כאשר בינה מלאכותית הופכת לסטנדרט, אל תצפו שהיא תעניק לכם יתרון תחרותי

ההשפעה של חדשנות טכנולוגית

חדשנות טכנולוגית שינתה באופן היסטורי את הפעילות העסקית. דוגמאות לכך כוללות את מנוע הקיטור, החשמל והמחשבים. טכנולוגיות אלו יוצרות ערך אך אינן מבטיחות יתרון תחרותי מתמשך. טכנולוגיות חדשות לרוב מיישרות את המגרש, ומאפשרות לשחקנים חדשים לאתגר שחקנים מבוססים. בינה מלאכותית גנרטיבית היא הטכנולוגיה האחרונה שצפויה לשנות באופן מהותי את העסקים. היא יכולה ליצור תוכן דמוי אדם וללמוד באופן רציף מנתונים. אין ספק שבינה מלאכותית תיצור ערך משמעותי. מאמצים מוקדמים עשויים להרוויח יתרונות לטווח קצר. עם זאת, אימוץ נרחב צפוי לבטל כל יתרון תחרותי. סביר יותר שבינה מלאכותית תבטל יתרונות תחרותיים מאשר תיצור אותם. בינה מלאכותית יכולה להגביר יתרונות קיימים שקשה למתחרים לשכפל.

השפעת הבינה המלאכותית על יצירת ערך ולכידתו

בינה מלאכותית משפרת את היעילות על ידי הפחתת עלויות. דוגמאות לכך כוללות סיכום אינטראקציות עם לקוחות, יצירת קוד ועיבוד חומרים. עוזרים המופעלים על ידי בינה מלאכותית מטפלים בשירות לקוחות, ומפחיתים עלויות ומשפרים את המהירות. עם זאת, יתרונות אלו זמינים לכל חברה המשתמשת בבינה מלאכותית. ערך נוצר אך לא בהכרח נשמר. בינה מלאכותית יכולה להניע חדשנות על ידי יצירת רעיונות חדשים למוצרים. בינה מלאכותית יכולה להיות יעילה יותר מאנשי מקצוע מנוסים ביצירת רעיונות. עם זאת, מתחרים המשתמשים בבינה מלאכותית צפויים לייצר רעיונות דומים. בינה מלאכותית משתמשת באלגוריתמים ובמאגרי מידע דומים, מה שמוביל לתוצאות דומות. יכולת הלמידה של הבינה המלאכותית משבשת את הרעיון של השגת יתרון תחרותי מהטכנולוגיה. הנתונים של המאמצים המוקדמים נספגים בתהליך הלמידה של הבינה המלאכותית, ומטיבים עם המאמצים המאוחרים יותר. היתרון של להיות "הראשון" צפוי שלא להחזיק מעמד.

האתגר של התאמת בינה מלאכותית

בינה מלאכותית מותאמת אישית עשויה להציע יתרונות בתעשיות ספציפיות. זה נכון במיוחד כאשר מעורבים נתונים ספציפיים לתעשייה או דפוסים ייחודיים. עם זאת, קשה לפתח בינה מלאכותית "טובה יותר" למטרות כלליות. רוב החברות צפויות למסור את פיתוח הבינה המלאכותית לחברות מתמחות. אלגוריתמים של בינה מלאכותית הם לרוב קוד פתוח, מה שמקל על שיתוף ידע מהיר. גם אם חברה מפתחת בינה מלאכותית מיוחדת, המתחרים צפויים ללכת בעקבותיה. כל יתרון תחרותי מבינה מלאכותית מותאמת אישית צפוי להיות זמני.

תפקיד הנתונים הקנייניים

שימוש בבינה מלאכותית עם נתונים קנייניים עשוי ליצור יתרון תחרותי. מסדי נתונים שונים יכולים להפיק תוצאות שונות. נתונים קנייניים נצברים לרוב לאורך זמן ויקרים לשכפול. עם זאת, למתחרים עשויים להיות נתונים דומים, מה שמוביל לתוצאות דומות של בינה מלאכותית. מסדי נתונים גדולים אינם מבטיחים תמיד יתרון תחרותי. בינה מלאכותית יכולה לזהות סוגי נתונים עיקריים הדרושים לקבלת החלטות, גם ללא גישה ישירה. בינה מלאכותית יכולה גם לחקות אסטרטגיות מוצלחות על ידי התבוננות בתוצאותיהן. קשה להגן על נתונים קנייניים עקב פרצות אבטחה וטעות אנוש.

מינוף יתרונות קיימים

לא סביר שבינה מלאכותית תהווה מקור ליתרון תחרותי בר קיימא בפני עצמה. עם זאת, בינה מלאכותית יכולה לשפר את הערך של משאבים ויכולות ייחודיים. בינה מלאכותית יכולה לשפר את האופן שבו חברות משתמשות במשאבים הקיימים שלהן. זה נכון במיוחד כאשר משאבים הם נדירים וקשים לחיקוי. חברות עם משאבים ויכולות ייחודיים יכולות להשיג יתרון תחרותי. לדוגמה, המשאבים והיכולות הייחודיים של אמזון מוגברים על ידי בינה מלאכותית. דרך נוספת למנף בינה מלאכותית היא לבנות מודל עסקי סביבה. זה כרוך בשילוב תובנות בינה מלאכותית בכל תהליך עסקי. הנתונים המשמשים לאימון בינה מלאכותית חייבים לכלול תובנות אלו. זה יוצר זריזות שקשה למתחרים לשכפל. עם זאת, לא ברור אם גישה זו בוגרת מספיק כדי להיות שווה את ההשקעה.

סיכום והרחבה

בינה מלאכותית תהפוך לכלי סטנדרטי, אך היא לא תיצור אוטומטית יתרון תחרותי. חברות צריכות להתמקד במינוף בינה מלאכותית כדי להגביר את החוזקות הקיימות. בניית מודל עסקי סביב בינה מלאכותית עשויה להציע יתרון בר קיימא יותר. המפתח הוא לשלב בינה מלאכותית עם משאבים, יכולות וזריזות ייחודיים.