כיצד סוכני בינה מלאכותית ישפיעו על אסטרטגיות ארגוניות?

בנוף המתפתח במהירות של עסקים, מיזוגים ורכישות (M&A) שיחקו באופן מסורתי תפקיד מפתח בהשגת צמיחה, גיוון ויתרון תחרותי. עם זאת, הופעתם של מודלי שפה גדולים (LLMs) – המסוגלים ליצור קוד תוכנה ושעליהם מבוססת היכולת של סוכני AI – מעצבת מחדש את הנרטיב הזה, מה שגורם לחברות להעריך מחדש את הרציונל האסטרטגי שמאחורי המיזוגים והרכישות.

כאשר ארגונים מנצלים את היכולות של טכנולוגיות מבוססות בינה מלאכותית אלה, הם עשויים לגלות שביכולתם לשכפל או לשפר את היתרונות הטכנולוגיים של יעדי רכישה פוטנציאליים, באמצעות פיתוח פנימי, ובכך לשקול מחדש את הצורך ב-M&A. שינוי זה מוביל לדגש רב יותר על יתרונות בני קיימא, שיכולים באמת להבדיל בין חברות בשוק.

עם LLM המאפשר יצירת קוד מהירה ויעילה יותר, חברות יכולות לפתח את פתרונות התוכנה להן הן זקוקות, מבלי בהכרח לרכוש חברה אחרת. יכולת זו מקטינה את הדחיפות לרדוף אחר M&A כאמצעי גישה לטכנולוגיה. לדוגמה, חברה המעוניינת לשלב ניתוחים מתקדמים בפעילותה יכולה למנף LLM כדי ליצור כלים אלה באופן פנימי

יכול לסייע לארגון בהיבטים רבים ועליו מבוססת טכנולוגיית סוכני הבינה המלאכותית. מודל השפה הגדול – LLM. צילום: Shutterstock

לחשוב מחדש על הצורך ברכישות

נבחן מספר אספקטים בהקשר להערכה מחדש של הרכישות.

פיתוח פנימי לעומת רכישה: עם LLM המאפשר יצירת קוד מהירה ויעילה יותר, חברות יכולות לפתח את פתרונות התוכנה להן הן זקוקות, מבלי בהכרח לרכוש חברה אחרת. יכולת זו מקטינה את הדחיפות לרדוף אחר M&A כאמצעי גישה לטכנולוגיה. לדוגמה, חברה המעוניינת לשלב ניתוחים מתקדמים בפעילותה יכולה למנף LLM כדי ליצור כלים אלה באופן פנימי. התוצאה היא תהליך פיתוח זריז יותר, המצמצם את ההסתמכות על רכישות חיצוניות כדי לענות על הצרכים הטכנולוגיים.

יעילות עלות: רכישות מגיעות לעתים קרובות עם עלויות משמעותיות – לא רק מחיר הרכישה, אלא גם הוצאות הקשורות לשילוב, כוח אדם, ויישור תרבויות תאגידיות. על ידי אימוץ LLM, עסקים יכולים להשקיע בפיתוח התשתית הטכנולוגית שלהם באופן חסכוני. היכולת ליצור קוד לפי דרישה פירושה שחברות יכולות להקצות משאבים בצורה אסטרטגית יותר, תוך התמקדות בפרויקטים המציעים את התשואות הגבוהות ביותר על השקעה, ללא סיבוכים של מיזוג מערכות נפרדות.

מהירות וזריזות: למיזוגים לוקח זמן רב לנהל משא ומתן, לסיים ולשלב, מה שמוביל לעתים קרובות לשיבושים ועיכובים במימוש היתרונות. לעומת זאת, שימוש ב-LLM מאפשר לארגונים להגיב במהירות לתנאי השוק המשתנים ולדרישות הלקוח. הזריזות המסופקת על ידי פיתוח תוכנה מונחה AI מאפשרת לחברות להתנסות ולחדש באופן חופשי יותר, מה שהופך אותן לתחרותיות יותר ללא הנטל של תהליך מיזוגים ורכישות משורטט.

התאמה אישית וגמישות: פתרונות ארוזים מראש של חברות שנרכשו עשויים שלא להתאים באופן מושלם לצרכים הייחודיים של הארגון הרוכש. מודל שפה גדול יכול לייצר פתרונות תוכנה מותאמים אישית, שמתאימים לדרישות עסקיות ספציפיות, מה שמאפשר גמישות והתאמה אישית גדולות יותר משניתן להשיג באמצעות רכישה. יכולת זו ליצור כלים מותאמים אישית הופכת את האבטחה של יכולות אלה למיותרת באמצעות מיזוגים, במיוחד כאשר ניתן למנף את המשאבים הפנימיים הקיימים.

היתרונות שמעבר ליצירת הקוד

בעוד ש-LLM מחוללת מהפכה באופן שבו ניתן לפתח תוכנה, יתרונות עמידים מסוימים הם קריטיים עבור חברות המעוניינות לשמור על יתרון תחרותי. יתרונות אלה עשויים להשפיע על החלטות הקשורות למיזוגים ורכישות כך:

ערך המותג ומיקום השוק: מותג חזק יכול לספק יתרון תחרותי משמעותי, שיוצר הקוד לבדו לא יכול לשכפל. חברות עם מוניטין מבוסס ונאמנות לקוחות יכולות להתנגד לרכישה, כאשר הן מבקשות לנצל את עמדת השוק הקיימת שלהן במקום לשלב ישויות חדשות שיכולות לדלל את המותג שלהן.

מאגר כישרונות: גישה לאנשי מקצוע מיומנים יכולה להיות גורם מכריע בהבחנה בנוף הטכנולוגי. חברות לעתים קרובות רודפות אחר רכישה כדי להשיג כישרון מיוחד או קניין רוחני. בעוד ש-LLM יכול לסייע בפיתוח, בעל צוות חזק עם מומחיות תחום עמוק נשאר חיוני עבור חדשנות ומיקום תחרותי.

קשרי לקוחות: קשרים מבוססים עם לקוחות הם יקרי ערך. הם מניבים תובנות לגבי מגמות בשוק והעדפות של לקוחות שלא ניתן לקודד בקלות. חברות עם קשרים קיימים, המטפחים נאמנות ואמון, עשויות לתעדף את המעורבות עם בסיס הלקוחות שלהן במקום לרדוף אחר מיזוגים ורכישות, תוך הסתמכות על הקשרים הקיימים שלהן כדי להניע צמיחה.

קניין רוחני ומודלים עסקיים ייחודיים: חברות עם טכנולוגיה קניינית, פטנטים, או מודלים עסקיים ייחודיים, המבדילים אותן מהמתחרים, שומרות על יתרון משמעותי בשוק. חברות צפויות להסס לגבי רכישת ארגונים כאלה, במיוחד אם הן מאמינות שהן יכולות לפתח באופן עצמאי יכולות דומות, מבלי להקריב את מיצובן התחרותי.

עלייתם של ה-LLMs, שיכולים ליצור קוד, מעוררת הערכה מחדש של נוף M&A. עם הפוטנציאל ליצור פתרונות תוכנה מותאמים אישית בתוך החברה, חברות יכולות כעת לעמוד בדרישות טכנולוגיות בצורה יעילה יותר ויעילה יותר, ובכך להפחית את התלות ברכישות לצמיחה. בעוד שמיזוגים ורכישות נותרים אסטרטגיות בנות קיימא עבור עסקים רבים, הדגש על פיתוח יתרונות מתמשכים – כגון נאמנות למותג, רכישת כישרונות, קשרי לקוחות וקניין רוחני ייחודי – יגדיר אם וכאשר חברות יבחרו להמשיך במיזוגים ורכישות, בסביבה הנשלטת יותר ויותר על ידי יכולות פיתוח מונחות AI.

ככל שארגונים ימשיכו להסתגל לשינויים אלה, הבחירות סביב מיזוגים ורכישות ישקפו יותר ויותר נוף שבו חדשנות יכולה לפרוח באופן עצמאי מאסטרטגיות איחוד מסורתיות.

כותב המאמר מנהל מוצר ראשי באינטואיט ישראל וחוקר בטכניון