מה ארגונים נדרשים לקחת בחשבון כשהם מטמיעים טכנולוגיות בינה מלאכותית?
שנת 2023 הייתה השנה הגדולה של הבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI), הפריצה לחיינו של כלים כגון ChatGPT ו-midjourney סימנה קפיצת מדרגה משמעותית ביכולות. השאלה שנותרה פתוחה בהרבה מאוד ארגונים היא כיצד נכון להטמיע יכולות אלה בפעילות הארגונים, בצורה שתאפשר ניצול יעיל שלהם מחד, וגידור סיכון השימוש בהם – מאידך.
לפני הכל – מה זה בינה מלאכותית?
בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (Machine Learning) הם תחומים מדעיים-חישוביים העוסקים בהקניית יכולות המדמות את החשיבה האנושית למכונות. בשונה משיטות חישוב מסורתיות, הלמידה אינה מתבצעת באמצעות הנחיות מפורשות אלא באמצעות אימון מודל חישובי על הנתונים הקיימים (לדוגמה, מודל לזיהוי פנים הלומד באמצעות ניתוח מספר רב של תמונות פנים).
הבסיס התיאורטי לתחום הונח כבר בשנות ה-50, אך היכולת לפתח יישומים של בינה מלאכותית פרצה רק בשנים האחרונות עם עליית כוח המחשוב שאפשר להוציא את המודלים התיאורטיים לפועל.
סוגים נפוצים של בינה מלאכותית
- מודלים סטטיסטים לחישוב מידע מובנה-מודלים שאומנו באמצעות מידע טבלאי מובנה, במטרה לחשב ערך חזוי של פרמטר מסוים. יישומים בתחום זה כוללים מערכות המלצה, מודלים לחיזוי מלאי ומכירות, חישוב תוחלת חיים של מאובחני מחלה ועוד
- עיבוד ויזואלי של תמונות-מודלים אלו לומדים ומנתחים מספר גדול של תמונות שעברו תיוג ראשוני. יישומים בתחום זה כוללים זיהוי אובייקטים בתמונה, פענוח דימות רפואי, ועוד
- עיבוד שפה טבעית-מודלי שפה מתאמנים על מגוון רחב של קורפוסים (אוסף טקסטים) במטרה לחקות את אופן הלמידה האנושי. יישומים בתחום זה כוללים תרגום שפות, סיכום טקסט, זיהוי ישויות בטקסט וגם יצירת תוכן לפי בקשה
- עיבוד סאונד-מודלים אלו לומדים ומנתחים גלי קול. יישומים בתחום זה כוללים ניתוח וזיהוי קול, יצירת מוזיקה ועוד
הפריצה הגדולה ביותר בשנת 2023 נוגעת לתחום עיבוד השפה הטבעית וה-generative AI. כלים כגון ChatGPT מאפשרים לקיים שיחה חופשית בדומה לבני אדם, לקבל ולהחזיר מידע ואף לענות על שאלות הניתנות בשפה חופשית. לטכנולוגיה זו פוטנציאל עצום אולם נדרש אימון נוסף למודלי השפה בעולמות תוכן ספציפיים (לדוגמה, אימון מודל שפה על טקסט רפואי שיאפשר לסכם תיקים רפואיים של פציינטים).
כיצד ארגונים יכולים להשתמש בטכנולוגיות בינה מלאכותית?
ככל יישום דיגיטלי אחר, טכנולוגיות בינה מלאכותית יכולות לסייע בארגונים להשיג מגוון תועלות.
- תמיכה וסיוע לתהליכי קבלת החלטות, על ידי מודלי חיזוי המבוססים על ניתוח סטטיסטי של נתוני עתק (big data)
- שיפור, יעול והגברת האפקטיביות של התהליכים התפעוליים בארגון, על ידי מודלים ייעודים לאופטימיזציה של ביצועי הארגון
- יצירת ערך עסקי חדש, על ידי מינוף יכולות הבינה המלאכותית ליצירת מוצרים חדשים. כבר היום, רואים שימושים עסקיים חדשים בבינה מלאכותית בעולמות הבריאות, הפיננסים, הקמעונאות, התעשיה ועוד
אילו אתגרים עומדים בפני ארגונים בבואם לאמץ טכנולוגיות בינה מלאכותית?
למרות ההייפ הגדול סביב טכנולוגיות בינה מלאכותית, עדיין נותרו מהמורות ואתגרים משמעותיים אשר מקשים על ארגונים לאמץ בהצלחה טכנולוגיות בינה מלאכותית. למרות קפיצת המדרגה המשמעותית, חוזקה של כל טכנולוגיית בינה מלאכותית נעוץ בתהליך הלימוד של המכונה. בשביל שנוכל ללמד את המכונה ביעילות ובאפקטיביות, על ארגונים לתת את הדעת למספר היבטים:
- איכות הדאטה וסידור נתונים: גם המודל המתוחכם ביותר לא יוכל לפעול כראוי עם דאטה לא איכותי, למשל מידע לא עקבי, לא אמין או בעל חוסרים משמעותיים. על ארגונים ליצור מערכי נתונים הכוללים את הפרמטרים המשמעותיים אותם רוצה הארגון למדוד.
- אינטגרציה של מידע: לימוד ואימון המכונה דורש מערכי נתונים מסביבות ומקורות שונים ומגוונים. אינטגרציה של מידע מסביבות שונות מהווה אתגר תהליכי, רגולטורי וטכנולוגי גדול.
- אמינות ומהימנות: לא תמיד מתאפשרת הבנה של אופן פעולת המודל (“קופסא שחורה”), למרות שהבנת אופן הפעולה הוא קריטי בהיבטים משפטיים, רגולטוריים ומוסריים (למשל, הערכת מסוכנות של עצור באמצעות מודל חישובי). במקרה כזה חשוב להבין אילו פרמטרים נכללים בהערכת הסיכון כדי להימנע מהטיה פסולה.
אז – הבינה המלאכותית תחליף את בני האדם?
בקצרה – לא בטווח הנראה לעין.. היכולות החישוביות אמנם פורצות דרך אך הן עדיין סובלות ממספר חסמים וחשוב להכיר במגבלות של מודלים אלו, כגון:
אמנם למודלים יש יכולת לזהות דפוסים נסתרים אך הם אינם בעלי יכולת ליצור דפוסים חדשים. עובדה זו חשובה במיוחד במשימות הדורשות יצירתיות ומקוריות. לבינה המלאכותית יכולת ליצור שילובים חדשים מתוך הקיים אבל לא את היכולת ליצור משהו ״יש מאין״, מבלי ללמוד נתונים ומידע קיימים.
לסיכום, איך טכנולוגיות בינה מלאכותית פוגשות את הארגון שלכם?
מהפכת הבינה המלאכותית מייצרת ערך חדש לארגונים – אך לא מדובר בפתרון קסם. על מנת לנצל בצורה אפקטיביות את הטכנולוגיות הללו, יש להגדיר מה הם האתגרים העסקיים של הארגון ולהבין איך בינה מלאכותית יכולה לעזור לפתור אותם.
המפתח להצלחה נעוץ ביצירת התנאים המיטביים ללימוד ואימון המכונה – על בסיס דאטה מקיף, איכותי ומטויב. וזה כבר אתגר מסוג אחר לגמרי…
למומחים שלנו ב-TASC ניסיון רב בליווי ארגונים בהטמעת טכנולוגיות דאטה ובינה מלאכותית, מזיהוי ודיוק האתגרים העסקיים והתהליכיים, גיבוש האסטרטגיה וליווי ההטמעה והיישום. אנו מזמינים אתכם לפנות אל המומחים שלנו:
