לא עוד "הוכחת היתכנות": מדוע מודלים של בינה מלאכותית מבוססי תוצאות מחוללים מהפכה בנוף ה-IT

סוף התמימות: מדוע עלינו לחשב מחדש לחלוטין את הכדאיות הכלכלית של בינה מלאכותית

בעוד עמק הסיליקון חווה בהלה לזהב ומיליארדים של הון סיכון זורמים לבינה מלאכותית גנרטיבית, אכזבה מתפשטת בחדרי הישיבות של חברות אירופאיות. הפער מדאיג: מצד אחד, יש את ההבטחה המהפכנית של הטכנולוגיה; מצד שני, מאזן שקשה להצדיק בשיטות קונבנציונליות. חברות רבות מגלות שיוזמות הבינה המלאכותית היקרות שלהן, למרות שהן מרשימות מבחינה טכנית, מאכזבות כלכלית.

הבעיה, עם זאת, אינה טמונה בטכנולוגיה עצמה, אלא באופן שבו אנו מודדים ומנהלים את ערכה. במשך עשרות שנים, מנהלים למדו לחשב השקעות IT כגון הטמעות SAP או מערכות CRM - פרויקטים דטרמיניסטיים עם התחלה ברורה, סוף ברור ותועלות מוגדרות. אבל בינה מלאכותית פועלת לפי כללים שונים: היא תנודתית, הסתברותית ומתפתחת באופן דינמי. כל מי שמנסה לנווט בעולם החדש הזה עם המפות הישנות של רכש IT מסורתי מסתכן בהשקעת תקציבים עצומים ב"מלכודת עלויות שקועות" מבלי לראות תשואות מדידות.

מצב זה קריטי במיוחד עבור עסקים קטנים ובינוניים גרמניים ותאגידים אירופאים. אירופה, שדחוקה בין הכוח הקפיטליסטי המונע על ידי חדשנות של ארה"ב לבין ההתרחבות של סין המוכוונת על ידי המדינה, מסתכנת בפיגור. עם זאת, התשובה לא יכולה להיות השקעה עיוורת של יותר כסף. במקום זאת, נדרש שינוי פרדיגמה רדיקלי: התרחקות מתשלום עבור תשתיות ורישיונות, ותגמול לתוצאות בפועל.

המאמר הבא מנתח את הליקויים המבניים של מודלים מסורתיים של השקעה, חושף את גורמי העלות הנסתרים של פרויקטים של בינה מלאכותית, ומתווה דרך מוצא שתמזער סיכונים ותבטיח יצירת ערך מהיום הראשון. זהו מדריך למקבלי החלטות שרוצים להבין בינה מלאכותית לא כצעצוע טכנולוגי, אלא כיתרון תחרותי רווחי.

מתאים לכך:

• Unframe.AI: החזר השקעה (ROI) של בינה מלאכותית ארגונית: מדוע רוב החישובים שגויים

מדוע מודלים מסורתיים של השקעה באירופה נידונים לכישלון וכיצד שינוי רדיקלי יכול להבטיח גישה לשווקים גלובליים

הפער הנוכחי בין השקעות מסיביות בבינה מלאכותית לבין התשואות בעולם האמיתי שהיא מייצרת מייצג אחת הבעיות הדוחקות ביותר עבור מנהיגים עסקיים ברחבי העולם. בעוד שחברות הון סיכון והון פרטי אמריקאיות הזרימו למעלה מ-100 מיליארד דולר למגזר בשנת 2024 בלבד, חברות אירופאיות - ובמיוחד עסקים קטנים ובינוניים גרמניים - מתמודדות עם מציאות מפוכחת. חלק גדול מחישובי החזר ההשקעה (ROI) עבור בינה מלאכותית ארגונית מתגלים כלא נכונים. זה לא נובע מחוסר דיוק מתמטי, אלא מהנחות שגויות מיסדן. התשתית הטכנולוגית והמודלים הפיננסיים שנבנו עליה, שפותחו במשך עשרות שנים עבור מערכות IT דטרמיניסטיות כמו ERP או CRM, קורסים תחת התנודתיות והאופי ההסתברותי של מערכות בינה מלאכותית מודרניות. כל מי שעדיין מנסה לנהל בינה מלאכותית גנרטיבית עם אותם מדדי ביצועים (KPI) כמו יישום SAP, מנווט למעשה באוקיינוס ​​עם מפת דרכים.

חוסר ההתאמה המבני של מדדי IT קלאסיים

הבעיה המרכזית בחישובי השקעה מסורתיים טמונה באי הבנה של טבעם של פרויקטים של בינה מלאכותית. ארבע דינמיקות מבחינות באופן מהותי בין השקעות אלו ליישום תוכנה קונבנציונלי, מה שמוביל לכך שמודלים סטנדרטיים של החזר השקעה (ROI) מייצרים באופן שיטתי תחזיות לא מדויקות.

ראשית, ישנה בעיית ציר זמן חמורה. החזר ההשקעה הקלאסי מניח שלב יישום מוגדר ואחריו שלב של תשואות מדידות. עם זאת, פרויקטים של בינה מלאכותית לעיתים רחוקות מתנהגים באופן ליניארי. פרויקט שתוכנן כפיילוט של שישה חודשים מתפתח לעתים קרובות לשלב ניסיוני של ארבעה עשר חודשים. מוכנות לייצור, שכביכול הייתה במרחק שבועות בלבד, נותרה מטרה תיאורטית גם שנה לאחר מכן. בעוד שהמכנה במשוואת החזר ההשקעה עולה בהתמדה עקב עלויות שוטפות, המונה - התשואה - נשאר אפס.

שנית, פרויקטים של בינה מלאכותית כפופים לשונות קיצונית בהיקפם. בעוד שפרויקטים מסורתיים של IT פועלים לעתים קרובות לפי מפרטים נוקשים, מקרי שימוש של בינה מלאכותית מתפתחים באופן דינמי. מערכת עיבוד מסמכים עשויה להפוך לפלטפורמת אחזור ידע במהלך הפיתוח, רק כדי להיות מוחלפת בפתרון זרימת עבודה מבוסס סוכנים זמן קצר לפני הפריסה. מכיוון שהיסודות הטכנולוגיים - מודלים, מסגרות וכלים - משתנים עם זמן מחצית חיים של מספר חודשים בלבד, יש להתאים את הפתרונות באופן רציף כדי למנוע התיישנות בעת הפריסה.

שלישית, בעיית הייחוס מציבה בפני מחלקות הכספים אתגרים שנראים בלתי עבירים. גם אם מערכת בינה מלאכותית מייצרת ערך, בידוד ערך זה הוא מורכב. האם העלייה בהכנסות מיוחסת למנוע ההמלצות החדש של בינה מלאכותית, לצוות המכירות המחודש, או פשוט לתנאים כלכליים נוחים? בניגוד לתוכנה דטרמיניסטית, שבה הסיבתיות לרוב ברורה, עם בינה מלאכותית, מודדים לעתים קרובות רק תרומה לתוצאה, ולא את הסיבה היחידה שלה.

רביעית, מלכודת העלויות השקועות מובילה לעתים קרובות להחלטות לא רציונליות. רוב פרויקטים ארגוניים של בינה מלאכותית דורשים השקעות ראשוניות משמעותיות: הקצאת תשתית, ניקוי נתונים, אימון מודלים ואינטגרציה. לכך מתווספות עלויות ניהול עבור תצפיות בינה מלאכותית, מכיוון שמודלים, בניגוד לתוכנה סטטית, נתונים לירידה בביצועים, המכונה סחיפה, ויש לנטר אותם באופן רציף. הנקודה שבה ניתן לאמת האם ההשקעה כדאית היא לעתים קרובות כל כך מאוחר בפרויקט שרוב התקציב כבר נוצל באופן בלתי הפיך.

ההקשר הגלובלי והחיסרון המיקום הספציפי של אירופה

סיכונים הטבועים הללו נתקלים במערכת אקולוגית שברירית במיוחד באירופה. בעוד שחברות אמריקאיות מגובות לעתים קרובות על ידי הון סיכון סובלני לסיכון ומטפחות תרבות של "כישלון מהיר", השוק האירופי פועל בסביבה של שנאת סיכון גבוהה ורגולציה מחמירה. למרות שחוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי מספק ודאות משפטית, הוא מטיל עלויות תאימות משמעותיות על עסקים קטנים ובינוניים (SMEs). הערכות מצביעות על כך שבדיקות תאימות עבור מערכת בינה מלאכותית אחת בסיכון גבוה יכולות לעלות עד 400,000 אירו אם לא קיימות מערכות ניהול איכות מבוססות.

זה מוביל לפער השקעות מסוכן. ההשקעות של ארה"ב בבינה מלאכותית עולות בהרבה על אלו האירופיות. סין, בתורה, משתמשת באינטגרציה המוכוונת על ידי המדינה כדי לכפות יתרונות לגודל בתעשייה. גרמניה ואירופה מסתכנות להילכד בעמדת סנדוויץ': תלויות טכנולוגית במודלים אמריקאיים ותחת לחץ מחירים מיעילות סינית. עבור מנהלים בכירים באירופה, משמעות הדבר היא שפרויקטים של בינה מלאכותית חייבים להיות לא רק רווחיים אלא גם חיוניים אסטרטגית. עם זאת, דווקא ה"מיטלשטנד" של גרמניה, עמוד השדרה של הכלכלה האירופית, מהסס. רק כשליש מהחברות הגדולות וחלק קטן עוד יותר מהעסקים הקטנים והבינוניים משתמשים בבינה מלאכותית בשימוש פרודוקטיבי. הפחד מעלויות בלתי ניתנות לחישוב ותועלות לא ברורות חונק את החדשנות.

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

מהבטחה מופשטת למציאות מדידה

כדי לשבור את הקיפאון הזה, יש לחשוב מחדש באופן קיצוני על הטענה העסקית של בינה מלאכותית. ארגונים מצליחים לא מתחילים בשאלה על הטכנולוגיה, אלא על התוצאה. השאלה הראשונה חייבת להיות: איזו תוצאה עסקית ספציפית תאפשר הבינה המלאכותית הזו? מטרות מעורפלות כמו "יעילות מוגברת" או "קידום חדשנות" הן חסרות ערך בהקשר זה. טענה עסקית חזקה דורשת מדדים מדויקים שניתן לעקוב אחריהם מדי שבוע בלוח מחוונים.

דוגמאות טובות לכך הן קונקרטיות וניתנות לאימות: צמצום זמן סקירת החוזים מארבע שעות לעשרים דקות, הגדלת שיעור פתרון הבקשות במגע הראשון בשירות הלקוחות מ-62 אחוז ל-78 אחוז, או צמצום הזנת נתונים ידנית עבור בקשות הלוואה ב-80 אחוז. אם לא ניתן לנסח מטרה בשפה של ראש מחלקה, אין תירוץ עסקי.

השאלה המכרעת השנייה נוגעת לאימות: כיצד נדע אם זה עובד? מודלים מסורתיים עונים על כך בסוף הפרויקט - לעתים קרובות לאחר שמונה עשר חודשים. עם זאת, פרויקטים של בינה מלאכותית דורשים אימות מתמשך. מה עלינו לראות בשבוע השני כדי לאשר את המסלול? איזו נקודת החלטה קיימת בחודש השלישי שבה ניתן לעצור את הפרויקט אם חסרים אינדיקטורים? ההשקעות הטובות ביותר בנויות כך שיוכיחו במהירות את ערכן או ייכשלו לפני שהון משמעותי ייהרס.

משחיתי ההון הבלתי נראים במבנה העלויות

אפילו אם המטרה נכונה, חישובים רבים נכשלים עקב עלויות נסתרות שלעתים קרובות מתעלמים מהן בשלב הראשוני. הכנת נתונים גוזלת כ-60 אחוז מהזמן והתקציב ברוב הפרויקטים. זה כרוך לא רק בניקוי טכני, אלא גם בממשל, נורמליזציה ואישור משפטי מורכב במיוחד של מערכי נתונים באירופה.

גורם נוסף שלא הוערך כראוי הוא מורכבות האינטגרציה. לבינה מלאכותית שמתפקדת בסביבת הדגמה מבודדת יש מעט מאוד במשותף עם מערכת המוטמעת בארכיטקטורות אבטחה וזרימות עבודה קיימות. "הקילומטר האחרון" הזה של האינטגרציה עולה לעתים קרובות יותר מרכיב הבינה המלאכותית עצמו, וזה המקום שבו רוב הפרויקטים נתקעים. הוסיפו לכך את עלויות התפעול השוטפות. מודלים דורשים ניטור מתמיד לאיתור סחיפות ואימון מחדש קבוע כאשר דפוסי נתונים משתנים.

לבסוף, עלות הזמן האלטרנטיבית כמעט ולא מחושבת. כל חודש שלוקח לפרויקט בינה מלאכותית לספק ערך הוא חודש של יצירת ערך אובדן. פרויקט עם משך של 18 חודשים והחזר השקעה של 200 אחוז יכול להיות גרוע יותר מבחינה כלכלית מפרויקט עם משך של שישה שבועות והחזר השקעה של 80 אחוז, מכיוון שהאחרון מייצר תזרים מזומנים חיובי למשך 16 חודשים נוספים. הארגונים עם החזר ההשקעה הטוב ביותר אינם בהכרח אלו עם התשואות הגבוהות ביותר, אלא אלו שמשיגים ערך מדיד במהירות רבה ביותר עם השקעת ההון הנמוכה ביותר.

מעבר להוצאות הון: שינוי הפרדיגמה לעבר מודלים של מימון מוכווני תוצאות

בהינתן סיכונים אלה והרתיעה באירופה, מודלים חדשים של תמחור ועסקי המעבירים את הסיכון מהקונה לספק צוברים תאוצה. ספקים כמו Unframe ושחקנים מתקדמים אחרים בשוק מקימים עקרונות המבוססים על אימות מראש. גישת תמחור זו, המבוססת על תוצאות, עשויה להיות המפתח להתגברות על הקפאת ההשקעות באירופה.

במקום לרכוש תשתית מראש (CapEx) או לשלם עבור רישיונות למשתמש (תמחור מבוסס מושב) שלעתים קרובות אינם בשימוש, חברות כאן משלמות עבור התוצאות שהושגו. העלויות משתנות בהתאם לערך הנרכש, ולא בהתאם למשאבים הנצרכים. זה מטפל ישירות בבעיית הייחוס ומכריח ספקים למכור רק פתרונות שבאמת עובדים.

במודל זה, כל התקשרות מתחילה במקרה שימוש מוגדר ותוצאה מדידה. הלקוח רואה את הבינה המלאכותית עובדת על הנתונים שלו ובסביבתו לפני ביצוע השקעה משמעותית. אין משכי פרויקט של 18 חודשים בתקווה לתשואה על ההשקעה בסוף. יצירת ערך מקבלת עדיפות. יתר על כן, העלויות הראשוניות העצומות עבור תשתית מתבטלות לעתים קרובות, שכן פלטפורמות מודרניות מטפלות בנטל הכנת הנתונים ופריסת המודל. זה מבטל את אותן עלויות נסתרות שיכולות אחרת לצרוך עד 80 אחוז מהתקציב.

יתרון נוסף של מודל זה הוא המעבר ממודלים של רישוי מבוססי משתמשים, אשר בעבר נקשו על אימוץ נרחב. אם כל משתמש נוסף כרוך בעלויות, השימוש בטכנולוגיה מוגבל באופן מלאכותי. מודלים מוכווני תוצאות, לעומת זאת, מעודדים שימוש נרחב, שכן יותר משתמשים מובילים בדרך כלל ליותר תוצאות ולכן ערך מוסף גדול יותר.

השלכות אסטרטגיות על מנהיגות אירופאית

עבור מקבלי החלטות באירופה, משמעות הדבר היא שתמו עידן "הוכחת הרעיונות" הניסויית ללא נתיב ברור ליצירת ערך. המציאות הכלכלית דורשת מעבר מהקסם הטכנולוגי לכיוון דיוק כמעט כירורגי בהגדרת תוצאות עסקיות. חברות לא צריכות להשתמש בסדנאות ובשלבי פיילוט כדי ללמוד מה בינה מלאכותית יכולה לעשות, אלא כדי לבודד את מקרה השימוש היקר ביותר ולאמת את השפעתו הכלכלית.

מומלץ לחפש שותפויות עם ספקים שמוכנים לקחת סיכונים ולהימדד לפי תוצאות. עם זאת, הדבר דורש גם שינוי חשיבה מצד הלקוח: התרחקות מרכישת "שעות IT" או "רישיונות", וכניסה לשותפויות ליצירת ערך. בעולם שבו ארה"ב וסין שולטות באמצעות הקצאת הון מסיבית, יעילות בפריסת הון היא הסיכוי היחיד של אירופה. המפתח אינו להוציא יותר כסף, אלא להשקיע את הכסף הזה במודלים שמשלמים את עצמם לפני שהחשבון מגיע. כל מי שעדיין מסתמך על תחזיות ל-18 חודשים כבר הפסיד במשחק. תחרותיות אמיתית נוצרת כאשר יצירת ערך אינה מובטחת, אלא מוכחת מהיום הראשון.

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

קשר תחת וולפנשטיין ∂ xpert.digital

התקשר אלי מתחת +49 89 674 804 (מינכן)

לינקדאין
 

 

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:

• פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
• אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
• מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
• מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה