KPMG: המנהלים הם המפתח להטמעת AI בארגונים

בעולם שבו בינה מלאכותית כבר לא נמצאת רק במעבדות אלא בליבת הפעילות העסקית, השאלה המרכזית עבור מנהלים רבים היא לא אם לאמץ AI, אלא איך להוביל את השינוי בצורה נכונה. זה בדיוק מה שעלה במפגש השני של פרויקט ״מובילי השינוי״ של XimusNxt בשיתוף KPMG, שבו עידו רון, שותף וראש מערך AI וטרנספורמציה דיגיטלית ב-KPMG ישראל, הציג את הכלים, האתגרים והמהלכים הנדרשים להטמעת בינה מלאכותית בארגונים גדולים.

מה בעצם קרה כאן?

רון פתח באמירה ברורה: ״מובילי השינוי בעולם ה-AI הם אלה שינהיגו את הארגונים הגדולים בעתיד הקרוב ויובילו מהלכים עסקיים נרחבים״. פורום XimusNxt, שמאגד מנהלים, יזמים, אנשי השקעות ובכירים בתחומים שונים, מציע פלטפורמה להחלפת ידע ושיתופי פעולה, והמפגש הנוכחי עסק בשאלה שהופכת רלוונטית כמעט לכל ארגון: לא אם לאמץ AI, אלא מי יוביל את השינוי ואיך עושים זאת נכון.

רון הדגים את הנקודה עם דוגמה מעולם התרבות: מוזיאון הסובלנות בירושלים, שבמסגרת הטרנספורמציה הדיגיטלית שלו יצר מיצג שבו דמותו של הרמב״ם מתעוררת לחיים ומאפשרת למבקרים לשאול אותה שאלות בכמה שפות על כתביו. ״אני מעריך שתוך שנה בכל הארגונים יתחילו להיווצר סוכנים. בקצה הרבה מהתפקידים יהפכו להיות כאלה של קבלת החלטות ואסטרטגיה״, הוא צופה.

דוגמה נוספת מגיעה מהמרכז הרפואי שיבא, שם זיהו את חדר המיון כאחד האתגרים המרכזיים. לדברי רון, 70% מהאנשים שמגיעים למיון לא היו צריכים להגיע אליו ויכלו לקבל מענה במוקד או בשר״פ. פרויקט K הוא מתחם מיון ראשוני המבוסס על בינה מלאכותית, שנולד בין היתר על רקע מצוקת כוח האדם והזמן המוגבל שיש לרופאים לעבור על ההיסטוריה הרפואית של כל מטופל. מטופלים שאינם חשודים בהתקף לב או בסכנת חיים עוברים תשאול ובדיקות באמצעות ״ד״ר בינה״, מערכת AI שבונה בתוך שניות תוכנית טיפול ראשונית, ממליצה לרופא אילו בדיקות לבצע ואף מסייעת בהפקת מכתב השחרור. ״המטרה העסקית של כולם היא לעשות כסף. לייצר חדשנות ולתת שירות יותר טוב כדי לגדול. להוציא פתרונות גדולים בבתי החולים ולמכור אותם בעולם״, אומר רון.

אז מה שונה הפעם?

לדבריו, גל ה-AI שונה מגלים טכנולוגיים קודמים בכך שאינו מכניס לארגון רק כלי חדש, אלא יכולת רוחבית שיכולה להשתלב כמעט בכל פונקציה. עם זאת, המערכות הישנות, הרגולציה, תהליכי העבודה וההרגלים לא נעלמים בן לילה. רון מציע להסתכל על הטרנספורמציה דרך חלוקה של 10% טכנולוגיה, 20% נתונים ו-70% הגורם האנושי. AI, לדבריו, כבר אינו פרויקט חדשנות נקודתי אלא הופך בהדרגה לחלק ממערכת ההפעלה של הארגון ולשכבת יכולת שמשתלבת בליבת הפעילות העסקית.

אלא שהטמעה לא אחידה עלולה ליצור בעיות חדשות. ״יש אי-סימטריה משמעותית שפוגעת בארגונים. אם מחלקת השיווק של אלביט התחילה לכתוב הצעות עם AI ומצליחה לכתוב 300 הצעות בחודש במקום 30, האם מחלקת התפעול והייצור מצליחה לעמוד בקצב? ברור שלא. כי אם הארגון לא מתקדם באותו קצב לרוחב, תהיה בעיה של צוואר בקבוק. ככל שיש אי-סימטריה בהטמעה של AI בארגון, נזהה צווארי בקבוק חדשים״, הוא מזהיר.

רון מצביע על שישה תחומים שבהם נכון להכניס AI: עבודה ידנית, חיפוש מידע, תמיכה בקבלת החלטות, הפקת תוצרים, תיאום בין גורמים ובקרות חכמות על תהליכים ואנשים. לאחר זיהוי ההזדמנות מגיע שלב התיעדוף, שבו נדרשת ההנהלה להכריע בין מהיר למשמעותי, עסקי לתשתיתי, סיכון נמוך לפוטנציאל גבוה, ROI מיידי ליכולת עתידית, Build מול Buy ובין אופטימיזציה לטרנספורמציה.

האתגר האנושי

אבל גם הטכנולוגיה הטובה ביותר לא תחולל שינוי אם העובדים לא יאמצו אותה. ״ההנהלה יכולה להכריז על שינוי. אנחנו מאמינים שרק מוביל שינוי שהוא מנהל או עובד יכול להוביל שינוי אמיתי״, אומר רון. על השאלה הזאת ניסתה לענות לאה המאירי, Chief AI Officer במאוחדת שירותי בריאות, שבחרה לפני כמה שנים להיות סוכנת שינוי.

היא התחילה במשרדי הממשלה, בסביבה שבה נתקלה בחסמים של רגולציה, רכש, משפט, פרטיות ואבטחה, אבל גילתה שהאתגר הקשה יותר נמצא דווקא במקום אחר. ״הסוג היותר קשה הוא האזור האנושי ואזור ההטמעה וההבנה מה זה AI ואיך מייצרים אמון״, היא אומרת. ״הגענו למסקנה שהמטרה הייתה לייצר שינוי במשרדי הממשלה. באתי בסמכות רכה לדבר על השינוי הזה יחד עם המנכ״לים ולייצר את הגשר השפתי. צריך היה לייצר שפה. מדובר ב-100 לקוחות חדשים, כל אחד הוא ארגון בפני עצמו״.

המאירי הובילה את מהלך AI FOR ME, שכלל בין היתר הנגשה של כלי AI לעובדי המגזר הציבורי. ״יחד עם KPMG בנינו מדריך שהוא גם פודקאסט, המונגש בשפה ברורה למשתמש הקצה ומסביר ליזם AI בממשלה מה נדרש ממנו כדי להקים פרויקט AI. עשינו אסטרטגיות AI ברשות המסים, במשטרת ישראל, במערך הדיגיטל הלאומי ובשירות התעסוקה״.

אחת הדוגמאות שהציגה היא משרד הרווחה, ארגון עתיר נהלים ומידע, שעובדות סוציאליות מתקשות לעיתים לאתר במהירות. ״הכול צריך להיות מדויק ומיידי, אבל חיפוש ידע גוזל זמן. האתגר היה איך מביאים בינה מלאכותית מתקדמת לארגון רגיש בלי פשרות וסיכונים. פיתחנו צ׳אט ארגוני מבוסס AI שבו עובד שואל שאלה חופשית והמערכת מאתרת מקורות רלוונטיים ומחזירה תשובה מדויקת. כל סוכן מתמקד בעולם תוכן אחר במשרד הרווחה. זו ממש תשתית ארגונית. זו מהפכה״.

ארבעה דברים שסוכן שינוי צריך

מניסיונה, המאירי מונה ארבעה דברים שסוכן שינוי זקוק להם: לחשוב על ה-AI כמשהו בלתי מוגבל; להמשיך בעשייה ובפיתוח גם כשחושבים על העתיד הרחוק; להכיר לעומק הן את הטכנולוגיה והן את התחום שבו פועלים; ובעיקר להבין בני אדם. ״תמלול של פגישה רפואית זה אירוע קשה מבחינת ההטמעה. רופאים זה קהל שאתה צריך לדעת לדבר איתו. Understand humans״, היא מסבירה.

אחרי העבודה בממשלה בחרה המאירי לעבור לבריאות. ״יש פה מהפכה גדולה, תבחרו איפה אתם רוצים להיות בה. כשאני החלטתי מה יהיה הצעד הבא שלי אחרי הממשלה, בחרתי בתחום הבריאות. אני במאוחדת כי זה מעניין ויהיה פה שינוי משמעותי. למאוחדת מיליון וחצי מבוטחים ויש פה אימפקט מטורף״.

מה עושים בשטח?

לדברי רון, האנשים שיתקדמו בתוך הארגונים יהיו אלה שיצליחו להשתמש ב-AI כדי לייצר שינוי עסקי משמעותי. הדרך מתחילה בהבנת הבעיות והחסמים במחלקה, ממשיכה במיפוי הפתרונות האפשריים ומסתיימת בתיעדוף. ״AI עולה הרבה כסף ויש לתעדף את תרחישי השימוש״, הוא מציין.

בשטח, הוא מציע להתחיל דווקא בשיחות עם העובדים: להבין איך נראה יום העבודה שלהם, איפה הם נתקעים ומה גוזל מהם זמן, לקבץ את הבעיות לאשכולות ולמצוא לכל אחד פתרון אפשרי. את הפתרונות הוא מחלק לשלושה סוגים: Quick Win – פתרון מהיר וזול; Growth Boost – פתרון שמייצר צמיחה; ו-Strategic Impact – מהלך יקר וממושך יותר בעל השפעה.

בסופו של דבר, גם בעולם של AI, הכול חוזר לאותם אנשים שיודעים לדבר עם אנשים.