האם הארגון שלכם מוכן לאמץ AI ?

מאת: אבישי מרון | מומחה AI ובעלים של חברת Avishay Meron Consulting

---

הקדמה

אוסף הטכנולוגיות תחת השם AI תמשכנה לצבור תאוצה בשנים הקרובות ותאפשרנה לארגונים לייעל אופרציות תפעוליות, לשפר מוצרים קיימים ולפתח מוצרים חדשים. ישנם ארגונים שזיהו את הפוטנציאל של בינה מלאכותית כבר לפני יותר משני עשורים ועושים שימוש נרחב בטכנולוגיה כדי להציע לנו מוצרים טובים\מהירים\בטוחים\מעניינים יותר מתחריהם. דוגמאות  כוללות ארגונים כגון גוגל, פייסבוק, אמזון, פייפל, עליבאבא שהקימו תתי-ארגוני מחקר AI של עשרות ומאות חוקרים ומהנדסים שעובדים על פתרונות מבוססי AI בכדי לקדם מטרות עסקיות. לדוגמה, פייפל (PayPal) ידועה במנוע זיהוי הונאות הטוב ביותר שיש בתעשייה ומאפשר לצרכנים חוויות קניה בטוחה (החזר כספי מובטח) תוך שימוש מופחת באמצעי בקרה כגון אימות דו-שלבי שמגביר את ה"חיכוך" עם הלקוח.

רוב הארגונים אינם בעלי כיסים עמוקים כחברות הפורצ'יין 500 ויתקשו להצדיק מחקרים ארוכי טווח או צוותי מחקר גדולים. עם זאת, גם ארגונים קטנים\בינוניים מהווים קרקע פורייה לשימוש בטכנולוגיה הנכספת, ובמיוחד בשנים האחרונות עם פריצתו של תחום ה GenAI.

אם כך, מהם האתגרים הנפוצים בהטמעת AI? מהן הפעולות הראשונות מנהלים יכולים לבצע כדי לאמץ את הטכנולוגיה? כיצד מגבירים סיכויי הצלחה של פרויקטים מסוג זה?

בהמשך המאמר אציג תוכנית בת חמישה שלבים באמצעותה ניהלתי בהצלחה פיתוח והטמעה של מאות פרויקטי AI לאורך 15 שנים ומיועדת למנהלים.ות מכל התחומים, לא רק טכנולוגיים.

השלבים כוללים:

1. רכישת ידע קריטי

2. הגדרת מדויקת ומדידה של הפתרון

3. תיעדוף פרויקטים ואיתור הזדמנויות

4. הקמת צוות

5. פריסת הפיתוח ביצור

רכישת ידע קריטי ניהולי בתחום AI

ידע קריטי הוא ידע הדרוש לקבלת החלטות בצמתים שונות בדרך להטמעת פתרון מוצלח למיצוי פוטנציאל עסקי. לא מדובר בידע טכני מעמיק או קורסים אקדמיים ארוכים אלא סקירות מדויקות על נושאים כגון:

• פילוח סוגי פתרונות AI

• הזדמנויות וסיכונים

• היבטים משפטיים

• עלויות פיתוח

באמצעות הידע הנ"ל תוכלו לבצע ניווט טוב יותר בשלבים הבאים של הפרויקט שאותו תבחרו להטמיע. אם אין לכם את הידע בארגון רכשו אותו לפני יציאה לדרך. הזמינו יועץ בעל ניסיון לסדנת סקירה ורכישת כלים ניהוליים בהם תעזרו לנהל הטמעה מוצלחת של פתרון AI.

בתום שלב זה תהיו מסוגלים לנהל ולהשתתף בדיונים עקרוניים על היתרונות

הגדרה מדויקת ומדידה של הפתרון

לאחר הבנה ניהולית של נוף ה AI, ערכו רשימה של פרויקטים בעלי פוטנציאל לאוטומציה. אלו עשויים להיות פרויקטים עם השפעה ישירה על המוצר והלקוחות או פרויקטים בעלי השפעה על אופרציה פנימית. בכל פרויקט שאתם בוחנים, וודאו שהאתגר מדויק ומדיד כאשר מדוייק הוא פרויקט שניתן להסביר אותו לכל אחד מחברי.ות ההנהלה במשפט קצר וברור ומדיד הוא משפיע על מדד עיסקי. דיוק ומדידת הפרויקט יאפשרו לרתום את בעלי.ות העניין להשיג את היעדים שתציבו לפרויקט.

לדוגמא,

"לייעל תהליכים בחטיבת שירות לקוחות"

אינה הגדרה מדויקת ומדידה. לחילופין,

"הפחתת ממוצע כמות נציגים.ות לטיפול בפניית לקוח מ 4 ל 1.5"

היא הגדרה מדוייקת כיוון וכל אחד מחברי.ות ההנהלה מבין בקלות את התוצר. ההגדרה גם מדידה היות ומשפיעה ישירות על מדד עסקי.

בתום שלב זה מתקבלת רשימה של פרויקטים עם משפט קצר וברור לכל פרויקט

תיעדוף פרויקטים. איתור הזדמנויות

לאחר איסוף פרויקטים, מתגלה האתגר הבא; אתגר "השמיכה הקצרה". הרשימה שהרכבתם בשלב הקודם לרוב גדולה מכמות המשאבים הזמינה (כח אדם, עלויות פיתוח ו\או וזמן) ולכן, נדרש לבצע תעדוף שיאפשר בחירה של הפרויקט (או פרויקטים) בהתאם למשאבים הזמינים.

ניתן לבצע תעדוף ע"י דירוג הפרויקטים ע"פ שני צירים: מוכנות לאוטומציה והשפעה עסקית. ככל שהמוכנות לאוטומציה גבוהה יותר וההשפעה גדולה יותר, כך הפרויקט נחשב להזדמנות גדולה יותר.  מוכנות גבוהה לאוטומציה נקבעת לא רק לפי פרמטרים טכנולוגיים אלא גם משפטיים, אופרטיביים ואפילו שיווקיים. לדוגמא, חברת ביטוח מעוניינת לבצע לבצע סריקה אוטומטית של מסמכים הנשלחים ע"י לקוחות בזמן הגשת תביעה ולוודא תקינותם. ה CTO עשוי.ה לדרג את הפרויקט גבוה בראיה טכנולוגית אך ה CLO עשוי.ה לחשוש בצדק משיתוף מידע פרטי מזהה (PII) עם צד שלישי ולכן המוכנות לאוטומציה עשויה לבסוף להיות נמוכה עקב סיבוכים משפטיים.

בתום שלב זה מתקבלת רשימה מתועדפת של פרויקטים לביצוע בהתאם למשאבים הזמינים

הקמת צוות

האתגר השלישי בדרך להטמעה מוצלחת הוא הרכבת צוות מנצח וישנם שלושה עקרונות מנחים שיסיעו לכם

1. צוות קטן ומגוון

2. ידע עסקי

3. מינוי ספונסר מהנהלה

צוות קטן של שלושה עד שישה א.נשים חיוני לגמישות, פיתוח מהיר וקבלת החלטות אפקטיביות.

צוות מגוון מכיל את הכישורים הנדרשים לבניית פתרון שעונה על צורך עסקי. לדוגמא, מנהל.ת מוצר טכני יסייע להמיר דרישות עסקיות למשימות פיתוח.

ידע עסקי והבנה של ניואנסים תהליכיים, יסייעו לצוות לתכנן פתרון יעיל ויגדילו את הסיכוי להצלחתו של הפרויקט. לכן, חשוב לאתר את מקור הידע העסקי בארגון ולוודא שיש לצוות גישה ישירה למקור הידע. "טלפון שבור" או ידע ממקור שני מהווים סיכון לפרויקט

ספונסר לצוות הוא מנהל.ת ביניים\בכיר שמסוגל לפרק מכשולים ארגוניים בדרך של הצוות. בין אם מדובר על הקצאת חלונות זמן קצרים של בעלי ידע לטובת הפרויקט, אישורי גישה למערכות ארגוניות או הקצאת תקציבים קטנים באופן מהיר ויעיל. אם אנלוגיה של הפרויקט הוא דרך הררית מושלגת, הספונסר הוא המפלסת.

בתום שלב זה מתקבל צוות מגוון בו כל חבר מבין היטב את תפקידו וספונסר שעוקב מקרוב אחרי התקדמות הפרויקט

פריסה של הפיתוח ביצור 

בשעה טובה, אחרי שלושה חודשי פיתוח הצוות הציג דמו מוצלח, אך התהליך עדיין לא הושלם עד פריסת הפיתוח ביצור. פריסה ביצור כרוכה בסיכונים ולהלן 4 עקרונות שיסייעו לנהלם:

1.      פריסה הדרגתית לקהל לקוחות מוקטן

2.      חזרה לאחר (Rollback)

3.      מערכת ניטור ביצועים

4.      תקשורת לכל בעלי.ות עניין

פריסה הדרגתית לקהל לקוחות מוקטן, לפני פריסה רחבה, תמנע את הפגיעה בכל הלקוחות במקרה של תקלה. נסו לתכנן שלושה או ארבעה שלבים בפריסה עם הפרשי זמן המאפשרים לבחון משוב  או התנהגות הלקוחות. ככל שהמשוב חיובי ולא מתגלות תקלות חמורות, המשיכו לשלב הבא בפריסה עד לפריסה מלאה.

חזרה לאחור (Rollback) באופן מהיר למצב האחרון התקין עשויה למנוע מבוכה במקרה שזוהתה תקלה בפריסה של פתרון חדש. מידת יכולת חזרה לאחור לרוב מעידה על היכולת הכללית של הארגון לאמץ טכנולוגיה.

מערכת ניטור ביצועים והתראות תאפשר להגיב מוקדם ככל הניתן לשינוי בביצועי המערכת. במערכות AI, לעיתים אין תקלה ביחס לתכנון ומימוש המערכת אך הביצועים עשויים להשתנות כתוצאה משינוי בלתי צפוי בקלט המשתמשים. לדוגמא, הסייענית הקולית אלקסה של אמזון שיגרה הזמנות באלפי בתים לרכישת בית בובות לאחר שהופעלה בטעות ע"י קולו של כתב שבקע ממקלט טלוויזיה בבתים אלו.

תקשורת לכל בעלי.ות עניין על פריסה של פתרון חדש תאפשר הכנת כלל הארגון למקרה בו תידרש תגובה מיידית. אף אחד לא אוהב הפתעות מהסוג שמפריע לשגרת העבודה או פוגע בתהליכים משומנים שעובדים. בכדי למנוע הפתעות, כנסו ישיבה עם כל בעלי.ות העניין ופרטו את הפתרון החדש, לוחות הזמנים והסיכונים.

בתום שלב זה הפתרון מוטמע במוצר או בתהליכים התפעוליים

לסיכום, AI הינה טכנולוגיה נגישה ואינה נחלת ארגוני ענק בלבד. באמצעות בקרה, ניהול סיכונים ורתימה של השדרה הניהולית, גם ארגונים קטנים\בינוניים יכולים ליהנות מהיתרונות של הטכנולוגיה.

---

על המחבר

אבישי מרון: מומחה AI ובעלים של חברת Avishay Meron Consulting

אבישי מרון הוא יועץ AI בכיר עם 15 שנות פיתוח של מערכות מורכבות וניהול בכיר. אבישי שותף למגוון פרויקטים פורצי דרך בתעשייה כגון פיתוח מנוע ההונאות של חברת פייפל ופיתוח שירות לקוחות אוטומטי בשפה חופשית בבנק הדיגיטלי הראשון וואן זירו.