מוכנים לכל תרחיש: כך בינה מלאכותית מסייעת להיערכות למשבר הבא

 

כמו שבינה מלאכותית הופכת לכלי חדשני לפיתוח פתרונות עירוניים, כך היא יכולה גם לסייע לערים להיערך טוב יותר למצבי חירום עתידיים ולבחון, באמצעות הדמיית תרחישים שונים, האם תוכניות החירום העירוניות באמת מספקות מענה אפקטיבי למצבי משבר שאיתם העיר עלולה להתמודד.

בעבר, ההכנה העירונית למצבי חירום כללה בעיקר תרגילי סימולציה, שבהם מנהיגים נדרשו להתמודד עם תרחישי משבר מוגדרים מראש. למשל, כיצד מפעילי הרכבת התחתית צריכים לפעול במקרה של סכנה ביולוגית? איך נכון להפעיל צוותי תגובה? איזה מידע צריך לשתף עם הציבור, ומתי?

השיטה הזו עדיין חשובה, אך לא תמיד היא עומדת בקצב האתגרים החדשים שעומדים בפני ערים – החל ממזג אוויר קיצוני ועד הפצת מידע כוזב. לכן יותר ויותר ראשי ערים בוחנים את השימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית ככלי משלים לשיפור ההיערכות. בעזרת סימולציות מתקדמות ודינמיות, הבינה המלאכותית יכולה לעזור למקבלי החלטות לנתח מהלכים, לזהות נקודות תורפה, ולהתאים את התגובה בזמן אמת.

הבינה המלאכותית לא מחליפה את השיטות המסורתיות, אלא מוסיפה להן שכבת גמישות ויכולת הסתגלות – מה שהופך את הערים להיות במוכנות גבוהה יותר להתמודדות עם הבלתי צפוי.

חוקרים את ההשלכות ומוצאים פתרונות לתרחישים חדשים

לדוגמה, מנהיגים מקומיים במחוז טאראנט שבטקסס השתמשו לאחרונה בבינה מלאכותית כדי לבחון כיצד שינויים במימון עשויים להשפיע על פעילות העיריות, ואילו צעדים אפשר לנקוט כדי להתמודד עם השלכות אלה.

הצוות התחיל בכך שסיפק לכלי הבינה המלאכותית תרשים ארגוני ופרטים על מבנה המימון של המחוז. לאחר מכן הכלים שימשו להדמיית תרחישים שונים, שבהם תוכניות מסוימות משנות את המבנה שלהן או מתמזגות כדי להמשיך לפעול למרות קיצוצים תקציביים. התהליך אפשר למנהיגים המקומיים להבין את ההשלכות הרחבות יותר של כל שינוי על השירותים הציבוריים.

"יש דברים שאי אפשר להיערך אליהם מראש, אבל כלים כאלה נותנים לנו גמישות גדולה יותר מבחינת מגוון אפשרויות ותגובות פוטנציאליות", אומרת מרגריט אלן, סגנית מנהלת פיתוח קהילתי במחוז.

לדבריה, השימוש בבינה מלאכותית בצורה כזאת פתח בפניה אפשרויות חדשות בתכנון תוכניות שיבטיחו יציבות כלכלית בטווח הארוך. "זה בהחלט מגביר את תחושת הביטחון סביב קבלת ההחלטות", היא מוסיפה.

להפוך כלי של סיעור מוחות לשותף באימון למצבי חירום

מייקל בסקין, לשעבר מנהל החדשנות הראשי של העיר צ'טנוגה שבטנסי, וכיום ממלא את התפקיד הזה במחוז מונטגומרי שבמרילנד, החל לאחרונה לשתף פעולה עם מנהיגים עירוניים ברחבי ארה"ב במטרה להטמיע בינה מלאכותית כ"שותפה לאימון". לדבריו, מעבר לשימושים המקובלים בבינה מלאכותית למשימות אדמיניסטרטיביות ולסיעור מוחות, מקבלי ההחלטות בערים יכולים לנצל את יכולותיה גם כדי להריץ סימולציות למצבי חירום ולשפר את דרכי ההתמודדות שלהם עם תרחישים מהעולם האמיתי. הוא מסביר שההבדל המרכזי הוא בין התייחסות לבינה מלאכותית ככלי לשיפור יעילות לבין שימוש בה כמאמן פעיל שמחדד את תהליכי קבלת ההחלטות ומחזק את רמת ההיערכות של המנהיגים.

בסקין נותן כדוגמה עיר שמתכוננת למתקפת סייבר, וראש העיר נדרש לקבל במהירות החלטות קריטיות. כדי להפעיל תרחיש כזה, ראש העיר יכול להזין לפלטפורמת בינה מלאכותית פקודה פשוטה: "הרץ תרחיש שבו מתקפת סייבר מפילה את כל מערכת ה- IT של העיר ."הבינה המלאכותית תוביל את התרגיל עם שאלות המשך כגון: "מהי תגובתך המיידית" ,"?כיצד תתאם פעולות עם גורמים ממשלתיים?" או "מהו המידע הראשון שתשתף עם הציבור?" ,ובכך תכריח את מנהיגי העיר לעבוד מול המשבר באופן פעיל ולחדד את תגובותיהם בזמן אמת.

בניגוד לתרגילי היערכות מסורתיים, שמתבססים על תרחישים מובנים וקבועים מראש, השיטה הזו מאפשרת לראשי הערים להפעיל תרחישים מגוונים ולשנות אותם תוך כדי תנועה, בהתאם למכשולים חדשים שמתגלים במהלך האימון. בנוסף, היא מאלצת אותם להתמודד עם מצבים שאולי הם לא לקחו בחשבון בתכנון הראשוני. למשל, איך להתמודד עם שיחה ישירה מהמושל שמבקש עדכון דחוף, וכיצד להחליט באופן מיידי על המידע שצריך להעביר.

אחת המנהיגות העירוניות שבוחנות את השיטה הזו היא קייט פרמלי, סגנית ראש העיר לעניינים אסטרטגיים וחדשנות בפורט סנט לוסי, פלורידה. היא מאמינה ששימוש בגישה זו יכול היה לסייע לעיר להתכונן טוב יותר לקראת הוריקן מילטון, שפגע באזור בסתיו האחרון וגבה את חייהם של שבעה תושבים במחוז סנט לוסי.

"כאשר הסופה התקרבה נקלענו לשינוי משמעותי בתרחיש הרגיל שלנו ,"סיפרה פרמלי למערכת  'בלומברג ערים', "אני חושבת שהשיטה הזו הייתה יכולה לעזור לנו להגיב ולהסתגל מהר יותר באותו רגע קריטי."

מעבר מתכנון להיערכות אמיתית בפועל

אחת ההבנות החשובות ביותר עבור ערים היא שהיערכות טובה לא נמדדת בכך שיש להן תוכנית מושלמת, אלא ביכולת שלהן לזהות נקודות תורפה וללמוד מהן. הערך האמיתי טמון בהתנסות עצמה: להבין היכן העירייה ואגפיה אינן מוכנות מספיק, ולהשתמש בתובנות אלו כדי להשתפר ולחזק את יכולת ההתמודדות.

בסקין מציין כי באותו תרגיל היפותטי של מתקפת סייבר, ייתכן שהתרגול יחשוף שהעיר אינה מתואמת מספיק בין הגורמים השונים, החל מהמחלקה האחראית על התקשורת, דרך הפקידים באגפים השונים, ועד לנהגי התחבורה הציבורית. ההכרה בכך ששיתוף פעולה רחב הוא קריטי בזמן משבר חוזרת שוב ושוב בתרגולי ההיערכות שמבוססים על בינה מלאכותית גנרטיבית.

"היכולת שלנו להגיב הופכת לחשובה במיוחד כשמדובר בעבודת צוות ובקבלת החלטות משותפת," מסביר בסקין ."השאלה המרכזית היא: איך אנחנו מקבלים החלטות משותפות תחת לחץ? זו בדיוק העוצמה של הגישה הזו, משום שהיא מאפשרת להתנסות גם ברמה האישית, גם במסגרת צוותית, וגם בתוך הארגון כולו."