הבינה המלאכותית כבר בארגון. איפה ההחזר על ההשקעה?

קל לספור כמה עובדים קיבלו גישה לכלי AI. קשה יותר להראות מה השתנה בעבודה שלהם, כמה עלה השינוי ומה נשאר ממנו בשורה התחתונה. זו הבעיה העולה מסקרי 2026: הם אינם מוכיחים שבינה מלאכותית אינה יכולה לייצר ערך, אלא שארגונים רבים עדיין מתקשים למדוד אותו.232534

ההוצאות גלויות רק בחלקן

לפי Flexera, רק 31% מהארגונים מדווחים על תמונה מדויקת של הוצאותיהם על תוכנות AI, ו־59% אומרים שההוצאה המבוזבזת על AI גדלה בשנה האחרונה.34 בסקר של Battery Ventures בקרב 100 מנהלי טכנולוגיה בכירים, 94% אמרו שלארגון שלהם אין מסגרת אחידה, כלל־ארגונית, להערכת החזר על השקעה ב־AI. רק 16% דיווחו על החזר חיובי ביותר ממחצית ממיזמי ה־AI שלהם.23

גם התקציב עצמו אינו תמיד עומד בתכנון: בסקר של Futurum למחצית השנייה של 2026, 46.9% מהמשיבים אמרו שהוצאות ה־AI חרגו מהמתוכנן, לעומת 5.6% שאמרו שהיו נמוכות מהתכנון.33 אלה סקרים של קבוצות שונות, שבודקים דברים שונים — נראות הוצאות, בזבוז נתפס, תשואה של מיזמים וחריגה מתקציב. אי אפשר לחבר את האחוזים האלה ל״שיעור כישלון״ אחד.

משתמשים בכלי? זו עדיין לא תשואה

רישיון, משתמש פעיל או פיילוט שהושלם אינם מדד כספי. כדי לבחון תועלת, ארגון צריך לתעד את מצב העבודה לפני הטמעת הכלי, להגדיר מה אמור להשתפר — למשל זמן טיפול או איכות התוצאה — ולהשוות את השיפור למלוא עלות ההפעלה. KPMG מצאה שלמרות לוחות בקרה ותהליכי אישור, לרוב הארגונים עדיין אין תמונה מלאה ובזמן אמת של עלויות תפעול ה־AI.19

בסקר הגלובלי של KPMG, ארגונים בעלי נראות מלאה של עלויות התפעול נטו יותר לדווח על החזר מבוסס על ההשקעה מאלה שלא הייתה להם נראות כזאת: 15% לעומת 3%. זהו קשר שנמצא בסקר, לא הוכחה שמעקב אחר הוצאות לבדו יוצר תשואה.25

גם שינוי באופן העבודה חשוב. מנהל הטכנולוגיה של בנק אוף אמריקה הציג שינוי תהליכים מקצה לקצה, שימוש חוזר בפתרונות, ממשל ארגוני ומדידת החזר על השקעה כעדיפויות להרחבת מיזמי AI.14 במקביל, סקר שדווח ב־CIO מצא ש־61% מהארגונים עצרו, דחו, צמצמו או נטשו יוזמות למודרניזציה של מערכות IT בשנתיים שקדמו לו. הסטת תקציבים ל־AI הייתה אחד הלחצים שדווחו, אך הנתון אינו מלמד שהיא גרמה לכל אחד מהעיכובים.18

במיזמי AI סוכני — מערכות שנועדו לבצע רצף פעולות כדי להשיג יעד — השאלות על עלות, ערך עסקי ובקרת סיכונים נעשות חשובות במיוחד עם הרחבת הפעילות. גרטנר חזתה ב־2025 שיותר מ־40% ממיזמי ה־AI הסוכני יבוטלו עד סוף 2027, בין היתר בגלל עלויות עולות, ערך עסקי לא ברור ובקרות סיכון לא מספקות. זו תחזית, לא שיעור ביטולים שנמדד ב־2026.51

בנק אוף אמריקה: תוצאה מדידה, אך לא תשובה מלאה

בנק אוף אמריקה אומר שכלי AI זמינים לכ־200 אלף מעובדיו, ומדווח על שיפור של כ־15%–20% בפריון עבודת הקוד בקרב כ־19–20 אלף מפתחים.34 השיפור בתהליך עבודה מוגדר מלמד יותר ממספר המשתמשים. הבנק גם העריך תועלת של כ־800 מיליון דולר מול עלויות של כ־400 מיליון דולר, אך אלה הערכות הנהלה — לא אימות עצמאי לכך שכל שימוש ב־AI משתלם בפני עצמו.2 לדברי אחד מנשיאי הבנק, עד כה הרווחים הברורים ביותר ניכרים בעבודה טכנולוגית כמו פיתוח קוד.1

המבחן המעשי הוא להגדיר לכל הטמעה אחראי, מדד להשוואה לפני ואחרי, רישום מלא של העלויות ובדיקה של איכות התוצאה והסיכונים. רק אם התועלת נשמרת גם אחרי שקלול העלויות, יש בסיס להרחיב את השימוש — ולא רק משום שיותר עובדים משתמשים בכלי.192325