העתיד הדיגיטלי של הכלכלה הבריטית: כאשר בינה מלאכותית הופכת לצורך כלכלי

לפלא הבינה המלאכותית של בריטניה יש מלכוד אחד: הוא (עדיין) חסר את האנשים שיכולים ליישם אותו.

הכלכלה הבריטית עוברת טרנספורמציה מהותית, שהיקפה המלאה תתברר רק בשנים הקרובות. בעוד שחברות הפעילו תשתיות נתונים על בסיס תחזוקה תגובתית במשך עשרות שנים, ההתפתחות המהירה של בינה מלאכותית כופה שינוי פרדיגמה שישפיע על כל מגזר. הגישה המסורתית, שבה צוותי נתונים מתקנים בעיות כשהן מתעוררות, מוחלפת יותר ויותר במערכות חכמות שלומדות, מסתגלות ופועלות באופן יזום. פיתוח זה אינו עוד גימיק טכנולוגי עבור חלוצים חדשניים, אלא הפך לצורך כלכלי עבור כל חברה שרוצה להישאר תחרותית בשוק העולמי.

שוק ניהול הנתונים בבריטניה המופעל על ידי בינה מלאכותית חווה צמיחה יוצאת דופן, העולה אפילו על התחזיות האופטימיות ביותר. הנתונים מדברים בעד עצמם ומדגימים את המומנטום של התפתחות זו. מ-1.44 מיליארד דולר בשנת 2023, שוק ניהול הנתונים בבריטניה המופעל על ידי בינה מלאכותית צפוי לגדול ל-6.2 מיליארד דולר עד 2030, המייצג קצב צמיחה שנתי ממוצע של 23.2 אחוזים. בריטניה ממלאת תפקיד מוביל באירופה והיא גורם מפתח בהתפתחות זו. עם נתח של 5.6 אחוזים מהשוק העולמי בשנת 2023, הכלכלה הבריטית ממצבת את עצמה כשחקנית מרכזית בנוף הבינה המלאכותית העולמית.

נכונותן של ענקיות הטכנולוגיה הבינלאומיות להשקיע מדגישה את ביטחונן בשוק הבריטי. מיקרוסופט הכריזה על השקעה חסרת תקדים של 22 מיליארד ליש"ט, הגדולה ביותר של החברה מחוץ לארצות הברית. גוגל המשיכה עם התחייבות של 5 מיליארד ליש"ט לתשתית מחקר בתחום הבינה המלאכותית, בעוד שאנבידיה, יחד עם שותפים, מתכננת להשקיע עד 11 מיליארד ליש"ט בתשתית בינה מלאכותית בבריטניה. השקעות אלו מסתכמות ביותר מ-31 מיליארד ליש"ט במסגרת מה שמכונה "הסכם שגשוג טכנולוגי" בין בריטניה לארה"ב. חברות משקיעות לא מתוך התלהבות טכנולוגית, אלא משום שהטיעונים הכלכליים משכנעים.

בין חדשנות לצורך

המציאות הכלכלית מתנגשת במהפכה טכנולוגית המשפיעה על כל מגזרי הכלכלה. פלטפורמות ניהול נתונים המונעות על ידי בינה מלאכותית מבטיחות לא רק שיפורי יעילות, אלא גם עיצוב מחדש מהותי של האופן שבו חברות מנהלות את המשאב היקר ביותר שלהן. הן הופכות משימות חוזרות ונשנות לאוטומטיות, מזהות אנומליות לפני שהן הופכות לבעיות, והופכות מערכות כללים סטטיות לתשתיות דינמיות ולומדות. הכלכלה הבריטית ראתה 2.9 מיליארד ליש"ט הושקעו בחברות בינה מלאכותית בשנת 2024, עם עסקאות ממוצעות בשווי 5.9 מיליון ליש"ט. השקעה זו כבר הניבה השפעה כלכלית מדידה. חברות בינה מלאכותית בריטיות תורמות כעת 11.8 מיליארד ליש"ט לכלכלה הבריטית, כפול מהנתון משנת 2023. התעסוקה במגזר הבינה המלאכותית כבר עברה את 86,000 משרות.

שיעורי האימוץ משתנים במידה ניכרת בין מגזרים כלכליים שונים, ומשקפים רמות שונות של דיגיטציה ויכולת השקעה. בעוד שכ-15 אחוזים מכלל החברות בבריטניה אימצו לפחות טכנולוגיית בינה מלאכותית אחת בשנת 2023, נתון זה עלה ל-39 אחוזים עד 2025. התפתחות זו מדגימה אימוץ מואץ, אך היא גם מדגישה שרוב החברות עדיין נמצאות בתחילת דרכן בתחום הבינה המלאכותית. שיעורי האימוץ מתואמים מאוד עם גודל החברה. בעוד ש-68 אחוזים מהחברות הגדולות משתמשות בטכנולוגיות בינה מלאכותית, השיעור עומד על 34 אחוזים עבור חברות בינוניות ורק 15 אחוזים עבור חברות קטנות. פער זה מדגיש את הצורך בנגישות רחבה יותר ובהבנה טובה יותר של טכנולוגיות בינה מלאכותית בקרב ארגונים קטנים יותר.

אך בעוד שההבטחות גדולות, חברות בריטיות ניצבות בפני המשימה המורכבת של שילוב טכנולוגיות אלו במערכות קיימות, עמידה בדרישות תאימות מחמירות ושמירה על שליטה על הנתונים שלהן. האתגרים רבים, החל מבעיות אינטגרציה טכנית ומחסור במיומנויות ועד לחששות באיכות הנתונים ובממשל. עלות איכות הנתונים הירודה בבריטניה מוערכת ב-200 מיליארד ליש"ט בשנה, כאשר חברות מפסידות בממוצע 10 עד 15 מיליון ליש"ט בשנה עקב נתונים לא מספקים. מציאות כלכלית זו הופכת מערכות ניהול נתונים חכמות לא לאופציה, אלא הכרח.

התעשייה הפיננסית כחלוצה של טרנספורמציה

ההשפעה של ניהול נתונים המונע על ידי בינה מלאכותית ניכרת במיוחד בתעשייה הפיננסית בבריטניה, מגזר שבאופן מסורתי הוא בין עתירי הנתונים ביותר. השינוי משתקף בנתונים מרשימים. סקר משותף של בנק אנגליה ורשות ההתנהלות הפיננסית גילה כי 75 אחוז מהמוסדות הפיננסיים כבר משתמשים בבינה מלאכותית, כאשר 10 אחוז נוספים מתכננים ליישם אותה בשלוש השנים הקרובות. זהו גידול דרמטי משנת 2022, אז רק 58 אחוז השתמשו בבינה מלאכותית. מודלים של Foundation מהווים כיום 17 אחוז ממקרי השימוש בבינה מלאכותית, דבר המדגיש את חשיבותם הגוברת בתקינה והרחבת יישומים ברחבי המגזר.

מוסדות פיננסיים מעבדים מיליארדי עסקאות מדי יום, חייבים לעמוד בדרישות תאימות מורכבות, ובמקביל לזהות הונאות בזמן אמת. מערכות ניהול נתונים המונעות על ידי בינה מלאכותית הופכות את האימות של נתוני עסקאות לאוטומטי, מנטרות באופן רציף תאימות רגולטורית ומזהות אנומליות שעלולות להצביע על פעילות הונאה. קבלת החלטות אוטומטית ממלאת תפקיד בולט בפריסות בינה מלאכותית, כאשר 55 אחוז ממקרי השימוש כוללים קבלת החלטות אוטומטיות. עם זאת, קבלת החלטות אוטונומית לחלוטין נותרה נדירה ועומדת על 2 אחוזים בלבד, דבר המשקף את הגישה הזהירה של המגזר ואת ההעדפה שלו לשמור על פיקוח אנושי בתהליכים קריטיים.

השיפורים בפריון ניתנים למדידה ומשמעותיים. סקר של קבוצת הבנקאות לוידס, שנערך בקרב למעלה מ-100 מנהלים במוסדות פיננסיים בבריטניה, גילה כי 59 אחוז מהמוסדות מדווחים על שיפור בפריון באמצעות אימוץ בינה מלאכותית, עלייה דרמטית לעומת 32 אחוז בלבד בשנה הקודמת. שליש מהמוסדות משפרים את חוויית הלקוח, בעוד ששליש נוסף צובר תובנות עמוקות יותר לגבי הלקוחות. 21 אחוז אומרים שבינה מלאכותית מניעה ישירות את צמיחת העסק, בהשוואה ל-8 אחוז בלבד בשנת 2024. תנופה זו מלבה שינוי ברגשות, כאשר 91 אחוז מהמוסדות רואים כעת בבינה מלאכותית הזדמנות ולא איום, עלייה לעומת 80 אחוז בשנת 2024.

הנכונות להשקיע עולה בהתאם. למעלה ממחצית המוסדות מתכננים להגדיל את השקעותיהם בבינה מלאכותית ב-12 החודשים הקרובים, בעוד 22 אחוזים נוספים ישמרו על רמות ההוצאות הנוכחיות שלהם. מוסדות רואים בבינה מלאכותית מנוף אסטרטגי: 54 אחוזים צופים יתרונות תחרותיים, 53 אחוזים צופים חיסכון בעלויות, 52 אחוזים מאמינים שהיא תניע צמיחה עסקית, ו-50 אחוזים אומרים שהיא תסייע בבניית כוח אדם מיומן יותר מבחינה טכנולוגית. כדי לתמוך בכך, כמעט מחצית מהמוסדות הקימו צוותי בינה מלאכותית ייעודיים, בעוד 20 אחוזים עובדים עם ספקי בינה מלאכותית חיצוניים כדי להאיץ את האימוץ.

מימד הציות קריטי במיוחד עבור מוסדות פיננסיים ומהווה גורם מניע מרכזי להשקעה במערכות המונעות על ידי בינה מלאכותית. סיכונים הקשורים לנתונים שולטים בנוף הנוכחי, כאשר חששות בנוגע לפרטיות נתונים, איכות, אבטחה והטיה הם בין חמשת הסיכונים המובילים. דבר זה משקף את ההסתמכות הרבה של המגזר על נתונים מדויקים ומאובטחים להפעלת מערכות בינה מלאכותית. סיכונים מתעוררים, כגון הסתמכות על מודלים של בינה מלאכותית של צד שלישי ומורכבות מוגברת ביישומי בינה מלאכותית, צפויים לגדול, מה שמעלה שאלות בנוגע לשקיפות ובקרה. אבטחת סייבר ממשיכה להיחשב לסיכון המערכתי הנתפס הגבוה ביותר ותישאר חשובה בשלוש השנים הקרובות. עם זאת, תלות קריטית של צד שלישי צפויה לייצג את העלייה הגדולה ביותר בסיכון המערכתי, דבר המדגיש את הצורך בפיקוח חזק יותר על ספקי בינה מלאכותית חיצוניים.

תעשיית הייצור בין מסורת לאוונגרד טכנולוגי

תעשיית הייצור בבריטניה חווה רנסנס של פרודוקטיביות באמצעות ניהול נתונים המופעל על ידי בינה מלאכותית, עם פוטנציאל לחזק באופן מהותי את התחרותיות הבינלאומית שלה. עם 53 אחוזים מהיצרנים בבריטניה שכבר מיישמים למידת מכונה או בינה מלאכותית ברצפת הייצור, בריטניה מקדימה משמעותית את הממוצע האירופי העומד על 30 אחוזים. מנהיגות זו חורגת מעבר לשיעורי אימוץ גרידא וכוללת אסטרטגיות פריסה מתוחכמות ותוצאות עסקיות מדידות. 98 אחוזים מרשימים מהיצרנים כבר משתמשים בבינה מלאכותית גנרטיבית או מתכננים ליישם אותה, דבר המדגיש את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של טכנולוגיה זו עבור המגזר.

אימוץ המגזרים משתנה במידה ניכרת, ומשקף רמות שונות של בגרות דיגיטלית ויכולת השקעה. תעשיית הרכב מובילה עם שיעור אימוץ של 60 אחוז ורמת בגרות של 5 מתוך 5, ואחריה חברות אלקטרוניקה והיי-טק עם 55 אחוז. מגזר התעופה והחלל והביטחון מדגים אימוץ של 50 אחוז, בעוד שחברות תרופות וביוטכנולוגיה מציגות שיעורי יישום של 40 אחוז. חברות כמו יגואר לנד רובר משתמשות בניתוח מבוסס בינה מלאכותית ב-128 אתרים כדי לזהות אנומליות ייצור בזמן אמת, מה שמדגים את היתרונות המעשיים של יישום נרחב של בינה מלאכותית.

יצרנים אמריקאים ובריטים משתמשים במערכות אלו כדי לנתח נתוני מכונות בזמן אמת, לאפשר תחזוקה חזויה ולאוטומט את בקרת האיכות. יישום תחזוקה חזויה המונעת על ידי בינה מלאכותית יכול להפחית את עלויות התחזוקה בעד 30 אחוז ולהפחית כשלים בציוד ב-45 אחוז. שיפורי פרודוקטיביות ישירים אלו מתורגמים ישירות ליתרונות תחרותיים. דוגמה מתעשיית המזון ממחישה את ההשפעה הכלכלית. מפעלי Frito-Lay צמצמו את זמני ההשבתה הלא מתוכננים במידה כזו שהם הצליחו להגדיל את כושר הייצור ב-4,000 שעות. שיפורי יעילות כאלה משפיעים ישירות על הרווחיות ועל מעמדם בשוק.

הנכונות להשקיע גבוהה בהתאם, כאשר 75 אחוז מהיצרנים בבריטניה מתכננים להגדיל את השקעותיהם בבינה מלאכותית בשנה הבאה. השקעות אלו מתמקדות בתחומים שונים, החל מניהול אנרגיה והפחתת פסולת ועד אופטימיזציה של תהליכים ובקרת איכות. עם זאת, קיים פער ידע משמעותי, כאשר רק 16 אחוזים רואים את עצמם בקיאים בפוטנציאל של בינה מלאכותית. כתוצאה מכך, רק שליש מהחברות משתמשות בבינה מלאכותית באופן ספציפי בפעילות הייצור שלהן. אימוץ הרובוטיקה נותר חלש גם כן, למרות הזדמנויות אוטומציה גלובליות. ממצא זה מצביע על כך שבעוד שהאימוץ גובר, בריטניה זקוקה לשינוי בגישתה לאוטומציה, אחרת היא מסתכנת בהחמצת רווחי פרודוקטיביות טרנספורמטיביים.

קמעונאות בהמצאה דיגיטלית מחודשת

מגזר הקמעונאות בבריטניה עובר טרנספורמציה מהותית באמצעות ניהול נתונים חכם, כאשר מערכות בינה מלאכותית מחוללות מהפכה בהתאמה אישית ובניהול מלאי. האימוץ הוא יוצא דופן: 99 אחוזים ממקבלי ההחלטות בתחום הקמעונאות בבריטניה מדווחים על מומחיות כלשהי בבינה מלאכותית בארגון שלהם, בעוד ש-88 אחוזים מאמינים שבינה מלאכותית מעניקה לקמעונאים מקומיים יתרון תחרותי על פני ענקיות קמעונאות גלובליות. מה שהיה בעבר מועיל אך ורק לחברות שמוקדשות לטכנולוגיה הוא כיום הגורם השוויוני הגדול של תעשיית הקמעונאות. בינה מלאכותית מאפשרת לקמעונאים מקומיים להציע תמחור דינמי, שיווק מותאם אישית ונראות משופרת של שרשרת האספקה, דבר חיוני לעמידה בציפיות הלקוחות ולהסתגלות מהירה לשינויים.

בינה מלאכותית הפכה למיינסטרים בקמעונאות בבריטניה, כאשר כמעט כל המשיבים מאשרים את השימוש בה בקבלת החלטות. למעלה ממחציתם הקימו תפקידי מנהיגות וצוותים בתחום הבינה המלאכותית בתוך הארגונים שלהם. קמעונאים משתמשים במערכות בינה מלאכותית כדי לשלב נתוני לקוחות בנקודות מגע שונות, לחזות התנהגות קנייה ולמטב את המלאי. האתגר טמון במורכבות העצומה של זרמי הנתונים. קמעונאי גדול מעבד נתונים ממערכות נקודות מכירה, פלטפורמות מסחר אלקטרוני, כרטיסי נאמנות, מדיה חברתית ומערכות שרשרת אספקה. ניהול נתונים המונע על ידי בינה מלאכותית מבטיח כי נתונים אלה מנוהלים בהתאם לתקנות, ובמקביל מאפשר ניתוחים בזמן אמת התומכים באינטראקציות מותאמות אישית עם לקוחות.

דיונים על סוכני בינה מלאכותית מביטים לעתים קרובות לעתיד, אך בקמעונאות בבריטניה, מערכות אלו כבר משפיעות על פונקציות מפתח ויוצרות השפעה. 38 אחוז מהקונים בבריטניה כבר משתמשים בבינה מלאכותית בקמעונאות, כאשר 60 אחוז רוצים עדכוני משלוח המונעים על ידי בינה מלאכותית, כגון מעקב בזמן אמת. 57 אחוז מאמינים שבינה מלאכותית יכולה לשפר את יעילות מימוש ההזמנות. למרות יתרונות אלו, מחקרים מזהים ספקנות נרחבת בנוגע לאמון ולשימוש בנתונים. רק 46 אחוז מהקונים בבריטניה סומכים על בינה מלאכותית שתמליץ על מוצרים על סמך היסטוריית הקנייה שלהם, ומחצית מהנשאלים נותרו חלוקים בדעותיהם האם בינה מלאכותית יכולה לשפר את הקניות מבלי לפגוע בפרטיות. חשוב לציין, שרוב של 94 אחוזים רואים חיוני שכלי בינה מלאכותית יהיו שקופים הן בפעולותיהם והן בטיפולם בנתונים.

היתרונות של אימוץ בינה מלאכותית הם ללא ספק. קמעונאים מדווחים על עלויות מופחתות באמצעות יעילות משופרת, הגדלת הכנסות באמצעות תובנות לקוחות טובות יותר וחוויות מותאמות אישית, קבלת החלטות משופרת באמצעות ניתוח ניבוי ויתרון תחרותי באמצעות חוויות לקוח מעולות. צוותים מצליחים ממנפים בינה מלאכותית כדי להשלים מערכות קיימות, להפחית חיכוכים ולתמוך בעומס העבודה שלהם. הצעדים הבאים ברורים: קמעונאים בבריטניה שלא רק ישרדו אלא גם ישגשגו יהיו אלה שהופכים את נתוני העסק והלקוחות שלהם למידע מעשי. בניית יסודות נתונים חזקים ופריסת סוכני בינה מלאכותית מבוקרים במלואם יהיו חיוניים להצלחה מסחרית ותפעולית ארוכת טווח.

5G, בינה מלאכותית ואנרגיה: מפת הדרכים של בריטניה לתשתית דיגיטלית – תמונה: Xpert.Digital

שירותי בריאות בין חדשנות לעומס מערכתי

מערכת הבריאות של בריטניה, ובפרט שירות הבריאות הלאומי (NHS), ניצבת בפני אתגר חסר תקדים של עמידה בביקוש הגובר עם משאבים מוגבלים. בינה מלאכותית נתפסת כחיונית אם שירות הבריאות הלאומי רוצה לעמוד בביקוש זה. הממשלה הציגה תוכנית בריאות בת 10 שנים המתארת ​​שלושה שינויים מהותיים עבור שירות הבריאות הלאומי: מבית חולים לקהילה, מאנלוגי לדיגיטלי, וממחלות למניעה. בלב השינוי הזה עומדת השאיפה לשלב בינה מלאכותית במסלולי הטיפול, כאשר אפליקציית שירות הבריאות הלאומי (NHS) משמשת כשער דיגיטלי יחיד עבור מטופלים. המטרה המוצהרת היא להפוך את שירות הבריאות הלאומי (NHS) למערכת הבריאות המונעת ביותר על ידי בינה מלאכותית בעולם.

ניסוי הבינה המלאכותית הגדול ביותר מסוגו בתחום הבריאות ברחבי העולם, שכלל למעלה מ-30,000 עובדי שירות הבריאות הלאומי (NHS), הדגים כיצד טכנולוגיה חדשה יכולה לייצר חיסכון חסר תקדים בזמן עבור עובדי שירות הבריאות הלאומי (NHS) ולהוביל לטיפול טוב יותר בחולים. ניסוי פורץ דרך של Microsoft 365 Copilot, שבוצע ב-90 ארגוני שירות הבריאות הלאומי (NHS), מצא כי תמיכה אדמיניסטרטיבית המונעת על ידי בינה מלאכותית יכולה לחסוך לצוות שירות הבריאות הלאומי (NHS) בממוצע 43 דקות לאדם ליום או יותר, שווה ערך לחמישה שבועות לאדם בשנה. תוצאות הניסוי מראות כי פריסה מלאה יכולה לחסוך עד 400,000 שעות צוות בחודש, בסכום המצטבר למיליוני שעות בשנה, מה שיאפשר לצוות להתמקד בצורה יעילה יותר בטיפול בחזית. שירות הבריאות הלאומי (NHS) מעריך כי הטכנולוגיה יכולה לחסוך מיליוני ליש"ט בכל חודש, בהתבסס על 100,000 משתמשים, מה שעשוי להביא לחיסכון בעלויות של מאות מיליוני ליש"ט בשנה.

העתיד הקרוב מתמקד בפריסה של טכנולוגיות מוכחות כגון מסייעי תמלול של בינה מלאכותית תחת הנהגה חדשה של שירות הבריאות הלאומי (NHS) באנגליה, האצת אימוץ בינה מלאכותית לאבחון באמצעות הערכות ערך מוקדמות של NICE, ובדיקת בינה מלאכותית חדשנית כמכשיר רפואי בארגז החול Airlock של MHRA AI בפיקוח. מערכות המופעלות על ידי בינה מלאכותית הופכות את קידוד הנתונים הקליניים לאוטומטי בדיוק של 96 אחוזים, מחלצות מידע מובנה מרשומות קליניות לא מובנות ומזהות באופן אוטומטי מידע בריאותי מוגן למטרות אנונימיזציה. שוק הבינה המלאכותית בבריטניה בתחום הבריאות צפוי להגיע לשיעורי צמיחה מרשימים החל מ-13.26 מיליארד דולר בשנת 2024, עם קצב צמיחה שנתי מצטבר של 36.76 אחוזים.

עם זאת, ישנן גם חששות משמעותיים. רופאים וסטודנטים לרפואה הביעו בישיבה מיוחדת של ההסתדרות הרפואית הבריטית חששות כבדים בנוגע לשאיפות הדיגיטליות והטכנולוגיות בתוכנית העשור של הממשלה. רופאים הזהירו מפני סיכונים פוטנציאליים הנובעים מהתרחבות מסיבית של הדיגיטציה בשירותי בריאות שכבר נאבקים בתשתית IT מיושנת, ומקידום טכנולוגיות בינה מלאכותית שאינן מובנות היטב. רופא כללי הזהיר כי תוכנית זו חושפת את המקצוע לסיכונים חמורים ומסוכנים הקשורים ל-IT, וכי האומה מסתכנת בהפיכתה לשפן ניסיונות לא מודע לטכנולוגיה שאינה מובנת כראוי על ידי יוצריה, קל וחומר על ידי המקצוע הרפואי. נראה כי הממשלה מאמצת את המנטליות של עמק הסיליקון של קידום מהיר של דברים ופריצתם, דבר שאינו מתאים בעת שיפוץ מערכת בריאות מורכבת.

טלקומוניקציה כעמוד השדרה של התשתית הדיגיטלית

תעשיית התקשורת ניצבת בפני אתגרים ייחודיים בניהול נתוני רשת, ובמקביל ממלאת תפקיד קריטי כגורם המאפשר את כל טרנספורמציית הבינה המלאכותית. עם התרחבות רשתות ה-5G והצמיחה של מכשירי האינטרנט של הדברים, נפחי הנתונים מתפוצצים. קבוצת BT, המפעילה את רשת הסלולר הגדולה ביותר בבריטניה באמצעות חברת הבת שלה EE, הצליחה לפרוס גישת 5G ליותר מ-75 אחוזים מאוכלוסיית בריטניה, הישג משמעותי בנוף הסלולר של המדינה. השקת שירותי 5G עצמאיים ב-15 ערים בבריטניה מסמנת נקודת מפנה, שכן טכנולוגיה זו מסוגלת סוף סוף למלא את הבטחות ה-5G שהיו מקושרות במשך למעלה מעשור.

נראה כי העלייה המטאורית בשימוש ביישומי בינה מלאכותית היא המפתח להנעת צמיחה נוספת בהכנסות משירותי 5G. BT ו-Assembly Research מעריכות כי כיסוי משופר של 5G SA יכול לתרום עד 230 מיליארד ליש"ט לכלכלת בריטניה עד 2035, הודות לאוטומציה, קישוריות ומודרניזציה של רשת האנרגיה. BT מעריכה כי השימוש התעשייתי בטכנולוגיות כמו בינה מלאכותית ולמידת מכונה, המתאפשרת על ידי 5G SA, לבדו יכול לייצר ערך כלכלי של יותר מ-88 מיליארד ליש"ט. החל מהרחבת כפר ותחבורה אוטונומית ועד רחפנים ומדיה, רשתות משופרות יכולות לפתוח מיליארדים על פני מגזרים מרובים לאחר שיטופלו חסמי הספקטרום והתכנון.

חברות טלקומוניקציה פורסות מערכות המונעות על ידי בינה מלאכותית כדי לייעל את ביצועי הרשת, לחזות הפסקות חשמל לפני שהן מתרחשות ולהקצות משאבים באופן דינמי. שישים וחמישה אחוזים מחברות הטלקום מתכננות להגדיל את תקציבי תשתית הבינה המלאכותית שלהן בשנת 2025, כאשר תכנון ותפעול הרשת הם בעלי עדיפות גבוהה ביותר להשקעה עם 37 אחוזים. וודאפון בריטניה ואריקסון הצליחו להפחית בהצלחה את צריכת החשמל היומית של יחידות רדיו 5G בעד 33 אחוזים במיקומים נבחרים בלונדון. זאת כתוצאה מניסוי הממנפ את פתרונות התוכנה המתקדמים של אריקסון המבוססים על בינה מלאכותית ולמידת מכונה. חבילת האפליקציות Ericsson Service Continuity AI עם יעילות אנרגטית חכמה מתאימה באופן דינמי את צריכת החשמל של הרשת בהתאם לביקוש, וכתוצאה מכך עלויות תפעול מופחתות ופליטות פחמן נמוכות יותר מבלי לפגוע בביצועים.

המימד האנרגטי של שינוי תשתיות זה הופך לסוגיה כלכלית ופוליטית קריטית. ממשלת בריטניה השיקה את מועצת האנרגיה של בינה מלאכותית (AI Energy Council) כדי לנהל את צורכי האנרגיה הגדלים של בינה מלאכותית ומרכזי נתונים, תוך עמידה בו זמנית ביעדי אנרגיה נקייה. המועצה שואפת להנחות כיצד ניתן להתאים את הרחבת הבינה המלאכותית לשאיפתה של המדינה להפוך למובילה עולמית בתחום האנרגיה הנקייה. פגישתה הראשונה ב-8 באפריל בחנה כיצד המדינה יכולה לשפר את יעילות האנרגיה והקיימות של תשתית הבינה המלאכותית ומרכזי הנתונים שלה. עם היעד השאפתני של הממשלה להגדיל פי עשרים את קיבולת המחשוב הציבורית של בריטניה בחמש השנים הקרובות, ההשלכות האנרגטיות משמעותיות ודורשות תכנון מתואם בין מגזרים. חלק מהתשובה כרוך ביצירת אזורי צמיחה של בינה מלאכותית, מרכזים באזורים המסוגלים לתמוך בלפחות 500 מגה-וואט של קיבולת חשמל, מספיק בערך כדי להפעיל שני מיליון בתים.

לוגיסטיקה ושרשראות אספקה ​​במעבר

תעשיית הלוגיסטיקה ושרשרת האספקה ​​בבריטניה עוברת טרנספורמציה רדיקלית, כאשר בינה מלאכותית ואוטומציה נמצאות בחזית המהפכה הזו, ומאפשרות לעסקים לייעל את הפעילות, לשפר את קבלת ההחלטות ולשפר את ביצועי שרשרת האספקה ​​הכוללים. אם המשלוחים האחרונים שלכם נראו מהירים, מדויקים וברי קיימא יותר, אתם עדים למהפכה שקטה המתרחשת מאחורי הקלעים. עד 2025, טכנולוגיות חכמות כבר לא יהיו באופק; הן יהיו מוטמעות במלואן בפעילות היומיומית, החל מרכבי משלוחים אוטונומיים במרכזי ערים ועד מערכות חיזוי המסייעות לקמעונאים להימנע מצווארי בקבוק.

בינה מלאכותית ממלאת כיום תפקיד מרכזי בתכנון וביצוע משלוחים. מתכנון מסלולים ועד חיזוי תנועה, מערכות חכמות עוזרות לספקי לוגיסטיקה לקבל החלטות מהירות ומושכלות יותר. משלוחים הם לא רק מהירים יותר אלא גם אמינים יותר, עם פחות עיכובים וניצול טוב יותר של כלי רכב ודלק. רכבי משלוחים אוטונומיים ומערכות אוטומטיות כבר נמצאות בשימוש באזורים נבחרים בבריטניה, במיוחד עבור משלוחים למרחקים קצרים או משלוחים במייל האחרון. טכנולוגיות אוטונומיות אלו מפחיתות את התלות בעבודה ידנית ומורידות עלויות, ובמקביל מספקות דרכים חדשות לשרת אזורים שקשה להגיע אליהם.

מחסנים ומרכזי הפצה עברו גם הם טרנספורמציה דיגיטלית. משימות ידניות כמו מיון, אריזה ובדיקות מלאי עוברות יותר ויותר לרובוטים, בעוד שתוכנות בינה מלאכותית מנטרות ומנהלות מלאי בזמן אמת. סימולציות דיגיטליות, המכונות תאומים דיגיטליים, מאפשרות למנהלי לוגיסטיקה לבחון תרחישים שונים, כגון עליות ביקוש או שיבושים בשרשרת האספקה, מבלי להשפיע על הפעילות. זה מקל על ההכנה לאירועים בלתי צפויים וזיהוי יעילויות חדשות. חברות כמו Simarco משתמשות בכלים מתקדמים כמו SnapFulfil WMS כדי לחבר מערכות הן באופן פנימי והן באופן ישיר עם לקוחות, ומספקות נראות ובקרה בזמן אמת על מלאי והזמנות מקבלה ועד מסירה.

עם זאת, מחקר חדש מראה כי מובילי שרשרת האספקה ​​והתחבורה בבריטניה צופים עתיד אוטונומי של בינה מלאכותית, אך מתמודדים עם חסמים משמעותיים מבחינת מיומנויות ושילוב נתונים. כמעט מחצית מהארגונים שנסקרו חסרה נראות נתונים מספקת כדי להתאים באופן יזום את נתיבי השילוח. ארבעים וחמישה אחוזים הצהירו כי אינם מסוגלים לנקוט בפעולות מתקנות לפני שמשלוחים מתעכבים או משבשים. פער זה בין שאיפה טכנולוגית למציאות תפעולית מחמיר על ידי אתגרים פנימיים משמעותיים. ארבעים ושניים אחוזים מהנשאלים הצביעו על חוסר מיומנויות בארגונים שלהם, בעוד 39 אחוזים ציינו נתונים מקוטעים בפלטפורמות ובפתרונות שונים כמכשול רציני. למרות המכשולים הנוכחיים הללו, קיים ביטחון חזק בעתיד המונע על ידי בינה מלאכותית, כאשר 63 אחוזים מהארגונים מצפים לאמץ בינה מלאכותית אוטונומית לחלוטין וסוכנתית או לדרוש פיקוח אנושי מינימלי בתוך חמש השנים הקרובות.

תרופות ומדעי החיים בחזית החדשנות

תעשיית התרופות ומדעי החיים בבריטניה נמצאת בחזית החדשנות בתחום הבינה המלאכותית, כאשר מודלים המונעים על ידי בינה מלאכותית נמצאים בשימוש הולך וגובר על ידי חברות תרופות וביוטכנולוגיה כדי להאיץ את גילוי התרופות על ידי ניבוי אינטראקציות מולקולריות, אופטימיזציה של תכנון ניסויים קליניים וזיהוי חששות בטיחות פוטנציאליים מוקדם יותר בתהליך הפיתוח. האצה זו מבטיחה במיוחד לטיפול בצרכים רפואיים שלא נענו ולפיתוח טיפולים למחלות מורכבות. לבינה מלאכותית גנרטיבית יישומים שונים בהקשר של גילוי תרופות, כולל ניתוח מהיר in silico של נתונים גנומיים ומועמדים טיפוליים.

ממשלת בריטניה תומכת באופן פעיל בחדשנות בתחום זה ולאחרונה התחייבה להקצות 82 מיליון ליש"ט לתמיכה בפרויקטים בבריטניה, כולל PharosAI ו-Bind Research, המשתמשים בבינה מלאכותית לפיתוח מודלים חדשים של טיפול ותרופות למחלות כמו אלצהיימר וסרטן. מחשב-על פורץ דרך, Isambard-AI, בעלות של 225 מיליון ליש"ט, צפוי לחולל מהפכה בתחום הרפואה על ידי שימוש בבינה מלאכותית כדי לסייע בפיתוח תרופות וחיסונים חדשים. מתקן חדיש זה, הממוקם בבריסטול, יהפוך למחשב-העל החזק ביותר בבריטניה כאשר יהפוך לפעיל במלואו הקיץ. חלקים ממערכת Isambard-AI כבר פועלים, עם פרויקטים מתמשכים הבוחנים טיפולים חדשים למחלות כמו אלצהיימר, מחלות לב וסוגי סרטן שונים.

קונסורציום OpenBind של בריטניה ישתמש בטכנולוגיה ניסיונית כדי לייצר את אוסף הנתונים הגדול בעולם על האופן שבו תרופות מקיימות אינטראקציה עם חלבונים, אבני הבניין של הגוף. אוסף זה יהיה גדול פי 20 מכל דבר שנאסף ב-50 השנים האחרונות ויבסס את מעמדה של בריטניה כמרכז עולמי לגילוי תרופות המונע על ידי בינה מלאכותית. הדבר יתמוך בהכשרת מודלים חדשים של בינה מלאכותית המסוגלים לזהות תרופות חדשות ומבטיחות, ויעניק לחוקרים יכולת חסרת תקדים לפתוח גבולות חדשים במאבק במחלות. עלויות הפיתוח יופחתו בעד 100 מיליארד ליש"ט, והחדשנות והצמיחה הכלכלית העומדות בבסיס תוכנית השינוי של הממשלה יעודדו.

תעשיית הביו-פרמצבטיקה בבריטניה מחפשת יותר ויותר כישרונות בעלי כישורי בינה מלאכותית ונתונים כדי להישאר תחרותית, שכן טכנולוגיה דיגיטלית מניעה חדשנות. תעשיית התרופות מאמצת יותר ויותר כלים דיגיטליים חדשים כמו בינה מלאכותית ואנליטיקה של ביג דאטה כדי לתמוך בגילוי ופיתוח תרופות חדשניים, אך חברות רבות מתקשות למצוא ולמשוך עובדים מיומנים. ממשלת בריטניה נקטה גישה פרו-חדשנית לרגולציה של בינה מלאכותית, תוך איזון בין הצורך בפיקוח לבין קידום צמיחה מתמשכת בתעשיות המונעות על ידי בינה מלאכותית. בריטניה פועלת באופן פעיל לבחינת אימוץ אתי ויעיל של טכנולוגיית בינה מלאכותית בתוכניות שמטרתן לשפר את תוצאות המטופלים וייעול מתן שירותי הבריאות.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת - תמונה: Xpert.Digital

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת

פעלו במהירות: כך משתלם ניהול נתונים הנתמך על ידי בינה מלאכותית – תמונה: Xpert.Digital

האתגר של איכות הנתונים והממשל שלהם

למרות כל ההתקדמות הטכנולוגית, איכות הנתונים נותרה אתגר מתמשך המשפיע באופן מהותי על הצלחת הטמעות בינה מלאכותית. איכות הנתונים היא האתגר הגדול ביותר לשלמות הנתונים בארגונים והפכה נפוצה אף יותר. בשנת 2024, 64 אחוז מהנשאלים אמרו שאיכות הנתונים הייתה האתגר הגדול ביותר שלהם בשלמות הנתונים, בהשוואה ל-50 אחוז בשנת 2023. מצב זה הוביל לחוסר אמון בנתונים, כאשר 67 אחוז מהנשאלים הצהירו כי אינם סומכים באופן מלא על הנתונים בהם הם משתמשים לצורך קבלת החלטות, עלייה משמעותית מ-55 אחוז בשנה הקודמת. בעוד שבעיות איכות נתונים אינן דבר חדש, ההשפעה של בעיות אלו על תוצאות עסקיות גדולה מתמיד.

זאת בשל המהירות שבה מתקדמות ניתוחים מתקדמים, בינה עסקית ובינה מלאכותית. אי אפשר לקבל החלטות מבוססות נתונים עם נתונים גרועים, וכאשר נתונים אלה מניעים מודלים של ניתוח ובינה מלאכותית, ההשפעה השלילית יכולה להיות מהירה וחמורה. דירוגי איכות הנתונים הארגוניים ירדו ב-11 נקודות אחוז השנה. בשנה שעברה, 66 אחוז מהנשאלים דירגו את איכות הנתונים שלהם כממוצעת או גרועה יותר. השנה, 77 אחוז אומרים שאיכות הנתונים שלהם היא ממוצעת במקרה הטוב. הנשאלים מדווחים כי המכשול מספר אחת המונע מהם להשיג נתונים באיכות גבוהה הוא כלים לא מספקים לאוטומציה של תהליכי איכות נתונים (49 אחוז). הגדרות ופורמטים לא עקביים של נתונים ממשיכים להטריד ארגונים (45 אחוז). באופן לא מפתיע, נפח הנתונים גדל כאתגר, כאשר 43 אחוז ציינו זאת כדאגה מרכזית, לעומת 35 אחוז בשנת 2023.

חברות בריטיות מכירות בתפקיד הקריטי שממלא ניהול נתונים יעיל בכלכלה המודרנית, אך מציינות מכשולים אינהרנטיים ליישום פרקטיקות אלה הלכה למעשה. הממצאים מראים כי 8 מתוך 10 חברות בריטיות מכירות בכך שמשילות נתונים אינה צריכה עוד להיות מחשבה שלאחר מעשה ויכולה להעניק להן יתרון אסטרטגי. 86 אחוזים נוספים הסכימו שמשילות נתונים תהפוך לחשובה יותר בחמש השנים הקרובות. עם בינה מלאכותית שמשנה את אופן ניהול העסקים ונתפסת כגורם מבדיל מרכזי, כמעט שלושה רבעים אמרו גם שמשילות נתונים היא הבסיס לבינה מלאכותית טובה יותר. עם זאת, קשיים באינטגרציה ובמדרגיות, כמו גם איכות נתונים ירודה, הם אתגרים מרכזיים העומדים בפני חברות בכל הנוגע לניהול נתונים בצורה יעילה ואחראית לאורך מחזור החיים שלהן.

שלושת המכשולים הנפוצים ביותר לניהול נתונים טוב הם הטמעת ניהול נתונים בדרכי עבודה ותהליכים קיימים (72 אחוז), שיפור איכות הנתונים ויכולת ההרחבה (71 אחוז), והבטחת עמידה בקצב הטכנולוגיה והמודלים העסקיים הקיימים (71 אחוז). כמעט כל חברה שנסקרה מתכננת להשקיע בגישות ניהול הנתונים שלה בשנתיים הקרובות. זה כולל השקעות בטכנולוגיות וכלים איכותיים, כמו גם שיפור אוריינות ומיומנויות נתונים פנימיות. שמונים ואחד אחוזים מוגבלים על ידי נתונים מבוזרים - נתונים המפוזרים על פני מערכות ומיקומים מרובים - בעוד 77 אחוזים אומרים שהכלים הנוכחיים שלהם אינם יכולים להתמודד עם נפח הנתונים שהם מעבדים. למעלה משלושה רבעים מציינים חקיקת נתונים ותקנות בתעשייה כאתגר עיקרי, ו-75 אחוזים מדווחים על מחסור באנליסטים מוסמכים.

פער המיומנויות כצוואר בקבוק קריטי

פער המיומנויות בנתונים ובינה מלאכותית מתגלה כאחד המכשולים הגדולים ביותר ליישום מוצלח של מערכות חכמות. אימוץ בינה מלאכותית מוערך שיגביר את הכלכלה הבריטית בעד 400 מיליארד ליש"ט עד 2030 באמצעות שיפורים בחדשנות ובפרודוקטיביות במקום העבודה. עם זאת, דו"ח חדש חושף אתגרים משמעותיים לשיפור מיומנויות במגוון מגזרים. בינה מלאכותית משנה מקומות עבודה ברחבי הכלכלה, אך מעסיקים מתקשים לעמוד בקצב ולנצל את כוחה. הממשלה הציגה שלושה כלים חדשים לתמיכה באימוץ רחב ואחראי יותר של בינה מלאכותית: מסגרת מיומנויות של בינה מלאכותית, מסלול אימוץ ורשימת תיוג למעסיקים.

הביקוש לתפקידים הקשורים לבינה מלאכותית עולה בהרבה על היצע אנשי המקצוע המוסמכים. על פי בית הספר לכלכלה ומדעי המדינה של לונדון, שוק העבודה הטכנולוגי הנוכחי בבריטניה מתמקד כעת באופן מובהק בתפקידים הקשורים לבינה מלאכותית. מבין אלה, מהנדסי בינה מלאכותית ולמידת מכונה עומדים בראש רשימת המשרות המבוקשים ביותר. אדריכלי ענן, שכבר היו מבוקשים מאוד לפני העלייה האחרונה בבינה מלאכותית ובאוטומציה, קשים כעת כפליים לאיוש. הסיבה לכך היא שתשתיות ענן הן קריטיות אף יותר עבור כל חברה המאמצת טכנולוגיות כמו בינה מלאכותית ואוטומציה. המחסור באנשי מקצוע בתחום הנתונים מזוהה כאחד המכשולים הגדולים ביותר ליישום בינה מלאכותית, עם כמעט 2.9 מיליון משרות פתוחות הקשורות לנתונים ברחבי העולם.

פער מיומנויות זה הופך את ניתוח העלות-תועלת של השקעות בבינה מלאכותית למורכב עוד יותר. מנהל נתונים ראשי בבריטניה מרוויח בין 175,000 ל-350,000 ליש"ט בשנה, מנהלי ניהול נתונים בין 120,000 ל-180,000 ליש"ט, ומנהלי ניהול נתונים מומחים בין 85,000 ל-130,000 ליש"ט. עלויות כוח אדם משמעותיות אלו מהוות בדרך כלל 40 עד 50 אחוז מהעלות הכוללת של הטמעות בינה מלאכותית. על פי סקרים, 97 אחוז מהארגונים שחוו אירועים הקשורים לבינה מלאכותית חסרים בקרות גישה נאותות לבינה מלאכותית, בעוד של-63 אחוזים חסרות מדיניות ניהול בינה מלאכותית. פערים אלה בממשל אינם רק סיכונים תיאורטיים; הם מתורגמים להפסדים כספיים קונקרטיים ולקנסות רגולטוריים.

שותפות בתעשייה שואפת לסייע. 7.5 מיליון עובדים בריטים צפויים לרכוש מיומנויות חיוניות בתחום הבינה המלאכותית עד 2030 באמצעות שותפות בתעשייה עם NVIDIA, גוגל, IBM ומיקרוסופט. Skills England משתמשת בדוח החדש כדי לפתח חומרי הדרכה. שני שלישים מהחברות בבריטניה כבר מדווחות על שיפורים משמעותיים בפריון כתוצאה מבינה מלאכותית, אך רק 45 אחוזים מציעים הכשרה לכוח אדם, דבר המדגיש פער מיומנויות למרות הישגים ניכרים. ככל שהאימוץ גדל, בריטניה צריכה לשנות כיוון בשימוש בבינה מלאכותית ובאוטומציה, אחרת היא מסתכנת בהחמצת רווחי פריון טרנספורמטיביים ופיגור בתחרות הבינלאומית.

הנוף הרגולטורי בין חדשנות לפיקוח

בריטניה אימצה גישה פרו-חדשנית לרגולציה של בינה מלאכותית, תוך איזון בין הצורך בפיקוח לבין קידום צמיחה בת קיימא בתעשיות המונעות על ידי בינה מלאכותית. רשות ההתנהלות הפיננסית (FCA) אישרה כי גישתה מוכוונת התוצאות לרגולציה ופיקוח חלה באותה מידה על בינה מלאכותית. משמעות הדבר היא שה-FCA מסתמכת על מסגרות רגולטוריות וחוקיות קיימות כדי להפחית רבים מהסיכונים הכרוכים בשימוש בבינה מלאכותית בשירותים ובשווקים פיננסיים בבריטניה. ה-FCA רואה בכך רגולציה המאפשרת חדשנות. על ידי התמקדות בתוצאות ולא בכללים נוקשים, ה-FCA מאפשרת לחברות גמישות מסוימת באופן שבו הן מאמצות טכנולוגיות חדשות כמו בינה מלאכותית, תוך שהיא עדיין מחזיקה אותן באחריות ליחס הוגן כלפי לקוחות ולפעילות עמידה.

ב-9 בספטמבר 2025, השיקה ה-FCA אתר אינטרנט חדש בשם "בינה מלאכותית וה-FCA: הגישה שלנו", המאחד את עמדתה בנוגע לאימוץ בטוח ואחראי של בינה מלאכותית בשווקים הפיננסיים בבריטניה. ה-FCA הכריזה גם על בדיקות חיים של בינה מלאכותית, יוזמה חדשה במסגרת מעבדת הבינה המלאכותית שלה, המאפשרת לחברות לעבוד ישירות עם הרגולטור ולקבל תמיכה מותאמת אישית לפיתוח, הערכה ופריסה של מערכות בינה מלאכותית בשווקים הפיננסיים בבריטניה. המשוב היה חיובי מאוד, ורואים בבדיקות חיים של בינה מלאכותית דרך לשפר את השקיפות, לגשר על הפער בין תיאוריה למעשה ולהפחית את אי הוודאות הרגולטורית, שלעתים קרובות עוצרת פרויקטים של בינה מלאכותית.

בספטמבר 2025, ועדת האוצר של בית הנבחרים פנתה לשש חברות טכנולוגיה גדולות בבקשה להבהרות לגבי תפקידן במתן שירותי בינה מלאכותית למגזר הפיננסי בבריטניה. המכתבים הם חלק מחקירה מתמשכת של השפעת הבינה המלאכותית על בנקים, פנסיות ושווקים. השאלות מכסות מגוון רחב של נושאים, כולל אסטרטגיות הבינה המלאכותית של חברות אלו, אמצעי שקיפות, הפחתת הטיות, תכנון מגירה ומעורבות עם ה-FCA ובנק אנגליה. ראוי לציין כי הוועדה שואלת כיצד חברות אלו יגיבו אם יוגדרו כצדדים שלישיים קריטיים, מעמד שעלול להטיל חובות רגולטוריות מחמירות ודרישות חוסן.

העלות הממוצעת של פרצת נתונים צפויה להיות 4.4 מיליון דולר בשנת 2025, בעוד שפרצות נתונים ענק המשפיעות על למעלה מ-50 מיליון רשומות יעלו בממוצע 375 מיליון דולר. קנסות ה-GDPR יגיעו ל-5.65 מיליארד אירו עד מרץ 2025, כאשר קנסות בודדים ינועו בין 250 מיליון אירו ל-345 מיליון אירו נגד חברות כמו אובר ומטא. העלות הממוצעת של תאימות ל-GDPR עבור חברות בינוניות היא 1.4 מיליון דולר. מערכות ניהול נתונים המונעות על ידי בינה מלאכותית מצמצמות סיכונים אלה באמצעות ניטור תאימות מתמשך, בקרות גישה אוטומטיות ונותני ביקורת מקיפים. שישים וארבעה אחוזים ממקבלי ההחלטות בתחום ה-IT מודאגים מקנסות פוטנציאליים עקב אי-תאימות נתונים, בעוד 80 אחוזים מכירים בכך ששמירה על נתונים תאימים היא קריטית להשגת יתרון תחרותי.

הדרך קדימה בין הזדמנות לאתגר

השנים הקרובות יהיו מכריעות לכלכלת בריטניה וליכולתה לממש את מלוא הפוטנציאל של ניהול נתונים המונע על ידי בינה מלאכותית. אותן חברות וארגונים שיישמו בהצלחה ניהול נתונים המונע על ידי בינה מלאכותית יזכו ביתרונות תחרותיים משמעותיים באמצעות חדשנות מהירה יותר, קבלת החלטות טובה יותר ותפעול יעיל יותר. ה-OECD מעריך כי בינה מלאכותית יכולה להגביר את הפריון בעד 1.3 נקודות אחוז בשנה, שווה ערך ל-140 מיליארד ליש"ט. עד שנת 2030, אימוץ בינה מלאכותית יוכל להגביר את הכלכלה הבריטית בעד 400 מיליארד ליש"ט. נתונים אלה מדגישים את הפוטנציאל הכלכלי העצום העומד על כף המאזניים.

עם זאת, נותרו אתגרים משמעותיים. יישום מוצלח של ניהול נתונים המונע על ידי בינה מלאכותית דורש יותר ממומחיות טכנולוגית; הוא דורש התאמה מחדש מהותית של סדרי עדיפויות ותהליכים ארגוניים. ארגונים חייבים לעבור מעמדה הגנתית לעמדה מאפשרת כלפי ניהול נתונים. טרנספורמציה תרבותית היא קריטית לא פחות מהטרנספורמציה הטכנולוגית. צוותי נתונים חייבים ללמוד להתפתח מפותרי בעיות תגובתיים לאדריכלים אסטרטגיים המתזמרים מערכות חכמות במקום לבצע תהליכים ידניים. למרות כל ההתקדמות הטכנולוגית, איכות הנתונים נותרה אתגר מתמשך, כאשר 67 אחוז מהארגונים אינם בוטחים לחלוטין בנתונים שהם משתמשים בהם לקבלת החלטות.

החלטת ההשקעה בניהול נתונים המונע על ידי בינה מלאכותית כרוכה בחישוב כלכלי מורכב. חברות חייבות לשקול לא רק את עלויות רישוי הפלטפורמה, הנעות בדרך כלל בין 50,000 ל-500,000 ליש"ט בשנה, אלא גם את עלויות היישום, שלעתים קרובות עולות על עלויות התוכנה, כמו גם את השקעות כוח האדם הנדרשות. יש לשקול את ההשקעות הראשוניות המשמעותיות הללו מול עלות חוסר המעש. איכות נתונים ירודה מוערכת כבעלת עלות של 200 מיליארד ליש"ט בשנה לחברות בבריטניה. נתונים מופשטים אלה מתורגמים להפסדים עסקיים קונקרטיים, תקציבי שיווק לא יעילים והחלטות אסטרטגיות כושלות.

השאלה אינה עוד האם ניהול נתונים המונע על ידי בינה מלאכותית ייושם, אלא באיזו מהירות ויעילות ארגונים יכולים לנהל את השינוי הזה. התמריצים הכלכליים ברורים, הפתרונות הטכנולוגיים מבשילים והלחץ התחרותי מתעצם. עם מעמדה המוביל באירופה, השקעות משמעותיות מצד ענקיות טכנולוגיה בינלאומיות ועמדה רגולטורית פרו-חדשנית, בריטניה נמצאת בעמדת התחלה חזקה. ניווט מוצלח באיזון בין חדשנות ליישום אחראי, צמיחה כלכלית ופרטיות נתונים, לבין טרנספורמציה טכנולוגית ופיקוח אנושי יקבעו האם בריטניה תשיג את מטרתה להפוך למובילה עולמית בכלכלה המונעת על ידי בינה מלאכותית. בהקשר זה, ההחלטות האסטרטגיות שיתקבלו בשנים הקרובות יעצבו את הנוף התחרותי של הכלכלה הבריטית לעשור הבא ועשויות בהחלט לקבוע את הצלחתן או כישלונן של תעשיות שלמות.

Konrad Wolfenstein

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

קשר תחת וולפנשטיין ∂ xpert.digital

התקשר אלי מתחת +49 89 674 804 (מינכן)

לינקדאין