מ-Use Cases לפלטפורמת צמיחה: איך AI משנה את תפקיד ה-CMO עד 2030

לאן AI לוקח את השיווק עד 2030?

עד 2030, אם התחזית של BCG תתגשם, תפקיד ה-CMO (מנהל/ת השיווק) ייראה שונה לחלוטין ממה שאנחנו מכירים היום. פחות "מנהל קמפיינים", יותר אדריכל/ית צמיחה ארגונית: מי שמחבר/ת בין הלקוח, הדאטה וההחלטות העסקיות – ומפעיל/ה רשת של מערכות ו-AI agents שמנהלים חיזוי, אופטימיזציה ותיעדוף בזמן אמת.

אלא שהמציאות של 2025 עדיין רחוקה משם. חברות משקיעות ב-AI, אבל נתקעות ב-PoC אינסופי, בכלי נישתי או בצ'טבוט מרשים – בלי לתרגם את זה לערך עסקי רחב.

איפה החברות באמת עומדות היום

בסקר משותף של BCG ו-Marketing + Media Alliance (MMA), שנערך בקרב 60 CMOs:

• כ-20% דיווחו שהארגון שלהם עדיין במצב למידה – בחינת כלים, עקומת הייפ, בלי פריסה משמעותית.
• 31% מתמקדים ב-פיילוטים פונקציונליים מבודדים, למשל אוטומציית קמפיינים או כלי GenAI לתוכן.
• פחות מ-30% פועלים ברמת Enterprise-wide – חיבור אמיתי בין פונקציות עסקיות באמצעות AI.

במילים אחרות: רוב הארגונים עדיין חושבים על AI כעל אוסף Use Cases, לא כעל תשתית מחברת. זו החמצה, כי הערך הגדול מגיע רק כש-AI נכנס ללב האופרציה: דאטה מאוחד, מודלים משותפים והחלטות שמתבססות על תמונה הוליסטית – ולא על אקסלים מנותקים של שיווק, פיננסים והפצה.

סוף עידן הסיילואים: למה ה-CMO הופך/ת למתזמר/ת הראשי/ת

הטענה המרכזית שעולה מ-BCG: ל-CMO יש מיקום ייחודי בצומת שבין:

• הבנת לקוחות והתנהגות צרכנית
• מותג ונרטיב
• תשתית דיגיטלית ודאטה

כש-AI נכנס למשחק, הצומת הזה הופך מנקודת תפעול לנקודת שליטה אסטרטגית.

איך זה נראה בפועל?

1. חיבור דאטה חוצה פונקציות –

   • שיווק + Supply Chain: התאמת קמפיינים בזמן אמת לרמות מלאי.
   • שיווק + Finance: מדידה מדויקת של השפעת פעולות שיווק על רווחיות, לא רק על קליקים.
   • שיווק + R&D: שימוש בתובנות לקוח (כולל Multimodal data) לזיהוי צרכים ומוצרים עתידיים.

2. AI Agents שמנתחים דאטה פדרטיבי – מערכות שמתחברות למקורות שונים, שומרות על פרטיות ועמידה ברגולציה, ומייצרות לצוות ההנהלה תובנות חיזוי בזמן אמת: איפה הביקוש ישתנה, איזה מסר עובד לאיזה קהל, ואיפה לבנות יתרון תחרותי.

3. GenAI כמכפיל כוח –

   • אוטומציה של פרסונליזציה בקנה מידה גדול.
   • A/B/n Testing מהיר בהרבה.
   • אופטימיזציה מתמדת של משפכי שיווק.

התוצאה: ה-CMO פחות עסוק/ה במיקרו-ניהול של קמפיינים, ויותר בעיצוב ארכיטקטורת הצמיחה של הארגון.

למה AI לא מחליף את הרגש המותגי

GenAI יודע לכתוב, לעצב, לייצר וידאו, לבנות וריאציות ולהרכיב "Mood Boards" בקנה מידה שלא היה אפשרי בעבר. אבל BCG מדגישים: בלי שכבת עומק אנושית, זה מתכון ל-Algorithmic Fatigue.

כאשר כולם משתמשים באותם מודלים, באותם טמפלטים ובאותו נתיב אופטימיזציה – התוכן נעשה מושלם אבל גנרי. מותגים נראים דומים, קמפיינים נשמעים אותו דבר, והצרכן לומד לזהות את שפת ה-AI.

לכן, התפקיד הקריטי של צוותי השיווק והקריאייטיב:

• לשמור על אנושיות, חדות והבדלה מותגית.
• להשתמש ב-AI כמנוע רעיונות, לא כתחליף לחשיבה.
• לוודא שהנרטיב המותגי נשאר ייחודי, אמיץ ומבוסס תובנה – לא רק סט אופטימיזציות.

הפוליטיקה של הדאטה: כוח, פחד וסיכון

כדי ש-AI יוכל "לחבר את הנקודות" באמת, המידע בארגון חייב לזרום. כאן מתחילה הבעיה.

BCG מזהים שתי שכבות של סיכון והתנגדות:

1. סיכון אישי – מנהלים/ות שומרים מידע כדי להגן על כוח, טריטוריה ותפקיד. שיתוף דאטה מרגיש כמו ויתור על שליטה.
2. סיכון ארגוני – חשש מדליפות, שימוש לרעה, חשיפת סודות מסחריים, פגיעה בפרטיות.

ללא התמודדות עם הפוליטיקה הזו לא תהיה טרנספורמציה אמיתית. נדרש:

• מסגרת ממשל (Governance) ברמת הדירקטוריון:
  • הגדרת כללים: איזה דאטה מחברים, מה נשאר מבודד, מי נוגע במה.
  • קו ברור: איפה AI רשאי לקבל החלטה אוטונומית, ואיפה חייב להיות "Human in the Loop".
  • ביקורת שוטפת על איכות דאטה, פרטיות ואבטחת מידע.

זו נקודה רגישה במיוחד גם לשוק הישראלי, שפועל בסביבה רגולטורית מורכבת (פרטיות, אבטחת מידע, סייבר), אך במקביל מחפש יתרון תחרותי באמצעות חדשנות מהירה.

חמישה מהלכים ש-CEOs חייבים להוביל

כדי לממש את הפוטנציאל של AI כשכבת טרנספורמציה – ולא כגימיק – BCG מציעים חמישה צעדים מעשיים:

1. להעצים את ה-CMO

   • ה-CEO חייב/ת לתת מנדט אמיתי: ה-CMO כשותף/ה מלא/ה ל-CFO ול-CIO.
   • יצירת שלישיית כוח CMO–CFO–CIO שמיישרת קו בין דאטה, טכנולוגיה, חוויית לקוח ותוצאות עסקיות.

2. להציב את הדירקטוריון מעל ממשל ה-AI

   • לקבוע מראש: החלטות תמחור, קמפיינים, ניהול מלאי, סיכוני אשראי – מה מותר לאוטומציה, מה נשאר אנושי.
   • לארגן תהליך סדור לניהול סיכוני AI, ולא "להסתמך על תחושת בטן של הצוות הטכנולוגי".

3. להשקיע ב"רקמות החיבור"

   • אינטגרציה של מערכות MarTech, AdTech, CRM, ERP ושרשרת אספקה.
   • זרימת דאטה אחידה בין Paid, Owned ו-Earned Media ועד ספקים ושחקני חוץ.
   • זו לא עוד כלי, זו תשתית.

4. לצאת ממצב פיילוט מתמיד

   • להתחיל ב"אזורי בטיחות" עם אימפקט מוכח, למשל קישור דאטה שיווקי לדאטה לוגיסטי לצורך התאמת קמפיינים למלאי.
   • משם להתרחב בהדרגה ליישומי AI רוחביים, עם KPIs ברורים.

5. לאפס תרבות ותמריצים

   • לתגמל שיתוף פעולה בין יחידות ולא הגנה על סיילואים.
   • להפוך את השיווק מ-Cost Center ל-Innovation Lab שמודד תרומה לשורת הרווח.
   • לשטח היררכיות כדי לאפשר החלטות מהירות, כולל עם שותפים וסוכנויות.

מה זה אומר למנהלי שיווק וטכנולוגיה בישראל

לשוק הישראלי, עם האוריינטציה הטכנולוגית הגבוהה והנטייה לאמץ מהר פתרונות GenAI, יש כאן הזדמנות וגם אזהרה ברורה:

• ארגונים שלא יחברו בין ה-AI השיווקי לשאר מערכות הליבה – יישארו עם "צעצועים חכמים" במקום יתרון אסטרטגי.
• CMOs שישכילו לדרוש מנדט על הדאטה, להוביל Governance אחראי ולשמור על קול מותג ייחודי – יהפכו למנוע הצמיחה הבא של הארגון.
• מי שיסתפק באוטומציית באנרים, יגלה שהמתחרים כבר משתמשים ב-AI כדי לעצב את כל מסלול קבלת ההחלטות העסקיות.