מהפיכת ה-AI: מה ארגונים חייבים לדעת?

מהפיכת ה-AI כבשה בסערה את הדיונים בחדרי ההנהלה כמעט בכל ארגון ובכל ורטיקל עסקי. קשה למצוא חברה שלא דנה בהשלכות ובהזדמנויות שטכנולוגיות מבוססות AI/GenAI מייצרות עבורה, כשמה שמדהים במיוחד הוא קצב השינוי. אין כמעט יום שחולף שבו לא קורה משהו חדש בתחום, עם כלים חדשים ומדהימים שנדמה שלוקחים צעד קדימה את מה שניתן לעשות איתם בהיבט המקצועי, האישי ובכלל.

כשנשאלת השאלה: היכן ארגונים וחברות יכולים להפיק ערך מהטכנולוגיות הללו, וכיצד הן יכולות לתרום להצעת הערך שהן מציעות לעצמן וללקוחות, חשוב להתייחס בין היתר לנקודות הבאות:

 

הגדרה ברורה של המטרות העסקיות (Clear Business Objectives): כפי שאנחנו אומרים כל הזמן ללקוחות שלנו: הטכנולוגיה היא תמיד האמצעי ולא המטרה עצמה. כל ארגון חייב להגדיר לעצמו את המטרות העסקיות שהוא מנסה להשיג (במסגרת האסטרטגיה הכללית), ועל בסיס מטרות אלו לבחון אילו אמצעים (טכנולוגיים ואחרים) יכולים לשרת ולקדם אותה לקראת השגת מטרות אלו. במקרה של טכנולוגיות GenAI/AI  מדובר באותה התפיסה בדיוק: ארגונים צריכים להגדיר לעצמם מטרות עסקיות ברורות ומוגדרות היטב, ורק אז לבחון כיצד AI יכול לסייע בהשגת המטרות.

דאטה איכותית, מטויבת ונגישה (Data Quality and Accessibility): חשוב לזכור שטכנולוגיות מבוססת AI חייבות להסתמך על דאטה איכותית, מטויבת ונגישה. לכן ארגונים חייבים לוודא שהדאטה שלהם מדויקת, מגוונת ורלוונטית מספיק במטרה לאפשר תשתית אופטימלית לתרגול ולימוד אלגוריתם ה-AI. מדובר בשלב בסיסי וקריטי לכל ארגון שרוצה לבנות יכולות, כלים וערך אמיתי. יותר מזה, החשיבות של איכות ונגישות הדאטה רלוונטית גם לצורכי ניהול, מעקב ובקרת הדאטה, הן בהיבט הפנים ארגוני, ולא פחות חשוב עבור דרישות רגולטוריות, סוגיה שנתייחס אליה בסעיפים הבאים.

דרישות רגולטוריות, אתיות וציות (Ethical and Regulatory Compliance): לצד ההזדמנויות הרבות ש-AI מייצרת, עלו בשנים האחרונות גם חששות רבים לגבי השפעתה על נושא הפרטיות ואבטחת המידע. בנוסף, יכולות הטכנולוגיה מאפשרות לייצר דברים שלא היו קיימים לפני: דיפ פייק תוך שימוש בקולות ופניהם של בני אדם, הפקת סרטוני ווידאו ותמונות שנראות אוטנטיות אך הן אינם כאלו ועד התחזות ברמת דיוק חסרת תקדים. כלים כמו ChatGPT ואחרים מבוססים על מידע עשיר כדי לספק את התוצרים הללו, וכשלא קיימת שקיפות לגבי האופן הספציפי שבו המידע מנוצל ולאן הוא יכול לזלוג, הדבר רק מגביר את החששות הגוברים.

לכן, אין זה מפתיע שאחד מהגורמים המשמעותיים ביותר שכל ארגון חייב להתייחס אליו בהיבט של שימוש ב-AI הוא: דרישות והנחיות רגולטוריות, ולצידן גם הפעלת שיקול דעת וקודים אתיים וערכיים בסיסיים, במיוחד במקומות שבהם הרגולציה עדיין לא הגדירה במדויק מה נדרש לבצע (מעבר לגבולות ה-GDPR). ארגונים חייבים להתייחס ל: שקיפות השימוש במידע, הוגנות ואחריות,  אבטחת מידע.

יישומים ממוקדי לקוח (Human-Centric Design): עובדים, לקוחות, שותפים עסקיים ועוד, ארגונים נדרשים ליישם את הטכנולוגיות בצורה נגישה, פשוטה, ברורה ושקופה כדי לאפשר לקהי היעד להשתמש בהן בצורה האופטימלית ביותר, כך שהטכנולוגיות יעצימו בסופו של דבר את היכולות האנושיות (במקום להחליף או ליתר אותם). לצורך כך ישנה חשיבות רבה באימון מספק של צוותים פנים ארגוניים על הטכנולוגיה, וקבלת פידבק שוטף מצד לקוחות קצה במטרה לזהות את האזורים הדורשים חידודים, הבהרות והנגשה משופרת של הטכנולוגיה עבורם.

גמישות והתרחבות (Scalability and Flexibility): כשארגונים ניגשים ליישם טכנולוגיות AI, חשובה ההסתכלות ארוכת הטווח, בהיבט של התרחבות, התגברות ושכלול הטכנולוגיה לאורך הדרך. יותר מכך, ארגונים חייבים לקחת בחשבון שינויים והתאמה דינאמית גם לצרכים עסקיים הולכים וגדלים לאורך השנים, צרכים שהטכנולוגיה תהיה חייבת להכיל ולשרת. לכן, ארגונים נדרשים ליישם ארכיטקטורות גמישות אך יציבות, מחשוב ענן ומתודולוגיות פיתוח אג'יליות שיאפשרו את התמיכה הזו לצד טכנולוגיות מתפתחות (וחדשות) וכמובן תנאי שוק שמשתנים בהגדרה.

ניהול סיכונים (Risk Management and Security): בניית אסטרטגיית ניהול סיכונים שתואמת את היכולות החדשות ש-AI מציעה ומאפשרת היא קריטית עבור כל ארגון, במטרה להיערך ולהתמודד עם סיכונים ואיומים המתקשרים לטכנולוגיה. ארגונים נדרשים לאמץ וליישם כלים אבטחתיים במטרה להגן על המידע, ולמנוע זליגתו וניצולו למטרות שאינן עולות בקנה אחד עם תחום הפעילות, האחריות והמטרות העסקיות של הארגון.

לימוד מתמיד, העמקה, ניסוי וטעיה (Continuous Learning and Improvement): כמו בכל טכנולוגיה, גם כשמדובר ב-AI, ארגונים שבאמת מעוניינים להיות בחוד החנית הטכנולוגית ולמקסם את הערך העסקי שניתן להפיק על בסיס הטכנולוגיה, חייבים לאמץ גישה של לימוד שאינו מסתיים לעולם. כפי שהטכנולוגיה משתנה, מתרחבת ומשתדרגת בכל יום שחולף, כך ארגונים חייבים לבנות יכולות לימוד, ניסוי והפנה של הטכנולוגיה, בראיה ההוליסטית והגמישה ביותר שניתן. חשוב לזכור ש-AI אינה נחלתה של מחלקת/אגף מערכות המידע, אלא כלי שיכול לייצר ערך ברחבי הארגון, מרמת העובד הבודד דרך צוותים ומחלקות ועד רמת הארגון כולו.

לסיכום: אנו נמצאים בעידן ייחודי ויוצא דופן, המתאפיין בשינוי דרמטי ביכולות ובעיקר בהזדמנויות שטכנולוגיות יכולות לייצר עבורנו בני האדם. כמו כל טכנולוגיה חדשה, לצד ההזדמנויות ישנם סיכונים ואיומים וחשוב שכל ארגון יתייחס לשניהם בבואו לשלב טכנולוגיה חדשה בתוכו. כדי לשמור על רמת עדכנות ורלוונטיות, חשוב שארגונים יבנו קשרים עם ונדורים טכנולוגיים, גורמים מקצועיים, חברות סטארטאפ וכל גורם שפועל ביום יום סביב ועם טכנולוגיות AI כדי להיות מיושרים עם הקו האחרון של הקדמה הטכנולוגית.

אז, אם גם אתם שומעים מכל עבר שה-AI וה-GenAI הם המפתח לחדשנות והצלחה עסקית, אך תוהים כיצד הטכנולוגיות הללו יכולות להתאים ולתרום בפועל לארגון שלכם? רוצים לדעת היכן להתחיל?
האם להטמיע את ה-AI בתהליכים פנימיים או במוצרים ושירותים חיצוניים?

ארגונים רבים מתחילים בניסויים עם טכנולוגיות AI, אך ללא אסטרטגיה ברורה ומקיפה, הפוטנציאל המלא יתקשה להתממש.

אנו בשטראוס זיהינו את הפער הזה, שקיים בארגונים רבים ומגוונים. לכן ריכזנו תהליך מובנה שיעזור לכם לנווט במים הלא נודעים הללו. אנו מציעים לכם צוות מומחים מקצועי, ותיק ומנוסה המשלב ניסיון מעשי בארכיטקטורה ו-GenAI עם הבנה עסקית רחבה, כדי להבטיח שהארגון שלכם מוכן וממוקד לשינויים הצפויים.

יחד אתכם, נגדיר חזון עסקי ברור, נזקק את הערך העסקי שתרצו להשיג, נגדיר וננהל את סיכונים בצורה מיטבית ונוביל את תהליך היישום הטכנולוגי בצורה יעילה ומסודרת.

מעוניינים לקחת את הארגון שלכם לשלב הבא? השאירו פרטים וניצור עמכם קשר בהקדם. נוביל אתכם בבטחה אל תוך מהפכת ה- AI.

 

עוד כתבות עבורך

מ-"ספרינט למרתון": למה ניהול שינוי הוא תנאי להצלחה ארגונית אמיתית?

או במילים אחרות כיצד הופכים WOW  ל-HOW?


בעולם הניהול המודרני, ארגונים משקיעים משאבים רבים ביצירת פתרונות מהירים: סדנאות מיקוד, ספרינטים, פיילוטים מהירים ותהליכי זיקוק אסטרטגיים קצרים. כלים חשובים אלה, מספקים בהירות, מיקוד ועוצמה שיכולה לפתור מהלכים משמעותיים בזמן קצר.

מרבית המהלכים הללו מסתיימים ב-WOW
חלק מהתגובות יכולות להיות: "תהליך האבחון היה מוצלח ואפקטיבי", "מרגישים שיש לנו תכנית ישימה למימוש למחר בוקר!"
אך היכולת לייצר תוצאה מהירה איננה היכולת לייצר שינוי יציב.
אנו נדרשים לא אחת לפצח את המעבר ל-HOW – כיצד להוביל שינוי ארגוני? מה יבטיח הטמעה ויישום אמיתי של הפרויקט או האסטרטגיה שגיבשנו?
ארגון המעוניין לשנות את המציאות שלו לאורך זמן זקוק ליותר מאירוע חד פעמי – הוא זקוק למסע.
זה בדיוק המקום שבו ליווי אסטרטגי מתמשך הופך מהמלצה למנוע צמיחה.

השותפות למסע עם הלקוח יוצרת אמון, שפה משותפת והיכרות עם דפוסי העבודה והתרבות הארגונית ובכך מאפשרת לנהל את השינוי בקצב שנכון לארגון, לשמור על מחויבות העובדים ולהפוך חזון למציאות יציבה לאורך זמן

 

"מעצבים בספרינט, מלווים לאורך כל המסלול"
בשטראוס אסטרטגיה פותחה מתודולוגיה ייחודית OSPRINT.
מדובר בתהליך קצר וממוקד המאפשר ללקוח לפצח תהליך עסקי חוצה ארגון ומורכב לכדי אסטרטגיה, מוצר דיגיטלי ועוד.
הספרינט מאפשר פריצה מהירה קדימה: מיקוד, פתרון ממוקד, תוצאה שניתן להציג ולהניע באמצעותה שינוי.
האתגר האמיתי מתחיל אחרי נקודת הסיום הראשונית: איך שומרים על המומנטום, מטמיעים תרבות חדשה וממשיכים לייצר ערך עסקי לאורך זמן. כאן נכנס הליווי המתמשך, שמחבר בין הישגי הספרינטים ליעדים האסטרטגי.

התוכנית לניהול השינוי הארגוני: שינוי יציב לאורך זמן
התוכנית היא למעשה מנגנון שמתרגם החלטות ומסמכים לחיים הארגוניים עצמם. זהו תהליך שיטתי שמחבר בין חזון לביצוע ובין אנשי הנהלה לשטח. הערך שלו נמדד ביכולת לשמור על מומנטום ולייצר תוצאות לאורך זמן.

ממדי ניהול השינוי – הבסיס להטמעה מוצלחת

בבניית תכנית לניהול שינוי אפקטיבי ישנם ארבעה ממדים מרכזיים שיש להתייחס אליהם:

  1. תשתיות – מהי התמיכה הטכנולוגית, הניהולית והמערכתית שנדרשת ומאפשרת את השינוי?
  2. תהליכי עבודה – עד כמה התהליכים מוגדרים, סדורים וברי־ביצוע לאחר ההתאמות?
  3. מבנים ארגוניים – האם מבנה התפקידים, הממשקים והאחריות תומכים בשינוי ולא חוסמים אותו?
  4. הון אנושי ותרבות ארגונית – האם התרבות מאפשרת שינוי או מייצרת התנגדות? מה נדרש בהיבטי הון אנושי (פיתוח, הכשרות, מיצוב ועוד) בכדי לתמוך את השינוי?

שילוב ארבעת המדדים מייצרת  את "מערכת ההפעלה" של הארגון. שינוי שיטפל רק בחלק מהם לא יוחזק לאורך זמן. ניהול אפקטיבי דואג לחזק את כולם במקביל ובקצבים שמותאמים לארגון.

 

"מאיצי ניהול שינוי" נוספים שחשוב לשלב בתהליכי השינוי:

קביעת יעדים עסקיים ברורים ומדידים:

הגדרת מדדי ערך עסקיים ממוקדים יוצרים עוגן שמנחה את ההחלטות ומאפשר למדוד את התקדמות הפרויקט לאורך הדרך.

 

קבלת החלטות מבוססת נתונים – לראות את המציאות כמו שהיא:

ביסוס החלטות ניהוליות על דאטה ומדידה רציפה.
נתוני שימוש, עומסים, זמני תגובה, עמידה ביעדים, פידבקים מהשטח, כל אלה מייצרים תמונה אמיתית של מה שעובד, מה לא עובד ומה צריך לשפר.
כאשר מנהלים מקבלים החלטות מתוך נתונים, הדיוק עולה, ההתנגדויות יורדות והארגון יכול להתאים את עצמו במהירות ובביטחון.

 

צעדים קטנים ומבוקרים, חגיגת הצלחות קטנות:

שינוי ארגוני לא מתרחש בקפיצה אחת גדולה.
הוא נבנה באמצעות סדרה של צעדים קטנים, מדידים ומבוקרים — ניסוי, בדיקה, התאמה ושיפור.
הצלחות קטנות בונות מומנטום, יוצרות אמון בין הנהלה לשטח, ומאפשרות לארגון להתקדם בקצב שמתאים לו, בלי לזעזע את המערכת.                    

       

זיהוי חסמים בזמן אמת וטיפול בקונפליקטים:

בכל ארגון קיימים אתגרים שלא מופיעים במסמכי הפרויקט: פערי יכולות, התנגדות לשינוי, נתק בין יחידות, עומס על מנהלים, או ממשקים לא מסונכרנים.
ליווי אפקטיבי ובלתי תלוי מאפשר לנטר סיכונים בזמן אמת ולא רק “להגיב” כשכבר מאוחר.

 

הטמעה תרבותית: להפוך שינוי לשגרה:

שינוי אמיתי מתרחש רק כשהוא נטמע בתרבות הארגונית ואפשרי לאורך זמן כאשר מתקיימים הפעולות הבאות:

  • תקשור אפקטיבי ורתימה באמצעות "סוכני שינוי"
  • יצירת שפה ארגונית אחידה
  • חיזוק תחושת הבעלות של העובדים
  • בניית שגרות עבודה יציבות
  • התאמת התהליך לקצב האמיתי של הארגון
  • הנגשת החלטות מורכבות לצוותים בשטח

 

לסיכום,
אסטרטגיה ותכנון הם רק נקודת ההתחלה – ההבדל האמיתי נוצר באנשים: מנהלים שבוחרים באומץ במסלול ארוך טווח, צוותים שמתמידים גם כשהדרך מאתגרת ותרבות ארגונית שנבנית בהדרגה על בסיס אמון ושותפות. כמו בריצה למרחקים ארוכים, הערך האמיתי נבנה לאורך זמן והוא מותיר חותם מתמשך על הארגון, אנשיו והלקוחות שלמענם הוא פועל.
ליווי תהליכי שינוי, על ידי מומחה חיצוני, מאפשר זווית ראייה אובייקטיבית, קריאת המפה, התאמת מתווה לניהול השינוי ועד מהרה הופך לחלק בלתי נפרד מיכולת הארגון לממש את יעדיו.

 

ובעבורי כיועצת, רגעי השיא הם רגעי הפריצה: הרגעים שבהם ארגון מצליח לחבר בין חזון לביצוע, בין אנשים לטכנולוגיה ובין תהליכים לתוצאות אמיתיות. שם, בדיוק שם, מתרחש הקסם.
הרגעים האלה מזכירים לי בכל פעם מחדש למה בחרתי בדרך הזו: ללוות ארגונים במסע ארוך, יציב ומדויק, ולראות אותם צומחים צעד אחר צעד.
זו המשמעות האמיתית של לרוץ את המרתון יחד ולנצח בו.

Born-to-AI: הסיפור האמיתי מאחורי פיתוח מצפן הבינה

ההתחלה Born-to-AI  

כשיצאנו לדרך עם מצפן הבינה, עשינו בחירה מודעת וברורהאם אנחנו מדברים על עתיד הארגונים בעידן ה-AI אנחנו חייבים גם לפתח אותו כמו שמפתחים בעידן ה-AI. לא כעוד “פרויקט טכנולוגי”, לא כעוד מערכת, אלא כמוצר אמיתי, עם חשיבה עסקית, חוויית משתמש, ערך למשתמש ומתודולוגיה שמבינה ש-AI הוא לא סיסמה ולא באזז־וורד, אלא תפיסת עבודה. 

במקום “להוסיף AI למוצר”, החלטנו לבנות את המוצר סביב AIלא כקוסמטיקה, אלא ככלי עבודה מוביל שמאפשר לנו להאיץ את תהליך הפיתוח, לנתח את ה- Data במהירות, לשפר את איכות ההחלטות, ולהביא את הצוות למקום שבו היכולת לחשוב, לבחון, למדוד ולהשתפר מתרחשת בקצב ובעומק שקשה מאוד להשיג בכלים המסורתיים. 

הדגש המרכזי שלנו היה מוצרי וניהולי: 

איך נייצר תהליך פיתוח שמתמקד בהבנה עמוקה של המשתמשים? איך יוצרים מוצר שמספק ערך עסקי אמיתי? איך מנהלים למידה מתמשכת, פידבק מהיר, ואבולוציה של המוצר? כאן הAI נכנס לא רק לפיתוח, אלא גם לתהליך החשיבה המוצרית עצמו: בניתוח דאטה, בעיבוד תובנות, ובסיוע בקבלת החלטות לאורך כל הדרך. 

גם הData היה חלק קריטי מהסיפור, החל מאיסוף המידע, דרך עיבוד, ניתוח והסקת מסקנות, ועד יצירת תשתית להבנה מתמשכת של מה המשתמשים צריכים באמת. אפילו ניסינו ללכת עוד צעד קדימה ולבחון שימוש בבוט קולי לביצוע ראיונות עומק ושיחות עם המשתתפים במצפן – רעיון שמבחינתנו שיקף בדיוק את הרוח של הפרויקט: חדשני, אמיץ, שובר פרדיגמות. בסוף נאלצנו לוותר על זה מסיבות טכנולוגיות, אבל עצם המחשבה והניסיון מלמדים עד כמה לקחנו את הגישה הזו ברצינות. 

מהצד הטכנולוגי, אין ספק שזה היה תהליך פיתוח יוצא דופן: עבודה בעולם של Vibe-Coding , שימוש בכלי AI מתקדמים, סביבת פיתוח חכמה ודינמית, ויכולות שבאמת ממקמות את הפרויקט בעידן החדש של יצירת מערכות ומוצרים. זה היה שילוב של Engineering, יצירתיות וטכנולוגיה ברמה גבוהה, שמגיעה עד ל-Enterprise Grade או לפחות מתקרבת לשם בקצב מרשים. 

ובכל זאת, גם בתוך כל העוצמה הזו  זה לא “הסיפור המרכזי”. הסיפור האמיתי הוא איך מנהלים, מתכננים ובונים היום מוצר, כש-AI אינו “תוסף” שמוסיפים בסוף, אלא מרכיב ליבה של תהליך החשיבה, קבלת ההחלטות והובלת המוצר משלב רעיון ועד מוצר חי ונושם. הטכנולוגיה, כולל Vibe-Coding הייתה אמצעי משמעותי ועוצמתי. אבל המהפכה האמיתית הייתה בשיטה, בגישה, ובאופן שבו ניהלנו את המסע. 

במסמך הזה נשתף לא רק את הסיפור, אלא גם את התובנות, הלקחים וההפתעות שפגשנו לאורך הדרך: מה עבד מצוין, מה הפתיע אותנו, ואיפה גילינו שה-AI באמת משנה את כללי המשחק. 

To-Vibe or To-Develop 

בתחילת הדרך קיבלנו החלטה מודעת לבחור ב-Vibe-Coding כדרך הפיתוח של המצפן. העבודה בגישת VibeCoding מאפשרת לפתח בצורה שונה מעולם הפיתוח המסורתי: במקום לכתוב קוד, אתה “משוחח” עם המערכת, מגדיר צורך, התנהגות וחוויה והיא מתרגמת את זה ליישום עובד. 

כאן נכנסה לתמונה Base44 ,פלטפורמה ישראלית מדהימה מבית Wix שבחרנו בה מתוך אמון עמוק בחדשנות ומתוך היכרות עם הרמה הגבוהה של היכולות שהיא מביאה. לא מדובר בעוד כלי פיתוח אלא בסביבה שמגדירה מחדש איך יוצרים מערכת בעזרת AI 

למי שמגיע מעולמות הפיתוח הקלאסיים, זה כמעט דיסוננס. במקום שעות ארוכות של עמידה מול VSCode ,כתיבה של אלפי שורות קוד, אינסוף מחזורי Build וDeploy –  אתה פשוט עובד בשפה טבעית (כולל בעברית!) , מתכנן, חושב, מדייק, מגדיר… ו- Base44 מייצרת. זה לא “קסם”, זה שינוי פרדיגמה: ההתמקדות עוברת מהקוד למוצר. מהכתיבה לחשיבה. 

Base44  שימשה עבורנו יותר מפלטפורמה טכנולוגית. היא הייתה: 

  • מאיץ פיתוח – אפשרה לנו להגיע לקונספטים עובדים ול-Production Ready  יותר מהר. 
  • מרחב ניסוי ולמידה – יכולנו לנסותלחדדלשנותלחזור אחורה וקדימהמבלי לחשוש “לשבור” משהו. 
  • שותף תפעולי – היא טיפלה בשכבות רבות שבעולם המסורתי דורשות משאבי פיתוח ו- DevOps משמעותיים, ואפשרה לנו להתמקד בשאלות החשובות באמת: מה נכון למשתמש? מהי חוויית עבודה טובה? איך המוצר מייצר ערך? מה הסיפור של המצפן? 

 

ועדיין – חשוב לומר את האמת, זה לא היה קסם נטול אתגרים. העבודה ב  VibeCoding דורשת: 

  • חשיבה חדה 
  • יכולת ביטוי מדויקת 
  • ראייה טכנולוגית הנדסית (כן כן, זה נדרש) 
  • שליטה הולכת ונבנית באומנות הפרומפטים 

וגם הבנה עמוקה של מה שאתה רוצה להשיג. ככל שהמוצר גדל והשתכלל, גם רמת המורכבות עלתה, וגם נדרשנו לעבוד חכם יותר עם Base44  כדי לשמור על שליטה ארכיטקטונית, חווייתית ותפעולית. 

בסופו של דבר To-Vibe or To-Develop ? 

אנחנו גילינו שהתשובה עבורנו היא – גם וגם. 

אנחנו עדיין Engineers, עדיין חושבים תשתיות, Data, יציבות, סקלאביליות ואבטחת מידע. אבל לצד זה, נכנס ממד חדש: פיתוח כשותפות עם AI, פיתוח בשיחה חופשית, פיתוח שמוצר וחוויה הם במרכזו – והטכנולוגיה, במקום להאט, פשוט דוחפת קדימה, איך אומרים- “code is cheap let’s go” 

The Human-Tech Tango 

אם יש דבר אחד שהיה ברור לנו לאורך כל הדרך, הוא שה-AI לא “מחליף צוות”. הוא מכפיל צוות טובאבל הוא לא בא בלעדיו. מצפן הבינה 2026 לא נבנה רק בזכות טכנולוגיה – הוא נבנה בזכות אנשים. בזכות צוות ייעודי, ממוקד מטרה, שידע לעבוד יחד, להשלים אחד את השני ולהוציא מהAI את המקסימום. 

בחרנו להקים צוות ייעודי לפרויקטלא “עוד משימה על הדרך”, אלא צוות עם אחריות אמיתית על יצירה של מוצר.
הצוות שלנו כלל: 

  • Data Lead –  שאחראי על איסוף הנתונים, טיובם, סידורם והפיכתם לתשתית אמינה. בעולם שבו AI הוא מנוע מרכזי, ה-Data הוא הדלק  ומישהו חייב לדאוג שהדלק הזה יזרום. 
  • Head of AI & Product –  זה היה הלב המוצרי והחשיבתי של המצפן. ניתוח הדאטה, זיהוי תובנות, בניית מודלים מחשבתיים, הפיכת נתונים יבשים לסיפור משמעותי ובעיקר: החיבור בין מה שהAI יודע לעשות לבין מה שהמשתמשים באמת צריכים. 
  •  Marketing & Operations – כי מוצר לא חי בבועה. מישהי שהביאה ראייה עסקית, תפעולית ושיווקית. כזו שיודעת לוודא שהמסר ברור, שהחוויה מחוברת למציאות, ושמה שאנחנו בונים באמת בעל ערך בעולם האמיתי. 
  • Vibe-Coder & UI/UX – השילוב המושלם בין שפה אנושית ליכולות טכנולוגיות. העבודה עם Base44 דרשה מישהי שיודעת “לדבר עם בייס”, לתרגם חוויה לפקודות פעולה, לחבר בין Functional Thinking  לבין חוויית משתמש, ולהפוך רעיון למסך שאנשים באמת רוצים לעבוד איתו. 
  • והיה אותי CTO של שטראוס אסטרטגיה, ארכיטקט ומפתח, אחראי על ההיבטים הטכנולוגיים והארכיטקטוניים של המוצר. מהיציבות, דרך האבטחה, ועד להבין “איך זה באמת יעבוד ב- Production״. 

 

ולצד הצוות הטכנולוגי-מוצרי, היו לנו גם מנהיגות והובלה עסקית-אסטרטגית ברמה הגבוהה ביותר: 

  • הנהלת שטראוס אסטרטגיה – שראתה את התמונה המלאה, דאגה לחבר בין החזון העסקי לבין העשייה היומיומית לבין מובילי התעשייה, שמרה על כיוון, פוקוס ומיקוד ערכי, ווידאה כל הזמן שאנחנו לא “רק בונים מוצר”, אלא יוצרים מצפן משמעותי עם אימפקט אמיתי. 

 

יחד – זה היה הSecret Sauce  שלנו.
לא AI לבד. לא אנשים לבד. אלא הריקוד ביניהם:
אנשים שמבינים מוצר, דאטה, טכנולוגיה, חוויית משתמש, שיווק ותפעול – ומשלבים את כל זה עם יכולות AI מתקדמות ועם השוק כמובן. 

ה- AI איפשר לנו לרוץ מהר יותר, למדוד עמוק יותר, לייצר ולשפר בקצב שלא הכרנו בעבר.
אבל מי שנתן לו כיוון, משמעות, עומק, איכות והחלטות נכונות – היה הצוות.
ובפרויקט כזה, זה אולי אחד הלקחים הכי חשובים:
AI הוא מאיץ מדהים– אבל אנשים טובים הם עדיין מרכיב קריטי, חיוני ובלתי ניתן להחלפה. 

 

From Insights to Impact 

אם יש משפט אחד שמסכם את מצפן הבינה 2026, הוא כנראה: לא רק בנינו מוצר – בנינו שריר. 

והשריר הזה לא נולד במקרה. הוא נבנה מתוך עשייה, התנסות, טעויות, הצלחות – ובעיקר: תהליך למידה עמוק, אמיץ ומדויק. 

לאורך הפרויקט עבדנו בקצב גבוה מאוד: 

  • למעלה מ־2,000 פרומפטים נכתבו ב- Base44 במהלך הדרך 
  • חודש פיתוח אינטנסיבי ועוד שבועות לאיסוף וניתוח המידע 
  • צוות פרויקט ייעודי ומלא שכלל מוצר, Data , AI, פיתוח, UX/UI, שיווק, הנהלה טכנולוגית והובלה עסקית 

עבודה “אמיתית” – לא POC, אלא מוצר פרודקשן.

אבל אולי הנקודה הכי מעניינת היא זו: 

בסיומו של הפרויקט, עשינו משהו שמסמל בדיוק את הרוח של המצפן – במקום “להתלהב ולהמשיך הלאה”, עצרנו. לקחנו את כל תהליך הפיתוח המלא, את כל השיחות מול Base44 ,את כל ההחלטות, כל הכיוונים, כל הסיבובים – והעברנו אותם לניתוח AI אנליטי מקיף. 

בפועל: 

מה שעבור רוב הפרויקטים נשאר כזיכרון, תחושות בטן, “נראה לי שעשינו טוב כאן” וכו׳ – אצלנו הפך לנתונים. היכולת לקחת את כל מסע הפיתוח, לפרק אותו לחלקים, לנתח אותו ולהבין מה באמת קרה שם – זו יכולת כמעט בלתי אפשרית בעולם הפיתוח המסורתי. כאן זה כבר הפך למשהו באמת יוצא דופן. 

ומתוך הניתוח הזה קיבלנו תובנות מדהימות: 

  • הבנו איך התפלגה העבודה האמיתית – איפה רוב המאמצים הושקעו, ואיפה היה “זהב מוצרי 
  • גילינו בצורה כמותית את השילוב הנכון בין Senior Engineering לבין Vibe-Coding – כמה ה-AI  ביצע, כמה בני האדם, ואיפה בדיוק כל אחד הביא ערך ייחודי 
  • ראינו איך שיתוף הפעולה האנושי בין חברי הצוות יצר אפקט מצטבר, ואיך הסנכרון בינינו היה לא פחות חשוב מהיכולות של הפלטפורמה 
  • למדנו איפה ה-AI לא מחליף אנשים – אלא זקוק להם, בעיקר בהקשרי חשיבה, הקשר, הבנה מערכתית וקבלת החלטות 
  • ובעיקר, נחשפנו ליכולת לנהל פרויקט פיתוח כמו שלא היה אפשר בעבר: עם מדידה, שקיפות, דיוק ואובייקטיביות ברמה אחרת לגמרי 

התוצאה? פרויקט שלא רק הצליח, אלא גם לימד אותנו איך להצליח טוב יותר בפעם הבאה. 

הצוות יצא מהתהליך לא רק עם מוצר חזק, אלא עם מערכת הפעלה ניהולית־טכנולוגית חדשה בראש: הבנה עמוקה יותר של תפקיד הAI, של האנשים, ושל איך בונים היום מוצר בעידן החדש. 

והכי חשוב, זה חיזק אצלנו את האמונה, שגם בעידן שבו AI הוא שחקן מרכזי, האנשים הם אלו שנותנים משמעות, עומק, איכות ומצפן. הAI הוא מאיץ. אנחנו – האנשים – אלו שמכוונים. 

והאתגר הבא? הוא כבר כאן. ואנחנו – שם ! 

למצפן הבינה: aicompass.co.il

 

 

מצפן הבינה – הבנצ'מארק הארגוני שלך לאימוץ AI

בעידן של הצפה במידע, 'מצפן הבינה' מבית שטראוס אסטרטגיה אינו עוד דוח מגמות גנרי.

זהו כלי ניווט אסטרטגי, יישומי ומדויק, שנועד להתוות את הדרך הבטוחה והאחראית לאימוץ AI ארגוני-אסטרטגי.

יצרנו כלי שמתעדכן בזמן אמת, ומציג את הפולס האמיתי של אימוץ ה-AI במשק הישראלי.

 

זה לא עוד דוח PDF סטטי, זה דופק חי המציג תובנות מהשטח של המנהלות והמנהלים המובילים במשק.

העוצמה של המצפן טמונה בשילוב ייחודי: בינה אנושית של מומחי שטראוס אסטרטגיה ומיטב המנהלות והמנהלים המובילים במשק. 150 מנהלים בכירים מהחברות המובילות בכלכלה הישראלית יצרו חוכמת המונים יוצאת דופן שמהווה בסיס איתן למצפן עשיר ופרקטי.

הכלי מספק נקודות מבט מותאמות לכל צורך: ממבט מאקרו ועד האפשרות לצלול לזוויות שונות כמו מגזר, גודל ארגון, ואפילו קבלת השראה ממעני המנהלות והמנהלים בתעשייה.
במסגרת הבניה של הכלי שולבו יכולות מגוונות של כלי Generative AI . החל משלב בניית השאלות דרך האיסוף וניתוח התשובות ועד לבניית כלי זה שמנגיש תובנות מורכבות בצורה אינטואיטיבית.

בשורה התחתונה: מטרת המצפן היא לשמש כמכפיל כוח למקבלי החלטות בניווט המאתגר בתוך צונאמי ה-Generative AI.

 

💙 הערת אהבה: לצד העוצמות והתועלות שרתימה של Generative AI לשליחות שלנו מביאה, עשויות לחול טעויות ואנחנו ממש מבקשים שתתייחסו בסלחנות ל-VIBE AI שלנו, ותדברו אליו יפה. הוא לומד ומשתפר כל הזמן.  

נשמח לשמוע מה דעתכם.