האתגרים הסמויים של AI ארגוני: נתונים לקויים, כשלי הטמעה ושבר באמון

למרות ההבטחות, AI ארגוני נאבק למצוא את מקומו בארגונים

מחקרים עדכניים ומקרי בוחן חושפים פער מדאיג בין ההבטחה של בינה מלאכותית בארגונים לבין הביצועים בפועל. מנתוני MIT עולה כי 95% מפיילוטי Generative AI נכשלים במרבית החברות, בעוד שמבחני Spider 2.0 מצביעים על אי דיוקים של עד 60% בביצועי מודלים במסדי נתונים אמיתיים.

הבעיות המרכזיות שעולות מהשטח:

1. כשל בהבנת הקונטקסט העסקי

   • מערכות AI מתקשות לפענח לוגיקה ארגונית ספציפית כמו חישובי נטישה, מדיניות הנחות, או מונחים פנימיים (InfoWorld)
   • דורש "הנדסת הקשר" אנושית ו-RAG (Retrieval-Augmented Generation) לאינטגרציה עם נתונים פנימיים

2. בעיות תשתית נתונים

   • "AI איכותי דורש דלק איכותי" - נתונים מקוטעים וחסרי תיעוד גורמים לטעויות שיטתיות (Forbes)
   • חברות כמו Ataccama מדגישות את הצורך ב"שכבת אמון נתונים" לניטור בזמן אמת

3. אי התאמה אסטרטגית

   • 50% מתקציבי Generative AI מופנים למכירות ושיווק, בעוד שהתשואה הגבוהה ביותר נראית דווקא באוטומציה של תהליכים פנימיים (MIT)

4. בעיות אמון ובקרה

   • פרויקטים כמו האפליקציה של Meta מדגימים כיצד הזנחת UX ופידבק אנושי מובילים לתסכול משתמשים (Gizmodo)
   • חברות מובילות כמו Amazon ו-Citi מפתחות מנגנוני Governance ל-AI פיננסי תוך שילוב בקרות אנושיות

הדרך קדימה:

• שילוב מודלים קטנים וממוקדים במקום מערכות monolithic
• השקעה בתשתיות נתונים מגובשות לפני הטמעת AI
• פיתוח "זיכרון ארגוני" מבוקר למודלים
• הטמעת מנגנוני בקרה תואמי רגולציה (כמו ה-AI Act האירופי)

"המטרה אינה להחליף בני אדם, אלא להפוך אותם למהנדסי הקשר שילמדו את המערכות כיצד הארגון פועל באמת" (InfoWorld)