ירח הדבש של הבינה המלאכותית נגמר – עכשיו מתחילה העבודה האמיתית
במשך שנים מנהלי מערכות המידע ניסו ועדיין מנסים למצב את עצמם כשותפים עסקיים לגיטימים בארגון. השלב החדש של הבינה המלאכותית היוצרת היא הזדמנות יוצאת דופן להגשים את אותו חזון.
בשנתיים האחרונות ארגונים ברחבי העולם חוו את “אפקט ה-וואו” של הבינה המלאכותית הגנרטיבית. כמעט כל חברה יזמה פיילוט כזה או אחר, הדגימה תוצאות מרשימות – אך מעטים בלבד מצליחים להטמיע את הטכנולוגיה בקנה מידה רחב ואמיתי. לפי מחקרים עדכניים, רק כ־11% מהחברות בעולם יישמו מערכות GenAI באופן אמיתי ונרחב.
תקופה זו, שמסמנת את סוף שלב ההתלהבות הראשונית, והיא מהווה הזדמנות יוצאת דופן עבור מנהלי מערכות מידע (CIOs) להפוך את הפוטנציאל של הבינה המלאכותית לערך עסקי ממשי. כדי לעשות זאת, יש להבין שהדרך מפיילוט מוצלח למערכת ארגונית מתפקדת רצופה באתגרים טכנולוגיים, ניהוליים ותרבותיים.
במאמר זה נציג שבע טיפים, שכל מנהל מערכות מידע חייב להכיר, כדי לעבור משלב הניסוי להצלחה עסקית מוכחת.

1. התעלמו מהרעש והתמקדו בסימנים החשובים
בזמן שכל העולם מדבר על בינה מלאכותית, ארגונים רבים מוצאים עצמם טובעים בים של יוזמות, הדגמות וכלים חדשים. אך הצלחה אמיתית דורשת מיקוד. מנהלי מערכות המידע ובמובילי הבינה המלאכותית בארגון צריכים לדעת לזהות אילו פיילוטים מייצרים ערך עסקי אמיתי ואילו לא.
יותר מדי פרויקטים קטנים מתחרים על אותם משאבים ומסיטים את תשומת הלב מהמטרה המרכזית. נדרש אומץ ניהולי כדי להפסיק יוזמות שאינן תורמות ערך, ולהשקיע רק באלה שמציגות היתכנות טכנולוגית מוכחת ויתרון עסקי ברור.
לכן, סננו את הרעש. התמקדו ביוזמות שמקדמות את היעדים האסטרטגיים של הארגון, ולא ביוזמות שנראות טוב במצגת.

2. ההצלחה תלויה בתזמור המרכיבים – לא בכל רכיב בנפרד
הטכנולוגיה זמינה מאי פעם, מודלים פתוחים, ממשקי API, תשתיות ענן ועוד. הטכנולוגיה הפכה נגישה מאי פעם.
אך האתגר האמיתי הוא השילוב ביניהם. כדי ליישם GenAI בהצלחה, יש לבנות מערך תזמור (orchestration) חכם שמחבר בין הנתונים הנכונים בארגון, המודלים הרלוונטיים למשימה (ולעיתים קרובות יותר ממודל אחד), והתהליכים העסקיים שיכתיבו את המשימה והתוצאות שלה.

אחת הדרכים היעילות היא הקמת פורטל ארגוני מבוסס API שיאפשר גישה מבוקרת לכלים ולמודלים השונים תוך שמירה על אבטחת מידע, בקרה, ציות ורגולציה. פורטל שכזה מהווה את לב התשתית ומאפשר שקיפות, ניטור ובקרה בזמן אמת.
אחד המפתחות להצלחה של פרויקטי בינה מלאכותית היא ההבנה שנדרשת אוטומציה מלאה מקצה לקצה של תהלכים. במקרים רבים ארגונים נוטים משיקולים שונים ליצור אוטומציה רק בשלבים מסויימים בתהליך, אך הערך הגדול יגיע מאוטומציה של התהליך משלב איסוף הנתונים, ניקוי וניתוח, עד להפעלה של מודלי הבינה המלאכותית השונים תוך ניהול אוטמטי של תהליכי הבקרה והסיכון.

נדרשת תשומת לב מיוחדת לאיכות מודלי הבינה המלאכותית ולסיכונים הכרוכים בהפעלתם בארגון.
האופי הסטטיסטי של כלי הבינה המלאכותית מוביל במקרים רבים לתוצאות שגויות. זאת לצד שינויים תכופים במודלים עצמם אשר גוררים שינויים בתוצאות או באופן ההפעלה של אותם מודלים. מצב זה מציב את הארגון בפני סיכונים חדשים ולא מוכרים.

מובילי ה-AI בארגון נדרשים ליישם מדיניות וכלים שיאפשרו יישום מהיר ובטוח תוך ניהול מושכל של תהליך ההטמעה והפחתת הסיכונים הכרוכים בתהליך

3. שליטה בעלויות – לפני שהן שולטות בכם
ניהול נכון של העלויות ישפיע במידה רבה על היכולת של מוביל יישום הבינה המלאכותית) להפעיל תוכניות Gen AI בקנה מידה גדול. עם זאת, הבנת הגורמים שמניעים את העלויות היא קריטית להצלחת התוכניות.

ניהול השינוי הוא העלות הגדולה ביותר. הניסיון מראה שעל כל דולר המושקע בפיתוח מודל, יש להשקיע כשלושה דולרים בניהול שינוי. (בהשוואה לפתרונות דיגיטליים, היחס הוא בדרך כלל דולר אחד לפיתוח על כל דולר אחד לניהול שינוי). ניהול קפדני של פעולות השינוי, כגון הכשרת עובדים, מודלים לחיקוי ותהליכי מעקב אחר הביצועים, חיוניים להצלחת היישום.
נתונים מראים שארגונים בעלי ביצועים גבוהים הם בעלי פי שלוש סיכוי להצלחה, השימוש בתשתית ניהול ביצועים לצד מדדי מפתח (KPIs) למדידת הערך של GenAI יניבו ערך גדול בתהליך היישום.

עלות ההפעלה (Run Costs) של יישומי ה GenAI גבוהה יותר מעלות הבנייה שלהם. הניתוח של הנתונים מראה שהרבה יותר יקר להפעיל יישומי GenAI מאשר לבנות אותם. שימוש במודלי בסיס והוצאות על העבודה איתם הם הגורמים המרכזיים לעליה בעלויות. מרבית העלויות נוגעות לתחזוקת מודלים וטיוב הנתונים. נוסף על כך, עלויות נוספות נגרמות מניהול סיכונים וציות לרגולציה.

הפחתת עלויות המודל היא תהליך מתמשך. החלטות הנדסיות הקשורות לארכיטקטורת GenAI יכולות להוביל להבדלים עצומים בעלויות. קיימים מגוון כלים ויכולות להפחתת עלויות, כמו טעינה מוקדמת של Embeddings.
אלו לא תהליכים חד פעמיים, אלא תהליכים של אופטימיזציה מתמשכת הדורשים שימוש במגוון כלים. כשמבצעים זאת נכון, ניתן להפחית עלויות באופן משמעותי.

השקעות צריכות להיות קשורות להחזר השקעה, אל לא כל השימושים ב GenAI דורש את אותה רמת השקעה, ולכן גם העלויות אינן צריכות להיות אחידות. לדוגמה, כלי Gen AI המשמשים לתשובות בזמן אמת ללקוחות הם קריטיות לחוויית הלקוח ודורשות זמני תגובה נמוכים, מה שמגדיל את העלויות.

לעומת זאת, כלים לתיעוד קוד אינם דורשים מהירות תגובה גבוהה ולכן ניתן להפעילם בעלות נמוכה יותר. המטרה היא לפתח משמעת מודלים המתמקדת ב ROI לכל מקרה שימוש, בלי להיכנס לסבבי ניתוח אינסופיים.

כדי להימנע ממלכודת התקציב:
- הגדירו מראש מדדי ROI לכל שימוש.
- הבדילו בין שימושים קריטיים (כמו שירות לקוחות בזמן אמת) לשימושים תומכים (כמו תיעוד קוד).
- נצלו שירותי ענן מתקדמים לניהול עומסים וחיסכון בעלויות.
-
4. הפחיתו את ריבוי הכלים והתשתיות
אחת הטעויות הנפוצות בארגונים היא ריבוי כלים וספקים. לכל צוות יש את “המערכת שלו”, מה שיוצר בלגן, כפילויות, עלויות נוספות ובסופו של דבר מעכב את ההטמעה.
הפתרון הוא לבחור מערכת מצומצמת של כלים ותשתיות אחידות המשרתות את כלל הצוותים. אם הארגון כבר עובד עם ספק ענן מסוים ובנה סביבו ידע ויכולות – כדאי להמשיך אתו ולא לפצל מאמצים.
יחד עם זאת, יש לשמור על גמישות באמצעות סטנדרטים פתוחים המאפשרים מעבר בין ספקים במידת הצורך.

5. בנו צוותים שיוצרים ערך, לא רק מודלים חכמים
בינה מלאכותית איננה רק טכנולוגיה – היא שינוי עסקי. כדי לממש את הערך, יש להקים צוותים רב תחומיים הכוללים לא רק אנשי IT, אלא גם מומחי בתחומים שונים כגון אנשי רגולציה, מנהלי מוצר ומובילי חדשנות.
חלק מהארגונים בוחרים להקים מרכזי מצוינות (Center of Excellence) המהווים גוף מתכלל לקידום תרחישים עסקיים, הקצאת משאבים וניהול ביצועים. גוף זה משמש כשומר הסף של הערך העסקי ומוודא שכל פרויקט תורם למדדים אמיתיים של הצלחה.

6.אל תחפשו את הנתונים המושלמים – חפשו את הנתונים הנכונים
הנחת היסוד שהמודלים “יעשו סדר בנתונים” פשוט לא נכונה.

בפועל, גם המודלים המתקדמים ביותר אינם מסוגלים להפיק תובנות איכותיות מתוך נתונים לא מאורגנים, לא מדויקים או לא עקביים. האיכות של תוצרי ה־Gen AI תלויה ישירות באיכות הנתונים שעליהם הוא מבוסס.

אתגר משמעותי נוסף טמון בעובדה שברוב הארגונים, הנתונים מפוזרים בין מערכות שונות, מחלקות וספקים. כל יחידה בארגון משתמשת לעיתים בגרסה משלה של הנתונים – מצב שמוביל לחוסר עקביות ולתוצאות סותרות מצד המודלים. הפתרון הוא יצירת “מוצרי נתונים” (Data Products) – מאגרי מידע מאורגנים, אחידים ומתוחזקים היטב, שמשמשים לאורך זמן את כלל המודלים בארגון.

הצלחת יישומי GenAI תלויה באיכות ובדיוק הנתונים. במקום להשקיע בניקוי מוחלט של כל מאגרי הארגון, עדיף להשקיע בזיהוי הנתונים הקריטיים ביותר ליישום הנבחר. תהליך סימון ממוקד, בניית “מוצרים נתונים” (Data Products) ותיוג מקורות אמינים יובילו לשיפור דרמטי בתוצאות המודלים.

אל תרדפו אחרי שלמות הנתונים – רדפו אחרי הרלוונטיות, העקביות והאיכות שלהם. השקעה ממוקדת בנתונים הנכונים תאפשר להפיק ערך ממשי ממודלי הבינה המלאכותית, תוך חיסכון ניכר בזמן ובעלות.

7.השתמשו בקוד חוזר ככל שניתן
אחת הדרכים להאיץ פיתוחי בינה מלאכותית היא שימוש חוזר בקוד (Reusable Code). ארגונים שמיישמים עקרון זה מצליחים לקצר את זמן הפיתוח ב־30% עד 50%. ב

למרות זאת, רבות מהחברות נופלות למלכודת הפיתוח הנקודתי – צוותים משקיעים זמן רב ביצירת פתרון ייחודי לכל מקרה שימוש, בלי לחשוב על שימוש עתידי או הרחבה. גישה זו יוצרת כפילויות, עומס תפעולי והיעדר יכולת לצמוח בקנה מידה רחב.

המעבר לחשיבה מערכתית מחייב את מנהלי מערכות המידע (CIOs) להוביל שינוי תרבותי: ממיקוד בפרויקטים נפרדים למיקוד בבניית תשתיות ויכולות שניתנות לשימוש חוזר. ארגונים שמובילים בבינה מלאכותית בונים מראש את מערכות ה־Gen AI שלהם כך שיאפשרו שימוש חוזר בקוד, בכלים ובמודולים שונים – ומוכיחים ביצועים טובים פי שלושה לעומת מתחריהם.

במקום לפתח כל יישום מחדש, הגדירו מודולים גנריים הניתנים לשילוב חוזר – לדוגמה, רכיבי עיבוד נתונים, זיהוי רגשות, תרגום או סינתזה. הקמת צוות ייעודי לניהול קוד ומודלים לשימוש חוזר יצרו לעצמם חיסכון עצום בזמן ובכסף וצד שמירה על סטנדרט אחיד של איכות.

לסיכום
כדי לעבור משלב הפיילוט להטמעה ארגונית מוצלחת של בינה מלאכותית, על מנהלי מערכות מידע ומובילי ה AI לאמץ גישה ממוקדת ופרקטית:
להתעלם מהרעש ולהתמקד ביוזמות שמייצרות ערך אמיתי;
לתזמר נכון את המערכות והמודלים במקום להתעמק בכל רכיב בנפרד;
לנהל בקפדנות את העלויות ולמדוד כל השקעה לפי החזר השקעה (ROI);
לאחד תשתיות וכלים כדי לצמצם כפילויות ובזבוז;
לבנות צוותים רב־תחומיים שיוצרים ערך עסקי ולא רק פתרונות טכנולוגיים;
להתמקד בנתונים הנכונים ולא במושלמים;
לבסוף, לטפח תרבות של שימוש חוזר בקוד ובמודולים כדי להאיץ חדשנות ולהבטיח צמיחה מתמשכת.
שילוב שבעת העקרונות הללו הוא המפתח להפיכת הבינה המלאכותית ממיזם ניסיוני למנוע צמיחה עסקי אמיתי.