מהפכת האימפקט ומהפכת הבינה המלאכותית: עיצוב מחדש של התחרות העסקית

שתי מהפכות שמעצבות את העתיד

שתי ענקיות כלֵי הרכב, מתחרות ותיקות בשוק העולמי, חתמו בשנת 2011 על הסכם היסטורי לשיתוף פעולה. מנכ"ל BMW ונשיא Toyota לחצו ידיים ופתחו עידן חדש – עידן שבו יריבות עסקיות מרות מתאחדות לנוכח האתגרים הטכנולוגיים והסביבתיים של המאה העשרים ואחת. ההסכם הראשוני התמקד בפיתוח משותף של סוללות ליתיום יון מתקדמות, והוא היה רק ההתחלה. קשה היה לצפות כמה עמוק ורחב יהיה שיתוף הפעולה בשנים העוקבות וכיצד הוא ישנה את פני תעשיית כלֵי הרכב העולמית. מדובר במקרה מובהק המדגים כיצד מפת התחרות העסקית משתנה לנוכח האתגרים העולמיים והפרדיגמות החדשות (Roy et al., 2023).

רשומה זו תציג כיצד כיום דפוס פעולה זה הכרחי ואפשרי. הוא הכרחי ואפשרי הודות למפגש בין שתי מהפכות גדולות המעצבות את המגזר העסקי: מהפכת האימפקט, המובילה לשינוי בתפיסת מטרת העסקים, ומהפכת הבינה המלאכותית, המספקת כלים חדשניים לשיתופי פעולה. המפגש בין השתיים מייצר פרדיגמה עסקית חדשה שבה היתרון התחרותי טמון ביכולת לייצר שותפויות אסטרטגיות מחוללות ערך (Schwab Foundation, 2024). רשומה זו תציג גם כיצד שילוב זה מעצב מחדש את מפת התחרות העסקית ואת הפוטנציאל הטמון בו להאצת מהפכת האימפקט.

מהפכת האימפקט: לא רק שורת הרווח

מהפכת האימפקט מסמנת שינוי פרדיגמה בתפיסה העסקית. היא מגדירה מחדש את מטרת העסקים – לא רק יצירת רווח פיננסי, אלא שלוש שורות רווח: כלכלית, חברתית וסביבתית. אג'נדה 2030 של האו"ם, ובה 17 יעדי פיתוח בר­־קיימה (SDGs), היא המצפן העולמי למהפכה הזאת. מערכת ההפעלה של האג'נדה כולה מגולמת ב־17 יעדי ה־SDGs, הקוראים ליצירת שותפויות למען השגת היעדים. בבסיסו עומדת ההכרה שמורכבות המשבר העולמי וטבען המקושר של כל הבעיות מחייבים שיתוף פעולה רב־ממדי.

דו"ח האו"ם לשנת 2024 מציג תמונת מצב מדאיגה: רק כ־17% מהיעדים מופיעים במסלול להשגת מטרות אג'נדת 2030, כמחצית מהיעדים מציגים התקדמות מינימלית ויותר משליש מהיעדים נסוגו. נתונים אלו מחדדים את הצורך הדחוף בחשיבה מחודשת ובגישות פורצות דרך. בנקודת זמן גורלית זו הַבּינה המלאכותית, שהתפתחה בהדרגה במרוצת השנים, מגיעה לבשלות טכנולוגית חסרת תקדים. ייתכן שטכנולוגיה זו עשויה להיות כוח העזר שחיכינו לו?

יSDG 17 "שותפויות למען היעדים" – הג'וקר של מהפכת האימפקט

הגשמת אג'נדה 2030 דורשת רמה חסרת תקדים של שיתופי פעולה ותיאום בין כל מחזיקי העניין: מדינות, ממשלות, המגזר העסקי, ארגונים חברתיים, האקדמיה ואחרים. במילים אחרות, אג'נדה 2030 היא קריאה לדרך חדשה של עבודה בשיתוף פעולה. התרשים שלהלן מבטא היטב את חשיבותם של 17 יעד הפיתוח וכיצד הם משמשים בתפקיד תוכנת ההפעלה לחזון כולו.

הכוח המאיץ למהפכת האימפקט: הבינה המלאכותית בשירות מהפכת האימפקט

בטכנולוגיית הבינה המלאכותית, הדוחפת את גבולות האפשר והמאפשרת פריצות דרך בכל תחום, טמון פוטנציאל לתמוך במהפכת האימפקט לפחות בשלושה היבטים עיקריים:

1. דמוקרטיזציה של ידע ונגישות אוניברסלית – נשמת אפה של מהפכת האימפקט היא קידום שוויון. בעולם של נתונים הגישה לידע הכרחית להתקדמות. כלים של אינטליגנציה מלאכותית הופכים תוכן מקצועי ואיכותי לנגיש לכל אדם, תוכן החוצה מחסומים גאוגרפיים, חברתיים וכלכליים. דמוקרטיזציה זו של ידע משפיעה במיוחד באזורים מתפתחים ומדינות מוחלשות, אך גם במדינות מפותחות היא מייצרת שוויון הזדמנויות בכל הנוגע לחשיפה לידע איכותי, ידע שעד אז היה נגיש רק תמורת תשלום גבוה (Vinuesa et al., 2020).

2. מיטוב של שותפויות עולמיות – בינה מלאכותית יכולה לתמוך בַּיעילות של שותפויות עולמיות באמצעות הנגשת שיתוף ידע ושיתוף פעולה ויצירת מרחב לעבודה משותפת להשגת היעדים. פלטפורמות מבוססות בינה מלאכותית מאפשרות חיבור בין בעלי עניין ברחבי העולם בזמן אמת וללא מגבלת הבדלי שפה. היא יכולה לתמוך במיטוב של הקצאת משאבים באמצעות ניתוח מערכי נתונים מורכבים והענקת תובנות בזמן אמת על התקדמות היעדים. טכנולוגיות בינה מלאכותית גם מקילות שיתופי פעולה בין חברות ממגוון תחומים באמצעות זיהוי סינרגיות פוטנציאליות, התאמת יכולות משלימות והצעת מודלים חדשניים לשותפויות. פלטפורמות בינה מלאכותית מנתחות כמויות עצומות של מידע ופעילוּת של מתחרים ומזהות פערים, חוזקות וחולשות של ארגונים. ניתוח זה יוצר הזדמנויות לארגונים לשלב יכולות שיניבו ערך משותף גבוה יותר. זאת ועוד, נמצא שמערכות בינה מלאכותית מאפשרות לצוותים מכמה חברות לעבוד יחד ולהתגבר על מחסומי שפה, הבדלי זמן ופערים תרבותיים, בין השאר באמצעות תרגום בזמן אמת, סיכום אוטומטי של החלטות ותזמון אוטומטי של פגישות בהתחשב בכמה אזורי זמן (McKinsey & Company, 2024).

3. תפקיד חשוב במימוש 17 יעדי הפיתוח של האו"ם – הבינה המלאכותית יכולה לסייע במימוש יעדי האו"ם. הנגשת ידע וקידום שיתופי פעולה עולמיים יתרמו רבות לקידום יעדים חשובים כגון בריאות טובה יותר (SDG 3), חינוך איכותי (SDG 4) והתמודדות עם שינויי האקלים (SDG 13) באמצעות ניתוח נתונים מתקדם והתאמת פתרונות מותאמים אישית (McKinsey & Company, 2024).

כיצד המפגש בין המהפכות משפיע על מפת התחרות בין הארגונים?

הנחיצות והדגש הלא מתפשר של אג'נדה 2030 בכל הנוגע לשיתוף פעולה מביאים את הפרדיגמה הכלכלית מסורתית, המתמקדת בתחרות בלבד, לפנות את מקומה לגישה המקדמת שותפויות אסטרטגיות. ככל שהבינה המלאכותית תקל יותר ויותר שיתופי פעולה יפנימו הארגונים שהיתרון התחרותי טמון ביכולת לייצר שותפויות מחוללות ערך. האתגר העיקרי של חברות יהפוך להיות יצירת ערך באמצעות שיתוף פעולה לצד שמירה על התחרות שעניינה כיצד כל שותף תופס ומנצל את הערך. אבולוציה זו מתאפיינת בשינוי לכיוון מודלים עסקיים שיתופיים יותר, והתחרות אינה מתבטלת, אלא משתלבת בהיבט השיתופי. ארגונים יקימו שותפויות כדי להתמודד עם המורכבות של האתגרים במעבר לפעילות עסקית בת קיימה ויפתחו הצעת ערך ייחודית משלהם. כאמור, דוגמה מובהקת היא שיתוף הפעולה בין שתי ענקיות כלֵי הרכב BMW ו־Toyotaי(Roy et al., 2023).

תחרות בין ארגונים ושיתוף פעולה ביניהם בעת ובעונה אחת אינם זרים בנוף העסקי. התופעה זכתה לכינוי coopetition (שילוב של המילים cooperation ו־competition) (Brandenburger & Nalebuff, 2021). גישה זו מכירה בכך שבעולם העסקים חברות יכולות להפיק תועלת רבה יותר כשהן משלבות תחרות עם שיתוף פעולה, בייחוד בהתמודדות עם אתגרים עולמיים מורכבים. אם כך, מהפכת האימפקט מביאה לשולחן את השינוי התפיסתי והקריאה הלא מתפשרת לשיתוף פעולה, ומהפכת הבינה המלאכותית מביאה את הכלים הטכנולוגיים המיטביים למימוש בפועל של שיתופי פעולה כאלה (Brandenburger & Nalebuff, 1996).

עם זה, יישום מודל ה־coopetition כרוך באתגרים. אחד האתגרים העיקריים הוא שמירה על סודיות עסקית לצד איזון בין שיתוף פעולה ובין שמירה על יתרונות תחרותיים ייחודיים. אתגר אחר נוגע לחלוקת התועלות, ויש צורך בתכנון קפדני של מודלים לחלוקת הרווחים והמשאבים בין השותפים. זאת ועוד, שיתוף פעולה בין מתחרים עלול להוביל לקונפליקטים כשהאינטרסים מנוגדים. אלו אתגרים מורכבים שידרשו פיתוח של מיומנויות חדשות של שיתוף פעולה כדי להתמודד איתם. ועל אף כל אלה הפוטנציאל הטמון במודל ה־coopetition ליצירת ערך משותף ולקידום חדשנות חשוב ביותר, בייחוד בעידן הבינה המלאכותית.

סיכום והמלצות

אנו בעיצומו של תהליך טרנספורמטיבי עולמי לעתיד שוויוני ובר־קיימה. המציאות מחייבת גישה חדשנית כדי לממש את החזון המיוחל. המפגש של מהפכת האימפקט ומהפכת הבינה המלאכותית מביא עימו הזדמנות ייחודית להאצת ההתקדמות לאג'נדה 2030. פריחתה של הבינה המלאכותית, הדחיפות לפעול והקריאה הלא מתפשרת לשיתופי פעולה ­– בכולן טמון הפוטנציאל להפוך את מודל ה־coopetition לתֶקֶן החדש, ובלבד שננהיג את התהליכים האלה באחריות ובתבונה.

---

 עורכת הדין איריס לוביץ היא מומחית ליזמות אימפקט וקשרי משקיעים, מייסדת חברת EffectiveIR.com, מרצה ליזמות אימפקט באוניברסיטת רייכמן ובמכללה האקדמית תל־חי ופעילה למען עולם טוב יותר

הרשומה מבוססת על מאמר שהציגה בכינוס אקדמי בדצמבר 2024

Brandenburger, A. M., & Nalebuff, B. J. (1996). Co-opetition. Crown Business.

Brandenburger, A. M., & Nalebuff, B. J. (2021). The rules of co-opetition. Harvard Business Review, 99(1), 48–57.

Roy, E. R. R., Wibawa, E. D, Sentosa, G. A, & Riza, I. W. (2023). Success indicators of international corporate research cooperation: Case study of collaboration between BMW Group and Toyota Motor Corporation 2011. Global Journal of Business and Social Science Review, 11(3), 44–55.

McKinsey & Company. (2024). AI for social good: Improving lives and protecting the planet. https://did.li/yTIIw

Schwab Foundation. (2024). AI for impact: Strengthening AI ecosystems for social innovation. https://did.li/cZrx5

Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., Felländer, A., Langhans, S. D., Tegmark, M., & Fuso Nerini, F. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11, 1–10.