הבינה המלאכותית היא אחד התחומים הטכנולוגיים בעלי הצמיחה המהירה ביותר בארגונים. היא מתמקדת בפיתוח מכונות לומדות ומערכות המחקות ומיישמות טכניקות של למידה, המבוססות על נתונים המוזנים להן. בינה מלאכותית משתמשת באלגוריתמים לניתוח נתונים והבנת הדפוסים הנגזרים מהם, וכן לזיהוי תופעות היוצאות מהכלל.
תחום הבינה המלאכותית מתמקד בפיתוח מערכות המאפשרות למחשב לבצע משימות שדרשו עד כה מעורבות של גורם אנושי בארגון. בעזרת בינה מלאכותית, ארגונים עסקיים יכולים לבצע מספר רב של מטלות עתירות משאבים באמצעות מעט משאבים ובפרקי זמן קצרים יותר. ארגונים יכולים להבין טוב יותר את הלקוחות שלהם, להפיק ערך גבוה יותר מהנתונים שלהם, לבצע קפיצת מדרגה בתחום השירות וניהול הידע, וזאת באמצעות שילוב בין פתרונות בינה מלאכותית ונתונים מתוך ומחוץ לארגון.
תחום זה הינו אחד מהתחומים הטכנולוגיים בעלי הצמיחה הגבוהה ביותר בארגונים אך יחד עם זאת, מרבית הארגונים נכנסים לתחום בלי הכנה מוקדמת ואסטרטגיה ברורה דבר, הגורם להם לאיבוד משאבים וזמן. זאת הסיבה שפירמת BDO הקימה מעבדת AI העוזרת לארגונים ליישם את הטכנולוגיה בצורה מושכלת ובהצלחה.
הכלים שעושים מהפכה בארגונים
קיימות טכנולוגיות רבות של בינה מלאכותית, שממשיכות להתקדם במהירות, לחולל מהפכה בארגונים ולהשפיע על היבטים שונים בהתנהלותם. את הטכנולוגיות ניתן לסווג לקבוצות הבאות:
1. למידת מכונה (ML): למידת מכונה היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית המאפשרת למערכות ללמוד ולהשתפר מניסיון מבלי להיות מתוכנתות במפורש. למידת מכונה משתמשת באלגוריתמים כדי לנתח נתונים, לזהות דפוסים ולקבל תחזיות או החלטות. ML נמצאת בשימוש נרחב ביישומים כמו זיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית ומערכות המלצות.
2. עיבוד שפה טבעית (NLP): טכנולוגיה המתמקדת במתן אפשרות למחשבים להבין, לפרש וליצור שפה אנושית, כולל משימות כמו תרגום שפה, ניתוח סנטימנטים, זיהוי דיבור ושימוש בצ'אטים.
3. ראיית מכונה (Computer Vision): מאפשרת למחשבים לפרש ולהבין מידע חזותי מהעולם. ראיית מכונה מאפשרת למכונות לזהות אובייקטים ופרצופים ולנתח תמונות או סרטונים. היישומים כוללים רכבים אוטונומיים, מערכות זיהוי פנים והדמיה רפואית.
4. רובוטיקה (Robotics): רובוטיקה מונעת בינה מלאכותית משלבת אלגוריתמי בינה מלאכותית עם מכונות פיזיות כדי ליצור רובוטים חכמים ואוטונומיים. רובוטים אלה יכולים לבצע משימות בסביבות שונות, מייצור תעשייתי ועד שירותי בריאות ומחקר. הם משתמשים בחיישנים ובמערכות משוב כדי לנווט ולתקשר עם העולם.
5. מערכת מומחה (Expert System) : מערכות מומחה הן תוכניות בינה מלאכותית המיועדות לחקות את יכולות קבלת ההחלטות של מומחים אנושיים בתחומים ספציפיים. הן מאחסנות ידע במסד נתונים ומשתמשות בכללים ובנימוקים כדי לספק עצות ופתרונות ברמה של מומחה. מערכות מומחה מאפשרות יישומים בתחומים כמו רפואה, פיננסים והנדסה.
6. מערכות גנרטיביות (GANs): הן סוג של מודל ML המורכב משתי רשתות עצביות, מחוללת (generator) ומבדלת (discriminator), הפועלות בניגוד זו לזו. המחוללת יוצרת נתונים סינתטיים והמבדלת מעריכה את האותנטיות שלהם. ל-GAN יש יישומים ביצירת תוכן, תמונות, סרטונים ואודיו מציאותיים.
7. זיהוי דיבור (Speech Recognition): טכנולוגיית זיהוי דיבור מאפשרת למכונות להמיר שפה מדוברת לטקסט או לפקודות. היא משמשת בעוזרות קוליות, בשירותי תמלול ובמערכות אינטראקטיביות לתגובה קולית.
8. מערכות אוטונומיות (Autonomous Systems): מערכות AI אוטונומיות פועלות עם התערבות אנושית מינימלית. המערכות יכולות לקבל החלטות, ללמוד מנתונים ולפעול בסביבות אמיתיות, ללא שליטה אנושית ישירה. דוגמאות כוללות מכוניות בנהיגה עצמית ומזל"טים אוטונומיים.
9. סוכנים וירטואליים (Virtual Agent): סוכנים וירטואליים הם ישויות מונעות בינה מלאכותית שיכולות ליצור אינטראקציה עם בני אדם באמצעות ממשקי שפה טבעית. הם מועסקים בתמיכת לקוחות, עוזרים וירטואליים ונציגי שירות לקוחות וירטואליים.
ככל שמגוון טכנולוגיות הבינה המלאכותית גדל, ארגונים אינם מסתמכים רק על טכנולוגיה אחת, ובוחנים פתרונות היברידיים המשלבים גישות מרובות של בינה מלאכותית. בינה מלאכותית היברידית ממנפת את החוזקות של הטכנולוגיות השונות (כגון מערכות מבוססות כללים, למידת מכונה ורשתות עצביות, למידת שפה, Generative AI ועוד), במטרה להתמודד עם בעיות מורכבות ואתגרים עימם מתמודד הארגון. גישה משולבת זו מאפשרת לארגונים לנצל את ההיבטים הטובים ביותר בכל טכנולוגיה וליצור פתרונות טובים יותר הניתנים להתאמה לכל ארגון.
להביא בחשבון גם היבטיםאתיים ומשפטיים
לבינה מלאכותית גם היבטים אתיים ומשפטיים שעל ארגונים להביא בחשבון בעת אימוץ הטכנולוגיה. מהבחינה האתית, הופעת הבינה המלאכותית העלתה חששות בנוגע להשפעת האוטומציה על חיי העובדים בארגון ויציבות מקום עבודתם. כדי להתמודד עם חששות אלה, ארגונים רבים מאמצים אסטרטגיה השמה את האדם במרכז, על-ידי מתן עדיפות לערכים, לרגשות ולרווחה של העובדים - ולא אסטרטגיה הרואה בבינה מלאכותית כלי לצמצום מצבת כוח האדם בחברה. ארגונים אלה שואפים ליצור מערכות המשפרות ולא מחליפות יכולות האנושיות. מדובר בגישה שלא רק משפרת את קבלת הטכנולוגיה על-ידי העובדים, אלא גם מטפחת מערכת יחסים חיובית והרמונית בין העובדים, הטכנולוגיה והחברה. מהבחינה האתית והמשפטית, על ארגונים לתת דגש להיבטים של זכויות יוצרים בעת שימוש במערכות הפתוחות לעולם הרחב והמייבאות לארגון ידע ממקורות חיצוניים שאין להם קניין עליו.
מגוון פתרונות לאתגרים הרבים
ניתן לראות כי להכנסת טכנולוגיות בינה מלאכותית יש היבטים רבים היוצרים לארגונים אתגרים מסוגים שונים. כדי לסייע לארגונים להתמודד עם האתגרים בצורה אפקטיבית ובמינימום סיכונים, הקימה פירמת הייעוץ וראיית החשבון BDO מעבדת בינה מלאכותית בחטיבת הייעוץ הטכנולוגי, המסייעת לארגונים בשלושה רבדים: בניית אסטרטגיית בינה מלאכותית המותאמת לארגון ויעדיו העסקיים; בניית ארכיטקטורת בינה מלאכותית; ויישום פתרונות בינה מלאכותית עבור תרחישים (Use Cases) עסקיים, וזאת בכפוף לערך העסקי/ארגוני של הפתרון. במסגרת זאת, משתפת החברה פעולה עם החברות המובילות בישראל ובעולם בתחום הבינה מלאכותית, ונותנת ללקוחותיה את הפתרון הטוב ביותר לצרכיהם.
לחטיבת הייעוץ הטכנולוגי ב-BDO ניסיון ופתרונות בינה מלאכותית בתחומים של שירות לקוחות (ייעול ושיפור האפקטיביות של מוקדי שירות); ניהול ידע ארגוני; ניתוח דוחות פיננסיים; סיוע ללשכות משפטיות בניתוח מידע והכנת תיקים לבית משפט; סיוע לרופאים ואנשי מקצוע בתחום הבריאות; שיפור ניהול ושיתוף הידע בין צוותי פיתוח ועוד.
לסיכום, הבינה המלאכותית הביאה לשינוי פרדיגמה בצורה שבה ארגונים מתנהלים. היא יוצרת הזדמנויות, אך גם אתגרים וסיכונים שעל הארגון לדעת לנהל בצורה מושכלת באמצעות גורמים מומחים מתוך ומחוץ לארגון. גישה לנושא ללא תכנון מוקדם עלולה להוביל לבזבוז זמן, משאבים ולהתמודדות עם סיכונים שהארגון לא ציפה להם; ואילו יישום נכון של הטכנולוגיה יכול לשדרג את ביצועי הארגון באופן מהותי ולתת לו יתרון משמעותי מול המתחרים.
הכותב הוא מנהל מעבדת ה-AI של BDO ומנהל בכיר בחטיבת היעוץ הטכנולוגי בפירמה
