אימוץ הבינה המלאכותית (AI) צוטט כמשנה משחק עבור חברות המבקשות לחדש ולמטב את פעילותן. השימוש בה גדל משמעותית בשנים האחרונות, כאשר 72% מהחברות הגלובליות אימצו את הטכנולוגיה בשנת 2024, בהשוואה ל-55% בשנת 2023, על פי מחקר של מקינזי "מצב הבינה המלאכותית בתחילת 2024". אבל המסע אינו פשוט: הבנת היכן וכיצד ליישם טכנולוגיה זו נותרה אתגר עבור מנהיגים עסקיים רבים.
"אני רואה דגש חזק מאוד על הבנת האופן שבו ניתן לייצר השפעה בעזרת בינה מלאכותית בעסקים ולמדוד את החזר ההשקעה (ROI)", מעירה טוואנה גורדוס, מנכ"לית Alura Para Empresas. "ההצלחה טמונה לא רק באימוץ בינה מלאכותית, אלא בעיקר בזיהוי תחומים שבהם היא יכולה לייצר השפעה מוחשית. אי אפשר לפתור את כל האתגרים בבת אחת; צריך להעריך אסטרטגית כך שהתוצאות יהיו משמעותיות ויביאו לרווחים ביעילות, בקנה מידה ובהתאמה אישית", היא מעירה.
לדברי מנהיגים ממגזרים שונים, מקסום הפוטנציאל של בינה מלאכותית דורש תכנון, מיקוד ותרבות של למידה מתמשכת. גלו להלן את הסודות והעצות המרכזיות של מנהלים מצליחים ברמת C ביישום בינה מלאכותית בעסקים שלהם:
טוואנה גורדוס, מנכ"ל Alura for Business
"עבור אלו המעוניינים ליישם בהצלחה בינה מלאכותית בחברות שלהם, חיוני להבין בדיוק היכן היא יכולה להוסיף ערך לעסק, להימנע מהשקעה בפרויקטים שאינם אסטרטגיים, וכן לזהות תחומים בעלי ההשפעה הפוטנציאלית הגדולה ביותר, כגון התאמה אישית של חוויה או אוטומציה של תהליכים קריטיים. אימוץ חשיבה ניסיונית, עם מחזורי למידה, בדיקות והתאמות, הוא חיוני באותה מידה, כמו גם השקעה בהכשרת צוותים כדי להבטיח שימוש יעיל בטכנולוגיה. בינה מלאכותית תהיה בעלת ברית חזקה רק אם יהיו אנשים מוכנים להשתמש בה. השקעה בפיתוח צוות חיונית לא פחות מהשקעה בטכנולוגיה עצמה. לא מספיק ליישם בינה מלאכותית; יש צורך ללמד כיצד להפיק ממנה את המרב", מדגיש טוואנה.
ג'וליה ברגיירי, מנהלת בכירה לפיתוח עסקי B2B גלובלי ב- NotCo
"אימוץ בינה מלאכותית כבר אינו אופציונלי. אנו נמצאים בעיצומה של מהפכה טכנולוגית הדומה להופעת האינטרנט בשנות ה-2000, אך עם הבדל אחד: התפתחות הבינה המלאכותית מתרחשת באופן אקספוננציאלי. ככל שחברה דוחה את המסע הזה זמן רב יותר, כך יגדל פער התחרות בהשוואה לאלו שכבר התקדמו. אם אתם מתחילים, אני מציע להתחיל עם פרויקטים קטנים וכלים ניתנים להרחבה. בנוסף לאימוץ כלים ספציפיים, חשוב לטפח סביבה המשלבת בינה מלאכותית בחיי היומיום ומקדמת תרבות ארגונית עם חשיבה של "בינה מלאכותית תחילה". משמעות הדבר היא עידוד ניסויים, למידה מתמשכת ושימוש אסטרטגי בנתונים. טעות נפוצה שאנו רואים היא ניסיון ליישם בינה מלאכותית ברחבי הארגון בבת אחת, מה שבדרך כלל מוביל לתסכול והתנגדות פנימית. ב-NotCo, אנו רואים חברות רבות שמעולם לא עבדו עם בינה מלאכותית שמנסות להשיג אינטגרציה טכנולוגית מלאה באופן מיידי - גישה שלעתים רחוקות עובדת. העצה שלי היא להתחיל בפרויקט פיילוט שנתן עדיפות לחברה, לאסוף לקחים חשובים, ולאחר מכן להרחיב בביטחון ובעקביות", אומרת ג'וליה
מרסלו מירים, מייסד שותף ומנכ"ל סופיה בברזיל.
"כיום, האתגרים העיקריים באימוץ בינה מלאכותית כוללים חוסר בנתונים מובנים, התנגדות פנימית לשינוי ואינטגרציה עם מערכות מדור קודם. כדי להתגבר על אלה, יש צורך להשקיע בסטנדרטיזציה של נתונים, לאמץ פרויקטים פיילוטיים המדגימים תוצאות מהירות ולבנות תרבות מונחית נתונים עם צוותים מיומנים ומעורבים. יתר על כן, חשוב להתמקד במקרי שימוש אסטרטגיים, כגון הפחתת עלויות ושיפור חוויית הלקוח, כמו גם ביסוס שותפויות ותכנון להרחבה. התעלמות מהכנת נתונים או התמקדות בטכנולוגיה מבלי לטפל בבעיות ברורות הן טעויות נפוצות מאוד. יש להשתמש בבינה מלאכותית באופן אסטרטגי ולבחון אותה כל הזמן", אומר מירים.
חוליו ויאנה, מומחה לשוק הנדל"ן ומנכ"ל פלאזה, מציין כי "אימוץ הבינה המלאכותית עדיין נתקל במכשולים, בעיקר בשל הצורך להתגבר על עקומת הקבלה הטכנולוגית, אך ניתן להתגבר על כך באמצעות תקשורת ברורה לגבי יתרונותיה ומחויבות מצד ההנהלה בכל הרמות. יש להתייחס לבינה מלאכותית כמו לעובד חדש הזקוק להכשרה ראשונית כדי להשתלב בתהליכי החברה, תוך הבטחת תוצאות עקביות יותר תוך שלושה עד שישה חודשים. באופן אידיאלי, יש להתחיל בתחומים ספציפיים, להעריך את ההשפעות ולהרחיב בהדרגה, תוך התמקדות בתשואה החיובית הכוללת, גם לנוכח התאמות ראשוניות ולמידה. גישה אסטרטגית זו היא שממקסם את הערך ארוך הטווח של הטכנולוגיה."
