להפוך את הבינה המלאכותית למשהו מוחשי.

מרכז השירותים המנהליים הציבוריים של רובע הואי נון (מחוז ג'יה לאי) מיישם מדע וטכנולוגיה בשירות העם. (צילום: MY HA)

עם זאת, במציאות, מסע זה עדיין נתקל ב"צווארי בקבוק" רבים, שכן ארגונים רבים עדיין פועלים על סמך ניסיון מסורתי, בעוד שיישומי בינה מלאכותית מתפתחים באופן מקוטע ואינדיבידואליסטי, חסר קישוריות ואסטרטגיה כוללת.

גורמי המרה פנימיים מוגבלים.

רוב האנשים והעסקים בווייטנאם משתמשים כיום בבינה מלאכותית רק למשימות בודדות, ומספקים תוצאות מיידיות אך עדיין לא משיגים שינויים מערכתיים.

מר דאנג טרונג הייאו, מנהל חברת המניות המשותפת של טכנולוגיית כיבוי אש Thanh Nam, שיתף כי החברה מכירה בבירור בפוטנציאל וביתרונות הגדולים של בינה מלאכותית, אך טרם השקיעה בקנה מידה כלל-חברתי. נכון לעכשיו, בינה מלאכותית נמצאת בשימוש רק במחלקות בודדות.

לדברי מר הייאו, תוכניות רבות לטרנספורמציה והכשרה שעסקים ניגשים אליהן כיום הן יקרות ומתמקדות רק בהוראת השימוש הבסיסי בכלי בינה מלאכותית. הן אינן מתעמקות בפרטים הספציפיים של כל תעשייה, וגם אינן מזהות צווארי בקבוק או חוסר יעילות בעלויות בתהליך כדי להציע פתרונות בינה מלאכותית מתאימים. עסקים מוכנים להשקיע בקנה מידה גדול כאשר חברת הייעוץ לטרנספורמציה והכשרה מבינה באמת את התפעול, יכולה לכמת יתרונות ולהדגים שבינה מלאכותית משפרת את היעילות בהשוואה לשיטות עבודה מסורתיות בעלות סבירה.

באופן דומה, תצפיות מראות כי חלק מסוכנויות ניהול המדינה, למרות שהראו עניין מוקדם בטרנספורמציה דיגיטלית ויישום בינה מלאכותית בפעילותן מאז 2020, עדיין נותרו בשלב הניסויי בפעילות הליבה לאחר יותר מחמש שנים. הסיבה העיקרית נובעת מהגישה הזהירה של מנהיגי הארגון בנוגע לסיכונים משפטיים, אחריות ויעילות השקעה בעת הרחבת הבינה המלאכותית בקנה מידה מקיף.

פרופסור חבר, ד"ר נגוין שואן הואאי, מנהל מכון הבינה המלאכותית, הצהיר: "טרנספורמציה של בינה מלאכותית עדיין אינה מובנת במקומות רבים, ונתפסת כפרויקט טכנולוגי גרידא. ארגונים רבים מתמקדים יותר מדי בהיבט הטכנולוגי, ושוכחים שהבעיה העיקרית טמונה בטרנספורמציה של החשיבה. במציאות, המונח מורכב משני חלקים: "בינה מלאכותית" המייצגת טכנולוגיה, וחשוב מכך, "טרנספורמציה", הכוללת גורמים אנושיים, מערכות ותרבות ארגונית. אם מנהיגים ארגוניים לא יבינו באופן מלא את הבינה המלאכותית, הם יקבעו ציפיות לא מציאותיות או לא יצליחו למדוד יעילות, מה שיוביל להחלטות השקעה שגויות או חסרות משמעות. זהו מחסום מסוכן מכיוון שהחלטות מנהיגותיות מנחות את כל תהליך הטרנספורמציה. חוסר הבנה יגרום לעובדים להרגיש חוסר ביטחון, מה שיוביל להתנגדות או חוסר שיתוף פעולה, וימנע מהטכנולוגיה להיות יעילה."

הבעיה המרכזית בתהליך הטרנספורמציה של בינה מלאכותית טמונה בנתונים - האלמנט הנחשב ל"עומת החיים" של המערכת כולה. עם זאת, במשך זמן רב, ניהול ושיתוף נתונים בין מחלקות ויחידות נתקלו בקשיים רבים. דוגמה אופיינית לכך היא הסיכון להונאה בבדיקות וטיפולים רפואיים: מטופל עלול לקבל שתי תרופות שונות לאותו מצב בשני בתי חולים שונים מבלי לקבל התראות בזמן, מכיוון שהנתונים אינם מחוברים ומסונכרנים בזמן אמת.

שינוי דפוסי חשיבה ושיטות פעולה.

מומחים מאמינים שכדי ששינוי בבינה מלאכותית יהיה יעיל באמת, ארגונים זקוקים לתוכנית שינוי שתהיה "עמוקה", "רחבה" ו"ארוכת טווח" מספיק כדי להשפיע על תרבות העבודה ושיטות התפעול של הארגון.

מר טו הונג לואונג, סגן מנהל המרכז לבקרת תשלומי ביטוח לאומי אלקטרוני וביטוח בריאות במסגרת משרד האוצר של וייטנאם, מאמין כי טרנספורמציה של בינה מלאכותית אינה רק עניין של מחלקת ה-IT, אלא דורשת את רמת הנחישות הגבוהה ביותר מצד מנהיגים ועד לצוות המקצועי, ושינוי חשיבה כלפי בינה מלאכותית כתוכנית תמיכה, ייחוס או פיילוט בלבד. הבנה עמוקה, חזון לטווח ארוך ומנהיגות החלטית, יחד עם תוכנית טרנספורמציה ברורה, השקעה חזקה ויישום של בינה מלאכותית בתהליכים עסקיים מרכזיים, יקבעו את הצלחת תהליך טרנספורמציה של בינה מלאכותית בתוך המערכת.

פרופסור חבר, ד"ר נגוין שואן הואי, טוען כי בהקשר של שינוי תהליכים ושיטות עבודה, תוכניות טרנספורמציה צריכות להתמקד בשינוי התפיסות, המיומנויות ושיטות קבלת ההחלטות של אנשים, תוך מעבר מגישות מסורתיות המבוססות על ניסיון לגישות מונחות נתונים ובינה מלאכותית. במקביל, יש צורך לבסס עקרונות לשיתוף פעולה יעיל בין אנשים ובין אנשים לבינה מלאכותית. זהו הבסיס לבניית תרבות ארגונית מונעת נתונים - הצבת נתונים במרכז ותעדוף לבינה מלאכותית (בינה מלאכותית תחילה).

כדי לתמוך בניהול הטרנספורמציה עבור הצוות, היישום חייב להיות מכריע; לבנות טבלאות מעקב וניהול עם נתונים ספציפיים, ולמנף ולשלב מוצרים וטכנולוגיות שנוצרו במהלך תהליך הטרנספורמציה בעבודה היומיומית. עבודה ישירה וקבועה עם נתונים תסייע בפיתוח חשיבה מונעת נתונים בתוך הצוות.

לדברי מר פאן פו תואן, מומחה אבטחת מידעב-FPT Smart Cloud, קבוצת FPT, רק באמצעות ניסיון מעשי ומשוב קבוע יכולים עובדים לפתח יכולות פתרון בעיות ויכולות יצירתיות בסביבת בינה מלאכותית המשתנה ללא הרף. עבור עסקים הזקוקים ליישם טרנספורמציה של בינה מלאכותית בהתאם למפת דרכים מתאימה, מומלץ להתחיל עם פרויקטים בגודל בינוני אך ליישם אותם ביסודיות וביעילות, מדידת תוצאות בעולם האמיתי, למידה מתהליך היישום ולאחר מכן התרחבותם בהדרגה. טרנספורמציה אמיתית מתרחשת רק כאשר ארגון מוכן לשנות את החשיבה והתרבות שלו לליבת הפעילות העסקית שלו. המטרה הסופית היא להפוך לארגון שבו בינה מלאכותית אינה משהו שנוסף מאוחר יותר, אלא חלק בלתי נפרד ממודל התפעול מלכתחילה - ארגון יליד בינה מלאכותית.

קוואנג הוי

מקור: https://nhandan.vn/chuyen-doi-ai-di-vao-thuc-chat-post940537.html