סטארט-אפים וייטנאמיים בתחום הבינה המלאכותית והאתגר של השגת יתרון תחרותי בר-קיימא.

האתגר המרכזי עבור סטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית (AI) ברמת האפליקציה הוא לא רק יצירת מוצר, אלא גם בניית היסודות שמקשים על החלפתו של מוצר זה בטווח הארוך.

בינה מלאכותית שינתה באופן דרמטי את האופן שבו חברות סטארט-אפ טכנולוגיות נוצרות. (מקור: Pexels)

הזדמנויות גדולות, תחרות עזה.

בשנים האחרונות, בינה מלאכותית שינתה באופן דרמטי את האופן שבו סטארט-אפים טכנולוגיים נולדים. הודות למודלים זמינים של בינה מלאכותית, קוד קוד פתוח ותשתית דיגיטלית נגישה יותר ויותר, קבוצות קטנות יכולות כעת ליצור מוצרי בינה מלאכותית מהר יותר ועם פחות משאבים מבעבר. זה פותח הזדמנויות משמעותיות עבור סטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית בווייטנאם. אבל נגישות זו עצמה גם מציבה שאלה קשה יותר: כאשר עסקים רבים יוכלו לשלב בינה מלאכותית במוצרים שלהם, מהיכן יגיע היתרון התחרותי האמיתי?

יתר על כן, עולה שאלה נוספת, לא עוד האם עסקים יכולים ליישם בינה מלאכותית, אלא האם הם יכולים לבנות יתרון תחרותי בר-קיימא מספיק כדי להימנע מהחלפה מהירה.

ניתן להמחיש את שרשרת הערך של בינה מלאכותית באמצעות שלוש שכבות עיקריות. שכבת התשתית מספקת שבבים, שרתים ומרכזי נתונים. שכבת המודל הבסיסית היא המקום שבו מפותחים מודלים מרכזיים של בינה מלאכותית. שכבת היישומים היא המקום שבו עסקים משתמשים במודלים קיימים אלה כדי לפתור בעיות ספציפיות עבור משתמשים או ארגונים, כגון תמיכת שירות לקוחות, ניתוח למידה, עיבוד טקסט, זיהוי דיבור או התאמה אישית של חוויות משתמש.

בהתחשב בתנאים הנוכחיים בווייטנאם, התמקדות בשכבת היישומים היא גישה מעשית יותר עבור רוב חברות הסטארט-אפ בתחום הבינה המלאכותית. בניית תשתית מחשוב בקנה מידה גדול או פיתוח מודלים בסיסיים דורשים הון משמעותי, כוח אדם טכני ויכולות תפעוליות. בינתיים, שכבת היישומים מאפשרת לחברות סטארט-אפ למנף פלטפורמות קיימות כדי לפתור בעיות ספציפיות בשוק המקומי.

על פי מחקר של Amazon Web Services (AWS) על מימוש הפוטנציאל של בינה מלאכותית בווייטנאם , כ-47,000 עסקים וייטנאמים אימצו פתרונות בינה מלאכותית בשנת 2024. בסך הכל, כמעט 170,000 עסקים, המהווים כ-18% מהעסקים בווייטנאם, יישמו בינה מלאכותית, לעומת 13% בשנה הקודמת. בקרב חברות הזנק, כ-55% משתמשים בבינה מלאכותית בצורה כלשהי, ו-35% מיישמים בינה מלאכותית כדי לפתח מוצרים או שירותים חדשים לחלוטין.

נתונים אלה מראים שההזדמנויות ברמת האפליקציה הן עצומות, אך גם התחרות תהפוך עזה יותר ויותר. ככל שיותר עסקים יוכלו להוסיף בינה מלאכותית למוצריהם, היתרון בר-קיימא לא יטומן עוד ב"שימוש בבינה מלאכותית", אלא במוצרים שמבינים טוב יותר את הלקוחות, בעלי נתונים קנייניים טובים יותר, ומשולבים בצורה עמוקה יותר בפעילותם האמיתית של הלקוחות.

מבחינה מעשית, האתגר העיקרי אינו טמון ביצירת תכונה חדשה של בינה מלאכותית, אלא בשמירה על יתרון תחרותי מספיק זמן לצמיחה עסקית בת קיימא. מוצר שטוב כיום יכול להיות מועתק במהירות על ידי מתחרים אם הם משתמשים באותה טכנולוגיה, נתונים משותפים וגישת לקוח משותפת.

לכן, הבעיה המרכזית עבור סטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית בשכבת היישומים אינה רק יצירת מוצר, אלא גם בניית היסודות המקשים על החלפתו בטווח הארוך. בהתאם לכך, ללא נתונים קנייניים, תובנות עמוקות בתעשייה או תפקיד משולב היטב בפעילות היומיומית של הלקוחות, מוצר בינה מלאכותית נותר פגיע מאוד להעתקה.

זאלו הפך לחלק בלתי נפרד משגרת יומם של משתמשים בווייטנאם. (מקור: זאלו)

מה צריכים לעשות עסקים וייטנאמים?

בהקשר זה, סטארט-אפים וייטנאמיים בתחום הבינה המלאכותית צריכים להתמקד במיוחד בשתי הפלטפורמות החשובות ביותר כדי ליצור יתרון תחרותי בר-קיימא.

ראשית , יש נתונים. בבינה מלאכותית, נתונים אינם רק קלט טכני; זהו נכס שמצטבר לאורך זמן. עסקים שצוברים נתונים משלהם, במיוחד נתונים הקשורים לתעשייה ספציפית, התנהגות משתמשים או צרכים מקומיים, יזכו ביתרון שהמתחרים יתקשו להשיג במהירות. עם זאת, נתונים הם באמת חזקים רק כאשר קשה לגשת אליהם, נצברים בהדרגה באמצעות שימוש בעולם האמיתי, או מקושרים היטב להקשר ספציפי שהמתחרים אינם יכולים לשכפל בקלות.

הסיפור של ELSA Speak הוא דוגמה מובהקת לאופן שבו עסק בתחום הבינה המלאכותית יכול לבנות יתרון מנתונים. אפליקציית למידה דוברת אנגלית זו, המופעלת על ידי בינה מלאכותית, נוסדה על ידי ואן דין הונג וו, יזם וייטנאמי. ELSA לא רק משתמשת בבינה מלאכותית כדי לדרג הגייה, אלא גם אוספת נתונים מתרגילי הדיבור של הלומדים: היכן הם מבטאים מילים בצורה שגויה, עם אילו צלילים הם מתקשים, כיצד הם מתקדמים ואילו סוגי תרגילים הם צריכים בהמשך.

לקח מרכזי מ-ELSA הוא שמידע פרטי אינו דבר שיש לסטארט-אפים מההתחלה. הוא נבנה בהדרגה באמצעות תרגול של כל משתמש, משוב ושימוש חוזר במוצר. ככל שיותר לומדים משתמשים במוצר, כך העסק מבין טוב יותר את שגיאות ההגייה שלהם, צורכי התרגול ואת מסע ההתקדמות שלהם. לולאה זו עוזרת להתאים אישית את המוצר ולהקשות על העתקתו.

שנית , קיים מחסום המעבר, אשר מקשה או מקשה על לקוחות לעבור לפתרון אחר. מוצר בינה מלאכותית הוא באמת חזק רק כאשר הוא הופך לחלק בלתי נפרד מהעבודה או מהחיים היומיומיים של הלקוח. בנקודה זו, ערכו של המוצר טמון לא רק בתכונותיו, אלא גם בנתונים המצטברים, בהרגלי השימוש המבוססים, בתהליכים המשולבים ובמאמץ שהלקוח יצטרך להשקיע אם יעבור לפתרון אחר.

דוגמה שניתן להזדהות איתה היא אפליקציית Zalo. למרות שאינה סטארט-אפ המבוסס על בינה מלאכותית בלבד, Zalo מדגימה מדוע קשה להחליף מוצר טכנולוגי ברגע שהוא הופך לחלק מהרגלי היומיום של המשתמשים. על פי נתונים שעודכנו במחצית הראשונה של 2025, Zalo הגיעה ל-78.3 מיליון משתמשים פעילים חודשיים וכ-2 מיליארד הודעות ביום. הפלטפורמה מושכת גם כ-20 מיליון משתמשים המשתמשים בתכונות הבינה המלאכותית החכמות שלה מדי חודש, על פי Vietnamnet .

מה שהופך את Zalo לקשה כל כך להחלפה הוא המידה שבה הפלטפורמה משולבת בפעילויות היומיומיות החוזרות ונשנות של המשתמשים כגון שליחת הודעות למשפחה, החלפת מידע הקשור לעבודה, שליחת מסמכים, ביצוע שיחות, יצירת קשר עם לקוחות, הצטרפות לקבוצות כיתתיות וקבוצות חברות וקבלת מידע מארגונים.

כאשר היסטוריית צ'אט, אנשי קשר, קבוצות עבודה, קבצים משותפים והרגלי תקשורת מצטברים כולם באותה פלטפורמה, עלות המעבר הופכת גבוהה מאוד, כך שמשתמשים לעתים קרובות מהססים לעבור לאפליקציה אחרת, גם אם לאפליקציה הזו יש תכונות חדשות או טובות יותר.

הלקח מ-Zalo אינו שכל סטארט-אפ בתחום הבינה המלאכותית צריך להפוך לפלטפורמת מסרים מרכזית. חשוב מכך, מדובר בהיגיון של יצירת יתרון תחרותי: אם מוצר הוא רק כלי עצמאי, לקוחות עשויים לנסות אותו ואז לנטוש אותו. אבל אם המוצר הופך למקום שבו לקוחות מאחסנים נתונים, יוצרים הרגלים, מתחברים לאחרים או מטפלים בחלק משמעותי מעבודתם היומיומית, סביר פחות שהם יעברו לפתרון אחר.

עבור סטארט-אפים וייטנאמיים בתחום הבינה המלאכותית, האתגר אינו עוד האם הם יכולים ליצור מוצר בינה מלאכותית, אלא האם הם יכולים להפוך את הנתונים הקנייניים שלהם, את הידע בתעשייה ואת מעורבות הלקוחות שלהם ליתרון תחרותי לטווח ארוך. עסקי בינה מלאכותית יכולים לשרוד רק אם המוצרים שלהם אינם רק ממשקים הממוקמים על מודלים קיימים, אלא מערכות שלומדות באופן רציף מנתונים, משתמשים והקשר שימוש.

במושב המליאה של Biztech 2026 בנושא "עידן הבינה המלאכותית של Agentic: אוטומציה תפעולית ומניעי צמיחה חדשים", שנערך ב-13 במאי ואורגן על ידי איגוד שירותי התוכנה וטכנולוגיית המידע של וייטנאם (VINASA), מר נגוין ואן חואה, יו"ר VINASA, הצהיר כי שיעור אימוץ הבינה המלאכותית בקרב עסקים וייטנאמים עומד כיום על 65% - עלייה משמעותית מ-61.2% בסוף 2025. ארגונים המשלבים "כוח עבודה דיגיטלי" מאיצים את מהירויות עיבוד העבודה עד 300%, והרווחים מבינה מלאכותית של Agentic מניבים תשואה ממוצעת על ההשקעה (ROI) של עד 171%, פי שלושה יותר מפתרונות ישנים יותר.

בתקופה הקרובה, על מנת לפתח את הבינה המלאכותית ברוח "Make in Vietnam to lead" - שליטה בטכנולוגיות ליבה של בינה מלאכותית ופיתוח מוצרי בינה מלאכותית בווייטנאם, וייטנאם תתמקד בארבע קבוצות פתרונות עיקריות: שכלול המסגרת המוסדית; פיתוח משאבי אנוש איכותיים; פיתוח תשתית אסטרטגית; וקידום פיתוח והתרחבות של עסקי טכנולוגיה דיגיטלית ברמה בינלאומית.

מקור: https://baoquocte.vn/startup-ai-viet-and-the-problem-of-sustainable-profit-393181.html