הפוטנציאל האמיתי משילוב AI
בתהליך קבלת החלטות
ניסים תיתן – מנכ”ל 4CAST
הצלחה עסקית, ארגונית או מבצעית, מתחילה בקבלת החלטות נכונות, בזמן אמת. אבל…
איך אפשר לקבל החלטה נכונה, בלי לדעת מה צפוי לקרות?
הפוטנציאל האמיתי משילוב AI בתהליך קבלת החלטות
ניסים תיתן – מנכ”ל 4CAST
הצלחה עסקית, ארגונית או מבצעית, מתחילה בקבלת החלטות נכונות, בזמן אמת. אבל…
איך אפשר לקבל החלטה נכונה, בלי לדעת מה צפוי לקרות?
לבינה מלאכותית (AI) יש פוטנציאל לחולל מהפכה בדרך שבה ארגונים מקבלים החלטות. על ידי מינוף אלגוריתמים מתקדמים וטכניקות למידת מכונה, AI יכול לעזור לארגונים לקבל החלטות מדויקות, יעילות ואפקטיביות יותר. אחת התרומות העיקריות של AI לקבלת החלטות היא היכולת שלה לנתח כמויות גדולות של נתונים ולזהות דפוסים ומגמות שאולי לא יהיו ברורים למנתחים אנושיים. זה יכול לעזור לארגונים לקבל החלטות מושכלות יותר על סמך ראיות ולא אינטואיציה. תרומה נוספת של בינה מלאכותית לקבלת החלטות היא היכולת שלה לבצע אוטומציה של משימות חוזרות וגוזלות זמן, כגון איסוף וניתוח נתונים. זה יכול לשחרר את העובדים להתמקד בעבודה אסטרטגית ויצירתית יותר, ולשפר את הפרודוקטיביות והיעילות הכוללת. בינה מלאכותית יכולה גם לעזור לארגונים לקבל החלטות עקביות וחסרות פניות. אלגוריתמי למידת מכונה אינם נתונים לאותן הטיות קוגניטיביות כמו בני אדם, מה שיכול להוביל לקבלת החלטות אובייקטיבית והוגנת יותר. בנוסף, AI יכול גם לעזור בקבלת החלטות בזמן אמת- תודות לקצב ריכוז וניתוח הנתונים מהיר שאינו תלוי בדפוס העבודה של בני אדם כלומר,ל-AI יש פוטנציאל לשפר מאוד את תהליך קבלת ההחלטות על ידי מתן יכולת לארגונים לנתח כמויות גדולות של נתונים, לבצע אוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן, לקבל החלטות עקביות וחסרות פניות וקבלת החלטות בזמן אמת. ככל שטכנולוגיות AI ממשיכות להתפתח, ארגונים עשויים להסתמך יותר ויותר על AI כדי לקבל החלטות אסטרטגיות ותפעוליות.
לבינה מלאכותית (AI) יש פוטנציאל לחולל מהפכה בדרך שבה ארגונים מקבלים החלטות. על ידי מינוף אלגוריתמים מתקדמים וטכניקות למידת מכונה, AI יכול לעזור לארגונים לקבל החלטות מדויקות, יעילות ואפקטיביות יותר. אחת התרומות העיקריות של AI לקבלת החלטות היא היכולת שלה לנתח כמויות גדולות של נתונים ולזהות דפוסים ומגמות שאולי לא יהיו ברורים למנתחים אנושיים. זה יכול לעזור לארגונים לקבל החלטות מושכלות יותר על סמך ראיות ולא אינטואיציה. תרומה נוספת של בינה מלאכותית לקבלת החלטות היא היכולת שלה לבצע אוטומציה של משימות חוזרות וגוזלות זמן, כגון איסוף וניתוח נתונים. זה יכול לשחרר את העובדים להתמקד בעבודה אסטרטגית ויצירתית יותר, ולשפר את הפרודוקטיביות והיעילות הכוללת. בינה מלאכותית יכולה גם לעזור לארגונים לקבל החלטות עקביות וחסרות פניות. אלגוריתמי למידת מכונה אינם נתונים לאותן הטיות קוגניטיביות כמו בני אדם, מה שיכול להוביל לקבלת החלטות אובייקטיבית והוגנת יותר. בנוסף, AI יכול גם לעזור בקבלת החלטות בזמן אמת- תודות לקצב ריכוז וניתוח הנתונים מהיר שאינו תלוי בדפוס העבודה של בני אדם כלומר,ל-AI יש פוטנציאל לשפר מאוד את תהליך קבלת ההחלטות על ידי מתן יכולת לארגונים לנתח כמויות גדולות של נתונים, לבצע אוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן, לקבל החלטות עקביות וחסרות פניות וקבלת החלטות בזמן אמת. ככל שטכנולוגיות AI ממשיכות להתפתח, ארגונים עשויים להסתמך יותר ויותר על AI כדי לקבל החלטות אסטרטגיות ותפעוליות.
כל זה הביא לציפייה שמודלים של בינה מלאכותית , יוכלו לתת המלצות בעלות מהימנות גבוהה.
כל זה הביא לציפייה שמודלים של בינה מלאכותית, יוכלו לתת המלצות בעלות מהימנות גבוהה.
אבל המציאות היום הרבה פחות זוהרת. רב התפיסות המיושמות כיום מייצרות “קופסא שחורה” וחוסר שקיפות אצל מקבלי ההחלטות מול ניתוח המידע בעזרת בינה מלאכותית ומייצרות חוסר מהימנות בהמלצות. המפתח להצלחה בניתוח מידע ע”י בינה מלאכותית על מנת שתתמוך במקבלי החלטות בשאלות העסקיות הרלוונטיות אל מול המציאות, תמונה בתפיסה ומתודולוגיה המשלבת בין מכונה ( (Machine intelligenceלבין חשיבה ואינטואיציה אנושית של מקבל החלטות. הכול מתחיל עוד בשלב איסוף וארגון המידע. ישנם הרבה כלים אשר אוספים ואוגרים מידע למאגרי Big Data , וישנם אלגוריתמים ותפיסות חדשניות בתחום הבינה המלאכותית לניתוח ועיבוד המידע . אך הסוד הוא לא בחיבור ביניהם אלה בסידור המידע בבסיס, במאגר חכם ע”י מודלים מובנים על מנת לייצר מידע מהימן שממנו ניתן לשלוף ולהריץ המלצות מבוססות בינה מלאכותית ולקבל המלצות טובות מהימנות וללא “קופסא שחורה”. מאגר המידע, ה- Big Data מתממשק לכל מסדי הנתונים, למערכות המידע בארגון, למערכות מידע חוץ ארגוניות, כולל מערכות IoT לנתונים ומסמכים. בסיוע יכולות AI מתקדמות, המידע מנותח ומאורגן, והופך למידע איכותי ביותר שניתן למדידה מול יעדי הארגון. מידע זה, אשר מלווה בתובנות ובהמלצות לביצוע, הופך לידע שמאפשר למקבלי ההחלטות להבין את ההשלכות הפוטנציאליות והעתידיות של כל החלטה אפשרית. והתוצאה: התנהלות ארגונית יעילה, תוך מזעור הסיכונים הכרוכים בכל החלטה שתתקבל, בכל עולמות התוכן של הארגון, כגון: מדידה ארגונית, ביקורת, ניהול ההון האנושי, תחזוקה מונעת וניהול נכסים, ניהול למידה, ניהול סיכונים, המשכיות עסקית ועוד……..
אבל המציאות היום הרבה פחות זוהרת. רב התפיסות המיושמות כיום מייצרות “קופסא שחורה” וחוסר שקיפות אצל מקבלי ההחלטות מול ניתוח המידע בעזרת בינה מלאכותית ומייצרות חוסר מהימנות בהמלצות. המפתח להצלחה בניתוח מידע ע”י בינה מלאכותית על מנת שתתמוך במקבלי החלטות בשאלות העסקיות הרלוונטיות אל מול המציאות, תמונה בתפיסה ומתודולוגיה המשלבת בין מכונה ( (Machine intelligenceלבין חשיבה ואינטואיציה אנושית של מקבל החלטות. הכול מתחיל עוד בשלב איסוף וארגון המידע. ישנם הרבה כלים אשר אוספים ואוגרים מידע למאגרי Big Data , וישנם אלגוריתמים ותפיסות חדשניות בתחום הבינה המלאכותית לניתוח ועיבוד המידע . אך הסוד הוא לא בחיבור ביניהם אלה בסידור המידע בבסיס, במאגר חכם ע”י מודלים מובנים על מנת לייצר מידע מהימן שממנו ניתן לשלוף ולהריץ המלצות מבוססות בינה מלאכותית ולקבל המלצות טובות מהימנות וללא “קופסא שחורה”. מאגר המידע, ה- Big Data מתממשק לכל מסדי הנתונים, למערכות המידע בארגון, למערכות מידע חוץ ארגוניות, כולל מערכות IoT לנתונים ומסמכים. בסיוע יכולות AI מתקדמות, המידע מנותח ומאורגן, והופך למידע איכותי ביותר שניתן למדידה מול יעדי הארגון. מידע זה, אשר מלווה בתובנות ובהמלצות לביצוע, הופך לידע שמאפשר למקבלי ההחלטות להבין את ההשלכות הפוטנציאליות והעתידיות של כל החלטה אפשרית. והתוצאה: התנהלות ארגונית יעילה, תוך מזעור הסיכונים הכרוכים בכל החלטה שתתקבל, בכל עולמות התוכן של הארגון, כגון: מדידה ארגונית, ביקורת, ניהול ההון האנושי, תחזוקה מונעת וניהול נכסים, ניהול למידה, ניהול סיכונים, המשכיות עסקית ועוד……..
