החוליה החסרה ביישום בינה מלאכותית: אמון הוא המפתח

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

1. 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.

2. 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

3. 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.

4. 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.