצה לשלב מודל לניתוח התנהגות צרכנית, יכולה להשתמש בשירותי ענן כדי להפעיל את המודל מבלי לרכוש תשתיות יקרות. כך, הארגון גם זוכה לגמישות וגם נהנה מהעלויות המשתנות יחסית לעומסים השונים.
**שילוב בינה מלאכותית עם צוותים אנושיים**
אחת הטעויות הנפוצות של ארגונים היא הניסיון להחליף לחלוטין תהליכים אנושיים בכלי AI, במקום להתמקד ביצירת **שילוב שיתופי בין האדם למכונה**. פסיכולוגיית המערכת מראה שפתרון משולב מסוג זה לרוב מביא לתוצאות טובות בהרבה.
דוגמה ליישום נכון:
- צוותי מכירות: במקום ש-Bot יתפקד כתחנת מכירה בלעדית, ניתן לשלב אותו ככלי תמיכה המייצר תובנות מהירות עבור סוכני מכירות.
- שירות לקוחות: נציגים אנושיים יכולים לטפל בפניות מורכבות, בעוד שהמערכת האוטומטית מזהה רגשות חיוביים או שליליים מתוך התכתבויות וצ’אטים ומספקת המלצות פעולה בזמן אמת.
גישה זו לא רק משפרת את האפקטיביות, אלא גם מעלה את תחושת הביטחון בקרב עובדים, שיכולים לראות במערכת כלי המסייע לעבודתם ולא איום עליה.
**הדרכה ושינוי תרבותי בארגון**
כל טכנולוגיה חדשה דורשת **שינוי תרבותי** ברמת הארגון. עבור מנהיגים ועובדים, ישנה חשיבות רבה להבנת הפוטנציאל הטמון בשימוש בג’נרציה של בינה מלאכותית, יחד עם המגבלות שיש לקחת בחשבון.
צעדים בולטים ליישום הדרכה אפקטיבית:
- קיום **סדנאות הכשרה** לכל שכבות הארגון, כולל עובדים בדרגים נמוכים, כדי למנוע התנגדות הנובעת מחוסר ידע.
- מינוי סוכני שינוי, שהם מנהלים המחויבים להובלת הפרויקט ויכולים להסביר לעובדים את משמעות הטכנולוגיה ואת ההשלכות החיוביות שלה.
- שימוש בתרחישי מבחן מפורטים – לדוגמה, הרצת פרויקט פיילוט במינימום סיכונים לבחינת הצלחת הטכנולוגיה בתהליך קיים.
מחקרים מראים כי ארגונים שחולקים את אסטרטגיית האימוץ שלהם עם צוותים ושמים את הדגש על **שיתוף העובדים בתהליך קבלת ההחלטות**, זוכים לשיתוף פעולה רחב יותר ומצליחים לממש את הפוטנציאל הטמון ב-AI.
**שותפויות אסטרטגיות עם ספקי טכנולוגיה**
במקום לפתח מערכת GenAI מאפס, ארגונים רבים מעדיפים לשתף פעולה עם **ספקי שירותי AI מובילים**. חברות כמו OpenAI, Anthropic או IBM Watson מציעות פלטפורמות מבוססות SaaS, שמפשטות את הכלים ליישום וניהול, תוך מתן גישה למודלים מתקדמים ועדכניים.
יתרונות השותפויות:
- גישה לטכנולוגיה מובילה: ספקים גדולים לרוב מביאים את המערכות החדשניות ביותר לשולחן.
- תמיכה שוטפת: עם שירותי SaaS, ארגונים לא יצטרכו לדאוג לתחזוקת התשתית או לעדכון המודלים.
- הפחתת עלויות פיתוח: במקום לשלב צוותי עילית בעלות גבוהה, ניתן לרכוש שירותים חיצוניים מותאמים.
לדוגמה, ארגון בתחום הפיננסים שמאמץ ג’נרציה לניתוח בקשות הלוואה יכול לבחור בשותפות עם חברה ייעודית המתמקדת בניתוח פיננסי, וליהנות מהתמחות ומידע נרחב בתחום הספציפי הזה.
**מדיניות ברורה לניהול סיכונים ואתיקה**
אחד האתגרים המרכזיים בהטמעת כלים מבוססי AI הוא למנוע **שימוש לרעה או טעויות שעלולות להזיק לארגון וללקוחותיו**. לשם כך יש לפתח סטנדרטים ונהלים פנימיים סדורים לניהול הנתונים והמידע, יחד עם ביסוס מדיניות אתית ברורה.
עקרונות ליישום מדיניות אתית:
- יצירת **קווי מנחה** לשימוש בכלי הבינה המלאכותית, עם הגדרות ברורות של מה ניתן ומה לא ניתן ליישם.
- הטמעת **שכבות אבטחה חזקות**, שיגנו על נתונים רגישים בזמן תפעול המודלים.
- מעקב אחר דיווחי “חזיונות שווא” מהמערכת, ותיקונם ברמה מהירה בשיתוף פעולה עם ספקי הטכנולוגיה.
לדוגמה, חברה המאמצת צ’טבוט לצורך תקשורת עם לקוחות צריכה להבטיח שהכתיבה של הבוט תואמת את ערכי המותג ושאינה כוללת מידע מטעה שעלול להוביל לתביעות משפטיות.
**בחירת מקרים ממוקדים עם ערך מוסף ברור**
אסטרטגיה חכמה באימוץ GenAI כוללת **זיהוי מהיר של תהליכים ספציפיים שמהם תצמח התועלת הגדולה ביותר, במקום ניסיון ליישם את הטכנולוגיה בכל מקום.**
כיצד לעשות זאת?
- להתחיל בתהליכים פשוטים – חשבונאות, שירות לקוחות, ניטור תהליכים שחוזרים על עצמם.
- למדוד **השפעה ישירה ולטווח קצר**, כמו חיסכון בזמן ביצוע משימה או שיפור אחוזי שביעות הרצון של הלקוח.
- להרחיב בהדרגה למקרים מורכבים יותר לאחר הצלחות מאומתות.
הגישה הממוקדת הזו מעניקה מספיק רווח להתנסות וללמידה תוך הפחתת הסיכונים והעלויות העודפות. לדוגמה, בחירה ליישם GenAI דווקא בשלב הסינון הראשוני במערכות גיוס עובדים יכולה להפחית משמעותית את עלויות הגיוס, מבלי להשפיע על תחושת המעורבות של מחלקת משאבי האנוש.
ארגונים שמאמצים את ההמלצות הללו בצורה מושכלת, עומדים בעמדה מנצחת להפיק ערך אמיתי ומתמשך מג’נרציה של בינה מלאכותית, תוך צמצום עיכובים והגברת שביעות הרצון של העובדים והלקוחות כאחד.
עִבְרִית