כולם כבר משתמשים ב-AI: היתרון התחרותי הבא יגיע ממקום אחר

הבינה המלאכותית הארגונית מתחלקת כיום לשני רבדים. הראשון הוא AI אופקית – כלים זמינים בשוק המטפלים בתהליכים עסקיים נפוצים ומתאימים למגוון רחב של ארגונים. השני הוא AI אנכית – פתרונות שנבנו במיוחד עבור תעשייה, תחום פעילות או תהליך עסקי מסוים, ומשלבים מומחיות מקצועית, נתונים ייחודיים ותהליכי ליבה. ההבחנה בין השניים היא זו שמפרידה כיום בין שיפור ביעילות לבין יצירת יתרון תחרותי אמיתי.

הייחוד של ה-AI האנכית על פני הפתרונות הזמינים לכולם, הוא שהיא מאומנת על דאטה ייעודית, פרטית ומקצועית של אותה תעשייה. היא מכירה את ז'רגון המילים המקצועי, את חוקי הרגולציה ואת תהליכי העבודה (Workflows) הייחודיים של אותו שוק. זו גם הסיבה שאנו רואים כיום מעבר לפתרונות ייעודיים ולסוכני AI המתמחים במשימות עסקיות מוגדרות – החל מ-AI משפטית, שסורקת מיליוני פסקי דין ומכינה כתב הגנה לחברות ביטוח, דרך AI שמנתחת צילומי MRI ומזהה גידולים בדיוק גבוה יותר מרופא כללי, ועד פתרונות ייעודיים לניהול מערך שרשרת אספקה, תכנון כוח אדם וגביית תשלומים.

AI אופקית קלה יחסית להטמעה, אך הערך שהיא מייצרת בפני עצמו מוגבל. AI אנכית מורכבת יותר לפיתוח ולהטמעה, אך היא זו שמסוגלת להשפיע באופן ישיר על הכנסות, רווחיות ויכולת התחרות של הארגון.

אימוץ כלים גנריים אינו מספיק

בשנים האחרונות ארגונים רבים מיהרו לאמץ כלי AI גנריים. הם הטמיעו עוזרים דיגיטליים, סוכנים ויכולות אוטומציה חדשות, מתוך ציפייה לשיפור משמעותי בביצועים. ככל שכלי AI גנריים הפכו לזמינים לכל ארגון, הם חדלו להיות מקור לבידול עסקי והפכו לתשתית בסיסית. מניסיוני, הארגונים שמצליחים לבלוט כיום אינם מוותרים על ה-AI האופקית, אלא משתמשים בה כבסיס שעליו הם בונים יכולות AI אנכיות. הם אינם רואים בהטמעת AI יעד בפני עצמו, אלא שלב ראשון בדרך לשינוי עמוק יותר באופן שבו העסק פועל. ה-AI האופקית היא התשתית; ה-AI האנכית היא המקום שבו נוצר היתרון התחרותי.

כאן טמון גם פרדוקס מעניין. AI אופקית קלה יחסית להטמעה, אך הערך שהיא מייצרת בפני עצמו מוגבל. AI אנכית מורכבת יותר לפיתוח ולהטמעה, אך היא זו שמסוגלת להשפיע באופן ישיר על הכנסות, רווחיות ויכולת התחרות של הארגון. ההבדל אינו תיאורטי. בעבודה עם לקוחות ברחבי אירופה ראינו ארגונים ששילבו יכולות AI אנכיות על גבי תשתיות AI קיימות והשיגו שיפור של 15% עד 20% ואף יותר בפרודוקטיביות לאורך תהליכי עבודה שלמים.

הסיכון הגדול ביותר כיום הוא לא להיכשל בהטמעת AI אלא להסתפק בשלב הראשון. ארגונים רבים כבר יכולים לומר שהטמיעו AI, אך עדיין אינם נהנים מיצירת ערך משמעותית. היתרון הזה שייך לארגונים שמצליחים לחבר את הבינה המלאכותית ישירות לתהליכים שמניעים את העסק שלהם.

לכן הצעד הבא עבור הנהלות אינו לרכוש עוד כלי AI, אלא לזהות את שלושת עד חמשת התהליכים המשפיעים ביותר על ההכנסות, הרווחיות או חוויית הלקוח, ולבחון כיצד ניתן לבנות עבורם יכולות AI ייעודיות. ארגונים שידעו למקד את ההשקעה בנקודות הערך הללו, יגלו שהשאלה החשובה אינה כמה AI יש בארגון, אלא עד כמה היא מחוברת לליבת העסק. בשנים הקרובות, זה יהיה ההבדל בין ארגונים שמשתמשים ב-AI לבין ארגונים שמייצרים באמצעותה יתרון.

הכותב הוא מנהל החטיבה הטכנולוגית ב-אורקל ישראל