מָבוֹא

חברות רבות נפלו למה שאנו מכנים "מלכודת החיזוי": השקעה רבה בטכנולוגיות בינה מלאכותית ניבויית מבלי להבין שיכולות אלו מייצגות רק חלק מהערך שבינה מלאכותית יכולה להציע לקבלת החלטות עסקיות.

‍

כפי שצוין במאמר שפורסם לאחרונה ב-Communications of the ACM, "יכולת החיזוי של בינה מלאכותית אינה בהכרח מתורגמת לחשיבה וקבלת החלטות במצבים חדשים" [1]. מאמר זה בוחן את האתגרים, המגבלות והפתרונות האפשריים כדי להימנע ממלכודת זו.

‍

‍

מהי מלכודת החיזוי?

מלכודת החיזוי מתרחשת כאשר ארגונים:

1. הם מבלבלים בין חיזוי למטרה הסופית : חברות רבות מחזיקות במודלים מתוחכמים של בינה מלאכותית המייצרים תחזיות שנותרות ללא שימוש משום שלא בנו את התשתית הארגונית שתאפשר להמיר את התובנות הללו לפעולות קונקרטיות [2].
2. הם נכשלים בגישור על הפער בין "מה שעלול לקרות" לבין "מה שעלינו לעשות" : כפי שמודגש במאמר "מעבר לחיזוי", יישומי הבינה המלאכותית היעילים ביותר אינם רק מנבאים תוצאות, אלא מסייעים בתכנון החלטות, הערכת אפשרויות ומדמים את ההשלכות הפוטנציאליות של בחירות שונות [2].
3. הם משתמשים במודלים ניבוייים לקבלת החלטות : כפי שציין ג'ורג' סטת'קופולוס ב-Ad Age, "אני רואה לעתים קרובות משווקים שמנסים להשתמש במודלים ניבוייים כדי לקבל החלטות. זו לא בדיוק טעות, אבל זו דרך ישנה ומסורבלת יותר לעשות עסקים" [3].

‍

המגבלות הבסיסיות של בינה מלאכותית ניבויית

לבינה מלאכותית חזויה יש מספר מגבלות אינהרנטיות שיכולות לפגוע בערכה בקבלת ההחלטות שלה:

1. תלות בנתונים היסטוריים : "המגבלה העיקרית של חיזוי באמצעות בינה מלאכותית נובעת מהעובדה שחומר הגלם בו משתמשת בינה מלאכותית כדי לבצע תחזיות הוא נתוני עבר. לכן, בינה מלאכותית בהכרח תמיד מכוונת לעבר" [1]. זה הופך אותה לפחות אמינה בתרחישים חסרי תקדים או מתפתחים במהירות.
2. סוגיות סיבתיות : מערכות בינה מלאכותית רבות מזהות קורלציות אך לא קשרים סיבתיים. זה מה שמומחים מסוימים מכנים "מלכודת הסיבתיות" - מערכות למידת מכונה משיגות תובנות "ממיליוני קורלציות זעירות" אך לעתים קרובות אינן יכולות לומר לנו אילו מאפיינים ספציפיים מניעים תוצאה מסוימת [4].
3. אתגרי פרשנות : מודלים מורכבים של למידת מכונה משמשים לעתים קרובות כ"קופסאות שחורות", מה שמקשה על הבנת האופן שבו הם מגיעים לתחזיות מסוימות. כפי שמציין Qymatix, "החיסרון הוא שאי אפשר לקשר במהירות אילו תכונות מספרות לך הכי הרבה על לקוח ספציפי" [4].
4. הטיה לאישור והתאמה : מחקרים הראו כי בינה מלאכותית יכולה לסבול מהטיות בקבלת החלטות, כולל הנטייה "לחזק את מסגור השאלה של המשתמש במקום לאתגר את הנחות היסוד שלו" [5]. "הטיה להתאמה" זו יכולה להוביל לתשובות שנראות סבירות אך למעשה מבוססות על קשרים בעלי תמיכה חלשה.

‍

מעבר לחיזוי: לקראת שיפור קבלת החלטות אמיתית

כדי להתגבר על מלכודת החיזוי, חברות צריכות:

1. התחילו בהחלטות, לא בנתונים : זהו את ההחלטות המשמעותיות, התכופות והקשות ביותר, ולאחר מכן עבדו אחורה כדי לקבוע אילו יכולות בינה מלאכותית יכולות לשפר אותן [2].
2. עיצוב למען הרחבה, לא אוטומציה : צור ממשקים וזרימות עבודה המשלבים תובנות בינה מלאכותית עם שיקול דעת אנושי במקום לנסות להוציא בני אדם ממעגל קבלת ההחלטות [2].
3. בניית לולאות משוב לקבלת החלטות : מעקב שיטתי אחר תוצאות החלטות ודיווח על מידע זה כדי לשפר את הבינה המלאכותית ולחדד תהליכי קבלת החלטות [2].
4. פיתוח אוריינות קבלת החלטות : הכשרת צוותים לא רק באוריינות בינה מלאכותית אלא גם בהבנת הטיות קבלת החלטות, חשיבה הסתברותית והערכת איכות קבלת החלטות [2].
5. אימוץ אינטליגנציית החלטות : יישומי בינה מלאכותית בוגרים יותר מאמצים אינטליגנציית החלטות - שילוב של מדע נתונים, תורת החלטות ומדעי התנהגות כדי לחזק את שיקול הדעת האנושי [2].

‍

העתיד: שותפות בין אדם לבינה מלאכותית

הערך האמיתי של בינה מלאכותית טמון בשותפות בין בני אדם למכונות. בשיתוף פעולה זה:

• בינה מלאכותית מטפלת בעיבוד כמויות גדולות של מידע, זיהוי דפוסים, כימות אי ודאות ושמירה על עקביות.
• בני אדם תורמים להבנה הקשרית, שיפוט אתי, פתרון בעיות יצירתי ותקשורת בין-אישית.

כפי שצוין במאמר שפורסם לאחרונה ב-MIT PMC, "כדי להבין את התנאים שבהם קבלת החלטות מוגברת על ידי בינה מלאכותית מובילה לביצועים משלימים, כדאי להבחין בין שתי סיבות שונות לכישלון הפוטנציאלי בהשגת משלימות." [6] מחקרים מצביעים על כך שכאשר תחזיות אנושיות ובינה מלאכותית אינן תלויות זו בזו, השילוב שלהן יכול לעלות על כל אחת מהגישות בנפרד.

‍

מַסְקָנָה

ככל שאנו מתקדמים לקראת 2025, היתרון התחרותי של בינה מלאכותית נובע יותר ויותר לא מאלגוריתמים טובים יותר או יותר נתונים, אלא משילוב יעיל יותר של בינה מלאכותית בתהליכי קבלת החלטות ברחבי הארגון. חברות ששולטות בשילוב זה רואות שיפורים מדידים לא רק במדדים תפעוליים אלא גם במהירות קבלת החלטות, באיכות קבלת ההחלטות ובעקביות קבלת ההחלטות.

‍

הימנעות ממלכודת החיזוי דורשת שינוי בפרספקטיבה: ראיית בינה מלאכותית לא בעיקר כטכנולוגיית חיזוי אלא כטכנולוגיה לשיפור קבלת החלטות. כפי שסוזן את'י מ-MIT סלואן מנסחת זאת: "אני מנסה לעזור למנהלים להבין מה הופך בעיה לקלה או קשה מנקודת מבט של בינה מלאכותית, בהתחשב בסוג הבינה המלאכותית שיש לנו כיום" [7].

‍

ארגונים שיוכלו לנווט במורכבות הזו יהיו אלה שירוויחו את הערך הרב ביותר מבינה מלאכותית בשנים הבאות.

‍

מקורות

1. הודעות של ה-ACM (אפריל 2025) - "האם חיזוי בינה מלאכותית משתנה בהתאם לקבלת החלטות?" - https://cacm.acm.org/opinion/does-ai-prediction-scale-to-decision-making/ " id="">https://cacm.acm.org/opinion/does-ai-prediction-scale-to-decision-making/
2. מאמר "מעבר לכל חיזוי" (אפריל 2025) - "מדוע הערך האמיתי של בינה מלאכותית טמון בהגדלת קבלת החלטות"
3. עידן הפרסום (נובמבר 2024) - "כיצד לעבור מתחזיות בינה מלאכותית לקבלת החלטות אמיתיות מבוססות בינה מלאכותית" - https://adage.com/article/digital-marketing-ad-tech-news/how-pivot-ai-predictions-true-ai-decision-making/2589761
4. Qymatix (אוגוסט 2021) - "כיצד להימנע ממלכודת הסיבתיות של למידת מכונה שחורה" - https://qymatix.de/en/causality-trap-machine-learning-black-box/
5. העצמה מאפשרת (פברואר 2025) - "מלכודת קבלת ההחלטות האולטימטיבית של בינה מלאכותית: הרצון לרצות" - https://enablingempowerment.com/ai-decision-making-alignment-bias/
6. PMC (2024) - "שלושה אתגרים לקבלת החלטות בסיוע בינה מלאכותית" - https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11373149/
7. סקירת ניהול סלואן של MIT - "הסכנות של יישום חיזוי בינה מלאכותית להחלטות מורכבות" - https://sloanreview.mit.edu/article/the-perils-of-applying-ai-prediction-to-complex-decisions/