מיישם AI נו באמת

נניח שאתם בעלי עסק, או מנהלים בארגון. כבר שנה וחצי כולם סביבכם מדברים על AI. פתחתם חשבון, שאלתם כמה שאלות, קיבלתם תשובות חכמות, אולי אפילו כתבתם איזה מייל יפה. וכאן זה נגמר. יום אחרי, העסק עובד בדיוק כמו קודם, והעובדים מקלידים את אותם דברים באותה שיטה כמו תמיד. נכון?

ובכן, זה לא קורה במקרה. יש פער ענק בין "יש לנו גישה לכלי" לבין "הכלי עובד בתוך הארגון". ואת הפער הזה לא סוגרים מאמר, לא הרצאת השראה ולא עוד מנוי חודשי. אותו סוגר מי שאני קורא לו מיישם AI.

ותשאלו, מה זה בכלל מיישם AI? זה לא "מומחה פרומפטים", ובטח לא מי שמראה לכם במצגת שהמכונה יודעת לכתוב שיר על חתול. זה מי שנכנס אליכם פנימה, מסתכל איך העבודה באמת מתנהלת, ושואל שאלות שנשמעות פשוטות. מי מעביר את הדבר הזה למי? איפה זה נתקע? כמה פעמים ביום מישהו מעתיק את אותו נתון מקובץ אחד לשני?

מכאן העבודה מתחלקת לשלושה חלקים. קודם כל להבין את התהליך, לפני שמדברים על כלים בכלל. אחר כך לחבר את המערכות שכבר יש לכם, דרך API ואוטומציות, כך שהמידע יזוז לבד ולא על הידיים של אנשים. ובסוף, וזה החלק שכולם שוכחים, ללמד את האנשים להשתמש בזה ביום יום, כדי שזה לא ישב על מדף כמו עוד מכשיר כושר.

אז למה לא פשוט לקנות כלי מוכן? אפשר, ולפעמים זה בדיוק מה שנכון. אבל כלי מוכן לא מכיר את הארגון שלכם. הוא לא יודע איך נראה שלישי בבוקר אצלכם, מי מחזיק את הידע שלא כתוב בשום מקום, ומה העובדים באמת מוכנים לשנות. הוא נותן תשובה ממוצעת לשאלה שלא שאלתם.

ויש כאן עוד עניין, שלא קשור לטכנולוגיה בכלל. מישהו צריך לקחת אחריות על התוצאה. כשהאוטומציה שלחה הצעה שגויה ללקוח, אי אפשר להתלונן על המודל. מישהו אמור היה לבנות בדיקה, להגדיר גבולות ולהחליט מה המכונה עושה לבד ומה עובר קודם בעיניים של בן אדם. זה החלק האנושי בעבודה, והוא לא הולך לשום מקום.

אז אם אתם שוקלים להתחיל, הנה שלושה כללים קצרים.

קודם כל, אל תתחילו מהכלי, תתחילו מהתהליך. בחרו דבר אחד שמעצבן את כולם, שחוזר על עצמו כל שבוע, ושאף אחד לא ממש אוהב לעשות.

שנית, תתחילו קטן. תהליך אחד שעובד כמו שצריך שווה יותר מעשרה רעיונות מרשימים על שקף.

ושלישית, תשקיעו באנשים. טכנולוגיה שאף אחד לא יודע להשתמש בה היא רק עוד הוצאה.

הגעתם עד כאן? שאפו. עכשיו אולי כדאי לבדוק מה התהליך הכי מעצבן אצלכם. אני מנחש שכבר חשבתם עליו תוך כדי קריאה.