מחקר חדש של MIT מאוגוסט 2025 מצא ש-95% מהפיילוטים של בינה מלאכותית גנרטיבית בארגונים נכשלים בהוכחת ערך אמיתי. במקביל, מקינזי מעריכה כי ל-AI יש פוטנציאל להוסיף בין 2.6 ל-4.4 טריליון דולר לכלכלה העולמית מדי שנה. איך ייתכן שפער כזה קיים? האמת היא שהטכנולוגיה עובדת מצוין – הבעיה מתחילה באיך שאנחנו מיישמים אותה.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
מחקר MIT, שכלל 150 ראיונות עם מנהלים, סקר של 350 עובדים וניתוח של 300 פרויקטי AI, מצא פער הולך ומתרחב בין מיעוט קטן של חברות שמצליחות לבין רוב הארגונים שנתקעים. רק 5% מהפיילוטים מצליחים לייצר צמיחה אמיתית בהכנסות.
הבעיה איננה באיכות המודלים, אלא במה שהמחקר מכנה “learning gap” – הפער בין היכולות של הטכנולוגיה לבין היכולת של הארגון לנצל אותן. כלים כלליים כמו ChatGPT מצוינים לשימוש אישי בזכות הגמישות שלהם, אבל נכשלו בסביבה הארגונית משום שהם לא נטמעים בתהליכי העבודה הספציפיים של החברה.
במקביל נוצר פער מסוכן. הנהלות משקיעות בבניית פתרונות AI מורכבים, בעוד העובדים כבר משתמשים במה שנקרא Shadow AI – כלים לא מורשים כמו גרסת ChatGPT אישית.
התוצאה היא אובדן שליטה, חשיפה לסיכונים תפעוליים ומשפטיים, והחמצה של ההזדמנות לבנות יכולת ארגונית אמיתית.
1. דאטה מפוזר ולא איכותי: גם ה-AI החכם בעולם לא יכול לתקן נתונים מבולגנים או חסרים. דאטה איכותי ומסודר הוא הבסיס להצלחת כל פרויקט. אם זה לא קיים, שום מודל לא יעזור. זו צריכה להיות העדיפות הראשונה בכל יוזמת AI.
2. מתייחסים ל-AI כמו למשחק: זה כמו לנסות להעלות רכב על מסילת רכבת. אי אפשר פשוט “להדביק” מודל AI לתהליך קיים ולצפות לקסם. הטמעת טכנולוגיה חדשה מחייבת שינוי אמיתי של התהליך העסקי.
3. אין בעלות עסקית ברורה: בלי KPI מוגדרים (יעדים מדידים כמו חיסכון בזמן, שיפור איכות, הגדלת הכנסות), אי אפשר לדעת מהי הצלחה. מחקר MIT מצא שיותר ממחצית מתקציבי AI מופנים לכלי מכירות ושיווק, אבל החזר ההשקעה הגבוה ביותר מגיע דווקא מאוטומציה של תהליכים פנימיים.
4. מתעלמים מה-ROI: חברות נכנסות לפרויקטים לא יעילים שנכשלו מראש. בלי בדיקה מוקדמת של הערך הכלכלי, קשה להבדיל בין השקעה נבונה לבין בזבוז זמן וכסף.
5. חסם תרבותי וארגוני: אנשים לא אוהבים שינויים. אימוץ טכנולוגיה חדשה דורש מנהיגות, ליווי ותמריצים. עובדים לא מאמצים חידושים בלי תמריצים אמיתיים כמו פיתוח מקצועי, הקלה בעומס או תגמול ברור.
כדי להפוך את הסיבות לכישלון למפת דרכים מעשית, אפשר להסתכל על כל נקודת כשל ולשאול: מה צריך לקרות כדי שזה יעבוד?
הטבלה הבאה מסכמת את חמשת החסמים המרכזיים לצד הפעולות שמבדילות בין פרויקט שנכשל לבין פרויקט שמצליח:
“כישלון מול הצלחה” באימוץ AI
המפתח הוא לא לעצור רק בזיהוי הבעיות, אלא להפוך כל חסם לרמז לפתרון. אם אין דאטה איכותי, בונים תשתית נתונים. אם אין KPI ברורים, מגדירים בעלות עסקית ומדדי הצלחה. אם העובדים מתנגדים לשינוי, יוצרים תמריצים אמיתיים. ארגונים שמטפלים ישירות בחסמים האלה הופכים את ה-AI מכלי חיצוני ליתרון עסקי אמיתי.
חישובי ROI מסורתיים פשוט לא מתאימים לפרויקטי AI. בניגוד ליישומי תוכנה רגילים, כאן נדרשים יותר ניסויים וחוסר ודאות מובנה. מיקרוסופט לדוגמה, מציעה מסגרת אג’ילית שמותאמת בדיוק לאתגרים האלה:
חלקו הזדמנויות גדולות לפיילוטים קטנים וממוקדים. התמקדו ב-Quick Wins – ״נצחונות מהירים״ שנותנים ערך שניתן לראות תוך שבועות, לא חודשים. כשאין תוצאות מהירות, הסבלנות של ההנהלה והעובדים פשוט נגמרת.
תמדדו הצלחה לפני, במהלך ואחרי. הגדירו KPI שמנכ”ל ומנהלים מבינים כמו חיסכון, שיפור איכות והגדלת הכנסה, ולא רק מדדים טכניים.
תתעדו מה עבד ומה לא. לפעמים צריך לשנות את התהליך העסקי עצמו, ולא לנסות בכוח להתאים את ה-AI לתהליכים קיימים שלא מתאימים.
בבנקים, יישומי AI הובילו לעלייה של 2.8%-4.7% בהכנסות השנתיות – זה שווה ערך ל-200 עד 340 מיליארד דולר עבור הענף כולו. מורגן סטנלי, לדוגמה, הטמיעה עוזר מבוסס GPT-4 שמעניק ליועצי ההשקעות גישה מהירה יותר לידע ולתובנות.
בקמעונאות נרשמה עלייה בפרודוקטיביות של 1.2%-2%. זה אולי נשמע מספר קטן, אבל בענף עצום כמו קמעונאות מדובר במאות מיליוני דולרים. פתרונות AI לניהול מלאי מפחיתים את עלויות האחסון ב-15%-20%. בייצור, תחזוקה חזויה מורידה את ההשבתות הלא מתוכננות בכ-30%.
AI מזהה איומים, חוזה כשלים ומסייע בעמידה ברגולציה. בתעשיית התרופות, לדוגמה, זמני פיתוח תרופות התקצרו מחודשים לשבועות. מדובר בחיסכון קריטי בעלויות וזירוז היציאה לשוק.
מחקר MIT מצא כי רכישה של כלי AI ייעודיים מצליחה ב-67% מהמקרים, בעוד פיתוח פנימי מצליח רק בשליש מהזמן. הנתון הזה משמעותי במיוחד עבור ארגונים גדולים, שנוטים להעדיף מערכות קנייניות גם אם זה בא על חשבון הצלחה מהירה.
המסקנות מהחברות שכן מצליחות ברורות – הן לא מנסות להחליף אנשים בטכנולוגיה, אלא לשנות את הדרך שבה אנשים עובדים בעזרתה. הן בוחרות יישומים שמספקים ערך אמיתי ומדיד, לא כאלה שנראים נוצצים אבל לא מוכיחים תועלת. הן מעצימות את מנהלי הקו שנמצאים קרוב לתהליכים היומיומיים, ולא משאירות את ההובלה רק בידי מעבדות מרכזיות שמנותקות מהשטח.
והכי חשוב, הן בוחרות בכלים שמסוגלים להשתלב עמוק בתהליכי העבודה וללמוד מהדאטה הארגוני. כלים כאלה לא נשארים כלליים כמו ChatGPT “מהמדף”, אלא הופכים עם הזמן לפתרונות מותאמים שמביאים ערך אמיתי לארגון.
1. מחסור במידע איכותי: 42% מהארגונים מדווחים שאין להם מספיק דאטה פנימי לשימוש יעיל ב-AI.
הפתרון? לבנות שיתופי פעולה אסטרטגיים, לייצר דאטה סינתטי, ולשפר את תהליכי איסוף וניהול הנתונים הקיימים.
2. פער כישורים: עובדים רבים חסרים את הידע הטכנולוגי הנדרש.
הפתרון? להשקיע בהכשרות פנימיות, לשתף פעולה עם ספקי AI חיצוניים, ולהיעזר בכלי low-code ו-no-code שמאפשרים גם לעובדים ללא רקע טכני להטמיע AI בפועל.
3. הקצאת משאבים שגויה: יותר מדי ארגונים מפנים את התקציבים בעיקר למכירות ושיווק, במקום לאזורים עם ROI גבוה יותר.
הפתרון? להשקיע באוטומציה של תהליכי back-office (כספים, תפעול, תמיכה) ולהתמודד מראש עם תופעת ה-Shadow AI – שימוש לא מורשה של עובדים בכלים חיצוניים.
ארגונים שמצליחים ביישום AI משקיעים 70% מהמשאבים באנשים ותהליכים, ורק 30% בטכנולוגיה עצמה. התוצאה בדרך כלל משתלמת – הם מצפים לתשואה כפולה לעומת מתחריהם, ומצליחים להשיק פי שניים יותר מוצרים ושירותים מבוססי AI.
במקביל, השימוש ב-AI הופך לנורמה כאשר 78% מהארגונים בעולם כבר מפעילים אותו לפחות בתחום אחד, לעומת 55% בלבד בשנה שעברה. השאלה המרכזית כבר איננה האם להתחיל, אלא איך לעשות את זה נכון.
השפעה נוספת ניכרת בכוח העבודה. במקום פיטורים המוניים, החברות פשוט מפסיקות לגייס מחדש לתפקידים שמתפנים, במיוחד בתפקידי תמיכה ואדמיניסטרציה שנתפסו כבעלי ערך נמוך. השינוי מתרחש בשקט, אך בהיקף רחב.
חשוב גם לומר את מה שפחות פופולרי – לא כל ארגון חייב לרוץ עכשיו על כל יוזמת AI. יש תחומים שבהם העלויות עולות על הערך, במיוחד כשאין דאטה איכותי, או כשמודלים קיימים לא מתאימים לאופי הפעילות. לעיתים, דווקא בחירה מושכלת שלא לאמץ AI מסוים היא החלטה נבונה שמונעת בזבוז משאבים ואכזבות. המשמעות היא שלא מדובר ב”מרוץ חימוש”, אלא בתהליך מתמשך של בחירה מודעת – מה מתאים, מתי מתאים, ואיפה ההחזר אמיתי.
הטכנולוגיה כאן כדי להישאר, אבל ההבדל בין הצלחה לכישלון לא תלוי בה, אלא בנו. ארגונים שמצליחים עם AI יודעים להפוך אותו מתוסף טכנולוגי למסע מתמשך של שינוי ארגוני.
החברות המצליחות משקיעות קודם כול בדאטה ובאנשים, מתחילות בצעדים קטנים שמוכיחים ערך וניתנים למדידה, ומתרחבות בהדרגה. מי שיודע לנהל את השינוי – יוביל. מי שמחפש קיצורי דרך, נשאר מאחור.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
רוצים לקבל עדכונים על כל מה שחדש ומעניין בעולם ה-AI? הרשמו לניוזלטר שלנו!
תוצאות נוספות...
תוצאות נוספות...
