החוליה החסרה ביישום בינה מלאכותית: אמון הוא המפתח
למרות ש-71% מהחברות כבר משתמשות ב-Gen AI, רק מיעוט ממקסם את הפוטנציאל הארגוני. מחקר חדש חושף כי אמון הוא הגורם המכריע: אמון בנתונים, ביכולות המערכת, בפוטנציאל ובעובדים. חברות ששילבו מנגנוני בקרה וטיפחו תרבות ארגונית תומכת דיווחו על צמיחה גבוהה פי שניים. הדרך להצלחה עוברת באימוץ הדרגתי ושילוב בין סוכני AI ליכולות אנושיות.
אמון כבסיס להטמעת Generative AI בארגונים
לפי סקר מקינזי, 71% מהחברות כבר משתמשות ב-Generative AI (gen AI) בתפקיד עסקי אחד לפחות – אך רק מיעוט מצליח לתרגם זאת לערך ארגוני רחב. הסתירה הזו נובעת מאתגר מהותי אחד: חוסר אמון.
ארבע רבדים קריטיים של אמון ב-Gen AI
-
אמון בנתונים: ללא ביטחון בפלטים של המערכות, העובדים לא ישתמשו בהן. ארגונים מובילים (43% מהם) משקיעים במנגנוני בקרה כמו ביקורת, הערכת סיכונים והטיות – פי שניים יותר מחברות אחרות. תפקיד המנהיגות למצוא את האיזון בין נגישות נתונים לבין ממשל נתונים קפדני.
-
אמון ביכולות קבלת ההחלטות: gen AI מצטיין במשימות מבוססות כללים ונתונים, כמו עיבוד מסמכים, תמיכה ללקוחות או חיזוי ביקושים. לדוגמה:
- המלצות תמחור ברשתות קמעונאיות
- הערכת סיכונים פיננסיים
- אבחונים רפואיים מבוססי נתונים
-
אמון בפוטנציאל: האימוץ יהיה הדרגתי. ארגונים יכולים לבנות יחידות "MVP" (Minimum Viable Organization) שבהן סוכני AI מבצעים את רוב המשימות, בעוד שבתחומים אחרים – כמו גיוס עובדים – בני אדם יקבלו החלטות אסטרטגיות עם תמיכת הכלים.
-
אמון בעובדים: הדרכה והעצמת עובדים הם קריטיים. במקביל לחשיפה ליכולות gen AI (כמו הפלטפורמה הפנימית של מקינזי, Lilli), עובדים צריכים לאמץ את הטכנולוגיה כדרך עבודה שוטפת. מחקרים מראים שככל שהעובדים מיומנים יותר ב-gen AI, כך השימוש בו גובר.
לסיכום, המפתח להצלחה טמון בהפיכת gen AI ל'שותף אסטרטגי' ולא רק כלי טכני. ארגונים שישקיעו בבניית אמון – בנתונים, ביכולות, בפוטנציאל ובעובדים – יראו לא רק שיפור בפרודוקטיביות אלא גם צמיחה הכפולה ביחס לשוק.