הבינה המלאכותית הגנרטיבית מרתקת בזכות הפוטנציאל החדשני שלה, אך חברות נתקלות במכשולים משמעותיים. *97% מהארגונים מתקשים להציג בבירור את החזר ההשקעה.* השאיפות הטכנולוגיות מלוות במציאות מורכבת, המאפיינת אתגרים בהדגמת ערך. *המאבק להוכיח את ההשפעה על הביצועים העסקיים* מדגיש ציפיות מוגזמות מול תוצאות לעיתים קרובות לא מושלמות. תנועה מתמשכת, למרות תמונה סותרת, מדגישה את הדחיפות למקד את המאמצים בבסיסים יציבים.
האתגר בהדגמת ערך הבינה המלאכותית הגנרטיבית
הרוב המכריע של החברות המעורבות ביישום הבינה המלאכותית הגנרטיבית נתקלות במכשולים מהותיים להוכחת ההשפעה שלה על הביצועים העסקיים. בהתאם לדו"ח CDO Insights 2025, שפורסם על ידי Informatica ו-Wakefield Research, 97% מהאחראים על נתונים מודים כי הם מתקשים לכמת את החזר ההשקעה של היוזמות שלהם.
השקעות גוברות למרות חוסר הוודאות
למרות הקשיים, נוצר פרדוקס. כמעט 87% מהארגונים שאמצו או שואלים לאמץ את הבינה המלאכותית הגנרטיבית מתכננים להגדיל את ההשקעות שלהם בתחום זה עד 2025. חלק משמעותי מהחברות הללו, כשליש, מתכננות להגדיל באופן ניכר את ההוצאות האלו.
הארצות הברית בולטת בדינמיקה הזו, כאשר 93% מהעונים דיווחו על עלייה בהשקעות, מול 82% באירופה ו86% באזור אסיה-פסיפיק. הרצון להשקיע אינו מרכך את חוסר הוודאות לגבי התוצאות שלהם. אי היכולת להוכיח את הערך העסקי של טכנולוגיות אלו מפריעה להתלהבות הראשונית.
מכשולים להדגמת הערך המוסף
המכשולים הנפוצים ביותר שנזכרים על ידי החברות כוללים אתגרים הקשורים לסייבר ולציות (46%), שאלות לגבי שימוש אחראי בבינה המלאכותית (45%), כמו גם ספקות לגבי מהימנות התוצאות שהושגו (43%). האמון באיכות הנתונים גם הוא לוקה בחסר עבור 38% מהחברות שנשאלו.
פער בין הציפיות והמציאות
הדו"ח מדגיש את הפער ההולך ומתרקם בין הציפיות של האחראים על נתונים ושל המנהיגים. כמעט 92% מהאחראים סוברים כי המנהיגים מצפים לתוצאות מהירות יותר ממה שהטכנולוגיה מסוגלת להעניק. בארצות הברית, מספר זה מגיע ל-97%, המדגיש לחץ עצום על הצוותים לייצר במהירות תוצאות מוחשיות.
עדיפויות החברות: איכות הנתונים והדרכה
לאור הקשיים, החברות מחדשות כעת את האסטרטגיות שלהן. רוב של בערך 86% מהארגונים מתכננים להגדיל את ההשקעות בניהול הנתונים עד 2025. מהימנות והכנה של הנתונים מציגות את עצמן כהעדיפויות למקסום הפוטנציאל של הבינה המלאכותית הגנרטיבית.
אתגרים ארגוניים כוללים צורך דחוף לפתח את היכולת האנליטית בתוך הצוותים. ההדרכה היא הכרחית, שכן כמעט כל החברות שנשאלו מציינות על שימושים לא הולמים בבינה המלאכותית הגנרטיבית, דבר שגורם לבעיות של ציות ולאניצוש של נתונים לא שלמים.
פרספקטיבות לעתיד
המעבר משלב הפיילוט לייצור נראה מורכב. כ67% מהארגונים לא הצליחו להעביר את חצי מהפרויקטים הפיילוטיים לייצור. מכשולים טכניים, כמו נתונים באיכות ירודה וחוסר בשלות בטכנולוגיות בשימוש, מציבים אתגרים נוספים.
המחקר מגלה גם שכדי להמחיש את היתרונות של הבינה המלאכותית, יש צורך בהגדרה ברורה של KPI בשלב השקת הפרויקטים ובבנה משותפת של מה שכרוך במונח "ערך". הרצון להאיץ את השימוש בבינה המלאכותית הגנרטיבית נתקל במציאות לעיתים מאכזבת, מעוררת שאלות לגבי העתיד של השקעות אלו.
שאלות נפוצות על הבינה המלאכותית הגנרטיבית והשפעתה על הביצועים העסקיים
מדוע החברות מתקשות להוכיח את הערך של הבינה המלאכותית הגנרטיבית?
החברות נתקלות בקשיים להדגים את ערך הבינה המלאכותית הגנרטיבית בשל מכשולים כמו חוסר בנתונים אמינים, ציפיות לא ריאליות מצד המנהיגים, ובעיות של סייבר וציות. אתגרים אלו מקשים על הערכת החזר ההשקעה.
מהם הסיבות העיקריות לכך ש-97% מהחברות מתקשות להעריך את הבינה המלאכותית הגנרטיבית?
הסיבות כוללות את הקושי לקבוע מדדי ביצוע (KPI), את הטבע הניסי של הפרויקטים, ומכשולים טכניים כמו איכות הנתונים וחוסר ביכולת בתחום הבינה המלאכותית בקרב הצוותים.
כיצד ההשקעות בבינה המלאכותית הגנרטיבית משתוות לתוצאות המיוצרות?
למרות שהתוצאות קשות להוכחה, 87% מהחברות מתכננות להגדיל את ההשקעות שלהן בבינה מלאכותית גנרטיבית. זה מראה על פער בין ההתלהבות מהטכנולוגיה לבין המציאות של היתרונות הניתנים למדידה.
איזה תפקיד משחקות הציפיות של המנהיגים באימוץ הבינה המלאכותית הגנרטיבית?
הציפיות הלא ריאליות של המנהיגים, שמקווים לתוצאות מהירות, עשויות להוביל לריבוי פרויקטים פיילוטיים מבלי לפתור את הבעיות הקודמות, ובכך לסכן את האמינות והיעילות של היוזמות.
אילו פתרונות שוקלות החברות כדי להתגבר על אתגרים אלו?
האורגנים שואפים לחזק את איכות הנתונים וההדרכה של הצוותים, כאשר 86% מהן מתכננות להגדיל את ההוצאות על ניהול נתונים כדי להבטיח הכנה ומהימנות טובה יותר לפרויקטים של בינה מלאכותית גנרטיבית.
כיצד ההדרכה של הצוותים משפיעה על אימוץ הבינה המלאכותית הגנרטיבית?
הדרכה מתאימה היא חיונית כדי למנוע שימושים לא הולמים בבינה המלאכותית הגנרטיבית. ממוצע הזמן הנדרש הוא 11 חודשים כדי שהעובדים יגיעו לרמה מספקת של מיומנות לשימוש בכלים אלו בצורה יעילה ואחראית.
