אם עד לפני מספר שנים חברות שאלו את עצמן "האם עלינו ליישם בינה מלאכותית?" , כיום השאלה הפכה ל"כיצד למקם את עצמנו אסטרטגית במערכות אקולוגיות של בינה מלאכותית?" .

‍

עד שנת 2025, שוק הבינה המלאכותית הארגונית הגיע לבגרות המאפשרת לנו לזהות חמישה ארכיטיפים עסקיים שונים, שלכל אחד מהם אסטרטגיות ספציפיות ומדדי ביצועים שונים.

‍

האבולוציה מכלי למערכת אקולוגית של בינה מלאכותית

על פי דו"ח התחזית האחרון של PwC לבינה מלאכותית לשנת 2025 , "חברות אינן יכולות עוד להרשות לעצמן גישה לממשל בינה מלאכותית בצורה לא עקבית או בממגורות." המוקד עבר מיישום כלי בינה מלאכותית בודדים לתזמור מערכות אקולוגיות מורכבות של בינה מלאכותית .

‍

כפי שציינה סקויה קפיטל , "אם 2024 הייתה שנת המרק הקדמון של הבינה המלאכותית, אבני הבניין הבסיסיות נמצאות כעת במקומן היטב." איחוד זה הוליד חמישה סוגי חברות ייחודיים.

‍

1. תזמרי אקוסיסטם של בינה מלאכותית: ענקיות הפלטפורמות החדשות

‍

מי אני

חברות ששולטות בפלטפורמות המרכזיות ומגדירות את כללי המשחק, הן מתאמות את כל המערכת האקולוגית של הבינה המלאכותית באמצעות אינטגרציות אנכיות המאחדות חומרה, תוכנה, נתונים ושירותים.

דוגמאות להצלחה

• מיקרוסופט : בעזרת Azure AI Foundry, היא תומכת ביותר מ -1,900 מודלים של שותפים ויישמה תמיכה מלאה בפרוטוקול Model Context Protocol (MCP).
• אדובי : השיקה את Adobe Experience Platform Agent Orchestrator , המנהל סוכני בינה מלאכותית במערכות האקולוגיות של אדובי ושל צד שלישי.
• גוגל קלאוד : ממשיכה להרחיב את שילוב הבינה המלאכותית בשירותי ענן, סביבות עבודה ומוצרי צריכה.
• שירותי האינטרנט של אמזון : AWS Bedrock משמש כמרכז מרכזי לשירותי בינה מלאכותית ארגונית

אסטרטגיה מנצחת

ענקיות אלו יוצרות "אפקט כבידה" סביב הפלטפורמות שלהן, ומקלות על חיבורים בין מפתחים, נתונים ויכולות בינה מלאכותית. כוחן טמון ביכולתן להפחית עלויות תיאום ולהאיץ חדשנות באמצעות אפקטים של רשת.

יתרונות תחרותיים:

• בקרת תשתיות קריטיות
• אפקטים של רשת אקספוננציאלית
• יכולת קביעת סטנדרטים בתעשייה

אתגרים עיקריים:

• סיכוני הגבלים עסקיים ופיקוח רגולטורי
• איזון בין פתיחות לשליטה קניינית
• שמירה על חדשנות תוך כדי גידול

2. ילידי בינה מלאכותית מתמחים: חלוצי העידן החדש

‍

מי אני

חברות שנבנו מאפס כדי למנף בינה מלאכותית (AI Natives) . הן מפתחות מודלים בסיסיים קנייניים ויש להן מחזורי איטרציה מהירים המאפשרים חדשנות מהירה יותר.

‍

דוגמאות להצלחה

לפי קרנות הסל של GlobalX , שחקנים אלה חווים צמיחה יוצאת דופן:

• OpenAI : צפוי לסיים את שנת 2024 עם הכנסות נטו של 5 מיליארד דולר, עלייה של 225% משנה לשנה
• אנתרופיקה : צמיחה מ-100 מיליון דולר למיליארד דולר בשנה אחת
• מבוכה : הגיע ל-10 מיליון משתמשים פעילים חודשיים כמנוע חיפוש מבוסס בינה מלאכותית
• מיסטרל בינה מלאכותית : מובילה אירופאית עם נוכחות חזקה בקוד פתוח

אסטרטגיה מנצחת

יש להם דגש אובססיבי על ביצועי מודלים, חוויית משתמש מותאמת לבינה מלאכותית ויכולת לפעול במהירות כדי ללכוד מקרי שימוש חדשים. הם מייצרים רווחים באמצעות ממשקי API ואפליקציות צרכניות/ארגוניות.

יתרונות תחרותיים:

• מהירות חדשנות מעולה
• שליטה מלאה על מחסנית הטכנולוגיה
• היכולת לקבוע סטנדרטים חדשים

אתגרים עיקריים:

• עוצמת הון להכשרה ומחשוב
• תחרות עזה על מודלים בסיסיים
• צורך בבידול מעבר לביצועים

3. טרנספורמטיבים בתעשייה: בינה מלאכותית פוגשת מומחיות בתחום

‍

מי אני

Industry Transformers משלבים ידע מעמיק בתעשייה עם יכולות בינה מלאכותית. הם משתלבים בתהליכים קיימים בתעשייה ומוכנים להתמודד עם דרישות רגולטוריות ספציפיות.

דוגמאות להצלחה

• טסלה : מערכת אקולוגית משולבת של הפעלה עצמית עם בינה מלאכותית מקורית ומעל 36,500 יציאות Supercharger בארה"ב
• פלנטיר : לאחרונה זכתה בחוזים לשירותי בינה מלאכותית במגזר הביטחון והממשלתי
• Salesforce : פלטפורמת Agentforce CRM ואוטומציה של מכירות
• ServiceNow : ניהול שירותי IT המופעל על ידי סוכני בינה מלאכותית

אסטרטגיה מנצחת

הם משנים תעשיות מסורתיות על ידי יישום בינה מלאכותית לבעיות ספציפיות לתחום. כוחם טמון בהבנה העמוקה שלהם של זרימות עבודה קיימות וביכולתם להדגים החזר השקעה מוחשי.

יתרונות תחרותיים:

• מומחיות בתחום שאין לה תחליף
• קשרים מאוחדים במגזר
• יכולת להדגים החזר השקעה קונקרטי

אתגרים עיקריים:

• התנגדות לשינוי במגזרים המסורתיים
• מחזורי מכירות ארוכים בארגונים
• צורך בחינוך מתמשך בשוק

4. אגרגטורים חכמים: מומחי התזמור

‍

מי אני

אגרגטורים חכמים משלבים יכולות ממקורות מרובים, מצטיינים בתזמור וממטבים עלויות באמצעות ניתוב חכם בין שירותי בינה מלאכותית שונים.

דוגמאות להצלחה

• Databricks : כפי שהודגש בדו"ח של Bain , השיקה את Databricks One לחוויית שימוש מאוחדת בפלטפורמת Data Intelligence.
• פתית שלג : ענן נתונים עם יכולות בינה מלאכותית מובנות
• UiPath : אוטומציה של סוכנים המנהלת תהליכים חוצי פלטפורמות
• LangChain : כלי קוד פתוח לתזמור מודלים של בינה מלאכותית

אסטרטגיה מנצחת

הם יוצרים ערך על ידי צבירה ואופטימיזציה של השימוש ביכולות מרובות של בינה מלאכותית. הם הופכים להיות הכרחיים כ"שכבות תיאום" בין טכנולוגיות בינה מלאכותית שונות.

יתרונות תחרותיים:

• גמישות מרובת ספקים
• אופטימיזציה של עלות וביצועים
• הפחתת מורכבות עבור לקוחות

אתגרים עיקריים:

• תלות בספקים חיצוניים
• מורכבות גוברת בניהול רב-ספקים
• לחץ שולי מרווח משירותי סחורות

5. צרכנים אסטרטגיים: בינה מלאכותית לשיפור עסקי הליבה

‍

מי אני

צרכנים אסטרטגיים מעדיפים גישת "קנייה לעומת בנייה", תוך שימוש בבינה מלאכותית כדי לשפר את עסקי הליבה שלהם באמצעות יישום מהיר של פתרונות מוכחים.

דוגמאות להצלחה

• רשתות קמעונאיות : חנויות מכולת ואופנה שילוב בינה מלאכותית למלאי ותמחור
• שירותים פיננסיים : בנקים אזוריים מאמצים בינה מלאכותית לניהול סיכונים
• ייצור : חברות המשתמשות בבינה מלאכותית לתחזוקה חזויה
• ספקי שירותי בריאות : מערכות בריאות המיישמות כלי אבחון מבוססי בינה מלאכותית

אסטרטגיה מנצחת

הם ממנפים את החדשנות של אחרים כדי להאיץ את הטרנספורמציה הדיגיטלית. הם מתמקדים באינטגרציה ובניהול שינויים ולא בפיתוח טכנולוגי.

יתרונות תחרותיים:

• זמן יציאה מואץ לשוק
• עלויות מו"פ מופחתות
• התמקדות בעסקי הליבה

אתגרים עיקריים:

• סיכוני נעילת ספקים
• בידול תחרותי מוגבל
• תלות במערכות אקולוגיות חיצוניות

מגמות שוק הבינה המלאכותית 2025: התכנסות ושיתוף פעולה

‍

המעבר ל"קנייה לעומת בנייה"

על פי מחקר של אנדרסן הורוביץ שנערך בקרב 100 מנהלי מערכות מידע ארגוניות, "ראינו שינוי ניכר לכיוון רכישת אפליקציות צד שלישי במהלך שנים עשר החודשים האחרונים, ככל שמערכת האקולוגית של אפליקציות בינה מלאכותית החלה להתבגר."

דמוקרטיזציה של בינה מלאכותית

ירידת עלויות ופלטפורמות ללא קוד מאפשרות גם לעסקים קטנים ובינוניים גישה ליכולות בינה מלאכותית מתקדמות. כפי שדיווח מורגן סטנלי , "חברות במערכת האקולוגית של תשתיות הנתונים והענן בונות כלים שיעזרו לארגונים להפוך את התצפיות לאוטומטיות".

ממשל כגורם מבדיל

ככל שבינה מלאכותית הופכת קריטית למשימה, היכולת ליישם ניהול ממשל, תאימות וניהול סיכונים חזקים הופכת ליתרון תחרותי מרכזי.

‍

כיצד לבחור את אסטרטגיית הבינה המלאכותית המתאימה לעסק שלך

הערך את המשאבים והכישורים שלך

• תקציב זמין : מתזמרים דורשים השקעות אדירות, צרכנים אסטרטגיים יכולים להתחיל עם תקציבים מוגבלים.
• מומחיות טכנית : ילידי בינה מלאכותית זקוקים למיומנויות טכנולוגיות מעמיקות, טרנספורמטיבים בתעשייה זקוקים לידע בתחום.
• יעדים אסטרטגיים : האם אתם רוצים לשלוט במערכת האקולוגית או להשתתף ביעילות?

שקול את התעשייה שלך

חלק מהמגזרים בוגרים יותר עבור אסטרטגיות מסוימות:

• טכנולוגיה ותוכנה : מתאים ביותר לאסטרטגיות Native AI או Orchestrator
• מגזרים מסורתיים : לעתים קרובות מוגשים טוב יותר על ידי חברות טרנספורמציה או צרכנים אסטרטגיים
• שירותי B2B : הזדמנויות לאגרגטורים חכמים

תחשבו לטווח ארוך

הקטגוריות אינן קבועות. הצטרפותה של מיקרוסופט לרשת השותפים של סוכני בינה מלאכותית של Workday ממחישה כיצד גם מתחרים משתפים פעולה כדי לטפל בצרכים של תזמור מרובי סוכנים.

‍

מסקנות: העתיד שייך למערכות אקולוגיות

עד שנת 2025, הצלחה בבינה מלאכותית כבר לא תלויה בבחירה של כלי יחיד, אלא ביכולת למקם את עצמכם אסטרטגית בתוך מערכות אקולוגיות של בינה מלאכותית. כפי שמדגיש המחקר, "חברות ב-20% המובילים בשנת 2025 נוטות פי 2.3 להפיק מעל 60% מהכנסותיהן ממערכות אקולוגיות."

נקודות מפתח למקבלי החלטות:

1. זהה את הקטגוריה הנוכחית שלך והערך האם היא תואמת את היעדים האסטרטגיים שלך.
2. פיתוח יכולות תזמור ללא קשר לקטגוריה שבחרת
3. השקיעו בניהול בינה מלאכותית כגורם בידול תחרותי
4. שמירה על גמישות להתפתח בין קטגוריות ככל שהשוק מתבגר

המפתח להצלחה אינו רק בחירת הקטגוריה הנכונה, אלא התפתחות אסטרטגית ככל שהמערכת האקולוגית של הבינה המלאכותית ממשיכה להשתנות.

‍

שאלות נפוצות: 5 סוגי העסקים בעידן הבינה המלאכותית

‍

1. איך אני יודע/ת לאיזו קטגוריה החברה שלי משתייכת?

כדי לזהות את הקטגוריה שלך, יש לקחת בחשבון שלושה גורמים מרכזיים:

• בקרת טכנולוגיה : האם אתם מפתחים מודלים של בינה מלאכותית משלכם או משתמשים במודלים של צד שלישי?
• מיקום במערכת האקולוגית : האם אתם נמצאים במרכז פלטפורמה אחת או שאתם משתתפים במערכת האקולוגית של אחרות?
• מיקוד אסטרטגי : האם בינה מלאכותית היא עסק הליבה שלך או כלי לשיפור מגזרים אחרים?

אם אתם מפתחים מודלים קנייניים ובינה מלאכותית היא העסק המרכזי שלכם, אתם כנראה ילידי בינה מלאכותית . אם אתם מתזמרים טכנולוגיות מרובות עבור לקוחות, ייתכן שאתם אגרגטורים . אם אתם משתמשים בבינה מלאכותית כדי לשנות תעשייה ספציפית, אתם משנים תעשייה .

2. האם ניתן לשנות קטגוריות לאורך זמן?

בהחלט. קטגוריות אינן קבועות, וחברות רבות מתפתחות אסטרטגית. לדוגמה:

• טסלה התחילה כמתמירת תעשייה (רכב) ומתקדמת לעבר מתזמרת (אנרגיה, בינה מלאכותית, ניידות)
• מיקרוסופט עברה מתוכנה מסורתית לתזמורת אקוסיסטם של בינה מלאכותית
• חברות מסורתיות רבות מתפתחות מצרכנות אסטרטגיות לחברות טרנספורמטיבי תעשייה.

המפתח הוא לתכנן את האבולוציה הזו על סמך הכישורים והמשאבים שלך.

3. איזו קטגוריה מציעה את פוטנציאל הצמיחה הגדול ביותר?

לכל קטגוריה יש פוטנציאל שונה:

• תזמורים : פוטנציאל הכנסות גבוה יותר אך השקעות עצומות
• בינה מלאכותית מקורית : צמיחה מהירה (OpenAI +225% בשנת 2024) אך תחרות גבוהה
• רובוטריקים : צמיחה בת קיימא עם פחות סיכון
• אגרגטורים : שולי רווח טובים אם תפתחו קניין רוחני קנייני
• צרכנים : החזר השקעה מהיר יותר אך מגבלות בבידול

הפוטנציאל תלוי במצב הספציפי שלך ובתעשייה.

4. כמה תקציב נדרש כדי ליישם אסטרטגיית בינה מלאכותית יעילה?

התקציבים משתנים באופן דרמטי לפי קטגוריה:

• תזמורים : מיליארדים (AWS מוציאה מעל 75 מיליארד דולר על הון עצמי)
• בינה מלאכותית מקורית : מאות מיליונים להכשרה ותשתיות
• רובוטריקים : ממיליונים לעשרות מיליונים לפיתוח מגזרים
• אגרגטורים : ממאות אלפים ועד מיליונים לכל פלטפורמה
• צרכנים : אלפים עד מאות אלפים עבור פתרונות קיימים

עסקים קטנים ובינוניים רבים יכולים להתחיל כצרכנים אסטרטגיים עם תקציבים מוגבלים ולצמוח בהדרגה.

5. מהם הסיכונים העיקריים בכל קטגוריה?

תזמורים:

• סיכונים רגולטוריים והגבלים עסקיים
• צורך בהשקעות מתמשכות אדירות
• מורכבות בניהול מערכות אקולוגיות גלובליות

ילידי בינה מלאכותית:

• בועת שוק והערכה יתרה
• עוצמה תחרותית קיצונית
• התמכרות לכישרונות נדירים ויקרים

רוֹבּוֹטרִיקִים:

• התנגדות לשינוי במגזרים המסורתיים
• מחזורי אימוץ ארוכים
• צורך בחינוך מתמשך בשוק

צוברים:

• סחורות של שירותים
• תלות בספקים חיצוניים
• לחץ על הרווחיות

צרכנים:

• נעילת ספק
• בידול תחרותי מוגבל
• תלות במפות דרכים חיצוניות

6. כיצד אוכל להימנע מכביד על ספק אם אני צרכן אסטרטגי?

אסטרטגיות לשמירה על גמישות:

• גישת ריבוי ספקים : אל תסתמכו על ספק יחיד
• ממשקי API סטנדרטיים : בחרו פתרונות עם סטנדרטים פתוחים
• ניידות נתונים : ודא שאתה יכול לייצא את הנתונים שלך
• חוזים גמישים : הימנעו מנעילות חוזיות ארוכות
• בניית יכולות פנימיות : פיתוח יכולות פנימיות בהדרגה

7. איזו קטגוריה מתאימה ביותר לעסקים קטנים ובינוניים?

עסקים קטנים ובינוניים מתחילים בדרך כלל כצרכנים אסטרטגיים מכיוון ש:

• תקציבים מוגבלים
• צורך בהחזר השקעה מהיר
• התמקדות בעסקי הליבה
• מיומנויות טכניות מוגבלות

עם זאת, עסקים קטנים ובינוניים חדשניים יכולים לשאוף להפוך למשני תעשייה על ידי מינוף ידע מעמיק בנישות ספציפיות.

‍

8. כיצד אוכל למדוד את הצלחת אסטרטגיית הבינה המלאכותית שלי?

מדדי ביצועים מרכזיים לפי קטגוריה:

תזמורים : מספר שותפים במערכת האקולוגית, נפח עסקאות בפלטפורמה, נתח שוק

בינה מלאכותית מקורית : ביצועי מודל, צמיחת משתמשים, הכנסה למשתמש, מהירות חדשנות

טרנספורמטורים : החזר השקעה בתעשייה, אימוץ שוק היעד, שביעות רצון לקוחות, זמן השגת ערך

אגרגטורים : מספר אינטגרציות, הפחתת עלויות ללקוחות, שיעור שימור לקוחות

צרכנים : שיפור מדדי KPI עסקיים מרכזיים, זמן יישום וחיסכון בעלויות

‍

9. מהי השפעת חוק הבינה המלאכותית האירופי על הקטגוריות השונות?

לחוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי השפעות שונות:

תזמורים : אחריות תאימות מוגברת עבור כל המערכת האקולוגית. בינה מלאכותית ילידים : דרישות מחמירות עבור מודלים בסיכון גבוה. טרנספורמרים : צורך בתאימות למגזר ספציפי (למשל שירותי בריאות, פיננסים). אגרגטורים : אחריות בדיקת נאותות של ספקים. צרכנים : חובות אימות על מערכות שנרכשו.

ניהול בינה מלאכותית הופך למבדיל תחרותי עבור כל הקטגוריות.

10. מהו עתידן של קטגוריות של בינה מלאכותית?

מגמות מתפתחות כוללות:

• התכנסות : טשטוש גבולות בין קטגוריות
• התמחות אנכית : צמיחה של נישה שנאים
• דמוקרטיזציה : יותר עסקים קטנים ובינוניים הופכים לצרכנים אסטרטגיים
• איחוד : מיזוגים ורכישות בין אגרגטורים
• בידול מונע רגולציה : ציות כיתרון תחרותי