כניסתו בסערה של ה-Chat GPT לחיינו לפני כמעט שנה גרמה לנו להבין שהבינה המלאכותית היא כבר לא רק תיאוריה רחוקה, אלא נמצאת כאן ממש בכף ידנו ומסוגלת לסייע לנו לעשות דברים שלא חלמנו עליהם קודם לכן. אם בעבר הבינה המלאכותית חיקתה את המוח האנושי בכל הקשור להבנה ובהמשך ללמידת מכונה, היום הבינה המלאכותית היא כבר לא רק לומדת, היא יוצרת, מייצרת ומפיקה ולכן גם נקראת: Generative AI.
הבינה המלאכותית החדשנית מייצרת טקסט, תמונות, וידאו, אודיו ואפילו קוד אך כדי לעשות זאת היא זקוקה לכך שבבסיס שלה יהיה כוח עיבוד משמעותי מאוד של שרתים עם יכולות עיבוד גבוהות, וכן כמויות עצומות של דאטה הנאסף בכל תחום בו היא עוסקת. מעל שתי שכבות אלו של כוח עיבוד ודאטה נמצאים מודלים סטטיסטיים המנסים באמצעות כוח עיבוד משמעותי לזהות תבניות וללמוד, ובשכבה הרביעית נמצאת ההנגשה של היכולות הללו – אפליקציות למשתמש כגון Chat GPT. "האפליקציה הפשוטה מאוד לשימוש היא רק 5% מכל המבנה הזה של הבינה המלאכותית – ומאחוריה חייבות להיות יכולות עצומות", מסביר טובי כוכב, ה-CTO של חברת הייעוץ ופירמת רואי החשבון Deloitte ישראל.
הארגונים הגדולים ממש לא מתכוונים להישאר מאחור. הם מזהים את הפוטנציאל של הבינה המלאכותית היוצרת ורוצים להבין כיצד ניתן לרתום אותה לטובת שיפור הביצועים העסקיים של הארגון. כוכב מבקש לסבר את האוזן עם כמה מספרים חשובים ומשמעותיים: "לפי נתונים של חברת הייעוץ גרטנר ומחקרים של Deloitte, ההשפעה הכלכלית של הבינה המלאכותית על העולם צפויה להגיע להיקף של יותר מ-4.7 טריליון דולר. חברות הקשורות לבינה מלאכותית יעברו את רף ההכנסות הכולל של 900 ביליון דולר עם צמיחה של 19% משנה לשנה, וכאשר אנו שואלים מנכ"לים מובילים בעולם מהי רמת המוכנות שלהם לאימוץ בינה מלאכותית בארגון, מגלים ש-79% ממובילי הדעה בארגונים הגדולים אומרים שבשנה הקרובה הם יישמו לפחות שלושה מודלים או אפליקציות בתוך הארגון. לפני שנה רק 60% מהם אמרו זאת. לכן זהו שוק ענק עם הכנסות צפויות עצומות ופוטנציאל אדיר, השאלה הגדולה עבור הארגונים היא איך עושים זאת נכון", מדגיש כוכב.
עולם הבינה המלאכותית לא החל להתפתח אתמול, מדוע דווקא עכשיו מתחילה הנהירה הגדולה של הארגונים אליו?
כוכב: "עולם הבינה המלאכותית עובר אבולוציה רבולוציונית. יש לכך שלוש סיבות מרכזיות: עוצמת העיבוד שהיא דרמטית הרבה יותר משמעותית מאשר בעבר, אלה טכנולוגיות חומרה המאפשרות עיבוד בהיקפים עצומים. כמות הדאטה המאוגדת לשימוש וללמידה הפכה להיות אינסופית, וכמובן: הנגישות הקלה שגרמה לכולם להתעורר. ברגע שקיבלנו את היכולת כמו ב-Chat GPT לשאול שאלה ולקבל תשובה מיידית בכף היד שלנו, הארגונים החלו לשאול את עצמם מה הם יכולים לעשות עם זה. זה התפשט כמו אש בשדה קוצים. אם לנטפליקס לקח שלוש שנים וחצי להגיע למיליון יוזרים, ל-Chat GPT זה לקח חמישה ימים. כך שלבינה המלאכותית הייתה התפתחות אבולוציונית אך לפתע קרה כאן משהו רבולוציוני – שינוי מהפכני משמעותי".
סיכונים ואתגרים
מעבר להיותה של Deloitte חברת ייעוץ טכנולוגית המייעצת לארגונים בנושא אימוץ טכנולוגיות חדשות, יש לה שתי נקודות מבט נוספות ייחודיות על הנושא: היא בעצמה כארגון עוברת את השינוי הזה ומאמצת פתרונות AI לאחר שניסתה אותם ובדקה את התאמתם לצרכיה, ובנוסף כחברת ביקורת וניהול סיכונים היא יודעת להתמודד עם הסיכונים והאתגרים הנוצרים מאימוץ הטכנולוגיה הזו.
שלומי כהן, מנהל פרקטיקת ה-AI ב-Deloitte ישראל, מסביר מדוע הטכנולוגיה החדשנית הזו כ"כ קריטית עבור הארגונים:
"הטכנולוגיה הייחודית של Generative AI מאפשרת לעובדים בארגונים ליצור בצורה חדשנית ואפקטיבית. יתרון זה משתקף במגוון תחומים, כולל יצירת מוצרים ושירותים, תכנים שיווקים והאצת פתרונות טכנולוגיים. היכולת ליצור כמעט כל דבר באמצעות הטכנולוגיה הזו מקנה לארגונים פוטנציאל עסקי משמעותי, כולל חיסכון בעלויות, הגדלת הכנסות והקטנת סיכונים.
התהליך המורכב של היצירה באמצעות Generative AI מאפשר לארגונים להפיק תוצאות מרשימות במגוון תחומים, כולל יצירת תוכן שיווקי מתוחכם, הנגשת מידע ארגוני באופן אישי וקרוב לשפה הטבעית, ופיתוח תהליכי עבודה וקוד באמצעות טכנולוגיה מתקדמת. ארגונים רבים הבינו את האימפקט העסקי של Generative AI ובשנה האחרונה ניהלו מספר רב של בדיקות היתכנות (POC) כדי להבין כיצד ניתן לממש את הפוטנציאל של השימוש בטכנולוגיה. למרות ההתלהבות הראשונית, הארגונים מבינים כי עם היתרונות מגיעים גם סיכונים ואתגרים. בעקבות זאת, הם פועלים בצורה יותר מתונה וממוקדת על מנת לפתח פתרונות שמשתמשים בטכנולוגיה הזו באופן אחראי ויעיל".
תוכל לתת דוגמאות למקומות בהם הטכנולוגיה יכולה להועיל לארגונים?
כהן: "לאחרונה חברת Klarna, אחת מחברות הפינטק המובילות בארה"ב בתחום האשראי, דיווחה כי השיקה מנוע צ'אט לשירות לקוחות שמתבסס על טכנולוגיית OpenAI. חברת Klarna דיווחה כי מנוע הצ'אט החדשני ניהל בצורה אוטונומית שני שלישים מהשיחות בשירות הלקוחות וביצע את העבודה שבוצעה בעבר ע"י 700 עובדים, זהו שיפור דרמטי בפריון העבודה בליבת הארגון. בנוסף, החברה חשפה כי זמן הטיפול בפניית לקוח ירד מ-11 דקות לשתי דקות בלבד, בעוד ציוני שביעות הרצון של הלקוחות נשארו יציבים. מחקר שפורסם ע"י MIT שבדק את שיפור היעילות סביב כתיבת קוד תוכנה בקרב עובדים המשתמשים בטכנולוגיה זו לעומת אלה שלא, הצביע על שיפור ביעילות של 66%, יעילות שמאפשרת לקצר פיתוחים טכנולוגיים לרוחב כלל הארגונים. אגב, השיפור הדרמטי ביעילות היה בעיקר בקרב עובדים צעירים יחסית (ג'וניורים) שבאמצעות הטכנולוגיה הצליחו להגיע לרמה של עובדים מנוסים (סניורים), כך שתהיה לכך השפעה גם על שוק העבודה ותמהיל העסקה הנדרש בתחומים השונים".
"בנוסף", אומר כהן, "כל העולם של הפרסונליזציה הדיגיטלית של יצירת תוכן מותאם אישית ללקוח ניתן להיעשות היום בתהליכים מהירים מאוד וזולים הרבה יותר, מה שפעם היה יקר מאוד ולקח הרבה זמן. לטכנולוגיה יש גם אפשרות לשפר משמעותית את השירות במוקדי שירות הלקוחות ולחסוך בכוח אדם".
אם כך, מה על ארגון לעשות כיום?
כהן: "חשוב שכל ארגון קודם כל יכיר את הטכנולוגיות הללו, ויפנה להתנסות בתהליכי POC כדי להיות מוכן עסקית וטכנולוגית ולממש זאת לתועלת ארגונית. אנו מעריכים שהשוק מבחינה טכנולוגית יסתעף לשני כיוונים: פתרונות Embedded בתוך הפתרונות של ספקי התוכנה, ופתרונות של פיתוחים עצמאיים לארגונים באמצעות הפלטפורמות של העננים הגדולים. חשוב שארגון יבין את הצעדים שעליו לעשות: איך מכינים את הדאטה לטובת הבינה המלאכותית היוצרת? כיצד מגדרים את ההזיות של הטכנולוגיה? כיצד מתמודדים עם העברית – שכן מרבית הפתרונות מותאמים לשפות נפוצות יותר?".
מהם באמת הסיכונים? מה המשמעות של "הזיות הטכנולוגיה"?
כהן: "אתן דוגמא: שאלנו את Chat GPT מה מקור המנהג של אכילת תפוח בדבש בליל הסדר. כמובן שהציפייה הייתה שהטכנולוגיה תענה שזה לא מנהג של ליל הסדר אלא של ראש השנה, אבל לא זאת בלבד שהיא לא שללה זאת, אלא גם שהיא נתנה הסבר הגיוני מאוד לכך שאוכלים תפוח בדבש בליל הסדר. האפליקציה טענה שבמצרים העבדים היהודים היו מרירים מאוד בגלל העבדות ואכלו מרור, ולכן כדי להמתיק את המצב שלהם – אכלו תפוח בדבש. כאשר שאלנו אותה שאלה את Bard – מנוע הבינה המלאכותית של גוגל – קיבלנו הסבר שאכן לא אוכלים תפוח בדבש בליל הסדר – אבל בגלל שזה חמץ! לכן צריך להיזהר מאוד ולדעת לגדר את הסיכונים הללו. לבינה המלאכותית יש גם נטייה להדגיש אפליות. כאשר מדובר במחולל התמונות, אם נבקש ממנו תמונות של מנכ"לים הוא ידגיש אפליה: הוא יציג גברים לבנים מעונבים עם חולצות מכופתרות. אם נבקש תמונות של שרתים וטבחים – הוא יראה פרופיל היספאני מקסיקני, מכיוון שהוא מדגיש ממה שלמד מדאטה היסטורי".
הענן הוא הבסיס הטוב ביותר
שחר ברכה, מנהל תחום הענן ב-Deloitte, מסביר כי הדרך הטובה ביותר לארגונים להתנסות בבינה מלאכותית יוצרת היא לעשות זאת על גבי הענן.
מדוע?
"השימוש הרציף בטכנולוגיה דורש חישובים רבים. ככל שיש מידע מגוון יותר כך התוצאה תהיה טובה יותר. לכך נדרשות יכולות עיבוד גבוהות ואת זה ניתן למצוא בענן. בנוסף צריך לזכור שכל העולם כיום נכנס לענן, ויש דברים בבינה מלאכותית שפשוט לא ניתן לבצעם על ידי השרתים הארגוניים, חייבים לעשות זאת בענן מכיוון שזה דורש מינוף של יכולות הארגון. וברגע שההתנסות נעשית בענן, ניתן בקלות להרחיב את השימוש במידע הזה לטובת יישומים נוספים. הענן מאפשר אימוץ הדרגתי של הטכנולוגיה החדשנית לפי תרחישים ודרישות ארגוניות עסקיות".
ברכה מדגיש כי כל כניסה ארגונית לענן דורשת תכנון סדור מראש: "אם לא בונים ומתכננים זאת נכון, יש סכנה של איבוד שליטה והתרחבות שלא לצורך, שגם תדרוש עלויות גבוהות. איבוד שליטה כרוך גם בסכנות של דליפת נתונים ומתן הרשאות מידע שלא לצורך – לכן חייבים לתכנן הכל במדויק מראש".
ההמלצות לארגונים
טובי כוכב ממליץ לארגונים להתמקד במענה על שלוש שאלות לפני שמתחילים:
1. מהם הערכים העסקיים שהבינה המלאכותית היוצרת אמורה לייצר עבור הארגון?
2. אילו מנגנונים ואיזה Governance מתאים מקים הארגון כדי לבנות מנגנוני הגנה ותהליכי עבודה?
3. כיצד גורמים לעובדים האנושיים לאמץ את הפתרונות ולהפוך אותם לטובים ומשוכללים יותר?
בהקשר למימד האנושי, כוכב מבקש להדגיש כי הבינה המלאכותית היוצרת לא תחליף בני אדם. "אנחנו חיים בעידן היחד (Age of WithTM) – הטכנולוגיות יתקיימו לצד האנשים, ומי שיידע להשתמש בהן נכון ובחוכמה יידע לקבל מהן יותר. אנשים יעסקו יותר בחוכמה וחשיבה יוצרת, והאנליזות הפשוטות יינתנו למכונה לצרכי עזר".
שלומי כהן ממליץ לארגונים להתחיל כל מהלך באסטרטגיה העסקית של הארגון מכיוון שבינה מלאכותית יוצרת אמורה לתמוך באסטרטגיה הזו.
"המלצה חשובה לא פחות", הוא אומר, "היא לממש את השימוש בטכנולוגיה הזו קודם כל בתהליכים הפנים ארגוניים ולא בתהליכים מול לקוחות. למשל, החלפת מוקד התמיכה הפנים ארגוני לעובדים בבינה מלאכותית. אפשר ללמוד מכך הרבה. זו הדרך של הארגון לבסס תשתית טכנולוגית, מודל הפעלה וניהול סיכונים, מבלי להיות חשוף ללקוחות בחוץ, רק אחרי שהסתיים שלב הביסוס החשוב הזה – ניתן לצאת עם זה החוצה ללקוחות".
בשיתוף Deloitte
