כיצד לבנות אסטרטגיה מוצלחת בעידן ה-AI?

כשמדובר באסטרטגיה של חברה, ברור שההנהלה הבכירה צריכה להיות מעורבת ולהתוות את הדרך קדימה. אך כשמדובר בבינה מלאכותית (AI), לעתים קרובות ההחלטות נשארות בידי אנשי הטכנולוגיה בלי שלמנהלים הבכירים יש הבנה מספקת של המשמעויות.
מנהלים בכירים צריכים להבין את תחום הבינה המלאכותית כדי לדעת כיצד לנצל אותה לקבלת החלטות מושכלת יותר ובזמן קצר יותר, על סמך מידע שלא היה זמין בעבר או שלקח הרבה זמן ומשאבים להשיגו. הבינה המלאכותית מאפשרת לפתח מוצרים, שירותים ומודלים עסקיים חדשים שיגדילו את היתרון התחרותי, לצמצם סיכונים ולוודא שלא נוצר פער מול המתחרים.
בחברות רבות יש עדיין חשש משילוב כלים טכנולוגיים חדשניים, אולם ה-AI מספק הזדמנויות רבות לתעשייה, במגוון יישומים:

• מערכות AI להאצת פיתוח מוצרים חדשים: AI מסייעת בעיבוד וניתוח נתונים, החל בניסויים ועד תהליכי ייצור. ידע זה מסייע ליצרנים להפחית את זמני פיתוח המוצרים, להוזיל עלויות ולייעל את שלב השכפול.
• מערכות AI ל"העשרת" חדשנות מוצר: AI משמשת לזיהוי קל יותר של דפוסים ומגמות לתמיכה ביצירת רעיונות למוצרים חדשים; "העשרת" ושדרוג מוצרים קיימים עם AI להגדלת הצעת הערך ללקוח.
• תחזיות תמחור לקביעת מחירי מוצר אופטימליים: מודלים מבוססי AI לתמחור מוצרים באמצעות חיזוי מגמות היצע וביקוש, מגבלות יבוא ויצוא, היקף תחרות, זמינות משאבים ועוד.
• חיזוי היקפי צריכה\דרישה: מודלים מבוססי AI מאפשרים לחזות מגמות צריכה ורכישה מצד לקוחות ותובנות לגבי היקפי הייצור והמלאי שיזכה לדרישה הגבוהה ביותר.
• ניהול רכש מול ספקים: תוכנה מבוססת AI מאפשרת ניהול של אלפי הזמנות מספקים תוך זיהוי והחלפת חלקים פגומים מול ספקים בהתאמה מלאה לציוד הדרוש.
• מצלמות AI לבקרת איכות: זיהוי תקלות בתהליכי ייצור ופגמים במוצר בזמן אמת וברמת דיוק שאינה אפשרית לעין אנושית.
• אוטומציה של תהליכי ייצור (RPA): ה-AI יודע לבצע היקף גדול של משימות חזרתיות לצד איסוף והעברת נתונים בין המערכות, כגון: עיבוד הזמנות רכש ועוד.
• עובדים רובוטיים (Cobots): לעומת רובוטים רגילים המתוכנתים למצב אוטונומי, הCobots-מתוכנתים לשת"פ ועבודה לצד עובדים אנושיים.
• תיאומים דיגיטליים לתיקון תקלות והכשרה טכנית: הדמיית מכונה על כלל חלקיה הפנימיים, לצד מיפוי תהליכים עם סנסורים חכמים, מאפשר תיקון תקלות מרחוק ובזמן אמת.
• מערכות AI לניהול מלאי: מעקב ומתן התראה אודות מצב המלאי ואיתור צווארי בקבוק בשרשרת האספקה.
• תחזוקה מונעת מבוססת AI (PdM): מפעלי ייצור שונים פונים לAI לצרכי תחזוקה מונעת כדי לצפות מראש את צרכי השירות ותחזוקת הציוד.

מתווה מותאם לצורכי החברה

כשזה מגיע ל-AI, חברות וארגונים מכל הסוגים והגדלים מוצאים עצמם בצומת דרכים – מחד יש הזדמנויות עסקיות רבות, ומאידך קיימות מורכבויות רבות. אין אסטרטגיה אחת ואין תשובה אחת נכונה בכל הנוגע ל-AI. מכיוון שהתשובה לשאלה זו יכולה להשתנות מחברה לחברה ובסוגי התעשיות, כדאי לגשת לנושא באופן שיטתי ולהתקדם צעד אחר צעד באופן שיאפשר יצירת מתווה המותאם לצרכים הספציפיים של החברה.

צעד 1: הגדרת הבעיה וזיהוי ההזדמנות

חשוב לאמץ טכנולוגיות שייתנו מענה אמיתי לצורכי החברה ולדרך שבה אנו רוצים שהחברה תתפתח, ולא לתת לAI- להוביל אותנו ולאמץ טרנדים שיכולים לעתים לייצר יותר בעיות מפתרונות, כשמגיעים ליישום בפועל.
ראשית, יש להגדיר מה הצורך של החברה שלנו כיום. האם רוצים לייעל תהליכים מסוימים או להגדיל את ההכנסות? לשדרג מוצרים קיימים? לפרוץ לשוק חדש, תחום חדש או להתמודד עם מתחרה חדש? ועוד. שנית, כדאי להבין אילו טכנולוגיות AI יש בתעשייה שהחברה שלנו פועלת בה, אילו טכנולוגיות המתחרים שלנו כבר אימצו ומה קורה בעולם בתחום. ברגע שמקבלים רעיונות ויוצאים מהמקום המוכר, אפשר לזהות הזדמנויות שלא חשבנו עליהן קודם.

צעד 2: בחירת ההזדמנות המתאימה

כדי שניתן יהיה לתעדף את ההזדמנויות השונות ולראות מי מהן מביאה ערך מוסף משמעותי לחברה, מומלץ לחברי ההנהלה לבחון את הפרמטרים הבאים:

אטרקטיביות ההזדמנויות ב-AI: האם יש צורך בשוק? האם השוק בשל לכך? האם השוק רווי וצפוף או שיש מקום למתחרה חדש? האם ללקוח יש אפשרות למצוא תחליפים זולים יותר? מה גודל ההזדמנות\השוק?

מידת ההתאמה לחברה: באיזו מידה שילוב הטכנולוגיה תואם את יעדי החברה? האם נותן מענה לבעיה קיימת? האם מאפשר למקסם יכולות קיימות? מה גובה ההשקעה הנדרשת ועוד.

צעד 3: הגדרת אבני דרך ולוחות זמנים

לאחר שהגדרנו לאן הולכים ומה רוצים להשיג באמצעות ה-AI, חשוב להחליט גם מתי ואיך מיישמים. לשם כך נדרש להעריך האם וכיצד הארגון יכול לתמוך ביוזמות ה-AI מבחינת כוח אדם, משאבים, יכולות ותקציב. חשוב לזכור שהמתנה ממושכת עלולה לגרום לאובדן היתרון מול המתחרים, אך הסתערות מהירה על הטרנד באופן בלתי מחושב, יכולה להיות להוביל לפרויקטים כושלים, איבוד משאבים יקרים ואף יותר מזה.

לכן, נדרש לבנות תוכנית עבודה שתגדיר בבירור את מפת הדרכים ליישום ה- AIבחברה, בהתאם ליעדים, אבני דרך ולוחות הזמנים שנקבעו. זהו השלב שבו צריך לחשוב לעומק איך שילוב טכנולוגיית ה-AI תביא ערך ללקוחות, איך למכור את המוצרים החדשים ואיך לשלב אותה עם המערכות הקיימות בחברה.

צעד 4: יישום אסטרטגיית AI

קיימים שלושה עמודי תווך חיוניים ליישום AI מוצלח: 
דאטה: נתונים הם הדלק שמניע את ה-.AI כדי לממש את מלוא פוטנציאל ה-AI חשוב לספק נתונים איכותיים. לשם כך יש להבין אילו נתונים נדרשים להפעלת פתרון ה-AI, והאם הנתונים קיימים בחברה כיום, או שנדרש להשיג אותם (למשל על ידי התקנת סנסורים, רכישת דאטה מצד ג' ועוד).

אלגוריתמים: זהו הלב של כל יישום AI. אלה המנגנונים המובלים לבניית המודלים של פעולת ה-AI, ובנייתם דורשת מומחיות רבה. לכן, חשוב לקבוע מי יתכנן אותם, יפרוס ויאמת את המודלים הנדרשים לפרויקט הנבחר.

תשתיות: הטמעת מערכת AI דורשת גם תשתית מתאימה, כלומר, כוח החישוב הנדרש לעיבוד נתונים ומידע. חשוב לקבוע איפה מערכות אלה יתארחו והיכן יתאמנו - על התשתית של החברה או על ידי מינוף פלטפורמות צד ג'. תשתית טובה היא כזו שמאפשרת התרחבות מעבר לפיילוט נקודתי.

לסיכום, אסטרטגיית בינה מלאכותית מוצלחת דורשת גישה הוליסטית הכוללת הגדרת בעיות, הכרת וזיהוי הזדמנויות, תזמון אסטרטגי, תכנון והצבת יעדים מדידים וגישה מחושבת אודות נתונים, אלגוריתמים ותשתיות. שמירה על מסגרת זו, מאפשרת לארגונים לבנות את אסטרטגיית הבינה המלאכותית שלהם על בסיס יציב ולהימנע מדילוג על שלבים חיוניים שיכולים להוביל לחולשות וכשלים בהמשך הדרך. התאמה של יוזמת הבינה המלאכותית הנבחרת ליעדים העסקיים של החברה ומעקב אחר מפת דרכים מוגדרת היטב, תסייע ליצירת נכס אסטרטגי שמניע את החברה  קדימה.