השימוש ב-AI לעסקים זינק ב-270% בארבע השנים האחרונות
סקר של חברת גרטנר גילה שב-2018 חלה צמיחה של 37% באימוץ יישומי בינה מלאכותית בקרב סביבות מחשוב ארגוניות. לפי הערכות, שוק ה-AI הארגוני צפוי לגלגל כ-6.14 מיליארד דולר תוך שנתיים, ולהעלות את התמ"ג בכ-1.2% תוך עשר שנים
השימוש בטכנולוגיות בינה מלאכותית בסביבות מחשוב ארגוניות זינק בכ-37% בשנה האחרונה - כך על פי סקר של גרטנר שנערך בקרב כ-3,000 מנהלי מערכות מידע ומחשוב ב-89 מדינות. מדובר בצמיחה גדולה ב-10% משל 2015, למשל.
קראו עוד בכלכליסט:
- פיתוח חדש: בינה מלאכותית תגיד מה הכי מושך בכם
- צדים את הצייד: ה-AI שתסייע לעצור הכחדת זנים בסיכון
- אנווידיה עלתה על שרטון; מדוע נעצרה צמיחתה - ואיך תתחדש?
בארבע השנים האחרונות נרשמה צמיחה של כ-270% בתפוצת כלי AI עסקיים; לפי דיווח של Venture Beat, צפוי שוק הבינה המלאכותית הארגוני לגלגל כ-6.14 מיליארד דולר בעוד כשנתיים מהיום אם קצב הגידול יישמר. על פי הערכות של מכון מקינזי, החיסכון שייווצר בהשקעות בכוח אדם ש-AI מייצר מוערך בעלייה של כ-1.2% בתוצר הלאומי הגולמי בעשר השנים הבאות. בהיקפים כספיים, מדובר בחסכונות גלובליים של כ-13 טריליון דולר ב-12 השנים הקרובות.
אוטומציה ארגונית - הבטחה גדולה. אילוסטרציה צילום: שאטרסטוק
עם זאת, בינה מלאכותית אינה מסוגלת להחליף עובדים לחלוטין; למעשה היא תייצר קטגוריות עובדים חדשות ותדרוש כוח אדם מיומן שיהיה מסוגל להשתמש בכלים החדשים ביעילות, כמו גם לפתח אותם. "אנחנו רחוקים מאוד מבינה מלאכותית כללית", הסביר סגן נשיא גרטנר, כריס האוורד, "אנחנו נכנסים לעידן של עבודה מוגברת בסיוע בינה מלאכותית ומדעי קבלת החלטות. או כמו שאנו מכנים 'חוכמה מוגברת'. אלו טכנולוגיות שאם אתה לא משתמש בהן - סביר להניח שהמתחרה שלך כן עושה בהן שימוש", הסביר.
ארגונים, בין אם במסגרת ממשל ציבורי או מהתחום העסקי, העלו את היקף ההשקעות בבינה מלאכותית בכ-25% בשנה האחרונה. הטכנולוגיות בתחום הבשילו והפכו ליותר זמינות ושימושיות עבורם מה שהפך אותם לחלק מהאסטרטגיות הדיגיטליות שלהם. נתונים אלו עומדים בקנה אחד עם ממצאי דלויט שפרסמה סקר ובו כ-42% ממנהלים בכירים בארגונים גדולים ומעלה רואים בשימוש ב-AI בשנתיים הקרובות "חשיבות קריטית".
על פי אותו סקר, כ-62% מהארגונים הגדולים אימצו טכנולוגיות ניתוח שפה טבעית (NLP), עלייה של 10% ביחס לשנה שלפני כן. 58% אימצו טכנולוגיות למידת מכונה, 57% אימצו טכנולוגיות ראיית מכונה ו-50% אימצו טכנולוגיות למידה עמוקה. בכל הקטגוריות האלה חלה עלייה של כ-10% בממוצע בהיקף האימוץ ביחס לשנה לפני כן (2017). המחסום העיקרי לאימוץ טכנולוגיות AI בצורה נרחבת יותר היא בעיקר המחסור בכוח אדם מיומן - כך השיבו יותר ממחצית ממשתתפי הסקר.
