דוח מגמות הטכנולוגיה השנתי של דלויט לשנת 2026
- Admin
- 11 בינו׳
- זמן קריאה 5 דקות
11.01.2026
מקור: דלוייט ישראל
דו"ח מגמות הטכנולוגיה השנתי של דלויט לשנת 2026 הוא לא רק מפת דרכים לעתיד, אלא קריאה לפעולה עבור עסקים ומנהיגים שמוכנים לעצב את המחר.
AI נמצאת בחזית החדשנות, משנה מן היסוד את הדרך בה אנו חושבים על תשתיות, אבטחה, ומה באמת אפשרי ליישום על ידי ארגונים ברמות בשלות שונות. המחקר מציע מגוון רחב של תובנות בנושאי ליבה בטרנספורמצית בינה מלאכותית
תשתיות AI כאבן הייסוד של ארגונים המתאימים עצמם לניצול הזדמנויות המחר.
מערך סייבר מבוסס AI דורש עיצוב אסטרטגיות אבטחה מתקדמות נגד איומים משתנים.
ארכיטקטורה טכנולוגית המותאמת לעידן ה AI ומבוססת על תוכניות פעולה שמאפשרות צמיחה וזריזות.
הייפ או מציאות? הדרכה מפוכחת להבחנה בין מהפכות אמיתיות לסיסמאות.
דור חדש של סוכני AI אוטונומיים, מציאות שבה בינה מלאכותית מועצמת מאיצה יכולת אנושית.
המפגש בין AI לעולם הפיזי : מרובוטיקה בפסי ייצור ועד IoT של מוצרי צריכה ביתיים.
הטכנולוגיה מלהיבה מאוד ללא ספק אבל מסקרן אפילו עוד יותר האופן שבו ניתן למקם את היצירתיות האנושית במרכז, במטרה לאפשר להוביל שינוי חדשני ומחודד.
אני מזמין אתכם לקרוא את הדוח המלא ולהעמיק במסע שלכם להטמעת AI בחוכמה ובבטחה.
בואו ננצל את התנופה, נשאל את השאלות הנועזות, ונמשיך יחד לשנות מציאות.
השאלה הייתה פעם "מה אנחנו יכולים לעשות עם בינה מלאכותית?" עכשיו השאלה היא "איך אנחנו עוברים מניסויים להשפעה?" המוקד עבר מפיילוטים אינסופיים לערך עסקי אמיתי, ויש תחושת דחיפות מאחורי כל זה. לא בגלל שהטכנולוגיה משתפרת - למרות שהיא משתפרת - אלא בגלל שקצב השינוי עצמו הואץ.
המספרים מספרים את הסיפור (איור 1). לטלפון לקח 50 שנה להגיע ל-50 מיליון משתמשים. לאינטרנט לקח שבע שנים. כלי מוביל בתחום הבינה המלאכותית הגיע לכפי שניים מכך תוך חודשיים. נכון לכתיבת שורות , לכלי זה יש מעל 800 מיליון משתמשים שבועיים - כ-10% מאוכלוסיית כדור הארץ.
אבל אימוץ מהיר הוא רק פני השטח. חדשנות היא מורכבת; כוחות אינם רק תוספתיים, אלא גם כפליים. חשבו על זה כגלגל תנופה: טכנולוגיה טובה יותר מאפשרת יותר יישומים. יותר יישומים מייצרים יותר נתונים. יותר נתונים מושכים יותר השקעות. יותר השקעות בונות תשתית טובה יותר. תשתית טובה יותר מפחיתה עלויות. עלויות נמוכות יותר מאפשרות יותר ניסויים. כל שיפור מאיץ בו זמנית את כל האחרים.
זו הסיבה שסטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית צומחים מהכנסות של מיליון דולר ל-30 מיליון דולר פי חמישה מהר יותר מחברות. SaaS זו הסיבה שזמן מחצית החיים של הידע בבינה מלאכותית הצטמצם משנים לחודשים. וזו הסיבה שמנהל מערכות מידע ראשי (CIO) אומר כי, "הזמן שלוקח לנו ללמוד טכנולוגיה חדשה עולה כעת על חלון הרלוונטיות של אותה טכנולוגיה."
כל ארגון שחקרנו מגלה את אותה האמת: מה שהביא אותם לכאן לא יביא אותם לשם.
התשתית שנבנתה עבור אסטרטגיות ענן-ראשונות אינה יכולה להתמודד עם כלכלת בינה מלאכותית. תהליכים שנועדו לעובדים אנושיים אינם עובדים עבור סוכנים. מודלי אבטחה שנבנו להגנה היקפית אינם מגנים מפני איומים הפועלים במהירות מכונה. מודלי תפעול של IT שנבנו למתן שירותים אינם מניעים טרנספורמציה עסקית.
זה לא רק עניין של שיפור. זה עניין של בנייה מחדש.
במשך 17 שנים, Tech Trends חקרה טכנולוגיות מתפתחות שעומדות לעצב מחדש את העסק ב-18 עד 24 החודשים הקרובים. המחקר שלנו מבוסס על זיהוי המגמות עם מומחים בתחום של דלויט ומובילי טכנולוגיה חיצוניים, כמו גם על מחקר קנייני של דלויט על טכנולוגיות מתפתחות. השנה, הנתונים חושפים חמישה כוחות הקשורים זה בזה.
בינה מלאכותית הופכת פיזית: ניווט בהתכנסות של בינה מלאכותית ורובוטיקה
אמזון פרסה את הרובוט המיליון שלה, והבינה המלאכותית DeepFleet שלה מתאמת את כל צי הרובוטים, ומשפרת את יעילות הנסיעה בתוך מחסנים ב-10%. במפעלי BMW יש מכוניות שנוסעות בעצמן דרך מסלולי ייצור באורך קילומטרים. בינה אינה מוגבלת עוד למסכים; היא מגולמת, אוטונומית ופותרת בעיות אמיתיות בעולם הפיזי.
בדיקת המציאות הסוכנתית: הכנה לכוח עבודה מבוסס סיליקון
רק ל-11% מהארגונים יש סוכנים בתהליכי ייצור, למרות ש-38% מהם מנהלים אותם בפיילוט. הפער בין שלב הפיילוט לשלב הייצור אומר הכל. ארבעים ושניים אחוזים עדיין מפתחים את האסטרטגיה שלהם, בעוד של-35% אין כלל אסטרטגיה. גרטנר צופה ש-40% מהפרויקטים הסוכניים ייכשלו עד 2027 - לא בגלל שהטכנולוגיה לא עובדת, אלא בגלל שארגונים הופכים תהליכים לא יעילים לאוטומטיים במקום לעצב מחדש את הפעילות. מנהל הכספים הראשי של HPE תיאר מה עובד: "רצינו לבחור תהליך מקצה לקצה שבו נוכל באמת לשנות, לא רק לפתור נקודת כאב אחת." עיצוב מחדש, ולא רק אוטומציה. זהו הדפוס שמפריד בין הצלחה לכישלון.
חישוב תשתית הבינה המלאכותית: אופטימיזציה של אסטרטגיית המחשוב
עלויות הטוקנים ירדו פי 280 בשנתיים; אך חלק מהארגונים רואים חשבונות חודשיים של עשרות מיליונים. השימוש זינק מהר יותר מירידת העלויות. ארגונים מגלים שאסטרטגיות התשתית הקיימות שלהם אינן נועדו להרחבת בינה מלאכותית לפריסה בקנה מידה של ייצור. הם עוברים מענן ציבורי קודם כל להיברידי אסטרטגי כדי לאפשר לגמישות, ולענן מקומי/פרטי כדי לאפשר עקביות ומידיות.
השיפוץ הגדול: בניית ארגון טכנולוגי מבוסס בינה מלאכותית
בינה מלאכותית מחייבת ארגון מחדש של ארגוני טכנולוגיה, הופכת אותם לרזים יותר, מהירים יותר ואסטרטגיים יותר. רק 1% ממנהלי ה-IT שנסקרו על ידי דלויט דיווחו כי לא מתרחשים שינויים משמעותיים במודל התפעולי. מנהלים עוברים מניהול IT הירארכי לניהול צוותים של סוכנים אנושיים, כאשר מנהלי מערכות מידע הופכים למייסדי בינה מלאכותית. הצלחה דורשת דמיון נועז מחדש: ארכיטקטורות מודולריות, ממשל מוטמע והתפתחות מתמדת כיכולות ליבה.
הדילמה של בינה מלאכותית: אבטחה ומינוף של בינה מלאכותית להגנה בסייבר
הטכנולוגיה שנועדה לתת לעסקים יתרון הופכת למטרה המשמשת נגדם. מנהל אבטחת המידע הראשי של AT&T טוען " מה שאנחנו חווים היום אינו שונה ממה שחווינו בעבר. ההבדל היחיד עם בינה מלאכותית הוא מהירות והשפעה." ארגונים חייבים לאבטח את הבינה המלאכותית בארבעה תחומים - נתונים, מודלים, יישומים ותשתיות - אך יש להם גם הזדמנות להשתמש בהגנות המונעות על ידי בינה מלאכותית כדי להילחם באיומים הפועלים במהירות מכונה.
לאורך הדוח של השנה, תפגשו מובילי טכנולוגיה שמנווטים בהצלחה את השינוי המהפכני הזה. אין להם את כל התשובות, אבל יש דפוסים בולטים כשהם מאירים את הדרך קדימה.
הם מובילים עם בעיות, לא עם טכנולוגיה. מנהל מערכות המידע של ברודקום: "בלי להתמקד בבעיה עסקית ספציפית ובערך שאתם רוצים להפיק, קל להשקיע בבינה מלאכותית ולא לקבל שום תשואה"
ספציפית, הבעיות הגדולות ביותר שלהם. מנכ"ל : UiPath "במקום להיתקע במעגל בלתי פוסק של הוכחות היתכנות, שקלו לתקוף את הבעיה הגדולה ביותר שלכם ולכוון להשגת תוצאה גדולה."
הם מעדיפים מהירות על פני שלמות. מנהל מערכות המידע של: Western Digital “אנחנו מעדיפים להיכשל מהר בפרויקטים קטנים מאשר להחמיץ את הגל לחלוטין”.
הם מעצבים עם אנשים, לא רק בשבילם . וולמארט שיתפו עובדי חנות בבניית אפליקציית התזמון שלה, הכוללת החלפת משמרות, נראות לוחות זמנים ובקרת עובדים. התוצאה: זמן התזמון ירד מ-90 דקות ל-30 דקות, ואנשים אכן השתמשו באפליקציה.
הם מתייחסים לשינוי כאל שינוי מתמשך. מנהל מערכות המידע של קוקה קולה תיאר את המסע שלהם כמעבר מ"מה אנחנו יכולים לעשות?" ל"מה עלינו לעשות?" שינוי זה – מיכולת טכנולוגית לצורך טכנולוגי - הוא מה שמבדיל בין ניסויים פרודוקטיביים לבין ניסויים טכנולוגיים מצטברים.
המעקב אחר התפתחות הטכנולוגיה מאפשר לזהות את הדפוסים. האינטרנט שינה הכל. המובייל עיצב מחדש את התנהגות הצרכנים. מחשוב ענן היה טרנספורמטיבי. אבל הפעם זה שונה. זה לא רק שבינה מלאכותית היא עוצמתית. זה שעקומות ה-S מתכווצות. המרחק בין התעשייה המתפתחת למיינסטרים קורס. ארגונים שנבנו לשיפור סדרתי אינם יכולים להתחרות באלו הפועלים בלולאות למידה מתמשכות. מדריך הלמידה המסורתי הניח שיש לך זמן לעשות זאת נכון. הנחה זו אינה תקפה עוד. הארגונים שיצליחו כנראה לא יהיו אלו עם הטכנולוגיה המתוחכמת ביותר. אלו יהיו אלו עם האומץ לעצב מחדש במקום להפוך לאוטומטיים, עם המשמעת לחבר כל השקעה לתוצאות עסקיות, ואת המהירות לבצע לפני שחלון המכירות יסגר. החדשנות מתעצמת. הפער בין מפגרים למנהיגים גדל באופן אקספוננציאלי. האופן שבו אתם מגיבים קובע באיזה צד של הפער הזה אתם נמצאים.
תגובות