ידיעות בינה מלאכותית בנושא GARTNER
הבינה המלאכותית הופכת מיתרון לנורמה בקמעונאות: חיזוי ביקושים, פרסונליזציה, אוטומציה ושיפור יעילות. נתוני Gartner ו‑Omdia מראים שהאתגר הוא לא בטכנולוגיה אלא בתכנון נכון, מעבר מסודר מ‑PoC לייצור ולסקייל, ובניית תשתיות דאטה וממשל. עד 2026, קמעונאים שלא יאמצו גישת AI-first יישארו מאחור.
ModelOp זוכה להכרה במדריך Gartner לניהול AI, חברות שבבים מדווחות על תנודות: MACOM מזנקת 11.5% בעוד Astera Labs יורדת 10.5%. NVIDIA משיקה פרויקט ענן AI בגרמניה בשיתוף Deutsche Telekom. AMD ו-Intel מסמנות צמיחה במכירות. מומחים מצביעים על הזדמנויות השקעה בחברות AI קטנות יותר.
המעבר מנועי חיפוש לסוכני קניות מבוססי AI מחייב גישה חדשה באופטימיזציה - GEO. כלי הניטור החדש של Parcel Perform מסייע למותגים לשפר נראותם מול בינה מלאכותית, בעוד דו"ח גרטנר מציין צניחה של 25% ביעילות SEO מסורתית. הצלחה בעידן זה תיקבע על ידי ביצועים תפעוליים כמו מהירות משלוחים ומדיניות החזרות.
מרבית פרויקטי ה-AI נכשלים עקב נתונים לקויים, לפי גרטנר. באירופה, 46% מעסקים קטנים משתמשים ב-AI יומיומי אך חסרים כלים דיגיטליים בסיסיים. חברות כגון מאסטרקארד ו-L'Oréal הוכיחו כי איחוד נתונים הוא המפתח להצלחה. מחקר Qonto חושף ש-10 מיליון עסקים אירופאים לא ערוכים למעבר דיגיטלי, עם פערים בין גרמניה (76% מוכנים) לצרפת (50% לא מוכנים).
לחצים כלכליים וצמיחת AI מאיצים מעבר לרב-ענן, אך נתונים מראים 66% מהארגונים בבריטניה נאלצים לקצץ בתקציבי אבטחה או כוח אדם. ענן רב-ספקי יכול לחסוך 62% בעלויות, אך דורש תקני OpenStack. אתגרי נתונים פוליטיים (כמו הולנד) ורסנום (Ransomware) מציבים דרישות חדשות לתקינה.