
21.10.2024
מאת:
ד"ר עמיר גפן | חוקר, מרצה ומומחה ליישום בינה מלאכותית יוצרת בחינוך ובהדרכה ארגונית
סא"ל יובל | ראש ענף הדרכה אמ״ן
מהפכת הבינה המלאכותית יוצרת הזדמנויות רבות לארגונים לשיפור ביצועים וחיסכון בזמן אך לא כולם ממהרים לממש אותם. 'ארגוניים שמרניים' כגון צה"ל ונוספים בעיקר במגזר הציבורי מתקשים לאמץ ולהטמיע את השימוש ביישומי הבינה המלאכותית בקצב הרצוי בעקבות שורה של חסמים. המאמר מפרט ומנתח שישה חסמים מרכזיים ומציע המלצות להתמודדות.
ארגונים שמרניים
בקיץ 2021 חטיבת שיטות לחימה וחדשנות (שילו"ח) בצה"ל קיימה קורס בינה מלאכותית לחניכי המכללה לפיקוד טקטי (המלט"ק). החניכים נחשפו לכלי בינה מלאכותית שונים והוצגו להם שיטות בהם יוכלו להיעזר בה לצורך קבלת החלטות בעת אירועים מבצעים. במאי 2024 העיתונאי יואב זיתון (Ynet) חשף כי הצבא עושה שימוש בכלי בינה מלאכותית להיתוך בזמן אמת של מאות נתונים לטובת חשיפת אויב, יצירת מטרות ומניעת ירי של כוחותינו על כוחותינו. מאמר שפורסם חודש לפני כן באפריל 2024 בכתב העת 'עיוני משפט' של הפקולטה למשפטים של אוניברסיטת תל-אביב ניתח באופן ראשוני את ההיבטים המשפטיים בשימוש בכלי הבינה המלאכותית כאמצעי לחימה בר-קיימא בשדה הקרב (מירמן ודהן, 2024).
שילובה בפועל של הבינה המלאכותית בצה"ל אינו מפתיע, שכן מדובר במערכת הכוללת רכיבים טכנולוגיים משמעותיים, כשהחזק שבהם הוא הרכיב האנושי. ועדיין – אם לשפוט את הפונקציונאליות בפועל של הבינה המלאכותית בצה"ל עד לעת כתיבת שורות אלה - היא מסתכמת בעיקר בשימוש במכונה לטובת היתוך מידע והתבססות על יכולתה לקיים תהליכים סטטיסטיים פשוטים בקבועי זמן קצרים יחסית. עד עתה ההתרחבות לשימוש בבינה המלאכותית לקבלת החלטות בשדה הקרב ובחדרי קביעת המדיניות, אתגור הנחות עבודה והערכות באמצעות חשיבת מכונה והפעלתה בעיצומה של פעילות מבצעית פיזית, רשתית או תודעתית - כל אלה מוגבלות מאוד.
ביקשנו לפתוח את המאמר בצה"ל כדוגמא לתקרת הזכוכית לשילובה של הבינה המלאכותית משום שעל אף היותו ארגון ענק בעל מאפייני חדשנות יחסיים, הוא למעשה עודנו ארגון שמרן. בדומה לצה"ל, מרבית הארגונים הגדולים, בעיקר במערכת הציבורית, מאופיינים במרכיבי שמרנות המעכבים את נכונותם לשנות ולייעל תהליכי עבודה באמצעות הטמעת השימוש ביישומי בינה מלאכותית. ואם בצה"ל נפלה השלהבת, מה נגיד על השאר?
נגדיר 'ארגון שמרן' כארגון המקדם ערכים, עקרונות או פרקטיקות המבוססים על מסורות, ניסיון עבר ויציבות. הוא נוטה להעדיף שימור של מוסדות קיימים, מבנים חברתיים ותפיסות עולם מסורתיות, לעיתים מתוך חשש משינויים מהירים שעלולים לערער את הסדר הקיים. גישתו לרוב זהירה ומדגישה את החשיבות של המשכיות ושל למידה מהעבר. במודל אימוץ החדשנות (Beal & Bohlen,1956) ארגונים שמרניים יהיו בדרך כלל 'מאחרים' לאימוץ טכנולוגיות חדשות. הטמעתה של הבינה המלאכותית מהווה שינוי מסדר אחר לחלוטין ממה שאירגונים - שמרניים ושאינם שמרניים - חוו בעבר; לא רק שהיא משנה את האופן בו חברי הארגון פועלים, אלא שהיא בעלת פוטנציאל לשינויים מבניים ואסטרטגיים עמוקים.
שישה חסמים מרכזיים לשילוב הבינה המלאכותית בארגונים שמרניים
מוכנות ההנהלה לשינוי מהותי - הבינה המלאכותית בעלת השפעה העשויה (ואף בעינינו מחייבת) לעצב מחדש את האסטרטגיה הארגונית בהיבטי משאבים, מבנה ושיטות פעולה. אימוצה מחייב בחינה ארגונית עמוקה ביחס לאפקטיביות וליעילות ומוכנות לשינויים שיצריכו קשב ניהולי, החלטות קשות והטמעה סדורה עד אחרון העובדים.
איום על סדרי הכוחות - לפי ההגדרם של (Bower & Christensen, 1995) יישומי בינה מלאכותית מהווים "חדשנות משבשת" (Disruptive Innovation) המשנים באופן מהותי את תהליכי העבודה ויוצרים איום על חלק מהעובדים, החוששים לפרנסתם ולשינוי עמוק בכשירויות הנדרשות ובתהליכי העבודה שלהם.
אבטחת מידע - כל ארגון בעל תפוקה ייחודית ובעלת חשיבות גבוהה - מקפיד לשמור על סודותיו. הבינה המלאכותית ככלי המבוסס תפיסתית על היעדרותם של גבולות בנגישות למידע, מהווה אמצעי המנוגד לכאורה לנטייה הטבעית של ארגון להימנע ככל האפשר מדליפה של מידע ייחודי וקניין רוחני באמצעות שיתוף של תכנים בסביבה טכנולוגית פתוחה.
אובדן שליטה - ארגונים גדולים רגילים לכך שתהליכים מנוהלים בצורה מבוקרת, בהתאם לסטנדרטים מוכרים ומתוך תכנון קפדני. על כן, קיים חשש כי יישומי בינה מלאכותית יפגעו באוטונומיה ובאחיזה ההדוקה של הארגון על תהליכי העבודה ותוצריו.
איכות התוצר - בהתהוות תפיסתה של הבינה המלאכותית מראשית דרכה מכלי שנתפס כשעשוע (מתוך מבוכה וסקרנות) לכלי עבודה של ממש, עודנו קיים החשש כי יישומי בינה מלאכותית מייצרים לעיתים תוכן הנגוע בטעויות, הטיות ו-'הזיות' (Hallucination); וכפועל יוצא מכך במקום חיסכון בזמן עלול להיווצר אובדן זמן וירידה באיכות התוצרים.
פערים באוריינות טכנולוגית ובחוש סקרנות - בארגונים רבים קיימת לעובדים אוריינטציה טכנולוגית מוגבלת (בעיקר שימוש ביישומים נפוצים ופשוטים) או קשיים בחשיבה יצירתית, שאילת שאלות או פתיחות מחשבתית מצומצמת. במצב זה קשה יהיה להטמיע יישומי בינה מלאכותית כחלק מובנה בתהליכים ובמנגנונים השוטפים.
שלוש המלצות לשילוב בינה מלאכותית בארגונים שמרניים:
'בינה נחמדה' - במקום להציג את הבינה המלאכותית כמהפכה מפחידה ומאיימת, יש להציג אותה ככלי שמטרתו לסייע ולשפר את תהליכי העבודה הקיימים, לא להחליף אותם. מומלץ לשלב בתהליכי העבודה השוטפים פרויקטים קטנים וממוקדים ביישומי בינה מלאכותית שמניבים תוצאות מהירות ואיכותיות, אשר מדגישות את הערך המוסף של הכלים החדשים.
'בינה מסקרנת' - כדי להפיג את החשש מאובדן שליטה או איום על מקומות עבודה, יש לייצר תרבות ארגונית המעודדת חדשנות, למידה והתנסות בכלים חדשים. אנו ממליצים ליצור סדנאות והדרכות להקניית הכשירויות הנדרשות, המשלבות את הצוותים בהתנסות מעשית ביצירה, בניתוח תוצאות והסקת מסקנות בסיוע יישומי בינה מלאכותית. כך העובדים יראו את הבינה המלאכותית כשותפה ולא כמחליפה.
'בינה בטוחה' - הגדירו כללים לשימוש מיטבי והשקיעו במנגנוני אבטחת מידע שמבטיחים שליטה על הנתונים ושמירה על פרטיות. הסבירו כיצד יישומי הבינה המלאכותית וכללי השימוש בהם עומדים בסטנדרטים מחמירים אלו. הטמיעו תהליכי בקרה ופיקוח ברורים כדי לוודא את איכות התוצרים, ושמרו על שילוב של חשיבה ביקורתית ובדיקות אנושיות לצמצום טעויות והטיות.
לסיכום, ארגונים שמרניים סובלים מאינסטינקט בסיסי של חשדנות נוכח חדשנות, לאור החשש מפני שינויים ארגוניים ותרבותיים עמוקים שהדבר יגזור עליהם. העמקת נוכחותה של הבינה המלאכותית אף לוקחת תופעה זו לעוצמות גבוהות יותר מהמוכר. הנהלה שרוצה לשלב את הבינה המלאכותית בצורה טובה - צריכה לעשות זאת בתהליך מובנה ומדורג על ידי הקניית הכשירויות הנדרשות ויצירת חווית הצלחה לצד 'הפגת פחדים' - מאיבוד שליטה, איבוד מידע, איבוד מקומות עבודות וחוסר מיומנות אל מול שינוי טכנולוגי גדול.
מקורות:
זיתון, י. (2024). "מימשנו תוכניות שלא יכולנו לדמיין": באמ"ן אומרים - רוב המטרות המשמעותיות הותקפו'. Ynet. (קישור).
מימרן, ט. דהן, ג. (2024). העתיד כבר כאן: בינה מלאכותית בשירות צה"ל בשדה הקרב. עיוני משפט. אוניברסיטת תל אביב. קישור.
Beal, G. M., & Bohlen, J. M. (1956). The Diffusion Process. (Link)
Bower, J. L., & Christensen, C. M. (1995). Disruptive technologies: Catching the wave. (Link)
על המחברים: סא"ל יובל, ראש ענף הדרכה אמ״ן וד"ר עמיר גפן, חוקר ומרצה לבינה מלאכותית באונ' בר-אילן ומשרת במילואים בבית הספר למודיעין. שייכים לנבחרת מומחי הידע של מרכז המצויינות לטכנולוגיה בלמידה של הלשכה לטכנולוגיות המידע
Comments