שלום רב,
אנחנו כבר חזק בתוך העשייה של שנת 2019. גם אתם, לא?
כמו בכל שנה, תחילת השנה – ולמעשה כל הרבעון הראשון ועד פסח - היא תקופה של הרבה אקשן, פרוייקטים חדשים ולקוחות חדשים. מנסים להספיק כמה שיותר...
מכיוון ש-AI ו-ML מופיעים (בצדק!) בכל התחזיות לשנת 2019 ולשנים הקרובות בכלל, רצינו הפעם לעסוק בתהליכים שעוברים ארגונים בדרך למהפכת ה-AI, ובתועלות הצפויות ממהפכה זו.
הרקע למהלכים שארגונים גדולים וותיקים (old economy) עושים בתחום ה-AI הוא התחרות הגוברת מצד ספקי הפלטפורמות הטכנולוגיות המודרניות (פייסבוק, גוגל, אמזון וכיוב' - חברות ה-new economy), אשר הולכים ומשתלטים בקצב מהיר ובאמצעות תקציבי ענק על חלקים הולכים וגדלים של נתחי שוק ושל פעילות הלקוחות. בתחום זה ניתן לציין 3 סיכונים עיקריים לארגונים הותיקים:
- היכולת של ארגונים ותיקים להשקיע תקציבים במחקר ופיתוח היא מוגבלת משמעותית בהשוואה לחברות ה-new economy, שמחקר ופיתוח הוא הלחם והחמאה שלהן – כולל היכולת להשקיע תקציב ענק, להיכשל ולנסות שוב. גישה זו – של ניסוי וטעיה – היא חיונית כשניגשים ליישם AI.
- הקשר של הארגונים הותיקים עם לקוחותיהם עד השנים האחרונות היה קשר ישיר, ובאופן זה הם יכלו להיות יותר משמעותיים עבור ההעדפות של הלקוחות ברכישות העתידיות שלהם. במציאות של ימינו, הקשר עם הלקוחות עובר בהדרגה להיות עקיף – דרך הפלטפורמות הטכנולוגיות – ואז המידע על הלקוחות והעדפותיהם נשאר אצל חברות הטכנולוגיה ולא מגיע ליצרן המקורי (הארגון הותיק). אם נחבר לכך את העובדה שמידע זה משמש את ספקי הפלטפורמה לאופטימיזציה של המלצות מוצרים ותהליכי רכישה עתידיים באמצעות AI, נקבל מצב בו השליטה על הלקוח עוברת במלואה לידי הפלפורמה – ואלו חדשות רעות מאוד עבור הארגונים הותיקים.
- חברות הפלטפורמה נוקטות בגישה של מתן שירותים חינמיים בתמורה ליכולת איסוף נתונים ומידע על הלקוחות. בדרך זו, הן מקבלות שליטה על מאגרי נתונים אדירים שמשמשים לפיתוח ואימון של מודלי AI בצורה שמקשה מאוד על התחרות מצד הארגונים הותיקים. למעשה, חברות הפלטפורמה עושות שימוש ב-AI בצורה רוחבית, שחוצה שירותים – למשל: יכולת להקיש מהתנהגות של לקוח ברכישת מוצרי מכולת להעדפות שלו ברכישת ביטוח או כרטיסי טיסה.
למרות – ואולי דווקא בגלל – הסיכונים שציינו, AI הוא אחת הדרכים המרכזיות באמצעותן הארגונים הותיקים יכולים להתמודד עם התחרות מצד חברות הפלטפורמה. על מנת עשות זאת, עליהם לרתום את היתרון היחסי שלהם: ניסיון וידע. את הידע והמומחיות עליהם להפעיל בצורה ייחודית ועצמאית, כדי לא לשתף אותם עם המתחרים, אבל מאידך – עליהם לאסוף נתונים בצורה רחבה ולא רק פנימית, מכל מקור אפשרי – כולל מקורות חיצוניים פומביים ודרך שיתופי פעולה. רק ככה יוכלו להשיג מאגרי מידע משמעותיים כמו של חברות הפלטפורמה.
האסטרטגיה של הארגונים הותיקים צריכה להיות כזו:
- איסוף כל פריט מידע פנימי + איסוף מידע חיצוני ודרך שת"פים, להשלמת מאגר הנתונים הגדול
- בניית מודלי AI חדשניים וייחודיים, על בסיס הידע והניסיון שנצבר בארגון
- על בסיס AI - פיתוח מודלים עיסקיים חדשים, מוצרים ו-go-to-market
- איסוף הנתונים המגיעים מהמודלים העיסקיים החדשים חזרה לתוך מאגר הנתונים, וחוזר חלילה
בדרך זו הם שומרים את ה-IP הייחודי שלהם לעצמם, ומסוגלים לייצר יתרון תחרותי בשוק.
בנוסף, שימוש ב-AI מאפשר אוטומציה של תהליכים עיסקיים, באופן שחוסך בעלויות ומפנה משאבים להתמקדות באסטרטגיה ובחדשנות. על הארגונים הותיקים לחשוב "מחוץ לקופסה" ולא להינעל בתחום עיסקי צר, לאתגר את המודלים העיסקיים הקיימים ולחפש חדשים – יותר יעילים ויותר Data-Driven (או, למעשה, יותר AI-Driven...).
ב"דברים מעניינים מהרשת" הבאנו שלושה מאמרים של תחזיות ל-2019, בתור מעין השלמה של הניוזלטר של חודש שעבר.
המאמר הראשון מתייחס למשמעויות של Analytics לארגונים קטנים בשנת 2019. המאמר מחדד
ש-Analytics – שפעמים רבות מקושר עם Big Data – לא באמת חייבים כמויות אדירות של נתונים כדי להביא ערך עיסקי. לפעמים עדיף מעט נתונים איכותיים על "ים" של נתונים שצריך לברור מהם מה רלוונטי ואיכותי ומה לא...
המאמר השני מדבר על 3 נושאים שכדאי לארגונים לטפל בהם ב-2019, כדי לקדם נושאים של ML ו-AI.
המאמר השלישי מדבר על Big Data ב-2019, והמגמות שצפויות לנו בתחומים כמו ML, תפקיד ה-CIO ועוד.
מאמר מעניין ומומלץ מאוד!
כמו תמיד – נשמח לקבל פידבקים ושיתופים.
תהנו!
אדר שומרון
מנכ"ל ביונד
054-7722289
adar@biyond.co.il
|
