איך להעסיק – ומתי לפטר – קצין אינטליגנציה מלאכותית ראשי

אינטליגנציה מלאכותית יוצרת הופכת במהירות לחלק מסדר היום התאגידי ברחבי העולם. עם זאת, מרבית הארגונים עדיין מתקשים להפעיל את פעילויות ה-GenAI שלהם.

סקר עדכני של Accenture הראה כי רק 27% מהמנהלים מסוגלים להגדיל יכולות כאלה. באמת, יותר מ- 70% עדיין בנקודת ההתחלה, מנסים לקבוע כיצד לנצל אותם היטב. כתוצאה מהעיכוב הנוכחי בכשירות AI, תפקיד תאגידי חדש צמח: קצין אינטליגנציה מלאכותית ראשי (CAIO).

עם זאת, הפרטים והפרטים של GenAI כפתרון עסקי ייתפסו בסופו של דבר, בדומה לאינטרנט; חברות ועובדיהן יתאימו עצמם לטכנולוגיות חדשות, תקנים טובים יוקמו, ותקנות יוקמו.

בעוד ש-CAIOs אכן חיוניים בקידום ובפתרון הפרות הפריסה הביקורתית של AI במשך השנים הבאות, התפקיד ייעשה לבטל בסופו של דבר. נתון הבשלת GenAI, תפקיד זה הוא זמני.

תחרות פופולריות

חברות רבות בגודל בינוני עד גדול מצאו את עצמן לא מוכנות להגדיל טכנולוגיות GenAI. 11% הגיבו במינוי CAIO, בעוד 21% (וגדל) מחפשים אחד.

תקשורת ברמה עליונה, כולל Bloomberg, Business Insider, ו-Forbes סיקרו את עלייתו של תפקיד חדש זה – הניו יורק טיימס אפילו הלכו רחוק והכריזו עליו כ”עבודה החמה” באמריקה התאגידית. עם זאת, האחריות האמיתיות של CAIO נותרו די מעורפלות. תיאורי עבודה רבים כוללים שפה מעורפלת כמו “תהיה אחראי על אינטגרציה של אסטרטגיות AI, פריסה של AI, ו-מיתון סיכוני AI.”

3 הפרמטרים העליונים

במציאות, האחריות של קצין אינטליגנציה מלאכותית ראשי יכולה להיחלק לשלושה שיקולים עיקריים – הראשון שלהם נוגע לסוגים של פתרונות AI הזמינים כרגע.

כלים GenAI משתפרים כל שבוע; חשוב לבכיר ה-AI להיות בעל קצה המצביע על ההצעות הנוכחיות והמחירים בשוק AI. בנוסף, ידיעה של אילו פתרונות AI מציעים מחזור פיתוח מוצרים יציב היא מידע ביקורתי כאשר חותמים עם ספק AI. CAIO חייב גם לפקח על הפריסה של כל פתרון כזה ברחבי הארגון כולו.

שנית, CAIOs צריכים לקבוע את פתרונות ה-AI הרלוונטיים ביותר עבור כל מחלקה. כל מחלקה היא בעלת משימות ויעדים ייחודיים, ולכן תדרוש כלים AI שונים. כך, CAIO צריך לגבש תקשורת פתוחה עם ראשי המחלקות כדי להעריך היטב את האתגרים המטרידים, צרוכי זמן ושגיאות הפוגעים בכל מחלקה, כמו גם את הכלים הפעילים של AI שיכולים לזרום את המשימות האלה.

בנוסף, זהו חובתו של CAIO לוודא שהעובדים מקצועיים בשימוש בכלים אלו של AI. על פי דו”ח אחרון, רק 35% מהעובדים אומרים כי מעסיקיהם מספקים את הכלים הדרושים לאימוץ AI – עוד פחות מקבלים הדרכה (29%) או הכשרה (22%) הנדרשת. לשם כך, CAIOs חייבים לחזק את שיעור האימוץ של AI בין העובדים, כמו גם ההשפעה החברתית של פתרונות אלו – כגון חיסכון בעלויות, זמן-לשוק, הכנסות, וניקוד מעודד.

השיקול השלישי נוגע למודעות לתקנות AI. פתרון של ספק יכול להיות התקן הזהב, להציע מחירים תחרותיים, ולהתאים במופת ליעדי החברה – רק כדי להיעשות בלתי ניתן לפריסה מול תקנות חדשות. תקנות AI נמצאות בילדותן, וטכנולוגיות GenAI יושפעו בוודאות מתקנות מתהוות. לכן, חשוב ש-CAIOs יישארו מעודכנים בתקנות AI ויקחו בחשבון מגמות נוכחיות במהלך בחירת פתרונות AI הנכונים.

אימתי לשחרר

בעוד ש-CAIOs הם מפתחיים עבור חברות המחפשות להתגבר על מכשולים ולזרז את האינטגרציה של AI לתוך זרימות עבודה משרדיות, שירותיהם לא יהיו הכרחיים לנצח. כאשר האינטגרציות הליבה הוקמו – CIOs ו-CISOs צריכים להיות מסוגלים לקחת את ההגה, ובכך לקטוע את הצורך הממשית ב-CAIO.

אבל באיזו נקודה חברה יודעת שהגיעה לנקודה זו? חשוב לחברות, בעודם נותרים גמישים ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, להקים נקודות ציון ואבני דרך מלכתחילה כדי למדוד את ההתקדמות של CAIO החדש שלהם – ולקבוע אם הגיע הזמן להתחיל להוציא אותם.

מדידת ההתקדמות

הקמת נקודות ציון ואבני דרך ברורות מלכתחילה מבטיחה כי תרומותיהם של CAIOs הן ניתנות למדידה ומסונכרנות עם יעדים אסטרטגיים של החברה. למשל, אלו יכולים לכלול השגה של רמה מסוימת של אינטגרציה של AI ברחבי המחלקות, שיפורים מוכחים ביעילות הפעילות, ציות לתקנות AI חדשות, או התקדמות משמעותית בכשירות AI של עובדים. כל אבן דרך צריכה להיות ספציפית וניתנת לכמות, כגון הפחתת עלויות הפעילות באחוז מסוים או השגת שיעור מסוים של אימוץ AI ביחידות עסקיות שונות.

עם אבני דרך אלו, לא רק שחברה יכולה למדוד את ההתקדמות של אינטגרציה של AI, אלא גם לתכנ