כישלון פרויקטי AI: הבעיה היא במנהיגות, לא בטכנולוגיה

מדוע פרויקטי AI רבים נכשלים ביישום? המפתח נמצא במנהיגות לא אפקטיבית

לפי נתונים חדשים מ-S&P Global, שיעור החברות שמבטלות את רוב יוזמות ה-AI שלהן קפץ מ-17% ל-42% השנה. הסיבה המרכזית: לא טכנולוגיה מתקדמת מדי, אלא חוסר תיאום בין המנהיגות העסקית לצוותים הטכנולוגיים.

ב-ServiceNow יצרו מודל חלוצי של שיתוף פעולה בין CIO ל-COO, שהניב יותר מ-355 מיליון דולר בשנה בחיסכון ובתועלות ישירות. הנה המפתחות להצלחה לפי הניסיון שלהם:

5 שלבים ליישום AI אפקטיבי בתוך 90 יום

1. התמקדות בתועלות עסקיות - בחירת שלושה מקרי שימוש בעלי השפעה פיננסית ישירה, עם יעדים מאושרים על ידי CFO.
2. מיגוי נתונים על פלטפורמה מאוחדת - פלטפורמה אחודה המחברת מודלים, סוכני AI וזרימות עבודה על בסיס נתונים מנוטרלים ומאובטחים.
3. ממשל תפעולי על פי מודל עסקי - הקמת מערכת בקרה מרכזית (Control Tower) לניהול מחזור החיים המלא של סוכני ה-AI.
4. עיצוב מחדש של סביבת העבודה - שילוב AI לטיפול בשגרות וזמינות עובדים לעבודה אנושית יצירתית (בדומה לשירות הלקוחות האוטונומי של ServiceNow שמטפל ב-89% מהפניות בצורה עצמאית).
5. שותפות קונקרטית בין CIO ל-COO עם מטריצת אחריות ברורה הכוללת:
   • לוח פיתוח מאוחד
   • דשבורד מעקב בזמן אמת
   • תמריצי הכשרה מבוססי תוצאות

תכנית מדורגת בטווח הקצר

• ימי 0-14: הגדרת יעדים ומנגנוני פיקוח
• ימי 15-45: הנגשת נתונים והקמת מערך הבקרה
• ימי 46-75: פריסת פתרונות פיילוט ומדידת אפקטיביות
• ימי 76-90: מינוף הצלחות וקיטול מיזמים לא רלוונטיים

"ההצלחה נמדדת כשדירקטוריון שואל 'מה עוד אפשר להשיג עם AI?', והביקורת הרגולטורית הופכת לבנאלית כי המערכת פשוט עובדת" (ServiceNow)

לפי תחזית IDC, AI גנרטיבי עשוי להוסיף 22 טריליון דולר לכלכלה העולמית עד 2030. הפירות ייגמלו לאלה שישקיעו במודלים תפעוליים חכמים - לא רק בדמו מרשים.