הכסף כבר זורם בהיקפים שאין להם תקדים. השאלה שמעסיקה עכשיו מנהלים היא למה זה לא מתורגם לתוצאות.
יש משפט שחוזר בישיבות הנהלה בכל העולם: "אנחנו משקיעים ב-AI". הרבה פחות נשמע המשפט שבא אחריו, "והנה מה שקיבלנו בתמורה". דוח חדש של MIT Technology Review Insights, שהופק בשיתוף חברת Uniphore, מנסה להסביר את הפער הזה.
נתחיל במספרים. לפי תחזית של גארטנר, ההוצאה העולמית על בינה מלאכותית תעמוד ב-2026 על כ-2.5 טריליון דולר, קפיצה של 44% לעומת השנה שעברה. בעדכון מאוחר יותר דיווחו על הערכה גבוהה אף יותר, כ-2.59 טריליון. במקביל, יכולות המודלים משתפרות מהר יותר ממה שרוב הארגונים מצליחים לספוג, ועלות הביצועים ממשיכה לרדת.
לפי הדוח של MIT Technology Review, שנשען על ראיונות עם בכירים ומומחים מ-KPMG, Databricks, IDC ו-Continent 8, בעיית ההטמעה היא מבנית ולא טכנולוגית. החברות שמייצרות תשואה יציבה מתייחסות לעיצוב מחדש של התהליכים כעבודה שקודמת לבחירת המודל, ולא כמשהו שמתקנים אחרי ההשקה.
הדוח מצביע על שלוש אסטרטגיות. הראשונה היא לבנות תשתית נתונים שמיועדת לנגישות ולא לנפח. השנייה היא להחליף מחסנית טכנולוגית קשיחה בארכיטקטורה מודולרית, כזו שאפשר לשדרג כשהמודלים והכלים משתנים. השלישית היא סוגיית ריבונות ה-AI: איפה הבינה רצה, מי שולט בה, ואיך היא פועלת מעבר לגבולות ארגוניים ומשפטיים.
מאחורי כל זה עומד מה שהדוח מכנה "המעבר האג'נטי". ה-AI כבר לא כלי שעובדים פותחים בלשונית נפרדת, אלא שכבת הפעלה שמחברת אנשים, תהליכים ונתונים בזמן אמת, ויכולה גם לפעול בעצמה. כאן נכנס הממשל: ככל שהמערכת עושה יותר, צריך לדעת בדיוק מי אחראי למה שהיא עשתה.
כדאי לזכור מי כתב את הדוח. זה תוכן ממומן-שותף, ו-Uniphore מוכרת בדיוק את סוג הפלטפורמות שהדוח ממליץ עליהן. זה לא הופך את הממצאים לשגויים, אבל מסביר למה המסקנה היא תמיד "תבנו תשתית נכונה".
הערה משלנו, וזו קריאה אישית ולא ממצא מהדוח: לקורא ישראלי יש כאן שני דברים לקחת. ראשית, בחברות ישראליות רבות, מסטארטאפים ועד בנקים וקופות חולים, ה-AI נכנס דרך פיילוטים נקודתיים. מי שלא עושה את העבודה המשעממת של ארגון הנתונים ושל מיפוי התהליכים ימצא את עצמו עם הרבה דמואים והרבה פחות חיסכון. שנית, שאלת הריבונות רלוונטית במיוחד אצלנו, בגלל רגולציית פרטיות, מידע רגיש ושאלה מתי בכלל מותר לשלוח נתונים לענן של מישהו אחר.
ועוד מספר להקשר: גארטנר מעריכה שהוצאה על AI אג'נטי בתוך תוכנות תגיע השנה לכ-202 מיליארד דולר, והיא צופה שעד סוף 2026 כ-40% מהאפליקציות הארגוניות יכללו סוכנים ייעודיים למשימות. כלומר, סוכנים יגיעו לארגונים גם אם לא יזמינו אותם.
בסוף, 2.5 טריליון דולר זה המון כסף, וקשה להאמין שכולו ייצור ערך. ההימור הסביר הוא שהפער בין מי שהשקיע בתהליכים לבין מי שרק קנה רישיונות ילך ויתרחב, ושבעוד שנה-שנתיים נקרא את אותן כותרות על ארגונים שגילו שהמודל היה החלק הקל.
