מחקר 2025 CDO: אפקט המכפיל של הבינה המלאכותית

ערך: אריה עמית | מקור: IBM Institute for Business Value 

27.01.2026

---

מכון IBM לערך עסקי (IBM Institute for Business Value) ערך מחקר קנייני מעמיק בשיתוף פעולה עם Oxford Economics וסקר יותר מ-1,700 מנהלי נתונים ראשיים (CDO) ב-19 תעשיות ו-27 אזורים גיאוגרפיים. כמו כן, השווה את תוצאות אלו לממצאים ממחקר ה-CDO משנת 2023 כדי לצייר תמונה של התפתחות תפקיד ה – CDO.

המחקר זיהה חמישה תחומי מיקוד - אסטרטגיה, קנה מידה, חוסן, חדשנות וצמיחה - המסייעים לארגונים לספק ערך עסקי גדול יותר באמצעות נתונים. מנהלי הנתונים - CDO  המצטיינים בתחומים אלה מסוגלים לעשות יותר עם כספם - ולהשיג החזר השקעה גבוה יותר הן על השקעות בבינה מלאכותית והן על השקעות בנתונים.

הם מדגימים שיצירת ערך רב יותר אינה עניין של גישה ליותר נתונים. מדובר בשימוש בנתונים החשובים ביותר כדי להשיג תוצאות עסקיות ספציפיות. 

1. אסטרטגיה - אל תאספו רק נתונים. פרסו אותם למשימה.

2. 
   

אסטרטגיית נתונים ארגונית סובבת סביב הפעלת בינה מלאכותית. 81% ממנהלי ניהול הנתונים -CDO  במחקר נותנים עדיפות להשקעות המאיצות יכולות ויוזמות בתחום הבינה המלאכותית.

ככל שנתונים הופכים מרכזיים יותר באסטרטגיה העסקית וביתרון התחרותי, ארגונים משקיעים יותר ויותר באסטרטגיית נתונים כדי להניע תוצאות טובות יותר בתחום הבינה המלאכותית. כיום, 13% מתקציב ה – IT  של ארגון טיפוסי מוקצה לאסטרטגיית נתונים, לעומת  4% בלבד בשנת 2023. אך אין להוציא כספים אלה בחלל ריק. כדי לכוון את כל נכסי הטכנולוגיה לאותה מטרה, מנהלי הנתונים  CDO צריכים לשתף פעולה באופן הדוק עם מנהלים אחרים בסוויטת ה-, CEO כולל מנהלי מערכות מידע ראשיים ,(CIO), מנהלי טכנולוגיה ראשיים (CTO) ומנהלי אבטחת מידע ראשיים (CISO).

מה נדרש מארגונים כדי לספק תוצאות עסקיות טובות יותר המבוססות על בינה מלאכותית? מנהלי הנתונים (CDO) מארגונים הרואים החזר השקעה גבוה יותר הן ביוזמות בינה מלאכותית והן ביוזמות נתונים נוטים יותר ב-25% לומר שהם יכולים לבטא בבירור כיצד סדרי עדיפויות של נתונים מסייעים לתוצאות עסקיות מרכזיות - ויש להם מדדים ברורים לקביעת הערך העסקי של תוצאות המבוססות על נתונים בתדירות גבוהה יותר ב-18% מאשר עמיתיהם. בנוסף, הם נוטים יותר לומר שהם משלבים אסטרטגיית נתונים עם מפת הדרכים הטכנולוגית של הארגון והשקעות בתשתית.

מנהלי הנתונים CDO מובילים ולא רק מייעלים יכולות פונקציונליות, אלא מאפשרים לארגונים שלהם לאפיין מחדש את זרימות העבודה שלהם מקצה לקצה, המונעות על ידי נתונים ובינה מלאכותית.

נתונים קנייניים - הנתונים המובנים והלא מובנים שארגון אוסף ומאחסן במכוון עבור תהליכי התפעול וקבלת ההחלטות שלו - יכולים לספק יתרון אסטרטגי משמעותי.  72% מהמנכ"לים אף אומרים שנתונים קנייניים הם המפתח לפתיחת הערך של בינה מלאכותית גנרטיבית. 

עם זאת, ארגונים רבים מתקשים להשתמש בנתונים שלהם כדי להניע בינה מלאכותית. מנהלי פיתוח נתונים מסכימים כי מחסומי הנתונים העיקריים העומדים בפניהם בחזית זו הם נגישות, שלמות, יושרה, דיוק ועקביות. למרבה המזל, סוכני בינה מלאכותית יכולים לסייע בהתמודדות עם אתגרים אלה - אם ארגונים ישחררו את הבינה המלאכותית על מאגר נתונים אופטימלי.

מנהלי הנתונים CDO  מתמקדים בתוצאות - אך רבים מתקשים למדוד את ערך הנתונים.

2.    קנה מידה - תנו לסוכני בינה מלאכותית מסלול מהיר לנתונים.

סוכני בינה מלאכותית יכולים להיות יעילים רק אם ניתנת להם משימה ברורה - וגישה לנתונים באיכות גבוהה שהם צריכים כדי ללמוד ולהשתפר. במהלך השנתיים האחרונות, מנהלי הנתונים  CDO עשו צעדים משמעותיים בחזית זו. בשנת 2023, רק 41% ממנהלי הנתונים  CDO  אמרו שיש להם את פלטפורמת הנתונים הנכונה לעיבוד נתוני ארגון. בשנת 2025, 75% אומרים שיש להם פלטפורמת נתונים המאפשרת שילוב נתונים בין מאגרים שונים בעת הצורך.

כיצד ניהול נתונים טוב יותר יכול לזרז את אימוץ הבינה המלאכותית בקנה מידה גדול? עם הפלטפורמה הנכונה, בינה מלאכותית יכולה לעבוד עם נתונים הקיימים במערכות, פורמטים ומיקומים מרובים ברחבי הארגון. 81% ממנהלי ה- CDO אומרים כיום שהם מביאים בינה מלאכותית לנתונים במקום לרכז נתונים עבור בינה מלאכותית. גישה זו מאפשרת למנהלים עסקיים להימנע מהעלויות וסיכוני האבטחה הכרוכים בהעברת נתונים, תוך האצת תוצאות המונעות על ידי בינה מלאכותית.

מנהלי נתונים (CDO) מארגונים המספקים החזר השקעה גבוה יותר הן על השקעות בבינה מלאכותית והן על השקעות בנתונים מתמקדים בטיפוח סוג זה של מערכת אקולוגית דינמית של נתונים. הם נוטים יותר להשתמש בהיררכיית נתונים משותפת המאפשרת שילוב של נתונים מובנים ובלתי מובנים. הם גם משקיעים באוטומציה כדי לחלץ מידע משמעותי ממסמכים, תמונות, מיילים ושיחות טלפון של לקוחות בקנה מידה גדול, ובכך להבטיח שלבינה מלאכותית תהיה גישה לאותו הקשר עשיר שהיה מודיע על החלטותיו של עובד אנושי.

אבל שינוי שיטות עבודה מבוססות נתונים לעתיד המונע על ידי בינה מלאכותית עשוי לדרוש גם שינוי בחשיבה, שכן מנהלי נתונים (CDO) רואים דגש על ביצועים לטווח קצר והתנגדות לשינוי כמחסומים המשמעותיים ביותר לחדשנות. ללא שינוי תרבותי, מאמצים מנותקים עלולים ליצור מורכבות ועלויות רבות יותר, ולא פחות.

מנהלי הנתונים CDO  אומרים כי התמקדות בביצועים לטווח קצר היא המכשול העיקרי לחדשנות העומד בפני הארגונים שלהם.

3.    חוסן - בניית צינורות נתונים בלתי שבירים.

בינה מלאכותית מגבירה הן את הערך של נתונים טובים והן את העלות הפוטנציאלית של נתונים גרועים. בעוד שאנליסטים אנושיים עשויים לעבוד סביב מערכי נתונים לא שלמים או לא עקביים, סוכני בינה מלאכותית נוטים יותר להנציח ולהגדיל הטיות, שגיאות או פערים במערכי הנתונים הבסיסיים. שימוש יעיל בנתונים דורש ניהול פעיל של סיכונים אלה.

האם סוכני בינה מלאכותית יכולים לספק תוצאות עסקיות אמינות? כיום, 83% ממנהלי ניהול נתונים CDO  אומרים שהיתרונות הפוטנציאליים של פריסת סוכני בינה מלאכותית בארגון שלהם עולים על הסיכונים - ו-77% אומרים שהם מרגישים בנוח עם הסתמכות הארגון על תוצאות מסוכני בינה מלאכותית. זהו שינוי גדול משנת 2023, כאשר מנהלי ניהול נתונים CDO  עדיין התקשו באיכות הנתונים. באותה תקופה, רק 44% אמרו שההנהגה שלהם סמכה על הנתונים שאסף הארגון.

ועדיין, ישנם כשלים תפעוליים. בעוד ש-80% מ – CDOs  אומרים שהחלו לפתח מגוון רחב של מערכי נתונים כדי להכשיר סוכני בינה מלאכותית, 79% מהם אומרים שהם עדיין בשלב מוקדם של תהליך הגדרת אופן ההרחבה והניהול שלהם.

אפשרות אחת היא שוק סוכנים, המסייע לארגונים להגדיל את הפרודוקטיביות תוך הימנעות מהתפשטות סוכנים יקרה ומסוכנת שעלולה לשכפל עבודה, לסטות מהנחיות ניהול נתונים או לשתף מידע רגיש מעבר להיקפו המיועד.

תהליך הסינון המרכזי הכרוך באכלוס סוג זה של זירת מסחר בודק סוכני בינה מלאכותית עבור פגיעויות אבטחת מידע ובעיות פוטנציאליות אחרות לפני שחרורם לשימוש נרחב. סוג זה של ניהול מרכזי של בינה מלאכותית גם מביא לביצועים טובים יותר: חברות CAIO המובילות מודלים של הפעלה מבוססת רכזת ודוברות או מרכזית של בינה מלאכותית רואות  החזר השקעה גבוה ב-36% על בינה מלאכותית  מאשר אלו המנהלים מודלים של הפעלה מבוזרים. 

מנהלי נתונים CDO  מארגונים המספקים החזר השקעה גבוה יותר הן על השקעות בבינה מלאכותית והן על השקעות בנתונים נוטים ב-20% יותר לומר שהם מבינים את דרישות הגישה המוגברות לנתונים של בינה מלאכותית סוכנית ושהם מפתחים מדיניות לשיתוף נתונים מאובטח ומבוקר בתוך הארגון שלהם. כתוצאה מכך, מנהל נתונים CDO  מובילים אלה מרגישים בנוח יותר עם הארגון שלהם כשהם מסתמכים על תוצאות מסוכני בינה מלאכותית - ויש להם יותר בהירות לגבי הסיכונים שמציגים סוכני בינה מלאכותית הגישה לנתוני ארגון.

82%  ממנהלי ניהול נתונים CDO אומרים שהם מבזבזים נתונים אם עובדים אינם יכולים לגשת אליהם לצורך קבלת החלטות מונחות נתונים.

4.    חדשנות - להעביר נתונים לכל שולחן.

אם עובדים אינם יכולים לגשת לנתונים - דרך פלטפורמות נתונים או סוכני בינה מלאכותית - ערכם מוגבל. ומנהלי CDO יודעים שעליהם להפסיק את מרדף הנתונים.

למעשה, 82% ממנהלי בינה מלאכותית (CDO) אף אומרים שהם מבזבזים נתונים אם הארגון שלהם לא מאפשר לעובדים גישה אליהם לצורך קבלת החלטות מונחות נתונים. דמוקרטיזציה של נתונים יכולה גם לזרז את מאמצי הבינה המלאכותית: 80% ממנהלי בינה מלאכותית אומרים שזה עוזר לארגון שלהם לנוע מהר יותר. מהירות זו תגיע, בין היתר, מחיבור עובדים, סוכני בינה מלאכותית ומוצרי נתונים.  

מנהלי נתונים (CDO) מארגונים המספקים החזר השקעה גבוה יותר הן על השקעות בבינה מלאכותית והן על השקעות בנתונים מובילים את העניינים. הם נוטים ב-20% יותר לומר שהסיכון של הגבלת גישת העובדים לנתוני הארגון גדול מהסיכון של מתן גישה רחבה לעובדים. הם גם נוטים ב-15% יותר לאפשר לעובדים גישה לנכסי נתונים רלוונטיים דרך ממשק מאוחד, תוך שמירה על אבטחה וממשל סביבו. גישות אלו יכולות לכלול בקרות גישה מבוססות תפקידים, ארכיטקטורת אבטחה רב-שכבתית, שירות עצמי עם מעקות בטיחות ותרבות נתונים מעצימה.

האם לארגונים יש את הכישרון והכישורים הדרושים להם כדי להפיק יותר ערך מהנתונים שלהם? מחסור גובר בכישרונות מהווה כיום מכשול לבניית אוריינות נתונים רחבה יותר: 47% ממנהלי נתונים - -CDO אומרים כיום שמשיכה, פיתוח ושימור כישרונות בעלי כישורי נתונים מתקדמים הם אתגר אסטרטגי מרכזי, עלייה מ-32% בשנת 2023. ייתכן שזה נובע מהמהירות שבה הרכב הצוות מתפתח: 82% ממנהלי ה-CDO אומרים שהם מגייסים לתפקידי נתונים שלא היו קיימים בשנה שעברה הקשורים לבינה מלאכותית מדור הבינה המלאכותית,  עלייה מ-60% בשנת 2024. 

תפקידי נתונים משתנים - וקשה יותר למלא אותם

5.    צמיחה- פריצות דרך נקודתיות שמחכות להתרחש.

78% ממנהלי CDO אומרים כי מינוף נתונים קנייניים הוא יעד עסקי אסטרטגי מוביל כדי לבדל את הארגון שלהם בשוק. יתרה מכך, 84% ממנהלי CDO אומרים שמוצרי הנתונים הייחודיים שלהם, שיכולים לכלול תצוגות 360 של לקוחות, לוחות מחוונים תפעוליים בזמן אמת או מערכי נתונים של חיזוי פיננסי, כבר סיפקו יתרונות תחרותיים משמעותיים.

ככל שיכולות בינה מלאכותית כלליות הופכות לסחורות יותר, זיקוק ערך מנתונים קנייניים יהפוך לקריטי למשימה. זה נובע בין היתר מכך שבינה מלאכותית יכולה לחשוף דפוסים ואפשרויות שהיו בעבר בלתי נראים. הפיכת נתונים קנייניים למוצרי נתונים עוזרת לארגונים לזהות במהירות פערים בשוק או מהלכי פרודוקטיביות שהם יכולים לנצל - הזדמנויות לצמיחה עסקית שארגונים אחרים המשתמשים במערכי נתונים שונים לא היו מסוגלים לראות.

רק 26% ממנהלי CDO בטוחים שהארגון שלהם יכול להשתמש בנתונים לא מובנים באופן שמספק ערך עסקי.

מנהלי נתונים (CDO) רואים גם ערך עצום בנתוני מערכת אקולוגית, כאשר 83% אומרים ששותפויות אסטרטגיות משפרות את יכולות הנתונים של הארגון שלהם ומקדמות חדשנות. 82% אומרים גם ששותפויות מסייעות להאיץ יוזמות מבוססות בינה מלאכותית ויוזמות מונחות נתונים.

כיצד ארגונים יכולים להפיק ערך רב יותר מנתונים קנייניים ומנתונים של המערכת האקולוגית? זה דורש יכולות מתקדמות של ניתוח נתונים ובינה מלאכותית, איכות נתונים גבוהה ומסגרת ממשל חזקה המחברת טרנספורמציה דיגיטלית כלל-ארגונית. מנהלי פיתוח נתונים (CDO) בארגונים המספקים החזר השקעה גבוה יותר הן על השקעות בבינה מלאכותית והן על השקעות בנתונים מסוגלים לחתוך דרך המורכבות הזו. הם משלבים מנגנונים ברורים ליצירת ערך והפיכתו להכנסות עבור הארגון שלהם באסטרטגיות הנתונים שלהם - ומנהיגים אלה נוטים ב-25% יותר לומר שבינה מלאכותית שינתה את האופן שבו הם מודדים את החזר ההשקעה של נתונים.

לקריאת הדוח המלא לחצו...