כאשר הפסגה הבינלאומית בנושא בינה מלאכותית מסתיימת בצרפת, האימוץ הנרחב של AI יצירתי על ידי עסקים מייצר אינספור דיונים (ואת חלקו בפנטזיות). התקדמות מהירה בתחום זה אינה מוגבלת עוד למובילי טכנולוגיה ושירותים, אלא משפיעה על כל החברות והסחר העולמי. מתהליכים ועד מוצרים, מהן ההזדמנויות והסיכונים ביישום AI עבור מגזר הייצור וניהול אשראי?
צמיחה, פרודוקטיביות, תחרותיות: מאקרו-מיקרו, אותו קרב!
מנקודת המבט של חברה או בקנה מידה לאומי, הסוגיות סביב השימוש בבינה מלאכותית עשויות להשתנות מאוד. עם זאת, שלוש סוגיות מרכזיות חלות הן ברמת המאקרו והן ברמת המיקרו-כלכלה: צמיחה, פריון ותחרותיות. לאחר שלב הפליאה והניסויים, 'בועת הבינה המלאכותית היוצרת' עוברת כעת לשלב של שימושים פרודוקטיביים בטכנולוגיה זו, בקנה מידה גדול ומשולב במודלים כלכליים ברי קיימא.
בין האתגרים המתעוררים, הבהלה לתחרותיות תיצור דה פקטו חוסר איזון בין מדינות וחברות. ושינוי מכריע: בעוד ששחקנים עשויים לעשות טעויות, לא כולם יתאוששו באותו קצב מטעות בתחום הזה.
"אלה שישלטו בבינה מלאכותית ייהנו מרווחי פרודוקטיביות ויתרון אסטרטגי. עם זאת, האתגר הוא לאזן את היחס בין כוח לאחריות: בינה מלאכותית היא מנוף לצמיחה ומקור לפריון, אך גם וקטור לסיכונים אתיים, חברתיים, סביבתיים וגאופוליטיים.
התרבות של מקבלי ההחלטות היא גם מכרעת לחברות. במיוחד מכיוון ש-AI הוא עדיין עניין מרגש, כפי שראינו לאחרונה עם DeepSeek, שהפך אמונות רבות שנתפסו כאמיתות בלתי ניתנות לשינוי."
Aurélien Duthoit ,כלכלן מגזר ה-ICT Coface
האם כל החברות משחקות באותה ליגה?
בעוד שבינה מלאכותית היא מהפכה טכנולוגית עם הייחודיות של השפעה על כל החברות, בכל הרמות, אימוצה מתרחש בהקשר של ריבונות, מדיניות השקעות ונתח שוק שנשלטים על ידי חברות אמריקאיות וסיניות על הבמה העולמית. חברות אמריקאיות כמו גוגל, מיקרוסופט, אמזון, מטה, אורקל ואפל הן המובילות, עם יותר מ-160 מיליארד דולר שהושקעו ב-2024, בעיקר בבניית מרכזי נתונים כדי להכשיר את דגמי הבינה המלאכותית שלהן, וכמעט 500 מיליארד שהוכרז על ידי דונלד טראמפ כחלק מפרויקט Stargate. כמה חברות סיניות כמו Baidu, Tencent ועליבאבא, שסך ההשקעות שלהן מסתכם ב-15 מיליארד דולר, מצליחות טוב. באירופה, לעומת זאת, קשה לזהות אפילו חברה אחת שביצעה השקעות בסדר גודל כזה.
"קצב אימוץ הבינה המלאכותית מאוד לא שווה בין המגזרים אבל גם בתוך אותו מגזר. זה תלוי בגורמים רגולטוריים, מידת בשלות הנתונים ומשאבים זמינים.
מגזרים מוכווני טכנולוגיה נהנים מסביבת רגולציה נוחה, כמויות גדולות של נתונים מובנים ומשאבי IT משמעותיים. אבל זה גם מיטיב עם מגזרים מסוימים כמו מסחר או תעשייה, שכבר מחויבים מאוד לדיגיטציה של העסקים שלהם. מבחינה זו, בינה מלאכותית היא בשום פנים ואופן לא בעיה מוגבלת לחברות טכנולוגיה!"
קארין פיצ'ון, מנכ"לית Coface צרפת, מערב אירופה ואפריקה.
בינה מלאכותית משולבת בפתרונות לקוחות וניהול סיכונים מסחריים
למרות שנושא הבינה המלאכותית אינו חדש, הוא חזר לחשיפה עם התפתחות הבינה המלאכותית הגנרטיבית ומצבי השימוש בה הנגישים יותר לציבור הרחב. בתוך חברות, ניתן לציין גם התפתחות רוחבית: AI נבדק תחילה על כמה פונקציות (IT וניהול סיכונים) התפשט בהדרגה לתחומים אחרים (HR ופיננסים) עם גידול אקספוננציאלי בשימוש.
בהקשר זה, נושא מקרי השימוש עומד בראש חששותיהם של מקבלי ההחלטות: כיצד ניתן לשלב, לאמץ ולהתאים בינה מלאכותית לפעילות החברה שלי? אילו יתרונות קונקרטיים זה יכול להביא ללקוחות? כיצד בינה מלאכותית יכולה לשפר את הערכת הסיכונים המסחריים?
שני מנהיגים עולמיים חולקים את חוויותיהם ואסטרטגיות חדשניות בתחום זה:
שניידר אלקטריק, מובילה עולמית בטכנולוגיה תעשייתית, שאימצה את הבינה המלאכותית לטובת לקוחותיה, כמו גם ניהול סיכוני האשראי שלו!
Sonepar , מובילה עולמית בהפצת ציוד חשמלי למקצוענים, המשתמשת בבינה מלאכותית כדי להציע חוויה רב-ערוצית והצעת ערך מותאמת אישית ללקוחותיה.
