המכשול הנשכח: נתונים וכלים דיגיטליים כאבני היסוד להצלחת בינה מלאכותית

עידן הבינה המלאכותית נתקל במחסומי נתונים ויכולות דיגיטליות

בעוד חברות ממהרות לאמץ פתרונות AI, מחקרים חדשים חושפים אתגר קריטי: רוב היוזמות נכשלות בשל נתונים באיכות נמוכה או תשתית דיגיטלית לקויה.

הנתונים - צוואר הבקבוק החדש של ה-AI

ארגונים משקיעים מיליארדים בבינה מלאכותית, אך לפי גרטנר, 60% מפרויקטי ה-AI יינטשו עקב חוסר מוכנות של מערכי הנתונים. העיקרון הוותיק "זבל נכנס - זבל יוצא" רלוונטי מתמיד:

• מערכות AI בבתי חולים לאבחון מחלות מתקשות בשל נתונים מפוצלים
• חברות ביטוח מאבדות פוטנציאל חיסכון של 390 מיליארד דולר עד 2030
• שרשראות מזון מהיר משתמשות ב-AI לגיוס, אך נתוני המועמדים מפוזרים במערכות שונות

"אנו נכנסים לעידן האינטליגנציה, בו סוכני AI מחליטים ולומדים ברציפות. כאן, חוקי הנתונים הישנים לא ישרדו", אומר מאניש סוד, מייסד Reltio. הנתונים החדשים נדרשים להיות:

1. מחוברים בין כל מחלקות הארגון
2. זמינים בזמן אמת
3. מובנים עבור AI

אירופה: קפיצה ל-AI ללא תשתית בסיסית

מחקר של Qonto בקרב 1,600 עסקים קטנים-בינוניים באירופה חושף פער דיגיטלי מדאיג:

• 46% משתמשים ביומיומי בכלים כמו ChatGPT
• רק מיעוט מפעיל מערכות חשבונאות דיגיטלית או ניהול מסמכים
• 2 מכל 5 עסקים (שווה ערך ל-10 מיליון חברות) לא מוכנים למעבר דיגיטלי

הפערים האזוריים בולטים:

• גרמניה: 76% מהעסקים מוכנים דיגיטלית
• צרפת: כמחצית מהעסקים לא ערוכים
• ספרד: מחסור במיומנויות דיגיטליות

"AI מציע הזדמנויות מרגשות, אך עסקים אירופאים חייבים לבנות תשתית דיגיטלית איתנה כתנאי לצמיחה", מציין אלכסנדר פרוט, מנכ"ל Qonto.

ההזדמנות: מייסדים ששינו את הכללים

חברות מובילות כמו מאסטרקארד ו-L'Oréal מוכיחות שהמפתח להצלחה אינו הטכנולוגיה עצמה, אלא הנתונים המזינים אותה:

• L'Oréal הכירה בנתונים כנכס האסטרטגי הראשון בחשיבותו
• מאסטרקארד איחתה נתונים מרכישות שונות ליצירת תמונת לקוח אחת

המסקנה ברורה: השקעה בתשתית נתונים מאוחדת ואמינה היא המפתח להפיכת AI מ"כיסוי עיניים טכנולוגי" ליתרון תחרותי ממשי.