בכיר ב-McKinsey: AI מגביר תפוקה אישית, אך לא ארגונית

למה ה-AI מצליח לשפר את הפרודוקטיביות של העובדים, אבל לא את התפוקה הארגונית? השאלה הזו עולה מהצהרותיו של Eric Kutcher, שותף בכיר ויו״ר McKinsey בצפון אמריקה. לדבריו, מלבד בתחום פיתוח התוכנה, רבות מהתפוקות שהחברות ציפו להן עדיין לא באו לידי ביטוי ברמה הארגונית.

העובדים מרוצים, החברות פחות

Kutcher ציין שבעוד שעובדים רבים הופכים לפרודוקטיביים יותר בעזרת כלים כמו Claude ו-ChatGPT, הם רק משנים חלק מהעבודה שלהם, מבלי לייצר שיפורים גדולים בתפוקה הכוללת של החברה. "יש אנשים שמתפקדים טוב יותר כיחידים, אך הם פשוט מחליפים חלק מהמשימות שהם עושים", הוא אמר.

נתונים תומכים בטענה זו. סקר של QuantumBlack, חטיבת ה-AI של McKinsey, מצא ש-8 מתוך 10 משיבים אמרו ש-AI הגדיל את הפרודוקטיביות שלהם. לעומת זאת, שיעור המשיבים שדיווחו ש-AI תרם לרווחי החברה מפעילות הליבה נותר ללא שינוי משנה לשנה, על 37%.

יוצאים מן הכלל: פיתוח תוכנה

Kutcher ציין שבתחומים כמו פיתוח תוכנה, היתרונות כבר נראים. מפתחים משתמשים ב-AI כדי לייצר יותר קוד, מה שיכול להוביל לשחרור מהיר יותר של מוצרים ופיצ'רים. זה מראה שיש פוטנציאל, אך הוא עדיין מוגבל לתחומי יישום ספציפיים.

איך משנים את המצב?

לדברי Kutcher, חברות צריכות לבחון מחדש את תהליכי העבודה שלהן מקצה לקצה. במקום רק לספק גישה ל-AI, עליהן לזהות חוסר יעילות במערכת ולעצב מודלים תפעוליים חדשים. לדוגמה, חברה בתחום המדעים יכולה לחשוב איך AI יכול לשנות את המחקר והפיתוח, או שחברת אנרגיה יכולה לבחון מחדש את אופן הגישה שלה לקידוחים.

"בוחרים אזור ואומרים, 'איך הייתי עושה את זה בצורה שונה לחלוטין?'", הוא אמר. חברות רבות מנסות כרגע לעבור מפרודוקטיביות אישית למוסדית, עם עלייה של 6% בשימוש ב-AI מעבר לשלב הפיילוטים.

אז אולי הגיע הזמן לעצור ולחשוב מחדש, במקום רק לחלק יותר טוקנים.