ההבטחה לא התממשה: 95% ממיזמי ה-GenAI בעסקים – אינם רווחיים

בזמן שהעיסוק בבינה המלאכותית היוצרת (GenAI) שולט בעולם הטכנולוגיה ומטלטל אותו, מחקר חדש שערכה יוזמת NANDA של MIT חושף תמונה מפוכחת ומטרידה: למרות ההשקעות העצומות, רק 5% מפרויקטי ה-GenAI הארגוניים מצליחים להביא לצמיחה משמעותית בהכנסות, ואילו רובם המכריע של הפרויקטים הללו מניב השפעה מדידה מועטה-עד אפסית. הממצאים החדשים הללו, שהתפרסמו בדו"ח בשם "הפער הג'נרטיבי: מצב הבינה המלאכותית בעסקים 2025" (The GenAI Divide: State of AI in Business 2025), מעלים שאלות לגבי האפקטיביות המעשית של השימוש בטכנולוגיה בשוק העסקי.

המחקר הנרחב של MIT התבסס על 150 ראיונות עם בכירים, על סקר שנערך בקרב 350 עובדים וכן על ניתוח של למעלה מ-300 פריסות AI ציבוריות. הממצאים בו חשפו פער ניכר בין סיפורי הצלחה בודדים סביב הטכנולוגיה החדשנית, לבין שלל פרויקטים תקועים ולא אפשרטיביים.

אדיתייה צ'אלאפאלי, המחבר הראשי של המחקר מפרויקט NANDA ב-MIT, הסביר כי הסיבה לשיעור הכישלונות הגבוה, אשר מכונה "פער הלמידה", אינה טמונה בהכרח בביצועי המודלים עצמם, אלא באינטגרציה לקויה בארגונים. לדבריו, יכולות כליי ה-GenAI הגינריים, כדוגמת ChatGPT, באות לידי ביטוי בעת שימוש אישי בכלים אלו בזכות גמישותם, אך מאידך הם אינם מסתגלים או לומדים מתהליכי עבודה ארגוניים, ולפיכך – נתקעים ביישומים עסקיים. בנוסף, צ'אלאפאלי צוטט במדיה העולמית כאומר כי "כמעט בכל מקום שבו היינו, ארגונים ניסו לבנות כלי משלהם", אך המחקר שעמד בראשו מצא כי רוב החברות נכשלו בגישה זו של פיתוח עצמי מלא.

יתרה מכך, הקצאת המשאבים הלקויה מהווה חלק מהבעיה אף היא. המחקר מצא כי למעלה מ-50% מתקציבי ה-GenAI "נספגים" בכלי מכירות ושיווק. אולם, התשואה הגדולה ביותר על ההשקעה מתגלה דווקא באוטומציה של תהליכים פנימיים ובמשימות ש-"מאחורי הקלעים" – כמו ביטול מיקור חוץ של תהליכים עסקיים, קיצוץ בעלויות סוכנויות חיצוניות וכן בייעול תפעולי.

95% of generative AI pilots at companies are failing @MIT report

The core issue? Not the quality of the AI models, but the “learning gap” for both tools and organizationshttps://t.co/KVYzs4reLH pic.twitter.com/du0Zz2XwXc

— Srinivasan Sankar (@srinisankar) August 19, 2025

השקעות עתק בפרויקטי GenAI – נותרות בשלב הפיילוט

לפי הדו"ח, חברות אמריקניות השקיעו בין 35 ל-40 מיליארד דולר בפרויקטים של GenAI, אך רוב המאמצים נותרו בשלב הפיילוט.

לעומת זאת כדאי לשים לב שהדו"ח מצביע על מגמה מעניינת: סטארט-אפים צעירים הם שמצליחים במיוחד בתחום ה-GenAI. צ'אלאפאלי הסביר כי סטארט-אפים שמובלים על ידי יזמים בני 19 או 20, למשל, ראו את הכנסותיהם מזנקות מאפס ל-20 מיליון דולר בשנה. לדבריו, "זה בגלל שהם בוחרים 'נקודת כאב' אחת, מבצעים אותה היטב, ויוצרים שותפויות חכמות עם חברות שמשתמשות בכלים שלהם".

המחקר ממליץ לחברות מצליחות לזנוח לפיתוח פתרונות In-House ובמקום – לרכוש פתרונות מומחים ולבנות שותפויות.

למרות ש-90% מהעובדים דיווחו שהם באופן אישי נהנים משימוש בכלי AI הזמינים לציבור, כמו ג'מיני או קלוד וכמובן ChatGPT, ברמת החברות ובחינת השקעותיהן מול הישגיהן המצב אחר לחלוטין. בעלי פרויקטים שנכשלו ציינו במקרים רבים את חוסר המודעות ההקשרית (קונטקסט) של מודלי ה-GenAI – את היעדר היכולת שלהם להסתגל לנסיבות, להשתנות עם הזמן ולזכור שאילתות קודמות. מתוך הראיונות עלה כי 60%-70% הסכימו שהמערכת "אינה לומדת מהמשוב שלנו", וכי "נדרש יותר מדי הקשר ידני בכל פעם".

מהדיווחים השונים על הדו"ח עולה החשש שהכשלים הללו מעידים על כך שאנחנו נמצאים כעת בעיצומה של "בועת AI" שעלולה להתפוצץ בכל רגע. אם רוצים להיות פחות פסימיים ניתן רק לאמץ מהמחקר את התובנה לגבי האפקטיביות המעשית הלא ממוממשת של ה-GenAI ככלי עסקי.