הבינה המלאכותית הגנרטיבית (IA Gen) כבר מציאות בחברות. משימות מנהלתיות, כיצד לכתוב מכתבי זיכרון, מכתבים ודוחות, מתבצעות הרבה יותר במהירות. עם זאת, ההיקף של ה-AI ג'ן חורג מעבר לפעילויות אלו. היא יכולה לשמש, למשל, בהכנת הצעות מסחריות מותאמות אישית, בפיתוח צ'אטבוטים לשירות לקוחות, בניתוח של כמויות גדולות של נתונים ובאוטומציה של משימות חוזרות. מתברר ש, כדי באמת להצליח להוסיף ערך לעסק, במצב הנוכחי, לא רק מאיץ את העבודה ומשפר את האיכות שלה, אך גם מחזקת את היצירתיות והחדשנות, יהיה צורך שהארגונים ישנו את התהליכים והמבנים שלהם
הבינה המלאכותית הייתה כלי גמיש לחדשנות בשירותים במגוון תחומים, השאלה היא שרוב החברות עדיין לא הגדרו תוכנית בכיוון הזה, לוקח זמן לאמץ אותה, כפי שמצביעות כמה מחקרים אחרונים, מראה שהעובדים נמצאים הרבה לפני הארגונים שלהם בשימוש בכלים הללו, ציין פרופסור מאוניברסיטת ברזיליה (UnB) וחוקר בתחום החדשנות הטכנולוגית, ד"ר. פאולו אנריקה דה סוזה ברמייחו. הוא הדגיש שהרגע לעשות את השינויים האלה הוא עכשיו, כי להישאר מאחור כרוך באובדן היתרונות הפוטנציאליים של הטכנולוגיה הזו ו, ככל שהזמן עובר, התמונה של העיכוב רק הולכת ומתרקמת
הוא דיווח ש, כדי לנצל את ההתלהבות הזו ואפילו את הסקרנות שהבינה המלאכותית מעוררת, חשוב שהחברה תתאים את האופן שבו היא עובדת עם זה, כי הכלי, בְּלֵי עֶזְרָה, לא ייצור תוצאות חיוביות. זה אומר לתכנן וליישם את הבינה המלאכותית הגנרטיבית בדרכים שמעדיפות את האסטרטגיה של הארגון, מחדש מודלים תפעוליים, מחדש את הכישרונות והיכולות, ומבצע שינויים באמצעות ממשלה ותשתית חזקה, הסביר
בהווה, נפוץ שעובדים מתנסים ב-AI גנרטיביים עם גרסאות חינמיות וציבוריות, כמו ה-ChatGPT. זהו אינדיקטור עד כמה יש עניין של אנשים וזה כבר היה צריך לעודד את החברות להביא את החדשנות הזו ליום-יום שלהן, יהיה לאמץ את הטכנולוגיה הזו באופן כללי או עם יישום הדרגתי, הוסיף
על פי הפרופסור, כדי לתפוס את הפוטנציאל המלא של בינה מלאכותית גנרטיבית, החברה צריכה לשקול כיצד הטכנולוגיה הזו עשויה להגדיר מחדש את האופן שבו הארגון עובד. כמה צעדים חשובים בהקשר זה יהיו להגדיר מחדש את המודל התפעולי של החברה, מתאימים אותו ומתרגמים אותו, בהתאם לצרכים ולחזון הארגוני; לנסח מחדש את האסטרטגיות להכשרה; ולקדם את חיזוק השינויים הללו, במטרה להבטיח התאמה מתמשכת
מקדמים את התחומים
כדי להתחיל, כפי שהצביע החוקרת, החברות צריכות לתת עדיפות לאזור הנכון של טרנספורמציה, מתמקדים בתחומים ספציפיים, לדוגמה לפיתוח מוצרים, שיווק ושירות לקוחות, בין היתר. באמצעות גישה זו הממוקדת בפעילויות ובתחומים, אפשר לבצע טרנספורמציות טכנולוגיות מקצה לקצה, שילוב של מספר מקרים של שימוש, בזרימת עבודה או תהליך אחד
אפשר, גם, להתמקד בפעילויות שיש להן מאמץ והשפעה גדולים יותר על התוצאות, שימוש ב, למשל, עקרון פרטו, כפי שהדגיש החוקרת. למי שלא מכיר, אותו עיקרון, também conhecido como Regra dos 80/20, מציע ש-80% מההשלכות בדרך כלל מיוחסות ל-20% מהסיבות. הכלכלן האיטלקי וילפרדו פארטו זיהה את הדפוס הזה במאה ה-19, כאשר הבחינו ש-20% מהאוכלוסייה האיטלקית החזיקה ב-80% מהעושר של המדינה, והקונספט הזה הורחב מאוחר יותר ויושם בתחומים שונים, כיצד עסקים וכלכלה
מנקודת מבט אחרת, המורה הדגיש שבתוך התמונה החדשה הזו, הארגונים צריכים להבין בבירור אילו מיומנויות הן חיוניות לצוות, כדי למלא פערי מיומנויות, משקיעים בהכשרה והסמכה. יש לציין, כפי שזכר ברמחו, שזה לא אתגר שהחברות יכולות להתגבר עליו על ידי העסקת עובדים חדשים, כי זה משפיע על כל הארגון ועל הדרך שבה עובדים בו. זה ידרוש גישה מותאמת אישית, ממוקדת בהנעת העובדים, מלבד שיתוף פעולה קרוב בין מי שמוביל, המגזר הטכנולוגי ומשאבי אנוש, שכן לאור החשיבות הרבה של סוגיות כוח אדם, ממלא תפקיד קרדינלי בשינויים הללו, הצהיר
כפי שמדובר בטכנולוגיה שמתפתחת במהירות, נגישות קלה ורחבה, הרעיון הוא שכולם יוכלו להסתגל לכישורים שהיא דורשת, איך לדעת לנסח פקודות ולקבל החלטות מבוססות נתונים. "אם כי הכישורים החדשים הנדרשים משתנים מאוד בהתאם לחברה", כל הארגונים יזדקקו לגישה דינמית. ההכשרה היא תהליך מתמשך והדרגתי והיא כוללת שיפור של מספר מיומנויות כדי שניתן יהיה להשלים ולאמת את הבינה המלאכותית, אמר
היתרונות של האסטרטגיה הארגונית ב-AI Gen
בעיקרון, עם אסטרטגיה ארגונית, החברה מגדירה הנחיות ברורות לגבי מתי, איך ולמה יש להשתמש ב-AI גנרטיבית. זה מאפשר את השליטה, מבטיחים שהניהול שלה יהיה מותאם למטרות הארגון ויעמוד בסטנדרטים של איכות ובטיחות. בלי אסטרטגיה, העובדים משתמשים בבינה מלאכותית באופן עצמאי, מה יכול להוביל לאי-סדרים ביישום ולבזבוז משאבים, הדגיש את המורה
בנוסף לכך, עם אסטרטגיה, הארגון יכול ליישם מדיניות להגנת נתונים, קובעים מה ניתן או לא ניתן לשתף עם כלים של בינה מלאכותית, במיוחד בהתחשב בכך שרבות מהפלטפורמות הללו משתמשות בנתונים כדי לשפר את המודלים שלהן. כך, זה יעזור במניעת דליפת חומר סודי. "שימוש לא נכון ב-AI גנרית בחברה", העובדים יכולים להזין נתונים רגישים או סודיים, בלי להיות מודע לכך, כיצד מידע על הלקוחות, פרויקטים או נתונים פיננסיים, במערכות בינה מלאכותית שאינן מצוידות בהגנה הנדרשת, חושף את הארגונים לסיכונים של הפרת פרטיות וציות, אישר
ההתאמה ליעדים הארגוניים היא גם חיונית. כך, השימוש ב-IA Gen מיועד לפתרון בעיות ספציפיות. החברה יכולה, למשל, להשתמש בבינה מלאכותית כדי להגביר את היעילות במשימות ספציפיות, כיצד שירות לקוחות, הפקת דוחות או תמיכה בפיתוח מוצרים חדשים. בלי אסטרטגיה, העובדים יכולים להשתמש בכלי הזה בצורה מפוזרת ושטחית, בלי מיקוד בעדיפויות של החברה. בצד אחר של הבעיה, החלטות חשובות יכולות להתקבל על סמך תוצאות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית ללא אימות מתאים, מזיק לאיכות העבודה, הדגיש
כפי שהדגיש המורה, המאמצים לאמץ אסטרטגיה ארגונית לשימוש ב-AI גנרטיבית לא רק מביאים יתרונות מוחשיים מבחינת אבטחה, יעילות וחדשנות, כיצד גם נמנע סיכונים הקשורים לשימוש לא מובנה. “לאפשר לעובדים להשתמש בבינה מלאכותית בעצמם עלול לפגוע באמינות המידע ובביטחון החברה. גישה מתוכננת היטב, מבטיח שהבינה המלאכותית תהיה בשירות המטרות הארגוניות, מגן בו זמנית על המוניטין שלו ועל הנכסים שלו, סיים
