הפוטנציאל העסקי של בינה מלאכותית כמעט אינסופי. הערכות עדכניות מדברות על שוק שיגיע לטריליון וחצי דולר ב-2030. כבר כעת, סקר של דלויט העלה שב-2021, ההשקעה של ארגונים בפרויקטי AI גדלה פי 4 ביחס לשנה הקודמת. גם אם התקציבים של 2021 לא יחזרו בקרוב, המגמה מובהקת: השוק עובר ליותר ויותר השקעה בתחום.
מנגד, וזה הנתון הפחות חיובי, סקר שערכה דלויט העלה שמתוך 3,000 מנהלים שנשאלו - 50% מהם דיווחו שהפרויקטים שהובילו ב-AI – לא הגיעו לפרודאקשן. לא הצליחו להתרומם בסופו של דבר. כלומר, המון כסף מושקע בנדבך הזה של בינה מלאכותית בארגונים, אבל בסופו של דבר - יש מעט מדי הצלחות.
שוחחנו עם טובי כוכב, ה-CTO של מערך הייעוץ של דלויט ורן ברגמן, מדען הנתונים הראשי של דלויט, להבין למה זה קורה, וכיצד אפשר לעשות את זה טוב יותר.
"הבעיה מספר אחת של ארגונים היא שהם לא מבינים שזה ביזנס ולא רק טכנולוגיה – העסק לא פוגש את הטכנולוגיה - והטכנולוגיה לא פוגשת את העסק. וזה מאפיין את אותם 50% שלא מממשים את הטרנספורמציה לבסוף", מסביר כוכב. ברגמן מוסיף שביזנס וטכנולוגיה לא יספיקו ללא הרובד של הדאטה: "יש שלושה עוגנים בתהליך של ארגון שרוצה להטמיע בינה מלאכותית: טכנולוגיה, ביזנס ומידע. רק עבודה משותפת של צוותים שמחברים את כל שלוש הנקודות האלה, תוכל לקדם את הטמעת ה-AI בארגון".
זו עבודה מולטי-דיסיפלינרית.
כוכב: "בהחלט, אלה צוותים משולבים, אנחנו מכנים אותם 'סגולים', וזה משנה את מודל ההפעלה של הארגון, שחייב להיות יותר אג'ילי, יותר ממוקד".
ברגמן מוסיף שארגון שרוצה להיכנס לתחום ה-AI חייב להחליט באילו מ-3 הווקטורים הבינה המלאכותית תוטמע: האם לקחת משהו בארגון - כגון תהליך קיים - ולשפר אותו; האם לשפר את תהליכי קבלת ההחלטות בארגון, או האם לפנות למודל עסקי חדש לגמרי.
ההמלצה של שניהם היא לחלום בגדול אבל להתקדם עקב בצד אגודל: "קודם כל לדמיין את החזון במלואו", מסביר ברגמן, "בשלב השני לדלוור הצלחה בהיקף מצומצם - ואז לרוץ". כוכב מוסיף: "תחשבו בגדול אבל תתחילו בקטן. ואז, כשזה מצליח - שלב ה-scale חייב להיות מהיר"