מנהיגות עסקית בעידן ה-AI: פרגמטיות, חדשנות ותשואה מוכחת

בעידן ה-AI, מנהיגי עסקים כבר אינם שואלים אם לאמץ את הטכנולוגיה – היא נוכחת בכל מקום. ארגונים משלבים כלי AI בתהליכים ומשיגים יתרונות כמו יעילות מוגברת ותוצאות עסקיות משופרות. עם זאת, אתגר חדש עלה: להוכיח את הערך של תהליכים אלו ואת תשואת ההשקעה (ROI) כדי להצדיק השקעות נוספות. הדילמה המרכזית היא איזון: לשמור על תחרותיות בעידן ה-AI תוך ניהול עלויות, משאבים וקניין רוחני.

המעבר משאלות ראשוניות לבחינה מעמיקה

השיחה בחדרי הישיבות השתנתה מ"מה AI יכול לעשות?" ל"מה הערך שהוא מספק, ובאיזה מחיר?" ול"האם אנו משתמשים ב-AI בפרויקטים הנכונים?". פרויקטי AI מתחילים לעיתים קרובות ביחידות עסקיות בשיתוף IT, אך חסר מידע להערכת החלטות ההוצאה על טכנולוגיה. הפער בין עלויות גדלות לתשואה על ההשקעה שאינה ברורה מעצב את הדיונים.

הגדלת השימוש ב-AI דורשת פשרות מדויקות – לא רק קיצוץ תקציבים, אלא החלטות על הקצאת משאבים מחדש מבלי לפגוע בפעילות הליבה. המפתח הוא נראות. ארגונים רבים משתמשים בתשואה על ההשקעה כמדד מרכזי, אך הוא פועל לעיתים במחלקות נפרדות: פיננסים, IT ותפעול. כתוצאה מכך, הערכת התשואה על ההשקעה נפסקת לאחר תחילת הפרויקט, מה שמקשה על מעקב מלא.

נדרש מונחון משותף ומקור נתונים מאוחד. אחרת, מנהיגים מדברים זה על זה: פיננסים דואגים להוצאות הון מול הוצאות תפעוליות, IT מודד שיעורי שימוש וזמינות. הערך של AI חייב להתורגם למדדים עסקיים המציגים עלות מול תוצאות. עומסי generative AI צורכים כוח חישוב ואנרגיה רבים, מה שהופך תחזיות מדויקות לאתגר.

העלויות האמיתיות של AI

בניגוד להטמעות טכנולוגיה קודמות, AI אינו השקעה חד-פעמית. נתונים מ-Apptio מראים כי 90% מהארגונים ציפו לעליית תקציבי טכנולוגיה השנה, כאשר AI הוא גורם מרכזי, ומגמה דומה צפויה לשנת 2026. העלויות כוללות תשתיות IT, אנרגיה, כוח אדם ותהליכים. אימון מודלי AI והרצת השערות דורשים כוח חישוב עצום במרכזי נתונים מאתגרי אנרגיה. כישרונות AI נדירים ויקרים.

AI משמש לפונקציות מגוונות: ניתוח נתונים, אוטומציה, זיהוי הונאות ואבטחה. כדי להתרחב, נדרשת בהירות מוחלטת בעלויות ובתועלות. מנהיגים חייבים להבדיל בין עלויות אימון מודלים גדולים לבין שילוב שירותי צד שלישי. מסגרות Technology Business Management (TBM) מקשרות הוצאות IT לתוצאות עסקיות, מאתרות בזבוז, ממקדות פרויקטים בעלי ערך גבוה ומונעות דפוסי הוצאה יתרה כמו בענן.

ניהול נתונים חכם

שאלת מיקום הנתונים הפכה למרכזית בהגדלת פרויקטי AI. דירקטוריונים חוששים מאובדן קניין רוחני, ציות לרגולציה וסיכונים בהזנת נתונים רגישים למערכות צד שלישי. הענן חיוני לקנה מידה, אך לא כל עומס מתאים לו. חברות מחזירות תהליכים מסוימים ל-on-premise לשליטה בעלויות ארוכות טווח וציות. זוהי גישה היברידית – אג'יליות ענן עם שליטה מקומית.

עקרונות מרכזיים להצלחה

שלוש שנים לאחר השקת ChatGPT, יש חששות מבועת השקעות AI ומנהיגים מתוסכלים מחוסר תשואה נראית לעין. להצלחה נדרש תהליך למידה עם תמיכה תרבותית משמעותית. חמש דרכים למנוע כישלון:

1. הימנעו מ'pilotpalooza': Diana Schildhouse, CDO ב-Colgate-Palmolive, מדגישה זיהוי בעיה עסקית ספציפית ופתרון טכנולוגי מתאים. "צריך לוודא שזה מוחשי וטקטי".

עקרונות נוספים למנהיגים:

1. נראות ראשונית: מעקב אחר השקעות וביצועים כדי למנוע עליית עלויות ללא תשואה על ההשקעה.
2. גישה היברידית: שילוב ענן עם שליטה מקומית.
3. מעקב עלויות רציף: AI כולל עלויות מתמשכות – נדרש ניטור מוקדם.
4. תמונה מלאה: קישור השקעות IT לתוצאות עסקיות כמו פרודוקטיביות, קבלת החלטות ושיפור חווית הלקוח.

שותפויות חוצות פונקציות

הצלחה דורשת שיתוף פעולה בין טכנולוגיה, עסקים ופיננסים להוכחת ערך ובניית מומחיות פנימית. חברות מצליחות ינהלו פשרות בצורה יעילה, ישקיעו בפרגמטיות וינהלו נתונים בחוכמה. המטרה נותרת זהה: קבלת החלטות טכנולוגיות התומכות ביעדים העסקיים.