עובדה היא: חברות בברזיל שילבו בינה מלאכותית באסטרטגיות העסקיות שלהן - לפחות 98% מהן, על פי מחקר שנערך בסוף 2024. הבעיה, עם זאת, היא שרק 25% מהארגונים הכריזו על מוכנות ליישם בינה מלאכותית. השאר סובלים ממגבלות תשתית, ניהול נתונים ומחסור בכישרונות מיוחדים. אבל אין זה אומר ש-75% הנותרים מחכים לתנאים אידיאליים לקידום הפרויקטים שלהם: להיפך, חברות אלו ממשיכות ליישם את הטכנולוגיה.
הבעיה היא שרק אחת מכל חמש חברות מסוגלת לשלב בינה מלאכותית בעסק שלה - על פי דו"ח עולמי שפורסם לאחרונה על ידי Qlik בשיתוף פעולה עם ESG. יתר על כן, רק 47% מהחברות דיווחו על יישום מדיניות ניהול נתונים. נתונים אלה הם גלובליים - ולא יהיה זה מפתיע אם הסטטיסטיקה הברזילאית הייתה גבוהה אף יותר. ולמרות שבינה מלאכותית מיושמת כיום בממגורות, ו"נקודת הכניסה" של הטכנולוגיה היא בדרך כלל שירות לקוחות, עדיין קיימים סיכונים פיננסיים, רגולטוריים ותדמיתיים.
חברות שבוחרות ליישם בינה מלאכותית ללא הכנה מתאימה נתקלות במכשולים רבים. מחקרי מקרה הראו כי אלגוריתמים המנוהלים בצורה גרועה עלולים להנציח הטיות או לפגוע בפרטיות, וכתוצאה מכך לגרום נזק תדמיתי וכלכלי. ניהול בינה מלאכותית אינו רק נושא טכנולוגי, אלא גם נושא של ביצוע ובדיקת נאותות: ללא אסטרטגיה מוגדרת היטב, הסיכונים גדלים בהתאם להזדמנויות - החל מהפרות פרטיות ושימוש לרעה בנתונים ועד להחלטות אוטומטיות אטומות או מוטות המייצרות חוסר אמון.
לחץ רגולטורי ותאימות: יסודות ניהול הבינה המלאכותית
הצורך לבסס משילות בתחום הבינה המלאכותית לא נבע רק מהחזית העסקית: תקנות חדשות צצות, וההתקדמות מהירה, כולל בברזיל.
בדצמבר 2024, הסנאט הפדרלי אישר את הצעת חוק 2338/2023 , המציעה מסגרת רגולטורית לבינה מלאכותית עם הנחיות לשימוש אחראי. הצעת החוק מאמצת גישה מבוססת סיכונים , בדומה לזו של האיחוד האירופי, המסווגת מערכות בינה מלאכותית לפי הפוטנציאל שלהן לפגוע בזכויות יסוד. יישומים המהווים סיכון מוגזם, כגון אלגוריתמים של נשק אוטונומי או כלי מעקב המוני, ייאסרו , שמערכות בינה מלאכותית גנרטיביות וכלליות יידרשו לעבור הערכת סיכונים מוקדמת לפני הגעתן לשוק.
ישנן גם דרישות שקיפות, למשל, המחייבות מפתחים לחשוף האם השתמשו בתוכן המוגן בזכויות יוצרים בעת אימון מודלים. במקביל, מתקיימים דיונים על מתן תפקיד מרכזי לרשות הלאומית להגנת מידע (ANPD) בתיאום ניהול הבינה המלאכותית במדינה, תוך מינוף מסגרת הגנת המידע הקיימת. יוזמות חקיקה אלו מאותתות כי בקרוב לחברות יהיו התחייבויות ברורות בנוגע לפיתוח ולשימוש בבינה מלאכותית - החל משיטות דיווח והפחתת סיכונים ועד להתחשבות בהשפעות אלגוריתמיות.
בארצות הברית ובאירופה, רגולטורים הגבירו את הפיקוח על אלגוריתמים, במיוחד לאחר הפיכתם של כלי בינה מלאכותית גנרטיביים לפופולריים, מה שעורר דיון ציבורי. חוק הבינה המלאכותית (AI ACT) כבר נכנס לתוקף באיחוד האירופי, ויישומו מתוכנן להסתיים ב-2 באוגוסט 2026, כאשר רוב התחייבויות התקן ייכנסו לתוקף, כולל דרישות למערכות בינה מלאכותית בסיכון גבוה ומודלים של בינה מלאכותית לשימוש כללי.
שקיפות, אתיקה ואחריות אלגוריתמית
מעבר להיבט המשפטי, ניהול בינה מלאכותית כולל עקרונות אתיים ואחריות החורגים מעבר ל"ציות לחוק" בלבד. חברות מבינות שכדי לזכות באמון הלקוחות, המשקיעים והחברה כולה, שקיפות לגבי אופן השימוש בבינה מלאכותית היא חיונית. זה כרוך באימוץ סדרה של נהלים פנימיים, כגון הערכה מוקדמת של ההשפעה האלגוריתמית, ניהול איכות נתונים קפדני וביקורת מודלים עצמאית.
כמו כן, חשוב ליישם מדיניות ניהול נתונים אשר מסננת ובוחרת בקפידה נתוני הדרכה, תוך הימנעות מהטיות מפלות שעלולות להיות מוטבעות במידע שנאסף.
לאחר שמודל בינה מלאכותית פועל, החברה חייבת לבצע בדיקות, אימות וביקורות תקופתיות של האלגוריתמים שלה, תוך תיעוד ההחלטות והקריטריונים שבהם נעשה שימוש. לתיעוד זה שני יתרונות: הוא מסייע להסביר כיצד המערכת פועלת ומאפשר מתן דין וחשבון במקרה של כשל או תוצאה לא תקינה.
ניהול: חדשנות עם ערך תחרותי
תפיסה מוטעית נפוצה היא שמשילות בינה מלאכותית מגבילה את החדשנות. להיפך, אסטרטגיית משילות טובה מאפשרת חדשנות בטוחה, ומשחררת את מלוא הפוטנציאל של הבינה המלאכותית באחריות. חברות שמבנות את מסגרות המשילות שלהן מוקדם יכולות למתן סיכונים לפני שהם הופכים לבעיות, ולהימנע מעבודה חוזרת או שערוריות שעלולות לעכב פרויקטים.
כתוצאה מכך, ארגונים אלה קוצרים ערך רב יותר מהר יותר מיוזמותיהם. ראיות שוק מחזקות מתאם זה: סקר עולמי מצא כי חברות עם פיקוח פעיל של הנהלה על ניהול בינה מלאכותית מדווחות על השפעות פיננסיות טובות יותר משימוש בבינה מלאכותית מתקדמת.
יתר על כן, אנו נמצאים בתקופה שבה צרכנים ומשקיעים מודעים יותר ויותר לשימוש האתי בטכנולוגיה - והפגנת מחויבות זו לממשל יכולת להבדיל חברה מהמתחרים.
במונחים מעשיים, ארגונים עם ממשל בוגר מדווחים על שיפורים לא רק באבטחה אלא גם ביעילות הפיתוח - מנהלים מצביעים על קיצוצים בזמן מחזור הפרויקטים של בינה מלאכותית הודות לסטנדרטים ברורים כבר מההתחלה. כלומר, כאשר פרטיות, הסבר ודרישות איכות נלקחות בחשבון בשלב מוקדם של התכנון, נמנעים תיקונים יקרים בהמשך.
לפיכך, ממשל משמש כמדריך לחדשנות בת קיימא, ומנחה היכן להשקיע וכיצד להרחיב פתרונות באחריות. ובאמצעות יישור יוזמות בינה מלאכותית עם האסטרטגיה והערכים הארגוניים של החברה, ממשל מבטיח שחדשנות תמיד משרתת את המטרות העסקיות והמוניטין הרחבים יותר, במקום ללכת בנתיב מבודד או שעלול להיות מזיק.
פיתוח אסטרטגיית ניהול בינה מלאכותית הוא, מעל לכל, מהלך אסטרטגי למיצוב תחרותי. במערכת האקולוגית של ימינו, שבה מדינות וחברות נעוצות במרוץ טכנולוגי, אלו שמחדשים בביטחון ובאמינות מובילים את הדרך. חברות גדולות שמקימות מערכות ניהול יעילות מסוגלות לאזן בין הפחתת סיכונים לבין מקסום היתרונות של בינה מלאכותית, במקום להקריב אחת למען השנייה.
לבסוף, ניהול בינה מלאכותית כבר אינו אופציונלי אלא ציווי אסטרטגי. עבור חברות גדולות, יצירת אסטרטגיית ניהול פירושה כעת הגדרת הסטנדרטים, הבקרות והערכים שינחו את השימוש בבינה מלאכותית בשנים הקרובות. זה כרוך בכל דבר, החל מעמידה בתקנות מתפתחות ועד ליצירת מנגנוני אתיקה ושקיפות פנימיים, במטרה למזער סיכונים ולמקסם ערך באופן מאוזן. אלו שיפעלו במהירות יקצרו את הפירות בחדשנות עקבית ובמוניטין איתן, וימצבו את עצמם קדימה בשוק המונע יותר ויותר על ידי בינה מלאכותית.
