Shadow AI בעסקים: הגבלה עם Gemini ו-GSkills

בינה מלאכותית נמצאת היום בכל מקום. בדפדפנים שלנו, בסמארטפונים שלנו, בכלי העבודה שלנו ואפילו ישירות בתיבות המייל שלנו. ובעוד שהיא מאפשרת לחסוך זמן רב במשימות רבות, היא גם מעלה בעיות חדשות עבור חברות.

כי דמיינו לרגע: החברה שלכם השקיעה ב-Google Workspace וב-Gemini כדי להציע סביבת עבודה עקבית, מאובטחת ומנוהלת. אבל מצד שני, עובדים מסוימים ממשיכים להשתמש בחשבון ה-ChatGPT האישי שלהם כדי לכתוב מיילים, לנתח חוזים או לסכם מסמכים פנימיים.

וכל זה, בלי להודיע לכם בהכרח.

ברוכים הבאים לעולם ה-Shadow AI, תופעה שיכולה להפוך במהירות לכאב ראש אמיתי עבור חברות המבקשות לשמור על שליטה בנתוניהן.

אז מה זה בעצם Shadow AI? מדוע העובדים שלכם ממשיכים להשתמש בכלים לא מאושרים? ובעיקר, איך אפשר להגביל את התופעה הזו באמצעות Gemini ו-GSkills?

נסביר לכם הכל!

Shadow AI, מה זה בעצם?

אולי כבר שמעתם על Shadow IT, פרקטיקה זו של שימוש בתוכנות, יישומים או שירותי IT ללא אישור מראש של החברה.

ובכן, Shadow AI מבוסס על אותו עיקרון, אך מיושם על בינה מלאכותית.

בפועל, מדובר בשימוש בכלי AI על ידי עובדים, מחוץ למסגרת שהוגדרה על ידי הארגון שלהם.

והדוגמאות רבות:

• איש מכירות שמשתמש בחשבון ה-ChatGPT האישי שלו כדי לכתוב הצעה מסחרית.
• מנהל משאבי אנוש שמבקש מ-AI לסכם מסמכים פנימיים.
• עובד שמייבא חוזה לעוזר AI חיצוני כדי לקבל סיכום.
• רואה חשבון שמעביר חשבוניות לכלי AI כדי להקל על ניתוחן.

במבט ראשון, אין מה לדאוג. אחרי הכל, עובדים אלה רק מנסים לחסוך זמן ולהיות פרודוקטיביים יותר.

אבל דווקא כאן הדברים מסתבכים.

הבעיה היא לאו דווקא השימוש ב-AI, אלא יותר השליטה במידע שמועבר אליו.

מדוע Shadow AI מהווה סיכון עבור החברה שלכם?

בואו ניקח דוגמה פשוטה למדי.

נניח שאיש מכירות רוצה להכין קמפיין שיווקי. כדי לחסוך זמן, הוא מחליט לייבא רשימת לקוחות לעוזר ה-AI האישי שלו כדי לבקש ממנו לכתוב מיילים מותאמים אישית.

ברשימה זו אנו מוצאים שמות, כתובות מייל, מספרי טלפון ואולי מידע עסקי אחר.

העובד מרוצה: תוך דקות ספורות הוא יצר את המיילים שלו וחסך זמן יקר.

אבל מצד החברה, עולות מספר שאלות.

לאן נשלחו הנתונים הללו? אילו כללי שמירה חלים? מי יכול לגשת אליהם? ובעיקר, האם שימוש זה עומד במדיניות הפנימית ובחובות הסודיות?

שימו לב, זה לא אומר שכל עוזרי ה-AI משתמשים אוטומטית בנתונים המועברים כדי לאמן את המודלים שלהם. תנאי הטיפול והשמירה יכולים להשתנות בין השירותים, ההצעות וההגדרות המשמשות.

לעומת זאת, כאשר עובד משתמש בכלי אישי לא מאושר, החברה עלולה לאבד את הראות והשליטה על אופן הטיפול במידע שלה.

ואנחנו לא מדברים רק על רשימות לקוחות.

חשבוניות, מסמכים פיננסיים, חוזים סודיים או מידע אסטרטגי יכולים גם הם להיות מושפעים.

אתגר אמיתי בניהול נתונים, שראוי להילקח ברצינות.

מדוע העובדים שלכם משתמשים ב-AI אחרים, למרות שאתם כבר מציעים את Gemini?

זו שאלה מעניינת במיוחד.

כי אם החברה שלכם כבר פרסה את Gemini בסביבת Google Workspace שלה, מדוע חלק מהעובדים ימשיכו להשתמש ב-ChatGPT או בעוזרים אחרים?

התשובה כנראה פשוטה יותר ממה שאנחנו מדמיינים: מתוך הרגל, ולפעמים פשוט מחוסר ידע על Gemini.

הרגלים אישיים שקשה לשנות

בואו ניקח מקרה של עובד המשתמש ב-ChatGPT כבר מספר חודשים, ואף מספר שנים.

יש לו כבר היסטוריית שיחות, הוראות מותאמות אישית, ואולי אפילו זיכרון שהתפתח במהלך השיחות שלו.

הוא יודע איך לנסח את בקשותיו, מכיר את יכולות הכלי ופיתח רפלקסים אמיתיים לשימוש בו.

מהיום למחר, החברה שלו מודיעה לו ש-Gemini הופך לעוזר ה-AI המועדף.

אבל מדוע שישנה את הרגליו אם אף אחד לא מראה לו מה הוא יכול לעשות עם Gemini?

זו בדיוק כל הקושי באימוץ טכנולוגיה חדשה.

מתן כלי זמין אינו אומר בהכרח שהעובדים יאמצו אותו.

וזה לא נוגע רק ל-AI. זו בעיה שחוזרת על עצמה לעיתים קרובות בעת פריסת כלים שיתופיים חדשים.

Gemini לפעמים מוערך בחסר

בעיה נוספת נובעת מהתפיסה של יכולות Gemini.

חלק מהמשתמשים מכירים היטב את היכולות של ChatGPT, אך הרבה פחות את אלה של עוזר ה-AI של גוגל.

עם זאת, Gemini יכול לענות באופן מושלם על צרכים מקצועיים רבים:

• כתיבה או ניסוח מחדש של הודעות דוא"ל.
• סיכום מסמכים גדולים.
• תרגום תוכן לשפות שונות.
• הכנת דוחות.
• ארגון רעיונות או מצגות.
• הקלה על ניתוח והבנת מידע מסוים.

ולחברות שכבר משתמשות ב-Google Workspace, ל-Gemini יש יתרון מעניין במיוחד: השילוב שלו עם מערכת האקולוגית של גוגל.

Gmail, Docs, Drive, Sheets וכלים שיתופיים אחרים יכולים להשתלב בחוויית עבודה עקבית יותר, בהתאם לפונקציות ולרישיונות שהופעלו.

אבל עדיין, העובדים שלכם צריכים לדעת איך לנצל את האפשרויות האלה!

האם איסור על AI אחרים הוא באמת הפתרון הנכון?

מול Shadow AI, התגובה הראשונית עשויה להיות קיצונית למדי: איסור מוחלט על שימוש בעוזרים לא מאושרים.

על הנייר, זה נראה פתרון די הגיוני.

אבל בפועל, האם זה באמת מספיק?

עובד שכבר משתמש בעוזר AI בחייו האישיים עשוי להתפתות להמשיך להשתמש בו גם למשימותיו המקצועיות, גם אם החברה שלו מציעה לו חלופה.

ואם חלופה זו נראית לו פחות יעילה, פשוט כי הוא לא מכיר אותה מספיק, הבעיה עלולה להימשך.

אז במקום לנסות רק לאסור, למה לא לגרום לעובדים לרצות להשתמש ב-AI שהחברה שלהם מציעה?

זה כמובן דורש מדיניות שימוש ברורה, כללי אבטחה מותאמים וסביבת עבודה מוגדרת כהלכה.

אבל זה גם, ובעיקר, דורש תמיכה במשתמשים.

הכשרת עובדים ב-Gemini, הצגת מקרי שימוש קונקרטיים והענקת להם את האמצעים להתקדם יכולים להקל משמעותית על המעבר הזה.

ובדיוק בנושא זה GSkills נכנס לתמונה.

GSkills: ליווי אימוץ Gemini כדי להגביל את ה-Shadow AI

פריסת Gemini בחברה היא הצעד הראשון. אבל כדי שההשקעה הזו תהיה באמת שימושית, העובדים עדיין צריכים להשתמש בה.

GSkills היא פלטפורמה המוקדשת ללמידה, אימוץ ומעקב אחר השימושים של מערכת האקולוגית של גוגל, במיוחד Google Workspace, ChromeOS ו-Gemini.

מטרתה פשוטה למדי: לאפשר לכל עובד לפתח את כישוריו, בקצב שלו, ובו בזמן לתת למנהלים ראות טובה יותר על אימוץ הכלים.

ובמסגרת ה-Shadow AI, גישה זו מקבלת משמעות מלאה.

ללמוד להשתמש ב-Gemini עם מקרי שימוש קונקרטיים

עובד השולט ב-Gemini יקבל יותר סיבות להשתמש בו בחיי היומיום.

GSkills מציעה לשם כך מסלולי למידה, מדריכים, חידונים ומשאבי למידה המוקדשים ל-Gemini.

הרעיון אינו רק להסביר מהי בינה מלאכותית, אלא בעיקר להראות כיצד להשתמש בה במצבים מקצועיים אמיתיים.

בואו ניקח כמה דוגמאות:

איש מכירות יוכל ללמוד להשתמש ב-Gemini כדי להכין את הודעות הדוא"ל שלו לפרוספקטים.

מנהל אדמיניסטרטיבי יוכל לגלות כיצד לסכם מסמכים או לבנות מידע.

מנהל יוכל ללמוד להכין דו"ח, לארגן את רעיונותיו או להקל על כתיבת תכנים מסוימים.

כל זאת תוך פיתוח שיטות עבודה מומלצות סביב ניסוח הנחיות וסודיות.

ובניגוד להכשרה חד פעמית, GSkills מאפשרת לשלב למידה זו לאורך זמן.

הרחבת Chrome למציאת מקרי שימוש ישירות ב-Gemini

זו כנראה אחת התכונות המעניינות ביותר של GSkills להקל על אימוץ Gemini.

באמצעות GSkills for Chrome, עובדים יכולים למצוא את מקרי השימוש וההנחיות המוצעים על ידי GSkills או על ידי חברתם ישירות מממשק Gemini.

אין עוד צורך לחפש מסמך ישן המכיל דוגמאות להנחיות או לעבור על עשרות משאבים כדי למצוא רעיון.

ההרחבה מאפשרת, בין היתר, את הפעולות הבאות:

• מציאת מקרי שימוש מומלצים לפי מקצוע.
• חיפוש הנחיות לפי קטגוריה או מילת מפתח.
• הכנסת הנחיה ל-Gemini בלחיצה אחת, תוך שמירה על אפשרות לערוך אותה.
• גישה מהירה למקרי השימוש המועדפים עליו.
• מצא משאבים פנימיים, וכן קישורים לג'מס ותכונות שימושיות אחרות.

תאר לעצמך עובד שרוצה לתרגם מסמך או להכין דוא"ל מקצועי.

במקום לחזור לעוזר ה-AI האישי שלו מתוך הרגל, הוא יכול למצוא דוגמה המתאימה לצורך שלו ישירות ב-Gemini.

לאחר מכן הוא פשוט צריך להתאים אישית את בקשתו.

בצד הארגוני, מנהלים יכולים גם לארגן את מקרי השימוש המוצעים ולספק משאבים המותאמים לתפקידים שונים.

נקודה מעניינת נוספת: הקטלוג הפנימי יכול להישמר בגיליון אלקטרוני של Google השייך לסביבת החברה.

דרך לנצל את שיטות העבודה המומלצות של הארגון מבלי להשאיר אותן מפוזרות בקבצים האישיים של כולם.

ניתן להתקין את התוסף מחנות האינטרנט של Chrome או לפרוס אותו ברמת ארגון דרך מסוף הניהול של Google.

זוהי כל הלוגיקה של GSkills: להפוך שיטות עבודה מומלצות לנגישות ישירות במקום שבו העובדים עובדים.

מעקב אחר אימוץ Gemini באמצעות אינדיקטורים קונקרטיים

להכשיר את הצוותים שלך זה טוב. אבל איך לדעת אם הם באמת משתמשים בכלים העומדים לרשותם?

זוהי שאלה חיונית למנהלים המשקיעים בבינה מלאכותית.

GSkills מציעה לוחות מחוונים המאפשרים לעקוב אחר התקדמות העובדים ומעורבותם במסלולי הלמידה.

בזכות האינטגרציה שלה עם קונסולת הניהול של Google, הפלטפורמה יכולה גם לנצל מדדי שימוש ב-Gemini וביחידות ארגוניות.

באופן קונקרטי, זה מאפשר להבין טוב יותר:

• אילו צוותים משתמשים ומאמצים את Gemini.
• אילו מסלולי הכשרה נלמדים ומושלמים.
• אילו מקרי שימוש מעניינים את העובדים.
• אילו צוותים זקוקים לתמיכה נוספת.
• כיצד ההתאמה משתנה לאורך זמן.

הרחבת Chrome מספקת גם אינדיקטורים לגבי המשאבים שנסקרו וההנחיות מהקטלוג שנשלחו ל-Gemini.

עבור מנהל, העניין כפול: ללוות טוב יותר את הצוותים שלו, אך גם לקבל מידע קונקרטי כדי לנהל את השקעתו ב-AI.

כי להשקיע ברישיונות Gemini מבלי לדעת אם הם באמת בשימוש, זה קצת כמו לקנות תוכנה לכל החברה שלך ולקוות שכולם ילמדו להשתמש בה לבד!

איך לצמצם באופן מעשי את Shadow AI בחברה שלך?

עכשיו שהבנו את הבעיה, איך פועלים?

אין צורך להתחיל בשינוי ענק. כמה צעדים כבר יכולים לאפשר כיוון טוב יותר.

1. פרוס סביבת AI מקצועית עקבית

עבור חברה שכבר עובדת עם Google Workspace, Gemini מייצגת פתרון הגיוני במיוחד.

האינטגרציה עם הכלים הקיימים מאפשרת להגביל את ריבוי סביבות העבודה ולהציע חוויה עקבית יותר.

החברה יכולה גם להסתמך על הגדרות ניהול, רישיונות מקצועיים וכללי ניהול נתונים המותאמים לארגונה.

2. שוחחו עם עמיתים לעבודה

לפני שמנסים לכפות הרגלים חדשים, חשוב להבין את השימושים הקיימים.

אילו עוזרי AI משמשים כיום? לאילו משימות? מדוע עובדים מסוימים מעדיפים כלי אחד על פני אחר?

התשובות יאפשרו לזהות את הצרכים האמיתיים ואת המכשולים הפוטנציאליים לאימוץ Gemini.

כי Shadow AI לא בהכרח נובע מרצון לעקוף את הכללים. זה יכול לנבוע פשוט מחוסר מידע או תמיכה.

3. הכשרו צוותים, החל מהמנהלים

מה אם המשתמש הראשון שיש לתמוך בו הוא למעשה המנהל עצמו?

לפני שמבקשים מצוותים לאמץ את Gemini, יכול להיות מעניין לקחת את הזמן כדי לגלות את הפונקציונליות שלו ולהבין את האפשרויות שלו.

גישה זו מאפשרת לאחר מכן לתמוך טוב יותר בשינוי פנימי.

באמצעות GSkills, כל עובד יכול לפתח את כישוריו באמצעות משאבים חינוכיים ומקרי שימוש המותאמים לחיי היומיום שלו.

4. צפייה בשימושים ותמיכה בהתקדמות

לבסוף, האימוץ לא צריך להסתיים עם פריסת Gemini.

על ידי מעקב אחר האינדיקטורים הזמינים ב-GSkills, החברה יכולה לזהות את הצוותים המתקדמים, אלה שמתמודדים עם קשיים ואת מקרי השימוש המעוררים את מירב העניין.

מידע זה מאפשר לפתח מסלולי למידה ולהציע תמיכה רלוונטית יותר.

המטרה היא לא לפקח על כל שיחה, אלא להבין כיצד מאומצים הכלים כדי לשפר את הפרקטיקות.

מסקנה: כדי לשלוט ב-Shadow AI, נתחיל באימוץ טוב יותר של AI!

בינה מלאכותית היא כעת חלק מחיי היומיום של עובדים רבים, בין אם חברות מודעות לכך במלואן ובין אם לאו.

ולנסות למנוע את השימוש בה לא בהכרח יפתור את כל הבעיות.

מצד שני, הצעת סביבת עבודה עקבית, תמיכה במשתמשים והצגת האפשרויות של Gemini מאפשרת בניית הרגלים טובים בהרבה.

עבור חברות שכבר מצוידות ב-Google Workspace, Gemini מספק בסיס רלוונטי לריכוז שימושי AI מקצועיים, עם הגדרות אבטחה וניהול מתאימות.

ועם GSkills, גישה זו הולכת רחוק יותר: עובדיך יכולים ללמוד להשתמש ב-Gemini, לגלות מקרי שימוש המותאמים לתפקידם ולגשת למשאבים ישירות מהעוזר שלהם.

מצדך, יש לך אינדיקטורים למעקב אחר אימוץ, מדידת התקדמות והכוונת פעולות ההדרכה שלך.

כי בסופו של דבר, הדרך הטובה ביותר להגביל את Shadow AI היא לא רק לומר לעובדיך באיזה AI להשתמש.

זוהי הדרך להראות להם מדוע זה שאתה מציע להם ראוי להפוך לעוזר היומי החדש שלהם.

גלה כיצד לאמץ את Gemini עם GSkills

האם כבר פרסתם את Gemini או שאתם מתכננים לשלב אותו בחברתכם?

גלו כיצד GSkills יכולה לתמוך בעובדיכם, להקל על התפתחות כישוריהם ולעזור לכם לנהל את אימוץ Gemini.

גלו את Gemini עם GSkills