איך ארגונים צריכים להשתנות כדי להצליח בעידן ה-GenAI?

תמונה: dreamstime

האם אתם עובדים בארגון שכבר משתמש בכלי GenAI, אבל מרגישים שהתוצאות בשטח לא באמת מרקיעות שחקים? אתם לא לבד. דו”ח מקינזי שפורסם במרץ 2025 מציג תמונה מעניינת: יותר מ-70% מהארגונים משתמשים ב-AI באחת או יותר מהפונקציות שלהם, אך רק מעטים מהם מדווחים על השפעה ממשית על הרווח התפעולי. הסיבה? רובם עדיין לא שינו את הדרך שבה הם עובדים.

זרז לשינוי מבני

בינה מלאכותית היא לא רק עוד טכנולוגיה שמוסיפים לארגון, היא מחייבת לבחון מחדש את האסטרטגיה, את התהליכים ואפילו את התרבות הארגונית עצמה. אם בעבר הכנסה של טכנולוגיה חדשה הייתה עניין של רכישה והטמעה, כאן מדובר בשינוי עומק.

כדי לראות ערך אמיתי מהבינה המלאכותית, ארגונים צריכים לעבור שינוי בשלושה רבדים:

אסטרטגי – מה המטרה של השימוש ב־AI?
תהליכי – איך נראים תהליכי העבודה החדשים?
תרבותי – איך מגשרים בין חדשנות לבין חששות אנושיים?
ללא שינוי כזה, AI יישאר כגימיק, ולא מנוע צמיחה.

כל עדכוני ה-IT, תשתית וטכנולוגיה בערוץ הטלגרם של ITtime

לא תפקיד של ה-IT

אחת המסקנות החזקות ביותר שעלו מהסקר של מקינזי היא שכאשר המנכ"ל  – ולא רק מנהלי הטכנולוגיה – מוביל את מהלך ה-AI, הארגון רואה תוצאות אמיתיות. מנהיגות היא לא מותרות בשינוי מהסוג הזה; כש-AI הופך לחלק מהפעילות היומיומית של הארגון, לא מספיק לרכוש כלי, צריך לקבל החלטות אמיצות, לשנות תהליכים ולהשקיע בלמידה מחדש של עובדים.

ורואים את זה בשטח: בין הארגונים שכבר נמצאים בעיצומו של שינוי רואים את הופעתם של תפקידים חדשים: מנהלי AI פנים־ארגוניים, מובילי טרנספורמציה דיגיטלית, יועצי אתיקה ב־AI, מהנדסי פרומפטים (Prompt Engineers) ועוד. לצד זאת, יותר ויותר ארגונים משקיעים בהכשרה תפקידית ייעודית: איך אנשי שירות, שיווק, פיתוח ומשאבי אנוש יכולים לעבוד עם AI, מבלי להיות מתכנתים?

תמונה: pexels

מפיילוט לפרקטיקה

אמרנו שינוי מהותי, אמרנו התנגדויות. הנה חלק מהמחסומים שארגונים מדווחים עליהם: התנגדות לשינוי מצד עובדים ומנהלים, פערי ידע ומיומנויות, חוסר אמון בכלים חדשים, חששות משפטיים ואתיים – וזה עוד לפני שדיברנו על קושי להגדיר מדדים (KPIs) שישקפו הצלחה בשימוש ב־AI. אז מה עושים? אם אתם בתחילתו של תהליך שינוי או שוקלים כיצד להטמיע AI בצורה אפקטיבית, הנה רשימת צ’קליסט התחלתית:

– קבעו מפת דרכים ברורה לפריסה והרחבה של GenAI
– מדדו השפעה לפי מדדים עסקיים, לא רק לפי “כמה עובדים התנסו בכלי
– שתפו את ההנהלה הגבוהה בכל שלב
– בנו הכשרה מבוססת תפקיד ולא הרצאות כלליות
– צרו מנגנוני משוב כדי לשפר תהליכים לאורך זמן
– השקיעו באמון: גם עובדים וגם לקוחות צריכים להבין מה הכלי עושה ואיך

זה אולי נשמע גדול, אבל זה לא חייב להיות. לדוגמה, חברת שירותים מקצועיים בינלאומית רצתה לשפר את מענה הלקוחות שלה. היא לא החליפה עובדים, אלא שילבה מערכת מבוססת GenAI שמספקת הצעה ראשונית לתגובה, והנציגים מאשרים או עורכים. התוצאה? זמן טיפול ללקוח ירד ב-40%, שביעות הרצון עלתה, צוותי השירות דיווחו על פחות עומס ויותר מיקוד במשימות מורכבות. ההטמעה הזו הצליחה רק כי ההנהלה בחרה לעצב מחדש את תהליך העבודה, ולא רק להוסיף טכנולוגיה.

השלב הבא הוא המעבר מגימיקים לפרקטיקות. AI לא אמור להיות עוד פרויקט אלא חלק מהדרך שבה הארגון מתפקד. ארגונים שידעו להסתגל ייהנו מיתרון תחרותי משמעותי. השאר? יישארו מאחור עם מערכות חדשות אבל תרבות ישנה.

הדס פרנק היא מייסדת NextGenAI, יועצת אסטרטגית, מרצה ומדריכה בתחום הבינה המלאכותית בארץ ובחו"ל; מנהלת את קהילת AI Meetup Mindstone בניו יורק ועובדת כמדריכת AI דרך חברת Mindstone עבור חברות באירופה ובארה"ב