כיום, מתקיים דיון רב על בינה מלאכותית (AI) והיתרונות שהיא הביאה למגזרים ולחברות שונות. עם זאת, בגרותה התפעולית של חברה בתחום הבינה המלאכותית חשובה מכמה סיבות. ראשית, היא מאפשרת הערכה מדויקת של נקודת ההתחלה, ועוזרת לזהות היכן החברה עומדת ביחס לשיטות עבודה מומלצות ולמצב העדכני ביותר.
בגרות תפעולית בבינה מלאכותית מתייחסת לרמת הפיתוח והשילוב של טכנולוגיות בינה מלאכותית בתוך ארגון. מושג זה מקיף את יכולתה של חברה לאמץ ולנצל ביעילות בינה מלאכותית כדי לשפר תהליכים, לקבל החלטות מבוססות נתונים ולחדש במוצרים ובשירותים שלה.
חברות בעלות בגרות גבוהה לא רק מיישמות טכנולוגיות מתקדמות, אלא גם מטפחות תרבות ארגונית המעריכה נתונים ותובנות, בעלות תשתית טכנולוגית איתנה וצוותים מיומנים המסוגלים לחקור את מלוא הפוטנציאל של בינה מלאכותית. השגת בגרות תפעולית כרוכה בתהליך מתמשך של אבולוציה טכנולוגית, הסתגלות אסטרטגית ופיתוח יכולות פנימיות.
סקר של מראה כי חברות בעלות בגרות גבוהה בתחום הבינה המלאכותית נוטות פי 3 עד 5 להיות מובילות בתעשיות שלהן. יתר על כן, נתונים מדלויט מצביעים על כך שחברות בשלבי בגרות מתקדמים יותר בתחום הבינה המלאכותית יכולות להגדיל את הפרודוקטיביות עד 40%.
הערכה זו גם מאפשרת הקצאה יעילה של משאבים, ומאפשרת לחברה למקד את מאמציה בתחומים הזקוקים ביותר לפיתוח. על ידי זיהוי פערים והזדמנויות, הארגון יכול לתעדף יוזמות שיביאו את ההשפעה והערך הגדולים ביותר.
מחקר מגלה כי 56% מהחברות רואות במדידת בגרות כחיונית לייעול השקעות ולשיפור האפקטיביות התפעולית. בעזרת הערכה של בגרות תפעולית, ניתן לפתח מפת דרכים מפורטת ומובנית לאימוץ בינה מלאכותית, הכוללת שלבים, אבני דרך ומדדי הצלחה שינחו את היישום בצורה מסודרת ואסטרטגית .
מהם היתרונות של מדידת בגרות של בינה מלאכותית?
יתר על כן, מדידה מסייעת בשינוי התרבותי הנדרש בתוך הארגון, מטפחת תרבות של חדשנות והסתגלות. "ניטור מתמיד של בגרות מאפשר התאמת אסטרטגיות לפי הצורך, תוך הבטחת שיפור מתמיד ומתמשך באימוץ בינה מלאכותית. זה גם מסייע בהפחתת סיכונים על ידי צפי והימנעות מבעיות שעלולות לפגוע בהצלחת הפרויקטים", מציין פאולו סימון, מנהל עסקי ב-Keyrus.
חברות בעלות רמת בגרות גבוהה ממוקמות טוב יותר לנצל את היתרונות התחרותיים שמציעה הטכנולוגיה. הערכה ושיפור פעילות זו עוזרים לחברה להישאר תחרותית ולנצל את מלוא הפוטנציאל שלה. על פי PwC , אימוץ יעיל של בינה מלאכותית עשוי להוסיף עד 15.7 טריליון דולר לכלכלה העולמית עד 2030. לבסוף, הבטחת התאמת הכלי ליעדים האסטרטגיים של החברה מבטיחה שהמאמצים יתרמו ישירות ליעדים העסקיים וייצרו ערך מוחשי.
עבור פאולו, מדידת בגרות תפעולית היא בסיסית לאימוץ יעיל ואסטרטגי של טכנולוגיה, תוך הבטחה שהחברה מוכנה היטב להתמודד עם האתגרים ולנצל את ההזדמנויות שמציעה הבינה המלאכותית.
שלבי בגרות תפעולית בבינה מלאכותית
- הכרה ראשונית
- תרבות של מודעות: החברה מקדמת תרבות פנימית של מודעות לגבי המושגים והיתרונות של בינה מלאכותית ובינה מלאכותית שנוצרת על ידי מכונה (GenAI).
- חינוך והכשרה: יוזמות חינוך והכשרה נערכות לעובדים בכל הרמות כדי להגביר את ההבנה של בינה מלאכותית/GenAI והשפעתה הפוטנציאלית על העסק.
- הערכת היתכנות: החברה מבצעת הערכות ראשוניות כדי לזהות תחומים פוטנציאליים שבהם יישום יכול להניב יתרונות משמעותיים.
- יישום מגזרי
- אסטרטגיית יישום: החברה מפתחת אסטרטגיה ברורה ליישום בינה מלאכותית/GenAI בתחומים ספציפיים, בהתאם ליעדי העסק שלה ולאסטרטגיה הכוללת שלה.
- אינטגרציה עם תהליכים קיימים: בינה מלאכותית/GenAI משתלבת בצורה חלקה ויעילה בתהליכים קיימים של החברה, תוך אופטימיזציה של זרימות עבודה ומשפרת את היעילות התפעולית.
- מדידת השפעה: נקבעים מדדי ביצועים (KPI) ומדדים למדידת השפעת היישום, כולל יעילות מוגברת, עלויות מופחתות ושיפור חוויית הלקוח.
- חקירה ראשונית
- ניסויים מבוקרים : ניסויים מבוקרים ופרויקטים פיילוט נערכים כדי לבחון את הישימות וההיתכנות בתרחישים עסקיים אמיתיים.
- הערכת תוצאות: תוצאות פרויקטי הפיילוט מוערכות בקפדנות כדי לקבוע את הצלחתן ויעילותן בהשגת היעדים העסקיים שהוגדרו.
- משוב ולמידה: החברה ממנפת משוב מפרויקטים פיילוט כדי ללמוד ולהתאים את גישתה תוך כדי המשך חקר הכלי.
- התרחבות ארגונית
- ניהול ממשל ושינויים: החברה מיישמת מסגרת ניהול ממשל חזקה ויעילה כדי לפקח על הרחבת הבינה המלאכותית/בינה מלאכותית גנטית ברחבי הארגון ולנהל ביעילות את השינוי הארגוני הנלווה.
- השקעה בתשתיות ובכישרונות: השקעות משמעותיות נעשות בתשתיות טכנולוגיות ובגיוס ופיתוח של כישרונות מיוחדים בתחום.
- אסטרטגיית מדרגיות: האסטרטגיה נועדה להתרחב ביעילות ברחבי הארגון, תוך הבטחה שהמערכות יוכלו להתמודד עם עומס העבודה המוגבר.
- פעולות מתקדמות
- אוטומציה הוליסטית: היא משולבת בכל היבטי פעילות החברה, החל מתהליכים פנימיים ועד לאינטראקציות עם לקוחות ושותפים.
- קבלת החלטות מונעת נתונים: החלטות מתבססות על נתונים ותובנות שנוצרות על ידי אלגוריתמים, וכתוצאה מכך מקבלות החלטות מדויקות ויעילות יותר.
- חדשנות מתמשכת : החברה מאמצת גישת חדשנות מתמשכת, תוך בחינת מתמיד של יישומים ופיתוחים חדשים כדי לשמור על יתרון תחרותי.
- מנהיגות בבינה מלאכותית/GenAI
- תרבות של חדשנות: החברה מטפחת תרבות של חדשנות וניסויים, שבה השימוש בבינה מלאכותית/GenAI מעודד ומוערך בכל רמות הארגון.
- שותפויות אסטרטגיות: שותפויות אסטרטגיות נוצרות עם מובילי שוק כדי לגשת לידע מיוחד, משאבים וטכנולוגיות מתקדמות.
- חזון לעתיד: החברה שומרת על חזון צופה פני עתיד, חוקרת כל העת את חזיתות הטכנולוגיה ומחפשת דרכים ליישם בינה מלאכותית כדי ליצור מודלים עסקיים חדשים ולשנות תעשיות שלמות.
מדידת בגרות תפעולית היא בסיסית עבור חברות כדי למצב את עצמן באופן תחרותי בשוק של היום. הבנת השלב הנוכחי והתווית נתיב אסטרטגי מייעלים משאבים וממקסמים תוצאות.
על ידי ביצוע ששת שלבי הבגרות, חברות יכולות להתפתח ממודעות ראשונית למנהיגות איתנה בתחום הבינה המלאכותית, תוך הבטחת אימוץ מוצלח וטיפוח תרבות של חדשנות מתמשכת. "גישה מובנית זו מפחיתה סיכונים ומאפשרת לחברות לנצל את ההזדמנויות שמציעה בינה מלאכותית, מה שהופך את המדידה לאסטרטגיה חיונית לצמיחה בת קיימא ולהצלחה עתידית", מסכם סיימון.
