הבטיחו מהפכה ונתקעו בהטמעה: למה חברות לא מצליחות לממש את הפוטנציאל של ה-AI?

מחקר חדש של ענקית הייעוץ האסטרטגי הגלובלית BCG חושף פער חד בין ההשקעות והשאיפות שלחברות בתחום הבינה המלאכותיתלבין האימוץ בפועל והערך העסקי שהיא מניבה. הפער הזה, שמכונה על ידי BCG "פער ההשפעה של ה-AI" משקף תובנה הולכת ומתחזקת בעולם העסקי: השקעה בטכנולוגיה לבדה אינה מספיקה. החברות שמובילות כיום את התחום אינן אלה שהטמיעו צ’טבוטים בלבד, אלא אלו ששינו מהיסוד את אופן העבודה, את המבנה הארגוני ואת תהליכי קבלת ההחלטות.

המחקר של BCG, שהתבסס על סקר בקרב 1,803 מנהלים בכירים מ-19 מדינות ו-12 תעשיות שונות ברחבי העולם, מצביע על כך ששליש מהחברות מתכננות להשקיע יותר מ-25 מיליון דולר בטכנולוגיות AI עד סוף 2025, ו-75% מהמנהלים מדרגים את התחום כעדיפות אסטרטגית עליונה. עם זאת, רק רבע מהחברות דיווחו כי הצליחו להפיק ערך משמעותי מהשקעות אלו. במילים אחרות, שלוש מתוך ארבע חברות טרם הצליחו לממש את הבטחת ה-AI ולהפיק ממנה תועלת עסקית של ממש.

אחת התובנות המרכזיות בדו"ח נוגעת לחשיבותו המכרעת של הגורם האנושי בהצלחתן של חברות לאמץ AI באופן משמעותי: ארגונים בעלי ביצועים גבוהים בהטמעת AI פועלים לפי עקרון 10-20-70-70% מההשקעות שלהן בבינה מלאכותית מוקדשים לאנשים, תהליכים, שיטות עבודה ושינוי תרבותי, כש-20% בלבד מושקעים בטכנולוגיה ונתונים ו-10% מוקדשים לאלגוריתמים עצמם.

עם זאת, פחות משליש מהחברות הכשירו מעל רבע מהעובדים שלהן לעבודה עם AI - נתון שמעיד על פער משמעותי נוסף בין כוונה ליישום.

לפי BCG, ההתנגדות לשינוי וההיצמדות להרגלים קיימים מהווים חסם מהותי הרבה יותר ממגבלות טכנולוגיות באימוץ מוצלח של AI. אחד הנתונים הבולטים במחקר הוא שאפילו בקרב מפתחי תוכנה, אוכלוסייה טכנולוגית שאמורה לעמוד בחזית האימוץ של טכנולוגיות חדשות, כ-70% אינם משתמשים כיום בכלי Gen AI.

בנוסף, שני שלישים מהארגונים מדווחים על קושי בגיוס ושימור של טאלנט מקצועי בתחום ה-AI. המשמעות ברורה: ארגונים מציבים את ה-AI בראש סדר העדיפויות, אך לא משקיעים מספיק בכוח האדם שמאפשר להוציא אותו לפועל.

לטענת BCG, כדי להבטיח אימוץ מוצלח נדרשת מנהיגות ברורה שתוביל את השינוי מלמעלה: על המנהלים לספק דוגמה אישית - להתנסות בעצמם בכלי AI במשימות היומיום, לדבר על כך עם העובדים, לשתף באופן פומבי בהצלחות ולעודד שימוש יומיומי.

BCG מסבירים שאחת הטעויות הנפוצות בארגונים היא הרצה של פרויקטי AI רבים במקביל, באופן מבודד בכל מחלקה, בלי למידה הדדית. התוצאה היא פיזור משאבים ופרויקטים מבטיחים שנובלים לפני שמבשילים. הפתרון שהם מציעים הוא לעצב פיילוטים חוצי ארגון: לרכז את המאמצים המספר מצומצם של פרויקטים בעלי פוטנציאל גבוה ולשתף בהם צוותים שונים. מעורבות עובדים בפרויקטים ארגוניים תורמת לתחושת השליטה והמעורבות, מפחיתה התנגדויות, ויוצרת רשת של "שגרירי AI" פנימיים שיכולים לסייע בהפצת הידע החדש בתוך הארגון.

אסף אליקים, מנכ"ל BCG ישראל, ושותף מנהל ב-BCG הגלובלית: "גם בישראל, כמו בעולם, קיים פער ברור בין הפוטנציאל שטמון ביכולות ה-AI לבין ההשפעה העסקית שהיא מייצרת בפועל. חברות רבות מתקשות לשלב את הכלים הללו בעבודה השוטפת - בין היתר בשל ריבוי האפשרויות, היעדר מיקוד, וחסמים תרבותיים ומבניים. החברות שבאמת מצליחות הן אלה שמבינות כי הטמעת AI איננה פרויקט IT נקודתי, אלא תהליך עומק שמשנה את הארגון כולו. הן משקיעות בהכשרת עובדים, מעצבות מחדש תהליכים תפעוליים, וממקדות את המאמצים בכלים שמניבים ערך עסקי מובהק. מעבר לכך, ללא הובלה אישית של המנכ"ל והנהלה בכירה – קשה לייצר אימפקט רחב שמניע את כלל הארגון להתנסות, ללמוד וליישם. כדי שה-AI לא יישאר נחלתן של יחידות החדשנות בלבד, יש להקים תשתיות, לבסס שגרות עבודה ולהגדיר מדדים שמחברים את היכולות החדשות לתוצאות בשטח ולשורת הרווח – גם בדרגים התפעוליים. מי שידע למנף את הקרבה לאקוסיסטם הייחודי של סטארט-אפים ישראליים, יוכל לייצר לעצמו יתרון תחרותי מהותי".