כשמדובר באימוץ בינה מלאכותית בארגונים, מעטים פעלו באגרסיביות כמו EY. תחת הנהגתו של ג'ון תומפסון, ראש תחום הבינה המלאכותית הגלובלי, החברה בנתה והטמיעה סביבה מותאמת אישית לבינה מלאכותית בשווי מיליוני דולרים עבור 420,000 עובדיה ברחבי העולם.
אך למרות ההשקעה האדירה, ג'ון לא מאמין במרדף אחר מדדי החזר השקעה מסורתיים. למעשה, בשנה הראשונה הוא כלל לא ניסה למדוד את החזר ההשקעה בבינה מלאכותית.
וכאשר מנהלים שטרם יישמו בינה מלאכותית בארגונם מגיעים אליו עם חששות מפני פיגור טכנולוגי, הוא אומר להם שאין סיבה להיכנס ללחץ.
למה כדאי להאט במקום להאיץ?
ג'ון שוחח עם מנהלים ממאות חברות, שכולם אמרו משהו בסגנון: "אם לא נשלב בינה מלאכותית עד השבוע הבא, העסק שלנו יקרוס."
מה שהוא אומר להם הוא: אתם רואים את המתחרים שלכם מדברים על בינה מלאכותית, ולכן אתם חושבים שאתם בפיגור, אך בפועל, גם הם עדיין מנסים להבין את התחום. זה בדיוק הזמן הנכון להתחיל.
"אם לא תיכנסו לזה בשנים הקרובות (שתיים, שלוש, חמש שנים), אכן תאבדו יתרון בשוק," הוא אומר. "אבל זה לא מצב של התקף לב – זו יותר שחיקה הדרגתית."
המלכודת שמנהלים רבים נופלים אליה היא קבלת החלטות פזיזות ולא מחושבות, מה שעלול להוביל לאימוץ שגוי של בינה מלאכותית שלא יניב החזר השקעה, במקום לנקוט בגישה אסטרטגית וזהירה יותר.
"אתם לא נמצאים במקום רע כי אתם עדיין לא משתמשים בבינה מלאכותית. זה לא אידיאלי, אבל יש לכם זמן."
ג'ון מסביר שבניגוד למחזורי הייפ טכנולוגיים קודמים (כמו המטאברס או הבלוקצ'יין), לבינה מלאכותית יש מסלול ברור לעבר אימוץ נרחב בטווח הארוך.
לכן, במקום למהר ולהשקיע בהטמעות יקרות ומוטעות, עסקים צריכים לאמץ גישה מחושבת ואסטרטגית יותר. הנה מה שהוא ממליץ:
- היו ריאליסטיים לגבי המגבלות שלכם. ג'ון רצה שהצוות שלו יוכל לעבוד עם הבינה המלאכותית ללא דאגות בנושא פרטיות נתונים, ולכן הוא בנה עבורם סביבה מותאמת אישית. זו הייתה השקעה מאובטחת יותר וגם משתלמת יותר מאשר רכישת פתרונות קיימים לארגונים (השקעה של מיליונים בודדים במקום עשרות מיליונים). לכן, אם אתם מציבים מגבלות רבות על השימוש בבינה מלאכותית, אל תסתפקו ברכישת חבילת ChatGPT Enterprise ותצפו שזה יספיק – שיקלו השקעה אסטרטגית לטווח הארוך.
- הגדירו את מקרי השימוש המרכזיים לפני בחירת מודל שפה גדול (LLM). לא כל מודל בינה מלאכותית זהה, ולכל אחד יש חוזקות שונות. לפני שאתם משקיעים בצ'אטבוט המדובר של הרגע, ודאו שהוא באמת פותר בעיות עסקיות עבורכם. התחילו בשאלה "מה אנחנו רוצים להשיג?" (יצירת קוד, סקירת מסמכים וכו'), ואז בחרו מודל שמתאים לכך.
- דברו על ההשקעות שלכם בבינה מלאכותית – הרבה. ג'ון לא היה צריך לשכנע אף אחד להשתמש בסביבה שהוא בנה. עד שהיא הושקה, אנשים כבר פנו אליו מיוזמתם. שתפו את התוכניות שלכם עם הצוותים בארגון באופן קבוע, כך שכשהמערכת תהיה מוכנה – הם כבר יהיו להוטים לנסות אותה.
הסכנה האמיתית היא לא להיכשל בן לילה – אלא להפוך ללא רלוונטיים עם הזמן. לכן, המפתח הוא למצוא את קצב ההתקדמות הנכון: לא להיתקע בלי החלטה, אבל גם לא לקבל החלטות נמהרות מתוך פחד.
ראש תחום הבינה המלאכותית הגלובלי של EY: אל תמהרו להוכיח החזר השקעה (ROI) בבינה מלאכותית
כשמדובר באימוץ בינה מלאכותית בארגונים, מעטים פעלו באגרסיביות כמו EY. תחת הנהגתו של ג'ון תומפסון, ראש תחום הבינה המלאכותית הגלובלי, החברה בנתה והטמיעה סביבה מותאמת אישית לבינה מלאכותית בשווי מיליוני דולרים עבור 420,000 עובדיה ברחבי העולם.
אך למרות ההשקעה האדירה, ג'ון לא מאמין במרדף אחר מדדי החזר השקעה מסורתיים. למעשה, בשנה הראשונה הוא כלל לא ניסה למדוד את החזר ההשקעה בבינה מלאכותית.
וכאשר מנהלים שטרם יישמו בינה מלאכותית בארגונם מגיעים אליו עם חששות מפני פיגור טכנולוגי, הוא אומר להם שאין סיבה להיכנס ללחץ.
למה כדאי להאט במקום להאיץ?
ג'ון שוחח עם מנהלים ממאות חברות, שכולם אמרו משהו בסגנון: "אם לא נשלב בינה מלאכותית עד השבוע הבא, העסק שלנו יקרוס."
מה שהוא אומר להם הוא: אתם רואים את המתחרים שלכם מדברים על בינה מלאכותית, ולכן אתם חושבים שאתם בפיגור, אך בפועל, גם הם עדיין מנסים להבין את התחום. זה בדיוק הזמן הנכון להתחיל.
"אם לא תיכנסו לזה בשנים הקרובות (שתיים, שלוש, חמש שנים), אכן תאבדו יתרון בשוק," הוא אומר. "אבל זה לא מצב של התקף לב – זו יותר שחיקה הדרגתית."
המלכודת שמנהלים רבים נופלים אליה היא קבלת החלטות פזיזות ולא מחושבות, מה שעלול להוביל לאימוץ שגוי של בינה מלאכותית שלא יניב החזר השקעה, במקום לנקוט בגישה אסטרטגית וזהירה יותר.
"אתם לא נמצאים במקום רע כי אתם עדיין לא משתמשים בבינה מלאכותית. זה לא אידיאלי, אבל יש לכם זמן."
ג'ון מסביר שבניגוד למחזורי הייפ טכנולוגיים קודמים (כמו המטאברס או הבלוקצ'יין), לבינה מלאכותית יש מסלול ברור לעבר אימוץ נרחב בטווח הארוך.
לכן, במקום למהר ולהשקיע בהטמעות יקרות ומוטעות, עסקים צריכים לאמץ גישה מחושבת ואסטרטגית יותר. הנה מה שהוא ממליץ:
- היו ריאליסטיים לגבי המגבלות שלכם. ג'ון רצה שהצוות שלו יוכל לעבוד עם הבינה המלאכותית ללא דאגות בנושא פרטיות נתונים, ולכן הוא בנה עבורם סביבה מותאמת אישית. זו הייתה השקעה מאובטחת יותר וגם משתלמת יותר מאשר רכישת פתרונות קיימים לארגונים (השקעה של מיליונים בודדים במקום עשרות מיליונים). לכן, אם אתם מציבים מגבלות רבות על השימוש בבינה מלאכותית, אל תסתפקו ברכישת חבילת ChatGPT Enterprise ותצפו שזה יספיק – שיקלו השקעה אסטרטגית לטווח הארוך.
- הגדירו את מקרי השימוש המרכזיים לפני בחירת מודל שפה גדול (LLM). לא כל מודל בינה מלאכותית זהה, ולכל אחד יש חוזקות שונות. לפני שאתם משקיעים בצ'אטבוט המדובר של הרגע, ודאו שהוא באמת פותר בעיות עסקיות עבורכם. התחילו בשאלה "מה אנחנו רוצים להשיג?" (יצירת קוד, סקירת מסמכים וכו'), ואז בחרו מודל שמתאים לכך.
- דברו על ההשקעות שלכם בבינה מלאכותית – הרבה. ג'ון לא היה צריך לשכנע אף אחד להשתמש בסביבה שהוא בנה. עד שהיא הושקה, אנשים כבר פנו אליו מיוזמתם. שתפו את התוכניות שלכם עם הצוותים בארגון באופן קבוע, כך שכשהמערכת תהיה מוכנה – הם כבר יהיו להוטים לנסות אותה.
הסכנה האמיתית היא לא להיכשל בן לילה – אלא להפוך ללא רלוונטיים עם הזמן. לכן, המפתח הוא למצוא את קצב ההתקדמות הנכון: לא להיתקע בלי החלטה, אבל גם לא לקבל החלטות נמהרות מתוך פחד.
למה לא כדאי למהר להוכיח החזר השקעה (ROI)?
EY השקיעה סכומי עתק בבינה מלאכותית, ולכן השאלה המתבקשת היא: מהו החזר ההשקעה שלהם? אך עבור ג'ון, החזר ההשקעה הוא בלתי נמנע, ולא מדד שצריך לרדוף אחריו באופן יומיומי.
"אני מבין שצריך היגיון כלכלי מאחורי כל דבר," הוא אומר. "זה לא רק פנטזיות וחיוכים. אבל בינה מלאכותית משנה את העולם, והיא תמשיך לשנות אותו."
בשנה הראשונה, EY שילמה על המערכת המרכזית בעצמה – כלומר, החברה כיסתה את עלויות השימוש, והמשתמשים והתאים העסקיים יכלו להתנסות בה ללא צורך להצדיק כל הוצאה.
"ידענו ש-420,000 האנשים שלנו יהיו טובים יותר אם יבינו את תחום הבינה המלאכותית. אז פשוט בנינו את זה ונתנו להם להשתמש, בלי למדוד שום דבר."
בפועל, האימוץ האורגני הוא זה שהניע את הערך העסקי – וזה עבד. חלק ממקרי השימוש הפנימיים הפכו למוצרים ושירותים שפונים ללקוחות. הניסויים של הצוות הפכו להצעות מסחריות ש-EY מוכרת ללקוחותיה.
כיום, השימוש בבינה מלאכותית ממומן ברמת הצוות או היחידה העסקית. במקום לעקוב אחרי מדדי החזר השקעה כלל-ארגוניים שלא בהכרח רלוונטיים לכולם, EY מאפשרת לכל מחלקה להשקיע בהתאם לצרכיה ולמטרותיה.
העצה של ג'ון למנהלים שמחפשים החזר השקעה מבינה מלאכותית:
- הפסיקו להתעקש על מדדים מסורתיים. הערך של בינה מלאכותית נוצר לעיתים קרובות באופן עקיף, למשל על ידי הפיכת תהליכים פנימיים למוצרים מסחריים. לכן, היו פתוחים לקבוע את הערך אחרי שהטמעתם את הטכנולוגיה – ולא לפני.
- הבינו שאף אחד עדיין לא מומחה בזה. "לא ראיתי אף אחד בעולם שבאמת מבין איך למפות את כל הערוצים האפשריים ליצירת ערך ומהי הדרך הטובה ביותר לנצל אותם," אומר ג'ון. למדו מהצלחות של אחרים, אבל אל תצפו לאסטרטגיה מוכנה להפעלה בלחיצת כפתור.
- אל תחסכו על דברים קטנים. חלק מהפוטנציאל המלא של בינה מלאכותית נמצא בקבלה שלפעמים קשה למדוד את ההשפעה שלה ישירות. הצוותים שלכם יהיו יעילים יותר, החברה תחסוך זמן – וכל זה יתורגם לחיסכון בעלויות. אבל אם תנסו להוכיח כל שקל שהושקע, תבזבזו הרבה זמן.
המסקנה: אל תהיו מקובעים על איך החזר ההשקעה צריך להיראות, ואל תדחו את אימוץ הבינה המלאכותית רק כי אין לכם אסטרטגיה מדויקת למדידת הערך שלה. פשוט התחילו – והערך יגיע עם הזמן.