מה ההבדל בין שימוש בכלי AI לבין הטמעת AI?

ברוב הארגונים עובדים כבר משתמשים בכלי בינה מלאכותית מדי יום, לניסוח מיילים, סיכום פגישות או כתיבת מסמכים.
שימוש אישי בכלים משפר את הפרודקטיביות של העובד, אבל לא מוביל לערך לארגון.
הטמעת AI בארגון מתרחשת כשהכלים משולבים בתהליך עבודה מוגדר, בתוך השלב הנכון, עם מדיניות ברורה, מדידה של התוצאות ויכולת ארגונית לתחזק ולהרחיב את הפתרון.

זה ההבדל שבבסיס התופעה שקורית בכל ארגון, צוותים עובדים עם כלי AI, אבל שום מדד עסקי לא משתפר.
בלי חיבור ליעד עסקי מוגדר, השימוש בכלים נשאר ברמת הנוחות האישית ולא משפיע על ביצועי הארגון.

איך מתחילים הטמעת AI בארגון?

ההתחלה היא בחירת היעד העסקי, לא הכלי. השאלה הראשונה שהנהלת הארגון צריכה לשאול את עצמה היא "איזה מדד עסקי אנחנו רוצים לשפר. לדוגמא, זמן השקת מוצר, עלויות תפעול, ניצול משאבים או איכות תוצרים. אחרי שהיעד הוגדר, ממפים את תהליכי העבודה ומזהים היכן בינה מלאכותית יכולה לייצר את הערך הגבוה ביותר.

מהם ארבעת השלבים של הטמעת בינה מלאכותית בארגון?

שלב ראשון - הכשרה

בניית ידע בקרב הצוותים הוא צעד הכרחי לפני תחילת תהליך ההטמעה. התנסות של הצוותים שתקנה להן את היסודות: כתיבת פרומפטים אפקטיבית, שימוש אחראי ב AI בסביבה ארגונית (Responsible AI), והתנסות מעשית בשימוש ב AI בתהליכי העבודה הארגוניים.

שלב שני - אסטרטגיה ומפת דרכים

אסטרטגיה ארגונית, המגדירה את התוצאה הרצויה ואת הדרך להגיע אליה, וכוללת: מיפוי התהליכים העסקיים, זיהוי הזדמנויות ותעדוף שלהן לפי החזר השקעה צפוי, בחינת מורכבות יישום, תשתית טכנולוגית ומדיניות ארגונית.
התוצר הוא תוכנית פעולה, המגדירה את תהליך ההטמעה, הפעילויות והשלבים עד להשגת התוצאות העיסקיות שהוגדרו.

שלב שלישי - פיילוט

כדי להוכיח היתכנות, בוחרים תהליך עבודה אחד, מתוך מפת הדרכים, שבאמצעותו ניתן להוכיח שיפור משמעותי בפרק זמן קצר של עד 30 יום. התהליך החדש רץ במקביל לתהליך הקיים, כך שאפשר למדוד בקלות את התוצאה: כמה זמן נחסך, האם האיכות השתפרה, מה ההחזר על ההשקעה.

שלב רביעי - הטמעה הדרגתית

מרחיבים את ההטמעה לתהליכים, פרויקטים וצוותים נוספים, בהתאם למפת הדרכים ולצרכי הארגון. במקביל בונים את הידע הארגוני, כולל מרכז מצוינות פנימי, הכשרת מובילי AI והרחבת ההכשרות לעובדים.
בסוף התהליך, AI יהיה חלק מהתשתית הארגונית, ויהיה משולב בכל התהליכים הארגוניים הרלוונטיים. לארגון יהיה את הידע וההכשרה להמשיך ולהרחיב את ההטמעה בצורה עצמאית.

פירוט מלא של שלבי ההטמעה אפשר למצוא בעמוד השירותים שלנו.

איך מודדים הצלחה של הטמעת AI?

ההצלחה נמדדת ע״י השוואת התהליך לפני ואחרי שילוב יכולות AI. זו הסיבה שבשלב הפיילוט מריצים במקביל את שני התהליכים. ההשוואה הישירה מייצרת נתונים אמיתיים במקום הערכות.
דוגמאות למדדים יכולות להיות: זמן שנחסך במשימות אדמיניסטרטיביות, קיצור זמן השקה של מוצר, שיפור באיכות התוצרים וצמצום חריגות בפרויקטים.

מהי הטעות הנפוצה ביותר בהטמעת בינה מלאכותית?

רב הארגונים, רוכשים כלים לפני בניית אסטרטגיה והכשרה. זו הטעות הנפוצה ביותר, שחוזרת על עצמה כמעט בכל ארגון.
מצב זה גורם לסיכון חמור שמתהווה בהרבה ארגונים ןנקרא ”Shadow AI”. סיכון ה ”Shadow AI”, קורה כאשר עובדים משתמשים בכלי AI ללא אישור או בקרה, ועלולים לסכן את המידע וה-IP של הארגון.

טעות נוספת, היא להתייחס להטמעת AI כשינוי טכנולוגי, כשבעצם האתגר הגדול בהטמעת AI הוא כמעט אף פעם לא הטכנולוגיה, אלא ההיבט העיסקי והארגוני. כשעובדים חוששים שהכלי נועד להחליף אותם, או פשוט לא יודעים לעבוד איתו נכון, ההטמעה תכשל.

איך יודעים אם הארגון מוכן להטמעת AI?

מוכנות ארגונית נבחנת בארבעה ממדים:

• אסטרטגיה - האם יש יעד עיסקי מוגדר להצלחת ההטמעה

• דאטה - האם המידע הארגוני נגיש ומסודר, או שניתקל במצב של Garbage in Garbage out

• מדיניות - האם יש מדיניות ברורה לשימוש ארגוני ב AI

• יציבות וחוסן עיסקי - עד כמה התהליכים היום תלויים באנשים ספציפיים לעומת תהליכים ארגוניים מובנים

לקבלת תמונת מצב ראשונית על הארגון שלכם, מלאו את שאלון מוכנות ה-AI החינמי שלנו וקבלו דוח מסכם ללא עלות.

חמוטל גביש היא המייסדת של NativeAI, חברת ייעוץ להטמעת AI המלווה ארגונים בישראל בשילוב בינה מלאכותית בתהליכי העבודה. לינקדאין | NativeAI