איך להשתמש בכלי AI בארגון?

שילוב כלי AI בתהליכי פיתוח מוצר או שירות חברתי, ובנושאים של חקיקה, מוניטורינג ועבודת לובי, נראה כמו דבר מתבקש. בחנו איך עושים זאת בארגונים לשינוי חברתי.

קיימות שלוש רמות של שימוש או פיתוח טכנולוגיות בינה מלאכותית בארגונים:

רמה א: שימוש והתנסות במוצר קיים

אם מזהים כלי בינה מלאכותית קיים שיכול ליעל את העבודה, לסייע למשל בניסוח, הצגת תוכן או בעיבוד נתונים, אפשר פשוט להשתמש בו כמו שהוא.

רמה ב: התאמות למוצר קיים

מציאת מוצר קיים שפועל עבור אוכלוסיית יעד דומה ודורש התאמות שיאפשרו שימוש במוצר זה בארגון. אולי קיים כלי שעושה דבר דומה למה שהיינו רוצים לעשות, אך כדי שיוכל לשרת את הארגון או אוכלוסיית היעד הספציפית שלנו, נדרשים בו שינויים. לדוגמה, כלי AI המאתר ומתריע על אלימות מגדרית ברשת, יכול להתריע גם על אמירות גזעניות? אולי אפליקציית ניווט הנגישה לאוכלוסיות בעלי מוגבלות מסוימת יכולה, אם נבצע בה את ההתאמות הנדרשות, להתאים גם לאוכלוסייה אחרת וכו'.

רמה ג: פיתוח מוצר בהתאמה אישית

כאן כבר מדובר על ביצוע תהליך פיתוח משמעותי יותר. איתור בעיה שנרצה לפתור ופיתוח שרות או פתרון טכנולוגי מתאים. דוגמאות לתהליכים מסוג זה ניתן לראות בפיתוח של המרכז לנפגעות תקיפה מינית בחיפה שזכה בהאקתון של פילטק – המרכז עובד על פיתוח בוט שבשאיפה יספק למתנדבות במוקד הטלפוני משוב בזמן אמת על השיחה שמקיימות עם הפונות. דוגמה נוספת היא הבוט שפיתחה ד״ר טליה שוורץ טיירי המספק מענה ברגעי חירום טראומתיים, או מעטפת החוסן שאמורה לסנכרן בין כלל הגורמים המטפלים באוכלוסיות מפונות בעקבות אירוע חירומי.

מספר עקרונות בפיתוח כלי AI לצורך מוצר או שרות בארגון

עקרון 1 – הערך שבפתרון הפשוט – למרות שקיימים פתרונות AI מורכבים ומתוחכמים, לא פעם יש ערך למציאת פתרון פשוט המאפשר יישום מהיר ותחזוקה פשוטה.

עקרון 2: התאמת הכלי שמפתחים לאיכות והיקף הנתונים – עלינו לשים לב שאנחנו מפתחים כלי, שנשען על נתונים זמינים ונגישים לארגון בנקודת הזמן של הפיתוח, ותוך מחשבה על המשך התהליך. אם הארגון נדרש להשקיע תחילה במערכת או בשיטות עבודה לאיסוף נתונים, מומלץ לעשות זאת לפני שמתקדמים עם פיתוח הכלי.

עקרון 3: התאמת הכלי לקהל היעד של הפיתוח – לדוגמה. אם העבודה הארגונית של מרבית העובדים מתנהלת בדסקטופ – מול מסך המחשב, אין טעם לפתח אפליקציה למובייל (סמרטפון). צריך לחשוב תמיד מי המשתמשים ומתי, לשים דגש על חוויית המשתמש, לוודא שהמוצר נגיש, פשוט ונוח לשימוש.

עקרון 4: להתבסס על ניסיון קודם – להשתמש ב"בסט פרקטיס" של תחום העשייה מסויים, ולנסות להבין איך אפשר לתת לפרקטיקות האלו לבוא לידי ביטוי במוצר. למשל, ארגון מעולמות הרווחה שמנסה לייצר עבור לקוחותיו רצף טיפולי, יוכל לנסות להבין כיצד לשמר רצף טיפולי באמצעות המוצר שמפתח, או לכל הפחות לשים לב איך הרצף הטיפולי נתרם ואינו נפגע בזכות המוצר החדש.

לאחר החשיבה על כל אלו – יש להפנות לגורם שיוכל לבצע את פיתוח כלי AI בהתאם לאפיון שהוגדר.

צומת של החלטה: פיתוח פנים או חוץ ארגוני?

בארגונים מסוימים ישנה דמות שאחראית על פיתוח פתרונות טכנולוגיים. באחרים, ובמרבית הארגונים החברתיים, אין גורם שיכול לפתח מתוך הארגון, ויש למצוא כתובת חיצונית שתבצע את הפיתוח. ראוי להדגיש שעצם הדילמה – האם להעסיק גורם פנים ארגוני שיכול לקדם פיתוח טכנולוגי או להשקיע משאבים בגורם חיצוני שיעשה זאת – הופכת רווחת בארגונים בשל התפתחות והנגשת פתרונות הבינה המלאכותית. כך או כך, עליכם לוודא שהגורם המפתח מבין את הסוגייה ואוכלוסיית היעד הרלוונטיים.

פיתוח כלי AI לטובת חקיקה, מוניטורינג ולובי

רבים מארגוני החברה האזרחית מקדמים את מטרותיהם באמצעות קידום מדיניות, תוך עיסוק במניעה, בלימה, קידום חקיקה וכו'. גם בתחום זה, נראה שיש לבינה המלאכותית לא מעט מה להציע.

מספר אפיקים מרכזיים בהם בינה מלאכותית יכולה לתמוך ולקדם עשייה בתחום זה:

קריאה של חומר רב וסיכום נקודות עיקריות

תהליכי קידום מדיניות ברמה הארצית או המקומית דורשים עבודת הכנה מעמיקה ורחבה. האתגר הבולט בתחום הוא הדרישה לקריאה, ומעבר על ריבוי חומרים בזמן קצר. כלי AI יכולים לסייע בבעיה של מחסור בכח אדם שיכול לעבור על החומרים: ניירות עמדה, פסיקות קודמות. אפילו בוט GPT פשוט יחסית שאומן מראש" וניתן להעלות אליו קבצים יכול לספק לא אחת מענה בהקשר זה/

ניתן להעלות את הקבצים הרלוונטיים, לשאול שאלות או לבקש מהכלי לסכם את נקודות המפתח בקובץ. בנוסף ניתן לבקש מרבים מהכלים הקיימים לבצע השוואה בין קבצים כאלו ואחרים. בהקשר זה, חשוב לדעת שקיימים כלי בינה מלאכותית שמכילים היקף מידע עצום – ניתן להשתמש בהם על מנת לבצע מחקר מקדים ולאסוף ידע ממקרים מקבילים וקודמים ממקומות שונים בעולם ולהגיע מבוססי ידע על תהליכים דומים שהתרחשו אל דיונים רלוונטיים וכו'.

לייצר תוכן שימושי בזמן קצר

שימוש אפשרי נוסף קשור בצורך לייצר כמות גדולה של תוכן בזמן קצר. במקרים בהם ישנו רצון לייצר עומס של הערות או שאילתות לטובת עיכוב הצעת חוק, כאשר לח"כים ולארגונים חברתיים העוסקים בתחום לא תמיד יש פניות מספקת בזמן הנדרש. נראה ששימוש בצ'ט כדי לקבל כמות גדולה של שאילתות והערות יכולה להיות יעילה, ויתכן שאפילו ניתן לבקש מכלי הבינה המלאכותית הרלוונטי לסקור חוקים רלוונטיים המופיעים ברשת ולהתבסס עליהם באופן שיוכל לאתגר את ההצעה בה עוסקים.

יצירת תוכן אייכותי

כדי שנצליח לקבל תוכן באיכות גבוהה יותר, חשוב לתת לכלי שבחרנו הוראה מפורטת ביחס למהות הטקסט שנרצה לכתוב. בנוסף, ניתן ואפילו מומלץ להתייעץ במקביל עם מספר כלים (לדוגמה Chat GPT, Gemini, Claude ai) ולבחור בכלי שיציע את הטקסט המדויק ביותר עבורכם. נוכל אפילו לייצר בוט, שיסייע לנו ביצירת תוכן איכותי בתבנית מוגדרת מראש. לדוגמה בוט שיודע לכתוב ניירות עמדה או הצעות חוק.

שימו לב – מובן שכל אלו, כמו כלל התוצרים של כלי בינה מלאכותית, דורשים בקרה על מנת לוודא את איכותם. נסו לראות בכלים אלו שותפים – שותפים יעילים ומבריקים, בעלי יכולות יוצאות דופן, אך גם כאלו שטועים לעיתים, ועלינו לשים לב שאנחנו מזהים את הטעויות ועוזרים להם לתקן אותן.

לסיכום

שימוש מוצלח בבינה מלאכותית דורש היערכות ארגונית. מומלץ להתחיל מאיתור אנשי צוות שיש להם תשוקה לטכנולוגיה ולבנות צוות או תפקיד שיקדם את התחום בארגון או לחילופין את התהליך הממוקד שתרצו להוביל.

כמו כן, מומלץ למנות אחראית לתחום – ממש כמו שבכל ארגון יש אחראי על פיתוח משאבים או מניעת הטרדות מיניות – יש משמעות רבה לקיומה של דמות המרכזת את השימוש ב-AI בארגון.