קיפאון בפרודוקטיביות: פרויקטים של בינה מלאכותית אינם מביאים תשואות מדידות ל-95% מהחברות וכיצד עליהן (חייבות) להימנע מכך

חשוב לדעת! הפרדוקס של בינה מלאכותית: מדוע מיליארדי דולרים שהושקעו בחברות נכשלים

למרות השקעות חסרות תקדים של 30 עד 40 מיליארד דולר בבינה מלאכותית גנרטיבית, 95 אחוז מהחברות לא מצליחות להשיג תשואה מדידה על השקעתן. נתון מפוכח זה, שנחשף על ידי מחקר מקיף של MIT משנת 2025, חושף פער דרמטי בין הציפיות למציאות. בעוד שהטכנולוגיה עולה לכותרות מדי יום ומוערכת כמפתח לכדאיות עתידית, הרוב המכריע של החברות לא מצליחות לייצר ערך אמיתי מיוזמות הבינה המלאכותית שלהן.

פער GenAI: פער בלתי נראה בכלכלה

המכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס טבע את המונח "GenAI Divide" לתופעה זו - פער עמוק בין החברות המעטות שנהנות מבינה מלאכותית לבין ההמונים התקועים בשלבי פיילוט אינסופיים. פער זה מתבטא לא כבעיה טכנית, אלא ככישלון ארגוני בעל השלכות מרחיקות לכת.

המספרים מדברים בעד עצמם: רק 5 אחוזים מפרויקטי הפיילוט המשולבים של בינה מלאכותית מייצרים כיום ערך מדיד, בעוד ש-95 האחוזים הנותרים אינם מראים השפעה על השורה התחתונה. פער זה בולט עוד יותר לאור שיעורי האימוץ הגבוהים של כלי צריכה כמו ChatGPT ו-Microsoft Copilot. כ-80 אחוז מהארגונים בודקים פלטפורמות אלו, וכמעט 40 אחוז כבר יישמו אותן.

ממצאי המחקר מבוססים על ניתוח שיטתי של למעלה מ-300 יישומים ציבוריים של בינה מלאכותית וראיונות מובנים עם 153 מנהלים ממגוון תעשיות. המחקר, שנערך בין ינואר ליוני 2025, חושף ארבעה דפוסים אופייניים לפער ב-GenAI: שיבוש מוגבל רק בשניים מתוך שמונה מגזרים עיקריים, פרדוקס תאגידי עם פעילות פיילוט גבוהה אך קנה מידה נמוך, הטיה להשקעה לטובת תכונות גלויות, ויתרון יישום לשותפויות חיצוניות על פני פיתוחים פנימיים.

Workslop: הרעל הנסתר של פרודוקטיביות בינה מלאכותית

תופעה מזיקה במיוחד שזוהתה על ידי המחקר נקראת "workslop" - שילוב של "work" ו-"slop" - המתארת ​​תוכן עבודה שנוצר על ידי בינה מלאכותית שנראה מקצועי על פני השטח, אך בבדיקה מדוקדקת יותר, אינו שלם ובלתי שמיש. עבודה זו, שנראית מלוטשת אך חסרת תוכן, מעבירה את הנטל מהיוצר לנמען, ובכך מגדילה את עומס העבודה הכולל במקום להפחית אותו.

להשפעת Workslop יש משמעות: 40 אחוזים מתוך יותר מ-1,150 עובדים במשרה מלאה בארה"ב שנסקרו דיווחו שקיבלו תוכן כזה בחודש האחרון. העובדים מעריכים כי בממוצע, 15.4 אחוזים ממסמכי העבודה שהם מקבלים נופלים תחת קטגוריה זו. שירותים מקצועיים ותעשיות הטכנולוגיה מושפעים במיוחד, שם התופעה מתרחשת בתדירות גבוהה באופן לא פרופורציונלי.

העלויות הכספיות משמעותיות: כל אירוע ב-Workslop עולה לחברות בממוצע 186 דולר לחודש לכל עובד. עבור ארגון עם 10,000 עובדים, מדובר באובדן פרודוקטיביות של מעל 9 מיליון דולר בשנה. אך העלויות החברתיות והרגשיות עשויות להיות משמעותיות אף יותר. 53 אחוז מהנמענים מדווחים על מטרד, 38 אחוז חשים מבולבלים, ו-22 אחוז מוצאים את התוכן פוגעני.

האמון בין עמיתים נפגע משמעותית: כמחצית מהנמענים רואים עמיתים ששולחים הודעות ל-Workslop כפחות יצירתיים, מוכשרים ואמינים. 42 אחוזים רואים בהם פחות אמינים, ו-37 אחוזים פחות אינטליגנטים. שליש מהנפגעים יעדיפו לעבוד פחות עם עמיתים כאלה בעתיד. שחיקה זו של יחסי עבודה מאיימת על אלמנטים קריטיים של שיתוף פעולה החיוניים לאימוץ מוצלח של בינה מלאכותית וניהול שינויים.

פער הלמידה המבני: מדוע חברות נכשלות

הבעיה המרכזית אינה טמונה בטכנולוגיה עצמה, אלא בפער למידה מהותי המשפיע הן על מערכות בינה מלאכותית והן על ארגונים. מערכות בינה מלאכותית גנרטיביות קיימות אינן יכולות לאחסן משוב לצמיתות, להסתגל להקשרים ארגוניים או לשפר את ביצועיהן באופן מתמיד. מגבלות אלו מובילות אפילו אנשי מקצוע המשתמשים ב-ChatGPT מדי יום, באופן פרטי, לדחות את יישומי הבינה המלאכותית הפנימיים של החברות שלהם.

דוגמה בולטת במיוחד סיפקה עורכת דין שדיווחה שכלי ניתוח החוזים של החברה שלה, שעלותו 50,000 דולר, הציג ביצועים נמוכים באופן עקבי מנוי ChatGPT שלה, שעלותו 20 דולר. פער זה מדגיש את הפרדוקס שכלי צריכה מספקים לעתים קרובות תוצאות טובות יותר מפתרונות ארגוניים יקרים, למרות ששניהם מבוססים על מודלים דומים.

החולשה שלא הוערכה כראוי של בינה מלאכותית ארגונית - וכיצד כלי צרכנות עוקפים אותה

את העליונות הבולטת של כלי בינה מלאכותית צרכנית זולים כמו ChatGPT על פני פתרונות ארגוניים יקרים ניתן לייחס למספר סיבות ספציפיות. הבעיה העיקרית היא שמערכות בינה מלאכותית ארגוניות, למרות שהן מיוחדות מאוד ויקרות, מפותחות לעתים קרובות מבלי להתחשב בצרכים הקריטיים של המשתמשים ובהתפתחות הדינמית של מודלים. כלי צרכנות הם לעתים קרובות גמישים יותר, אינטואיטיביים ומותאמים יותר באמצעות מיליוני אינטראקציות של משתמשים. מערכות ארגוניות, לעומת זאת, מוגבלות על ידי אינטגרציות מורכבות, מחיצות נתונים וזרימות עבודה נוקשות, ולעתים קרובות אינן מאחסנות משוב לצמיתות.

בעיה מרכזית היא חוסר יכולת ההסתגלות: פתרונות ארגוניים מיושמים פעם אחת ולאחר מכן מפותחים באיטיות רבה, בעוד שכלי בינה מלאכותית צרכנית מאומנים באופן רציף על סמך משוב משתמשים וידע עדכני. בעזרת ChatGPT, משתמשים יכולים לשאול שאלות ישירות בדיאלוג, לשנות קלט ולקבל מיד תוצאה אופטימלית. פתרונות ארגוניים רבים, לעומת זאת, מבוססים במידה רבה על טפסים ומשתמשים במודולי טקסט מוגדרים מראש, שלעתים קרובות מיושנים - מה שהופך אותם לנוקשים מאוד ולא מגיבים.

לכך מתווסף מאמץ האינטגרציה והניהול הגבוה: פתרונות יקרים חייבים להיות מותאמים לתהליכים ארגוניים, למדיניות הגנת מידע ולממשקים, ובשל מגבלות שיטתיות מוגזמות, הם אינם יכולים עוד לעמוד בקצב החדשנות של הצעות צרכנים. במיוחד עבור משימות ספציפיות כמו ניתוח חוזים, מודלים גנריים הם לעתים קרובות אף חזקים יותר, מכיוון שהם מכסים ידע רחב יותר וניתן לשלוט בהם ישירות על ידי המשתמשים באמצעות הנחיות טובות יותר. בינה מלאכותית ארגונית מותאמת אישית לרוב חסרה מסד נתונים משמעותי ואינה יכולה להתרחב וללמוד הקשר באופן עצמאי.

בסופו של דבר, כל ההיבטים הללו מובילים למצב פרדוקסלי: למרות שסכומי כסף גדולים מושקעים בבינה מלאכותית ארגונית שנראית מותאמת אישית, תוצאותיה לרוב פחות רלוונטיות, פרקטיות יותר או מדויקות יותר מאלה של פתרונות צרכניים זולים וגמישים שניתן להתאים אותם ישירות וחלק לצרכים הספציפיים של המשתמשים.

המגבלות הבלתי נראות של כלי בינה מלאכותית מרכזיים

כלי בינה מלאכותית צרכנית מותאמים בדרך כלל לנושאים רחבים ומשימות כלליות. נתוני ההדרכה עליהם הם מבוססים מגיעים בדרך כלל ממקורות נגישים לציבור כמו אינטרנט, טקסטים ציבוריים ודוגמאות יומיומיות נפוצות. זה הופך אותם ליעילים במיוחד עבור שאלות נפוצות, טקסטים כלליים או תהליכים סטנדרטיים - לדוגמה, יצירת טקסטים שיווקיים, מענה למיילים או אוטומציה של תהליכים שגרתיים פשוטים.

עם זאת, ככל שהדרישות ספציפיות יותר, כך הבינה המלאכותית של הצרכן הכללי מגיעה לגבולותיה באופן חמור יותר. כשמדובר במשימות ספציפיות לתעשייה או קריטיות לעסקים, כלים אלה בדרך כלל חסרים את המידע המפורט הדרוש, נתונים ספציפיים לנושא או הכשרה ספציפית. משימות כגון ניתוח חוזים הכוללות טרמינולוגיה משפטית מורכבת, דוחות טכניים או תהליכי B2B מותאמים אישית מאוד לרוב אינן ניתנות לאוטומציה יעילה מכיוון שהבינה המלאכותית חסרה ידע בהקשר הרלוונטי או אינה יכולה לפרש אותו באופן מהימן.

הדבר ניכר במיוחד בתעשיות המתמחות מאוד ועם דרישות אישיות וספציפיות לחברה. ככל שפחות מידע זמין באופן חופשי - למשל, על מוצר הליבה של החברה או תהליכים פנימיים סודיים - כך שיעור השגיאות של בינה מלאכותית של צרכנים גבוה יותר. כתוצאה מכך, מערכות כאלה מסתכנות במתן המלצות שגויות או לא שלמות, ובמקרה הגרוע ביותר, אף עלולות להפריע לתהליכים קריטיים לעסקים או להוביל לשיפוטים שגויים.

בפועל, משמעות הדבר היא שכלי בינה מלאכותית צרכנית מספיקים בדרך כלל למשימות רגילות; עם זאת, עם ההתמחות הגוברת, שיעור הכישלון של כלים אלה עולה משמעותית. חברות המסתמכות על ידע ספציפי לתעשייה, אימות תהליכים מדויק או התאמה אישית ברמה גבוהה, מרוויחות בטווח הארוך מפתרונות ארגוניים משלהן עם מסדי נתונים ייעודיים והדרכה מותאמת אישית.

המכשול האמיתי להרחבת בינה מלאכותית אינו אינטליגנציה: כאשר ציפיות גבוהות לגמישות מאטות

המחסומים להצלחה בקנה מידה של בינה מלאכותית הם רבים: ראשית, חוסר הרצון לאמץ כלים חדשים, ולאחר מכן חששות לגבי איכות המודל. מעניין במיוחד שדאגות איכות אלו אינן נובעות מליקויים אובייקטיביים בביצועים, אלא מהעובדה שמשתמשים רגילים לגמישות ולתגובתיות של כלי צריכה ולכן מוצאים כלים ארגוניים סטטיים כלא מספקים.

הפער בולט אף יותר בעבודה קריטית למשימה: בעוד ש-70 אחוז מהמשתמשים מעדיפים בינה מלאכותית למשימות פשוטות כמו כתיבת מיילים או ניתוח נתונים בסיסי, 90 אחוז מעדיפים עובדים אנושיים לפרויקטים מורכבים או שירות לקוחות. קו ההפרדה אינו מבוסס על אינטליגנציה, אלא על היכולת לזכור, להסתגל וללמוד באופן רציף.

כלכלת הבינה המלאכותית האפלה: מהפכת בינה מלאכותית סודית במקום העבודה

במקביל ליוזמות הרשמיות המאכזבות בתחום הבינה המלאכותית, משגשגת "כלכלת צללים של בינה מלאכותית", שבה עובדים משתמשים בכלי בינה מלאכותית אישיים למשימות עבודה, לעתים קרובות ללא ידיעתה או אישורה של מחלקת ה-IT. היקף האירועים מדהים: בעוד שרק 40 אחוז מהחברות מדווחות על רכישת מנוי רשמי לבינה מלאכותית, עובדים ביותר מ-90 אחוז מהחברות שנבדקו מדווחים על שימוש קבוע בכלי בינה מלאכותית אישיים למטרות עבודה.

כלכלה מקבילה זו חושפת נקודה חשובה: אנשים פרטיים יכולים לגשר בהצלחה על פער GenAI אם יש להם גישה לכלים גמישים ורספונסיביים. הארגונים שמזהים ובונים על דפוס זה מייצגים את עתיד אימוץ הבינה המלאכותית הארגונית. חברות מתקדמות כבר מתחילות לגשר על פער זה על ידי למידה משימוש בצללים וניתוח אילו כלים אישיים מספקים ערך לפני רכישת חלופות ארגוניות.

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

הקצאה שגויה של השקעות: זוהר במקום תוכן

היבט קריטי נוסף של הפער בין GenAI ניכר בדפוסי ההשקעה: כ-50 אחוז מתקציבי GenAI זורמים לפונקציות מכירות ושיווק, למרות שאוטומציה של המשרד האחורי מניבה לעתים קרובות החזר השקעה טוב יותר. הטיה זו אינה משקפת את הערך בפועל, אלא את ההקצאה הקלה יותר של מדדים בתחומים גלויים.

מכירות ושיווק שולטים בהקצאת התקציב לא רק בגלל הנראות שלהם, אלא גם משום שתוצאות כמו נפחי הדגמות או זמני תגובה בדוא"ל מתואמות ישירות עם מדדי הדירקטוריון. פונקציות משפטיות, רכש ופיננסים, לעומת זאת, מציעות שיפורי יעילות עדינים יותר, כגון פחות הפרות תאימות, זרימות עבודה אופטימליות או סגירת חודש מואצת - שיפורים חשובים אך קשים לתקשורת.

הטיה זו של השקעה מנציחה את הפער ב-GenAI על ידי הפניית משאבים למקרי שימוש גלויים, אך לעתים קרובות פחות טרנספורמטיביים, בעוד שהזדמנויות ה-ROI הגבוהות ביותר נותרות חסרות מימון בפונקציות משרדיות. יתר על כן, החיפוש אחר תיקוף חברתי משפיע על החלטות רכישה בצורה חזקה יותר מאשר איכות המוצר: המלצות, קשרים קיימים והכנסות הון סיכון נותרות גורמים מנבאים חזקים יותר לאימוץ ארגוני מאשר פונקציונליות או סט תכונות.

הבדלים מבניים: בינה מלאכותית ארגונית לעומת בינה מלאכותית צרכנית

ההבדלים הבסיסיים בין בינה מלאכותית ארגונית לבינה מלאכותית צרכנית מסבירים רבות מהבעיות שנצפו. בינה מלאכותית צרכנית מתמקדת בשיפור חוויית הלקוח ובהתאמה אישית של משתמשים בודדים, בעוד שבינה מלאכותית ארגונית נועדה לייעל תהליכים ארגוניים, להבטיח תאימות ולספק פתרונות ניתנים להרחבה לדרישות עסקיות מורכבות.

בינה מלאכותית ארגונית דורשת מומחיות מעמיקה בתחום ולעתים קרובות משתמשת בטכניקות למידה מפוקחות כדי להשיג תוצאות המונעות על ידי KPI. עליה להשתלב בנופי IT מורכבים, לעמוד בדרישות רגולטוריות וליישם אמצעי אבטחת נתונים חזקים. בינה מלאכותית צרכנית, לעומת זאת, נותנת עדיפות לקלות שימוש וסיפוק מיידי, לעתים קרובות על חשבון אבטחה ותאימות.

הבדלים מבניים אלה מסבירים מדוע אותו מודל בסיסי עובד בצורה מבריקה ביישומי צרכנים אך נכשל בסביבות ארגוניות. בינה מלאכותית ארגונית חייבת להיות לא רק פונקציונלית מבחינה טכנית, אלא גם להשתלב בתהליכים עסקיים קיימים, לעמוד בדרישות הממשל ולהדגים יצירת ערך לטווח ארוך.

אסטרטגיות הצלחה: כיצד חמשת האחוזים מתגברים על הפער

החברות המעטות שמצליחות לגשר על הפער בין GenAI עוקבות אחר דפוס מוכר. הן מתייחסות לסטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית פחות כמו לספקי תוכנה ויותר כמו לספקי שירותים עסקיים, בהשוואה לחברות ייעוץ או לשותפים למיקור חוץ של תהליכים עסקיים. ארגונים אלה דורשים יישור קו מעמיק עם תהליכים ונתונים פנימיים, מעריכות כלים על סמך תוצאות תפעוליות ולא על סמך מדדי ביצועים, ומתייחסות לפריסה כאל אבולוציה משותפת דרך כישלונות מוקדמים.

ראוי לציין במיוחד כי לשותפויות חיצוניות יש שיעור הצלחה כפול בערך מזה של פיתוח פנימי. בעוד ש-67 אחוזים מהשותפויות האסטרטגיות מובילות לפריסה מוצלחת, רק 33 אחוזים ממאמצי הפיתוח הפנימיים משיגים מטרה זו. שותפויות אלו מציעות לעתים קרובות זמן השגת ערך מהיר יותר, עלויות כוללות נמוכות יותר והתאמה טובה יותר לזרימות עבודה תפעוליות.

קונים מצליחים מזהים יוזמות בינה מלאכותית ממנהלי קו החזית ולא ממעבדות מרכזיות, מה שמאפשר לבעלי תקציבים ולמנהלי תחומי זיהוי בעיות, הערכת כלים ולהנחות פריסות. רכש מלמטה למעלה זה, בשילוב עם אחריות ניהולית, מאיץ את האימוץ ושומר על התאמה תפעולית.

שיבוש ספציפי לתעשייה: הטכנולוגיה מובילה, אחרים עוקבים אחריה בהיסוס

הפער בין GenAI ניכר בבירור ברמת התעשייה. למרות השקעות גבוהות ופעילות פיילוט נרחבת, רק שניים מתוך תשעה מגזרים עיקריים - טכנולוגיה ומדיה/תקשורת - מראים סימנים ברורים של שיבוש מבני. כל שאר המגזרים נותרו לכודים בצד הלא נכון של הטרנספורמציה.

תעשיית הטכנולוגיה רואה מתחרים חדשים שצוברים נתח שוק ושינויים בתהליכי עבודה. מדיה ותקשורת חוות את עליית התוכן המבוסס על בינה מלאכותית ואת הדינמיקה המשתנה של פרסום, גם כאשר חברות מבוססות ממשיכות לצמוח. שירותים מקצועיים מראים שיפורים ביעילות, אך שירות הלקוחות נותר ללא שינוי במידה רבה.

המצב דרמטי במיוחד בתעשיות המסורתיות: אנרגיה וחומרים מציגים כמעט אפס אימוץ וניסויים מינימליים. תעשיות מתקדמות מוגבלות לניסויי תחזוקה ללא שינויים משמעותיים בשרשרת האספקה. פער זה בין השקעה לשיבוש מדגים את פער GenAI ברמה המאקרו - ניסויים נרחבים ללא טרנספורמציה.

הפרספקטיבה הגרמנית: אתגרים והזדמנויות מיוחדות

חברות גרמניות מתמודדות עם אתגרים ספציפיים ביישום בינה מלאכותית. רק שישה אחוזים מהחברות הגרמניות מוכנות באופן אופטימלי לבינה מלאכותית, ירידה בהשוואה לשנה הקודמת. בהשוואה בינלאומית, גרמניה מדורגת רק במקום השישי באירופה מבחינת חברות המוכנות לחלוטין לבינה מלאכותית.

בעייתי במיוחד הוא ש-84 אחוז מהמנהלים הגרמנים חוששים מהשלכות שליליות אם לא יישמו את אסטרטגיות הבינה המלאכותית שלהם בתוך 18 החודשים הקרובים. במקביל, שלושה רבעים מהחברות הגרמניות לא יישמו מדיניות בינה מלאכותית. רק ל-40 אחוז יש מספיק צוות מומחה כדי לעמוד בדרישות הבינה המלאכותית.

המכשולים העיקריים עבור חברות גרמניות כוללים מחסור בעובדים מיומנים (34 אחוזים לעומת 28 אחוזים ברחבי העולם), אתגרי אבטחת סייבר ותאימות (33 אחוזים) ואתגרי מדרגיות תשתית נתונים (25 אחוזים). אי-ודאויות רגולטוריות, הסתייגויות תרבותיות ומידה מסוימת של ספקנות טכנולוגית מחריפות בעיות אלו.

אף על פי כן, הזדמנויות צצות: חברות גרמניות יכולות לשלב את נקודות החוזק שלהן בדיוק ובאיכות עם חידושים בתחום הבינה המלאכותית. בתעשיות כמו הנדסת מכונות ותעשיית הרכב, בינה מלאכותית יכולה לסייע בייעול תהליכים ולשפר עוד יותר את איכות המוצר. בינה מלאכותית ייעודית לעולם לא מתעייפה, גם לאחר אלפי איטרציות, ויכולה לסחוט את האחוזים האחרונים כדי להשיג שלמות.

בינה מלאכותית סוכנתית: השלב האבולוציוני הבא

הפתרון לפער הלמידה טמון במה שמכונה בינה מלאכותית סוכנתית - סוג של מערכות המשלבות זיכרון מתמשך ולמידה איטרטיבית מהיסוד. בניגוד למערכות קיימות הדורשות הקשר מלא בכל פעם, מערכות סוכנויות שומרות על זיכרונות מתמשכים, לומדות מאינטראקציות ויכולות לתזמר באופן אוטונומי זרימות עבודה מורכבות.

ניסויים מוקדמים של חברות, בהם נציגי שירות לקוחות מטפלים בפניות מלאות מקצה לקצה, נציגי עיבוד פיננסי מנטרים ומאשרים עסקאות שגרתיות, וסוכני צינור מכירות העוקבים אחר מעורבות בין ערוצים, מדגימים כיצד אוטונומיה וזיכרון מטפלים בפערים המרכזיים שזוהו.

התשתית התומכת במעבר זה מתפתחת באמצעות מסגרות כגון Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) ו-NANDA, המאפשרות יכולת פעולה הדדית ותיאום בין סוכנים. פרוטוקולים אלה יוצרים תחרות בשוק ויעילות עלויות בכך שהם מאפשרים לסוכנים ייעודיים לשתף פעולה במקום להזדקק למערכות מונוליטיות.

פתרונות מעשיים לחברות

חברות המבקשות לגשר על הפער בין GenAI צריכות לנקוט במספר אסטרטגיות. ראשית, חיוני להימנע מהוראות חסרות הבחנה: כאשר מנהלים תומכים בבינה מלאכותית בכל מקום, כל הזמן, הם מדגימים חוסר שיקול דעת ביישום הטכנולוגיה. GenAI אינו מתאים לכל המשימות ואינו יכול לקרוא מחשבות.

לגישה של העובדים תפקיד מכריע: מחקרים מראים שעובדים עם שילוב של סוכנות גבוהה ואופטימיות גבוהה - המכונים "טייסים" - משתמשים ב-GenAI ב-75 אחוז יותר בעבודה מאשר "נוסעים" עם סוכנות נמוכה ואופטימיות נמוכה. טייסים משתמשים בבינה מלאכותית בצורה הולמת כדי להשיג את מטרותיהם ולשפר את היצירתיות שלהם, בעוד שנוסעים נוטים יותר להשתמש בבינה מלאכותית כדי להימנע מעבודה.

דגש מיוחד צריך להיות על חזרה לשיתוף פעולה. רבות מהמשימות הנדרשות לעבודה מוצלחת עם בינה מלאכותית - מתן הנחיות, מתן משוב, תיאור ההקשר - הן שיתופיות. העבודה של היום דורשת יותר ויותר שיתוף פעולה, לא רק עם בני אדם אלא גם עם בינה מלאכותית. Workslop היא דוגמה מצוינת לדינמיקות שיתופיות חדשות שהוצגו על ידי בינה מלאכותית, אשר סביר יותר לפגוע בפרודוקטיביות מאשר לשפר אותה.

גורמי הצלחה ארגוניים וניהול שינויים

יישום מוצלח של בינה מלאכותית דורש עיצובים ארגוניים ספציפיים. החברות המצליחות ביותר מבזרות את סמכויות היישום תוך שמירה על אחריות. הן מאפשרות למנהלי קו ראשון ולמומחי תחום לזהות מקרי שימוש ולהעריך כלים, במקום להסתמך אך ורק על פונקציות בינה מלאכותית מרכזיות.

למידה מכלכלת הבינה המלאכותית השחורה חשובה במיוחד. רבות מהפריסות הארגוניות החזקות ביותר החלו עם משתמשים מתקדמים - עובדים שכבר התנסו בכלי פרודוקטיביות אישיים כמו ChatGPT או Claude. "צרכנים מקצועיים" אלה מבינים באופן אינטואיטיבי את היכולות והמגבלות של GenAI והופכים לתומכים מוקדמים של פתרונות שאושרו באופן פנימי.

מדידה ותקשורת של הצלחה דורשות גישות חדשות. בעוד שמדדים מסורתיים של תוכנה מתמקדים בפונקציונליות ובאימוץ משתמשים, יש להעריך בינה מלאכותית ארגונית על סמך תוצאות עסקיות ושיפורי תהליכים. חברות חייבות ללמוד לכמת ולתקשר שיפורים עדינים אך חשובים, כגון פחות הפרות תאימות או זרימות עבודה מואצות.

חלון ההזדמנויות הנסגר

החלון לגישור על פער GenAI הולך ונסגר במהירות. חברות דורשות יותר ויותר מערכות שמסתגלות לאורך זמן. Microsoft 365 Copilot ו-Dynamics 365 כבר משלבות זיכרון מתמשך ולולאות משוב. גרסת הבטא של זיכרון ChatGPT של OpenAI מאותתת על ציפיות דומות בכלים לשימוש כללי.

סטארט-אפים שפועלים במהירות כדי לסגור את הפער הזה על ידי פיתוח סוכנים אדפטיביים הלומדים ממשוב, שימוש ותוצאות יכולים ליצור חפירות מוצרים ארוכות טווח הן באמצעות נתונים והן באמצעות עומק האינטגרציה. חלון ההזדמנויות צר: פרויקטים פיילוט כבר בעיצומם בתעשיות רבות. ברבעונים הקרובים, מספר חברות יקימו קשרי ספקים שכמעט בלתי אפשרי לפתור.

ארגונים שמשקיעים במערכות בינה מלאכותית שלומדות מהנתונים, זרימות העבודה והמשוב שלהם יוצרים עלויות מעבר שמצטברות מדי חודש. מנהל מערכות מידע ראשי של חברת שירותים פיננסיים בשווי 5 מיליארד דולר סיכם זאת: "אנו מעריכים כעת חמישה פתרונות שונים של GenAI, אך המערכת שתלמד בצורה הטובה ביותר ותתאים את עצמה לתהליכים הספציפיים שלנו תנצח בסופו של דבר את העסק שלנו. ברגע שנשקיע זמן בהכשרת מערכת שתבין את זרימות העבודה שלנו, עלויות המעבר הופכות לאיבודות."

פער הבינה המלאכותית (GenAI) הוא אמיתי ועמוק, אך לא בלתי עביר. חברות שמבינות את הגורמים הבסיסיים - פער הלמידה, אתגרי עיצוב ארגוני והטיות השקעה - ופועלות בהתאם, יכולות לרתום באמת את כוחה הטרנספורמטיבי של בינה מלאכותית. עם זאת, הזמן לפעולה מוגבל, ועלות ההמתנה עולה באופן אקספוננציאלי.

☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית

☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!

Konrad Wolfenstein

אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

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