.webp)
מנהלים בכל התחומים ניצבים בפני פרדוקס מטריד: למרות שיש להם יותר מידע, כך קשה להם יותר לקבל החלטות מושכלות. כי מצד אחד, הם מוצפים בנתונים שקצב עיבודם חורג מיכולת של בן אנוש. כן, אפילו של המנהל הכי מוכשר שיש. מצד שני, ההתפתחויות הטכנולוגיות המסחררות מותירות אותם בתחושה מתמדת של פיגור ומרדף אחרי המתחרים (שלהם שתמיד מציגים תמונה מוצלחת יותר מהאמת).
כדי להתמודד עם הפרדוקס הזה פותחו אינספור מודלים ותבניות חשיבה, גם במסגרת ניסיון עסקי מעשי וגם במסגרות אקדמיות. לכן, יישום המודלים מצריך ניסיון, מחקר ויכולות ניתוח.
כיום, בעולם בו הבינה המלאכותית היוצרת זמינה לכולם, הפיתרון המעודכן טמון ביכולת לשלב בין החכמה המצטברת של עשורים של ניסיון עסקי לבין הכוח המחשובי העצום שמציעה הטכנולוגיה הזו.
אז כיצד ניתן לרתום את שניהם יחד כדי לקבל החלטות מהירות, מדויקות ואפקטיביות?
בינה מלאכותית עם חשיבה אנושית?
בינה מלאכותית עם חשיבה אנושית?
לאורך מאה השנים האחרונות לפחות, עולם העסקים המודרני פיתח תבניות חשיבה כדי להתמודד עם מורכבויות הולכות וגדלות.
כמעט כל מי שלמד מנהל עסקים עוד זוכר את מודל חמשת הכוחות של פורטר שסייע בניתוח התחרות, או את SWOT להערכה מקיפה של מצב הארגון. בתחום השיווק, מודל 4P's הפך לכלי יסוד, ובמכירות, גישת SPIN שיפרה את יעילות המכירות והתסריטים שכותבים.
אלו רק דוגמאות בודדות ומוכרות מתוך אלפי מודלים בעשרות תחומי ידע ועיסוק של כל חברה. אבל בעידן הנוכחי מי שישתמש בהן באופן ידני יתקשה להדביק את קצב השינויים ובטח את התחרות שלו.
כאן נכנסת לתמונה הבינה המלאכותית היוצרת, שאומנה על סוגי תוכן מגוונים וגדולים (רק כדי לשקף את סדרי הגודל שאנחנו מדברים עליהם, מודל Llama 405B אומן על 405 מיליארד פרמטרים). מן הסתם התוכן הזה כולל בין השאר את המודלים העסקיים - הידועים והנישתיים - בכמעט כל תחום בעולם העסקים.
ואם אתם איכשהו מעלים או ממציאים מודל, ה-AI יכולה גם ללמוד ולהשתפר בהבנת תוכן וחומר חדש. וזו תכונה שמפתיעה אף את המומחים.
מחקר מ-NYU וסטנפורד שפורסם לאחרונה מצא כי מודל שפה גדול (GPT-4) הצליח לחזות תשובות אנושיות בניסויים חברתיים עם דיוק מדהים של 85%.
השילוב של היכולת "לנחש" איך אנשים יגיבו לשאלות מסוימות הוא בעל פוטנציאל אדיר לשיפור משמעותי באיכות ומהירות תהליך קבלת ההחלטות.
דמיינו מצב בו במקום לכתוב תסריט שיחה ו'לבזבז' זמן יקר על טיוטות ובדיקות - אתם בודקים את התסריט ומשפרים אותו עם פידבק מיידי מהבינה המלאכותית. כך אתם יכולים להגיע לשיחות מכירה הרבה יותר חדים ומדויקים ולשפר את הביצועים.
כל פתרון מתחיל בהגדרת הבעיה
נניח שאתם מתמודדים עם אתגר שיווקי. במקום להסתמך רק על ניסיונכם, אתם יכולים לבקש מה-AI לנתח את המצב באמצעות מודל ה-4P's. תוך דקות, תקבלו ניתוח מעמיק של המוצר, המחיר, המיקום וקידום המכירות, מבוסס על מידע עדכני ותובנות מכל העולם (בהנחה כמובן שיש למודל שאתם משתמשים בו גישה לאינטרנט, או מביאים מידע מעודכן מבחוץ).
או אולי אתם שוקלים כניסה לשוק חדש? הזנת הנתונים הרלוונטיים ל-AI, יחד עם בקשה לניתוח לפי מודל חמשת הכוחות של פורטר, תספק לכם תמונת מצב מקיפה על התחרות, הספקים, הלקוחות והאיומים הפוטנציאליים.
זהו מיקוד השיח שאתם יכולים לקיים פנימית כדי להביא תשובות מדויקות ומתאימות יותר. וכשאתם משתמשים בתבנית חשיבה מסוימת בדיון, אתם למעשה מדייקים עושים (Fine Tuning) את מודל ה-AI לצרכים הספציפיים שלכם. זה כמו לקחת מומחה עסקי - בלשון המעטה - ולהסביר לו על מה אתם מדברים כדי שהוא יוכל לתרום מהידע והניסיון הייחודיים לו, אבל בהקשר לחברה שלכם.
השילוב הזה מאפשר לא רק לענות על שאלות, אלא גם לזהות הזדמנויות חדשות שאולי היו נעלמות מכם במהלך פגישות סוערות. זוהי הזדמנות לחשיבה אמיתית מחוץ לעצמנו, מונעת על ידי אלגוריתמים חכמים ומעוגנת בניסיון העסקי המצטבר של אינסוף תכנים עליו הם אומנו.
אבל המפתח טמון בפרומפטינג הנכון - היכולת לנסח את השאלות והבעיה הנדונה שתנצל את מלוא הפוטנציאל של הטכנולוגיה. זה לא רק עניין טכני, אלא מתודולוגיה שדורשת הבנה עמוקה הן של העסק והן של יכולות ה-AI.
מעבר מתיאוריה למעשה: יישום AI ותבניות חשיבה בארגון שלכם
ליישום מוצלח של שילוב AI עם תבניות חשיבה עסקיות, הנה כמה צעדים מעשיים וטיפים חיוניים:
- התחילו בקטן ובחרו פרויקט פיילוט:
- בחרו אתגר עסקי ספציפי שאתם מתמודדים איתו כעת.
- הגדירו תבנית חשיבה עסקית אחת שאתם מכירים היטב.
- השתמשו ב-AI כדי לנתח את האתגר דרך עדשת התבנית הזו.לדוגמה, אם אתם שוקלים השקת מוצר חדש, בקשו מה-AI לנתח את הרעיון באמצעות מודל ה-4P's. הציגו ל-AI את המידע הרלוונטי ובקשו ניתוח מפורט של כל אחד מה-P's: Product, Price, Place, Promotion.(שימו לב לתנאי הפרטיות והשימוש במידע לאימון בכל מודל בינה מלאכותית בו אתם משתמשים)
- שכללו את יכולות הפרומפטינג שלכם:
- התחילו עם שאלות פשוטות וספציפיות.
- ככל שתתנסו יותר, נסו שאלות מורכבות יותר.
- ההקשר הוא המפתח - ככל שתהיו ברורים יותר, כך התשובות יהיו מדויקות יותר. וגם זכרו שכל שיחה עומדת בפני עצמה.
- שלבו את הצוות בתהליך:
- ערכו סדנאות להכרת היכולות של AI ותבניות החשיבה.
- עודדו ניסוי וטעייה - זו הדרך הטובה ביותר ללמוד.
- היזהרו ממלכודות:
- אל תסתמכו באופן עיוור על תוצאות ה-AI. תמיד הפעילו שיקול דעת.
- הימנעו מ"הטיה לאישור" - אל תשתמשו ב-AI רק כדי לאשר את דעותיכם הקיימות. תנו לו תפקיד לעומתי אם אתם רוצים באמת זווית נוספת.
המילה האחרונה
השילוב של AI עם תבניות חשיבה עסקיות הוא כלי עוצמתי, אך הוא לא תחליף לחשיבה ביקורתית ולניסיון האנושי. ההחלטה הסופית היא שלכם.
לא תוכלו להאשים את ה-AI אם התקבלו תוצאות גרועות, וכמובן שתוכלו לקחת את הקרדיט על שימוש שהוביל להצלחה.
השתמשו בבינה המלאכותית כדי להעשיר את זו שלכם, לשפר ולשכלל את תהליך קבלת ההחלטות של כל אנשי הצוות או ההנהלה, אבל בשום פנים ואופן לא להחליף אותו.
אודות דני שקט
דני שקט הוא מנהל שיווק עם ניסיון של 15 שנים בשיווק בתוכן, אסטרטגיה, ניהול לקוחות ופיתוח מכירות. מזה כשנתיים הוא גם מדריך ומרצה על בינה מלאכותית לשדרוג ושיפור היכולות האישיות והמקצועיות לאנשי שיווק ומכירות ופיתוח עסקי.
