כיצד לנווט בחכמה את מהפכת ה AI: ממהלכים טקטיים לטרנספורמציה ארגונית אסטרטגית

שינוי פרדיגמה: מהפכה עמוקה מכפי שנדמה

העולם העסקי חווה שינוי מהותי ועמוק עם כניסת הבינה המלאכותית "לחייו". חברות ייעוץ ומחקר מעריכות כי עד 2030, הבינה המלאכותית צפויה לתרום כ 15.7 טריליון דולר לכלכלה העולמית. בדרך לשם, הבינה המלאכותית מאתגרת ומשבשת את כללי המשחק לא רק ברובד התפעולי והטכנולוגי – אלא בעיקר ברמת הפרדיגמה הארגונית.

איך מרגיש השינוי הזה?

קצב תמורות אקספוננציאלי

מהפכות / טרנספורמציות טכנולוגיות קודמות התאפיינו בשינויים הדרגתיים יחסית וקצב הבשלה שאפשרו לארגונים להסתגל באופן מדוד אחראי ומתון, ואשר השפיעו באופן יחסית ממוקד על רבדים/יחידות ארגוניים. לעומתן, מהפכת הבינה המלאכותית מציבה בפנינו תמונת מציאות שונה לחלוטין: טכנולוגיה שמשנה את כללי המשחק בכל רובד ארגוני במקביל, בקצב אקספוננציאלי, ללא "נוסחה מנצחת" לאימוץ ארגוני מוצלח, ומאלצת חשיבה מחדש על הנחות יסוד ופרדיגמות עסקיות של הארגון בעידן החדש הזה.

 "כוח על" לכל עובד-ידע

אם לא די בכך, הבינה המלאכותית היוצרת והנגישות חסרת התקדים שלה יוצרות לראשונה מצב בו טכנולוגיה כה טרנספורמטיבית זמינה ונגישה פוטנציאלית לכל עובד ידע בכל רמה ותפקיד  in-the-flow-of-work ויכולה להקפיץ באופן דרמטי את האפקטיביות, האיכות, הפריון, והיצירתיות שלו מרמת הניהול והתכנון ועד לרזולוציה של משימה בודדת.

כל זאת, ללא צורך ברכישת מיומנויות טכנולוגיות, ללא צורך בפיתוח תוכנה, תקורת IT, או צורך בהטמעת מערכות ליבה ארגוניות מורכבות. בדיוק כפי שלא נעלה בדעתנו עובד-ידע שאינו שולט בסביבת Office בקרוב כל עובד ישלוט בארגז-כלי AI יומיומיים חיוניים שישפרו דרמטית את הפרודוקטיביות והיצירתיות שלו.

 דמוקרטיזציה וקומודיטציה של עולם התוכנה

ומהפרט לארגון: אנו עדים לתהליך מואץ ועמוק של קומודיטיזציה של עולם התוכנה. מה שפעם היווה חסם כניסה ומקור ליתרון תחרותי לגדולים, לעשירים ולעתירי טאלנט טכנולוגי, כעת הופך במהירות עצומה למוצר מדף נגיש, זמין כלכלית ובר-שיחלוף.

מערכות המידע הארגוניות "המסורתיות" מאבדות את הערך האינטרינסי המבדל שלהן, ובמקביל, הבינה המלאכותית הנגישה (לעתים עד רמת קוד פתוח חינמי לשימוש בלתי מוגבל) מתגלה ככוח טרנספורמטיבי שמסוגל לשנות מן היסוד את האופן שבו יחידים וארגונים מקבלים החלטות, מנהלים סיכונים, מזהים הזדמנויות ומייצרים ערך.

הפרדוקס האסטרטגי: מדוע ארגונים רבים מחמיצים את ההזדמנות האמיתית

עד כאן החלק הרומנטי.

בעוד מחקרים ודוחות עדכניים (בעיקר מארה"ב ואירופה) מעידים על אחוז גבוה (35-60%) מהארגונים שהצהירו כי הם כבר "משתמשים" ב Gen-AI בצורה כזו או אחרת, הרי שבפועל אחוז גבוה מאד מאלו המצהירים זאת מיישם זאת בפועל באחד מ או שילוב של 2 נתיבי אימוץ עיקריים:

א. הארגון מנסה לגבש "אסטרטגיית AI" נפרדת ועצמאית

גישה זו, המתייחסת ל-AI כאל עוד תחום טכנולוגי שדורש אסטרטגיה משל עצמו, היא – בעצמה – סוג של טעות אסטרטגית…

הפרדוקס טמון בעובדה שככל שהתועלות הפוטנציאליות המהותיות שמביאה עמה הבינה המלאכותית אמורה להשתלב ולהעצים את האסטרטגיה העסקית והמיקודים העסקיים של הארגון. במקום לראות ב-AI עוד הזדמנות טכנולוגית או דיסציפלינה נפרדת, עלינו להתייחס אליו ככוח טרנספורמטיבי שיכול:

  • לשדרג ולהאיץ את המיקודים העסקיים הקיימים
  • לדמיין מחדש את הצעות הערך והמודלים העסקיים
  • להעצים את היתרונות התחרותיים של הארגון
  • לשפר ללא הכר את יכולת קבלת ההחלטות וניהול הסיכונים

ב. הארגון מקדם "איים" של יוזמות נקודתיות וטקטיות

רוב הארגונים במשק כבר מקדמים / מתניעים מהלכים ויוזמות בתחום AI. חלקם מקדם פיילוטים או POC (Proof of concept) ליוזמות AI, מספקים הדרכות וסדנאות לחלק מהעובדים לשימוש בכלי Gen-AI מובילים. חלקם אף מטמיע פתרונות נקודתיים דוגמת בוטים של שרות או אוטומציות ברצפת המוצר והשירות.

איים של יוזמות, ואסטרטגיית AI עצמאית = סיכוי גבוה לתת מיצוי

פיילוט אינו טרנספורמציה, הדרכה לא יוצרת מיינדסט AI ואימוץ נרחב, ויישום של בוט שירות לא "יזיז את המחוג" במיקודים העסקיים. נדרשת חשיבה עדכנית יותר על הפוטנציאל הטרנספורמטיבי המהותי של AI בארגון. מבינה מלאכותית ככלי / operational enabler ל- transformative tool

האתגר המרכזי: ניווט חכם בים סוער של שינוי אקספוננציאלי

האתגר המרכזי העומד בפני ארגונים החפצים להתגבר על הפרדוקס הארגוני / אסטרטגי הזה, הוא משולש:

שיטות ניהול-שינוי הנוכחיות לינאריות – מהפכת ה AI היא אקספוננציאלית

ראשית, רוב פרקטיקות ניהול השינוי ומודלי ההפעלה והניהול המסורתיים אופטימליות לעידן של שינויים לינאריים ומתונים, עבורו קיים playbook מוכח לאימוץ והטמעה של טכנולוגיות חדשות. אולם בעידן הנוכחי של שינוי אקספוננציאלי, כלים אלו פשוט הרבה פחות אפקטיביים.

להמתין שהעת תבשיל משמעו לפתוח פיגור מהותי

שנית, אסטרטגיית המתנה (Wait Strategy) שנראית לכאורה זהירה ואחראית, עלולה ליצור פער בלתי ניתן לגישור מול מתחרים שכבר החלו במסע הטרנספורמציה. כמו בכל מהפכה טכנולוגית, אלו הנעים ראשונים קדימה כבר ימנפו את היתרון התחרותי שהשיגו בעזרת AI כדי ליצור פער, בידול, נתח שוק, או נכסים מוחשיים רבי ערך אחרים – נכסים שישמרו על ערכם גם אחרי שכל השחקנים האחרים כבר יאמצו AI.

הייפ ורעש לבן מקשים לקבל החלטות

שלישית, הקצב המסחרר של ההתפתחויות בתחום מייצר "רעש לבן" שמקשה על קבלת החלטות אסטרטגיות מבוססות ותקפות. ארגונים מתקשים להבחין בין מגמות משמעותיות לבין הייפ זמני וטרנדים חולפים, בין הזדמנויות אמיתיות לבין חתונה-קתולית עם טכנולוגיה או תפיסה קניינית.

לסיכום:

תמונת המצב הנוכחים היא שארגונים רבים שאינם ארגוני AI – נאבקים לנווט במסע לאימוץ והטמעה ארגונית של בינה מלאכותית בליבת העסק, ובלב העובדים. הם חווים את המורכבות של ריבוי גישות כלליות, איים של יוזמות ופרויקטים שמיעוטם מבשיל לסביבת הייצור, וונדורים עם פרדיגמות כלים ופלטפורמות "גן סגור", אימוץ נקודתי ע"י עובדים, וחוסר בהירות באשר לתמונת העתיד.

אז מה עושים?

שלושת גלגלי התנופה שיעזרו לארגון להתמודד עם האתגרים:

GAIN: מודל הפעלה "עדכני" לניהול טרנספורמציית AI

אז סיכמנו שמהפכת הבינה המלאכותית מציבה בפני ארגונים אתגר ייחודי: כיצד להוביל טרנספורמציה ארגונית בעידן שבו אין playbook מוכח, קצב השינויים אקספוננציאלי, וההשפעה חודרת לכל רובד בארגון.

המענה לאתגר המשולש הזה דורש מסגרת חשיבה חדשה – מודל הפעלה עדכני – המתבסס על שלושה גלגלי תנופה ארגוניים המזינים ומעצימים זה את זה בדרך לארגון מועצם AI.

אנחנו מכנים את מודל ההפעלה הזה GAIN (וזו גם שמה של פרקטיקת ה AI הצומחת במהירות שלנו בשטראוס).

GAIN מתבססת על התובנה שטרנספורמציית AI מוצלחת דורשת סינרגיה בין שלושה מרכיבים קריטיים:

  • אוריינות AI ואימוץ נרחב ואחראי בקרב כלל העובדים, בכל יחידות ורמות הארגון
  • זיהוי והבשלה של יוזמות AI מובילות והבשלה של תשתית מידע/IT "מאפשרת"
  • תשתית ניהולית תומכת – מצפן לניווט ארגוני חכם בטרנספורמציה.

כל אחד מהמרכיבים הללו הוא תנאי הכרחי אך לא מספיק בפני עצמו – רק השילוב ביניהם מייצר את גלגל התנופה הארגוניהאינרציה הארגונית הנדרשת לטרנספורמציה ומיצוי מוצלחים ברמה האסטרטגית.

הבה נסקור בקצרה כל אחד מגלגלי התנופה:

GAIN Impact/Adoption

מעבר להדרכות: הקניית מיינדסט של אוריינות, כישורים ומצוינות AI לעובדי הידע

הדרכות והנגשת כלי AI ,חשובות ככל שיהיו, אינן מספיקות ליצירת אימוץ נבחר ובר-קיימא של AI בקרב עובדי הידע בארגון. נדרשת גישה מערכתית שיוצרת אוריינות AI עמוקה, מטפחת סביבה תומכת ומייצרת מוטיבציה מתמשכת לאימוץ והתפתחות. גלגל התנופה הראשון מתמקד ביצירת התשתית האנושית והתרבותית הנדרשת, בין היתר:

  • Buy-in ארגוני חכם ומותאם אישית – מהנהלה בכירה ועד לאחרון עובדי-הידע
  • הקניית אוריינות, מיינדסט וארגז-כלי AI לכל רמות הארגון באופן שלוב ביום-יום העסקי
  • יצירת סביבה ארגונית וכלי IT מעודדים ומאיצים שימוש, שימוש חוזר ושיתוף ידע
  • הטמעת "כלכלה תמרוץ/הכרה" ארגונית המאיצה buy-in, אימוץ ושיתוף ויראליים
  • זיהוי, טיפוח והסמכת מובילי טרנספורמציה כמאיץ אימוץ וכמרכז מצוינות
  • יצירה של סביבת למידה רציפה in the flow of work למשך חיי הארגון

GAIN Value

מינוף הזדמנויות למיצוי AI ויצירת תשתית תומכת

האימוץ הנרחב של AI בארגון יוצר מצע חיוני לזיהוי והבשלה של יוזמות AI מובילות. עובדים ומנהלים המצוידים ב AI-mindset ובאוריינות AI מתקדמת משלבים את "חוכמת השטח" העסקית שלהם עם הגופים הטכנולוגיים בארגון כדי לזהות לאפיין ולתעדף הזדמנויות למינוף AI בתהליכי הליבה ובמיקודים העסקיים של הארגון, ובכלל זה:

איתור הזדמנויות / יוזמות AI מובילות

  • כלים ופתרונות לזיהוי ואפיון יוזמות bottom-up ומונחי הנהלה
  • מיפוי רב ממדי ברבדי המוצרים, העובדים, התהליכים, הדאטה, וה IT.
  • זיהוי הזדמנויות AI בנכסי Data ארגוניים וחשיבת AI Data thinking

תיעדוף מאוזן מבוסס ערך עסקי ומידת ישימות

  • יישום מודל הערכה רב-ממדי לסינון ותיעדוף יוזמות AI
  • איזון בין תועלות מיידיות לפוטנציאל אסטרטגי ארוך טווח

הערכת בשלות טכנולוגית וארגונית ליישום – מוכנות Data, IT, רגולציה, בעלי תפקיד וכו'

ניהול פורטפוליו יוזמות חכם ומאוזן

  • יצירת תמהיל אופטימלי של יוזמות קצרות וארוכות טווח
  • קידום תשתיות מאפשרות בתחומי ה Data וה IT

GAIN Confidence

המצפן הניהולי החדש לניווט בטרנספורמציה הארגונית

גלגל התנופה השלישי מספק את התשתית הניהולית החיונית להצלחת הטרנספורמציה. הוא מאפשר למקבלי ההחלטות לנווט את המהלך המורכב באמצעות:

גיבוש מודל-הפעלה ושפה ארגונית אחידה לניהול טרנספורמציית AI

  • גיבוש מודל הפעלה לתיעדוף, קבלת החלטות, וקידום יוזמות
  • גיבוש מבנה ארגוני והגדרות תפקיד למבנים ולכישורים החדשים

מפת דרכים דינמית וגמישה

  • תוכנית פעולה דינאמית ומדורגת , ידידותית להתאמות ועדכונים תדירים
  • יכולת תגובה מהירה לשינויים טכנולוגיים ועסקיים

ניהול פורטפוליו יוזמות AI בצורת "תיק השקעות" ארגוני

  • ראייה הוליסטית של כלל היוזמות והפרויקטים, הערכה שוטפת של תשואה על השקעה
  • ניהול סיכונים מושכל ברמת הפורטפוליו

הסינרגיה והסנכרון בין הגלגלים: המפתח לניווט מוצלח בכל תוואי שנבחר

שלושת גלגלי התנופה אינם פועלים בוואקום. הם מזינים ומעצימים זה את זה באופן מתמיד:

  • אוריינות AI נרחבת מגבירה פריון, מוטיבציה לאימוץ ומעצימה קידום יוזמות מובילות
  • הצלחות ביוזמות מובילות מייצרות חוויות הצלחה ומאיצות אימוץ נרחב, ויוזמות אסטרטגיות
  • תשתית ניהולית חזקה מאפשרת היגוי חכם ואחראי ומינוף ההצלחות להישגים עסקיים מדידים 

ומה הלאה? הדרך לארגון אקספוננציאלי

ניווט במסע המרתק לאימוץ AI ארגוני בשיטת גלגלי התנופה של GAIN, לא רק שמסייע למקבלי ההחלטות בארגון לנווט בצורה חכמה ואפקטיבית בטרנספורמציה הארגונית של AI, אלא יכול אף לחשל ולהוביל בהמשך ליצירת "ארגון אקספוננציאלי" – ארגון עם מערכת הפעלה ניהולית עדכנית שמסוגל לא רק להסתגל בקצב-מואץ ומערכתי לשינויים וטרנספורמציות טכנולוגיות או עסקיות, אלא גם ליצור ולמנף הזדמנויות בקצב הולך וגובר – תוך יישום אותם שלושת גלגלי התנופה לאימוץ ארגוני, טכנולוגי, וניהולי מתואם, סינרגטי ומהיר.

ארגונים שיצליחו במשימה זו ייהנו מיתרונות מצטברים ומתחזקים:

  • יכולת קבלת החלטות מהירה ומדויקת יותר, מבוססת Data ומועצמת AI
  • חדשנות רציפה בתהליכים ובמודלים עסקיים
  • יתרון תחרותי מבוסס על נכסי מידע אסטרטגיים (Data, מודלים של AI)
  • תרבות ארגונית של למידה והתפתחות מתמדת 

GAIN. נעים להכיר 🙂

GAIN, פרקטיקת ה AI הצומחת במהירות של שטראוס גובשה כמענה ישיר לאתגרים הייחודיים של עידן ה AI. ההתמחות שלנו שלנו מבוססת על שילוב של:

  • ניסיון עשיר בליווי טרנספורמציות ארגוניות, דיגיטליות, ועסקיות מורכבות
  • הבנה מעמיקה של דינמיקת השינוי האקספוננציאלי בעידן ה AI
  • היכרות מעמיקה עם אתגרי אימוץ AI בארגונים גדולים
  • מסגרת חשיבה הוליסטית המשלבת טכנולוגיה, תהליכים ואנשים

אנו מזמינים אתכם לגלות כיצד GAIN יכולה לסייע לארגון שלכם לנווט בהצלחה את המסע המאתגר לעבר עתיד מועצם AI – עתיד שבו הארגון שלכם לא רק מסתגל לשינויים, אלא מוביל אותם.

למידע נוסף על כיצד GAIN יכולה לסייע לארגון שלכם בטרנספורמציית  AI, צרו קשר עם צוות המומחים שלנו.

חנן אליאב, סמנכ"ל אסטרטגיה: Hanan@s-strategy.com 052-3994958

מוטי קריספיל, ראש תחום AI בשטראוס אסטרטגיה:  052-5565758 Moti@s-strategy.com

עוד כתבות עבורך

איומי הסייבר הופכים לנפוצים יותר – בואו ננהל את זה נכון

איומי הסייבר התגברו והפכו לנפוצים, עוצמתיים ומכוונים לעסקים בכל גודל ותחומי העיסוק. זהו אירוע כואב בכל קנה מידה.

אירוע סייבר כמו כל אירוע חירום הוא מצב מורכב ולא פשוט לחברה ולכל עובד באשר הוא, מנהל.ת בכיר או גורם טכני שלוקח חלק באירוע, ועלול להשפיע דרמטית על האופן שבו יסתיים האירוע.

האירוע יכול לחשוף את הארגון לבעיה משפטית כוללת ולא רק לאירוע הסייבר עצמו, אלא גם לאופן שבו החברה הגיבה לאירוע וניהלה אותו הלכה למעשה.

לכן יותר מתמיד, להנהלת החברה יש תפקיד מכריע בניהול האירוע בשלביו השונים, תהליך קבלת ההחלטות, תיחום אחריות והבנת הסמכויות של הגורמים הפנימים והחיצונים, משמעות לתשלום או אי תשלום כופר, חובת הדיווח לגורמי אכיפת החוק ועוד..

המטרה:

שיפור יכולות ההנהלה להתמודד עם אירוע סייבר על ידי מימוש מתודולוגיה לניהול האירוע שפותחה בשטראוס אסטרטגיה וכוללת: מתן כלים, הנגשת המידע להנהלת החברה, מתווה התנהלות לגורמים הרלוונטיים, הכוללת גם הדרכות וביצוע תרגילי הנהלה קבועים, מתוך מטרה עיקרית להקטין את חלון הזמן של תהליך קבלת ההחלטות ושיפור זמני אישוש של הפעילות העסקית של הארגון.

פעילות זו תאפשר מבעוד מועד:

  • לשפר את המודעות והמוכנות להתמודדות עם איומי סייבר בצוותים השונים
  • להגדיר את תיחום האחריות של כל גורמי ההנהלה על אופן העבודה וההתנהלות באירוע
  • לרכז את התהליכים השונים להתמודדות עם אירוע סייבר בפורמט ידידותי
  • לשפר את האינטגרציה ושיתוף הפעולה בין הגורמים השונים באירוע סייבר
  • להכין גלופות, מקורות מידע, הסכמים ומסמכים נדרשים

שלבים מרכזיים:

1. תפיסת ניהול אירוע: אנחנו מאמינים שלצורך ניהול אירוע חירום ברמת הנהלה נדרשת תפיסת ניהול מתקדמת, שבה מאפיינים ומגדירים את מבנה הצוותים, הגורמים השונים המעורבים בניהול האירוע וממשקי דיווח לגורמים, בתוך הארגון ומחוצה לו.

2. הכנה Playbook לניהול שלבי האירוע: הגדרת משימות הניהול וקבלת ההחלטות שנדרש לבצע, בכל שלב במחזור החיים של אירוע הסייבר, הגדרת הגורמים המאשרים והמבצעים לכל משימה.

3. טפסים גלופות, מסמכים, מקורות מידע והסכמים: מטבע הדברים, באירוע סייבר הלחץ על בעלי התפקידים והארגון גדול וכל דקה שעוברת מעלה את הסיכון. היערכות והכנה מראש של מידע רלוונטי יקטין משמעותית את זמן והלחץ על הגורמים השונים, וזאת, באמצעות הכנת הודעות לדיוור מידע, טפסים לאיסוף והעברת מידע, רשימות ומקורות מידע נדרשים לניהול האירוע, הסכמים עם גורמים נדרשים כגון מומחה משא ומתן, הערכות משפטית מול גורמי אכיפת החוק, הקמת תשתית לתשלום במטבעות דיגיטליים…

4. הגדרת בעלי תפקידים ואחריות: הגדרה ברורה של תיחום האחריות של כל גורם ניהולי טכני בשלבים השונים של האירוע (מנכ״ל, תפעול, טכנולוגיות מידע, כספים, משפטים, דוברות, שיווק, מכירות, משאבי אנוש…).

5. תיק תפעול לעבודה ללא מערך מחשוב מתפקד: אחת מהנחות היסוד המרכזיות היא שאירוע סייבר בשונה מאירועי חירום מסורתיים, יכול להשבית את הפעילות ואת מערך המחשוב של הארגון לזמן שנע בין ימים לשבועות ובמקרים קיצוניים גם לחודשיים. שטראוס אסטרטגיה פיתחה מתודולוגיה ייחודית בנושא, המכילה: תיק חירום, כלים, גלופות ומידע קריטי שיאפשרו לארגון לתפקד ברמה בסיסית גם ללא מערכות מחשוב.

6. שיפור רציף ותרגול לאירוע סייבר: הערכות ושיפור מודעות לאירוע הסייבר ברמת הנהלה הוא תהליך שמחויב להתבצע באופן קבוע וסדיר בכל ארגון. יועצי ומומחי שטראוס אסטרטגיה עובדים בצמוד למנהלי הארגון ומבצעים בו הדרכות, תרגילים וסימולציות שמבוססות על התיק שנבנה.

צוות המומחים של שטראוס אסטרטגיה: צוות הסייבר שלנו מורכב ממומחים בתחומים רבים ומגוונים, בעלי ניסיון מעשי ועשיר בהכנת ארגונים לאירועי חירום.

יחד נבנה עתיד מוגן ובטוח יותר 

ניהול ידע ב-2025: האתגר האמיתי הוא לא טכנולוגי – הוא תרבותי

ב־2025, בעולם שבו המידע זורם מהר יותר מתמיד, ידע הפך לנכס האסטרטגי החשוב ביותר של כל ארגון. אבל עם כל הטכנולוגיה הזמינה – הכלים המתקדמים, הפלטפורמות השיתופיות, פתרונות הבינה המלאכותית – נשארת שאלה אחת מרכזית:  

איך באמת מנגישים את הידע, משתפים אותו, וממנפים אותו לפעולה? 

יותר ויותר ארגונים מבינים היום שהבעיה האמיתית אינה במחסור בטכנולוגיה – אלא בתרבות הארגונית שמקיפה אותה.
"איי ידע", חוסר שיתוף בין צוותים, ואי-נגישות למידע קריטי – הם חסמים שממשיכים לעכב תהליכים, להאט החלטות ולפגוע בחדשנות. 

כששינוי דיגיטלי מתחיל מבפנים 

בשטראוס אסטרטגיה אנחנו לא מסתפקים בלייעץ על טרנספורמציה דיגיטלית – אנחנו גם מיישמים אותה.
בשנה האחרונה ביצענו תהליך עומק בתוך הארגון שכלל הטמעת Microsoft Teams ושילוב פתרונות GenAI – מהלך ששינה את הדרך שבה אנו משתפים תובנות, משמרים ידע מצטבר ומנהלים מידע בזמן אמת. 

במקביל, ליווינו ארגונים נוספים – מתעשייה מסורתית, דרך פינטק ועד גופים ציבוריים – בהובלת תהליכי ניהול ידע דומים.
המסקנה שחזרה על עצמה שוב ושוב: האתגר הוא כמעט תמיד תרבותי, ולא טכנולוגי. הפתרון דורש שינוי בהרגלי עבודה, בערכים הארגוניים ובאופן שבו אנשים משתפים פעולה סביב ידע. 

איך נראה מהלך של ניהול ידע חכם? 

בין הצעדים המרכזיים שיישמנו בארגון ובקרב לקוחותינו: 

  •  איחוד כלל הידע הארגוני לסביבת עבודה חכמה אחת 
  •  הטמעה הדרגתית ומונחית של הכלים הדיגיטליים 
  •  הקמת קהילות ידע פנימיות שמחברות בין מומחים 
  •  שיפור ניהול פרויקטים באמצעות כלים שיתופיים 
  •  שילוב כלים מבוססי GenAI לחילוץ תובנות, סיכום פגישות, ושימור אוטומטי של מידע 

ההטמעה עצמה לוותה בתהליך שינוי תרבותי וארגוני, שכלל הנחיה למנהלים, גיבוש שגרות עבודה חדשות וליווי שוטף של הצוותים. השינוי לא היה רק "איזה כלי משתמשים" – אלא "איך משתפים ידע אחרת". 

מה התוצאות? 

🔹 ירידה בעומס תקשורת לא אפקטיבית 

🔹 שיתוף ידע מהיר בין מומחים ותחומים 

🔹 שמירה שיטתית של ידע פרויקטלי ואסטרטגי 

🔹 עלייה ניכרת בפרודוקטיביות ובשיתוף הפעולה 

זה לא רק שינוי טכנולוגי – זה מהלך אסטרטגי.
ידע נמצא אצל האנשים, אבל ערך נוצר רק כשאפשר לשתף אותו, להנגיש אותו, ולפעול איתו – בזמן אמת. 

כי כשהידע זורם – גם הארגון זורם קדימה. 

 

רוצים להפוך את ניהול הידע אצלכם ממערך טכני למנוע צמיחה עסקי?
נשמח לשתף אתכם בתובנות שצברנו – מבפנים ובשטח. 

 דברו איתנו hello@s-strategy.com

 

הטרנספורמציה של ה-CDO בעידן ה-AI

מ־Data Custodian ל־Business Transformer

 

 

 

מהמחסן לעסק: כך נראה היומיום של CDO בשנת 2025

תארו לכם את התמונה: אתם נכנסים למשרד של CDO באחד הארגונים הגדולים. פעם – שולחן עמוס דוחות אקסל, שאלות רגולציה, דיונים אינסופיים על הרשאות גישה. היום? על השולחן תמצאו שרטוט של מודל חיזוי מבוסס AI, טיוטות לתכנית הדרכה ארגונית על דאטה, ורשימת משימות אסטרטגיות: מחיבור מערכות legacy ישנות, דרך הנעת הנהלה להשקעות תשתית, ועד בניית מסעות לקוח מבוססי מידע. ה-CDO של 2025 כבר מזמן לא רק “שומר הסף של הדאטה”. הוא הפך לדמות מפתח בעיצוב כיווני ההתפתחות העסקית – מתרגם בין עולם הטכנולוגיה לעולם התוצאה.

מה באמת השתנה?

בעבר, שיחות עם CDOs עסקו בעיקר בטיוב, אבטחת מידע ועמידה ברגולציה. היום, הן נשמעות אחרת לגמרי:
CDO של חברת ביטוח גדולה מספר לנו בהתלהבות כיצד מודל AI חדש מזהה לקוחות בסיכון לעזיבה – עוד לפני שהם עצמם מודעים לכך.
“פעם היינו מגיבים באיחור”, הוא אומר, “היום אנחנו מונעים. אפילו ה-CIO שלי התחיל לשאול מה עוד אפשר לחלץ מהדאטה…”המהפכה הזו לא קרתה ביום. זו תוצאה של שינוי עומק בתפיסת התפקיד: ה-CDO אינו עוד פונקציה תפעולית – אלא מחולל שינוי.

לא קסם, אלא ניהול אתגרים חכם

המציאות רחוקה מרומנטיקה: CDO של בנק גדול משתף כי ניסיונות להטמיע מודל AI לחיזוי אי־תשלומים נכשלו בשלב הראשון – לא בגלל הטכנולוגיה, אלא כי 40% מהנתונים פשוט לא היו קיימים, או לא היו נגישים.תהליך הארגון והאינטגרציה לקח חצי שנה – אך התוצאה הייתה מערכת מדויקת ומבוססת, שמייצרת ערך עסקי ברור.

שלושה שיעורים מהשטח

1. להתחיל בקטן, לחשוב בגדול
בפרויקט עם חברה יצרנית, ה-CDO בחר להתחיל בחיזוי זמני אספקה בקו ייצור אחד בלבד. ההצלחה יצרה מומנטום – שהוביל לפריסה רחבה יותר ולשדרוג כלל מערך הייצור.

2. לבנות גשרים, לא רק מודלים
70% מזמן ה-CDO מושקע בניהול תקשורת בין המחלקות – תרגום דאטה לתובנות עסקיות, הסברה טכנית למנהלים, והנעת ה-IT לשיתוף פעולה.

3. לנהל ציפיות, לא לייצר אשליות
“כדי לא לאבד אמון, למדתי להגיד: זה ייקח זמן”, אומר CDO של חברת אינטרנט. “הצלחות קטנות ואמינות עדיפות על הבטחות גדולות ללא כיסוי.”

האתגרים שפחות מדברים עליהם

  • מערכות לגאסי – השקעה עצומה באינטגרציה ואחידות.

  • כוח אדם היברידי – חוסר באנשי דאטה שמבינים גם את העסק וגם את הטכנולוגיה.

  • תקציבים לא עקביים – ההנהלה רוצה תוצאות מהירות, אבל תשתיות לא מעניינות אותה… עד שמשהו נשבר.

  • רגולציה מגבילה – שהופכת מודלים אגרסיביים ללא רלוונטיים.

איך מתקדמים נכון? עצות פרקטיות ל-CDO ולמנהלים סביבו

  1. תכננו "ניצחונות קטנים" – התחילו בפרויקט עם ROI ברור כדי להוכיח ערך מהר.

  2. עבדו בצוותים חוצי מחלקות – מפתחים, אנליסטים, אנשי שיווק ומכירות – כולם צריכים להבין את אותו הדאטה.

  3. שימרו על איכות – עדיף דאטה אחד מדויק, מאשר חמישה חלקיים.

  4. תדברו בשתי שפות – דאטה לא מייצר ערך אם לא יודעים לתרגם אותו לעולם ההנהלה.

ומה באמת מאפשר ל-CDO להצליח?

הטכנולוגיה היא רק מרכיב אחד.
CDO מצליח פועל מתוך תרבות ארגונית שמבינה את חשיבות הנתונים, ומגשרת בין אנשים, מחלקות, אינטרסים.
בארגונים שאנחנו מלווים, ההשקעה האמיתית היא לא רק במודלים או דאטה־לייקים – אלא באנשים:
סדנאות משותפות, תהליכי חיבורים בין צוותים, והפיכת השפה הדאטאית לנחלת הכלל.
זה מה שבונה את התשתית להובלת שינוי אמיתי.

לסיכום – ה-CDO של 2025 הוא המנוע העסקי החדש

הוא לא “מנהל דאטה”. הוא לא רק רגולטור פנימי. הוא ארכיטקט של חדשנות. הוא זה שמתרגם דאטה לערך עסקי. הוא המבוגר האחראי של המהפכה הדיגיטלית, גם כשהיא עטופה בהבטחות AI נוצצות. ומי שלא משקיע בו – פשוט מפספס את הזדמנות ההמראה של העשור הקרוב.

אם גם הארגון שלכם מתמודד עם שאלות ואתגרים סביב יוזמות עסקיות-טכנולוגיות (לרבות בתחום ה-AI), אנו מזמינים אתכם לפנות אלינו ונשמח להרחיב לגבי יתרונות המתודולוגיה, ולבחון יחד כיצד היא יכולה לסייע למטרות העסקיות שלכם. hello@s-strategy.com