כנס לידר הון פרטי
"מה שחסר כרגע ל-AI הוא אנחנו": בכירי קרנות ההשקעה על המהפכה שמשנה את הענף
בפאנל שנערך בכנס Israel Private Markets Summit של לידר הון פרטי, אמר ניקולא שאופלה מ-Veritas Capital כי היתרון התחרותי כבר לא טמון בגישה למודלי AI, אלא במידע הייחודי של החברות וביכולת להשתמש בו. האנה דולגין מ-Vista Equity Partners סיפרה על "מפעל סוכנים" שמסייע לחברות שבפורטפוליו להטמיע AI, וססיל מאייר-לוי מ-Tikehau Capital הזהירה כי הטמעת הטכנולוגיה אינה מבטיחה חיסכון בעלויות
"לכולם היום יש גישה, זה הבטא", אמר ניקולא שאופלה, מנהל בכיר ב-Veritas Capital, בהתייחסו למודלים של בינה מלאכותית (AI). לדבריו, ככל שהטכנולוגיה תהפוך לנגישה יותר, היתרון התחרותי של חברות ההשקעה לא ייקבע לפי המודלים שבהם הן משתמשות, אלא לפי המידע הייחודי שברשותן והיכולת להפיק ממנו ערך. הדברים נאמרו בפאנל בנושא AI בפרייבט אקוויטי, שנערך במסגרת כנס Israel Private Markets Summit של לידר הון פרטי במרכז פרס לשלום ולחדשנות בתל אביב. בפאנל השתתפו גם האנה דולגין, מנהלת בכירה ב-Vista Equity Partners, וססיל מאייר-לוי, ראש תחום החוב הפרטי ב-Tikehau Capital. את הדיון הנחה אופיר ריינר זיגלר, מנהל תחום ההשקעות הישירות והפרייבט אקוויטי בקבוצת מנורה מבטחים.
ריינר זיגלר הציג בפתח הדיון את ההבחנה בין "אלפא של AI" ל"בטא של AI": בעוד שהבטא מייצגת את היתרונות שכל חברה יכולה להשיג באמצעות שימוש במודלים הזמינים בשוק, האלפא היא היתרון התחרותי הייחודי שחברה יכולה לייצר באמצעותם.
שאופלה העריך כי שילוב הטכנולוגיה בפעילות החברות "יהפוך עם הזמן למוצר מדף", בעוד שהיתרון האמיתי טמון במידע הייחודי שנצבר בחברות הפורטפוליו של קרנות ההשקעה וביכולת להשתמש בו בצורה יעילה.
דולגין הביעה עמדה דומה. "מודלי AI מעניקים לחברות גישה לבינה כללית", אמרה. "אני חושבת שמה שבאמת מבדיל אותנו הוא הגישה לקונטקסט, האמון וההיקף". כדוגמה הציגה את דאק קריק, חברה בפורטפוליו של Vista Equity Partners, המספקת פתרונות לתהליכי חיתום עבור חברות ביטוח בתחומי הרכוש והתאונות. לדבריה, החברה מחזיקה במידע מקצועי ייחודי שאינו מועבר למודלים כלליים של בינה מלאכותית. "הם לא מעבירים את המידע הזה למודלים כלליים של בינה מלאכותית", הדגישה.
המשתתפים התייחסו גם לפער בין ההתקדמות המהירה של הטכנולוגיה לבין היכולת של ארגונים לאמץ אותה. שאופלה אמר כי אם לפני שנה היה מצביע על תופעת ההזיות של מודלי AI כבעיה המרכזית, כיום הוא סבור כי היא נפתרה ברובה. לדבריו, החסם העיקרי נמצא דווקא בתוך החברות עצמן. "מה שחסר כרגע הוא למעשה אנחנו", אמר, בהתייחסו לתהליכי העבודה, לנכונות לאמץ את הטכנולוגיה ולאופן שבו המידע הארגוני מאורגן ומובנה.
דולגין ציינה כי ההפתעה הגדולה מבחינתה היא קצב השינוי. לדבריה, לאורך 25 שנות פעילותה של Vista Equity Partners, שינויים טכנולוגיים חלחלו בדרך כלל למודלים העסקיים של החברות בקצב איטי יותר, אולם כעת "קצב האימוץ מהיר מכפי שראינו בעבר".
מאייר-לוי סיפרה כי הבינה המלאכותית כבר משנה את האופן שבו הצוות שלה בוחן סיכוני אשראי. "היא חלק מתהליך החיתום", אמרה. לדבריה, כל עסקה נבחנת כיום גם דרך השאלה אם הבינה המלאכותית מהווה עבורה סיכון או הזדמנות.
עם זאת, היא הזהירה כי עצם הטמעת הטכנולוגיה אינה מבטיחה שיפור ביעילות או חיסכון בעלויות. כדוגמה סיפרה על חברת ביטוח גדולה שהטמיעה את כלי Copilot, אך לאחר שלא זיהתה שיפור ביעילות החליטה להפסיק את השימוש בו. לדבריה, הערך הכלכלי של AI טמון בעיקר בשחרור עובדים ממשימות חוזרות, ויש להבחין בין אוטומציה של משימה מסוימת לבין החלפת משרה שלמה.
שאופלה הציג דוגמה להשפעת הטכנולוגיה גם מחוץ לתעשיית התוכנה. באחת מחברות התעשייה שבפורטפוליו של Veritas Capital נעשה שימוש ב-AI כדי לשנות את תהליך הייצור כולו. לדבריו, המהלך קיצר את משך הזמן הנדרש להשקת מוצרים חדשים משנתיים לשישה חודשים, והגדיל את התפוקה בשיעור של עד 30%.
אולם בעוד שהשפעת ה-AI על העלויות כבר מתחילה להתברר, השאלה כיצד ניתן לתרגם את הטכנולוגיה לצמיחה בהכנסות נותרה פתוחה. "ההשפעה על צד העלויות היא כבר עובדה מוגמרת", אמרה דולגין, וציינה כי כל החברות בפורטפוליו של Vista מפעילות יוזמות לחיסכון באמצעות בינה מלאכותית.
לדבריה, הזדמנות הצמיחה הגדולה טמונה ביכולת של חברות תוכנה להתרחב לתחומים שבהם ארגונים מוציאים כיום כסף על כוח אדם, באמצעות פיתוח מוצרים המבוססים על סוכני AI שיבצעו משימות עבור המשתמשים. לשם כך מפעילה Vista את מה שהיא מכנה "מפעל סוכנים", שבמסגרתו מוצבים מהנדסים בתוך חברות הפורטפוליו כדי לסייע להן לפתח ולהטמיע פתרונות מבוססי AI.
שאופלה הציג עמדה זהירה יותר. לדבריו, חברות המחזיקות בנכסי מידע ייחודיים מצליחות להגדיל את הכנסותיהן בקצב מהיר יותר, אך עדיין קשה לקבוע "איזה חלק מהצמיחה נובע מה-AI ואיזה חלק הוא תוצאה של חידושים אחרים".
סוגיה נוספת שעלתה בדיון הייתה עתידם של העובדים הצעירים בענף ההשקעות, שחלק ניכר מהמשימות שביצעו בעבר, ובהן הכנת מצגות, עיבוד נתונים ובניית מודלים, ניתן כיום לבצע באמצעות AI.
מאייר-לוי העריכה כי העידן שבו עובדים צעירים נדרשו להשקיע שעות ארוכות בהכנת מצגות שכמעט איש אינו קורא מגיע לסיומו. שאופלה רואה בשינוי הזה דווקא הזדמנות: לדבריו, כאשר עובדים צעירים יעסקו פחות בעיבוד מספרים, הם יוכלו להשתתף מוקדם יותר בישיבות הנהלה ולהיחשף כבר בתחילת הקריירה שלהם "לתהליכי קבלת החלטות ולהפעלת שיקול דעת".
לקראת סיום הדיון חזרו המשתתפים לשאלת היתרון התחרותי בעידן שבו חברות רבות משתמשות באותם מודלים. דולגין הדגישה כי תוצאותיהם של מודלי AI הן הסתברותיות ולא ודאיות, ולכן מעורבות אנושית בתהליכי קבלת ההחלטות נותרת חיונית.
שאופלה הציע להשתמש במודלים לא רק כדי לייעל את העבודה, אלא גם ככלי ביקורתי שיאתגר את הנחות היסוד של החברות, יצביע על חולשותיהן ויסייע לנתח טעויות עבר. "צריך להיזהר ולא להסתמך באופן עיוור על המודלים", סיכם.
