5 מגמות עיקריות ביישומי AI גנרטיבי בארגונים בשנת 2024

מגמות עיקריות ביישומי AI גנרטיבי בארגונים בשנת 2024

מגמות השימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) משפיעות באופן משמעותי על האופן שבו ארגונים פועלים כיום. מחקר משותף של מיקרוסופט ו-IDC, שכלל סקר של מעל 4,000 מנהיגים עסקיים ומקבלי החלטות בתחום הבינה המלאכותית ברחבי העולם, חושף חמש מגמות מפתח המעצבות את הנוף הארגוני בשנת 2024.

החזר על השקעה (ROI): עבור כל דולר שמושקע בבינה מלאכותית גנרטיבית, עסקים רואים החזר ממוצע של פי 3.7. זהו נתון משמעותי המדגיש את הפוטנציאל הכלכלי של הטכנולוגיה הזו.

קצב אימוץ: השימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית גדל מ-55% בשנת 2023 ל-75% בשנת 2024. עלייה זו משקפת את המודעות הגוברת וההבנה של היתרונות שהטכנולוגיה מציעה.

התאמה אישית: בתוך 24 חודשים, רוב החברות מתכננות לעבור מפתרונות AI מובנים מראש לפתרונות מותאמים אישית או מתקדמים יותר. מעבר זה מעיד על הצורך הגובר בפתרונות מותאמים לצרכים הספציפיים של כל ארגון.

5 מגמות עיקריות ביישומי AI גנרטיבי

1. שיפור הפרודוקטיביות כדרישה מרכזית:

   • מטרה עיקרית: שיפור פרודוקטיביות העובדים הוא התוצאה העסקית המובילה לאימוץ בינה מלאכותית גנרטיבית.
   • שימוש: 92% ממשתמשי הבינה המלאכותית משתמשים בה לצורך שיפורים בפרודוקטיביות, כאשר 43% מדווחים על החזר השקעה הגבוה ביותר מיישומים אלה.
   • מעבר לפרודוקטיביות: בעוד שפרודוקטיביות היא בעלת חשיבות עליונה, שימושים משמעותיים אחרים כוללים מעורבות לקוחות, גידול בהכנסות, ניהול עלויות וחדשנות במוצרים/שירותים.
   • השפעה: כמעט מחצית מהחברות שנסקרו צופות השפעה גבוהה מהבינה המלאכותית בכל התחומים הללו בשנתיים הקרובות.
   • דוגמה: בדנטסו, עובדים משתמשים ב-Microsoft Copilot כדי לחסוך 15-30 דקות ביום על משימות כמו סיכום צ'אטים, יצירת מצגות ובניית סיכומים למנהלים.

2. מעבר לפתרונות AI גנרטיבי מתקדמים:

   • מגמת התאמה אישית: חברות עוברות יותר ויותר לבניית פתרונות AI מותאמים אישית, כולל Copilots ו-AI Agents מותאמים, כדי לתת מענה לצרכים ספציפיים של התעשייה ולתהליכים עסקיים.
   • בגרות: מעבר זה מצביע על בגרות גוברת ביכולות שפת ה-AI, כאשר עסקים מכירים בערך של פתרונות מוכנים ומתרחבים לתרחישים מתקדמים יותר.
   • דוגמה: סימנס מפתחת יישומי Copilot לשימוש תעשייתי, במטרה להקל על אתגרים הקשורים למורכבות ולמחסור בכוח אדם בתעשיות שונות.

3. צמיחה ביישומים וערך עסקי בין תעשיות:

   • התרחבות מהירה: למרות היותה טכנולוגיה חדשה יחסית, בינה מלאכותית גנרטיבית מרחיבה במהירות את היקף היישומים שלה.
   • אימוץ מוגבר: 75% מהמשיבים מדווחים על שימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית, לעומת 55% בשנת 2023.
   • ROI בתעשייה: מגזר השירותים הפיננסיים מוביל ב-ROI, ואחריו תקשורת ומדיה, ניידות, קמעונאות ומוצרי צריכה, אנרגיה, ייצור, בריאות וחינוך.
   • השפעה כוללת: בינה מלאכותית גנרטיבית מייצרת ROI גבוה יותר בכל התעשיות.
   • דוגמה: פרובידנס משתמשת בבינה מלאכותית כדי לשפר את הטיפול בחולים, לייעל תהליכים ולשפר את יעילות המטפלים.

4. מובילי AI משיגים החזרים גבוהים יותר וחדשנות:

   • פער ב-ROI: חברות המשתמשות בבינה מלאכותית גנרטיבית רואות ROI ממוצע של פי 3.7, אך מובילים באימוץ AI משיגים החזרים גבוהים משמעותית, בממוצע פי 10.3.
   • מהירות יישום: מובילים גם מהירים יותר ביישום פתרונות חדשים, כאשר 29% פורסים AI תוך פחות משלושה חודשים, לעומת 6% בלבד מהחברות המפגרות.

5. הכשרת מיומנויות נותרה אתגר מרכזי:

   • פער מיומנויות: 30% מהמשיבים מציינים חוסר מומחיות פנימית בבינה מלאכותית גנרטיבית, ו-26% מדווחים על חוסר במיומנויות עובדים הדרושות כדי ללמוד ולעבוד עם AI.
   • התאמה למגמות: זה תואם את מדד מגמות העבודה של מיקרוסופט ולינקדאין לשנת 2024, שמצא כי 55% מהמנהיגים העסקיים מודאגים ממחסור בכוח אדם מיומן.
   • תגובת מיקרוסופט: מיקרוסופט הכשירה והסמיכה מעל 14 מיליון אנשים במיומנויות דיגיטליות ב-200+ מדינות בשנה האחרונה.
   • דוגמה: אוניברסיטת דרום פלורידה (USF) משתפת פעולה עם מיקרוסופט כדי להשתמש ב-AI כדי לייעל תהליכים ולשפר את פעילות האוניברסיטה, ומספקת לסטודנטים גישה מוקדמת למיומנויות AI.

המחקר מדגיש את החשיבות של אימוץ בינה מלאכותית גנרטיבית בארגונים, תוך שימת דגש על הצורך בהתאמה אישית, פיתוח מיומנויות והשקעה נכונה כדי למקסם את ההחזר על ההשקעה. המגמות הללו מעצבות את עתיד העבודה והחדשנות, וארגונים צריכים להיערך בהתאם כדי להישאר תחרותיים.