לתוכן הראשי

?AI You Ready

האם הארגון שלכם מוכן למהפכת ה-AI

השינויים הדיגיטליים כבר עיצבו מחדש את הדרך שבה אנחנו פועלים, והמעבר לענן שינה את המרחב שבו זה קורה. אבל ה-AI מביא איתו מהפכה עמוקה אף יותר. הוא לא רק משפיע על האיך והאיפה, אלא מגדיר מחדש מה אנחנו עושים - ומי עושה את זה בפועל.​

מה הופך טרנספורמציית AI לאפקטיבית? אלה האלמנטים שחשוב להכיר​

כדי להוביל טרנספורמציית AI מוצלחת, יש להגדיר אסטרטגיה ממוקדת ערך, לחזק שיתופי פעולה ולוודא קיומה של תשתית דאטה וטכנולוגיה אפקטיבית, ולפתח וליישום פתרונות על גבי פלטפורמות טכנולוגיות מתקדמות. פתרונות הכוללים תרחישי שימוש, סוכני AI ומינוף הפלטפורמות הטכנולוגיות הארגוניות. מעבר לכך, יש להשקיע בהון האנושי – לבנות שקיפות ואמון, להתאים תפקידים פעילויות ותרבות ארגונית, ולשלב AI בגיוס ופיתוח עובדים. לצד כל אלה, נדרשת הקפדה על משילות איתנה וניהול סיכונים משולב, והטמעה של מודלים בצורה מושכלת. שילוב כל המרכיבים הללו יאפשר יישום מוצלח של AI בארגון.

FAQs

התהליך מתחיל בהגדרה ברורה של החזון והאסטרטגיה העסקית של הארגון – מה אנחנו שואפים להשיג, מה מייחד אותנו בשוק, ואילו ערכים אנו מבקשים להוביל. מתוך החזון הזה, אנו ממפים את תחומי ההשפעה המרכזיים בהם AI יכולה להניע שינוי מהותי: שיפור חוויית הלקוח, פיתוח מוצרים ושירותים חדשניים, ייעול תהליכים תפעוליים, והפקת תובנות עסקיות שמאפשרות קבלת החלטות מושכלת ומהירה. 

ב-Deloitte אנחנו בונים אסטרטגיית AI שמחוברת ישירות ליעדים העסקיים – באמצעות תרגום החזון לאבני דרך מדידות, בחירת מקרי שימוש שמייצרים ערך מוסף, והטמעה של מנגנוני בקרה והערכה שוטפים. כך אנחנו מבטיחים שהשקעות ב-AI לא רק תומכות ביעדים הקיימים, אלא גם מעצבות את עתיד העסק ומאפשרות לארגון להוביל בחדשנות, ביעילות וביצירת ערך מתמשך.

AI תהפוך משימות שגרתיות ורפטטיביות לאוטומטיות, ותעביר את המיקוד של תפקידים אנושיים לפעילויות בעלות ערך גבוה יותר כמו פתרון בעיות, יצירתיות וניהול מערכות יחסים. מעבר זה ידרוש יוזמות לשיפור מיומנויות ומיומנויות מחדש כדי להבטיח שהעובדים יישארו רלוונטיים במקום עבודה שמשלב ב-DNA שלו עבודה עם AI.

התהליך כולל מיפוי צרכים עסקיים, פיתוח מודלים מותאמים, אינטגרציה עם מערכות קיימות, והטמעה מלאה בסביבה הארגונית – בליווי צמוד של מומחי Deloitte. 

כדי להבטיח הוגנות, יש להטמיע תהליכי בדיקה שיטתיים לאורך כל שלבי הפיתוח והיישום של המודלים. זה כולל בחינת איכות הנתונים, זיהוי קבוצות שעלולות להיפגע, בדיקות תוצאות על פני אוכלוסיות מגוונות, ושימוש בכלים אוטומטיים לזיהוי הטיות. בנוסף, חשוב לערב מומחים מתחומים שונים בתהליך הפיתוח כדי להעלות נקודות מבט מגוונות.