אנחנו בעיצומה של שנת המהפך בכל הקשור לבינה מלאכותית. יותר ויותר אנשים מתנסים בטכנולוגיה, יותר ויותר חברות משקיעות משאבים ורצון להיכנס לתחום הבינה המלאכותית, ואנו עדים לשינוי המהיר המתחולל בנושא.

כדי להבין טוב יותר היכן הפוטנציאל הגדול ביותר כרגע לעומת העתיד, אילו סוגי עובדים ואילו סוגי מקצועות משתמשים יותר בפתרונות של בינה מלאכותית אשתף במסקנות מהמחקר של מקינזי – The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value

בינה מלאכותית ממשיכה לשנות את העולם בקצב מואץ, ומגוון ענפים מתמודדים עם אתגרים ייחודיים בשילוב הטכנולוגיה החדשה. ענף הביטוח אינו יוצא דופן, ועם השינויים המהירים בשוק, יש צורך לבחון את ההשפעות והאתגרים הכרוכים בשימוש בבינה מלאכותית בכלל הענפים ולנסות להבין היכן יש כרגע פעילות בינה מלאכותית לעומת הפוטנציאל.

בשורה התחתונה: רמת השימושים עולה וכך ירידת האי דיוקים וההשפעה החיובית על העסקים שמשתמשים בבינה מלאכותית. כפי שנראה, יש סוגי עסקים ומקצועות שכרגע יש להם יכולת גבוהה יותר להשתמש בכלים, אך בתוך שלוש שנים כנראה הבינה המלאכותית תתפוס מקום נרחב בכל עסק ועסק. במחקר אפשר לראות את ההבדלים בין שנת 2023 לשנת 2024, הבדלים בין ארצות, חברות, גילי המשתמשים והמקצועות שלהם.

אם 2023 הייתה השנה שבה העולם גילה את הבינה המלאכותית הגנרטיבית (Generative AI) 2024, היא השנה שבה ארגונים באמת החלו להשתמש – ולהפיק ערך עסקי – מהטכנולוגיה החדשה הזו. בסקר העולמי האחרון של מקינזי בנושא, 65% מהמשיבים מדווחים כי הארגונים שלהם משתמשים באופן קבוע בכלי בינה מלאכותית, כמעט כפול מאחוז המדווחים בסקר הקודם של מקינזי שנערך רק לפני עשרה חודשים.

ציפיות המשיבים להשפעה של דור הבינה המלאכותית נותרו גבוהות כפי שהיו בשנה שעברה, כאשר שלושה רבעים צופים כי דור הבינה המלאכותית יוביל לשינוי משמעותי או משבש בתעשיות שלהם בשנים הבאות.

ארגונים כבר רואים יתרונות מהותיים משימוש בבינה מלאכותית, ומדווחים הן על ירידה בעלויות והן על קפיצות בהכנסות ביחידות העסקיות הפורסות את הטכנולוגיה.

הסקר מספק גם תובנות לגבי סוגי הסיכונים שמציגה הבינה המלאכותית של דור הבינה המלאכותית – ובעיקר, חוסר דיוק – כמו גם את הפרקטיקות המתפתחות של בעלי הביצועים הטובים ביותר כדי למתן את האתגרים הללו וללכוד ערך.

דור הבינה המלאכותית שוזר את דרכו גם לחייהם האישיים של המשיבים. בהשוואה לשנת 2023, הסיכוי שהמשיבים ישתמשו בבינה מלאכותית בעבודה גבוה בהרבה וסביר עוד יותר שישתמשו    בבינה המלאכותית הן בעבודה והן בחייהם האישיים.

הסקר מוצא עלייה בשימוש בבינה מלאכותית בכל האזורים, עם העליות הגדולות ביותר באסיה-פאסיפיק ובסין רבתי. משיבים ברמות הוותק הגבוהות ביותר, לעומת זאת, מראים קפיצות גדולות יותר בשימוש בכלים של דור הבינה המלאכותית בהשוואה לעמיתיהם בדרגי הביניים. בהסתכלות על תעשיות ספציפיות, משיבים העובדים באנרגיה ובחומרים ובשירותים מקצועיים מדווחים על הגידול הגדול ביותר בשימוש בבינה מלאכותית.

כדי להבין את גודל השינוי אדגים בעזרת כמה נקודות ומספרים חשובים מהדוח:

1. השימושים הנפוצים. בתוך המרוץ לשימוש בבינה מלאכותית חשוב להבין אילו תחומים מושפעים יותר ואילו פחות ומה המגמות.

עיקר השימושים היום בחברות עסקיות מתמקד בכמה אזורים חשובים שמשפיעים על מחלקות ואזורים ספציפיים בארגון. המקום הטבעי שנחשוב ששם חברות יתחילו את השימוש, יהיו מחלקות ה-IT, אבל ממבט על התרשים אפשר לראות שיש אזורים לא פחות חשובים ומתקדמים.

גם במחקר וגם בפרויקטים מבוססי בינה מלאכותית שאני מלווה, עולה הדואליות והקושי להחליט היכן להתחיל או להשקיע משאבים. האם להתחיל ב-IT שיבחן ויבדוק את הטכנולוגיה וכמובן יתאים את הדאטה? או להתחיל במקומות רכים ופחות "פגיעים", כגון השיווק והמכירות או השירות? הדילמה היא אכן לא פשוטה ותלויה כמובן בסוג הארגון, המשאבים והזמן הנדרש.

במחקר אנו רואים כי השיווק, המכירות, אנליזה ופרסונליזציה בשירות תופסים את האחוזים הגבוהים בשימושים. זה כמובן לא סותר את העובדה שעסקים רבים עובדים במקביל ומייצרים תשתיות מתאימות באמצעות ה-IT ואבטחת המידע.

2. המשתמשים המובילים בארגון. נתון מעניין מהדוח בודק את ההשוואה בשימוש בכלי בינה מלאכותית בארגונים לפי סוגי המנהלים ואפילו לפי גיל – והתוצאות מאוד מעניינות. אפשר לראות כי כל סוגי המנהלים – בכירים, ביניים וזוטרים – הגדילו את השימוש בעבודה בכלי בינה מלאכותית לעומת שנה שעברה, כאשר דווקא הבכירים (C-LEVEL) עשו את הקפיצה המשמעותית ביותר. נתון נוסף מעניין הינו ההשוואה בין הגילים של המנהלים, ואפשר לראות שמי שנולד לפני 1964 ומי שנולד בין 1981-1996 ביצעו את הקפיצה הגדולה ביותר לעומת מי שנולד בטווח השנים שבין 1965-1980.

3. השוואה בין היבשות. נתון מעניין נוסף הינו ההבדלים באימוץ כלי בינה מלאכותית בין היבשות כאשר אנו רואים כי כצפוי מי שביצעה את הקפיצה המשמעותית ביותר הינה סין ובפער גדול ולאחריה צפון ארה"ב ומדינות מתפתחות, זאת לעומת הדשדוש הלא מובן של אירופה ואסיה שנמצאות בתחתית ההתפתחות בתחום.

4. השקעה והתייעלות. אחד האתגרים של עסקים גדולים זו ההחלטה כמה להשקיע כרגע בטכנולוגיה שמשנה את כול מה שידענו קודם, אבל עדיין לא מוכחת סופית כיצד תפעל ומה רמת הדיוק ולכן רובן נזהרות ומשקיעות קודם בתשתיות או בפתרונות נקודתיים (ראו סעיף 1). האם להשקיע דווקא במקומות שמייצרים יעילות וניתן לחסוך בכוח אדם או בספקים חיצוניים? או דווקא להשקיע היכן שהפתרון יגדיל לארגון את המחזור או את הרווחיות. בתרשים הבא ניתן לראות כיצד השימוש בבינה מלאכותית גם מסייע בהורדת עלויות וגם בהגדלת המחזור לפי מחלקות.

לסיכום, המגמות העולמיות מראות בבירור כי השימוש בכלי בינה מלאכותית בארגונים הולך ועולה וחוצה מחלקות וגילים. היכולת להטמיע את הכלים ולהתנסות כמעט בכל מחלקה בארגון מהווה יתרון לניסיונות להתנסות בכלים אלו וברוב המקרים השימוש אף מייצר התייעלות ומגדיל רווחיות.

אין ספק שככל שנתקדם ברמת הדיוק של המודלים והיכולות ישתפרו, עוד ועוד ארגונים יאמצו את הטכנולוגיה ויעשו בה שימוש הולך וגדל בכל המחלקות של הארגון, דבר שמן הסתם ישפיע הן על האסטרטגיות של החברות והן על מבנה כוח האדם של הארגון שבעצמו התחיל להשתמש בכלי בינה מלאכותית למיון, מיפוי וגיוס עובדים חדשים.