אוטומציות, הגדלת פריון ותהליך קבלת החלטות מהירה וטובה יותר. למה הארגון שלכם חייב להתחיל לעבוד עם הטכנולוגיה החזקה בעולם
אחת מחברות הגיימינג הגדולות בעולם ביקשה להגדיל את מספר היוזרים המשחקים בתוצריה ובעיקר את הזמן שהם מבלים מול המסך. אחת המטרות הראשוניות של מחלקת השיווק היתה להאזין לרחשי הלב של הלקוחות. עד כאן אין חדש תחת השמש, בעיקר כשמדובר בעולם הגיימינג האינטראקטיבי, הבנוי מקבוצות של יוזרים שרוחשות שיח ער ורוחש הרבה גם אחרי שהמשחק הסתיים.
די לצלול לתוך הרשתות החברתיות כדי להבין את עוצמת הרעש. לפיכך, כל מה שהיה צריך זה פשוט לנתח ולנטר את התוכן שמעלים היוזרים ולהבין את כל התמונה. פשוט, נכון? תחשבו שוב. האתגר הגדול של חברת הגיימינג היה הטקסטים שעלו במגוון שפות שכלל לא היו רשמיות, וכללו סלנג, איקונים ושגיאות כתיב והגייה של צעירים מהדור הממהר.
הפתרון שמצאה חברת הגיימינג התבסס על בינה מלאכותית, למידת מכונה וניתוח NLP כדי לפתח מילונים שיזהו רכיבים משמעותיים בתוכן, סנטימנטים והקשרים שיוכלו להעיד על מה בעצם היוזרים מדברים. האם הם מרוצים מחוויית המשחק? מהאריזה העיצובית? האם הם מתחברים לגיבורים בכל לבם? הבינה המלאכותית אפשרה לקטלג באופן אוטומטי ובזמן אמת כל פוסט ולסווג אותו בקלות.
למעשה, חברת הגיימינג חילצה תובנות ומסקנות רבות מבלי שעין אנושית קראה ולו פוסט אחד. הבינה המלאכותית פשוט סרקה מיליארדי רכיבי מידע וניתחה אותם ביעילות, באופן ובקצב ששום בן אנוש לא היה יכול לבצע.
למה בעצם כל עסק חייב לעבוד עם בינה מלאכותית?
בינה מלאכותית (AI) היא טכנולוגיה חזקה שיש לה פוטנציאל להשפיע על כל היבט של עולם העסקים. היתרון המובהק שלה הוא היכולת להביא לשיפור היעילות הארגונית,הפרודוקטיביות וכמובן – טיוב תהליך קבלת ההחלטות בארגון.
איך היא עושה את זה? באמצעות מחקר מדעי והקניית יכולות אינטלקטואליות למחשבים, כגון למידה, חשיבה ופתרונות בעיות. בינה מלאכותית מתמקדת ביצירת מערכות מחשבים שיכולות לבצע משימות שעד כה נחשבו למורכבות או בלתי אפשריות עבור מחשבים לבצען באופן עצמאי.
בינה מלאכותית כוללת גישות רבות הכוללות גם שימוש בלמידה מכונה, עיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת. למידה מכונה היא תהליך בו המחשב לומד מנתונים ללא צורך בתוכנה מוגדרת מראש. עיבוד שפה טבעית הוא תהליך בו המחשב מסוגל להבין ולעבד שפה טבעית. ראייה ממוחשבת היא תהליך בו המחשב מסוגל להבין ולעבד תמונות.
איך הבינה המלאכותית מסייעת לארגונים לשפר תוצאות עסקיות?
לפני הכל – באמצעות שיפור הפרודוקטיביות. הבינה המלאכותית מסייעת לעובדים לחסוך בזמן ולהגדיל את הפריון ביום העבודה על ידי מציאת פתרונות טובים שיאפשרו לארגונים להשיג יותר עם אותם משאבים קיימים.
כמו כן, היא מסייעת לנהל תהליך קבלת החלטות בצורה טובה יותר, על ידי ביסוס תובנות עסקיות מושכלות יותר, כמו נתונים עסקיים כדי לזהות מגמות או איתור הזדמנויות חדשות.
גם שירות הלקוחות הופך להיות טוב יותר: הבינה המלאכותית משמשת ארגונים כדי לספק תמיכה 24/7, או כדי לענות על שאלות מורכבות של לקוחות באמצעות בוטים תפעוליים המנווטים את פניות הלקוחות באופן יעיל למוקדים הרלוונטיים.
אבל זאת רק ההתחלה: גם חטיבות השיווק תוכל להשתמש בבינה המלאכותית כדי ליצור קמפיינים שיווקיים מותאמים אישית, או כדי לנתח נתוני שיווק כדי לזהות הזדמנויות חדשות. חטיבת המכירות תוכל לטייב את תהליך המכירות ולזהות לקוחות פוטנציאליים בעלות נמוכה יותר. חטיבת הייצור תוכל לבצע אוטומציה של תהליכי ייצור או לשפר את איכות המוצרים באמצעות הבינה המלאכותית. גם תהליכים לוגיסטיים, טכנולוגיים ופיננסיים יתייעלו מעתה ויחסכו לארגונים זמן יקר ובעיקר כסף.
3 המלצות לארגונים שעובדים עם בינה מלאכותית
1. לפני הכל, חשוב להכיר את המגבלות של הבינה המלאכותית ושלבי התפתחותה כדי להשתמש בה בצורה אחראית יותר ולמנוע שימוש למטרות מזיקות. כמו כן, חשוב מאוד להקפיד על שמירת הפרטיות ואבטחת המידע, זאת משום שהבינה המלאכותית נחשפת לנתונים ארגוניים רגישים.
2. ההמלצה השניה היא פשוט להתחיל בקטן, ולא להטמיע יישומי בינה מלאכותית בכל רחבי הארגון לפני שיודעים בדיוק אילו תובנות ניתן לחלץ ממנה.
3. ההמלצה השלישית היא למצוא את ההזדמנויות הנכונות, שכן לא כל הבעיות מתאימות לפתרון באמצעות הבינה המלאכותית. בנוסף, חשוב למדוד את ההצלחה בעת השימוש כדי להבין מה עובד ואיך ניתן לשפר את היישומים בעתיד.
בינה מלאכותית ועולם הביג דאטה
ביג דאטה הוא שם כולל למאגרי נתונים גדולים, מורכבים ובעיקר מגוונים הנאספים ממנעד רחב של ערוצי שיווק ומידע כמו רשתות חברתיות, מערכות ארגוניות, CRM וכד'. מדובר בעולם שלם שהושפע רבות מהבינה המלאכותית, בעיקר מהיכולת לחלץ נתונים ותובנות עסקיות בעולם הביג דאטה.
בניגוד לשיטות חילוץ הנתונים הידניות שהיו נהוגות בעשור הקודם, כיום קיימות מספר דרכים שבהן ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחלץ נתונים מביג דאטה. אחת הדרכים היא באמצעות למידה מכונה, תהליך בו המחשב לומד מנתונים ללא צורך בתוכנה מוגדרת מראש כדי לאפיין תבניות בנתונים, לזהות חריגות ולבצע חיזויים.
דרך נוספת לחלץ נתונים היא באמצעות עיבוד שפה טבעית, תהליך בו המחשב מסוגל להבין ולעבד שפה טבעית כדי לנתח טקסט, לזהות רגשות ולנטר מילות מפתח. דרך שלישית לחלץ נתונים עם בינה מלאכותית היא באמצעות ראייה ממוחשבת, תהליך בו המחשב מסוגל להבין ולעבד תמונות כדי לזהות אובייקטים, רכיבי עיצוב ותנועות פיזיות.
ארגוני ענק המנהלים אלפי ועשרות אלפי מאגרי מידע, כבר עתה חוסכים משאבים רבים באמצעות יישום אלגוריתמים של בינה מלאכותית כדי לזהות נתונים חריגים, עסקאות חשודות או התקפות סייבר. ביכולתם של האלגוריתמים הללו גם לבצע חיזוי עתידי של מכירות עתידיות או סיכונים פיננסיים על סמך נתונים היסטוריים.
אילו אתגרים מצפים לארגונים המשתמשים בבינה מלאכותית?
ככל שהבינה המלאכותית מציעה מנעד הזדמנויות רחב שישנה את החיים של כולנו, היא לא חפה מאתגרים, שכדאי מאוד לשים אליהם לב. האתגר הגדול מכולם הוא השמירה על תקני אבטחת המידע. הבינה המלאכותית חשופה לנתונים רגישים כמו מידע אישי או סודות עסקיים שעלולים להיות מושא לפריצות של האקרים.
בנוסף, חשוב לשים לב למהימנות הנתונים עליהם מתבססות התובנות העסקיות וכמובן, לעמידה במערכת החוקים והתקנות הארגוניות, החברתיות והממשלתיות (כמו פיתוח נשק, הפצת מידע כוזב או שימוש בהפליות חסרות תקינות פוליטית). לכן, מומלץ לפתח מנגנונים ייעודיים ורגולציות מתאימות שיגבילו את כוחה של הבינה המלאכותית למטרות מוגדרות בלבד.
למה זה נחוץ? כי בכוחה של הבינה המלאכותית לבצע כבר עתה משימות מורכבות כתחליף לאינטליגנציה אנושית ואף לקבל החלטות ולפעול באופן עצמאי, ללא צורך בהתערבות אנושית. כן, ללא ספק מדובר בטכנולוגיה המלהיבה ומתקדמת ביותר שיצרה האנושות, והחדשות הטובות הן שאנחנו רק בהתחלה.
