נדמה כי הבינה המלאכותית יוצרת מהפך בכל התחומים, ובמאמר זה נבחן את המהפך שהיא מחוללת בעולם קבלת ההחלטות. נבחן כיצד ארגונים יכולים לשלב AI בהחלטותיהם ומהם הצעדים החיוניים לכל ארגון כדי לעשות זאת בהצלחה. הטכנולוגיות האלה הן רק בראשיתן, וכבר מסתמן הפוטנציאל של הבינה המלאכותית (AI) ושל הבינה היוצרת (Generative AI) כ-Game changer תחרותי עבור ארגונים. כלי בינה מלאכותית משמשים כיום במגוון רחב של יישומים תוך שהם מחוללים מהפכה באופן בו ארגונים מקבלים החלטות ומשדרגים את יכולתם להאיץ חדשנות בכל התחומים.
סקר של חברת גרטנר מגלה כי 65% מההחלטות העסקיות כיום הן מורכבות יותר וכוללות יותר בעלי עניין ואפשרויות בחירה מאשר רק לפני שנתיים. הקצב המסחרר של עולם העסקים בעידן הדיגיטלי מחייב החלטות מהירות, מדויקות, מבוססות מגה-דאטה ומותאמות אישית, תוך מודעות לסיכונים מתפתחים ולמידת הסביבה הדינמית.
בזכות יכולתה של הבינה המלאכותית לעבד מערכי נתונים עצומים במהירות ובדייקנות, לזהות דפוסים ומגמות שעין אנושית אינה מזהה ולייצר תחזיות מדויקות - אלגוריתמים מבוססי AI מגדירים מחדש את נורמות קבלת ההחלטות, הם פועלים בניגוד מוחלט לתהליכי קבלת ההחלטות המסורתיים האיטיים והמוגבלים בפרשנותם. מניתוח וחיזוי, ועד ליצירת רעיונות למוצרים, אסטרטגיות ומודלים עסקיים חדשים, AI הופכת למאיץ של חדשנות ויצירתיות בהחלטות עסקיות.
חדירת AI לתחום קבלת ההחלטות אינה בבחינת "עוד שלב באבולוציה" אלא מסמנת מהפיכה של ממש, מתהליכי קבלת החלטות מסורתיים, המסתמכים על בינה אנושית ועד לעידן הנוכחי של החלטות מונחות בינה מלאכותית.
שלושה שלבים בהתפתחות עולם קבלת ההחלטות
שלב HI - קבלת ההחלטות המסורתית, מבוססת על אינטליגנציה אנושית (Human Intelligence). מסתמכת על מידע מוגבל, ידע וניסיון אישי, אינטואיציה ורגשות. החלטות אלה לעיתים סובייקטיביות, נתונות להנחות ולהטיות אנושיות, שיכולות להוביל לחוסר עקביות ושונות בתוצאות ההחלטות.
שלב BI - קבלת החלטות מונחית נתונים (Data driven) הנתמכת בכלי בינה עסקית (Business Intelligence) - מגוון טכנולוגיות לאיסוף, אינטגרציה, ניתוח והצגה של מידע עסקי. טכנולוגיות אלה מאפשרות לנתח כמויות גדולות של נתונים, להפיק מהם תובנות מעשיות, לשפר רמת דיוק ויעילות בקבלת החלטות. BI משמש כמסייע (Enabler) לאדם, שהוא במקרה זה עדיין הגורם שמקבל את ההחלטה, לעבד ולזקק מאגרי נתונים הנוצרים בהתמדה ממגוון עצום של מקורות דיגיטליים, לקבל החלטות אסטרטגיות מושכלות, לזהות הזדמנויות, להפחית סיכונים ולהשיג יתרון תחרותי.
שלב DI - 'בינת החלטות' (Decision Intelligence) - קבלת החלטות מונחות בינה מלאכותית (AI driven). יישום אלגוריתמים מתקדמים של AI, במיוחד מודל שפה גדול (Large Language Model), כדי לעבד מגה-דאטה, לזהות דפוסים, זיקות ושינויים בזמן אמת, לבצע תחזיות ולהציע חלופות החלטה ויוזמות חדשניות. יישום בינת החלטות לתוך תהליכי קבלת החלטות מסורתיים מעצים אקספוננציאלית את היכולת האנושית בקבלת החלטות, מאפשר לארגון לקבל החלטות מהירות ומבוססות תובנות מדויקות, לבצע אוטומציה של החלטות שגרתיות ועתירות נתונים, להפחית בסדרי גודל זמן ומאמץ הדרושים לקבלת החלטות אסטרטגיות, טקטיות ומבצעיות.
AI מחדדת את הצורך בקבלת החלטות דואלית
על אף יכולותיה העוצמתיות של הבינה המלאכותית, החלטות עסקיות, ביטחוניות וכלכליות רבות עדין מורכבות מיותר מאשר רק נתונים דיגיטליים. היבטים כמו חזון, מערך שיקולים אסטרטגיים, ערכים ארגוניים, טקטיקות משתנות, מוסר ואתיקה - אלה סוגי מידע הקיים ברובו רק במוח האנושי ומועבר באמצעות תרבות ותקשורת לא דיגיטלית. מידע זה הוא חיוני לקבלת החלטות מיטביות אך אינו נגיש עדין לבינה המלאכותית. במקרים אלה נדרש לקבל החלטה בתהליך דואלי, כזה המבוסס על אנליזה של מידע מדיד וקונקרטי בשילוב עם שיקולים מופשטים שאינם מדידים או דיגיטליים.
כמו כן, קבלת החלטות מונחית AI מציבה מגוון אתגרים, כגון שקיפות, הטיות של מודלים, אחריות ושיקולים אתיים, המחייבים ארגונים למענה משילותי עקבי.
בינה מלאכותית מהווה, אם כן, Game changer עסקי ותחרותי חיוני לארגונים. עם זאת, עדין כ"תומכת לחימה" המשלימה יכולות שהן ייחודיות למח האנושי וחיוניות לקבלת החלטות מושכלות ואחראיות.
איך בינה מלאכותית תתערב בקבלת ההחלטות שלכם?
מאוטומציה מלאה ועד לסיוע בהבנת "התמונה הגדולה", הבינה המלאכותית מאפשרת לארגונים רמה חדשה של יעילות, דיוק ומהירות, בהתאם לרמת ההתערבות שיעניק הארגון לכלי AI בהחלטותיו.
חברת המחקר גרטנר מציעה שלוש רמות מהותיות של התערבות בינה מלאכותית בתהליכי קבלת החלטות:
Decision Automation - אוטומציה של החלטות: AI היא זו שמקבלת את ההחלטה באמצעות ניתוח כללי או ניתוח תחזיתי. היתרונות באוטומציה כוללים מהירות, יכולת התרחבות (Scaling), עקביות בקבלת ההחלטות וחיסכון במשאבים אנושיים. אוטומציית החלטות מיושמת למשל במרכזים לוגיסטיים חכמים, כגון אלה של ענקית ה-E-commerce אמזון, שם רובוטים המכוונים על ידי מערכות AI מחליטים בזמן אמת לגבי המסלולים היעילים ביותר של העברת הסחורות לאריזה ולמשלוח, מאפשרים להגביר יעילות, מהירות, חסכון במשאבים ומענה להתרחבות המתמדת. חברות בתחום הפיננסי, כמו למשל כמו American Express, מיישמות ניתוח תחזיתי מבוסס AI כדי לזהות ולחסום אוטומטית הונאות.
Decision Augmentation - העצמת החלטות: המערכת ממליצה לשחקנים אנושיים על מגוון חלופות להחלטה, באמצעות ניתוח תחזיתי (Predictive Analytics), בעוד האדם הוא הגורם שמקבל את ההחלטה. היתרונות ברמה זו של התערבות טמונים בסינרגיה בין הידע האנושי לבין היכולת של AI לנתח במהירות כמויות גדולות של נתונים, לזהות דפוסים ולהתמודד עם מורכבות. בחברת IBM Watson לדוגמה, מערכת AI משמשת להעצמת קבלת ההחלטות של רופאים בטיפול במחלת הסרטן. המערכת ממליצה על רשימה של תוכניות טיפול פוטנציאליות המבוססת על היסטוריה רפואית של המטופל, מחקרים עדכניים ותוצאות ממקרים דומים. עם זאת, ההחלטה הסופית מתקבלת על ידי הרופא.
Decision Support - תמיכה בהחלטות: עובדים אנושיים מקבלים את ההחלטה, הנתמכת על ידי ניתוח תיאורי, אבחוני או תחזיתי. היתרון העיקרי ברמה זו של התערבות AI טמון ביישום משולב של תובנות מונחות נתונים וידע אנושי, מומחיות ושכל ישר, כולל "תחושת בטן" ורגשות. למשל, פלטפורמות המספקות ניתוחים מבוססי בינה מלאכותית לתמיכה בקבלת החלטות עסקיות. יכולת הניתוח והחיזוי של פלטפורמות כאלו מסייעת למשתמשים לזהות דפוסים ומגמות בנתונים, ובכך לתמוך בקבלת החלטות מושכלות.
מהי אם כן רמת ההתערבות הרצויה של AI בהחלטה של ארגון או עסק? הדבר תלוי בשני משתנים מרכזיים: רגישות לזמן ורמת המורכבות של ההחלטה: אוטומציה היא אפשרות יעילה להחלטות פשוטות שצריכות להתקבל תוך מספר שניות עד דקות.
העצמת החלטות מתאימה להחלטות מורכבות או כאלה שצריכות להתקבל תוך דקות או שעות. תמיכה בהחלטות תתרום בהחלטות מורכבות או החלטות בדרגה כאוטית שאינן דחופות.
יישום AI בקבלת החלטות - צעדים חיוניים לארגונים
1. השקיעו בתשתית הנתונים: זהו הבסיס של כל מערכת AI. הבטיחו את האיכות, הרלוונטיות והנגישות של הנתונים.
2. בנו תשתית AI: פתחו או ריכשו את החומרה והתוכנה הדרושות לתמיכה ביישומי AI.
3. טפחו מיומנויות AI: יישום AI בקבלת החלטות מחייב מיומנויות מיוחדות, הן לפיתוח וניהול מערכות אלו והן כדי לפרש וליישם את תוצאותיהן. השקיעו בבניית מומחיות AI באמצעות הכשרת צוות קיים או גיוס כישרונות חדשים.
4. קיבעו סטנדרטים אתיים ומשילותיים: הגדירו קווים מנחים להבטחת שימוש אחראי בבינה מלאכותית, כולל סוגיות של הוגנות, שקיפות ואחריות.
5. הגדירו אסטרטגיה לאינטגרציה של AI: יישום AI בקבלת ההחלטות הוא תהליך אסטרטגי, עליו לכלול קריטריונים ברורים לרמת ההתערבות של AI בהחלטות ושמירה על איזון בין AI לבין קלט אנושי, כדי להבטיח שההחלטות הסופיות תואמות את האסטרטגיה, הערכים והאתיקה הארגונית.
בעולם של צונאמי דיגיטלי, AI מהווה Game changer עסקי ותחרותי לארגונים שישכילו לשלבה בתהליכי קבלת ההחלטות. היא מאפשרת לארגונים למנף את כוחו של הביג דאטה במקום לטבוע בתוכו, מסייעת להתגבר על המגבלות הטבועות בנו כמעבדים אנושיים ולקבל החלטות מושכלות. עם זאת, אין ברשותה של הבינה המלאכותית עדין את המידע המופשט, הלא דיגיטלי, המהווה מרכיב קריטי בקבלת החלטות ונמצא כיום ברשות האדם בלבד. יישום AI בקבלת החלטות צריך להתבצע כתהליך אסטרטגי. האתגר של ארגונים הוא לנהל תהליכי קבלת החלטות באופן דואלי - לשלב את הבינה המלאכותית בצורה מושכלת כדי שאכן תשמש כמכפיל כוח למקבל ההחלטות האנושי.
מיכל זיגלמן היא פיזיקאית, מומחית לאסטרטגיה וחדשנות בתנאי מורכבות, מייסדת Duality
