אימוץ הבינה המלאכותית (ב"מ) נתפס כקו פרשת מים עבור חברות השואפות לחדש ולייעל את פעולן. השימוש בו גדל באופן משמעותי בשנים האחרונות, עם 72% מהחברות הגלובליות מאמצות את הטכנולוגיה בשנת 2024, לעומת 55% ב-2023, לפי מחקר של מקינזי "מצב הבינה המלאכותית בתחילת 2024". אבל המסע אינו פשוט: להבין היכן וכיצד ליישם את הטכנולוגיה הזו עדיין מהווה אתגר עבור רבים מהמובילים העסקיים.
"אני רואה דגש רב על הבנת איך לייצר השפעה עם הבינה המלאכותית בעסקים ולמדוד את התשואה על ההשקעה (ROI)", תאבן גורדוס, מנהלת כללית של אלורה עבור חברות. "ההצלחה לא טמונה רק באימוץ ה-AI", אבל בעיקר בזיהוי תחומים שבהם היא יכולה לייצר השפעה מוחשית. לא ניתן לפתור את כל האתגרים בבת אחת, יש צורך להעריך בצורה אסטרטגית כדי שהתוצאות יהיו משמעותיות ויביאו לרווח של יעילות, סקלה והתאמה אישית, לְהַגִּיב
על פי התפיסה של מנהיגים מענפים שונים, הדרך למקסם את הפוטנציאל של הבינה המלאכותית דורשת תכנון, מיקוד ותרבות של למידה מתמשכת. גלה למטה, הסודות ועצות עיקריות של מנהלי C-level מצליחים ביישום של בינה מלאכותית בעסקיהם
טאוואן גורדוס, מנהלת כללית שלאלורה עבור עסקים
"עבור אלה שמעוניינים ליישם את הבינה המלאכותית בהצלחה בעסקיהם, חשוב להבין בדיוק היכן היא יכולה להוסיף ערך לעסק", מונעים מהשקעה בפרויקטים שאינם אסטרטגיים, מלבד זיהוי אזורים עם פוטנציאל השפעה גבוה יותר, כמו התאמה אישית של חוויות או אוטומציה של תהליכים קריטיים. לאמץ חשיבה ניסיונית, עם מחזורי למידה, בדיקות והתאמות, זה גם קריטי, כמו כן להשקיע בהכשרת הצוותים כדי להבטיח שימוש יעיל בטכנולוגיה. הבינה המלאכותית תהיה רק בעלת ברית חזקה אם יהיו אנשים מוכנים להשתמש בה. להשקיע בפיתוח הצוותים הוא חיוני כמו להשקיע בטכנולוגיה עצמה. לא מספיק ליישם בינה מלאכותית; צריך ללמד איך להוציא ממנה את המקסימום,תבליט טוונה
ג'וליה בראגיירי,מנהלת בכירה לפיתוח עסקים B2B גלובליים שלנוטקו
אימוץ בינה מלאכותית כבר לא אופציונלי. אנחנו באמצע מהפכה טכנולוגית השווה להופעת האינטרנט בשנות ה-2000, אבל עם הבדל: ההתפתחות של הבינה המלאכותית מתרחשת בצורה אקספוננציאלית. ככל שיותר זמן חברה דוחה את המסע הזה, הפער התחרותי יהיה גדול יותר ביחס לאלה שכבר התקדמו. אם אתה מתחיל, אני מציע להתחיל עם פרויקטים קטנים וכלים ניתנים להרחבה. בנוסף לאימוץ כלים ספציפיים, חשוב לקדם סביבה שמשלבת את הבינה המלאכותית ביום-יום ומקדמת תרבות ארגונית עם חשיבה "ראשונה בבינה מלאכותית". זה אומר לעודד ניסוי, למידה מתמשכת ושימוש אסטרטגי בנתונים. שגיאה נפוצה שאנחנו רואים היא לנסות ליישם את הבינה המלאכותית בכל הארגון בבת אחת, מה שבדרך כלל מוביל לתסכול והתנגדות פנימית. ב-NotCo, אנחנו רואים הרבה חברות שמעולם לא עבדו עם בינה מלאכותית מנסות לבצע אינטגרציה טכנולוגית מלאה מיד בהתחלה — גישה שעובדת לעיתים רחוקות. העצה שלי היא להתחיל עם פרויקט פיילוט עדיף לחברה, לאסוף לקחים יקרים ו, מנקודה זו, לטפס בביטחון ובקביעות."מאשרת ג'וליה"
מרסלו מיארימ, מייסד משותף ומנכ"ל שלסופיהבברזיל
“נכון לעכשיו, האתגרים העיקריים באימוץ אינטליגנציה מלאכותית כוללים את חוסר הנתונים המובנים, ההתנגדות הפנימית לשינוי והאינטגרציה עם מערכות ישנות. כדי להתגבר עליהם, צריך להשקיע בסטנדרטיזציה של הנתונים, לאמץ פרויקטים פיילוט שמדגימים תוצאות מהירות ולבנות תרבות מונחית נתונים, עם צוותים מיומנים ומעורבים. בנוסף לכך, חשוב להתמקד במקרים של שימוש אסטרטגי, כמו הפחתת עלויות ושיפור חוויית הלקוח, מלבד הקמת שותפויות ותכנון ההרחבה. להתעלם מהכנת הנתונים או להתמקד בטכנולוגיה מבלי לפתור בעיות ברורות הם טעויות מאוד נפוצות. ה-AI צריכה להיות בשימוש בצורה אסטרטגית ולהיבדק באופן קבוע,מאמרים
חוליו ויאנה, מומחה בשוק הנדל"ן ומנכ"ל שלכיכראימוץ הבינה המלאכותית עדיין נתקל במכשולים, בעיקר בשל הצורך להתגבר על עקומת הקבלה של הטכנולוגיה, אבל זה מתגבר עם תקשורת ברורה על היתרונות שלה ומחויבות ההנהגה בכל הרמות. הבינה המלאכותית צריכה להתייחס כאל שותף חדש שצריך הכשרה ראשונית כדי להשתלב בתהליכי החברה, מבטיח תוצאות עקביות יותר תוך שלושה עד שישה חודשים. הרעיון הוא להתחיל בתחומים ספציפיים, להעריך את ההשפעות ולהרחיב בהדרגה, ממוקדים בהחזרה החיובית הכללית, גם מול התאמות ולמידות ראשוניות. הגישה האסטרטגית הזו היא מה שממקסם את ערך הטכנולוגיה בטווח הארוך,מייעץ ויאנה
