האימוץ של בינה מלאכותית מגיע לגבהים לא מצופים, ממיר את הנוף העסקי בעידן המודרני. החברות מציידות את עצמן במערכות שנועדו לייעל את הפעולות שלהן, אך ההטמעה נתקלת באתגרים משמעותיים. מחצית מהמובילים מודיעים על המורכבות של השאלות הקשורות לאיכות הנתונים ולביטחון. מציאות זו גורמת לעיכובים בפרויקטים רבים, על אף השקעות גוברות ביוזמות בינה מלאכותית, שמגיעות לעיתים לסכומים מרשימים. המבנים המנהיגותיים מתפתחים, עם הופעת התפקיד של Chief AI Officer, אך הם חייבים להסתגל מול הקשיים המתמשכים. המעבר לפתרונות היברידיים או פנימיים לשיפור הביטחון משקף את ההתבגרות הגדלה הזו.
אימוץ גובר של בינה מלאכותית
הנוף של בינה מלאכותית השתנה במהירות, כשהחברות מתחייבות לפתרונות ייצור. מחקר עדכני שנערך על ידי Zogby Analytics עבור Prove AI חושף כי 68% מהארגונים פיתחו כיום מערכות בינה מלאכותית בסביבה פעילה. המעבר ליוזמות בינה מלאכותית בקנה מידה רחב מלווה בהשקעות משמעותיות, כאשר 81% מהחברות מקצות לפחות מיליון דולר בשנה לפרויקטים הקשורים לבינה מלאכותית. מתוכן, רבע עוקף את עשרת מיליון השנתיים, מה שמציג את המעבר להתחייבויות ארוכות טווח.
התפתחויות במבני ההנהגה
העלייה בכוח של הבינה המלאכותית משכתבת גם את מבני הניהול. כמעט 86% מהחברות מינו אחראי על מאמצי הבינה המלאכותית, לרוב תחת התואר ‘Chief AI Officer’. המובילים בתחום הבינה המלאכותית משפיעים כעת על אסטרטגיית החברה, איזון כמעט שווה עם המנכ"לים: 43.3% מהחברות טוענות שהמנכ"ל מקבל את ההחלטות הקשורות לבינה מלאכותית, בעוד 42% מעניקים את האחריות לדירקטור של הבינה המלאכותית.
אתגרים מתמשכים במימוש
על אף ההתקדמות, הדרך למימוש הבינה המלאכותית רצופה במכשולים. יותר מהמובילים מסכימים כי ההכשרה והתאמת המודלים של הבינה המלאכותית מתגלות כמאתגרות יותר ממה שצפו. בעיות נתונים ממשיכות להתקיים, נוגעות לאיכות, זמינות, זכויות יוצרים ואימות המודלים. קרוב ל-70% מהחברות מדווחות על לפחות פרויקט אחד של בינה מלאכותית בפיגור, לרוב שנגרם על ידי בעיות נתונים אלו.
יישומים מתפתחים של בינה מלאכותית
בעוד החברות רוכשות ביטחון מול הבינה המלאכותית, יישומים חדשים צצים. רובוטי צ'אט וסייענים וירטואליים, אף שהם עדיין פופולריים עם 55% אימוץ, מפנים מקום לשימושים טכניים יותר. פיתוח תוכנה נמצא כעת בראש סדרי העדיפויות עם 54%, שלאחריו בקרוב ניתוח תחזיתי לזיהוי הונאות, ב-52%. התפתחות זו מעידה על מעבר לשימוש בבינה מלאכותית במטרה לשפר את הפעולות הבסיסיות.
מוקד על מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית
תשומת לב מיוחדת מוקדשת לבינה מלאכותית גנרטיבית, כאשר 57% מהחברות מציבות את זה כיעד עיקרי. עם זאת, גישה מאוזנת נשמרת, המשלבת את המודלים החדשים הללו עם טכניקות של למידת מכונה מסורתיות. מודלי השפה הגדולים כמו אלו של גוגל ו-OpenAI, ובעיקר גמיני ו-GPT-4, שולטים בשוק, אף כי חלופות כמו DeepSeek, Claude ו-Llama נמצאות בעלייה, קובעות שימוש סטנדרטי בכמה LLMs בחברות רבות.
מגמות לעבר פתרונות מקומיים
מגמה בולטת צצה עם החזרה לפתרונות פנימיים למימוש הבינה המלאכותית. כמעט 90% מהחברות מנצלות שירותי ענן עבור התשתית של הבינה המלאכותית שלהן, אך שני שליש מהמובילים סבורים שהמימושים שאינם בענן מציעים ביטחון ואפקטיביות טובה יותר. כך, 67% מתכוונים להעביר את נתוני האימון של הבינה המלאכותית שלהם לסביבות היברידיות או מקומיות, במטרה להשיג שליטה מוגברת על הנכסים הדיגיטליים שלהם. ריבונות הנתונים מדורגת כעדיפות חיונית ל-83% מהמשיבים.
ביטחון ואתגרים בממשלת הבינה המלאכותית
רוב המובילים מביעים ביטחון בנוגע ליכולותיהם בממשלת הבינה המלאכותית. כ-90% מהם טוענים שהם מנהלים ביעילות את מדיניות הבינה המלאכותית, מקימים את הבקרות הנדרשות ומעקבים אחרי מקור הנתונים שלהם. הביטחון הזה מתיישב בניגוד לאתגרים המעשיים שמעכבים רבים מהפרויקטים, כולל בעיות תיוג, הכשרה ואימות מודלים. בין היתר, מיומנויות מוכנות מחסרות והקשיים בשילוב עם המערכות הקיימות מצוטטים לעיתים קרובות.
תחזיות עתידיות עבור הבינה המלאכותית
זמן הניסויים עם הבינה המלאכותית שייך לעבר. כעת, הבינה המלאכותית משובצת עמוק בתוך הפעולות של החברות. הנוף המסחרי משתנה במהירות כאשר הארגונים משקיעים בהשקעות משמעותיות, מחדש את הנהגתם ומגלים דרכים חדשות לשלב את הבינה המלאכותית בתוך פעולותיהם. ההתבגרות הניכרת מתבטאת בעדיפות מוגברת המוקדשת לשליטה, ביטחון וממשלת המידע.
למידע נוסף על הסינרגיה בין הבינה המלאכותית לטכנולוגיות שונות, כולל בלוקצ'יין, עיין במאמר זה על הקשר בין הבינה המלאכותית ובין בלוקצ'יין. מאמרים נוספים עוסקים בנושאים כמו התפתחות הבינה המלאכותית של Alibaba Cloud, נגיש כאן: בינה מלאכותית ודגמים חדשים.
לזוויות נוספות על אתגרי הבינה המלאכותית, סקירה של הסיבות לכך ש-80% מהפרויקטים לא מצליחים לעבור לייצור מתוארת כאן: 80% מהפרויקטים של בינה מלאכותית בקושי. רלוונטיות הבינה המלאכותית על פונקציות ממשלתיות היא גם נושא לדיון, כפי שמצביע על כך מאמר זה: הבינה המלאכותית ופונקציות ציבוריות.
שאלות נפוצות על אימוץ הבינה המלאכותית ואתגרים במימוש
מהן הקשיים העיקריים המתרחשים במהלך מימוש הבינה המלאכותית בחברות?
החברות מתמודדות עם אתגרים כמו איכות הנתונים, ביטחון המידע, והצורך להכשיר ולדייק את המודלים של הבינה המלאכותית שלהן באופן יעיל.
איזה אחוז מהארגונים משתמשים בפתרונות בינה מלאכותית מותאמים בפעולה שלהם?
כרגע, 68% מהארגונים יש להם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים פעילים ביצור.
כיצד חברות משקיעות כיום ביוזמות בתחום הבינה המלאכותית?
מעט יותר מ-81% מהחברות מוציאים לפחות מיליון דולר בשנה על יוזמות בתחום הבינה המלאכותית, כאשר רבע מהארגונים משקיעים יותר מ-10 מיליון כל שנה.
איזה תפקיד משחקים מנהלי הבינה המלאכותית באסטרטגיות החברה?
היום, כ-86% מהארגונים מינו מנהיג למאמצי הבינה המלאכותית, שמשחק תפקיד כמעט חזק כמו המנכ"ל בהגדרת האסטרטגיות.
למה הרבה פרויקטים של בינה מלאכותית נמצאים בפיגור ביישום שלהם?
יותר מ-70% מהארגונים מדווחים כי בעיות נתונים, כולל איכות ואימות, הן הסיבות העיקריות לעיכובים בפרויקטים שלהם של בינה מלאכותית.
מהן הטכנולוגיות של הבינה המלאכותית הנפוצות ביותר בשימוש על ידי חברות?
מודלי שפה גדולים, כמו אלו של גוגל גמיני ו-OpenAI GPT-4, מאומצים באופן רחב, לעיתים בשיתוף פעולה עם מודלים אחרים כמו Claude ו-Llama.
מה ההשפעה של המעבר לפתרונות שאינם בענן על מימוש הבינה המלאכותית?
חמש שנים לאחר עליית הענן, שני שלישים מהמובילים סבורים כי המימושים שאינם בענן יכולים להציע ביטחון ואפקטיביות טובה יותר, וזה הסיבה לכך ש-67% מתכוונים להעביר את נתוני האימון שלהם לסביבות היברידיות או מקומיות.
האם זו מגמה גוברת עבור חברות להעדיף ממשלת מערכות בינה מלאכותית?
כן, כ-90% מהמובילים טוענים כי הם מנהלים ביעילות את מדיניות הבינה המלאכותית ויכולים להקים את הבקרות הנדרשות, למרות האתגרים המעשיים הנתקלים.
איך המעבר לפתרונות בינה מלאכותית מקומית או היברידית משקף בגרות ארגונית?
מגמה זו מעדיפה את שליטת הנתונים, ביטחון מוגבר וכבוד לריבונות הנתונים, והראיה היא התקדמות לעבר גישה יותר מסודרת וממאר גופים במימוש הבינה המלאכותית.
