בינה מלאכותית (AI) הופכת במהירות למרכיב מרכזי בהצלחה ותחרותיות של ארגונים בעידן הנוכחי. ככל ש- AI ממשיכה לשבש תעשיות ולייצר הזדמנויות חדשות, דירקטורים נדרשים לוודא שלהנהלה קיימות אסטרטגיות ברורות כדי למקסם את הפוטנציאל שלה, ובמקביל לנהל את הסיכונים הנלווים לפריסת הטכנולוגיה העוצמתית הזו.

האתגר האמיתי של ארגון כיום אינו באימוץ יישומים של AI, אלא בבניית אסטרטגיה שתהפוך אותה למנוע צמיחה לטווח הארוך. המאמר סוקר שיקולים חיוניים לדירקטורים כדי לקדם אסטרטגיה כזו בארגון.

ישרו קו בין יוזמות AI ליעדים העסקיים

אימוץ בינה מלאכותית אינו תהליך עצמאי, אלא נועד לשרת את המטרות העסקיות של הארגון. במטרה להישאר רלבנטיים ותחרותיים, ארגונים רבים ממהרים לאמץ פתרונות AI מתוך שיקולי הטווח הקצר, לעיתים במנותק מהיעדים האסטרטגיים, מה שעלול להוביל לבזבוז משאבים וחשיפת הארגון לסיכונים. באחריות הדירקטוריון לוודא שיוזמות AI משרתות את האסטרטגיה הכללית של החברה ומסייעות להשגת היעדים המרכזיים, כמו הגדלת נתח השוק, שיפור רווחיות או שיפור שירות הלקוחות. עליו לפקח על כך שיוזמות אלו מתוכננות בקפידה ומתמקדות במטרות ארוכות הטווח, ולא רק ברווחים מיידיים.

התחילו בקטן, תכננו את ההתרחבות

לפני יישום נרחב, מומלץ לדירקטוריון לפקח על בדיקת היתכנות (PoC) ל- AI – פרויקטים קטנים שמתמקדים באתגר עסקי ספציפי. PoC מאפשר להוכיח את יכולות ה- AI ולהשיג ערך מידי שיבנה אמון בטכנולוגיה, מבלי להשקיע משאבים כבדים מראש. חברתBMW  לדוגמה, אימצה AI תחילה לשיפור בקרת האיכות בייצור, חברת Zara  התחילה מיישום AI לאופטימיזציה של ניהול המלאי המקומי. לאחר שפרויקטים אלו הוכיחו את ערכם, אותן חברות הרחיבו את היישום למערכות ותהליכים נוספים בארגון. עם זאת, בעוד שמתחילים בקטן, חשוב לדירקטוריון לוודא שקיימת תוכנית התרחבות של AI בארגון, שהיא ברורה ומשולבת באופן מושכל בעוד יחידות ותהליכים עסקיים.

בנו תשתית נתונים חזקה

האפקטיביות של הבינה המלאכותית תלויה באיכות הנתונים שהיא מעבדת. איכות נתונים ירודה, מערכות שפועלות בנפרד זו מזו והיעדר משילות נתונים, כל אלו ישבשו את יוזמות הבינה המלאכותית ולא יאפשרו לארגון להפיק את מלא הפוטנציאל הגלום בה. לכן, תפקיד קריטי של הדירקטוריון הוא להבטיח את יישומה של אסטרטגיית נתונים איתנה: לפקח על קיומה של תשתית נתונים אמינה ובטוחה, לוודא שאיסוף ועיבוד הנתונים עומדים בתקנות העדכניות ביותר, שהחברה נוקטת בכללים מחמירים בנושא אבטחה, פרטיות ורגולציה בעידן הדיגיטלי. תשתית נתונים עולמית חזקה היא זו שמאפשרת לחברות כמו Netflix לספק המלצות מבוססות AI בזמן אמת עבור מיליוני משתמשים בו זמנית.

תעדפו תובנות אסטרטגיות ולא רק אוטומציה

דירקטוריון צריך להתמקד בערך האסטרטגי שלAI , מעבר לאוטומציה של תהליכים. בעוד שבינה מלאכותית מציעה הזדמנויות אטרקטיביות לאוטומציה, הערך המשמעותי טמון ביכולתה של AI לבצע ניתוחים מתקדמים ולספק תובנות עמוקות ומורכבות שמנחות את קבלת ההחלטות האסטרטגיות. לדוגמה, חברות כמו Unilever משתמשות ב-AI כדי לנתח מגמות צרכניות גלובליות, ולבסס החלטות אסטרטגיות כמו פיתוח מוצרים חדשים. תפקידו של הדירקטוריון הוא לוודא שהארגון משתמש ב-AI ככלי לחיזוק האסטרטגיה העסקית, ולא רק ככלי לאוטומציה.

הבטיחו התאמת המודל התפעולי לארגון מבוסס AI

הדירקטוריון אחראי לא רק לאישור טכנולוגיות חדשות, אלא גם להבטחת התאמתן למודל התפעולי של הארגון. מודלים מסורתיים של תפעול מאופיינים בחסמים כמו מחלקות שפועלות בנפרד (Silos) ותהליכים ידניים שיוצרים צווארי בקבוק ומונעים צמיחה והתרחבות (Scaling). אימוץ AI דורש לעיתים קרובות ארגון מחדש של מבנה הפעילות, לעבור לבסיס נתונים משותפים ומערכות אינטגרטיביות, כדי להפיק את המרב מהטכנולוגיה. חברת הקמעונאות Walmart לדוגמה, שינתה את המודל התפעולי שלה מן הבסיס על ידי החלפת מערכות ׳סילו׳ ישנות במערכת מבוססת AI שמבצעת אוטומציה ומייעלת תהליכים לוגיסטיים בהיקף גלובלי. דירקטורים צריכים לפקח על תהליכים אלו ולוודא שהם מתואמים עם צרכי החברה לטווח הארוך.

תנו מענה מוקדם לאתגרים אתיים, פרטיות ורגולציה

ככל שארגונים נשענים יותר על AI לצורך קבלת החלטות, כך סוגיות של פרטיות נתונים, הטיות באלגוריתמים וציות לרגולציות הופכות לקריטיות יותר. דירקטורים נדרשים לוודא שהארגון מתמודד עם סוגיות אלו כבר בשלבים המוקדמים של אימוץ הבינה המלאכותית ולא דוחה אותן לשלב מאוחר כשיישומי ה- AI כבר מוטמעים, אז אתגרים אלו עלולים להפוך לסיכונים בפועל. Apple הייתה חלוצה בשימוש ב-AI עם פרטיות מובנית בשירותים כמו ,Face-IDכשיישמה את גישתDifferential Privacy  כדי לאסוף נתונים תוך שמירה על רגולציה ופרטיות המשתמשים.

וודאו בניית כישרונות AI ותרבות למידה

ביסוס ידע וכישרונות הדרושים להנעת יוזמות הבינה המלאכותית – זהו אחד האתגרים הגדולים ביותר של ארגונים בעידן ה- AI. דירקטורים צריכים לכוון לבניית יכולות וכישרונות בתחום ה- AI כחלק מהתוכנית האסטרטגית של החברה. עליהם לוודא שהארגון מקים תשתית לפיתוח יכולות פנימיות, משלב תוכניות הכשרה מתקדמות לאנשי הצוות, ובמקביל מגייס מומחים חיצוניים, כדי לעמוד בקצב השינויים הטכנולוגיים. ברוח זו בנתה Microsoft תוכניות הכשרה לעובדים לשילוב AIבכל התפקידים, החל ממפתחים ועד אנשי שיווק, במטרה לטפח תרבות ארגונית ויכולות המותאמות לעידן ה- AI.

לדירקטוריון יש תפקיד מהותי בהבטחת מקומו התחרותי של הארגון בעידן ה- AI. באחריותו לוודא שיוזמות הבינה המלאכותית מונחות על ידי ערך עסקי ארוך טווח, נשענות על תשתיות אמינות וברות הרחבה, תוך ניהול סיכונים ומענה לאתגרים אתיים ורגולטוריים. בשוק תחרותי שמתקדם במהירות, הדירקטורים שישכילו לנווט את המורכבות של מהפכת הבינה המלאכותית עם חזון ברור והבנת ׳המשחק החדש׳ הם אלו שיובילו את הארגונים שלהם להצלחה מתמשכת.