עם ההתפתחות המהירה של טכנולוגיות הבינה המלאכותית, יותר ויותר תעשיות מתחילות להשתמש בטכנולוגיות AI כדי לשפר את היעילות והתחרותיות שלהן, ובכך לשנות את אופן הפעולה שלהן. השימוש ב-AI בתחומים שונים כבר אינו חדשות, אלא הפך למציאות. ממגזר הייצור ועד לבריאות, מהפיננסים ועד לחקלאות, טכנולוגיות AI מביאות לשינויים וחדשנות בכל תחום. נחקור את היישומים והדוגמאות של AI בתעשיות השונות, כמו גם את המגמות והאתגרים העתידיים.

לאחר ההקדמה במאמר הקודם, אנו כבר יודעים מה הם מוצרי אקוסיסטם של AI, ואילו חלקים בחיים האמיתיים ניתן ליישם אותם. כעת נעמיק לראות כיצד תעשיות שונות משתמשות ב-AI כדי לשפר את היעילות והערך של החברות.
➭ הקדמה קודמת: מוצרי אקוסיסטם של AI, מימוש הבלתי אפשרי בעבר

שימוש ב-AI בתעשיות

תעשיית הבריאות

לא רק שיכולה לשפר את דיוק האבחון של רופאים ולהפחית טעויות רפואיות, אלא גם ללכוד שינויים קטנים שלא ניתן לראות בעין אנושית, או לעזור לרופאים לחזות טוב יותר את הסיכונים של המטופלים, כדי לגלות מחלות מוקדם יותר ולשפר את יעילות הטיפול, תוך חיסכון בעלויות רפואיות. לדוגמה, IBM Watson פיתחה את "Watson for Oncology", שיכול לעזור לרופאים לאבחן ולטפל בסרטן בצורה טובה יותר. האפליקציה יכולה גם לספק תוכניות טיפול מותאמות אישית והמלצות על סמך ההיסטוריה הרפואית והמידע של המטופל, ובכך לשפר את שיעור ההצלחה של הטיפול. אבחון תמונות רפואיות מבוסס למידת מכונה כבר יושם בהצלחה באבחון מחלות כמו סרטן השד וסוכרת.

תעשיית הפיננסים

יכולה לעזור למוסדות פיננסיים לשלוט טוב יותר בסיכונים, לשפר את היעילות והרווחים שלהם; מערכות זיהוי הונאות יכולות לזהות אוטומטית דפוסי עסקאות חריגים, ובכך לעזור לבנקים לזהות ולמנוע סיכוני הונאה בזמן; על ידי חיזוי מגמות שוק וניהול סיכונים, לעזור למשקיעים לקבל החלטות השקעה חכמות יותר; ואפילו לנהל קשרי לקוחות. לדוגמה, באמצעות שירות לקוחות חכם ועוזרי קול אוטומטיים, לשפר את חוויית הלקוח ולהגביר את היעילות, ובמקביל לנתח את נתוני הלקוחות כדי לספק המלצות פיננסיות והשקעות טובות יותר, ולחזק את קשרי הלקוחות.

תעשיית הייצור

לעזור לחברות לשלוט טוב יותר בתהליכי הייצור ולשפר את יעילות הייצור. לדוגמה, מערכות תחזוקה חזויות יכולות לנתח נתונים מתהליך הייצור כדי לחזות את הסבירות לתקלות בציוד, ובכך לבצע תחזוקה מראש ולהפחית את זמן ההשבתה של קווי הייצור. בנוסף, AI יכול לעזור לחברות להבין טוב יותר את צווארי הבקבוק והבעיות בתהליכי הייצור שלהן, ובכך להציע פתרונות טובים יותר.

תעשיית הקמעונאות

יכולה לספק המלצות מותאמות אישית על סמך התנהגות הצרכנים והרגלי הצריכה שלהם, או להשתמש בטכנולוגיות זיהוי פנים ומעקב אחר עגלות קניות לניטור וניהול מוצרים, ובכך לשפר את היעילות ולהפחית עלויות. במקביל, טכנולוגיות AI יכולות לשמש לחיזוי כמות הביקוש והמלאי של מוצרים, כדי להתאים את ההזמנות והסידור של מוצרים בזמן המתאים. לדוגמה, מנוע ההמלצות של Amazon משתמש בהיסטוריית הקניות והגלישה של הלקוחות, כמו גם במידע אישי שסופק על ידי הלקוחות, כדי ליצור המלצות מוצרים מותאמות אישית. בנוסף, Wal-Mart משתמשת בטכנולוגיות AI לניהול מלאי, על ידי חיזוי הביקוש והמלאי של מוצרים, כדי להבטיח את אספקת המוצרים והמכירות, תוך הפחתת עלויות המלאי.

תעשיית הקולנוע והטלוויזיה

משמשת לחיזוי וניתוח תוכניות וסרטים, לעזור לחברות הפקה להבין טוב יותר את הצרכים וההעדפות של הקהל, או לשימוש בהפקה מאחורי הקלעים, באמצעות טכנולוגיות עיבוד שפה טבעית וזיהוי תמונות לניתוח תסריטים ותמונות, ובכך לעזור לצוות ההפקה להבין טוב יותר את העלילה והדמויות, וליצור אפקטים מיוחדים ומוזיקה מציאותיים יותר.

תעשיית החינוך

מסייעת בניתוח וחיזוי התנהגות הלמידה של התלמידים. לדוגמה, AI יכול לנתח את הרגלי הלמידה, ההתקדמות והתוצאות של התלמידים, ובכך לספק תוכניות למידה ואסטרטגיות הוראה מותאמות אישית יותר. או סיוע בהוראה ולמידה במציאות מדומה, AI יכול ליצור כיתות וסביבות למידה וירטואליות, ובכך לספק חוויית למידה עשירה ואינטראקטיבית יותר.


השימוש בבינה מלאכותית מביא השפעה והזדמנויות עצומות לכל התעשיות. הפיתוח של AI לא רק יכול לשפר את איכות המוצרים והשירותים, אלא גם ליצור ערך רב יותר, ובמקביל להביא יותר הזדמנויות ואתגרים לכל התעשיות. עם זאת, עם הפיתוח והיישום של AI, עלינו גם לשים לב לסיכונים והאתגרים הפוטנציאליים שלו, כדי להבטיח את הפיתוח והיישום המתמשכים של בינה מלאכותית בכל התעשיות.