מדוע בינה מלאכותית (AI Dogfood) כבר אינה אופציונלית עבור מנהיגים עסקיים

בחוגי טכנולוגיה, "מזון לפני הפצה"" הוא קיצור לרעיון פשוט אך תובעני: שימוש במוצר שלכם באותו אופן שבו הלקוחות שלכם משתמשים בו. זה התחיל כדיסציפלינה מעשית בקרב צוותי תוכנה שבודקים כלים לא גמורים באופן פנימי, אך בעידן הבינה המלאכותית הארגונית, ניסויים של מוצרים באמצעות דוג הפוד קיבלו משמעות רבה יותר. ככל שמערכות בינה מלאכותית עוברות מניסויים לליבת הפעילות העסקית, הסתמכות אישית עליהן כבר אינה רק פרקטיקה של מוצר - היא הופכת לחובת מנהיגות.

ניסויי כלבים לפני בינה מלאכותית: תחום מנהיגות מוכח

ל-dogfooding תפקיד מכריע זה מכבר בהצלחתן או כישלונן של פלטפורמות טכנולוגיה מרכזיות, הרבה לפני שהבינה המלאכותית נכנסה לתמונה.

בימיה הראשונים של תוכנות ארגוניות, מיקרוסופט דרשה מחלקים גדולים מהחברה להריץ גרסאות טרום-הפצה של Windows ו-Office באופן פנימי.המחיר היה אמיתי: הפרודוקטיביות הואטה, המערכות התקלקלו ​​והתסכול גבר. אבל החיכוך הזה חשף פגמים שאף סביבת בדיקה לא יכלה לשכפל. וחשוב מכך, הוא אילץ את ההנהלה לחוות ממקור ראשון את ההשלכות של החלטות המוצר. מוצרים ששרדו את השימוש הפנימי נטו להצליח חיצונית. אלה שלא תוקנו - או ננטשו בשקט - לפני שלקוחות ראו אותם בכלל.

אותה דיסציפלינה הופיעה שוב בצורות שונות בקרב מובילי טכנולוגיה אחרים.

ב-IBM, הסתמכות פנימית על תוכנת הביניים שלה, פלטפורמות אנליטיקה וכלי אוטומציה הפכו לחיוניים במהלך המעבר לתוכנה ושירותים ארגוניים. מה שצף היה מציאות לא נוחה: כלים שעברו הערכות רכש לעתים קרובות כשלו תחת מורכבות תפעולית אמיתית. בדיקות פנימיות של מוצרים (dogfood) עיצבו מחדש את סדרי העדיפויות של המוצר סביב אינטגרציה, אמינות ואריכות ימים - גורמים שהתגלו רק באמצעות תלות פנימית מתמשכת.

גרסה בלתי מתפשרת יותר של גישה זו צצה באמזון. צוותים פנימיים נאלצו לצרוך תשתית דרך אותם ממשקי API שהוצעו מאוחר יותר חיצוניתלא היו קיצורי דרך פנימיים. אם שירות היה איטי, שביר או מתועד בצורה גרועה, אמזון הרגישה זאת מיד. תחום זה עשה יותר מאשר רק שיפור התפעול - הוא הניחה את היסודות לפלטפורמת ענן גלובלית שצמחה מתוך צורך חי ולא מתוך עיצוב מופשט.

אפילו גוגל הסתמכה במידה רבה על שימוש פנימי לבדיקות מאמץ של הנתונים ומערכות למידת מכונהבדיקות פנימיות של מערכות (dogfood) חשפו מקרי קצה, כשלים אבסטרקטיים וסיכונים תפעוליים שרק לעתים רחוקות צפו בפריסות חיצוניות. לחצים אלה עיצבו מערכות שהשפיעו על סטנדרטים בתעשייה לא משום שהיו ללא רבב, אלא משום שהן עמדו בעומס פנימי מתמשך בקנה מידה גדול.

למה בינה מלאכותית משנה את העניינים לחלוטין

בינה מלאכותית מעלה את ההימור של שיעור זה באופן דרמטי.

בניגוד לתוכנה מסורתית, מערכות בינה מלאכותית הן הסתברותיות, תלויות הקשר ומעוצבות על ידי הסביבות בהן הן פועלות. ההבדל בין הדגמה משכנעת למערכת הפעלה אמינה מתברר לעתים קרובות רק לאחר שבועות של שימוש אמיתי. השהייה, הזיות, מקרי קצה שביר, כשלים שקטים ותמריצים לא מיושרים אינם מופיעים בסיפורי שקופיות. הם מופיעים בחוויה האישית.

עם זאת, מנהלים רבים מקבלים כיום החלטות בעלות השפעה רבה בנוגע לפריסת בינה מלאכותית בתמיכת לקוחות, כספים, משאבי אנוש, ביקורת משפטית, ניטור אבטחה ותכנון אסטרטגי - מבלי להסתמך באופן אישי על מערכות אלו עצמן. פער זה אינו תיאורטי. הוא מגדיל באופן מהותי את הסיכון הארגוני.

מפרקטיקת מוצר לציווי אסטרטגי

ארגוני הבינה המלאכותית היעילים ביותר משתמשים ב-dogfood לא מתוך אידיאולוגיה, אלא מתוך הכרח.

צוותי הנהלה מנסחים תקשורת פנימית באמצעות טייסי משנה משלהם. הם מסתמכים על בינה מלאכותית כדי לסכם פגישות, לדרג מידע, ליצור ניתוחים ראשונים או לחשוף אנומליות תפעוליות. כאשר מערכות פועלות כשלים, ההנהלה מרגישה את החיכוך באופן מיידי. חשיפה ישירה זו דוחסת לולאות משוב בדרכים שאף ועדת ממשל או תדרוך ספקים לא יכולים לשחזר.

כאן שיווק באמצעות דוגי הפוד מפסיק להיות טקטיקת מוצר והופך לדיסציפלינה אסטרטגית.

בינה מלאכותית מאלצת מנהיגים להתמודד עם מציאות קשה: ערך וסיכון הם כיום בלתי נפרדים. אותן מערכות שמאיצות פרודוקטיביות יכולות גם להגביר טעויות, הטיות ונקודות עיוורות. ניסוי "dogfood" הופך את הפשרות הללו למוחשיות. מנהיגים לומדים היכן בינה מלאכותית באמת חוסכת זמן לעומת היכן היא יוצרת בשקט תקורה של ביקורת. הם מגלים אילו החלטות נהנות מסיוע הסתברותי ואילו דורשות שיקול דעת אנושי ללא התערבות. אמון, בהקשר זה, נרכש באמצעות ניסיון - לא מונח באמצעות מדדים.

בינה מלאכותית אינה תכונה - היא מערכת

ניתוח נתוני שיווק (Dogfood) חושף גם אמת מבנית שרבים מהארגונים מזלזלים בה: בינה מלאכותית אינה פיצ'ר. זוהי מערכת.

מודלים הם רק מרכיב אחד. הנחיות, צינורות אחזור נתונים, רעננות נתונים, מסגרות הערכה, לוגיקת הסלמה, ניטור, יכולת ביקורת ונתיבי עקיפה אנושיים חשובים באותה מידה. תלות אלו הופכת לברורה רק כאשר בינה מלאכותית משולבת בזרימות עבודה אמיתיות ולא מוצגת בניסויים מבוקרים. מנהיגים שמבצעים ניסוי של מערכות בינה מלאכותית פנימיות מפתחים אינטואיציה לגבי עד כמה שבריריות - או עמידות - באמת הן המערכות הללו.

ממשל הופך למציאותי כאשר מנהיגים חשים את הסיכון

יש כאן ממד של ממשל שהדירקטוריונים מתחילים לזהות.

כאשר מנהלים אינם מסתמכים באופן אישי על מערכות בינה מלאכותית, האחריותיות נותרת מופשטת. דיוני סיכונים נשארים תיאורטיים. אבל כאשר מנהיגות משתמשת בבינה מלאכותית באופן ישיר, הממשל הופך לחווייתי. החלטות לגבי בחירת מודל, מעקות בטיחות ודרכי כשל מקובלות מבוססות על המציאות ולא על שפת המדיניות. הפיקוח משתפר לא משום שהכללים משתנים, אלא משום שההבנה מעמיקה.

אמון, אימוץ ואיתות ארגוני

טיפול בבעלי חיים (Dogfood) גם מעצב מחדש את האמון הארגוני.

עובדים חשים במהירות האם ההנהלה אכן משתמשת בכלים המחייבים. כאשר מנהלים מסתמכים באופן גלוי על בינה מלאכותית בתהליכי העבודה שלהם, האימוץ מתפשט באופן אורגני. הטכנולוגיה הופכת לחלק מהמרקם התפעולי של החברה ולא ליוזמה כפויה. כאשר בינה מלאכותית מוצגת כמשהו "לכולם", הספקנות גוברת והטרנספורמציה נעצרת.

אין זה אומר ששימוש פנימי מחליף אימות לקוחות. זה לא אומר. צוותים פנימיים סלחניים ומתוחכמים יותר מבחינה טכנית מרוב הלקוחות. הערך של ניסוי מוצרים טמון במקום אחר: חשיפה מוקדמת לאופני כשל, תובנות מהירות יותר והבנה עמוקה של מה באמת מרגיש "שמיש", "אמין" ו"טוב מספיק".

בעיית התמריצים שחושפת שיווק כלבים

יש גם יתרון פחות דנו בו שחשוב ברמה הניהולית: שיווק באמצעות דוגי פוד מבהיר תמריצים.

יוזמות בינה מלאכותית נכשלות לעיתים קרובות משום שהיתרונות מצטברים לארגון בעוד שחיכוכים וסיכונים נופלים על אנשים פרטיים. מנהיגים שמנסים לבצע ניסוי של מערכות בינה מלאכותית חשים בחוסר ההתאמה הזה באופן מיידי. הם רואים היכן בינה מלאכותית יוצרת עבודת סקירה נוספת, מעבירה אחריות ללא סמכות או שוחקת בעדינות את הבעלות. תובנות אלו לעיתים רחוקות צצות בלוחות מחוונים, אך הן מעצבות החלטות טובות יותר.

מרחק מנהיגותי הוא כעת נטל

ככל שהבינה המלאכותית עוברת מניסויים לתשתיות, העלות של טעות זו עולה. כשלים מוקדמים בתוכנה היו לא נוחים. כשלים בבינה מלאכותית יכולים להיות בעלי פגיעה בתדמית, רגולציה או אסטרטגית. בסביבה כזו, ריחוק מנהיגותי הוא נטל.

החברות שמצליחות בתחום השלב הבא של אימוץ בינה מלאכותית לא יהיו אלו עם המודלים המתקדמים ביותר או התקציבים הגדולים ביותר. הם יונהגו על ידי מנהלים שחווים בינה מלאכותית באותו אופן שבו הארגונים שלהם חווים אותה: לא מושלמים, הסתברותיים, לפעמים מתסכלים - אך עוצמתיים מאוד כאשר הם מתוכננים תוך התחשבות במציאות.

במובן הזה, "dogfooding" כבר לא עוסק באמונה במוצר. מדובר בשמירה על קרקע תוך כדי בניית מערכות שחושבות, מחליטות ופועלות לצידנו יותר ויותר.