בינה מלאכותית נמצאת במרכז תשומת הלב כבר יותר משנה, כאשר חברות הטכנולוגיה פועלות במרץ ומשקיעות מיליארדי דולרים במטרה לבנות את הדור הבא של החומרה והתוכנה שיוכל לעמוד בעומס הגובר של המודלים המורכבים והפיתוחים החדשניים ונהנות מתשואות מדהימות. עם זאת, יתכן והמרוויחות הבאות לא יהיו בהכרח רק חברות הטכנולוגיה. 

לא רק אנבידיה NVIDIA COR ומיקרוסופט MICROSOFT לא מפסיקות לדבר על הבינה המלאכותית. הייתה עלייה של 75% לעומת השנה שעברה במספר הפעמים ש-AI הוזכר בשיחות רווחים של חברות בינוניות וגדולות בארה"ב ולא רק חברות טכנולוגיה. מדובר בחברות מ-44 תעשיות שונות, כולל מדיה, בנקאות, חלל, נפט ועוד.

כמובן, לדבר זה קל וכיום המון מהחברות שמזכירות AI עושות את זה בשביל אולי להצליח להשפיע לטובה קצת על המשקיעים לאחר פרסום הדוחות. אבל כמו בכל טכנולוגיה משבשת, הבינה המלאכותית תאומץ על ידי מגוון רחב הרבה יותר של חברות. כמו בכל דבר חדשני, יש את היצרנים, אלה שמפתחים ובונים את הטכנולוגיה החדשנית וממסחרים אותה ויש את המאמצים, אלה מיישמים אותה בפועל לצרכים השונים. 

בעידן הבינה המלאכותית, המפתחים הן החברות המתמקדות באימון מודלים של AI,  כמו אלפבית, מיקרוסופט ו-OpenAI, כמו גם החברות הבונות את החומרה שהמודלים צריכים בשביל להיות מסוגלים לעבוד כמו אנבידיה, AMD ו-TSMC וענקיות מחשוב ענן כדוגמת מיקרוסופט, אמזון ואורקל. הביצועים של המניות הללו הם לא סוד, עם זינוקים של עשרות ומאות אחוזים מתחילת השנה שעברה.

• מייסדי LeanCon: "אמרו לנו שזה בלתי-אפשרי, תשעה חודשים אחרי זה כבר היה מוצר שעובד במנהטן"
• טכנולוגית AI ישראלית לניתוח צילומי אויר, תשמש להערכת עמידות מבנים ביפן בפני שריפות ואסונות טבע
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

במורגן סטנלי בחנו ביצועים ב-2023 של קבוצת חברות עם עסקי בינה מלאכותית שכללה את חלק מהחברות כאמור וגילו כי הקבוצה סיפקה תשואה ממוצעת של 111% באותה השנה, לעומת תשואה של 6% בלבד בקבוצה שכללה חברות מאמצות, כאלה שלקחו את הטכנולוגיה ויישמו אותה לצרכים שונים. 

יקח קצת זמן עד שנראה שינוי בדינמיקה הזו, אבל בוול-סטריט סבורים כי מאמצים שיהיו מסוגלים להציג יוזמות חדשניות בשימוש בטכנולוגיה יתחילו בסופו של דבר לקבל קרדיט רב יותר מהמשקיעים בצורה של מכפילי רווח גבוהים יותר. 

המרוויחות הבאות 

המרוויחות הבאות יהיו החברות שלוקחות את הטכנולוגיה החדשנית ומטמיעות אותה על מנת להפוך לפרודוקטיביות יותר. הגל המוקדם ביותר של אימוץ בינה מלאכותית נראה כבר במגוון עסקים באינטרנט. אם נסתכל על מטא META PLATFORMS , שהשיקה מגוון רחב של כלי AI לצרכנים ומפרסמים בחודשים האחרונים, המודלים אותם היא מפעילה מאפשרים לה לנתח כמויות אדירות של נתונים ולהציג תוכן מדויק יותר בתשלום למשתמשים בפלטפורמות שלה. 

• אנתרופיק שוקלת הנפקת ענק לפי שווי של יותר מ-300 מיליארד דולר
• מניית מרוול מזנקת ב-14% אחרי הדוחות - תחזית הצמיחה במרכזי הנתונים הפתיעה את השוק
• תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
• תרומה של 1.1 מיליארד דולר בעיקר למחקר מדעי - מאחד מהאנשים...

חיזוקי בינה מלאכותית הופיעו גם אצל חברת הימורי הספורט המקוונת DraftKings, הנעזרת בטכנולוגיה על מנת לקבוע הסתברויות בהימורים על משחקים.

הטכנולוגיה מתרחבת ומחליפה עבודות כמו נציגי שירות לקוחות. ספקית ה"קנה עכשיו, שלם אחר כך",  Klarna, אמרה לאחרונה כי הצ'טבוט שלה, המופעל על ידי המודלים של OpenAI, ניהל 2.3 מיליון שיחות עם לקוחות בחודש אחד ועשה את עבודתם של 700 נציגים במשרה במלאה בדיוק רב יותר והפחית את הזמן הממוצע שלקח למשתמשים להגיע לפיתרון ל-2 דקות מ-11 דקות. החברה מעריכה היא ה-AI יחסוך לה 40 מיליון דולר בשנה. 

לתעשיות אחרות ייקח קצת יותר זמן להטמיע את הבינה המלאכותית, אבל זה מתקרב בצעדי ענק. חברות שירותים פיננסיים החלו לבנות אוטומציות המנהלות תהליכים מורכבים יחסית באופן אוטומטי לחלוטין. בג'יי פי מורגן החלו להקצות 15 מיליארד דולר בשנה להשקעה בטכנולוגיה, עם 2,000 מומחי בינה מלאכותית ולמידת מכונה. "אנחנו משתמשים יותר ויותר ב-AI ו-ML ויש לנו כבר יותר מ-400 שימושים שונים בתחומים כמו שיווק, הונאות וניהול סיכונים והם מניבים יותר יותר ערך אמיתי בעסקים שלנו", אמר מנכ"ל ג'יי פי מורגן, ג'יימי דיימון. 

בתחום הבריאות חברות כמו UnitedHealth החלו להשתמש בבינה מלאכותית כמעט בכל דבר, החל מייעול פעולות אדמיניסטרטיביות כמו עיבוד תביעות רפואיות ועד לספק תובנות רפואיות המבוססות על מאגר הנתונים הרפואי העצום של החברה. בוולמארט WALMART הוסיפו חיפוש מתקדם באפליקציה, כך שהמשתמשים יכולים להקליד שאילתא כמו "עזור לי לתכנן מסיבת יום הולדת", מה שעוזר לצרכנים לרכוש הכל בבת אחת במקום לרכוש כל מוצר בנפרד. בנוסף החברה נעזרת בבינה המלאכותית על מנת לייעל את המלאי שלה בהתאם לביקוש הצפוי בעזרת מאגר הנתונים העצום שאספה.