שילבתם AI בענן? כך תמדדו את האפקטיביות של המהלך

תמונה: dreamstime

מאת: אבי ביניא 

אין זה חדש שארגונים רבים מאמצים בשנים האחרונות טכנולוגיות של AI בענן כדי לייעל תהליכים, לשפר את קבלת ההחלטות ולצמוח במהירות בשוק תחרותי. אך כיום עולות שאלות חדשות שכבר לא מתרכזות רק בהטמעה עצמה, אלא במדידת ההצלחה שלה. ובמילים אחרות: האם ההשקעה בטכנולוגיות AI באמת מביאה תוצאות?

איך מודדים את האפקטיביות של AI?

גמישות וסקיילביליות הפכו לבסיס של ענן עם AI, וכעת ארגונים צריכים להתמקד בלייצר מזה תוצאות. לדוגמה: האם AI יכולה לשפר את תחזיות המכירות של הארגון ולדייק אותן? האם היא מסוגלת לזהות כשלים פוטנציאליים בייצור ולמנוע עיכובים? או אולי לשפר את נאמנות הלקוחות דרך ניתוח מדויק של הצרכים שלהם? כשמדברים על ערך עסקי, המדידה היא קריטית. בלי מדידה – כל זה נשאר בגדר פוטנציאל לא ממומש.

ולמרות זאת, חברות רבות שמטמיעות AI נוטות להזניח את ההיבט החשוב הזה. הן משקיעות תקציב רב ומטמיעות מערכות מרשימות, אבל לא עוצרות לשאול: האם זה באמת עוזר לנו? מדידת האפקטיביות היא המפתח להבין אם ה-AI עונה על הצרכים העסקיים של הארגון או שהיא עוד טכנולוגיה שצורכת משאבים. הנה כמה נקודות קריטיות שיעזרו במדידה יעילה:

1. מטרות ברורות ומדידות

מדידת האפקטיביות של מערכת AI צריכה להיות מבוססת על מטרות עסקיות מוגדרות וברורות. ניתן להשתמש במטריקות כמו דיוק, זיהוי אנומליות וחישוב שיעור הטעות כדי להעריך את ביצועי המערכת, אך ההצלחה העסקית תימדד גם בשיפור תוצאות אמיתיות כמו חיסכון בעלויות, הגדלת הכנסות או שיפור שביעות רצון לקוחות. כל תהליך מדידה מתחיל בשאלה פשוטה: מה אנחנו רוצים להשיג? המטרות צריכות להיות מדידות, כמו: קיצור זמני תגובה ב-30%, שיפור שביעות רצון לקוחות ב-15% או הקטנת טעויות תחזיות ב-10%.

2. שילוב של מטריקות

אל תסתפקו במטריקות טכניות בלבד כמו דיוק (Precision) או שלמות (Recall), אלא חברו את המדדים לתוצאות העסקיות כדי לבחון מספר פרמטרים.
– דיוק (Precision) – עד כמה המערכת מדויקת בזיהוי המטרות שהוגדרו?
– שלמות (Recall) – כמה מהמקרים הפוטנציאליים המערכת מצליחה לזהות?
– חיסכון בעלויות – האם השימוש במערכת מביא לירידה בהוצאות תפעוליות?
– הגדלת הכנסות – האם ה-AI תורם לשיפור בהמרות או מצליח להגדלת המכירות?

3. השתמשו במדד F1

מדד F1 הוא כלי סטטיסטי נפוץ להערכת הביצועים של מערכות AI, במיוחד כאלה שמתמודדות עם סיווג נתונים. הוא משלב בין שני פרמטרים חשובים: דיוק (Precision), שמודד עד כמה המערכת מדויקת בתוצאות החיוביות שהיא מזהה, ושלמות (Recall) שמודדת עד כמה המערכת מצליחה לזהות את כל הדוגמאות החיוביות האפשריות.

מדד F1 מחושב כממוצע הרמוני של שני הערכים הללו, כך שהוא נותן משקל שווה לשניהם. המשמעות היא שאם המערכת חזקה בדיוק אך חלשה בשלמות (או להפך), מדד F1 ייתן תמונה מאוזנת של הביצועים הכוללים. זהו כלי שימושי במיוחד במקרים שבהם חשוב לאזן בין זיהוי נכון של תוצאות לבין הימנעות משגיאות. אבל תזכרו, האמת נמצאת לא רק במתמטיקה – אלא גם בהשפעה העסקית.

מדידה היא לא אירוע חד פעמי

AI בענן זה מרתון, לא ספרינט. הטכנולוגיה משתנה ומעדכנת וכך גם הצרכים העסקיים של כל עסק, ולכן חשוב לעקוב אחרי המערכת לאורך זמן ולבצע התאמות שוטפות. למשל: במערכות שמנתחות נתוני לקוחות בזמן אמת, צריך לוודא שה-AI מתעדכן עם מגמות שוק משתנות; ובמודלים שמנהלים תחזוקה מונעת, יש לעדכן את האלגוריתם בהתאם לכשלים חדשים שמתגלים.

AI בענן יכול להיות מנוע צמיחה עסק. תתחילו בהגדרת מטרות ברורות, השתמשו במטריקות רלוונטיות ובצעו מעקב מתמיד אחרי התוצאות. אם תתמקדו במדידה נכונה של האפקטיביות תוכלו להשיג יתרון תחרותי אמיתי בשוק.

הכותב הוא VP Delivery בחברת Sela, ספקית גלובלית של שירותי הענן של Microsoft, Google Cloud, AWS עבור סטארטאפים וחברות