הרווארד בגלובס. על בינה מלאכותית ופתרון בעיות / צילום: Unsplash, Robert Anasch
חברות עשויות להרוויח מכך שיתייחסו לבינה מלאכותית (AI) כשותפה בעבודת־ידע בתחומים מגוונים ובהם עיצוב מוצר, יעילות תהליכים והנדסת פרומפטים. שותפות שכזו יכולה לסייע לאנשים לשאול שאלות חכמות יותר, שבתורן יהפכו אותם לפותרי בעיות טובים יותר ולחדשנים פורצי דרך.
מומחים הכירו בצורך שמהנדסי תוכנה ישאלו שאלות חכמות כשהם יוצרים כלים אוטומטיים, אך לא נאמר הרבה על הצד השני: הפוטנציאל של הטכנולוגיה להפוך אנשים לסקרנים יותר ופותרי בעיות יצירתיים יותר. ביקשנו לתקן זאת דרך שיח מתמשך עם מנהלים במגוון חברות מונעות־טכנולוגיה. ערכנו גם סקר בקרב כ־200 מנהלי חברות כדי ללמוד איך AI השפיעה על דפוסי שאילת שאלות ועל חדשנות.
גילינו שתי דרכים ברורות שמנהלים נוקטים כדי לחזק את שריר החקירה (שלהם ושל הצוותים). בראשונה, הם נעזרים בטכנולוגיה כדי לשנות את קצב ודפוסי השאלות: AI מגבירה את מהירות השאלות, המגוון שלהן והחידוש שבהן. בשנייה, AI יכולה לעזור לשנות את התנאים והמסגרות בהן אנשים עובדים כך ששאלות שמעוררות שינוי יוכלו לצוץ. בואו נראה כיצד כל אחת מהן יכולה להוביל לרעיונות פורצי דרך.
מהירות, מגוון וחדשנות
שותפות עם AI להגברת מהירות, מגוון וחדשנות השאלות דורשת שחברות יאמנו אלגוריתמים לענות לבד על שאלות בסיסיות (כן/לא) לבד כדי לחשוף דפוסים בנתונים. כשהיסודות מונחים, בני אדם יכולים להתחיל לחקור שאלות יותר תלויות הקשר ומורכבות, שטכנולוגיות AI עדיין לא מסוגלות לענות עליהן לבד.
מהירות: אלגוריתמים יכולים לספק תשובות מיידיות ולאפשר לשאול יותר שאלות ולעיתים יותר קרובות. במחקר גילינו ש־79% מהמשיבים שאלו יותר שאלות. כמובן, יש סיכונים בשימוש ב־AI לצרורות של שאלות. ראשית, אנשים עלולים לשאול עוד ועוד שאלות בלי לחתור לכיוון פעולה, כלומר חשוב להכיר מתי התהליך מפסיק להיות פרודוקטיבי. שנית, יותר שאלות הן לא בהכרח שאלות טובות יותר, כלומר עדיין דרוש שיפוט אנושי בהחלטה איך להתקדם.
מגוון: AI עוזרת לחשוף דפוסים ומתאם בנפחי דאטה גדולים, שבני אדם יכולים בקלות לפספס. הידיעה שהכלי קיים מאפשרת למנהלים לשאול שאלות מרחיקות לכת ולחקור רעיונות חדשים שאולי לפני כן לא היו שוקלים. במחקר, גילינו שמעורבות AI הובילה לשאילת שונות ב־94% מהמקרים.
חידוש: AI גם מאפשרת תובנות עמוקות יותר בכך שהיא מסייעת להגיע לשאלות חדשות "חוצות קטגוריה" שמיישמות הבנה מתחום אחד למרחב לגמרי אחר. המחקר שלנו הראה ש־AI הובילה לשאלות ייחודיות ששינו את הכיוון של הצוות, הארגון או התעשייה ב־75% מהמקרים. שאלות חוצות קטגוריה לא יעלו בכל מפגש עם AI, אך כדאי להיות פתוחים לאפשרויות.
יצירת תנאים לשאלות טובות יותר
AI יכולה להוציא מנהלים ממודוס הפעולה הרגיל ולכפות ויתור על השליטה בשאלה לאן השאלות יובילו אותם. זה טוב. שאלות מהירות, מגוונות וחדשות יותר עוזרות לאנשים להבין מתי הם טועים.
אבל יש גם קוץ בשותפות עם AI: מחקרים רומזים שלעיתים קשה לאנשים לעשות זאת בגלל שיכולות ה־AI והצעדים הלא צפויים שלה עלולים למנוע מהם לתת אמון מלא בטכנולוגיה ולשתף איתה פעולה.
חוסר אמון בטכנולוגיה לא ממש עוזר לחקירה יצירתית. אז נסו לאזן זאת. חישבו איך ניתן לייצר תנאים לפריצות דרך ופתרון בעיות. היכן בתהליכי פתרון הבעיות שלכם יש מקום לסנתז דברים שלא נדמים קשורים? כיצד תוכלו להשתמש בהזדמנויות האלה כדי להוציא אנשים משיווי משקל כך שישאלו שאלות שמרחיקות אל מעבר למה שבאופן שכלתני ידוע להם כנכון? במקביל, כיצד לייצר בארגון ביטחון פסיכולוגי שמאפשר לאנשים לשאול שאלות מרחיקות לכת ולהשתמש ב־AI באופן יעיל יותר?
פיצוי על חולשות ה-AI
ל־AI יש חולשות משמעותיות. זו טכנולוגיה שפונה לאחור, ומאומנת על נתוני העבר - והעתיד אולי בכלל לא יהיה דומה. בנוסף, חוסר דיוק או בעיות אחרות בנתוני האימון מובילים לתוצאות גרועות.
יש ללמוד להתנהל בתוך המגבלות אם הולכים להתייחס ל־AI כשותפה לחשיבה היצירתית. איך? על ידי התמקדות בתחומים בהם המוח האנושי ומכונות משלימים אלה את אלה. AI מגבירה את נפח הנתונים שאנו יכולים לעבד ואת רמת המורכבות שאנו יכולים לנהל, המוחות שלנו עובדים באופן רדוקטיבי; אנחנו מייצרים רעיונות ואז מסבירים אותם לאחרים. למכונות חסרים דמיון ושיפוט מוסרי, ואנו יכולים להיעזר בכישורים הקריטיים האלה בזמן ש־AI עוזרת לנו להגביר את המהירות, המגוון והחידוש שבשאלות שאנו שואלים כדי לפתור בעיות בארגון. שינויים כאלה הם התוצאה של שיתוף פעולה פורה - ואופטימיזציה שלהם יכולה גם לצמצם את איום ה־AI על תעסוקה של בני אדם.
© Harvard Business School Publishing Corp