ירחון 2Know לניהול ידע
ירחון 2Know לניהול ידע
גיליון יוני 2020 - מהדורה מס' 249
גיליון יוני 2020 - מהדורה מס' 249
גיליון:

1. ימי הקורונה לימדו את כולנו עד כמה שמירת מידע ושיתופו באופן סדור קריטיים לעבודה מרחוק. הארגונים מעמיקים ומחזקים את פעילויות ניהול הידע, חלק תחת פעילות ניהול ידע פורמלית, וחלק בלי לדעת שזו המשימה, אך נוגעים במהות. בימים כאלו יש לנו תפקיד כאנשי ניהול ידע, לסייע לכל מי שמסביבנו, אחים, שכנים וחברים, להטמיע שמירה ושיתוף ידע סדורים. כי בסוף היום- חשובה לנו ההצלחה של ניהול ידע, ורק אחר כך, הקישור אלינו והצלחתנו אנחנו.


2. מפגש KMI הקרוב יעסוק ב SELF SERVICE ויתקיים באופן וירטואלי.  לפרטים והרשמה ניתן לפנות לאנשים ומחשבים
03-7330733


3. כנס האיכות יהיה השנה בפורמט מצומצם. הרצאת ניהול ידע תהיה בנושא "שיתוף ידע בעולם דיגיטלי מקוון- איך מתמודדים עם איכות המידע?" פרטים על התאריך והרישום בקרוב.


4. והחודש, מוריה חצתה את רף 600 הציטוטים למחקר שלה בנושא WEB2 והקשר שלו לניהול ידע. בתחום זה, כמו גם בתחום שימור ידע knowledge retention היא החוקרת המצוטטת בעולם. גאים יחד איתה :)

נכתב ע"י מיכל גיל-פרץ

בשנים האחרונות אני מלווה את פעילות ניהול הידע של אגף מרכזי במשרד ממשלתי גדול. בחודש מרץ השנה, עם הגעתו של נגיף הקורונה לארץ, נאלצה הנהלת המשרד להיכנס לשגרת עבודה בחירום, מתוך רציונל ששמירה על השגרה בהתאם למצב החדש שנוצר, תחזק את החוסן ואת יכולת ההתמודדות של כלל הגורמים. שגרת החירום החדשה חייבה התארגנות מהירה, תוך כדי תנועה, והצריכה מעקב יומיומי אחרי התנאים המשתנים, והתאמת ההתנהלות בהתאם להם.


בשגרת העבודה החדשה לה נדרש המשרד נכללו קביעת מדיניות בהתאם למצב, כתיבת הנחיות מפורטות לשטח, פרסום והסברה, וניהול הידע בתחום זה. בנוסף, בהנחיית משרד המשפטים, נדרש המשרד לתעד את כלל הפעילות בעת המשבר, על מרכיביה השונים.


אז איך עושים את זה?


השלב הראשון - זיהוי הצורך בהפצה מהירה של כמות גדולה של מידע לגורמים הפועלים בשטח. האתגר המרכזי במצב משברי הוא התמודדות עם הצפת המידע, לכן היה חשוב לדאוג לריכוז המידע העדכני ביותר בנושאים השונים. בחשיבה משותפת עם הלקוח, הוחלט על הפצת גלויות עדכון באמצעות הווטסאפ. לגלויות אלה אופיינה תבנית אחידה, והמידע שבתוכן התעדכן מדי כמה ימים. פתרון זה ענה על מספר דרישות בסיסיות של ניהול ידע:

  1. הבניית הידע בתבניות, שהופכות את ניהול הידע והשימוש בו לנגיש, מובן וידידותי;
  2. פיתוח ידע חדש, המונגש באמצעות הטלפון הנייד, כך שהמידע נמצא ממש בכף ידו של המשתמש, וחוסך את החיפוש אחר המידע במקורות אחרים;
  3. שיתוף של הידע שנוצר במטה המשרד עם הגורמים בשטח שאמונים על יישומו.

גלויות העדכון אפשרו למשרד להנגיש בצורה מושכת את העין עדכונים שוטפים, שכללו קישורים למסמכים שהתפרסמו במקביל גם בפורטלים המקצועיים של המשרד.


ערוץ נוסף בו נעשה שימוש נרחב הוא פרסום בדיגיטל - אינסטגרם, יוטיוב ופייסבוק משרדיים. כאן נעזרנו בעיקר באמצעים ויזואליים כגון תמונות וסרטונים, בליווי פוסטים קצרים מאוד, והפניות לדפי תוכן שהוכנו במקביל. כך התאמנו את התוכן לערוץ ההפצה, ותרמנו לזרימה מהירה של המידע לקהלי היעד השונים.


בנוסף, פרסום המידע בפורטלים המקצועיים של המשרד קיבל עדיפות גבוהה, והוכנו במהירות דפי תוכן שריכזו את מסמכי המדיניות להתנהלות הגורמים בשטח. התוכן פורסם בהתאם לקהלי היעד של הפורטלים, כך שהמשתמשים על כל גווניהם יכלו לצרוך אותו בצורה עצמאית, וגם לקבל אותו ב-PUSH כל אימת שפורסם עדכון חדש.


השלב השני - תיעוד המידע במערכת ניהול המסמכים של המשרד. גם כאן עמדו בפנינו מספר אתגרים:

  • איפיון סביבת העבודה לצורך תיעוד המידע
  • מינוי אחראי תיעוד ביחידות השונות
  • גיבוש נוהל עבודה המסדיר את שיתוף הידע עם אחראי התיעוד ביחידות, כדי שאלה יוכלו לתעד בצורה מיטבית את המידע
  • ביצוע בקרה על עבודת התיעוד.

משימת התיעוד נמשכת גם בימים אלה, ואנו נוכחים שוב ושוב עד כמה ארגון הידע וניהולו הם קריטיים, לא רק בעיתות משבר. למעשה, המשבר מחדד את חשיבות ארגון וניהול הידע בשוטף, כך שבמצבי משבר העובדים כבר רגילים לתיעוד שיטתי, ועליהם רק ליישם את ההרגלים היומיומיים שלהם.


תובנות ביניים


על אף שהמשבר עדיין לא מאחורינו, אפשר כבר עכשיו לעשות "סיכום ביניים" ולזקק מספר תובנות, שיוכלו לשרת את הארגון גם בעתיד, ולא רק בימי שיגרת חירום:

  • כאשר נדרשים לפרסם מידע באינטרנט, מומלץ להחליט על עובד יחיד שתפקידו לרכז את התקשורים שאושרו לפרסום, כדי למנוע מצב שבו מספר גירסאות של אותו מסמך משוחררות למרחב הווירטואלי.
  • כאשר נדרשים לבצע מעקב אחרי פרסומים בפורטל, מומלץ להכין מראש קובץ מתגלגל, ולהזין אליו כל עדכון מיד עם הפרסום, כך שהעבודה המתבצעת בשוטף אינה גוזלת זמן רב, מחד, ומאידך אפשר בכל רגע נתון לשלוף בקלות את המידע הדרוש.
  • כאשר נדרשים לפרסם מידע בערוצים דיגיטליים (אינסטגרם, יוטיוב ופייסבוק), חייבים להכיר את נהלי הארגון בתחום זה, כדי לאפשר הפצה מהירה ויעילה של המידע.

לסיכום - זכרו, כל משבר מהווה גם הזדמנות - להתפתח, לצמוח, ולמצוא פתרונות מחוץ לקופסה.

 

מקורות מידע:


ניהול ידע עם משמעות - פורסם בבלוג של ד"ר מוריה לוי, 23/03/2020
כיצד ניהול הידע מסייע לארגון בשעת חירום - פורסם בגיליון דצמבר 2012 של ירחון 2Know
תבניות או לא להיות... זו השאלה! - פורסם בגיליון נובמבר 2017 של ירחון 2Know

נכתב ע"י דנה נוימן רותם

כתיבה ידידותית: פשוטה, ברורה , מדויקת - האומנם ?

עוד רבות נדבר על תקופת הקורנה, אין ספק ש"זכינו" לקחת חלק באירוע חריג ומשמעותי שעוד נספר עליו לדורות הבאים ...

דבר אחד ברור שקיבלתי בתקופה הזו = זמן.

זמן בבית, זמן עם הבן זוג, זמן עם הילדים... וזמן לעשות סדר ולארגן את הבית שוב...ושוב... ושוב ...

בין סבבי הסדר והניקיונות המרובים גם הגיע זמנם של המכתבים המתויקים בקלסר או בתיקייה במחשב...

רובם היו סגורים ...

אני שומרת מכתבים ומיילים מספקי שירות שונים שמעולם לא פתחתי...

השאלה הגדולה היא למה?

למה יש מכתבים שמכילים מידע חשוב עבור הלקוח, אך הוא בוחר שלא לקרוא ולהתעמק בהם?

אחת התשובות לכך, בעיני, היא שהם פשוט כתובים באופן לא ידידותי בעיני הקורא.

אז מהי כתיבה ידידותית?

נקודה מרכזית ראשונה עוסקת בשאלת המטרה:

האם המטרה שלנו היא רק "לשגר" את המידע אל הקורא ובעצם להעביר את האחריות אליו, או שהמטרה שלנו היא לכתוב כך שהקורא מבין, בקלות וללא מאמץ, ואפילו מרגיש נוח תוך כדי צריכת המידע.

בעולם עסקי, עלינו "לדבר" בשפת הלקוח.

אנו רוצים שהקורא שלנו יחווה חוויה חיובית בצריכת המידע וכן נניע אותו לפעולה...רווח כפול.

7 טיפים לכתיבה ידידותית בשפה הלקוח:
  1. כתיבה ברורה: מסר מרכזי אחד, ללא פרשנות וללא כפל משמעות.
  2. כתיבה תמציתית: קצר וקולע, כתבו רק מה שצריך, ללא רעשים מיותרים.
  3. שורה תחתונה: השורה התחתונה או המשפט החשוב ביותר בהתחלה אחר כך הפירוט.
  4. כתיבה בגובה העניים – היו אתם הלקוח, בצעו בקרה ובחנו האם מה שכתוב אכן ברור- לכם ולאנשים סביבכם.
    פנו לקורא באופן אישי, השתמשו בשפה יומיומית שאינה דורשת זמן או סבלנות על מנת להבין את המסר, חסכו במילים מפוצצות.
  5. כתיבה שקופה וחיובית- כתבו כל מה שרלוונטי לקורא, כתבו חיובי גם אם המסר שלילי, ובעיקר מה כן ניתן לעשות ולא רק מה לא...
  6. כתיבה עם ערך – מה יוצא לקורא מזה? כתבו מידע שתורם להבנה ומניע לפעולה, והתמקדו במטרת המכתב.
    התחברו למסע הלקוח ולשלבים אותם הוא עובר בתהליך קבלת השירות.
    היו אמפתיים, ותנו ערך בכך שהמידע יגיע ברגע הנכון ויהיה רלוונטי לסיטואציה.
  7. נראות וכתיבה נעימה לעין – צרו חווית קריאה טובה. והקדישו מחשבה בבחירת צבעים, גודל וסוג פונט, ריווח שורות ושימוש בתמונות ובאייקונים.

לסיכום, זכרו- המתכון להצלחה טמון בהנגשה, פישוט התוכן, ובתיווך ללקוח. פשוט לכתוב באופן ידידותי.

 

רוצים להרחיב את הנושא עוד?
נשמח להציע לכם את הסדנה שלנו, במסגרתה נדון בדברים לעומק ונתרגל כיצד ניתן ליישם בפועל.

 

שלכם בידידות
דנה

נכתב ע"י גלעד כהן, עו"ד רמי תמם

כמעט כולנו, כשנשאל שאלה זו, נחשוב מיד על הדירה שלנו, המניות בחברה, הפנסיה, הרכב. ואולי גם על המפעל, המכונות והמלאי. מעטים מאיתנו יחשבו מיד על נכסי המידע של החברה.
מטרת כתבה זו היא להבהיר כי הנכסים החשובים ביותר של כל עסק, ולא רק הייטק, הוא המידע.
מידע יכול להיות דברים רבים. רשימות לקוחות. ספקים. פטנטים. חשיבה. נהלי ייצור.
אבל לא רק.
נכסים הם גם מידע אישי, מידע מביך, מידע שיש בו כדי להעמיד החברה או העומדים בראשה באור לא חיובי.
לכל מפעל, רכב, כספת - יש שמירה מפתח ומערכת אזעקה.
האם לנכסי המידע שלכם יש שמירה דומה? לרב התשובה היא לא.

ניקח לדוגמא את א. ומייסד מנהל חברת תקשורת במרכז הארץ, אשר בימים אלו מצויה בהליכי מיזוג ורכישה עם חברה בין לאומית, גדולה בהרבה. א. מתכונן לקראת האתגרים וההזדמנויות שמיזוג זה צופן בחובו, ובו גם צמצום מטות בישראל, על חשבון התרחבות החברה והפיכתה לבין לאומית.
לצערנו הבוקר של א. תופס כיוון אחר לגמרי. שעה לאחר תחילת היום, מתקשר עיתונאי לא. ושואל האם יש לו מה לומר על הטענות לפיהם החברה פעלה בניגוד עניינים במדינה זרה, כאשר שילמה לחברה המקומית המתחרה שוחד כדי שזו לא תיגש למכרזים באותה מדינה. במקביל, מתקשר ספק הכבלים הגדול במדינה, וטוען כי לא ייתכן שהם דוחים לו את השקים ב 120 יום, ומבחינתו הוא מפסיק לעבוד עם החברה. שעה לאחר מכן, מתקשר מנכ״ל החברה הבין לאומית ושואל האם יכול להיות שהחברה הסתירה במהלך הליך בדיקת הנאותות (Due Diligence) את העובדה שחמש ההצעות האחרונות שהחברה הציעה במכרזים נדחו על רקע ממשל תאגידי לא ראוי?
מקרה זה, שהוא פרפראזה על מקרה אמיתי, מקורו בעובד שחבר לפצחן ״האקר״ ברמה נמוכה יחסית, שעשו שימוש בכלים פשוטים, כגון הנדסה חברתית, וחדירה לדואל ארגוני במטרה לסכל את הליך המיזוג שיכל לפגוע במעמדו של העובד.
בשרתי החברה נשתלו מסמכים מקוריים אשר באמצעות עריכה פשוטה של שמות יעדי תשלום הציגו תמונה כוזבת של העברות כספים למקבלי החלטות. מסמכים אלו נשלחו לעיתונאים מתוך המייל הארגוני של אחד ממנהלי החברה, ואליו צורפה הרצאת עובדות כוזבת שהתאימה למסמכים אלו. דרך אותו דואל ארגוני, רק הפעם של החשב, נשלחו הודעות לכל הספקים לפיהם בשל מצוקה תזרימית החברה דוחה תשלומים לכולם. כך גם הצעות המכרז הכוזבות ששתלו צמד הנוכלים בשרת החברה, ושלחו אותם לחברה הרוכשת, בתוך קבצי מסמכים אמיתיים.
את כל אלו היה ניתן למנוע במיפוי הנכסים – מסמכים אסטרטגיים, רשימת לקוחות, רשימת ספקים, מידע מוצפן ועוד.
במקרה זה הטיפול בחברה היה מהיר. אובטחה זירת הנכסים הנותרים של החברה, נכסי החברה והרגישויות מופו, במקביל נערך תהליך איסוף הראיות הרלוונטיות - נערכה בדיקה פורנזית מעמיקה של המחשבים ותכתובות הדואל ונשללו כיוונים של חדירה מבחוץ. כל החומרים נאספו כחלק מהליך משפטי של גידור הסיכונים המשפטי ובחינת הפעולות להמשך - לרבות תביעות למול אותם פצחנים ולרבות תלונות במשטרה, ובכך הבדיקה כולה חסתה תחת חסיון. במקביל, במישור התודעתי אנשי החברה צויידו במסרים נכונים, וכל הממשקים דרכם נעשו ההתכתבויות הפיקטיביות תוקנו.
לא כל חברה הייתה נוקטת בשיטה זו. בעולם העסקי בישראל הודאה בפגיעה נחשבת לחולשה, וככזו ראויה להיות נסתרת ומטופלת ״בתוך הבית״. מעבר לעובדה שלחברות אין את הכלים המשפטיים והטכנולוגיים לטפל במשבר סייבר, ומעבר לעובדה שעצם הטיפול תחת חסיון מהווה כלי המונע חשיפה, הרי בסופו של דבר הזמן חולף, ״שעת הזהב״ בה ניתן להגיב חלפה, והחברה מוצאת עצמה ללא פתרון ועם נזק כבד.

 

כך אנו נתקלים לא אחת בפניות מאוחרות במקרים של כופר, בהם מייל פשוט שנשלח לחברה מכיל נוזקה הנועלת את הקבצים שעל גבי המחשב לאחר יום או יומיים, במקרה כזה כל המידע על גבי הרשת של החברה עובר תהליך של הצפנה כאשר המפתח של ההצפנה נמצא אצל התוקף.
החברות נוטות לנסות לפתור הבעיה בעצמן, לנהל משא ומתן עם התוקף, ולעתים לשחזר הנתונים בעצמם, או על ידי חברות תמיכת המחשבים שנותנות להם שירות. בכל המקרים הללו התקיפה רק מתעצמת, ולרב אובד מידע כלכלי ותאגידי רב, והנזק הכלכלי עצום.

 

כיום בימים של משבר הקורונה ועבודה רבה מרחוק, חוות חברות רבות את נחת זרועם של פצחנים שונים התוקפים באמצעות זיוף מיילים, בעגה המקצועית Man in the EMAIL כלומר הפצחנים ממתינים בתוך רשת הדוא"ל הארגוני, אחרי שחדרו אליה. אנשי החברה המותקפת יוצרים קשר עם גורם לגיטימי שהם מכירים, אבל בדרך מישהו מיירט את המייל שלהם, משנה את המלל ומחזיר לשולח מבלי שהוא יבחין בטעות או בתוכן שהוא לא לגיטימי מהצד המקבל. וכך הגורם שמזייף את המייל מבצע את הפעולה לשני צדדים.
במקרים כאלו נגנבים מאות אלפים ולפעמים מיליוני דולרים לכיס צדדי שמשטה בשני הצדדים.
רק לאחר שהועבר כסף מחשבון אחד למשנהו ומקבל הכסף לא מקבל אותו בפועל מתחילים לשאול שאלות. לרוב שני הצדדים לא מבינים מה קרה ומקרה כזה יכול להרוס יחסים עסקיים, אך ברגע שנוצר קשר בין שניהם והם מעבירים העתקים של תכתובות אחד לשני הם מבינים שנפלו קורבן והכסף כבר נעלם.

 

נוכחנו לדעת ממקרים כאלו שטופלו על ידינו לאחרונה, כי מהירות הפניה לסיוע, הכתיבה את הצלחת מניעת העברת הכסף. היו מקרים בהם יירטנו העברות, ובשת״פ עם משטרות שונות, ורשת עורכי דין גלובאלית שאנו חלק ממנה, הצלחנו ליירט את הסכום כולו. במקרים אחרים, חלק מהסכום כבר נמשך עוד טרם התערבותנו, ורק חלקו יורט ונתפס.

 

הממשק המשפטי טכנולוגי בטיפול במקרים אלו מהווה שובר שוויון אל מול המלחמה בתופעות אלו.

 

עצתנו לכם - כשיש ספק, אין ספק - התייעצו.

 

גלעד כהן הינו יועץ טכנולוגי-אסטרטגי.
עו״ד רמי תמם RTCO Law - - עוסק בניהול משברי סייבר, הלבנת הון וצווארון לבן.

שם האירוע: פורום KMI בנושא SELF SERVICE

מיקום האירוע: וירטואלי

תאריך: תאריך מדויק יפורסם בקרוב
לפרטים נוספים: אנשים ומחשבים 03-7330733

הספר, Artificial Intelligence הוא הוא קובץ מאמרים בתחום, כחלק מסדרת Harvard Business Review. הספר פורסם בשנת 2019. להלן עיקרי הדברים, באופן מקובץ.

מפת הספר:

אין ספק ש HARVARD מצליחים כאן להנגיש ידע חשוב ומתקדם בדרך קריאה ונהירה.
מדובר בתחום משמעותי מעין כמוהו, ונדמה שכל מנהל, כמו כל עובד ידע, צריכים להתחיל ללמוד ולהיערך ליישום. ארגונים שיחכו יותר מידי- יתכן וישלמו על כך מחיר גדול ביכולת התחרותיות בהמשך.

בהחלט ספר ששווה קריאה.

מהי בינה מלאכותית

בינה מלאכותית מוגדרת כחוכמה המומחשת על ידי מכונות (ההגדרה מוויקיפדיה- בספר מתחילים אחרי...).
ללא ספק, בינה מלאכותית הטכנולוגיה הכללית החשובה ביותר של עידן זה.
בעולם- כל אחד חווה אותה אחרת, וכולם צודקים (חלקית) בו זמנית:

  • מנהלים חווים AI כטכנולוגיה פורצת דרך, מנה סדרי חיים (disruptive)
  • עובדים חוששים מ AI– כי יהרוס להם את אפשרות העבודה
  • יועצים מציעים AI- כתרופה לכל מזור
  • והמדיה מציגה AI- כ HYPE ומושא הערצה בו זמנית.

המונח שהובע כבר בשנת 1956 החליף צורות ופתרונות דרך השנים, אולם בשנים האחרונות, ההתקדמות שלו מואצות, בעקבות שינוי גישה והסתמכות על אלגוריתמים של רשתות נוירוניות. גישה זו קרויה "למידת מכונה" ולעיתים "למידה עמוקה".
גישה זו הביאה, בין השאר, שמשנת 2015, יכולת זיהוי פרצופים על ידי מכונה טוב משל אדם !!!

 

חשוב להבין שהגישה הרווחת כיום לבינה מלאכותית שונה ממה שהורגלנו אליה שנים; המכונה אינה מחקה את מנגנון ההסקה של האדם ואינה מחקה את תהליכי החשיבה שלו.
להיפך! הלמידה מבוססת תבניות; המכונות מסתכלות על מאגרי מידע ענקיים הכוללים תוצאות ומתוך הדוגמאות לומדות מה טוב ומה אל מול היעד שהוגדר (למשל- האם זה חתול?).
למידה זו מבוססת על שלושה מרכיבים: אלגוריתמיקה, סטטיסטיקה ומאגרי נתונים.
למעשה המכונה לומדת דברים שידועים לנו, אך מסוגלת גם ללמוד על דברים שלא ידענו שאנחנו לא יודעים, ובכך פותחת צוהר להיבטים שמעולם לא יכולנו לתת עליהם את הדעת.

 

וכיום, לא כל ארגון צריך לפתח הכל בעצמו. ניתן לשכור שימוש באלגוריתמיקה של Google, Amazon, Apple או אחרים, ו"רק" לבצע בתוך הארגון את ההתאמות לבעיה העסקית הנתונה.

 

אך עם כל ההתלהבות, חשוב לציין שהיישומיות של בינה מלאכותית עדיין צרה מאד, ואינה מכסה את מרבית תחומי חיינו. וכאן יש מקום רב לאנשים- אך על כך בפרק נפרד בהמשך הסיכום.

 

חזרה

 

שימושיים מרכזיים

התחומים המרכזיים בהם בינה מלאכותית התקדמה בשנים האחרונות הינם:

  • הבנה:
    זיהוי תמונות, ניתוח שפה טבעית והבנתה, זיהוי תחושות של אנשים ועוד.
  • קוגניציה (קבלת החלטות):
    פתרון בעיות עסקיות החל ממשחק ה GO דרך חישוב דרך תפעול חדרי שרתים לקירור אופטימלי של השרתים בדרך החוסכת חשמל ועוד.

שימושים שאנחנו רואים כיום בשוק, מבוססים על יכולות אלו. מכוניות בנהיגה עצמית מתבססות על יכולת הזיהוי וההבנה של המתרחש במרחב, וקבלת החלטות מיטבית ביחס לקצב הנסיעה, פניות, עצירות ועוד.

דוגמאות של שימושים שכבר נמצאים בשטח:

  1. זיהוי דיבור של אדם (למשל במוקדי שירות, או בעוזרים האישיים בטלפון)
  2. BOTS שמבצעים מסחר בבורסה
  3. תיוג תמונות
  4. פיתוח תרופות
  5. אישור בקשות כספיות (הלוואות, אשראי ועוד)
  6. זיהוי FRAUD (בעיקר בתחומים פיננסיים ובטחוניים)
  7. כוון רמזורים לשיפור זרימת התנועה
  8. זיהוי פנים ואנשים בתמונות
  9. הרכבה של מכלולים (דוגמת מכוניות)
  10. הצעת עקרונות עיצוב מוצר במבוסס על חומרים, מחיר רצוי וביצועים
  11. ניתוח פרויקט תוכנה לאמידת עלות פיתוחו
  12. שמירה על ביטחון הציבור- זיהוי תנועות קהל דרך מצלמות
  13. סינון מועמדים למשרות
  14. שירות לקוחות- מענה לפניות; הפניית פניות קשה ליישום, או הכוללות רגשי יתר לאנשים
  15. ניטור פעילות בקזינו
  16. המלצות לביצוע עבודת תחזוקה במכונות בהתאם לביצועיהן ודרך פעולתן
  17. זיהוי סיכונים רפואיים המתבססות על מצב הפציינט
  18. בינה "לבישה" הממליצה בספינת שעשועים על פעילויות מותאמות לכל אורח
  19. בינה "לבישה" המנטרת פעילות חולים כרוניים (פרקינסון ועוד)
  20. המלצות לרכישת בגדים ופריטי אופנה אחרים
  21. משקפי ראיה לאוטיסטים המתווכים להם את רגשות הסביבה
  22. תמיכה בנפגעי טראומה מתמשכת בהתתודדות.

חזרה

 

איך מיישמים?

התנעה:

  • מתי להיכנס לעולם הבינה העסקית כארגון? לדברי מחבר אחד המאמרים- אתמול. כי הטכנולוגיות מספיק בשלות כדי שיהיה אפשר כבר ליהנות מהן; כי ייקח זמן עד שיהיה אפשר ליהנות מפרי פרויקט כזה בארגון; ולוקח זמן עד שהארגון יתעשת ויתאים את המבנה הארגוני ותהליכי העבודה כדי למנף את פרי תוצאות המכונה.
    כי, בזמן שאתה לא נכנס- יתכן מאד והמתחרים שלך כבר כן שם.
  • לפני שמתחילים, כדאי שאנשים ידעו מהי בינה מלאכותית, איך היא עובדת בגדול (לא צריך להיכנס לפרטים מתמטיים עמוקים), איפה יש הוכחות להצלחות, ולאן לא כדאי להתקרב (למשל באזורים בהן יש בעיות אתיות מורכבות).
  • מינוי מוביל וצוות מלווה- בהתחלה צוות לבדיקה ובחירה (צוות עסקי וליווי של אנשים המבינים בנתונים) ובהמשך צוות למימוש (אלגוריתמיקה ומחשוב, מדעי הנתונים, הנדסת ידע). מומלץ לשלב יועצים/שותפים חיצוניים שבעלי ניסיון.

תכנון:

  • בחירת פיילוט: מומלץ להתחיל ב 1-2 פרויקטים קטנים, העונים על התנאים הבאים:
    o מאפשרים יצירת ניצחונות מהירים
    o בעיה לא מורכבת מידי ולא פשוטה מידי
    o קשורה בתוכן הליבתי של הארגון
    o יוצרים ערך
    מקום טוב להתחיל: חיפוש בעיות מיכון (אוטומציה) המבוצעות כיום ע"י אנשים.
  • וידוא התאמה:
    o אם יש אלגוריתם פשוט שנותן חלופה טובה, יש להעדיף אותו ולא לקפוץ למים העמוקים של בינה מלאכותית לטובת נושא זה, רק כי אפשר.
    o לאחר שהוגדרה בעיה עסקית, נכון לנתח בליווי צוות "מדעי הנתונים" שילמד את הבעיה העסקית, ילמד יחד אתכם את הנתונים ומשמעותם. נדרשת הבנה מקדימה של הנתונים כדי להתחיל בפרויקט בינה מלאכותית ולקוות להצליח.
  • רתימה ארגונית של המנהלים:
    o יש לוודא שהמנהלים מסכימים שאם הפרויקט יצליח, ייווצר ערך לארגון.

אימון (לימוד המכונה את הדוגמאות):

  • תהליך הלמידה של המכונה הוא כמו האות S. בהתחלה איטי, בהמשך קופץ וחוזר ונרגע.
  • צריך לקחת בחשבון שיהיו כישלונות. זה חלק מתהליך הפיתוח של הפתרון וחלק מתהליך הלמידה של המכונה. זה גם חלק מהתפעול השוטף בהמשך... צריך עין אנושית בחומת מלווה.
  • בחינת הצלחת המכונה לעולם צריכה להיות אל מול יעד עסקי של הלקוח.
    לא נכון לשאול- האם האלגוריתם פועל כמו שרצינו? אלא האם העסק מצליח לייעל/ תפעול או לשפר שירות ללקוח בזכות הפרויקט?

תפעול:

 

  • נתונים: לשלב התפעול נדרשים נתונים שוטפים חדשים, שונים מאלו ששימשו את שלב האימון. הם משמשים גם לטובת קבלת ההחלטות עצמה, וגם כדי לשפר את מנגנון הלמידה, תוך כדי התנועה, היות והמרחב כולו משתנה באופן תמידי.
  • בקרה: פרק נפרד המתואר להלן.

תקשור:

  • תקשור הצלחות, גם בסיום הפיילוט, אך גם תוך כדי, כאשר מגיעים לאבני דרך משמעותיות.

 

הערה: בסוף היום, להוציא שלב האימון שהינו ספציפי לטכנולוגי, שלבי הפרויקט דומים לשלבי פרויקט ראשון בניהול ידע, או בכל נושא אחר (מ.ל.).

 

חזרה

 

בקרה

המכונות, כאמור, אינן מושלמות. שלושה סיכונים הקשורים בעבודתם כוללות:

  1. המכונות יכולות לייצר הטיות המבוססות על התכנים שמהם למדו מלכתחילה איך לקבל החלטות. הטיות אלו יכולות לייצג החלטות גזעניות, מגדריות או אתיות אחרות.
  2. המכונות עובדות על סטטיסטיקות, ולא תמיד יודעות לטפל במקרי קצה. בנושאים בהם יש חשיבות לשלמות, למשל במתקני גרעין או בהחלטות בטיחות, יש כאן מו הסיכון.
  3. כאשר המכונות טועות (וכפי הנראה- באיזשהו שלב הן תטעינה), קשה מאד לבקר ולנטר את הטעויות כדי לתקנן.

יש לצאת מהנחה שהמכונות תעבודה באיזשהו שלב (באיון או בתפעול), באופן לא נכון, ועל כן יש לבצע בקרה שוטפת:

  • בקרה של מידע הקלט, והגבלתו למידע מתוקף
  • בדיקה של הטיות אופייניות באלגוריתם של מגדר, גזע, גיל והטיות נוספות תלויות תוכן
  • חיפוש יזום של אפשרויות כישלון ומתן מענה/ מעקף
  • היערכות למענה פחות "חכם" כגיבוי, במידה והמערכת כושלת
  • אסטרטגיית תקשור מוכנה למקרה של כישלון בשלב התפעול (המתחילה בהתנצלות...)

חזרה

 

מקומנו כאנשים

לאורך הספר כולו מודגש מקומם של האנשים בתהליך.
ולא מדובר רק על אלגוריתמיקאים, אנשי מדעי הנתונים ועובדי תוכנה.

 

נדרשים אנשים:

  1. בתהליכים בהם בינה מלאכותית לא יכולה לתת מענה:
    o משימות מורכבות (הכוללות תהליכים מסוגים שונים, לדוגמה- שיווק)
    o משימות הכוללות יצירתיות (לדוגמה- סיעור מוחות, פגישת מכירות, אפיון מערכת)
    o משימות הכוללות קבלת החלטות מבוססת רגשות (לדגמה- איך לנהוג בעת סיכון של לקוח נוטש)
    o ועוד.
  2. בתהליכים בהם בינה מלאכותית נותנת מענה חלקי- עבודה משולבת אדם ומכונה:
    o תהליכים הכוללים מספר משימות, חלקן ממוכנות, וחלקן עדינות ומשתנות (לדוגמה- הרכבת מכוניות יוקרה)
    o תהליכים הכוללים מענה רוטיני ע"י מכונה, וטיפול בחריגים ע"י אדם (לדוגמה- בשירות לקוחות)
  3. בתהליכים בהם יש בינה מלאכותית:
    o להגדרת הבעיה העסקית והפתרון
    o להחלטה על הנתונים
    o להגדרת דרכי טוב נתונים ובדיקת איכותם
    o להדרכה ראשונית של הבינה- מהו יעד רצוי
    o לאימון הבינה
    o להסבר תוצרי הבינה (קריטי בחלק מהתחומים דוגמת משפט ורפואה, והבינה לא יודעת להסביר את עצמה, שכן היא מזה תבניות ולא מבצעת הסקות)
    o לבקרה על הפעילות הממוכנת
    o לטיפול בעת כישלון.

המלצות לארגונים לשילוב מיטבי בין האנשים והמכונות:

  1. הגדרה מחודשת (מבוססת חלום וחזון) של התהליכים הארגוניים
  2. שילוב מרבי של עובדים בתהליך, תוך התנסות מרובה מה יעבוד
  3. גיבוש אסטרטגיית בינה מלאכותית
  4. הגדרת אחריות לאיסוף נתונים
  5. עיצוב מחודש של העבודה משולבת הבינה המלאכותית ומיומנויות העובדים.

חזרה

 

העתיד

שוק העבודה העתידי
אין הסכמה חד משמעית לגבי איך ייראה שוק העבודה העתידי.
מובאות 5 אסכולות אפשריות:

  1. מכונה ואדם יילחמו ביניהם בשליטה על שוק העבודה. המכונות תנצחנה.
  2. מכונות חכמות תיקחנה על עצמן יותר ויותר, והתוצאה תהיה רווחה כלכלית, ומיעוט צורך בעבודת אנשים בכלל.
  3. מכונות תשתפרנה ותשפרנה תפוקת עבודה. המצב הכלכלי הכולל ישתפר, אך החלוקה לא תהיה שוויונית. אנשים יפנו את זמנם ומרצם ליותר חינוך, ולהשקעה בטכנולוגיות.
  4. למרות היכולות המרובות של המכונות, הפריון ישתפר אך במעט.
  5. הפריון ישתפר אך רק במגזרים מסוימים, ועבור חברות שמתפקדות טוב מלכתחילה. ייווצרו סוגי מקצוע חדשים, אך תיווצר בעיה לכל אנשי הכפיים שעבודתם תמוכן והם לא יוכלו להשתלב במקצועות החדשים. יש לבצע מחקר וחשיבה כיצד להתמודד עם עולם שכזה.

המלצות למנהלים להיערכות לשוק העבודה העתידי:

  • שימוש ומיצוי טכנולוגיות להקטנת העבודה הרוטינית וחיסכון בעלויות; הגדרה מחודשת של מודל התפעול בארגון
  • ניצול ההזדמנות והגדרה מחודשת של תפקידים (מה תעשה מכונה, מה ישולב, ומה רק בני אדם); התאמה של המבנה הארגוני לשינויים אלו
  • הפיכת העובדים לשותפים בתכנון הארגון החכם.

חזרה

 

לאן מתקדמת הבינה המלאכותית

עד כמה שאנחנו מתלהבים מיכולות הבינה המלאכותית שכבר רואים, במעבדות כבר שקדים על הדור הבא של פתרונות שיכלול:

  1. רגשות: זיהוי, עיבוד וחיקוי הבעות אנוש.
  2. דיוק: המשך שיפור הדיוק בחיזוי רצונות והעדפות אנשים, מה שיביא למודלים עסקיים חדשים במכירה (למשל- משלוח פריטים שחושבים שתרצה אליך הביתה, ומה שאתה לא רוצה- אוספים חזרה)
  3. נתונים: פיתוח בינה מלאכותית היכולה להסתייע בפחות נתונים כדי להגיע לאותן תוצאות, או תוצאות קרובות. יוזיל עלויות ויאפשר להחיל בינה מלאכותית על בעיות עסקיות ותחומים נוספים.
  4. הבנה קונספטואלית: שיפור יכולות הבנת הבינה, מה שיקל על שלב הלימוד את הבינה.
  5. שונות: התמודדות עם מקרי קצה וחריגים.
  6. הגיון צרוף (common sense): יכולת הפעלת היגיון כוללת לגבי אובייקטים, מקומות וסוכנים (אנשים ושחקנים אחרים).
  7. הערכה טובה יותר: יאפשר יכולת קבלת החלטות טובה יותר בתנאים של חוסר ודאות.

אין ספק שהמציאות מפתיעה כל פעם מחדש. ובהחלט מעורר הערצה ! (מ.ל.)

חזרה

 

נספח: רשימת המאמרים והכותבים
המגזין נכתב ע"י חברת Rom Knowledgeware
Fax 077-5020772 * Tel 077-5020771/3 * רח' בר כוכבא 23, בני ברק מיקוד 67135