מעבדות לחירות: כך בינה מלאכותית תשחרר ארגונים לחופשי - מנהיגות ארגונית - הבלוג של רוית אורן - TheMarker
תיק מניות

רשימת קריאה

רשימת הקריאה מאפשרת לך לשמור כתבות ולקרוא אותן במועד מאוחר יותר באתר,במובייל או באפליקציה.

לחיצה על כפתור "שמור", בתחילת הכתבה תוסיף את הכתבה לרשימת הקריאה שלך.
לחיצה על "הסר" תסיר את הכתבה מרשימת הקריאה.

לרשימת הקריאה המלאה לחצו כאן

מעבדות לחירות: כך בינה מלאכותית תשחרר ארגונים לחופשי

בינה מלאכותית משחררת ארגונים ועובדים מהשתעבדות למטלות טכניות יבשות, ומזמנת להם את החירות להתמסר למה שהם נועדו להיות מלכתחילה: הון אנושי, על כל המשתמע

מחשב בינה מלאכותית
בלומברג

בשנים האחרונות צירוף המלים "בינה מלאכותית" נהפך לשם נרדף לחמצן של המאה ה-21. בתחום המנהיגות הארגונית כבר הוכח מחקרית כי בינה מלאכותית מסייעת לארגונים לקבל החלטות טובות יותר ולהגדיל רווחים – בייחוד בתחום ההון האנושי – שורת הרווח הגבוהה ביותר בכל ארגון שמהווה 70% מסך תקציבה.

אף על פי כן, ארגונים הנעזרים בבינה מלאכותית כדי לשפר תהליכי הון אנושי עדיין נמצאים בעמדת מיעוט. אחת הטענות השכיחות להימנעות זו טמונה בסברה שבינה מלאכותית עלולה לייתר את ההון האנושי. גם אם חלק מהמקצועות יוחלפו בעתיד על ידי רובוטים, טענה זו רחוקה שנות אור מהאמת. אם כבר, יש בכוחה של בינה מלאכותית לשחרר עובדים מהשתעבדות למטלות טכניות יבשות, ולאפשר להם התמסרות חופשית למה שהם נועדו להיות מלכתחילה: הון אנושי, על כל המשתמע.

הנה חמש סיבות מדוע השימוש בבינה מלאכותית הופך ארגונים מעבדים לבני חורין

1. בינה מלאכותית משחררת אותנו מחזרה סזיפית על משימות: בעוד מנהלי גיוס מבזבזים זמן יקר במעבר על אלפי קורות חיים ומאות ראיונות, בינה מלאכותית יכולה לאתר, בלחיצת כפתור, את המועמדים בעלי סיכויי הקליטה הטובים ביותר. יתרון זה מאפשר למגייסים להתפנות לראיונות עומק משמעותיים עם המועמדים הנבחרים ולבצע השמה מדויקת ותפורה למידות הארגון.

2. בינה מלאכותית מאפשרת לאנשי מכירות למכור יותר: אנשי מכירות מבזבזים זמן על חיזור אחר לקוחות פוטנציאליים, שליחת מיילים ועדכון מערכת ניהול הלקוחות, במקום לצאת לשטח ולטפח מערכות יחסים אמיתיות עם לקוחות.

רובוט שירות לקוחות
PAUL HANNA/רויטרס

המידע שמציעה הבינה המלאכותית חוסכת הוצאות כלליות גבוהות בתהליכי המכירה, מאפשרת ללמוד מעמיתים עם ביצועים גבוהים יותר ולהתמקד במשימות חיוניות כמו הקשבה, שאילת שאלות, ומציאת פתרונות יצירתיים לבעיות. יש להם זמן רב יותר לחשיבה אסטרטגית, התייחסות אישית ללקוחות וייעול תהליכים. כל אלה מגבירים פרודוקטיביות ומייצרים תשואה גבוהה יותר על ההשקעה.

3. בינה מלאכותית מאפשרת לעובדים להתמקד בלהיות רגישים ויצירתיים: בינה מלאכותית יכולה לקרוא, לנתח ולהנגיש לנו מידע חיוני רב תוך שבריר שניות, אולם היא אינה יודעת איך להסתכל לאדם אחר בעיניים, לזהות את מצב רוחו ולדעת לומר את המילים הנכונות.

אינטליגנציה רגשית היא מנת חלקם הבלעדית של בני אדם: זהו ערך מוסף מבודל שבינה מלאכותית לעולם לא תוכל להשיג. בדרכה הקרה והטכנית, בינה מלאכותית מזמנת להון האנושי מידע ומותירה לו זמן יקר להפוך אותו לידע ולהגיב למצבים מורכבים וחסרי וודאות ברגישות וביצירתיות, מתוך חשיבה ביקורתית. בעולם העבודה הכאוטי של המאה ה-21, אלו החומרים שהופכים הון אנושי ליתרון תחרותי.

4. בינה מלאכותית מייצרת תעשיות חדשות ומקורות תעסוקה חדשים: כמו שמהפכת הדיגיטל יצרה קשת רחבה של מקצועות חדשים ונחוצים בתחום הניו מדיה, כך גם הבינה המלאכותית עתידה להגדיל תפוקות ולגרום לפריחה תעשייתית בהיקפים שמעל ומעבר לכל דמיון.

מחשב בינה מלאכותית
בלומברג

יתרונה הגדול טמונה ביכולתה להמשיך ולהתפתח לאור דרישות השוק ורוח הזמן. כך גם בתחום התעשייה ומקצועות התעסוקה. גם אם כיום זה בלתי נתפש, טכנולוגיות חדשות עתידות לייצר תעשיות ומקצועות חדשים, ולצדן משרות חדשות בתחומי עיסוק של עולם העבודה העתידי.

5. בינה מלאכותית מחזקת את עוצמת ההון האנושי: כניסת הבינה המלאכותית כשחקנית חיזוק בארגונים יצרה צורך גובר והולך ללמד עובדים ורובוטים לעבוד יחד. למנהלים בכלל, ולמנהלי משאבי אנוש בפרט, יש תפקיד חשוב בלהבטיח לארגונים מעבר חלק ויעיל אל עולם העבודה העתידי. גם כשרובוטים מנהלים את תהליכי מיון וגיוס ראשוניים, יש חשיבות מכרעת שמנהלי הארגון יתכנתו אותם כך שידעו לשאול את השאלות הנכונות ולהגיב בצורה שלא תעורר אנטגוניזם אצל המועמד.

כדי שבינה מלאכותית תייצר מכירות גבוהות יותר, על בני אדם להכתיב לה את המאפיינים הרצויים שהופכים איש מכירות טוב למעולה. מכאן שלא רק שהבינה המלאכותית לא תייתר בני אדם, היא אף תלויה בהם כדי לייצר תפוקות טובות. עליונות ההון האנושי לעולם תעמוד בעינה, בעוד הבינה המלאכותית חוסכת ממנו עבודת פרך ומותירה לו את החירות להשקיע בלהיות הגרסה הכי טובה של עצמו.

הרשמה לניוזלטר

כל הסקירות בזירת הניתוחים של TheMarker - בתיבת המייל שלכם

ברצוני לקבל ניוזלטרים, מידע שיווקי והטבות


תגובות

דלג על התגובות

בשליחת תגובה זו הנני מצהיר שאני מסכים/מסכימה עם תנאי השימוש של אתר TheMarker

סדר את התגובות

עוד פוסטים מזירת הניתוחים

TheMarker default image

פרטיות ולמידת מכונה: ראיון עם רן גלעד, חוקר במיקרוסופט

הבעיה הכי קשה בתחום למידת המכונה היא להגיע למידע ■ עקב הרגולציות להידוק מנגנוני הסודיות והפרטיות, מערכי הצפנה הפכו חשובים ביותר בכל מודל של למידת מכונה להסקת תובנות ■ איך אנחנו יכולים להבטיח שלא נוכל להסיק את המשכורת של כל אחד מאיתנו או תוצאה של בדיקת דם?

מיטאפ

המעצבים החזקים בתעשיית הגיימינג בישראל חולקים תובנות מבפנים

שם האירוע – Artists Meet Games ■ מקום – PLAYSTUDIOS ■ תאריך – 09.07.2019 ■ דוברים:אלון אסקרוב, אנימטור ומנהל צוות תוכן ב-PLAYSTUDIOS ישראל; אלכסנדרה ברנשטיין, פרילנסרית, ציירת, מאיירת, מעצבת דמויות ואנימטורית דו מימד; עידן כהן, אנימטור ב-MOON ACTIVE; שהם רותם אלבז, אנימטורית ב- Jelly Button

כתבות שאולי פיספסתם

*#