הבעיה של ה-AI היא לא הטכנולוגיה, אלא האימוץ שלה

כתבה: לילך דנביץ, דירקטורית אסטרטגיה ושותפויות ב-NTT ישראל.

הרבה נכתב על הקצב המסחרר שבו הבינה המלאכותית מתקדמת. הרבה פחות מדובר על מה שקורה בצד השני של המשוואה: היכולת של ארגונים לעמוד בקצב הזה. בתקופה האחרונה הולך ונוצר פער חריג בין טכנולוגיה שמשתנה בתוך חודשים ולעתים שבועות לבין ארגונים שמערכות הליבה, תהליכי העבודה, הדאטה ומנגנוני קבלת ההחלטות שלהם נבנו לאורך שנים ועשורים. ייתכן שזהו הפער שיכריע מי באמת יצליח להפיק ערך ממהפכת ה-AI.

התוצאה היא שצוואר הבקבוק של מהפכת ה-AI מתחיל לזוז. השאלה כבר אינה רק מי מחזיק בטכנולוגיה המתקדמת ביותר, אלא מי מסוגל להטמיע אותה בתוך ארגון מורכב ולהפוך אותה לחלק מתהליך עבודה שמייצר ערך עסקי אמיתי.

זו גם אחת התובנות המעניינות שעולות ממחקרים שביצעה גרטנר: בעוד שהדיון הציבורי ממשיך להתמקד ביכולות המודלים, יותר ויותר מחקרים מצביעים על כך שהחסם המרכזי אינו טכנולוגי, אלא ארגוני. גרטנר אף מעריכה שחלק משמעותי מפרויקטי ה-Agentic AI צפויים להתבטל בשנים הקרובות – לא משום שהטכנולוגיה לא עובדת, אלא בשל הקושי להוכיח ערך עסקי, לצד אתגרי ממשל, ניהול סיכונים ובקרה.
בפעם הראשונה בעידן הדיגיטלי, קצב ההתקדמות של הטכנולוגיה מהיר יותר מקצב ההסתגלות של הארגונים.

בעולם הפיננסי הפער הזה בולט במיוחד: בנקים, חברות ביטוח וגופי השקעות לא מתקשים למצוא פתרונות AI איכותיים – יש כיום מאות סטארט-אפים וחברות טכנולוגיה שמציעות יכולות מרשימות. השאלה האמיתית אצלם היא אחרת לגמרי: איך מחברים את היכולות האלה למערכות ליבה בנות עשרות שנים, לתהליכי עבודה קיימים, לדרישות רגולציה ולמודלי קבלת ההחלטות של הארגון.

גם סוגיית הדאטה ממשיכה להיות צוואר בקבוק משמעותי. לפי גרטנר, 63% מהארגונים לא בטוחים שיש להם את תהליכי ניהול הנתונים הנדרשים להצלחת יוזמות AI, והחברה צופה שעד 2026, ארגונים ינטשו כ-60% מפרויקטי ה-AI שאינם נתמכים בדאטה מוכנה לשימוש על ידי בינה מלאכותית. גם המודל המתקדם ביותר לא יממש את הפוטנציאל שלו אם הוא נשען על מידע חלקי, מפוזר או בלתי נגיש.

חיבור בין חדשנות ישראלית לצרכים של ארגונים גלובליים

מנקודת המבט שלנו, במעדת החדשנות של NTT בישראל, הסוגיה הזו בולטת במיוחד. NTT עובדת עם אלפי בנקים, חברות ביטוח ומוסדות פיננסיים ברחבי העולם, ומסייעת להם בתפעול תשתיות IT קריטיות, בטרנספורמציה דיגיטלית ובהטמעת טכנולוגיות AI מתקדמות. מתוך העבודה הזו אנחנו רואים שוב ושוב: הטכנולוגיה כבר קיימת. האתגר הוא לשלב אותה במערכות מורכבות, לחבר אותה למקורות המידע הנכונים והמותאמים, לעמוד בדרישות רגולציה ולהטמיע אותה בקנה מידה שמייצר ערך עסקי אמיתי.

זו גם הסיבה שחלק ניכר מהפעילות שלנו בישראל מתמקד בחיבור בין חדשנות ישראלית לצרכים של ארגונים גלובליים. אנחנו לא רק פועלים כדי לסייע לחברות ישראליות להגיע ללקוחות בינלאומיים, אלא גם על מנת לעזור להן להשתלב בתשתיות ובתהליכים הארגוניים של אותם לקוחות, כך שהחדשנות שלהן תהפוך ממוצר מבטיח לפתרון שמוטמע בפועל.

הטענה הבאה אולי תישמע פרובוקטיבית, אבל יש בה משהו: החברות שינצחו בעידן ה-AI לא יהיו בהכרח אלה שבונות את המודל המתקדם ביותר. הן יהיו אלה שיודעות לקצר את המרחק בין טכנולוגיה מרשימה לשימוש אמיתי, בקנה מידה רחב.

הטכנולוגיה כבר כאן. השאלה שנותרה פתוחה היא אילו ארגונים ידעו להפוך אותה מהבטחה מרשימה ליתרון עסקי אמיתי, בקנה מידה גלובלי.