בשנתיים האחרונות נהפכה הבינה המלאכותית מאופציה טכנולוגית לנושא שעולה כמעט באופן קבועבכל ישיבת הנהלה. ארגונים רוכשים רישיונות, משיקים פיילוטים, מכשירים עובדים ומכריזים על "אסטרטגיות AI". אולם לצד ההשקעות המרשימות, מתגלה תופעה מעניינת: במקרים רבים השימוש גובר' אך הערך העסקי עדיין מתקשה להופיע.
לפי מחקר של חברת הייעוץ McKinsey, יותר מ-75% מהארגונים כבר משתמשים ב-AI לפחות בפונקציה עסקית אחת, אך רק מיעוטם מדווח כי יש לכך השפעה מהותית על רווחיות, או על יצירת מקורות הכנסה חדשים. במקביל, מחקרים של Gartner מצביעים על כך שחלק ניכר מהיוזמות בתחום אינן מצליחות לעבור משלב של ניסוי נקודתי לשינוי עסקי רחב היקף. במילים אחרות: לא חסרות טכנולוגיות, אבל חסר חיבור בין הטכנולוגיה לבין האופן שבו הארגון פועל, מודד ומייצר ערך.
משבר הסנכרון של עידן ה-AI
בחודשים האחרונים רן לפלר ואיתי כהן, מקבוצת נירם גיתן NGG, מלווים ארגונים מובילים בתעשייה, בשירותים, בהייטק ובמגזר הציבורי בתהליכי מוכנות והטמעת AI. הם מספרים כי התופעה שחוזרת על עצמה כמעט בכל מקום היא הפער בין קצב ההתקדמות הטכנולוגי לבין קצב ההשתנות הניהולי. במילים אחרות, חטיבת הפיתוח כבר משתמשת בכלי AI מתקדמים, השיווק מייצר תוכן במהירות כפולה, והשירות חוסך זמן בטיפול בפניות, אולם תהליכי עבודה, מודלי מדידה, ממשקים ארגוניים ותרבות ניהולית נותרו כפי שהיו. התוצאה היא מצב שבו כל יחידה משתפרת בפני עצמה, אך הארגון כולו, כמערכת, אינו משתנה.
אחד ממנכ"לי החברות התעשייתיות הגדולות בישראל הגדיר זאת כך: "אנחנו רואים שיפור מרשים בפרודוקטיביות של עובדים, אבל עדיין לא רואים שינוי מקביל בביצועים העסקיים. הבנו שהאתגר אינו טכנולוגי - אלא ניהולי".
המלכודת: כשיעילות אינה מתורגמת לצמיחה
לפלר מדגיש כי זאת אולי הטעות הנפוצה ביותר כיום. "עובד שחוסך שעה ביום באמצעות בינה מלאכותית, אינו מייצר בהכרח ערך מוסף לארגון", הוא מסביר, "מנהלת שמקבלת סיכום ישיבה אוטומטי אינה מקבלת בהכרח החלטות טובות יותר. צוות פיתוח שמאיץ כתיבת קוד אינו מבטיח שיפור בחוויית הלקוח או בהכנסות. הבעיה נוצרת כאשר ארגונים מבלבלים בין יעילות מקומית לבין ערך עסקי.
מנהל בכיר בחברת שירותים גלובלית סיפר לנו שהעובדים אימצו את הכלים מהר יותר ממה שהם ציפו, אבלדווקא ההנהלה התקשתה להבין מה צריך להשתנות כדי שהזמן שהתפנה יהפוך להכנסות, חדשנות או לשיפור השירות פער זה מסביר מדוע ארגונים רבים מדווחים על התלהבות גבוהה מהטכנולוגיה החדשה, לצד אכזבה מהתוצאות".
הבעיה האמיתית: מודלים עסקיים מהעולם הישן
בחלק מהענפים חושף ה-AI סתירה מובנית במודל העסקי. כאשר משימה שבעבר ארכה 10 שעות מתבצעת כעת בשעתיים, הארגון אמור ליהנות מהתייעלות, אך אם המודל העסקי עדיין מתגמל שעות עבודה, ההתייעלות עלולה דווקא לפגוע בהכנסות. זאת הסיבה שיותר ויותר הנהלות מתחילות לעבור ממדידת תשומות למדידת תוצאות/ כפי שאמר לאחרונה מנכ"ל של חברת טכנולוגיה בינלאומית: "הבינה המלאכותית אינה משנה רק את הדרך בה עובדים. היא משנה את מה שהלקוחות מוכנים לשלם על הצעות ערך".
מה מבדיל בין ארגונים שמייצרים ערך לבין אלו שרק מתנסים?
כהן: "מהניסיון המצטבר שלנו, קיימים שלושה מאפיינים משותפים לארגונים שמצליחים למנף AI לתוצאות עסקיות. הראשון הוא שהם מתחילים מהבעיה העסקית – לא מהטכנולוגיה. במקום לשאול 'איפה אפשר להשתמש ב-AI?', הם שואלים: איזה תהליך מגביל את הצמיחה, היכן נמצאת עלות מיותרת, ומה פוגע בחוויית הלקוח? רק לאחר מכן הם בוחנים כיצד AI יכול לסייע.
"המאפיין השני קשור לשינוי מבנה ותהליכים. כלומר, הצלחת הטמעה אינה נמדדת במספר הרישיונות שנרכשו, או במספר המשתמשים הפעילים, אלא נמדדת בשאלה אם שרשרת הערך הארגונית פועלת אחרת. המאפיין השלישי קשור בפיתוח יכולות ניהול חדשות. בעידן שבו AI מבצע יותר משימות, הערך האנושי עובר להטמעה של מיומנויות, שיפוט וקבלת החלטות, חשיבה ביקורתית ומערכתית, ניהול סיכונים, יצירת אמון, הבנת לקוחות, ניהול קונפליקטים ומיומנויות תקשורת, חיבור בין דיסציפלינות, ומודעות עצמית, ניהולית ומקצועית. דווקא מיומנויות אלה הופכות כיום למנוע הצמיחה החשוב ביותר".
השאלה שעל כל דירקטוריון והנהלה לשאול
הדיון החשוב כבר אינו עוסק בכמה עובדים משתמשים בבינה מלאכותית, אלא באילו תהליכים הבינה המלאכותית משנה את ביצועי הארגון, וכיצד צריכים להשתנות מבנה, מדדים, תפקידים וממשקים כדי לממש את הפוטנציאל הזה? ארגונים שישכילו לענות על השאלה הזו ייהנו מיתרון תחרותי ומשמעותי בשנים הקרובות. אלה שלא, עלולים לגלות שהם השקיעו בטכנולוגיה של המאה ה-21, אך ממשיכים לנהל אותה באמצעות תפיסות ניהוליות של המאה ה-20.
רן לפלר הוא דירקטור בקבוצת נירם גיתן (NGG), מוביל תהליכי שינוי, פיתוח ארגוני והערכה ומדידה בארגונים. איתי כהן הוא דירקטור בכיר בקבוצת נירם גיתן (NGG), מומחה בחוויית לקוח, הטמעת AI ופיתוח מנהלים.
בשיתוף קבוצת נירם גיתן NGG
