שבוע שעבר פרסמתי את הפרק הראשון בסדרה, על התחזיות של דמיס הסביס ודניאל קוקוטיילו.
קיבלתי כמה הודעות עם אותה שאלה בדיוק: מה ההבדל בין AI, AGI ו-ASI? כולם משתמשים במונחים האלה כאילו הם אותו דבר – הם לא.
ההבדל ביניהם הוא בדיוק מה שקובע איזו הכנה נדרשת מהארגון שלכם היום, בעוד שנתיים ובעוד עשר.
אז בואו נעשה סדר:
AI: מה שיש לכם היום
AI, בינה מלאכותית, היא מערכת שמצטיינת במשימה ספציפית אחת או כמה משימות מוגדרות. תמלול פרוטוקול ישיבה, חיזוי עיכובים על סמך נתוני עבר, שליפה מידע, הפקת תובנות מהמון מידע ועוד.
כלים כאלה כבר עובדים היום בכל ארגון בצורה כזאת או אחרת וברמות הצלחה שונות.
הAI מזהה דפוסים בכמות עצומה של דאטה, מהר יותר מבן אדם וזה כבר משנה איך פרויקטים מנוהלים היום.
- בעיקר זה היכולת לעבד המון מידע למשימה אחת.
- להסתכל אחורה ולנבא קדימה
- להביא מהרשת או ממקורות מידע שונים, מידע רלוונטי לכל שאלה.
AGI: המוח האנושי בפעולה
AGI, בינה מלאכותית כללית, היא מערכת שמסוגלת לבצע כל משימה קוגניטיבית שהמוח האנושי מבצע ולא רק משימה אחת מוגדרת מראש. הסביס כתב שהיא רחוקה מאיתנו רק בשנים ספורות.
ברמת הארגון שלכם, AGI זו מערכת שיכולה לקרוא תוכנית ביצוע, לוח זמנים, חוזה והצעת מחיר של פרויקט ולתת חוות דעת הנדסית ועסקית ברמה שמנהל פרויקט מנוסה היה נותן, הוא מהווה שותף מקצועי הרבה מעבר לכלי עזר.
ASI: פיצוץ אינטילגנציה
ASI, סופר-אינטליגנציה, היא המערכת שעולה על היכולת האנושית בכל תחום בו-זמנית.
זה השלב שקוקוטיילו מתאר כ"פיצוץ אינטליגנציה", מערכת שמשפרת את עצמה מהר יותר משבני אדם מסוגלים אפילו לעקוב אחרי השינויים.
זה השלב שבו, רובוטים מייצרים מפעלים לייצור רובוטים שמייצרים עוד רובוטים והכל בהתאם לצורך ולדרישות שהם מוצאים לנכון.
אז מה עושים עם כל זה? איך מתכוננים לדבר כזה?
מתחילים ליישם ולהסתגל למערכות כאלה, ללמוד לתפעל אותם, להשתמש בהם לייצר מהם ועוד.
הרבה כלים שמשווקים לענף הבנייה היום תחת הכותרת "AI" הם בעצם אוטומציה מתקדמת או AI עטוף בשיווק מרשים. על מנת להבין יותר מה מציעים לכם ריכזתי לכם שלוש שאלות שכדאי לשאול כל ספק לפני שמתקדמים איתו:
1. האם למערכת יש יכולת אימון עצמי האם היא לומדת ומשתפרת מהנתונים של הפרויקטים שמזינים לה או שהיא מריצה חוקים קבועים מראש?
2. האם היא יכולה לתת הסבר להמלצות שלה או שהיא רק מספקת תשובה?
3. מה קורה כשהיא נתקלת בתרחיש שלא ראתה בעבר, האם היא עוצרת ומבקשת אישור אנושי או ממשיכה בביטחון על פי דעתה?
התשובות האלו יכולות להראות לכם כמה באמת הפיתרון טוב ורלוונטי עבורכם.
המלצה שלי לפני שאתם רצים לרכוש מוצרי AI שמספקים חלומות והבטחות גדולות, כדאי לכם לעצור ולבחון את התהליך הקיים שאותו הפיתרון אמור להאיץ ולייעל יחד עם כל העובדים שלוקחים בו חלק והצרכים שלהם, עצם השיח הזה כבר יוביל להתייעלות בתהליך מכיוון שכולם רואים תמונה רחבה ניתן לזהות צווארי בקבוק שניתן לפתור ברגע.
לאחר שאפיינתם וייעלתם את התהליך, קל לכם לדייק מה הפלט שנדרש לכם ומה חשוב שיהיה בתהליך.
בזכות התהליך שעשיתם אתם תבחנו את המוצר על פי הצרכים שלכם ולא לפי הפתרון שספק מציע לכם.
אז מה עליכם לעשות כדי להיערך?
מול AI – בחרו תהליך אחד לפיילוט
הAI כבר חי ובועט כמעט בכל ארגון לפחות במודלי השפה כמו GPT, Claude, Gemini ועוד, תתחילו פשוט, תבחרו תהליך בארגון שחוזר על עצמו כל פעם כמו לדוגמא: בקרת תוכניות, זיהוי חריגות בכתב כמויות.
- אפיינו את התהליך בראיה מערכתית רחבה כלל שניתן הכוללת את כל העובדים שהם חלק מהתהליך באופן ישיר או נתרמים ממנו באופן עקיף.
- במהלך האפיון נסו לשפר אותו, לייעל אותו מול הצרכים והאינטרסים של כלל המשתתפים.
- בסיום האפיון הגדירו את התוצרים הנדרשים לכם.
- בחנו האם ניתן לבצע אוטומציה לתהליך בארגון באמצעות כלי AI ובדקו בשוק פתרונות / מוצרי מדף קיימים.
- וודאו שאתם מקבלים את המקסימום ערך שאתם צריכים מהתהליך.
- לאחר רכישה/ פיתוח הכלי בארגון בצעו את הפיילוט, התאימו לצרכי העובדים
- לאחר סיום הפיילוט הפיקו מסקנות על התהליך, האתגרים, הרעיונות וההזדמנויות שעלו כדי שמחלקות/ צוותים אחרים שיעשו את התהליך יתרמו מהתובנות שלכם.
- שתפו את הארגון בתהליך ובתובנות ועודדו את הארגון לעוד יוזמות ותהליכים כאלו
בשלב הזה התנסות, יישום והטמעה, עידוד למידה הם מפתחות משמעותיים להצלחה.
מול AGI – התחילו לבנות את תשתית הידע עכשיו
ה-AGI יאיץ כל דאטה קיים לטובה או לרעה. התוצאות יהיו שוות בדיוק לאיכות המידע שהיא ניזונה ממנו.
וכאן אנו מתחברים לסדרה הקודמת שכתבתי על הידע הארגוני.
עכשיו זה הזמן לאסוף ולסדר את המידע הארגוני ולהשקיע בעיקר באיכות המידע ובכל מה שציינתי בפרקים הקודמים.
ארגון שמסדר את הפרויקטים, ההחלטות והלקחים שלו כבר היום, ייכנס לשלב ה- AGI כשהוא כבר צעד קדימה. זו בדיוק תשתית הידע הארגוני שכתבתי עליה בפרקים הקודמים על מנהל הידע הארגוני והיועץ הארגוני מבוסס ה-AI שיהפוך ליועץ החכם ביותר בארגון.
מול ASI – השקיעו בגמישות מחשבתית
אף אחד לא יודע להגיד בוודאות מתי ASI תגיע ואיך בדיוק היא תיראה.
מה שאפשר לעשות עד אז זה להשקיע בשלבים הקודמים שציינו קודם. במקביל בהשקעה בתרבות הארגונית:
- השקעה בארגון גמיש – שיפור תהליכי קבלת החלטות, ייעול תהליכים ועוד
- השקעה בארגון לומד – ארגון שמעודד למידה והתנסות, הנהלה שמקצה זמן ומשאבים לכך, יכולת שאלת שאלות וצוותים שמתרגלים למידה מתמדת.
- השקעה בארגון מסתגל – ארגון שיודע להסתגל מהר לשינויים יגביר בצורה משמעותית את סיכויי ההצלחה שלו בשנים הבאות זה בא לידי ביטוי במבנה ארגוני נכון, בפתיחות מחשבתית של ההנהלה והעובדים בלמידה מתמשכת, שינויים והטמעתם, התאמתם ועוד.
ההשקעה הזאת שמשתלמת בכל תרחיש, גם אם התחזיות הקיימות ישתנו.
לסיכום
AI כבר כאן ועובד. AGI יגיע בתוך שנים ספורות. ASI היא התרחיש שמעריכים שיגיע ויכול להוות בעיה.
ההבחנה שלכם בינהם מאפשרת לכם להתמקד במה נכון לעשות עכשיו כדי להיערך לשלב שמגיע כך שתגיעו אליו ביתרון ותוכלו למקסם את יכולותיו בארגון.
בפרק הבא אני נכנסת לפרקטיקה: איך בונים סימולציה ארגונית לשלוש שנים קדימה, עם שאלות קונקרטיות שכל הנהלה יכולה להתחיל לענות עליהן כבר עכשיו.
אם אתם רוצים להתחיל את התהליך עכשיו בארגון שלכם, אני מזמינה אתכם לשיחה.