מה נשאר? שלוש שנים אחרי ההייפ של ChatGPT: חלום הבינה המלאכותית הגדול פוגש את המציאות הכלכלית

האכזבה אחרי האופוריה: כשהבטחות הייפ פוגשות מציאות ניהולית

שלוש שנים לאחר "רגע ChatGPT", אכזבה שוררת ברמת ההנהלה. בעוד ענקיות טכנולוגיה כמו מטא וגוגל ממשיכות להשקיע מאות מיליארדי דולרים בתשתיות בינה מלאכותית, עולם העסקים הרחב מציג תמונה שונה: קיפאון במקום מהפכה.

ChatGPT שוחררה לציבור על ידי OpenAI ב-30 בנובמבר 2022. המערכת השיגה מהירויות שיא ברכישת משתמשים ונחשבת לטריגר להייפ הבינה המלאכותית העצום ששטף את עולם העסקים משנת 2023 ואילך.

זה היה אמור להיות דחיפה גדולה ביותר בפריון בהיסטוריה. אבל שלוש שנים אחרי ההייפ העולמי סביב בינה מלאכותית גנרטיבית, פער מסוכן נפתח בין הבטחה טכנולוגית לתוצאות כלכליות. נתונים אחרונים של פורסטר וקבוצת הייעוץ של בוסטון מציירים תמונה של "קיפאון יקר": רק אחוז קטן ונעלם של חברות הצליחו עד כה לתרגם את השקעותיהן העצומות לערך מוסף אמיתי.

המקרה של ענקית הפינטק קלרנה, בפרט, משמש כיריית אזהרה לכל התעשייה. מה שנחגג כניצחון של יעילות - החלפת 700 עובדים בבינה מלאכותית - התברר כבומרנג לשביעות רצון הלקוחות. הלקח כואב, אך הכרחי: טכנולוגיה ללא אמפתיה וניהול שינויים אסטרטגי אולי חוסכת בעלויות בטווח הקצר, אך הורסת את מערכות היחסים עם הלקוחות בטווח הארוך.

מאמר זה בוחן את מאחורי הודעות העיתונות המבריקות. אנו מנתחים מדוע 2026 תהיה שנת התיקונים הגדולים בבינה מלאכותית, מדוע "המרכיב התרבותי" הוא הרוצח האמיתי של פרויקטים של בינה מלאכותית, ומדוע טכנולוגיה לבדה אינה יכולה להחליף אסטרטגיה תאגידית חסרה. הערכה של הנוף שבין הימורי מיליארד דולר לחזרה לשכל הישר הכלכלי.

הבעיה המרכזית: המציאות עומדת בציפיות

הפער בין ההון המושקע לתשואות הממומשות ברור באופן מדאיג. מחקר של פורסטר משנת 2025 מראה שרק 15 אחוז מהמנהלים שנשאלו הצליחו לשפר משמעותית את שולי הרווח שלהם באמצעות הטמעת בינה מלאכותית. זו אינה תופעה שולית או בעיה המוגבלת לחברות הזנק. היא משפיעה על כל הכלכלה, החל מהתאגידים החזקים ביותר מבחינה פיננסית ועד לארגונים בינוניים. דרמטי עוד יותר הוא הממצא של קבוצת הייעוץ של בוסטון: רק 5 אחוז מהמנהלים שנשאלו דיווחו על השפעות נרחבות של יצירת ערך מבינה מלאכותית. זו אינה ההגדרה של שינוי טרנספורמטיבי. זוהי ההגדרה של קיפאון למרות תשתית שנרכשה ביוקר.

נתונים אלה הופכים משמעותיים אף יותר כאשר בוחנים אותם בהקשר של הוצאות כאלה. מטא לבדה הכריזה על השקעות של 70 עד 72 מיליארד דולר לשנת 2025, עם תחזית של 600 מיליארד דולר עד 2028. גוגל מתכננת להשקיע 91 עד 93 מיליארד דולר בשנת 2025. מיקרוסופט גם מגדילה באופן מתמיד את תקציב ההון שלה בתחום הבינה המלאכותית. אלה אינן השקעות בפרויקטים צדדיים, אלא השקעות ליבה שנועדו להגדיר את התחרותיות העתידית של חברות אלה. עם זאת, בעוד שענקיות הטכנולוגיה מתקדמות עם סכומים חסרי תקדים, מגמה מנוגדת מתפתחת בקרב חברות מחוץ ל"מעגל הפנימי" הטכנולוגי הזה: עיכוב אסטרטגי.

פורסטר צופה שכרבע מההשקעות המתוכננות בבינה מלאכותית יידחו בשנת 2026. לא מדובר בקיצוץ בהוצאות ספקולטיביות מסיבות של עלות, אלא בדחיית פרויקטים אסטרטגיים שהיו גבוה בסדר היום של מנהלי כספים ומנכ"לים משום שציפיות התשואה על ההשקעה (ROI) לא עמדו. רבע מההשקעות המתוכננות - זו לא רק ירידה, אלא הערכה מחודשת שיטתית של החשיבות האסטרטגית של טכנולוגיה זו.

מקרה קלרנה: אזהרה בצורת מקרה בוחן

המקרה של חברת הפינטק השוודית Klarna הוא מאלף כאן – לא משום שמדובר במקרה בודד, אלא משום שהוא ממחיש בצורה חיה את הבעיה המערכתית. בשנת 2023, Klarna עלתה לכותרות בינלאומיות עם ההכרזה כי תחליף 700 עובדי שירות לקוחות במערכת צ'אטבוט מבוססת בינה מלאכותית שפותחה בשיתוף פעולה עם OpenAI. הנתונים היו מרשימים: הצ'אטבוט טיפל בשני שלישים מכלל פניות הלקוחות, שלט ביותר מ-35 שפות, וקיצר את זמני התגובה מממוצע של 11 דקות לכ-2 דקות. זהו ללא ספק הישג תפעולי יוצא דופן.

אבל עד שנת 2024, הבעיות הבסיסיות כבר התבררו. שביעות רצון הלקוחות צנחה ב-22 אחוזים. זה לא היה אי דיוק סטטיסטי, אלא איתות ברור מצד המשתמשים שהמערכת מגיעה לגבולותיה המבניים. הצ'אטבוט מבוסס הבינה המלאכותית יכול היה להתמודד עם פניות עסקיות פשוטות, אך הוא הוצף באופן שיטתי בנושאים מורכבים יותר - מצבים שדרשו הבנה של ההקשר הספציפי, אינטליגנציה רגשית, ומעל הכל, אמפתיה. כאשר המנכ"ל סבסטיאן סימיאטקובסקי הודה בטעויות בשנת 2025, הניתוח שלו היה ברור להפליא: ההתמקדות החד-צדדית ביעילות עלויות הובילה לירידה באיכות. במילים אחרות, הטכנולוגיה עברה אופטימיזציה לשיפור המדדים הפנימיים, אך לא תוכננה להבטיח את חוויית הלקוח בפועל.

התגובה הייתה הגיונית: בשנת 2025, Klarna החלה לגייס מחדש נציגי שירות לקוחות והקימה מודל היברידי שבו בינה מלאכותית מטפלת בפניות שגרתיות ונציגים אנושיים פותרים מקרים מורכבים. בעוד שנשמר חיסכון מחושב של 60 מיליון דולר, עלויות שירות הלקוחות הכוללות נטו לעלות שוב, מכיוון שכעת היה צורך לתחזק הן את תשתית הבינה המלאכותית והן את צוות האנוש המשמעותי. זה לא סיפור הצלחה של אוטומציה, אלא שיעור יקר על מגבלות האופטימיזציה הטכנית ללא ניהול שינויים אסטרטגי.

המימד הארגוני של כישלון

הבעיה המרכזית אינה טמונה בעיקר בטכנולוגיה עצמה, אלא ביכולת הארגונית לשלב אותה ביעילות. מחקרים על ניהול שינויים מראים שכ-70 אחוז מכל יוזמות הטרנספורמציה נכשלות בהשגת יעדיהן. שיעור זה בולט אף יותר בפרויקטים ספציפיים לבינה מלאכותית: הערכות מצביעות על שיעורי כישלון של 80 עד 95 אחוז אם חברות אינן קובעות יעדים ברורים, מדדים מוגדרים או מסגרות ניהול עקביות.

הסיבות לכישלון זה הן מבניות, לא טכניות. ראשית, קיים פער אמון משמעותי בין ההנהלה לצוות. מחקרים מראים כי 50 עד 70 אחוז מהעובדים מביעים פחד משינויים טכנולוגיים עמוקים. פחד זה אינו לא רציונלי, אלא מבוסס על שאלות לגיטימיות: כיצד תשתנה עבודתי? האם אאבד מעמד או מומחיות? האם העבודה תתבצע בנוסף לאחריותי הקיימת מבלי לספק לי משאבים או הכרה? מנהיגים נוטים לזלזל בשאלות אלו או לפרש אותן כהתנגדות להתקדמות, במקום להבין אותן כבעיות יישום מערכתיות.

שנית, קיים פער מהותי בין כוונותיה האסטרטגיות של ההנהלה לבין היתכנות תפעולית. פחות מ-30 אחוז מהחברות עם יוזמות בתחום הבינה המלאכותית קבעו מדדי אימוץ מוגדרים. משמעות הדבר היא שרוב החברות מציגות מערכות בינה מלאכותית מבלי להגדיר בבירור מהי המשמעות של אימוץ מוצלח בפועל או כיצד למדוד התקדמות. ניתן להשוות זאת לפרויקט בנייה ללא תוכניות או בקרות איכות. הטכנולוגיה מיושמת משום שהיא נחשבת הכרחית אסטרטגית ("פחד להחמיץ"), לא משום שיש ציפייה ברורה לתועלת.

שלישית, צצות בעיות משמעותיות בתחום הנתונים שלא ניתן לפתור אותן פשוט באמצעות השקעה. 73 אחוז מהארגונים מציינים את איכות הנתונים או נגישות הנתונים כאתגר הגדול ביותר שלהם. זו אינה שאלה של משאבים טכנולוגיים, אלא של בגרות ארגונית. חברות שארגנו נתונים בממגורות במשך עשרות שנים אינן יכולות פשוט לפרק את המבנים הללו על ידי הכנסת מערכת בינה מלאכותית. התוצאה: מערכות בינה מלאכותית עובדות עם קלטים באיכות נמוכה וכתוצאה מכך מייצרות פלט באיכות נמוכה ("זבל נכנס, זבל יוצא").

גבולות האוטומציה: פרדוקס חוויית הלקוח

תופעה נוספת ניכרת בבירור באוטומציה של שירות לקוחות. ServiceNow מדווחת כי מערכות בינה מלאכותית מסוגלות לטפל באופן אוטונומי בכ-80 אחוז מפניות פשוטות של לקוחות. ניתן לקצר את זמני הפתרון ב-52 אחוז ולשפר את שיעורי הפתרון בפנייה ראשונה ב-40 אחוז. אלו מדדים תפעוליים מרשימים. עם זאת, מחקרי לקוחות מראים בו זמנית כי 93 אחוז מהלקוחות מעדיפים איש קשר אנושי לסוגיות מורכבות. זה לא עניין של העדפה אישית, אלא משקף מגבלה מהותית.

רוב בעיות הלקוחות בעולם האמיתי אינן פשוטות. הן תלויות הקשר, לעתים קרובות טעונות רגשית, ודורשות הבנה של המצב האישי. לקוח שחווה קשיים בהחזר כספי זקוק לא רק לתגובה מהירה, אלא גם לתחושה שהוא מבין. במוצרים פיננסיים מורכבים, הלקוח צריך לסמוך על כך שהמקביל שלו דואג לאינטרסים שלו. אלו תכונות שהן מעבר להישג ידה של אוטומציה מכנית, משום שהן דורשות שיקול דעת וקשר אנושי אמיתי.

הנתונים מצביעים על כך שמערכות בינה מלאכותית בשירות לקוחות יעילות ביותר כאשר הן משמשות ככלי עבור סוכנים אנושיים ("טייס משנה"), ולא כתחליפים. מערכת התומכת בעובדים במשימות שגרתיות, הופכת תיעוד לאוטומטי או חוקרת מידע מראש מניבה תוצאות חיוביות. מערכת המנסה להחליף לחלוטין בני אדם מובילה לעתים קרובות לשרשרת של השפעות לא מתפקדות: לקוחות עוברים ספק, שיעורי התלונות עולים ואמון המותג יורד. בכך נפגעת המטרה התפעולית של צמצום עלויות מכיוון שנטישת לקוחות ונזק תדמיתי יקרים יותר מהחיסכון המושג.

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

בדיקת מציאות: מי באמת מרוויח מבינה מלאכותית כיום?

הנתונים הזמינים מצביעים על פיצול בכלכלה. מצד אחד, ישנן ענקיות הטכנולוגיה וכמה חברות מתמחות "ילידיות של בינה מלאכותית" שממשיכות להשקיע רבות בתשתיות בינה מלאכותית ולשלב אותן לעומק במודלים העסקיים שלהן. מצד שני, יש את הרוב המכריע של החברות המסורתיות שאימצו בינה מלאכותית אך רואות הצלחה מוגבלת בלבד מבחינת יצירת ערך.

נתוני מקינזי מראים שכ-23% מהחברות מבצעות באופן פעיל הרחבת מערכות בינה מלאכותית, בעוד ש-39% עדיין נמצאות בשלבי ניסוי. משמעות הדבר היא שבעוד ש-62% עוסקות בבינה מלאכותית בצורה כלשהי, המחויבות שלהן אינה הומוגנית בשום אופן. חברות עם אסטרטגיות בינה מלאכותית ברורות ומבני ממשל מבוססים משיגות החזר השקעה גבוה פי 2.5 בערך מאלו המיישמות בינה מלאכותית אד-הוק או כיוזמה טקטית גרידא. החברות בעלות הביצועים המובילים, המשיגות תשואה על ההשקעה פי עשרה, הן קבוצה בלעדית. אלו הן חברות שמבינות בינה מלאכותית לא כפתרון IT מבודד, אלא כמרכיב משולב של טרנספורמציה עסקית מקיפה.

BCG מדווחת כי החזר ההשקעה הממוצע עומד כיום על 11.2 אחוזים, בעוד שארגונים בוגרים כבר משיגים תשואות גבוהות פי שניים. זה לא הבדל של מה בכך. משמעות הדבר היא שבגרות ארגונית חשובה פי שניים עד שלושה מיכולת טכנולוגית טהורה. לשם השוואה, עסק מסורתי המתמקד ביעילות תפעולית יכול לצפות לתשואה של 15 עד 20 אחוזים. לכן, יוזמות בתחום הבינה המלאכותית אינן מתחרות בתנאים שווים; הן חייבות לספק תשואות יוצאות דופן כדי להצדיק את הסיכונים הטבועים בטכנולוגיה.

פרדוקס ההשקעות: יותר כסף, פחות אמון

התופעה המתפתחת בשנת 2026 היא יוצאת דופן. בעוד שחברות טכנולוגיה ממשיכות להשקיע סכומי שיא בבינה מלאכותית, האמון בקרב עסקים מסורתיים יורד. מטא, גוגל ומיקרוסופט מגדילות באופן דרסטי את תקציביהן. עם זאת, במקביל, חברות מסורתיות מכיילות מחדש את תוכניות הבינה המלאכותית שלהן.

פורסטר צופה כי 25 אחוז מההשקעות המתוכננות בבינה מלאכותית ידחו לשנת 2027. זו אינה נסיגה, אלא תכנון מחדש. המסר מצד החברות ברור: "נשקיע בבינה מלאכותית, אך רק כאשר נראה בבירור את היתרונות". זה מסמן את המעבר משלב של ניסויים ספקולטיביים לשלב של השקעות מוכוונות תוצאות.

תופעה שנייה מחריפה את הדינמיקה הזו: עיוורון מדידה. 46 אחוז מהחברות לא ביססו מסגרת מובנית למדידת החזר השקעה (ROI). משמעות הדבר היא שכמעט מחצית מהחברות המשקיעות לא באמת יודעות אם הפרויקטים שלהן עובדים. בהתחשב בכך שיוזמה ממוצעת של בינה מלאכותית לוקחת שלוש עד חמש שנים להגיע לערך מלא, זה מוביל לתרחיש שבו חברות מקצות תקציבים במשך שנים מבלי שיהיו להן מדדים תקפים להצלחה. זה כמו לנהוג בחושך מוחלט - בתקווה להגיע בסופו של דבר ליעד.

המרכיב התרבותי: הבעיה הארגונית העמוקה

כאן טמונה הבעיה האמיתית. יישומי בינה מלאכותית לא נכשלים בגלל שהטכנולוגיה נכשלת. הם נכשלים בגלל שחברות מנסות ליישם פתרונות טכנולוגיים לבעיות ארגוניות שמקורן תרבותי. מחקרים מצביעים על כך שגורמים תרבותיים והתנגדות הם המחסומים העיקריים ביותר מ-50 אחוז מיוזמות בינה מלאכותית שנכשלו.

זה מתבטא בכמה רמות. ראשית, קיים פחד נרחב מאובדן עבודה. חברות המיישמות בינה מלאכותית כמעט ולא מתקשרות בגלוי שהטכנולוגיה יכולה להחליף תפקידים. הן מדברות על "אוטומציה", "יעילות" ו"פרודוקטיביות". אבל העובדים מבינים את הסאבטקסט. אם פחד זה לא מטופל באמצעות הכשרה מחדש אמיתית, הגדרות תפקיד ברורות והבטחות עבודה, זה מוביל להתנגדות סמויה, קבלה נמוכה וסוג של סירוב פסיבי.

שנית, קיימת בעיית אמון מהותית במערכות בינה מלאכותית עצמן. עובדים רבים מטילים ספק ביכולתה של בינה מלאכותית לקבל החלטות מורכבות. הם מודאגים מהטיה, מתוצאות חיוביות שגויות ומהסיכון שמערכות אוטומטיות יתעלמו מהקשר חשוב. ספקנות זו אינה חסרת בסיס. ישנן עדויות רבות להזיות במודלים של בינה מלאכותית ולנטייה לטעויות במקרים מיוחדים שאינם מיוצגים מספיק בנתוני האימון. אם עובדים אינם מבינים כיצד בינה מלאכותית מגיעה להחלטה, הם יתעלמו מהמערכת או יאבדו אמון בארגון עצמו.

שלישית, מתגלים ליקויים מבניים. ארגונים עם סילואים פונקציונליים עמוקים אינם יכולים להשתמש ביעילות במערכות בינה מלאכותית שנועדו לשיתוף פעולה בין-פונקציונלי. חברות שמערכות ההערכה שלהן מעדיפות ביצועים אישיים על פני שיתוף פעולה יתקשו להשקיע במודלים של בינה מלאכותית שיתופיים. הנהלת הביניים, שחשה איום מהאוטומציה, תקים מחסומים עדינים לאימוץ. בעיות אלו לא ניתנות לפתרון באמצעות תוכנה טובה יותר, אלא רק באמצעות עיצוב מחדש ארגוני אמיתי.

הלקח: טכנולוגיה אינה תחליף לאסטרטגיה

מכל הנתונים הללו עולה לקח אחד שאינו חדש, אך יש ללמוד אותו מחדש בהקשר זה: טכנולוגיה לבדה אינה פותרת בעיות עסקיות. היא כלי. כלי רב עוצמה בידי ארגונים שיודעים כיצד להשתמש בו - וצעצוע יקר מאוד בידי אלו המקווים לשינוי קסום.

חברות שמשיגות התקדמות אמיתית עם בינה מלאכותית עושות מספר דברים במקביל: יש להן אסטרטגיה עסקית ברורה שבה בינה מלאכותית ממלאת תפקיד ספציפי, במקום להיות הפתרון הכולל. הן משקיעות בניהול שינויים באותה אנרגיה ותקציבים שהן משקיעות בטכנולוגיה עצמה. הן קובעות מסגרות מדידה ברורות לפני היישום. הן מכשירות את עובדיהן באופן רציף לעבודה בסביבה משופרת על ידי בינה מלאכותית. הן מטפלות באופן יזום בהתנגדות תרבותית. והן מקימות מבני ממשל חזקים כדי להבטיח שמערכות בינה מלאכותית יתאימו לערכי החברה.

אלו אינם תהליכים פשוטים או מהירים. מחקר של דלויט מראה כי "בינה מלאכותית סוכנתית" - הגל הבא של בינה מלאכותית - לוקח בממוצע שלוש עד חמש שנים כדי לספק ערך מוסף אמיתי. אין מדובר בביקורת על הטכנולוגיה, אלא בהבנה מציאותית ששינוי ארגוני עמוק דורש זמן.

ההתרחקות: מי מנצח ומי מפסיד?

תופעה מרתקת עולה כשחושבים על מי יישם בהצלחה בינה מלאכותית. מטה, גוגל וספוטיפיי ממשיכות להשקיע רבות ולדווח על תוצאות חיוביות. אלו חברות בעלות הבנה מעמיקה של מדעי הנתונים, תרבות חדשנות מבוססת והמשאבים לסבול טעויות וללמוד מהן. קלרנה, לעומת זאת, הציגה את הבינה המלאכותית בעיקר משיקולי עלות, תוך התעלמות מהמימד האסטרטגי.

זה מתווה את קווי המתאר של כלכלה דו-שכבתית. הקבוצה הראשונה מורכבת מחברות שמבינות בינה מלאכותית ככלי טרנספורמטיבי ובעלות המבנים, הנתונים והתרבויות הדרושים. הקבוצה השנייה מורכבת מחברות מסורתיות שרוצות בינה מלאכותית משום שהמתחרים שלהן עושים זאת, אך חסרה להן בגרות ארגונית. קבוצה זו תמשיך להתנסות, להוציא כסף ולהשיג הצלחה מוגבלת, תוך צבירת חסרונות תחרותיים מבניים בהשוואה לקבוצה הראשונה.

דינמיקה זו תתעצם בחמש השנים הבאות. ארגונים שישקיעו בניהול שינויים ובבגרות ארגונית לצד השקעותיהם בטכנולוגיה כעת יהיו המנצחים. אלו שישקיעו אך ורק בטכנולוגיה ומקווים לטרנספורמציה אוטומטית ייכשלו.

תחזית: 2026 והלאה

התחזית של פורסטר לשנת 2026 מדויקת לחלוטין: "אמנות האפשרי מפנה את מקומה למדע המעשי". עידן הניסויים הספקולטיביים מגיע לסיומו, ועידן ההשקעות המוכוונות לתוצאות מתחיל. מנהלי כספים יהיו מעורבים בהחלטות בתחום הבינה המלאכותית לא מתוך התלהבות, אלא משום שיש להם ציפיות תשואה ברורות. העובדה ש-30 אחוז מהחברות הגדולות ינהיגו הכשרה חובה בתחום הבינה המלאכותית מעידה על קבלה של העובדה שעדיין יש לפתח יכולת ארגונית. חברות שדוחות את תוכניות הבינה המלאכותית שלהן אינן נתפסות עוד כמפסידות, אלא כשקולות, משום שהן מעריכות באופן ריאלי את הזמן והדרישות הארגוניות.

המסר למנהיגים עסקיים ברור: הייפ הבינה המלאכותית לא נגמר. הטכנולוגיה אמיתית ותמשיך לספק תוצאות היכן שמערכות מסורתיות נכשלות. אבל האמונה התמימה שהשקעות בבינה מלאכותית לבדן יביאו לתוצאות טרנספורמטיביות היא נחלת העבר. השלב הבא של אימוץ בינה מלאכותית יוגדר לא על ידי פריצות דרך טכנולוגיות, אלא על ידי פריצות דרך ארגוניות. אלה שמבינים זאת ינצחו. האחרים יבזבזו שנים והון, רק כדי להגיע למקום שבו היו צריכים להתחיל: עם גישה אסטרטגית, משולבת ובמרכז אנושי.

☑️ 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 האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד

תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש