בינה מלאכותית בכלכלה הגרמנית: נקודת המפנה הגיעה.

113 דקות של זמן שנחסך ביום: נתונים אלה מראים את הכוח האמיתי של בינה מלאכותית במקום העבודה

בינה מלאכותית (AI) הופכת מניסוי טכנולוגי לצורך אסטרטגי שיקבע את התחרותיות העתידית. הנתונים הנוכחיים מראים התפתחות מואצת - בעוד שרק כ-12 אחוזים מהחברות השתמשו בבינה מלאכותית בשנת 2022, נתון זה צפוי להגיע בין 20 ל-27 אחוזים עד 2024. עם זאת, דינמיקה זו חושפת פער הולך וגדל: בעוד שכמעט מחצית מהחברות הגדולות כבר יישמו בינה מלאכותית, עסקים בינוניים מפגרים משמעותית מאחור עם שיעורי אימוץ של 17 עד 28 אחוזים בלבד.

במקביל, תפיסות אסטרטגיות השתנו באופן מהותי. עבור 91 אחוז מהחברות, בינה מלאכותית גנרטיבית היא כיום קריטית למודל העסקי שלהן, והנכונות להשקיע עולה באופן דרמטי. נתונים אמפיריים ראשוניים מראים עלייה מרשימה בפריון של 13 אחוזים בממוצע בחברות המשתמשות בבינה מלאכותית, וחיסכון בזמן יומי של עד 113 דקות לעובד. עם זאת, למרות פוטנציאל זה, מכשולים משמעותיים כגון חוסר מומחיות, אי ודאויות משפטיות עקב תקנת הבינה המלאכותית החדשה של האיחוד האירופי ומחסור חמור בעובדים מיומנים מעכבים טרנספורמציה נרחבת. גרמניה נמצאת בצומת קריטי בתחרות העולמית, שם ייקבע מסלול ההתקדמות הטכנולוגית או פיגור.

מתאים לכך:

• קבלת החלטות ותהליכי קבלת החלטות עבור בינה מלאכותית בחברות: מדחף אסטרטגי ליישום מעשי

כאשר ניסויים דיגיטליים הופכים לצורך אסטרטגי

הנוף הכלכלי הגרמני עובר טרנספורמציה מהותית החורגה הרבה מעבר לדיגיטציה גרידא. בינה מלאכותית מתפתחת מטכנולוגיה ניסיונית לגורם מכריע בתחרותיות הכלכלית. נתונים עדכניים מציירים תמונה מורכבת: גרמניה נמצאת בנקודת מפנה שבה הפער בין מובילים לפיגורים הולך וגדל באופן דרמטי. בעוד שחלקן כבר משיגות עלייה מדידה בפריון, אחרות מסתכנות בפיגור.

הנתונים מדברים בעד עצמם. על פי הלשכה הפדרלית לסטטיסטיקה, כ-20 אחוז מהחברות הגרמניות ישתמשו בבינה מלאכותית (AI) בשנת 2024, אם כי סקרים שונים מניבים תוצאות שונות במקצת בהתאם למתודולוגיה בה נעשה שימוש. מכון ifo אף דיווח על נתון של 27 אחוז ביולי 2024. עם זאת, חשוב יותר מהמספר המדויק הוא קצב האימוץ: בעוד שרק 11 אחוז מהחברות השתמשו בבינה מלאכותית בשנת 2021 וכ-12 אחוז בשנת 2022, האימוץ מואץ כעת. עד סוף 2025, 25 אחוז נוספים מהחברות מתכננים להתחיל או להגביר את השימוש שלהן בבינה מלאכותית. התפתחות זו מסמנת את המעבר משלב הפיילוט ליישום נרחב בקרב החברות.

הפער בין גודל החברה לשיעור היישום הוא בולט. בעוד שכמעט מחצית מכלל החברות הגדולות עם 250 עובדים או יותר מסתמכות כיום על טכנולוגיות בינה מלאכותית, השיעור עבור עסקים בינוניים עם 50 עד 249 עובדים הוא רק 28 אחוזים. עסקים קטנים עם 10 עד 49 עובדים מגיעים ל-17 אחוזים בלבד. נתונים אלה חושפים פער מדאיג בתוך הכלכלה הגרמנית. לתאגידים גדולים יש את המשאבים, המומחיות והנכונות לקחת סיכונים כדי לקדם באופן שיטתי פרויקטים של בינה מלאכותית. עסקים בינוניים וקטנים, לעומת זאת, מתמודדים עם חסמים מבניים: תקציבים מוגבלים, מחסור בכוח אדם מיומן וחוסר ודאות בנוגע לדרישות רגולטוריות.

מצעצוע טכנולוגי לצו אסטרטגי

התפיסה האסטרטגית של בינה מלאכותית השתנתה באופן מהותי. מחקר של חברת רואי החשבון KPMG מתעד בצורה מרשימה את שינוי הפרדיגמה הזה: 91 אחוז מהחברות הגרמניות שנסקרו רואות כיום בבינה מלאכותית גנרטיבית כגורם חיוני למודל העסקי שלהן וליצירת ערך עתידי. בשנת 2024, נתון זה עמד על 55 אחוז בלבד. הכפלה זו בתוך שנה אחת מאותתת על יותר מאשר התלהבות גרידא מהטכנולוגיה. היא מסמנת את ההבנה שבינה מלאכותית הופכת לתנאי הכרחי להצלחה כלכלית.

במקביל, הבשלות האסטרטגית השתפרה משמעותית. כמעט שבע מתוך עשר חברות מחזיקות כיום באסטרטגיה מפורשת לבינה מלאכותית גנרטרית, בהשוואה ל-31 אחוזים בלבד בשנת 2024. 28 אחוזים נוספים עובדים באופן פעיל על פיתוח אסטרטגיה כזו. נתונים אלה מראים כי בינה מלאכותית אינה נתפסת עוד כפרויקט IT מבודד, אלא כטרנספורמציה כלל-חברתית הדורשת ניהול אסטרטגי. חברות מכירות יותר ויותר בכך שהשימוש המוצלח בבינה מלאכותית חורג מעבר ליישום טכנולוגי ודורש התאמות ארגוניות, שינוי תרבותי ומערך מיומנויות חדש.

מוכנות להשקעה מגיעה בעקבות הערכה אסטרטגית מחודשת זו. 82 אחוז מהחברות מתכננות להגדיל את תקציבי הבינה המלאכותית שלהן ב-12 החודשים הקרובים. יותר ממחציתן, 51 אחוז, אף מתכוונות להגדיל את תקציביהן בלפחות 40 אחוז. בשנה שעברה, נתונים אלה היו 53 ו-28 אחוז, בהתאמה. עלייה מסיבית זו במוכנות להשקעה משקפת לא רק את האמון המוגבר בטכנולוגיה, אלא גם את ההכרה בכך שנדרשים משאבים משמעותיים כדי להרחיב בהצלחה את הבינה המלאכותית. עידן הפרויקטים הפיילוטיים הקטנים עם תקציבים מוגבלים מפנה את מקומו להשקעות אסטרטגיות בקנה מידה גדול.

ההתפלגות הספציפית לענף חושפת במיוחד. בגרמניה, כצפוי, טכנולוגיית המידע והתקשורת מציגה את שיעור האימוץ הגבוה ביותר של בינה מלאכותית עם 42 אחוזים. ייעוץ משפטי וייעוץ מס, כמו גם ביקורת, עוקבים אחריו עם 36 אחוזים, בעיקר כתוצאה מאוטומציה של עיבוד ויצירת מסמכים. מחקר ופיתוח עומדים גם הם על 36 אחוזים, שכן בינה מלאכותית משמשת במיוחד בניתוח ומידול נתונים. בנקאות מהווה 34 אחוזים, בעוד שייעוץ ניהולי עומד על 27 אחוזים. מגזרי השידור והתקשורת, כמו גם המדיה, מגיעים כל אחד ל-26 אחוזים.

עלייה מדידה בפריון גוברת על ספקנות

הוויכוח ארוך השנים בשאלה האם בינה מלאכותית אכן מובילה לעלייה מדידה בפריון מוצא יותר ויותר תשובה אמפירית. נתונים ממחקרים שונים מתכנסים לכדי נתונים מרשימים. מחקר של הבנק הפדרלי של סנט לואיס מצא כי השימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית מגביר את תפוקת העובדים ב-33 אחוזים עבור כל שעה שהם משתמשים בבינה מלאכותית. זו אינה תחזית תיאורטית, אלא מבוססת על ניתוח של תהליכי עבודה בפועל. בגרמניה, 82 אחוזים מהחברות המשתמשות בבינה מלאכותית גנרטיבית כבר מדווחות על עלייה בפריון. בממוצע, אלה מסתכמים ב-13 אחוזים בשנה.

החיסכון בזמן ניכר בבירור בחיי העבודה היומיומיים. על פי סקר עולמי של קבוצת אדקו, עובדים גרמנים חוסכים בממוצע 64 דקות ביום באמצעות שימוש בבינה מלאכותית. מחקר אחר אף מגיע לנתון של 113 דקות של חיסכון בזמן יומי. קבוצת הייעוץ של בוסטון מצאה במחקרה כי 58 אחוז ממשתמשי הבינה המלאכותית מרוויחים לפחות חמש שעות עבודה בשבוע. זמן חיסכון זה אינו מנוצל בשום אופן לחוסר פעילות. 41 אחוז משתמשים בו כדי להשלים משימות נוספות, 39 אחוז מקדישים את עצמם למשימות חדשות, 39 אחוז נוספים מתנסים בכלי בינה מלאכותית, ו-38 אחוז מתמקדים בפעילויות אסטרטגיות. לכן, החיסכון בזמן אינו מוביל לאובדן מקומות עבודה, אלא למעבר מפעילויות חוזרות לפעילויות בעלות ערך מוסף.

התחזיות המקרו-כלכליות מרשימות. על פי הערכות, השימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית עשוי לחסוך 3.9 מיליארד שעות עבודה בגרמניה עד 2030. נתון זה תואם בדיוק את הפער הדמוגרפי של 4.2 מיליארד שעות עבודה שנוצר עקב מחסור בעובדים מיומנים. בינה מלאכותית הופכת אפוא לא רק לגורם פרודוקטיביות, אלא גם לפתרון פוטנציאלי לאחד האתגרים המבניים הדוחקים ביותר העומדים בפני הכלכלה הגרמנית. המכון הכלכלי הגרמני (IW) צופה כי צמיחת הפריון המקרו-כלכלי השנתית עשויה לעלות מ-0.4% הנוכחי לממוצע של 0.9% בין 2025 ל-2030, ול-1.2% בין 2030 ל-2040, אך ורק בזכות הבינה המלאכותית.

עם זאת, יש לבחון נתונים אלה בניואנסים. העלייה המיוחלת בפריון אינה מתרחשת באופן אוטומטי. מספר מחקרים מצביעים על כך שחיסכון בזמן אינו שם נרדף לעלייה בפריון. מחקר אחד מראה ששליש מהעובדים ממשיכים להשקיע את הזמן שנחסך באותן משימות כמו בעבר. כדי שחיסכון בזמן יתורגם לפרודוקטיביות גבוהה יותר, על המעסיקים להגדיר ציפיות ברורות ולפרט אילו משימות חדשות מצופה מהעובדים לבצע. הטמעת טכנולוגיה בלבד אינה מספיקה. התאמות ארגוניות נלוות, אופטימיזציה של תהליכים ואמצעים לניהול שינויים הן חיוניות.

תחומי יישום ספציפיים לתעשייה מדגימים ערך מוסף קונקרטי.

היישום המעשי של בינה מלאכותית מתפתח לאורך כל שרשרת הערך העסקית. בתעשיית הרכב, תחום ליבה מסורתי של עוצמת התעשייה הגרמנית, בינה מלאכותית מחוללת מהפכה הן בייצור והן בפיתוח מוצרים. במפעלי BMW, מערכות עיבוד תמונה הנתמכות על ידי בינה מלאכותית מפחיתות את תהליכי הבדיקה מ-40 ל-24 שניות ובמקביל משפרות את זיהוי הפגמים ב-40 אחוז. סימנס ואאודי משתמשות בתאומים דיגיטליים כדי למפות באופן וירטואלי קווי ייצור שלמים, ובכך להפחית את זמני התכנון ב-35 אחוז. מערכות תחזוקה חזויה מזהות תקלות במכונה לפני שהן מובילות לתקלות ומפחיתות משמעותית את זמן ההשבתה הלא מתוכנן.

עם זאת, תעשיית הרכב, בפרט, משקיעה בזהירות בכוח מחשוב, צוותים ותקציבים של בינה מלאכותית בהשוואה למגזרים אחרים. בעוד שרמת הבשלות של אימוץ בינה מלאכותית בתעשיית הרכב עלתה מ-4.4 ל-5.4 בחמש השנים האחרונות, היא עדיין מפגרת מעט אחרי הממוצע הכללי בתעשייה. זה חושף פרדוקס: בעוד שהתעשייה זיהתה את הפוטנציאל ומפתחת כמה יישומים מרשימים, אימוץ נרחב לרוב חסר. יישומים רבים עדיין נמצאים בשלב הפיילוט. על פי סקר של Capgemini, 44 אחוזים מחברות הרכב משתמשות בבינה מלאכותית גנרטיבית בשירות לקוחות, אך רק 18 אחוזים מנהלים פרויקטים פיילוטיים בתחום הרעיונות והיצירת תוכן.

השימוש בבינה מלאכותית מגוון במיוחד בתחומי השיווק, המכירות ושירות הלקוחות. מערכות המונעות על ידי בינה מלאכותית מנתחות את התנהגות הלקוחות, יוצרות הצעות מותאמות אישית ומאפשרות אוטומציה של משימות שגרתיות. אלגוריתמים לניקוד לידים מעריכים לקוחות פוטנציאליים על סמך האינטראקציות שלהם ומתעדפים פעילויות מכירה על פני אנשי הקשר המבטיחים ביותר. צ'אטבוטים וקולבוטים מטפלים בפניות שירות לקוחות חוזרות ונשנות, כאשר חברות מדווחות על הפחתות של למעלה מ-40 אחוז. נציגי שירות לקוחות יכולים לאחר מכן להשתמש בקיבולת שהתפנתה לפתרון בעיות מורכבות ואינטראקציות עתירות ייעוץ.

מכירות חזויות משתמשות בבינה מלאכותית כדי לחזות הצעות אופטימליות ללקוחות. רשתות עצביות גרפיות מנתחות קשרים מורכבים בין מוצרים, אינטראקציות עם לקוחות ומכירות. חברת B2B אחת הצליחה להגדיל את שיעורי ההמרה שלה ב-40 אחוז באמצעות טכנולוגיות אלו. במסחר אלקטרוני, מערכות המלצה המונעות על ידי בינה מלאכותית משפרות את שיעורי הקליקים ביותר מ-25 אחוז ובמקביל מפחיתות את עלויות הפרסום. היפר-פרסונליזציה מאפשרת להתאים מוצרים ושירותים בדיוק לצרכים האישיים של הלקוח.

במגזר הפיננסי, מערכות בינה מלאכותית מנתחות דפוסי נתונים מורכבים ותומכות בהערכת סיכונים. דויטשה בנק משתמש ברשת GPU של 275 פטהפלופ שמאיצה את ניטור המסחר ביותר משליש ומפחיתה אזעקות שווא ב-41 אחוזים. בתעשיות הכימיות והפרמצבטיות, בינה מלאכותית מייעלת תהליכים מורכבים ומאיצה את פיתוח המוצר על ידי זיהוי התרכובות המבטיחות ביותר מתוך אלפי ניסוחים אפשריים. תעשיית הלוגיסטיקה משתמשת בלמידת חיזוקים כדי להתאים מסלולים בזמן אמת ולהאיץ את המשלוחים. DHL השיגה שיפורי יעילות משמעותיים באמצעות טכנולוגיה זו.

מכשולים מבניים מאטים את השינוי.

למרות הפוטנציאל הברור וההצלחות המדידות שלה, חסמים משמעותיים עומדים בדרכה של אימוץ נרחב של בינה מלאכותית. המכשול הגדול ביותר הוא חוסר ידע על הטכנולוגיה. 71 אחוז מהחברות שעדיין אינן משתמשות בבינה מלאכותית מציינות חוסר ידע כסיבה העיקרית. פער ידע זה הוא רב-גוני: הוא כולל חוסר הבנה טכנית של אופן פעולתן של מערכות בינה מלאכותית ויכולותיהן, חוסר ידע אסטרטגי לגבי מקרי שימוש משמעותיים בתוך החברה שלהן, וחוסר ודאות לגבי תהליכי יישום ומדידת הצלחה.

אי-ודאויות משפטיות וחששות בנוגע להגנת מידע מהווים את המכשול העיקרי השני. 58 אחוז מהחברות מודאגות מהשלכות משפטיות, ו-53 אחוז חששות בנוגע להגנת מידע. בעיה זו מחריפה בתחילה עקב תקנת הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי, שנכנסה לתוקף בהדרגה מאז פברואר 2025. החוק מסווג מערכות בינה מלאכותית לארבע קטגוריות סיכון ומגדיר דרישות תואמות. מערכות בינה מלאכותית בסיכון גבוה, כגון אלו המשמשות במשאבי אנוש או לקבלת החלטות אישור הלוואות, כפופות לדרישות תיעוד, ניטור ואיכות מקיפות. אי עמידה בתקנות יכולה להיענש בקנסות של עד 35 מיליון אירו או שבעה אחוזים מהמחזור השנתי העולמי.

חברות רבות מוצפות בשאלה אילו מיישומי הבינה המלאכותית שלהן יש לסווג כבעלי סיכון גבוה ואילו דרישות תאימות ספציפיות יש לעמוד בהן. תקנת הבינה המלאכותית חלה בנוסף לתקנת הגנת המידע הכללית (GDPR), ויש לשקול את שתי קבוצות הכללים יחד. ניתן להשתמש בתהליכי הגנת מידע קיימים כבסיס לתאימות לבינה מלאכותית, אך יש להרחיב אותם כך שיכללו היבטים ספציפיים כגון הוגנות, הגנה על זכויות יסוד ומעקב אחר החלטות. חברות זקוקות למסלולי ביקורת שקופים ועליהן להגדיר בבירור את תחומי האחריות: מי מפקח? מי מתעד? מי מתערב אם משהו משתבש?

המחסור בעובדים מיומנים מחריף את המצב. בין 35 ל-41 אחוזים מהחברות הגרמניות רואות בחוסר בכישרון טכני מכשול משמעותי לפרויקטים בתחום הבינה המלאכותית. מספר מודעות הדרושים למפתחי בינה מלאכותית עלה מ-23,000 ל-37,000 לרבעון בין 2019 ל-2024. למרות הביקוש הגובר, המחסור במיומנויות נמשך. גרמניה מתחרה ברמה הבינלאומית על כישרונות בתחום הבינה המלאכותית, עם מדינות המפרסמות באגרסיביות רבה יותר ולעתים קרובות מציעות תנאים טובים יותר. למרות שלפי ניתוח של לינקדאין, גרמניה נוטה פי 1.7 מהממוצע ב-OECD לדווח על בקיאות בכלים ויישומי בינה מלאכותית, ומדורגת במקום השני בעולם אחרי ארה"ב, נתון זה עדיין אינו מספיק כדי לענות על הביקוש.

מעניין לציין, שחלק מהחברות משתמשות בבינה מלאכותית בעצמן כפתרון למחסור במיומנויות IT. על פי סקר של Bitkom, חמישה אחוזים מהחברות משתמשות בבינה מלאכותית כדי לגשר על פערים בכוח אדם. בקרב חברות גדולות עם יותר מ-250 עובדים, נתון זה עולה ל-21 אחוזים. בינה מלאכותית משתלטת על משימות שגרתיות בפיתוח תוכנה וניהול IT, ומאפשרת למומחים קיימים להתמקד בפעילויות מורכבות יותר. זה מקל על המחסור במיומנויות, אך אינו פותר אותו באופן מהותי.

הפער בין פרויקט פיילוט לשימוש פרודוקטיבי

אחד האתגרים הגדולים ביותר בטרנספורמציה של בינה מלאכותית הוא הפער שנקרא "מהפיילוט לייצור". חברות רבות מפתחות אבות טיפוס מוצלחים של בינה מלאכותית בסביבות בדיקה מבוקרות אך לא מצליחות להעביר אותם לייצור. 23 אחוז מהחברות הגרמניות העבירו יותר ממחצית מניסויי הבינה המלאכותית הגנרטיבית שלהן לייצור, נתון גבוה משמעותית מהממוצע העולמי של 16 אחוז. עם זאת, משמעות הדבר היא ש-77 אחוז מהחברות הגרמניות משתמשות בפחות ממחצית מניסויי הבינה המלאכותית שלהן בייצור.

הסיבות לפער זה הן רבות. מבחינה טכנית, קנה מידה נכשל לעתים קרובות משום שפרויקטים של פיילוט משתמשים בקיצורי דרך: מודלים פועלים על מכונות מקומיות עם שלבי תהליך ידניים שאינם מתאימים לייצור. המעבר דורש תשתית חזקה וניתנת להרחבה עם זרימות עבודה אוטומטיות לחילוץ נתונים, אימון מודלים, אימות, פריסה וניטור מתמשך. יש ליצור צינורות MLOps המכסים את כל מחזור החיים של מודלי בינה מלאכותית ומאפשרים העברה אמינה משלב הפיילוט לסביבות הייצור.

מבחינה ארגונית, הקשר בין היתכנות טכנית לתועלת עסקית לרוב חסר. פרויקטים פיילוטיים נערכים באופן מבודד בתוך מחלקות IT או מעבדות חדשנות, ללא מעורבות מוקדמת של יחידות העסקיות שיעבדו מאוחר יותר עם המערכות. קיים מחסור בקריטריונים ברורים להצלחה ובמדדי ביצוע מרכזיים (KPI) כמותיים, אשר יש להגדירם לפני תחילת הפרויקט. ללא מדדים כאלה, לא ברור האם פרויקט פיילוט היה מוצלח ומצדיק את הרחבתו.

הרחבה מוצלחת של פרויקטים של בינה מלאכותית דורשת גישה שיטתית. ראשית, פרויקטים פיילוט חייבים להיות מקושרים למטרות עסקיות ומדדי ביצועים (KPI) כבר מההתחלה. במקום ניסויים מונעי טכנולוגיה, חברות צריכות לזהות בעיות עסקיות קונקרטיות שעבורן בינה מלאכותית יכולה להציע פתרונות. שנית, בניית תשתית ניתנת להרחבה היא חיונית. יש לבסס פלטפורמות ענן, צינורות נתונים אוטומטיים ותהליכי MLOps בשלב מוקדם. שלישית, ניהול נתונים איתן חייב להבטיח שהנתונים נקיים, זמינים ותואמים. רביעית, יש לפתח או לרכוש מומחיות, לא רק לפיתוח אלא גם לתפעול ייצור. חמישית, מומלץ פריסה הדרגתית עם לולאות משוב כדי שניתן יהיה לשפר את המערכות צעד אחר צעד.

המומחיות שלנו באיחוד האירופי ובגרמניה בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק - תמונה: Xpert.Digital

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

החזר ההשקעה כגורם קריטי להצלחה

מדידת החזר ההשקעה (ROI) של פרויקטים בתחום הבינה המלאכותית מציבה בפני חברות אתגרים ייחודיים. בניגוד להשקעות מסורתיות בתחום ה-IT, ההשפעות לרוב אינן ניתנות לכימות ישירות. אף על פי כן, ניתוח החזר ההשקעה (ROI) הוא קריטי לקבלת החלטות אסטרטגיות ולהצדקת השקעות נוספות. מחקרים מראים כי 48 אחוז מהחברות הגרמניות שמשתמשות בפועל בבינה מלאכותית מדווחות כי היתרונות עולים על העלויות. יחד עם זאת, 63 אחוז מהחברות מהססות להשתמש בבינה מלאכותית באופן נרחב יותר משום שהן מתקשות להעריך את היתרונות שלה.

חישוב החזר ההשקעה (ROI) עבור השקעות בבינה מלאכותית (AI) בדרך כלל עוקב אחר הנוסחה: החזר ההשקעה (ROI) שווה להכנסות פחות עלויות השקעה, מחולק בעלויות השקעה, כפול 100. האתגר טמון בלכידה מדויקת של הכנסות ועלויות. הכנסות כמותיות כוללות חיסכון בעלויות באמצעות אוטומציה של משימות חוזרות, חיסכון בזמן לעובדים, שיעורי שגיאות מופחתים, מכירות מוגברות באמצעות התאמה אישית משופרת וזמן יציאה מהיר יותר לשוק עבור מוצרים חדשים. יתרונות איכותיים, כגון שיפור איכות קבלת ההחלטות הודות לתובנות מבוססות נתונים או עלייה בשביעות רצון העובדים באמצעות ביטול משימות שגרתיות לא רצויות, קשים יותר לכמת אך לא פחות חשובים.

דוח אימות עסקי מראה כי שילוב בינה מלאכותית במערכות חוויית לקוח ו-ERP יכול להשיג החזר השקעה שמרני של 214 אחוזים על פני חמש שנים. בתרחיש הטוב ביותר, החזר ההשקעה יכול להגיע אף ל-761 אחוזים. שילוב זה יכול להוביל לעלייה של 10 עד 30 אחוזים בגודל העסקאות הממוצע, ובכך להגדיל ישירות את ההכנסות. לדוגמה, חברה המשקיעה 50,000 אירו במערכת צ'אטבוט המופעלת על ידי בינה מלאכותית חוסכת 1,200 שעות תמיכת לקוחות ידנית מדי שנה, שווה ערך ל-75,000 אירו בעלויות כוח אדם. לכן, החזר ההשקעה הוא 50 אחוזים בשנה הראשונה בלבד.

עלויות השקעה כוללות לא רק פריטים ברורים מאליהם כמו רישיונות תוכנה, חומרה ופיתוח, אלא גם גורמים שלעתים קרובות לא מוערכים כראוי: שילוב במערכות קיימות, הכשרת עובדים, ניהול שינויים, תחזוקה ותמיכה שוטפות, כמו גם עלויות תאימות והגנה על נתונים. עלויות נסתרות נובעות ממאמצי ניהול פרויקטים, הפסדי פרודוקטיביות זמניים במהלך המעבר והתאמות תהליכים נחוצות.

חברות מצליחות מגדירות מדדי ביצועים (KPI) ספציפיים למדידת החזר השקעה (ROI) התואמים את יעדי העסק שלהן. אלה כוללים עלות ליחידה לפני ואחרי יישום בינה מלאכותית, חיסכון בזמן באמצעות תהליכים אוטומטיים (מוערכים כספית), הפחתת שיעורי שגיאות ושיפור האיכות, קבלת משתמשים והשפעתה על הפרודוקטיביות, וציוני שביעות רצון לקוחות. ניטור מתמשך של מדדים אלה מאפשר פעולה מתקנת ממוקדת אם פרויקטים של בינה מלאכותית אינם מספקים את התוצאות הצפויות.

מתאים לכך:

• ערך מוסף לבינה מלאכותית? לפני שאתם משקיעים בבינה מלאכותית: זהו את 4 הרוצחים השקטים של פרויקטים מוצלחים

ניהול שינויים כגורם הצלחה שלא מוערך מספיק

הכנסת בינה מלאכותית אינה טרנספורמציה טכנולוגית בעיקרה, אלא טרנספורמציה ארגונית ותרבותית. יישום טכני לבדו אינו מבטיח הצלחה. נדרש שינוי תרבותי עמוק בתוך החברה, שניתן להבטיחו רק באמצעות ניהול שינויים יעיל. רוב פרויקטי הבינה המלאכותית הכושלים נכשלים לא בגלל הטכנולוגיה עצמה, אלא בגלל חוסר קבלה, הכנה ארגונית לא מספקת וחוסר מחויבות ניהולית.

הצעד הראשון לקראת שינוי תרבותי הוא מודעות וחינוך. עובדים ומנהלים צריכים להבין מדוע בינה מלאכותית רלוונטית לחברה וכיצד היא תורמת להשגת יעדים אסטרטגיים. סדנאות, מפגשי הדרכה ואירועי מידע הם אמצעים יעילים להעברת ידע ולטפל בחששות. לעובדים רבים יש חששות מעורפלים מאובדן מקום עבודה או מוצף מטכנולוגיות חדשות. תקשורת פתוחה לגבי השפעות והזדמנויות מציאותיות מפחיתה התנגדות.

קידום מיומנויות בינה מלאכותית חורג ממומחיות טכנית. בעוד שמדעני נתונים ומפתחי בינה מלאכותית זקוקים לידע טכני מעמיק, מחלקות עסקיות צריכות גם לפתח הבנה בסיסית כדי לזהות מקרי שימוש משמעותיים ולנצל מערכות בינה מלאכותית ביעילות. תוכניות הכשרה מותאמות אישית ושיתוף פעולה עם מומחים חיצוניים יכולים להיות בעלי ערך רב בהקשר זה. חשוב לציין, שיש לראות את ההכשרה לא כאירוע חד פעמי, אלא כתהליך מתמשך.

התאמת מבנים ותהליכים היא לעתים קרובות הכרחית. תהליכי קבלת החלטות מסורתיים, היררכיים ודרכי עבודה נוקשות אינם תואמים לפיתוח בינה מלאכותית זריז ולמחזורי השיפור האיטרטיביים שלו. חברות צריכות להיות מוכנות להטיל ספק בדרכי עבודה מסורתיות ולחתור לגישות חדשות וזריזות יותר. זה יכול לכלול הכנסת ערוצי תקשורת חדשים, התאמת תהליכי קבלת החלטות או עיצוב מחדש של זרימות עבודה. צוותים חוצי-פונקציות המשלבים מומחיות בנושא עם מיומנויות טכניות הוכחו כיעילים במיוחד.

שילוב תרבותי של בינה מלאכותית דורש חשיבה פתוחה וחדשנית המכירה בערכם של נתונים ובפוטנציאל של קבלת החלטות מונחות נתונים. אין לראות בבינה מלאכותית אלמנט חיצוני, אלא חלק בלתי נפרד מהתרבות הארגונית. טיפוח תרבות של ניסויים ולמידה לאורך החיים הוא חיוני. יש לעודד עובדים לנסות טכנולוגיות חדשות, לקבל טעויות וללמוד מהן.

מנהיגים ממלאים תפקיד מפתח בתהליך השינוי התרבותי. עליהם לא רק להגדיר את החזון והאסטרטגיה, אלא גם לשמש מודלים לחיקוי ולגלם את הערכים של תרבות מוכוונת בינה מלאכותית. תוכניות פיתוח מנהיגות יכולות לסייע בהעלאת המודעות והכישורים הנדרשים. ללא מחויבות נראית לעין מצד ההנהלה הבכירה, פרויקטים של בינה מלאכותית חסרים את המומנטום הדרוש. חברות ייצור בינוניות שהגדילו משמעותית את הקבלה שלהן באמצעות גישות מקיפות לניהול שינויים, כולל מפגשי מידע, הכשרה ממוקדת ומעורבות עובדים בתהליך היישום, מדגימות את יעילותה של גישה זו.

מעמדה של גרמניה בתחרות העולמית

בהשוואות בינלאומיות של פיתוח בינה מלאכותית, גרמניה תופסת עמדה אמביוולנטית. על פי מדד הבינה המלאכותית העולמי, הרפובליקה הפדרלית מדורגת במקום השביעי בדראפט: תוצאה מוצקה, אך עדיין מאחורי מדינות מובילות כמו ארה"ב, סין, סינגפור ומספר מדינות אירופאיות. דירוג זה משקף הן את נקודות החוזק והן את החולשה של המערכת האקולוגית הגרמנית בתחום הבינה המלאכותית. גרמניה היא בין המובילות בעולם במחקר בינה מלאכותית. אוניברסיטאות, מכונים ומרכזי יכולות מבצעים עבודת יסוד חשובה, החל מלמידת מכונה ועד סוגיות אתיות. גרמניה מדורגת במקום השלישי בעולם בהכשרת אנשי IT.

עם זאת, קיים פער בין מחקר ליישום מעשי. גרמניה מתקשה לתרגם ממצאים מדעיים ליישומים בעולם האמיתי. קיים צורך משמעותי להדביק את הפער מבחינת תשתית בינה מלאכותית: במדד הבינה המלאכותית העולמי, גרמניה מדורגת רק במקום ה-13 בתחום זה. הבעיות העיקריות הן כוח מחשוב וזמינות נתונים. קיבולת מרכזי הנתונים בעלי הביצועים הגבוהים עבור יישומי בינה מלאכותית חייבת לשלש את עצמה עד 2030, מ-1.6 ג'יגה-וואט הנוכחיים ל-4.8 ג'יגה-וואט. נכון לעכשיו, עם זאת, רק 0.7 ג'יגה-וואט נמצאים בבנייה ועוד 1.3 ג'יגה-וואט נמצאים בפיתוח. כדי לסגור את פער הקיבולת של 1.4 ג'יגה-וואט, יש להשקיע עד 60 מיליארד יורו עד 2030.

חלקה של גרמניה בקיבולת מרכזי הנתונים העולמיים ירד בכשליש מאז 2015. ההשקעות בבינה מלאכותית מפגרות הרבה אחרי שחקנים כמו ארה"ב, בריטניה, צרפת, מדינות אחרות באיחוד האירופי וסין. מנקודת מבטן של חברות גרמניות, ארה"ב וסין מובילות כיום את תחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית. 36 אחוז רואים בארה"ב ו-32 אחוז בסין כמובילות. רק אחוז אחד מהחברות הגרמניות מייחסות לגרמניה מעמד מוביל. הערכה זו מדגישה את הצורך בפעולה העומדת בפני קובעי מדיניות ועסקים גרמנים. 71 אחוז מהחברות קוראות לתמיכה חזקה יותר בספקי בינה מלאכותית גרמנים ולהגדלת ההשקעה במרכזי נתונים.

בתחום למידת המכונה, גרמניה מדורגת במקום הרביעי בעולם עם חמישה מודלים ידועים. ארה"ב, לעומת זאת, שולטת עם 61 מודלים, ואחריה סין עם 15. הפער בולט אף יותר בכל הנוגע להשקעות: בשנת 2023, כ-67 מיליארד אירו של הון פרטי זרמו לטכנולוגיות בינה מלאכותית בארה"ב, כמעט פי תשעה יותר מאשר בסין. בעוד שההשקעות בארה"ב גדלות בהתמדה, האיחוד האירופי חווה ירידה של 44.2 אחוזים מאז 2022. לגרמניה יש פוטנציאל לשלש את כושר המחשוב שלה תוך חמש שנים, אך הדבר דורש פעולה נחרצת.

מרוץ הבינה המלאכותית העולמי בין ארה"ב לסין צבר תאוצה חדשה הודות לפיתוחים כמו מודל DeepSeek של סין. בעוד שארה"ב הייתה באופן מסורתי מובילה במודלי שפה בקנה מידה גדול, חברות סיניות מדביקות את הפער במהירות. מנהלים בכירים ממיקרוסופט ועד OpenAI הזהירו במאי 2025 כי היתרון של ארה"ב בתחום הבינה המלאכותית הצטמצם לכמה חודשים בלבד. מאז 2017, סין נקטה באסטרטגיה המוצהרת של הפיכתה למדינת הבינה המלאכותית המובילה עד 2030. על פי גרטנר, 47 אחוז מחוקרי הבינה המלאכותית המובילים בעולם הם מסין, לעומת 18 אחוז בלבד מארה"ב. סין מגדילה את התשתיות והיישומים שלה הרבה יותר מהר מארה"ב.

נוף טכנולוגי דו-קוטבי מתהווה עבור גרמניה ואירופה. גוש אחד מתהווה סביב טכנולוגיה אמריקאית כמו Nvidia ו-ARM עם תקני נתונים מערביים, בעוד שהשני סובב סביב המערכת האקולוגית של סין עם Huawei Ascend ו-RISC-V. ניטרליות הופכת לבלתי אפשרית יותר ויותר עבור מדינות כמו גרמניה. השאלה אינה עוד האם גרמניה יכולה להדביק את הפער, אלא באיזו מערכת אקולוגית טכנולוגית היא ממקמת את עצמה וכיצד היא יכולה לשמור על ריבונותה בתהליך.

הגדרת הקורס האסטרטגי עבור חברות גרמניות

גרמניה עומדת בפני נקודת מפנה אסטרטגית. שוק הבינה המלאכותית בגרמניה מוערך להגיע ליותר מתשעה מיליארד יורו עד 2025 וצפוי לגדול ל-37 מיליארד יורו עד 2031, המייצג קצב צמיחה שנתי של מעל 25 אחוזים. עם זאת, צמיחה זו לא תתפלג באופן שווה. חברות שמשקיעות בבינה מלאכותית כעת, בונות מומחיות ומשנות את הארגונים שלהן יזכו ביתרון תחרותי מכריע. אלו שמהססות מסתכנות להישאר מאחור. הפער בין מובילות לפיגורים הולך וגדל במהירות.

טרנספורמציה מוצלחת של בינה מלאכותית דורשת יותר מיישום טכנולוגי בלבד. היא דורשת אסטרטגיה הוליסטית המורכבת מכמה עמודי תווך: ראשית, יישור אסטרטגי עם חזון ברור, מטרות מוגדרות ומקרי שימוש בעלי עדיפות. ללא עיגון אסטרטגי ברמת ההנהלה הבכירה, יוזמות בינה מלאכותית נותרות פתרונות מבודדים ללא השפעה בת קיימא. שנית, יישום תפעולי עם מרכזי מצוינות של בינה מלאכותית כמרכזי מומחיות וייעוץ, שיטות ניהול פרויקטים סטנדרטיות, רכיבי בינה מלאכותית לשימוש חוזר וניהול ידע פרואקטיבי. שלישית, סיכונים ועמידה במבני ממשל ברורים, סיווג סיכונים בהתאם לתקנת הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי, עמידה בתקנות הגנת מידע והנחיות אתיות.

העמוד הרביעי כולל את תשתית הטכנולוגיה, כולל פלטפורמות ענן ניתנות להרחבה, צינורות נתונים חזקים, תהליכי MLOps וניטור מתמשך. העמוד החמישי כולל אנשים ותרבות, עם פיתוח מיומנויות שיטתי, ניהול שינויים, טיפוח תרבות של ניסויים ומחויבות מנהיגותית. טרנספורמציה של בינה מלאכותית יכולה להצליח רק כאשר כל חמשת עמודי התווך פועלים יחד.

חברות צריכות להתחיל עם פרויקטים פיילוטיים ברי-ניהול, המבטיחים יתרונות מוחשיים אך אינם קריטיים לעסקים. גישה מדורגת מפחיתה סיכונים ומטפחת קבלה. פרויקטים פיילוטיים מוצלחים בונים אמון ומומנטום ליוזמות נוספות. חשוב לציין, שפרויקטים פיילוטיים חייבים להיות מתוכננים תוך התחשבות במדרגיות כבר מההתחלה. הארכיטקטורה הטכנית, תהליכי הנתונים והאינטגרציה הארגונית חייבים להיות מוכנים לייצור. יישום בינה מלאכותית אינו פרויקט חד פעמי, אלא תהליך אופטימיזציה מתמשך עם למידה והתאמה מתמשכים.

המסגרת הרגולטורית, כולל תקנת הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי ותקנת ה-GDPR, עשויה להיראות בתחילה כנטל, אך היא גם מציעה הזדמנויות. אלו שמשקיעים כעת בשקיפות, תהליכים מתועדים וניהול סיכונים פרואקטיבי מניחים את היסודות ליישומי בינה מלאכותית אמינים ותחרותיים. הקשר בין הגנת מידע להערכת סיכונים בתחום הבינה המלאכותית מדגים שתהליכים ברורים ואחריות מוגדרת לא רק מאפשרים לשלוט בחדשנות אלא גם לעצב אותה אסטרטגית. חברות הרואות בתאימות יתרון תחרותי ולא מכשול ממצבות את עצמן כשותפות מהימנות.

סיכויים ריאליסטיים לעתיד מעבר להייפ

השינוי של הכלכלה הגרמנית באמצעות בינה מלאכותית רק החל. חמש השנים הבאות יהיו מכריעות. תחזיות צופות כי בין 2026 ל-2030, עד 40 אחוז מהעסקים הבינוניים ישלבו כלי בינה מלאכותית בפעילותם היומיומית, במיוחד במכירות, כספים ומשאבי אנוש. שיעור החברות ששילבו בינה מלאכותית באופן מלא יעלה משמעותית מתשעה האחוזים הנוכחיים. מגמות בינה מלאכותית לשנים הקרובות כוללות בינה מלאכותית גנרטיבית ליצירת תוכן אוטומטית, שירות לקוחות מבוסס בינה מלאכותית עם תמיכה 24/7, ניתוח ניבוי לתחזיות מכירות, שיווק מבוסס בינה מלאכותית עם היפר-פרסונליזציה, חשבונאות אוטומטית, גיוס עובדים מבוסס בינה מלאכותית וייצור חכם עם מפעלים חכמים.

ההשפעה על שוק העבודה תהיה מגוונת. על פי מכון מקינזי העולמי, כ-30 אחוז משעות העבודה הנוכחיות יוכלו להיות אוטומטיות באמצעות טכנולוגיה, כולל בינה מלאכותית גנרטורה, עד שנת 2030. עם זאת, אין פירוש הדבר פיטורים המוניים של משרות, אלא טרנספורמציה של פרופילי התפקיד. משימות שגרתיות ייעלמו, בעוד שהביקוש לעבודה בעלת ערך גבוה יותר, יצירתית ואסטרטגית יותר יגדל. כבר עכשיו, 13 אחוז מהעובדים בגרמניה מדווחים שאיבדו את מקום עבודתם עקב בינה מלאכותית, נתון התואם את הממוצע העולמי. במקביל, צצים פרופילי תפקידים ודרישות הסמכה חדשים.

ההשפעות הכוללות על הפריון הכלכלי יהיו מורגשות, אך הן לא יחוללו פלאים. צמיחת הפריון השנתית עשויה לעלות מ-0.4 ל-0.9 אחוזים בין 2025 ל-2030 ול-1.2 אחוזים בין 2030 ל-2040. זהו שיפור משמעותי שיחזק את התחרותיות של גרמניה ויסייע למתן את השפעות השינוי הדמוגרפי. עם זאת, נס הפריון, כפי שקיוו חלק, לא יתממש. בינה מלאכותית היא מנוע חשוב, אך לא היחיד, לצמיחה כלכלית. השקעות נלוות בחינוך, תשתיות ויכולת חדשנות הן חיוניות.

הממד הגיאופוליטי של פיתוח בינה מלאכותית יגדל בחשיבותו. התחרות הטכנולוגית בין ארה"ב לסין מאלצת את גרמניה ואירופה לאמץ עמדות אסטרטגיות. שאלת הריבונות הטכנולוגית הופכת דחופה יותר: האם אירופה יכולה לפתח מודלים, תשתיות וסטנדרטים משלה בתחום הבינה המלאכותית, או שמא תישאר תלויה בטכנולוגיות אמריקאיות או סיניות? תוכניות כמו אירופה הדיגיטלית ו-EuroHPC שואפות לספק לפרויקטים אירופיים של בינה מלאכותית גישה למחשוב בעל ביצועים גבוהים. הצלחתן של יוזמות אלו תקבע את יכולתן של גרמניה ואירופה לפעול בתחרות העולמית בתחום הבינה המלאכותית.

השנים הבאות יראו האם גרמניה תוכל לתרגם את נקודות החוזק שלה במחקר ובחינוך ליתרונות תחרותיים כלכליים. המסלול נקבע כעת. חברות שמבינות את הבינה המלאכותית כסוגיה אסטרטגית, מטפלות בה באופן שיטתי ומשנות את הארגונים שלהן יבטיחו את קיומן בעתיד. אלו שמהססים או יפטרו את הבינה המלאכותית כטרנד חולף ישלמו את המחיר. המעבר משלב הפיילוט לשימוש פרודוקטיבי נמצא בעיצומו. גרמניה ניצבת בנקודת מפנה בין אינטגרציה טכנולוגית לבין פיגור. ההחלטה נתונה בידי הדירקטוריונים התאגידיים, צוותי ההנהלה והעסקים הבינוניים, אשר קובעים את המסלול למחר עוד היום.

מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) – פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט - 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:

• פתרון בינה מלאכותית מנוהלת - שירותי בינה מלאכותית תעשייתיים: המפתח לתחרותיות במגזרי השירותים, התעשייה וההנדסה המכנית

Konrad Wolfenstein

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

קשר תחת וולפנשטיין ∂ xpert.digital

התקשר אלי מתחת +49 89 674 804 (מינכן)

לינקדאין
 

המומחיות הגלובלית שלנו בתעשייה ובעסקים בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק - תמונה: Xpert.Digital

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