הבינה המלאכותית כבר משובצת עמוק ביצירת מסמכים עסקיים, אבל מחקר חדש של חברת Templafy מצביע על כך שארגונים עדיין לא ממשים את מלוא ההזדמנות: יצירה מהירה יותר לא בהכרח מתורגמת להשלמת עבודה מהר יותר.
ארבע שעות בשבוע על תיקונים
לפי הדו"ח, 90% מעובדי הידע בארצות הברית ובבריטניה משתמשים בבינה מלאכותית כדי ליצור מסמכים עסקיים לפחות פעם בשבוע, אך 95% ציינו שהם עדיין עורכים את הפלט לפני שהוא מוכן לשימוש. העובדים משקיעים בממוצע כמעט ארבע שעות בכל שבוע בסקירה, תיקון ואימות של מסמכים שנוצרו בידי בינה מלאכותית, וכמעט מחצית מהם (48%) אומרים שכמות הסקירה הנדרשת גורמת בפועל לחיסכון מועט בזמן.
במבט ראשון דווקא מסתמנת עמדה חיובית: בשני השווקים 60% מהנשאלים מציינים כי התוצר הראשוני של הבינה המלאכותית מלוטש דיו לשימוש במינימום עריכה. אלא שטיוטה ראשונה מלוטשת אינה מעידה בהכרח על כך שהעבודה הושלמה. בקרב עובדים שמקדישים יותר משעה לעריכת מסמך שנוצר בבינה מלאכותית, 34% מציינים כי תהליך העריכה עשוי להימשך זמן רב יותר מאשר כתיבת המסמך בעצמם.
והתיקונים אינם רק ליטוש. התיקון הנפוץ ביותר נוגע לדיוק, נושא שצוין על ידי 40% מהמשיבים, ואחריו ניסוחים גנריים או נוסחתיים (34%) ועיצוב (31%).
"הגישה לבינה מלאכותית כבר אינה יתרון"
"הבינה המלאכותית הופכת במהירות לזמינה עבור כל עסק, כך שהגישה אליה כשלעצמה אינה מהווה עוד יתרון. היתרון ינבע מהאופן היעיל שבו החברה משלבת את הבינה המלאכותית בתהליכי העבודה בפועל"
אמר כריסטיאן לונד (Christian Lund), ממייסדי Templafy
לונד הוסיף כי חברות שישכילו לעשות זאת יוכלו "לרתום את הבינה המלאכותית ליצירת מסמכים עסקיים איכותיים ועקביים יותר בהיקף נרחב, במקום להותיר לעובדים את המשימה לגשר על הפערים באמצעות בדיקות נוספות ועבודה חוזרת". לדבריו, זהו השלב שבו הבינה המלאכותית "מפסיקה להיות טכנולוגיה מרשימה בלבד, והופכת לתשתית עסקית אמיתית".
ההקשר הארגוני שלא מגיע לכלים
המחקר מראה כי חלק ניכר מאותו הקשר ארגוני עדיין אינו מגיע למערכות הבינה המלאכותית באופן אוטומטי. בשני השווקים, 42% מהמשיבים מציינים כי כלי הבינה המלאכותית שברשותם אינם נהנים מגישה מספקת לתוכן מקור ארגוני מאושר, וכ-40% מדווחים כי הכלים מתקשים לשלב תוכן כזה. רק 30% מציינים כי נעשה שימוש אוטומטי בתבניות, בתוכן או בנכסים מאושרים.
עסקים השקיעו שנים בבניית מסרים מאושרים, תבניות, עדויות לקוחות, ניסוחים משפטיים, נכסי מותג וידע ארגוני. ככל שהבינה המלאכותית הופכת לחלק מתהליכי עבודה חוזרים ונשנים, האתגר הוא להפוך את הגישה של הכלים להקשר הזה לקלה ופשוטה בדיוק כמו היכולת שלהם לייצר תוכן חדש.
כשכולם נשמעים אותו דבר
הגישה הנרחבת לאותם מודלים בסיסיים יוצרת גם אתגר של בידול. בארה"ב ובבריטניה, 59% מהנשאלים סבורים כי מסמכים עסקיים שנוצרו באמצעות בינה מלאכותית עלולים לגרום לחברות שונות להישמע דומות מדי, בעוד ש-56% מציינים כי מסמכים אלה מרגישים לעיתים קרובות גנריים. 42% אומרים כי השימוש הגובר בבינה מלאכותית מקשה על הארגון שלהם לייצר תוכן בעל אופי ייחודי התואם את המותג.
העובדים גם מקשרים בין תוצרים גנריים לבין סיכון עסקי: 42% מהמשיבים בשני השווקים מצביעים על אובדן אמון או אמינות כאחד הסיכונים המשמעותיים ביותר הנובעים מכך שמסמכים עסקיים הופכים גנריים מדי או דומים לאלה של המתחרים; 37% מציינים פגיעה בתפיסת המותג, ו-33% מצביעים על סיכון מוגבר לתוכן לא מדויק או כזה שאינו עומד בדרישות.
המסקנה שעולה מהדו"ח היא שככל שהגישה לבינה מלאכותית הופכת נפוצה וזמינה לכול, הטכנולוגיה עצמה עשויה להפסיק להיות גורם מבדיל. במקומה, הידע הארגוני, המומחיות, המסרים והמותג הם שיכריעו את איכות התוצאה הסופית.
על הסקר
הסקר נערך בקרב 2,000 עובדי ידע המשתמשים בבינה מלאכותית ליצירת מסמכים עסקיים לפחות פעם בחודש, בחברות המעסיקות למעלה מ-100 עובדים בבריטניה ובארצות הברית. הראיונות בוצעו באופן מקוון על ידי חברת Sapio Research באוגוסט 2026.
