ללמידת מכונה יש השפעה ענקית על יכולות הצמיחה של ארגונים עסקיים וגם בפתירת בעיות עולמיות. מה חשוב לדעת? ואיך ליישם אותה בתבונה?
אחת מחברות הקמעונאות הגדולות בישראל משווקת את מוצריה באמצעות אלפי נקודות מכירה בפריסה ארצית. מרבית המכירות מתבצעות באמצעות שיחות למוקד הטלפוני של החברה, במהלכן מזינים המוקדנים את ההזמנות היומיות למערכת ההפצה ומשם למחסן. הבעיה ששיחת הזמנה לא הותירה זמן להגדלת המכירות משום שנציגי המוקד לא הספיקו לעבור על אלפי המוצרים של החברה והלקוחות לא באמת ידעו אילו מוצרים יתאימו להם, מתי וכמה.
החברה הקמעונאית הגדולה חיפשה את הפתרון המושלם שידע ללמוד את מערך ההזמנות של כל נקודת מכירה ולהתאים לה את המוצרים המתאימים לה במדויק. אחרי תקופה ארוכה של אפיון קפדני, הגיע הבשורה: מערכת חכמה מבוססת טכנולוגיית Machine Learning (למידת מכונה) אשר לומדת את פרופיל נקודת המכירה, מצליחה להעריך את פוטנציאל המכר של כל נקודת מכירה על כל אחד ממוצריה החברה ולבסוף מייצרת המלצות איכותיות מותאמות ללקוח ולזמן המכירה.
ההמלצות הללו צפות למוקדנים במעמד ההזמנה וכל שנותר להם לעשות הוא פשוט להציע אותן ללקוח. נראה פשוט נכון? ובכן, לא כל כך. יצירת ההמלצות המתאימות דורשת לכלול שיקולים רבים כגון: כשרויות, עונתיות, מבצעים, חוסרים, החזרות, מבצעים ועוד, ומיד אחר כך לחזות למי מהן סיכוי גבוה יותר להירכש על ידי הלקוח ומתי. אחרי הטמעת המערכת, התוצאות הטובות לא איחרו להגיע ואותה חברה קמעונאית הצליחה להתאים לכל נקודת מכירה את מערך המוצרים הנכון עבורה.
מה זה בעצם למידת מכונה?
למידת מכונה היא תחום במדעי המחשב העוסק בפיתוח אלגוריתמים המאפשרים למחשבים ללמוד מנתונים ללא פעולות תכנות וכתיבת קוד. למידת מכונה היא אחת הטכנולוגיות הצומחות בעידן הנוכחי וניתן ליישם אותה במגוון רחב של שימושים כגון זיהוי פנים, עיבוד שפה טבעית, בינה מלאכותית ועוד. כך לדוגמה, כדי לפתח אלגוריתם לזיהוי פנים, ניתן לאמן אותו על מערך נתונים של תמונות פנים ואחרי זמן קצר הוא ישתמש בתבניות הללו כדי לזהות פנים חדשות.
ללמידת מכונה יש השפעה ענקית על יכולות הצמיחה של ארגונים עסקיים וגם בפתירת בעיות עולמיות כמו טיפול במחלות, בטיחות בדרכים, פיתוח חקלאי ועוד. בנוסף, ארגונים רבים מכלל ענפי המשק עושים בה שימוש מתקדם לצורך אבטחה, ביטחון ומכירות (זיהוי פנים), תרגום שפות וזיהוי רגשות (עיבוד שפה טבעית) ואבחון מחלות, פיתוח תרופות ופענוח גנטי (ביואינפורמטיקה).
איך למידת מכונה מסייעת לארגונים לשפר תוצאות עסקיות?
ארגונים העושים שימוש בטכנולוגיית למידת מכונה יכולים להשפיע לטובה על התוצאות העסקיות, לשפר את היעילות, הרווחיות והחדשנות, על ידי יצירה של אוטומציות חכמות בנושאים כמו שירות לקוחות, ניהול מלאי ופיתוח מוצרים. בנוסף, למידת מכונה יכולה לשמש לצורך תחזית ביקושים, ניתוח נתוני מכירות וביצוע תמחור מתקדם בזמן אמת.
כמו כן, למידת מכונה יכולה לשמש כדי לפתח מוצרים ושירותים חדשים, לשפר את תהליכים עסקיים ולמצוא הזדמנויות חדשות בשוק. דוגמאות לכך לא חסר והן מגיעות כמעט מכל ענף.
משרדי פרסום וחטיבות שיווק משתמשים בלמידת מכונה כדי להתאים אישית את מסעות הפרסום, לזהות לקוחות פוטנציאליים ולחזות מכירות עתידיות; חברות ביטוח משתמשות בלמידת מכונה כדי להעריך ולנהל סיכונים, לזהות הונאות ולשפר את השירות ללקוחות; מפעלי ייצור משתמשים בלמידת מכונה כדי לנהל את שרשרת האספקה, לזהות תקלות במכונות ולשפר את איכות המוצרים.
מה חשוב לזכור לפני שמתחילים לעשות שימוש בלמידת מכונה?
לארגונים שרוצים ליישם למידת מכונה, ישנן כמה המלצות חשובות. לפני הכל, הגדירו יעדים ברורים. מה הארגון מצפה להשיג באמצעות למידת מכונה? איך הטכנולוגיה הזו יכולה לעזור לשפר את הצמיחה? השלב השני הוא לזהות את הבעיה הנכונה, שכן לא כל בעיה עסקית תיפתר על ידי למידת מכונה. לכן, מומלץ קודם להתמקד באיסוף וניטור מאגר הנתונים שכן, למידת מכונה זקוקה לנתונים איכותיים כדי ללמוד ולבצע תחזיות מדויקות.
חשוב מאוד גם לבחור את הכלים הנכונים שיתאימו נקודתית לפתרון הבעיה העסקית וכמובן, חובה לבצע בדיקות תקופתיות כדי לוודא שהמודלים שלכם עדיין מדויקים ויעילים.
כמו בכל הטמעה של טכנולוגיה חדשה או פרויקט מורכב, חשוב להתחיל בקטן ולא ליישם למידת מכונה בכל הארגון בבת אחת. הרחבת השימוש בטכנולוגיה תתבצע באופן הדרגתי ועל ידי אנשי המקצוע המתאימים. הצורך לשמור על רמת ידע עדכני הוא גבוה מאוד, שכן טכנולוגיית למידת מכונה מתפתחת במהירות וחשוב להישאר עם היד על הדופק כל הזמן.
אילו אתגרים צפויים למי שמשתמש בלמידת מכונה?
ארגונים העושים שימוש בלמידת מכונה חשופים לכמה אתגרים שחשוב לשים אליהם לב. האתגר הראשון הוא טכני ביסודו וקשור ביכולת הארגונית לאסוף נתונים איכותיים. כאמור, למידת מכונה זקוקה לנתונים איכותיים כדי ללמוד ולבצע תחזיות מדויקות. אם הנתונים אינם איכותיים, המודלים של למידת מכונה עלולים להיות שגויים או לא מדויקים.
אתגר טכני נוסף הוא בחירת האלגוריתם הנכון. ישנם מגוון אלגוריתמים של למידת מכונה, כל אחד עם יתרונות וחסרונות משלו. חשוב לבחור את האלגוריתם הנכון עבור הבעיה העסקית המזוקקת.
אתגרים נוספים באים מהמישור העסקי, ואחד העיקריים בהם הוא הבנת המודל. לעתים קרובות, מודל של למידת מכונה הוא מורכב מאוד וקשה להבין איך למטב את קבלת התוצאות. הקושי הוא הזה הוא קריטי במיוחד למי שמבקש לבסס תהליך קבלת החלטות שלם על המודל.
בנוסף, ארגונים רבים לא תמיד מצליחים להסביר מדוע מודל של למידת מכונה מגיע לתוצאה מסוימת. לעתים אף אותה תוצאה מציבה את הארגון בפני דילמות אסטרטגיות קשות – וקיים צורך להיערך לכך בצורה יסודית. האתגר האחרון הוא אתי וכולל שימוש לרעה במודלים של למידת מכונה. אין זה סוד שהמודלים הללו עשויים לשמש לייצור והפצת תוכן מפלה או כוזב בכוונת תחילה או לפגוע בפרטיות.
איך ייראה העתיד שלנו עם למידת מכונה?
למודלים של למידת מכונה צפויה להיות השפעה משמעותית על הדרך שבה כולנו חיים, עובדים ומתקשרים. כבר עתה ניתן לראות את הפיתוחים שישנו את העתיד של כולנו, כמו רכבים אוטונומיים שיוכלו ממש לנהל את התנועה במרחב הציבורי ולייעל את התחבורה ציבוריות. במערכות חינוך מתקדמות בעולם כבר משתמשים בלמידת מכונה כדי להתאים אישית תוכניות לימוד, לאתר תלמידים מתקשים ולספק תמיכה פרטנית. בעולם השירות כבר אימנו את המוקדנים הדיגיטליים להעניק תמיכה ללקוחות 24/7, לפתרון בעיות במהירות וביעילות ולשיפור חוויית הלקוח.
ואם זה לא מספיק, למידת מכונה צפויה גם לשנות את האופן שבו אנו מתקשרים זה עם זה. כך למשל ניתן כבר היום לתרגם שפות בזמן אמת, לספק שירותי הקלדה קולית ולפתח בוטים חכמים שיוכלו לענות על שאלות ולספק שירותים מתקדמים.
השורה התחתונה היא שלמידת מכונה היא טכנולוגיה בעלת פוטנציאל לשפר את חיינו בדרכים רבות, כל עוד משתמשים בה באופן אחראי ואתי. כי אחרי הכל, גם המכונה היא (עדיין) בידיים שלנו.
