בתקופה האחרונה, בינה מלאכותית (AI) פרצה לתודעתנו, והופכת לנושא דיון בלתי נמנע בכל העולם. מונחים כמו Generative AI, Chat GPT ואחרים הפכו לשגרה בדיאלוג המקצועי. בהקשר העיסקי, בעלי עסקים מתלבטים האם הטכנולוגיה הזו באמת יכולה לתרום לעסקים שלהם, או שמדובר בהייפ שיחלוף. במאמר זה אנו מבקשים לבחון את הנושא, לחקור את ההזדמנויות והאתגרים הקיימים, ולהתייחס לשאלה העומדת בפני בעלי עסקים: האם כדאי לקפוץ עכשיו לרכבת הבינה המלאכותית המפותלת או לחכות קצת עד שהטכנולוגיה תבשיל.
מה זה Generative AI?
אז מה זה בכלל AI, ולמה זה הפך להייפ כזה? בינה מלאכותית למעשה קיימת די הרבה זמן והייתה בשימוש גם בעולם העסקים הרבה לפני ש-OPENAI יצאה עם chat GPT, אבל אלו היו פתרונות מאוד מסובכים ויקרים להטמעה ולשימוש. GPT היה כלי ה generative AI הראשון שהוצע לציבור שהציע ביצועים יוצאי דופן וקלות שימוש, ובכך הנגיש את הבינה המלאכותית לציבור הרחב. אז מה זה בכלל? ומהי המהפכה כאן? AI גנרטיבי הוא סוג של בינה מלאכותית המתמקדת ביצירת תוכן חדש ומקורי. בעוד בינה מלאכותית רגילה מתמקדת בהבנה ופרשנות של נתונים, AI Generative יכול להבין את ההקשר בשפה חופשית (NLP) ולהגיב בהתאם, AI Generative יכול ליצור תוכן חדש לחלוטין, מטקסט, תמונות, מוזיקה ואפילו וידאו.
איך בינה מלאכותית יכולה להשתלב בעסק?
בגלל היכולת של AI לדבר ולהבין בשפה חופשית, ניתן לחשוב על ה-AI כעל כח עבודה חדש בעסק, שיודע המון, לומד במהירות, יצירתי, ואף פעם לא מתעייף. הוא יכול לבצע סוגים רבים של משימות, ממשימות טריוויאליות כמו בדיקת נתונים ותרגום מסמכים, דרך משימות כמו התכתבות עם לקוחות ועובדים ועד לדברים יצירתיים כמו יצירת דוחות, מאמרים או תמונות. אם עד היום משימות כאלה דרשו זמן רב, משאבי אנוש וכישורים מיוחדים והיו מוגבלות לאנשי מקצוע בתחומים אלו, Generative AI משנה את המשוואה הזו בכך שהיא מאפשרת יצירה אוטומטית של תוכן באיכות גבוהה, בזמן קצר ובעלות נמוכה יותר. למרות שברב המקרים עדיין יש צורך לבדוק את התוצרים ולעיתים רבות יש צורך בעיבוד אנושי על המוצרים, עדיין מדובר במהפכה.
אפשר לדבר בגדול על 3 צורות עיקריות שבהם AI יכול להשתלב בעבודה בחברות: צ'אטבוטים ועוזרים חכמים, תמיכה בפרודוקטיביות של עובדים, וכלי ניתוח ואנליזות.
צאטבוטים מבוססי AI:
בניגוד לדור הקודם של הצאטבוטים שהיו למעשה מערכות מורכבות של חוקים, AI chatbots יכולים לדבר בשפה חופשית, לשלב מידע על האירגון ואף מידע ממערכות הארגון השונות, והכי חשוב, לעבוד בצורה חופשית בדומה למענה אנושי ולא כעצי החלטה ענקיים. הביצועים הרבה יותר טובים והעלויות ההקמה ירדו פלאים
אנליזות וניתוחים בעזרת AI:
היכולת של הבינה לקבל ולנתח כמויות מידע גדולות מאוד ממקורות שונים ומגוונים, כולל מסמכים, התכתבויות, בטקסט חופשי, תמונות ואפילו הקלטות שיחות מאפשרים לו לנתח ולזהות בעיות באופן שהיה קשה מאוד לעשות בלעדיו.
פרודוקטיביות עובדים בעזרת AI:
אפשר לחשוב על ה AI chat כעל עובד נוסף בחברה שניתן לתת לו משימות שונות, והוא ידע לבצע אותן ברמה טובה, ואם יודעים להפעיל אותו נכון גם ברמה טובה מאוד. העובד יכול להשתמש בתוצרים האלה כטיוטות של העבודות שהוא צריך לבצע ולחסוך כך זמן רב מאוד.
תחומים נפוצים בהם AI מוכיח את עצמו
כיום כמעט לכל מחלקה בחברה אפשר למצוא פתרונות מבוססי AI, הנה רשימה חלקית של תחומים שבהם השימוש ב-AI כבר הוכח כמוֹעִיל ופרודוקטיבי :
מכירות ושיווק
ניתוח נתוני לקוחות: הבנת התנהגות הלקוח והתאמת פעולות השיווק בהתאם. מאפשר הגברת האפקטיביות של השיווק באמצעות נתונים ומסקנות לגבי רצונות וצרכי הלקוחות, הרלוונטיים בעיקר עבור חברות קמעונאות ומסחר אלקטרוני
המלצות מותאמות אישית: יצירת המלצות למוצר או שירות המותאמות לצרכים והעדפות הספציפיות של הלקוח. מאפשר להגדיל את סל הקניות של הלקוחות, רלוונטי בעיקר לחברות קמעונאיות ומסחר אלקטרוני
אוטומציה של תהליכי מכירה: שימוש בצ'טבוטים למענה מהיר ללידים, קביעת פגישות עם אנשי המכירות הרלוונטיים, מענה לשאלות מוצרים על מוצרי החברה או שאלות בנוגע למשלוח. תהליכים כאלה נבנים לפי חברה לפי הצרכים ותהליכי העבודה. אוטומציות כאלה יכולות לשפר משמעותית את שיעורי סגירת לידים.
הכנת תכניות שיווק, תכניות עבודה מפורטות וחומרי שיווק שונים לפי הצורך. המודיעין יכול לסייע בניתוח נתונים, בניית תחזיות, הכנת חומרים שיווקיים ועוד.
שירות לקוחות
צ'טבוטים ועוזרים וירטואליים: מתן מענה מיידי 24/7 לשאלות ובעיות של לקוחות. צ'טבוט כזה יכול להגיב 24/7 במגוון ערוצים, ולטפל בפניות שונות לפי מורכבותן ומה שהוגדר, או להפנות לגורמים הרלוונטיים.
ניתוח פניות לקוחות: זיהוי מגמות ובעיות נפוצות לשיפור השירות. אחת הדרכים המשמעותיות ביותר להתייעלות תפעולית היא לזהות בעיות נפוצות בחברה ולתקן אותן. חקירת שירות לקוחות היא אחת הדרכים היעילות לבצע תהליך כזה.
ניהול משאבי אנוש (HR)
חיפוש עבודה חכם: צ'טבוט שיודע להפנות מועמדים למשרות הרלוונטיות עבורם על ידי התאמה של כישורי ורצונות המועמדים למשרות הפתוחות בחברה, והפנייתם ישירות לאנשים הרלוונטיים.
גיוס וסינון מועמדים: אוטומציה של תהליכי סינון קורות חיים והתאמה לדרישות התפקיד. התאמת דרישות התפקיד עם קורות החיים של המועמדים
ניתוח מורל העובדים: זיהוי דפוסי עזיבה ושביעות רצון בעבודה לצורך שיפור התנאים והתמריצים.
פיננסים וניתוח נתונים
ניהול סיכונים: ניתוח עסקאות ואיתור פעולות חריגות לזיהוי סיכונים והונאות.
תחזיות וניתוח שוק: פיתוח מודלים לחיזוי התנהגות שוק וקבלת החלטות מושכלות.
הכנת תכניות עסקיות ובניית תכניות עבודה לצרכים שונים
ייצור ולוגיסטיקה
תחזוקה חזויה: זיהוי מוקדם של תקלות הדורשות תחזוקה כדי למנוע הפסקות ייצור.
ייעול שרשרות האספקה: שיפור היעילות התפעולית והפחתת עלויות על ידי תכנון מסלול וניהול מלאי.
בנוסף לבינה מלאכותית, ישנם יישומים רבים בתעשיות שונות, כמו בתחומי הבריאות והרפואה, בהם ניתן לראות פתרונות המסייעים באבחון מחלות, או לחקור ולפתח תרופות. ובמערכות החינוך כבר ניתן למצוא מערכות למידה מותאמות אישית, ועוד הרבה יותר. כמעט בכל תחום בשוק כבר יש תוכנת בינה מלאכותית שמתמחה באתגרים הספציפיים בהם נתקלים בתחום, או תוכנה מצוינת נבנית ומוכשרת כרגע.
אתגרים בשימוש בבינה מלאכותית בעולם העסקים
השימוש בבינה מלאכותית (AI) בעולם העסקים פותח דלתות לחדשנות ואפשרויות חדשות, אך חדשנות זו מביאה עימה גם אתגרים רבים שלא הכרנו קודם לכן. הנה כמה מהם:
פרטיות ואתיקה: אחד האתגרים המשמעותיים הוא שמירה על פרטיות המשתמש וסוגיות סוגיות אתיות הקשורות לשימוש בנתונים. ובנוסף, בגלל האופן שבו פועלים המודלים השונים, שבו הם לומדים גם דרך עבודתו עם המשתמשים, עולות שאלות רבות על והסיכונים בשימוש במידע סודי של החברה בעת עבודה עם כלי AI.
דיוק ואמינות: יישום מודלים של AI דורש אימות הקפדה על התוצאות כדי לוודא שהמידע שה-AI ייצר נכון ואמין. אופן פעולת ה AI יוצר מצבים שה AI "ממציא" מידע לא אמיתי או משנה מידע, ויש צורך לאמת ולאמת את המידע המתקבל ממנו.
הכשרת כוח אדם: על מנת לעבוד עם AI בהצלחה, יש צורך בהכשרה ופיתוח של כוח אדם לעבוד עם הכלים האלה. זה כולל לא רק מתכנתים ואנליסטים, אלא גם את כל העובדים שישתמשו במערכות אלו.
תמיכה בשפה: כמו שאומרים, עברית היא שפה קשה, וגם ה-AI מושפע ממנה מאוד. באופן כללי, שפות פחות נפוצות סובלות ממחסור במאגרי מידע גדולים ומגוונים שהם הכרחיים לאימון דגמי AI. זה יכול להוביל לדיוק נמוך יותר בתוצרים של מערכות AI בשפות שונות.
כאשר חושבים על אימוץ AI למטרות עסקיות, עליך לשקול את האתגרים הללו, ולבחון היטב כיצד לבנות פתרונות ותהליכים המורידים את הסיכון. כי בסופו של דבר, למרות האתגרים, השימוש ב-AI בעולם העסקים הוא כנראה כמעט בלתי נמנע, ומי שמתאפק היום ימצא את עצמו מאחור תוך זמן לא רב.
לסיכום
בשנת 2024 כבר עברנו את השלב שבו ה-AI צריך להוכיח שהוא יכול לעזור בעסקים. סקרים אחרונים מגלים כי השימוש בבינה מלאכותית כבר נפוץ מאוד בעולם העסקים. גם בחברות גדולות וגם בחברות קטנות ובינוניות. אנחנו כבר בסוף שלב האימוץ של המאמצים המוקדמים, ובקרוב כל עסק שלא ינצל את יכולות ה-AI ימצא את עצמו בנחיתות מול העסקים שכן מאמצים את הטכנולוגיה ועובדים איתה. הגיע הזמן שבעלי עסקים יתחילו לבדוק באילו תחומים בינה מלאכותית יכולה לסייע גם לעסק שלהם ולהתחיל לגבש אסטרטגיות להטמעה מסודרת של יכולות בינה מלאכותית תוך התחשבות בצרכי הארגון ובמשאביו.
אם הגעת לפה ויש לך עוד שאלות בקשר לאימוץ של AI בחברה או באירגון שלך, אתה מוזמן לקרוא חומרים נוספים ואף לתאם התייעצות עם MVP HOUSE, סטודיו המתמחה בפיתוח פתרונות טכנולוגיים לעסקים, ובמיוחד בתחומי AI כאן.