בעולם העסקי של היום, הטמעת Generative AI הפכה לצורך אסטרטגי בארגונים מכל התעשיות. מניסיוננו בליווי, הכשרת והקמת צוותי GenAI, אנחנו מזהים ברמה היומית דפוסי פעולה שונים המותאמים לאופי הארגון: חברות טכנולוגיה נוטות להקים צוותים המתמקדים בפיתוח ובהרחבת יכולות המוצר, בעוד ארגונים מסורתיים מתמקדים בבניית מרכזי ידע פנים-ארגוניים (ואולי תופתעו לשמוע – זו דווקא הפרקטיקה הנפוצה יותר בשוק הישראלי, גם בחברות טכנולוגיה, ובצדק). צוותים אלה אחראים על הטמעת פתרונות AI קיימים, הכשרת עובדים, והובלת תהליכי טרנספורמציה דיגיטלית – תוך התאמה מדויקת לצרכי הארגון ויעדיו העסקיים.
הפעם נדבר על הסוג הראשון של צוות בינה מלאכותית, כזה שמיועד לפיתוח מוצר.
אז איך ניגשים להקים צוות טכנולוגי?
כדי להקים צוות יעיל לפיתוח מוצרי בינה מלאכותית (AI), נדרש שילוב ייחודי של כישורים והתמקדות מובהקת במוצר. הקמת צוות בינה מלאכותית מצריכה הבנה לא רק של הטכנולוגיה עצמה, אלא גם של האתגרים העסקיים והדינמיקה הבין-תחומית הדרושים להצלחת המוצר. במאמר זה נצלול למבנה הנכון של צוות AI מצליח ולמרכיבים החיוניים להצלחתו, תוך התייחסות לשיטות עבודה מומלצות להובלת פרויקטים בתחום זה.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
בינה מלאכותית דורשת גישה ייחודית שלא מתמקדת רק בהיבטים הטכנולוגיים אלא גם בהתאמה לשוק. הצלחת פרויקטים של AI תלויה לעיתים קרובות ביכולת הצוות ליצור קשר הדוק עם הלקוח ולהבין את דרישות השוק. צוותים ממוקדי מוצר מתמודדים טוב יותר עם אתגרים אלה, מכיוון שהם עובדים מתוך תפיסה כוללת, שבה המוצר הסופי ומטרותיו העסקיות מהווים מרכז הביצועים.
צוותים ממוקדי מוצר נבדלים מצוותים טכנולוגיים בכך שהם מתרכזים בפתרונות שאינם טכניים בלבד, אלא גם באסטרטגיה רחבה יותר של ערך ללקוח והתאמה לצרכים בשטח. צוותים אלה כוללים מומחים בתחומי ניהול מוצר, מדע נתונים, ומומחים בממשק משתמש. כל אחד מהם תורם להבנת הלקוח ולהתאמה טכנולוגית שתומכת באסטרטגיה העסקית.
במילים אחרות, הצוות צריך להבין לא רק “איך” ליצור אלגוריתם מוצלח, אלא גם “למה” ואיך הוא משרת את צרכי הלקוח בצורה המדויקת ביותר.
אחד המפתחות לצוות AI מוצלח הוא שילוב של אנשי מקצוע ממגוון תחומים, כאשר כל אחד מביא עימו פרספקטיבה שונה. הרכב מאוזן כולל מספר תפקידים חיוניים:
מדעני נתונים: תפקידם לנתח ולייצר תובנות מתוך הנתונים, תוך יצירת מודלים מתמטיים וביצוע חיזויים בהתאם לנתונים הקיימים. הם עובדים עם המידע שנאסף ומבצעים עיבודים ותחזיות שיסייעו למודל ה-AI לפעול בצורה מדויקת.
מהנדסי נתונים: תפקידם להכין את הנתונים לשימוש על ידי מדעני הנתונים. הם בונים מערכות לאיסוף, אחסון ושינוע הנתונים, ומבטיחים שהנתונים יהיו זמינים ונגישים בזמן אמת. מהנדסי נתונים עובדים בצמוד למדעני הנתונים כדי להבטיח שהמערכת פועלת על בסיס מידע אמין ומדויק.
מפתחי AI: מפתחים אלו אחראים על בניית המודלים והאלגוריתמים שמניעים את הפרויקט. הם משתמשים בטכנולוגיות למידה חישובית (ML) כדי ליצור מודלים שלומדים ומגיבים לנתונים, תוך שיפור מתמיד של ביצועיהם.
מהנדסי למידת מכונה (ML Engineers): מהנדסי ML מיישמים את המודלים שנבנו על ידי מדעני הנתונים, תוך הקפדה על הביצועים והתאמה לסביבת הייצור. הם פועלים להטמעת האלגוריתמים ולהתאמתם לסביבת העבודה, תוך התחשבות במגבלות טכניות ודרישות ביצועים.
מנהלי מוצר: תפקידם להבטיח שהמוצר תואם את מטרות החברה ואת צורכי הלקוח. מנהלי המוצר עובדים עם כל חלקי הצוות, מקשרים בין הטכנולוגיה ללקוח ומבטיחים שהפתרון המפותח יענה לצורכי המשתמש. הם מבינים הן את הצרכים העסקיים והן את מגבלות הטכנולוגיה, ופועלים כגורם מתווך שמוודא שכל האלמנטים פועלים בהרמוניה.
יועצים עסקיים: מספקים תמיכה ביישום אסטרטגי של המוצר בשוק ובודקים את הכדאיות הכלכלית של הפרויקט. הם עוזרים למקד את הפיתוח במטרות עם ערך כלכלי גבוה, ומספקים פרספקטיבה רחבה שתורמת לאסטרטגיה ארוכת טווח.
הקמת צוות AI דורשת לא רק בחירת מומחים מדויקים אלא גם תהליך הקמה נכון ומובנה. להלן השלבים החשובים להקמת צוות AI אפקטיבי:
בטרם בניית הצוות, יש להגדיר מטרות ברורות ודרישות עסקיות. חשוב להבין את הבעיה שהמוצר עתיד לפתור, ולשרטט את היעדים המרכזיים. הגדרה מדויקת תעזור לצוות להבין את הקונטקסט ולהתמקד בתוצאה הסופית הרצויה.
יש לבחור מומחים עם ניסיון רלוונטי ויכולת לעבוד בצוותים בין-תחומיים. מעבר לכישורים הטכניים, הכימיה והיכולת לעבוד בהרמוניה הם קריטיים להצלחת הצוות. מומלץ לשקול את ההתאמה האישית לכל תפקיד ולוודא שלכל חבר צוות יש את התשוקה לעבוד על הפרויקט. לעתים הגיוס מתבצע מתוך הארגון ולעתים חיצוני, כתלות באג׳נדה של המנכ״ל וב-DNA של הארגון.
שיטות עבודה גמישות, כמו מתודולוגיית Agile, חשובות במיוחד בצוותי AI. תהליכים גמישים מאפשרים לצוות לבצע שינויים בתגובה לפידבקים מהשוק או מהלקוחות, לשפר את המוצר בזמן אמת, ולבצע אופטימיזציה בכל שלב. מעורבות הלקוח בכל שלב מוודאת שהפיתוח אכן עונה לצורכי המשתמש הסופי.
הצלחה בעולם ה-AI דורשת שיפור מתמיד. חשוב ליישם מדדי ביצוע (KPIs) שמאפשרים לצוות לבדוק את ההתקדמות בצורה שוטפת, להעריך את המודלים והאלגוריתמים ולבצע התאמות במידת הצורך. מדדים אלה עוזרים לצוותים לקבל החלטות מבוססות ולעדכן את המוצר בהתאם.
בעוד צוותי AI ממוקדי מוצר מספקים יתרון תחרותי, הם גם ניצבים בפני אתגרים רבים:
צוותי AI מערבים מומחים מתחומים שונים, וכתוצאה מכך, עלולים להיווצר חיכוכים או חוסר הבנה הדדית. חשוב ליישם שיטות עבודה שמקלות על תקשורת שוטפת בין אנשי טכנולוגיה, ניהול ושיווק.
פיתוח מוצרי AI דורש אפשרות להרחבה ולהתאמה לעומסים שונים. על הצוותים להיערך לשינויים בסביבת השוק ולוודא שהמערכת יכולה להתמודד עם עליות בביקוש או שינויים טכנולוגיים.
פרויקטי AI דורשים עיבוד כמויות נתונים עצומות, מה שמצריך תשתיות חזקות וגישה יעילה למידע. ניהול הנתונים מהווה אתגר מרכזי שעל הצוות להתמודד עמו, החל מרמות האבטחה ועד יעילות העיבוד.
כמו שכבר הזכרנו, הקמת צוות AI ממוקד מוצר היא אתגר המצריך איזון בין מומחים טכנולוגיים, אנשי מוצר ויועצים עם אוריינטציה עסקית, במטרה להגיע למוצר סופי שמתאים לשוק ומספק ערך מוסף. צוותים מצליחים מאופיינים בגישה גמישה ויכולת להסתגל במהירות לשינויים, תוך שימת דגש על שיפור מתמיד ושיתוף פעולה בין-תחומי. עם מבנה נכון ושיטות עבודה מובנות, צוותי AI ממוקדי מוצר יכולים להוביל פרויקטים מורכבים ולספק מוצרים שמהווים יתרון תחרותי בשוק המודרני.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
רוצים לקבל עדכונים על כל מה שחדש ומעניין בעולם ה-AI? הרשמו לניוזלטר שלנו!
תוצאות נוספות...
תוצאות נוספות...
