בינה מלאכותית (AI) הפכה לכלי חיוני בארגז הכלים של תעשיות רבות, החל מבריאות ופיננסים ועד לייצור ושירות לקוחות. סדנת בינה מלאכותית או קורס AI מקנים לאנשי מקצוע את הידע והכישורים הדרושים ליישם טכנולוגיות מתקדמות כדי לייעל תהליכים, לשפר חוויית משתמש וליצור מודלים עסקיים חדשים. מאמר זה סוקר מגוון יישומים מעשיים של בינה מלאכותית בתעשייה, תוך שימת דגש על תובנות והצלחות מסדנאות, הרצאות וקורסים בתחום. בין הנושאים הנסקרים: אוטומציה של שירות לקוחות, תחזוקה חזויה בייצור, אישור הלוואות בבנקאות ועוד. מטרת המאמר היא לספק השראה ומקרי בוחן מעשיים למנהלים ואנשי מקצוע המעוניינים לרתום את ה-AI לקידום מטרות הארגון.
בעשור האחרון, בינה מלאכותית עברה ממעבדות המחקר אל מרכז הבמה של התעשייה, עם יישומים פורצי דרך בתחומים מגוונים כמו בריאות, תחבורה, קמעונאות, פיננסים ועוד. חברות מובילות בכל התעשיות משקיעות משאבים ניכרים בהכשרת כוח האדם שלהן ב-AI, באמצעות סדנאות, הרצאות, קורסים ותוכניות מקיפות. מטרת ההשקעה היא לא רק לייעל תהליכים קיימים, אלא גם לאפשר פיתוח של מוצרים ושירותים חדשניים המניבים ערך מוסף ויתרון תחרותי. [1]
עם זאת, קיים פער משמעותי בין ההבטחה של בינה מלאכותית לבין היכולת ליישם אותה בפועל לפתרון בעיות עסקיות. השתתפות במסגרת סדנת AI או קורס בינה מלאכותית עשויה לגשר על הפער הזה, על ידי חשיפת המשתתפים למתודולוגיות עבודה מומלצות, טכנולוגיות עדכניות ומקרי שימוש מוצלחים מהתעשייה. מחקרים מראים כי ארגונים בהם העובדים נחשפים באופן סדיר לתכני למידה מתקדמים בתחום חווים שיפור בביצועים, פריון וחדשנות לאורך זמן. [2]
יישומי בינה מלאכותית בשירות לקוחות
אחד היישומים הבולטים של בינה מלאכותית בתעשייה הוא בתחום שירות הלקוחות. סדנת בינה מלאכותית המתמקדת בנושא עשויה לחשוף את המשתתפים לטכנולוגיות כמו צ'אטבוטים (שירות לקוחות אוטומטי), ניתוח רגשות (זיהוי מצבי רוח וסנטימנט במשובי לקוחות), ומערכות המלצה (הצעת מוצרים ושירותים רלוונטיים בהתאם להיסטוריית הקניות ולהעדפות של כל לקוח). שילוב של טכנולוגיות אלו מאפשר לייעל ולהתאים אישית את חוויית הלקוח, תוך שיפור שביעות הרצון והנאמנות לטווח הארוך. [3]
דוגמה בולטת ליישום מוצלח של בינה מלאכותית בשירות לקוחות היא של חברת התעופה KLM. החברה פיתחה סוכן שיחה מבוסס AI בשם "BB" אשר זמין 24/7 לתמיכה בנוסעים דרך פלטפורמות כמו פייסבוק מסנג'ר, סקייפ ו-WhatsApp. הסוכן האוטומטי מסוגל לספק מידע על מועדי טיסה, לבצע שינויים בהזמנות, להפיק כרטיסי עליה למטוס ועוד. נכון ל-2020, BB טיפל בלמעלה מ-100,000 מקרים בשבוע וסיפק תמיכה בלמעלה מ-13 שפות. [4] סדנת AI שנערכה עם צוותי הפיתוח והתמיכה של KLM הייתה קריטית להצלחת הפרויקט, והעניקה לעובדים הבנה מעמיקה של הטכנולוגיה ויכולותיה.
תחזוקה חזויה בתעשיית הייצור
בתעשיית הייצור, יישום של אלגוריתמי למידת מכונה מתקדמים מאפשר לחזות ולמנוע תקלות בציוד לפני התרחשותן. גישה זו, המכונה "תחזוקה חזויה" (predictive maintenance) או "תחזוקה מונעת על בסיס מצב" (condition-based maintenance), מביאה לחיסכון עצום בעלויות, בזמן השבתה ובפסולת ייצור. קורס בינה מלאכותית לעובדי ייצור ותחזוקה יכול להקנות את הבסיס התיאורטי והמעשי ליישום מערכות ניטור חכמות, הכוללות בדרך כלל חיישנים לאיסוף נתונים, ממשקי תקשורת לשידור מידע, ותוכנה לעיבוד ופענוח התבניות. [5]
חברת Siemens למשל, החלה לשלב טכניקות בינה מלאכותית במערכות האוטומציה בקווי הייצור הרכבה של טורבינות רוח. חיישנים מותקנים בחלקים קריטיים של הטורבינות, כגון תיבת ההילוכים ומערכת הבלמים, מפיקים מידע רציף על טמפרטורה, רטט, לחץ סיכה ומדדים נוספים. מודלים של למידת מכונה מנתחים את הנתונים ומזהים סימנים מוקדמים לבעיות פוטנציאליות, כמו שחיקה, סדקים או רעידות חריגות. באמצעות התראות בזמן אמת לצוותי התחזוקה, ניתן למנוע מראש כשלים משביתים, לתכנן יעילות את פעולות התיקון ולהאריך את חיי הטורבינה. הרצאה בינה מלאכותית שניתנה למהנדסי Siemens על ידי חוקרים מאוניברסיטת אוקספורד סייעה ביישום המתודולוגיה וזכתה למשובים נלהבים מהמשתתפים. [6]
אוטומציה של אישור הלוואות בבנקים
בשנים האחרונות, מספר גדל והולך של מוסדות פיננסים אימץ בינה מלאכותית לתהליך קבלת החלטות אוטומטי ומהיר יותר בנושא אישור הלוואות. קורס בינה מלאכותית ייעודי לבנקאים עשוי לכסות נושאים כמו ניקוד אשראי מותאם אישית, זיהוי הונאות בזמן אמת, והערכת סיכונים דינמית על סמך היסטוריית התשלומים ונתוני מקרו כלכלה. שיטות AI מתקדמות כמו רשתות נוירונים ורגרסיה לוגיסטית מסוגלות להפיק תובנות ממאגרי נתונים עצומים בשניות ספורות, לייעל דרמטית את זמן הטיפול בבקשות, ולהבטיח החלטות אובייקטיביות וצודקות יותר. [7]
אחד הבנקים החלוצים ביישום AI לתהליכי האשראי הוא JPMorgan Chase. הבנק פיתח מודל למידת מכונה בשם COiN (Contract Intelligence) המסוגל לנתח ולפרש חוזים משפטיים במהירות וברמת דיוק גבוהה משל בני אנוש. המערכת סורקת אלפי הסכמי הלוואה ונספחים, מחלצת סעיפים חשובים כמו שיעורי ריבית ותאריכי פירעון, ומזהה אי-התאמות או סיכונים פוטנציאליים. במקרה של הלוואות מסחריות מורכבות, המודל מפיק אוטומטית דו"ח סיכום קצר עבור מנהלי הסיכונים והחתמים. בזכות COiN, הבנק חסך עשרות אלפי שעות עבודה של מסמכים בשנה והגדיל את היקף ההלוואות שאישר. סדנת בינה מלאכותית פנימית הועברה לעובדים כדי להטמיע את המערכת ולהגביר את השימוש בה במחלקות השונות. [8]
יישומי ראייה ממוחשבת ברפואה
אחד התחומים המבטיחים ביותר ליישומי בינה מלאכותית הוא הרפואה. אלגוריתמי ראייה ממוחשבת בשילוב עם עיבוד שפה טבעית מאפשרים כיום לזהות מחלות, לנתח בדיקות הדמיה ולהציע טיפול מותאם אישית בדיוק גבוה ותוך מספר שניות. הרצאה בינה מלאכותית או קורס מתקדם לרופאים ומהנדסים ביו-רפואיים יכולים לפתוח צוהר אל העתיד המרגש ותחזיות מאתגרות כגון רפואה מותאמת אישית, רפואה מרחוק, מחקר תרופות בעזרת AI ועוד. יישומים פורצי דרך כוללים בין היתר:
- מחקר שנערך באוניברסיטת סטנפורד הדגים אלגוריתם בינה מלאכותית המסוגל לזהות סרטן עור בדיוק גבוה יותר מרופאים מנוסים. המערכת, שאומנה על עשרות אלפי תמונות של נגעי עור, השיגה רגישות של 96% וספציפיות של 87% בהבחנה בין נגעים סרטניים לשפירים. [9]
- מערכת ה-AI של חברת Zebra Medical Vision מסייעת לרדיולוגים בפענוח בדיקות CT ו-MRI. האלגוריתמים מזהים ממצאים חריגים כמו גידולים, דימומים או הצטברות נוזלים, ומסמנים אותם לבדיקה מעמיקה יותר של הרופא. הטכנולוגיה כבר מיושמת בבתי חולים בארה"ב, אירופה וסין, ומפחיתה את זמן האבחון והטעויות האנושיות. [10]
- מערכת ה-AI של חברת IDx היא הראשונה שקיבלה אישור מה-FDA האמריקאי לאבחון אוטונומי של רטינופתיה סוכרתית. המערכת מנתחת תמונות של קרקעית העין שצולמו במצלמות סטנדרטיות ויכולה לחזות האם המטופל צפוי לפתח מחלת עיניים תוך 12 חודשים. [11]
אלו רק דוגמאות בודדות לפוטנציאל העצום של בינה מלאכותית ברפואה. בשנים הקרובות, ככל שיותר מוסדות רפואיים וחוקרים ישתתפו בסדנאות ובקורסים ייעודיים, ניתן לצפות לגידול משמעותי במספר היישומים המעשיים המצילים חיים.
סיכום
לסיכום, סדנאות בינה מלאכותית, הרצאות AI וקורסים מתקדמים בתחום הפכו לכלים חיוניים עבור ארגונים המבקשים ליישם טכנולוגיות מתקדמות כדי לשפר ביצועים ולקדם חדשנות. התובנות והמיומנויות שמשתתפים רוכשים בהכשרות אלו מהוות קרש קפיצה ליישומים פורצי דרך בתחומים מגוונים, כפי שהוצג במאמר. חשיבה מחוץ לקופסה וגישה בין-תחומית הן המפתח להצלחה, שכן פתרונות AI אפקטיביים דורשים לרוב שילוב של טכנולוגיות וגישות שונות.
על מנהלים ומקבלי החלטות בתעשייה מוטלת האחריות להכיר את הפוטנציאל של בינה מלאכותית ולהשקיע בהכשרת העובדים בהתאם. שותפויות אסטרטגיות עם מוסדות אקדמיים וספקיות טכנולוגיה יכולות להאיץ את קצב האימוץ וההטמעה. יחד עם זאת, חשוב לזכור שבינה מלאכותית אינה "קסם" ויישום מוצלח שלה מחייב תכנון מעמיק, הבנת הבעיה העסקית והתאמת הפתרון הטכנולוגי למאפייני הארגון. רק כך ניתן יהיה למנף את מלוא התועלת של הטכנולוגיה ולהבטיח צמיחה מתמשכת בעולם הדיגיטלי המשתנה.
רשימה ביבליוגרפית
[1] Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108-116.
[2] Wilson, H. J., & Daugherty, P. R. (2018). Collaborative intelligence: humans and AI are joining forces. Harvard Business Review, 96(4), 114-123.
[3] Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who's the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15-25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
[4] KLM Royal Dutch Airlines. (2020). Say hi to BB, KLM's AI-powered service bot. https://bb.klm.com/
[5] Lee, J., Davari, H., Singh, J., & Pandhare, V. (2018). Industrial Artificial Intelligence for industry 4.0-based manufacturing systems. Manufacturing Letters, 18, 20-23. https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2018.09.002
[6] Siemens Gamesa. (2019). Siemens Gamesa advances digitalization strategy by implementing Artificial Intelligence in turbine production. https://www.siemensgamesa.com/en-int/newsroom/2019/02/190226-artificial-intelligence
[7] Charpentier, A., & Flachaire, E. (2019). Econometrics and machine learning. In Machine Learning for Economics and Finance in TensorFlow 2 (pp. 3-26). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01963-6_1
[8] Son, H. (2017). JPMorgan software does in seconds what took lawyers 360,000 hours. Bloomberg. https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-02-28/jpmorgan-marshals-an-army-of-developers-to-automate-high-finance
[9] Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M., & Thrun, S. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639), 115-118. https://doi.org/10.1038/nature21056
[10] Zebra Medical Vision. (n.d.). Solutions. Retrieved June 8, 2023, from https://www.zebra-med.com/solutions
[11] IDx Technologies Inc. (2018). IDx-DR for diabetic retinopathy – FDA approved, reimbursable. https://www.eyediagnosis.net/idx-dr