המהפכה הדיגיטלית בענף הרפואה: פרופסור אייל צימליכמן, מנכ״ל Arc

המהפכה הדיגיטלית בענף הרפואה: כיצד ARC מחברת בין טרנספורמציה לחדשנות?

פרופ' אייל צימליכמן, הוא רופא פנימאי בהכשרתו, שצמח מהשטח, עם ניסיון עשיר בתחום האיכות והבטיחות הרפואית. בעברו היה שותף בצוות העבודה שגיבש את תכנית הבריאות של הנשיא אובמה, ה Obama Care, שם נחשף לעולמות האסטרטגיה, הטרנספורמציה, והחדשנות. לאחר מספר תפקידים בעולם הרפואה, ובמיוחד בעקבות השפעת הקורונה על עולם הבריאות העולמי (וגם זה שבישראל), פרופ' צימליכמן בחר להתמקד ב 100% בטרנספורמציה העסקית והקלינית של עולם הרפואה, וכך הגיע להקים ולנהל את Arc.

כמה מילים על ARC : ARC הוקמה על ידי המרכז הרפואי שיבא כזרוע חדשנות שמטרתה להוביל תהליכי חדשנות וטרנספורמציה בעולם הבריאות בקנה מידה גלובלי.

פלטפורמת ARC (ראשי תיבות של Accelerate, Redesign and Collaboration) פועלת כבר משנת 2019 להטמעת חדשנות פורצת דרך בתחום הבריאות בעולם, באמצעות שיתופי פעולה בינלאומיים וגישה מובנית לחדשנות, תוך התמקדות בחדשנות בבריאות דיגיטלית. שיתופי הפעולה כוללים מוסדות בריאות בינלאומיים, מוסדות אקדמיה, חברות סטארט-אפ, מוסדות תעשיה, מוסדות ממשלתיים וגופים לפיתוח כלכלי מהארץ ומהעולם.

פרופסור אייל צימליכמן, מה המטרה של ARC ? "הרקע הוא מגפת הקורונה, שבאופן טבעי יצרה והדגישה צרכים חדשים, מהירים וגמישים במסגרת ההתמודדות עם אילוצי המגיפה. הדחיפות הלאומית לספק מענה רפואי הוליסטי לאזרחים ולנדבקים בזמן אפס תרמה לעיצוב תפיסה שלא רק שצריך לחשוב ולפעול אחרת, אלא שאין ברירה ויש לאמץ ערכים ומתודות חדשות הנשענות על ערכי החדשנות, האג'יליות והחשיבה היצירתית." מאז ועד היום, המציאות מציבה בפני עולם הרפואה מספר עובדות שהן ״גבולות הגזרה״ המשפיעים על כולנו: האוכלוסייה גדלה ומתרחבת, עם גיל תמותה שעולה בהתמדה. זו עובדה שמייצרת דרישות וציפיות רחבות יותר מהמערכת הרפואית, זאת בזמן שהתקציב הלאומי לטובת ענף הרפואה לא בהכרח תומך בהתרחבות זו, בלשון המעטה, בו בזמן שההון האנושי במערכת הבריאות נמצא בקריסה מתמדת תחת הנטל.

 

פרופ' צימליכמן מתאר כי אלו היו המניעים הבסיסיים הראשונים שהביאו להקמתה של ARC , שבימים הראשונים שלה סימנה מספר מטרות מרכזיות:

1. להוביל תהליכי טרנספורמציה כאמצעי שאמור לשרת צרכים רפואיים, מקצועיים וגם עסקיים, כגון: בטיחות, איכות, קיימות, משבר כוח האדם בענף, וכמובן עבור האוכלוסייה ההולכת ומתבגרת באותם

משאבים. אם לא תהיה חדשנות לא תהיה טרנספורמציה בזמן שהמציאות רק תלך ותחמיר את המצב.

2. חדשנות כמנוע צמיחה כלכלי – באמצעות ספין אופ של חברות סטארט אפ, לתת את כל התנאים האופטימליים עבור יזמים וחברות סטארט אפ, במטרה לייצר צמיחה כלכלית המגיעה מיוזמות עסקיות-טכנולוגיות. מדובר בעשרות רבות של חברות פעילות עם השקעות נרחבות סביבן, כך שמדובר למעשה בכלכלה שלמה. כשאתה מייצר סטארטאפ אחד זה דבר אחד אבל להקים מעל 100 זה כבר עולם אחר לחלוטין…

ההחלטה לייצר פעילות זו לא היתה רק עבור שיבא, אלא לחשוב רחב יותר ולכוון לפעילות גלובלית. הבנו שיש פה נוסחה שאפשר לשכפל ולהעתיק ולהשתמש בה כתבנית שאפשר ליישם במקומות נוספים בעולם, וכך גם להגדיל דרמטית את ההשפעה שהחדשנות יוצרת. כיוונו לייצר אקוסיסטם בינלאומי, כזה שישאף לשלב בתי חולים, מוסדות רפואיים, אקדמיה, חברות הטכנולוגיה הגדולות וכמובן הצד הסטארטאפיסטי-טכנולוגי.

כיום ישנם כ 160 שותפים הפועלים ברשת, 100 מתוכן סטארטאפים, 40 מרכזים רפואיים (סה"כ כ- 400 בתי חולים רובם בארה״ב), וכ- 20 שותפים נוספים מהתעשיה כמו חברות תרופות, ועוד.

 

ומה לגבי המודל העסקי? איך זה עובד?

ARC בנויה ממספר עקרונות מנחים:

ראשית, התמקדות ברפואה דיגיטלית: כי זו עיקר הפעילות. הצורך התחדד משמעותית בתקופת הקורונה והיווה את הקטליזטור המשמעותי ביותר להעמיק את הפעילות בתחום ה organic innovation עם שילוב עולמות תוכן, מקורות השראה, טכנולוגיות ובעיקר התאמה של פתרונות חדשים ויצירתיים עם צרכים מערכתיים, עסקיים ותפעוליים קיימים.

בנוסף, חדשנות פתוחה המגיעה מבחוץ: איתור פתרונות וכלים שמקורם מחוץ לאקוסיסטם המוכר והידוע, במטרה להציע פתרונות שהמערכת בפני עצמה לא יודעת לענות עליהם.

כיום ARC כוללת כ- 101 סטארטאפים, 50 מהם נולדו בתוך שיבא, כשהיעד ל 2024 הוא להקים 20 חברות חדשות. החצי השני הן חברות שהגיעו מבחוץ ובמקרה הזה שיבא הוא דיזיין פרטנר, כך שהחברות הללו מקבלות מעטפת שלמה: גישה לדאטה העשירה של שיבא והשותפות הקרובות, חיבור לגופים בחו״ל, דרך הקשרים והחיבורים של שיבא, ובמקרה הזה שיבא מקבלת מעט אקוויטי מאותן חברות תמורת המעטפת הזו.

בנוסף, ישנן החברות שכבר יש להן מוצר, במקרה הזה שיבא מחברת אותם לחו״ל, ו- ARC מקבלת אחוזים על עסקאות שנסגרות. הודות לקשרים ולהשפעה של שיבא, גם חלק מאותן החברות קיבלו לא מעט עסקאות בחו״ל.

 

"אגב, כש- ARC הוצגה בחו״ל, התגובות היו חלוקות: היו את אלו שמיד זיהו את הפוטנציאל ורצו לקחת חלק, ושאלו איפה חותמים, וגופים אחרים היו חשדניים יותר לקונספט, וניסו להבין מה יכול לצאת להם מזה, ובמילים אחרות לא היו בטוחים שמדובר בהזדמנות אמיתית. לגבי ארה״ב, בימים אלו מוקם מרכז פעילות חדש מחוץ למנהטן, שיכלול חממה לסטארטאפים, שיהנו מגישה לשוק הרפואה האמריקאי – המהווה אתגר לא פשוט, אך בעל ערך דרמטי עבור חברות הסטארט אפ הרלוונטיות", כך לפי פרופ' צימליכמן.

כיום הפעילות הבינלאומית של ARC חזקה מאוד לא רק בארה״ב, אלא גם בקנדה, אוסטרליה, ברזיל, דרום אפריקה, אירופה. מדובר במדינות ובשווקים הצמאים ללמוד ופתוחים מאוד לקבלת עזרה. ARC מקיימת אירוע שנתי שמגיעים אליו כ 1000 מנהלים בכירים מחו״ל, וכולל כמובן גם הרבה נטוורקינג שתורם מאוד.

הזרוע של-ARC בישראל מונה כ 150 עובדים, מחציתם מפתחים והאחרים עוסקים בפיתוח עסקי, ייעוץ משפטי, ייעוץ כלכלי, ניהול פרויקטים ועוד. חשוב להדגיש שכל הפעילות הזו מתקיימת ללא מימון ממשלתי. פעילותה של Arc מתבססת על תחזוקה עצמאית ומענקים נוספים וכוללת צוותים שלמים שמטפלים בכל אחד מ 3 הסעיפים שצוינו לעיל. בוא נדבר קצת על מה זה אומר חדשנות וכיצד היא באה לידי ביטוי ב-ARC?

 

"חדשנות חייבת לפעול מתוך מבנה ושיטה. כמובן שנדרשת החשיבה מחוץ לקופסא, אבל כן בתוך סוג של מסגרת, אחרת זה מתפזר. הכנסת תהליכי עבודה מוסדרים זה מה שאפשר לעבור מהקמה של 2 חברות בשנה ל 20 חברות בשנה. בחנו לעומק ולאורך תקופה מה עבד ומה נכשל, מה היו המשפיעים והגורמים שתרמו להצלחה אל מול מה שפחות. הניתוח הזה עזר לנו לגבש שיטת עבודה המכוונת למיצוי האופטימלי של המשאבים כדי להגדיל את אחוזי ההצלחה. אגב, ניסיונות שנכשלו קרו בעיקר כי לא תמיד ידענו עם מי לדבר או שהתזמון לא היה נכון."

"יש צורך בפתרונות עבור שינויים משמעותיים, שינוי פרדיגמה לפתרון בעיות. למשל: ההנגשה של שירותים רפואיים שעד היום נחשבו למורכבים וניתנו רק משטח בית החולים, נגישים כיום גם מהבית, בשירות עצמי מרחוק. המודל והתפיסה הזו גורמת לנו להאמין שבעתיד בתי החולים הגדולים ישנו את צורתם, כשסוגי השירותים שאזרחים ומטופלים יקבלו בתוך בית החולים יתמקד וישתנה בזמן ששירותים רבים יהפכו זמינים ממקומות מרוחקים ובעזרת כלים שונים לחלוטין.

הפעילות של Arc מכוונת לפתרונות טכנולוגיים שיאפשרו את זה, היום יש לנו פתרונות היברידיים המאפשרים טלא-רפואה ללקוחות בבית, ומה שמאפשר גם להרחיב את מערך הטיפול לקהל רחב ומרוחק יותר. זה עולה פחות למערכת, מרחיב את היכולת לספק מענה רפואי מקצועי מבלי להגדיל משמעותית את הכוח האנושי הנדרש, וכן, זה גם מייצר מודל כלכלי טוב יותר."

 

חשוב לציין את מיזם FOH – Future of Health – מדובר בכ 40 גופי הבריאות המובילים בעולם, הפועלים יחד כדי לעצב את חזון עתיד הרפואה. כל הגורמים הרלוונטים שם – מאקדמיה, גופים מקצועיים, טכנולוגיים, ממשלות, אוניברסיטאות, כולם משלבים ידיים במטרה לייצר כלים פרקטיים שיבנו את עולם הרפואה של המחר. זו גם הגישה שמגדירה את כוכב הצפון של ARC: FOH sets the vision, ARC makes the vision into reality במסגרת זו, חוקרים ושואלים: מה האזורים, הטכנולוגיות ואזורי ההזדמנות שהם בעלי הסיכויים הגבוהים ביותר לקדם את המטרה והחזון הזה?

 

לפי פרופ' צימליכמן, מדובר בחמישה Hubs מקצועיים, כל אחד מהם כולל צוות, מטרות ויעדים משלו:

1. רפואה מותאמת אישית

2. בינה מלאכותית

3. מציאות מורחבת

4. הנדסה רפואית

5. רפואה מרחוק

 

 

לסיכום:

ענף הרפואה בעוד 10 שנים יהיה בלתי ניתן לזיהוי לפחות במושגים שאנו מכירים כיום, והמנוע המרכזי של השינוי, הוא ללא ספק הטכנולוגיות הדיגיטליות. "ברור לנו שלא נפתור את המחלות גדולות, אבל כן נשנה את האופן שבו כולנו צורכים שירותי רפואה. בדומה לאופן שבו סוכני הנסיעות הוחלפו ברובם בכלי און ליין, סניפי הבנק עברו לאפליקציה, שינוי דומה לזה צפוי בעוד 10 שנים בתחום הרפואה. זה לא רק שינוי תרבותי של הרופאים והצוות אלא גם של הלקוחות והצרכנים. השירות והחוויה היום אינם טובים, לכן יש הרבה מקום להשתפר, כשהדיגיטליזציה תוביל ותגדיר את הסטנדרט גם בענף הרפואה. אם יש תובנה אחת מרכזית שחשוב לי להעביר לכן.ם מניסיוני: חדשנות זה כיף, סוג של ״צעצועים״ שכיף לייצר ולשחק בהם, אבל

טרנספורמציה אמיתית מבוססת על כאב. אם לא מדובר בהתמודדות עם כאב רציני ואמיתי אז לא מדובר בשינוי אמיתי. אף אחד לא אוהב לצאת מאזור הנוחות שלו אבל רק כך נוצר שינוי אמיתי. כעוצמת הכאב – כך גודל המנוף לשינוי. אנחנו רואים ומאמינים בבתי החולים כתשתית לשינוי."

עוד כתבות עבורך

יש לכם AI בארגון. אז למה שום דבר לא השתנה?

רכשתם רישיונות. פתחתם גישה לעובדים. קיימתם הדרכות. אולי אפילו הקמתם קבוצת AI פנימית, הפצתם מדריכים ואספתם כמה סיפורי הצלחה.

ואז, כמה חודשים אחרי, מגיעה השאלה שהרבה הנהלות מתקשות לענות עליה: מה בעצם השתנה?

חלק מהעובדים כמעט לא משתמשים בכלים. אחרים משתמשים בהם מדי יום. אבל גם בארגונים שבהם שיעורי השימוש נראים טוב, לא תמיד רואים שינוי מקביל בפרודוקטיביות, בזמני העבודה, באיכות התוצרים או בתוצאות העסקיות.

קל להסיק מכאן שיש בעיית אימוץ AI. שהעובדים עוד לא התרגלו, שהם צריכים עוד הדרכה, עוד דוגמאות, אולי כלי אחר.

אבל במקרים רבים זו בכלל לא הבעיה.

רבים מתארים את זה כ"פער האימוץ" – הפער בין הרישיון שנרכש לתוצאה העסקית שמתקבל. אבל המונח הזה מטעה. בפועל מדובר בארבע בעיות משלימות.

"אימוץ AI" הוא שם לארבע בעיות משלימות.

הטיפול בהן הוא ההבדל בין כלי שנמצא בארגון לבין שינוי שבאמת מייצר ערך.

מה ההבדל בין גישה לשימוש ב-AI לבין ערך עסקי מ-AI?

גישה לכלי, שימוש בכלי, שינוי באופן שבו העבודה מתבצעת ויצירת ערך עסקי הם ארבעה שלבים משלימים.

העובדה שעובדים משתמשים ב-AI לא אומרת שהעבודה שלהם השתנתה. והעובדה שהעבודה השתנתה עדיין לא מוכיחה שנוצר ערך שאפשר לראות במדדים העסקיים.

מודל ארבעת השלבים של אימוץ AI:

שלבמה קורה בפועלמה עדיין לא הוכחנו
גישה לכלי AIלעובדים יש רישיון וכלי זמיןשהם משתמשים בו
שימוש בכלי AIהעובדים נעזרים ב-AI בעבודהשהעבודה עצמה השתנתה
שילוב כלי AI בעבודהשלבים בתהליך מתקצרים, משתנים או נעלמיםשנוצר ערך עסקי
ערך עסקי מאימוץ AIהשינוי משפיע על זמן, עלות, איכות, תפוקה או הכנסהכאן מתחילה התוצאה

 

בפועל, הרבה ארגונים נתקעים דווקא במעבר שבין שימוש לשינוי. הכלי כבר נמצא בעבודה, אבל העבודה עצמה עדיין מתנהלת כמעט באותה צורה.

חיסכון במשימה לא בהכרח מקצר את התהליך

נניח שחברת צוות מכינה מסמך באמצעות AI בתוך 40 דקות במקום שעתיים. על הנייר, זה שיפור משמעותי בפרודוקטיביות.

אבל מה קורה למסמך אחר כך?

אם הוא עדיין עובר דרך אותם שלושה גורמים לאישור, מחכה יומיים בתיבת המייל ומגיע לאותה ישיבה שבועית, הארגון לא בהכרח נע מהר יותר.

המשימה התקצרה. התהליך כמעט לא השתנה.

אותו הדבר יכול לקרות בפיתוח. צוות הפיתוח כותב קוד מהר יותר בעזרת AI, אבל אם צוואר הבקבוק נמצא בבדיקות, בתלויות בין צוותים או בזמן שמחכים להחלטה, מהירות כתיבת הקוד לבדה לא תקצר בהכרח את זמן ההגעה לפרודקשן.

גם בתהליך גיוס אפשר לקצר משמעותית את הזמן שנדרש לסכם קורות חיים ולהכין שאלות לראיון. אבל אם המועמדים עדיין ממתינים שבוע בין שלב לשלב בגלל זמינות של מנהלים, זמן הגיוס הכולל כמעט לא השתנה.

זו הבחנה חשובה: רוב הארגונים משפרים נקודתית ולא את התהליך.

ארגון יכול לשפר מאוד את הביצועים של משימות בודדות בלי לשנות באופן משמעותי את הקצב שבו הארגון כולו פועל.

שימוש הוא אינדיקציה. לא תוצאה.

מספר משתמשים פעילים, תדירות שימוש, ניצול טוקנים וכמות אינטראקציות הם מדדים חשובים להבנת אימוץ כלי AI.

אבל הם לא מדדי תוצאה.

הם מספרים לנו שהכלי נכנס לעבודה. הם לא מספרים לנו מה קרה לעבודה בעקבותיו.

ארגון יכול להציג שיעורי שימוש מרשימים ועדיין להמשיך לעבוד כמעט בדיוק כפי שעבד קודם. העובדים פשוט מבצעים חלק מהמשימות הקיימות מהר יותר בתוך תהליך שלא תוכנן מחדש.

לכן השאלה "כמה עובדים משתמשים ב-AI?" היא רק נקודת פתיחה.

השאלה המעניינת יותר היא: איזו עבודה מתבצעת היום אחרת בגלל AI?

לא כמה פרומפטים נכתבו השבוע. לא כמה רישיונות פעילים. אלא מה השתנה בדרך שבה עבודה עוברת מתחילתה ועד שהיא מייצרת תוצאה.

לא רק מה התקצר. מה השתנה או נעלם?

כדי לזהות ערך אמיתי, כדאי להסתכל על תהליכי עבודה ולא רק על משימות.

ניקח לדוגמה תהליך הכנת הצעה ללקוח.

לפני AI, צוות הלקוחות אסף מידע ממספר מקורות, ביקש נתונים מצוות נוסף, ניסח טיוטה, העביר אותה לבדיקה, קיבל תיקונים ורק אז שלח אותה.

אחרי אימוץ AI, ניסוח הטיוטה יכול להתקצר משעתיים לעשרים דקות.

זה מועיל, אבל אם איסוף המידע עדיין ידני, ההמתנה לנתונים נמשכת יום והאישור הסופי לוקח עוד יום, שיפרנו משימה ולא בהכרח שיפרנו את התהליך.

השינוי המשמעותי מתחיל כשהתהליך עצמו משתנה.

המידע יכול להיאסף אוטומטית. הטיוטה יכולה להיווצר בפורמט קבוע. בדיקות מסוימות יכולות להתבצע לפני שהמסמך מגיע לאישור (בהתאם למדיניות אבטחת המידע וממשל הנתונים של הארגון). במקרים פשוטים אפשר אולי לוותר על שלב אישור שהיה נחוץ בעבר.

במקרה כזה, לא רק "כתיבת ההצעה נהייתה מהירה יותר". לקוחות יכולים לקבל הצעה בתוך כמה שעות במקום בתוך יומיים.

AI יוצר ערך כשהוא מקצר שלבים בתהליך.

כאן כבר לא מדובר רק בעובדים שמבצעים את אותה משימה מהר יותר. העבודה עצמה השתנתה.

איזו החלטה מתקבלת אחרת בזכות AI?

לעיתים הערך הגדול ביותר של AI לא נמצא במהירות שבה המידע נוצר, אלא במה שהארגון עושה איתו.

נניח שעד היום מנהלי אזורים קיבלו פעם בשבוע דוח שמרכז ביצועי מכירות, נטישת לקוחות וחריגות שירות. הדוח הגיע ביום ראשון, וביום שלישי התקיימה ישיבת הנהלה שבה הוחלט מה דורש טיפול.

עכשיו AI מאפשר לעדכן ולסכם את אותו מידע מדי בוקר.

זה נשמע כמו שיפור משמעותי. אבל אם הארגון עדיין מחכה לישיבת יום שלישי כדי לקבל החלטה, חלק גדול מהיתרון נעלם.

השינוי מתחיל כשגם שגרת הניהול משתנה.

למשל, בכל בוקר מתקיים עדכון קצר שבו עולות רק חריגות שעברו רף מוגדר. במקרים מסוימים יש למנהלים סמכות לפעול מיד, בלי להמתין לישיבה השבועית או לאישור נוסף.

פתאום דוח שהיה בעיקר כלי דיווח הופך לכלי שמניע פעולה.

אותו עיקרון נכון בשירות. אם AI מזהה בתוך יומיים עלייה חריגה בפניות בנושא מסוים, במקום לגלות אותה בסיכום החודשי, השאלה היא מה קורה בעקבות המידע.

האם צוות השירות יכול לשנות תסריט מענה? האם צוות המוצר מקבל התרעה? האם אפשר לפנות באופן יזום ללקוחות שנפגעו?

אם כן, AI לא רק הפיק מידע מהר יותר. הוא שינה את מהירות התגובה ואת הדרך שבה הארגון מקבל החלטות.

AI שמייצר מידע מהר יותר הוא יכולת טכנולוגית. AI שלא משנה החלטות – לא משנה ארגון.

איזה מדד עסקי אמור להשתפר?

אם אי אפשר להגדיר איזה מדד אמור להשתנות בעקבות אימוץ AI, קשה לדעת אם נוצר ערך.

לפני שמרחיבים שימוש בכלי, כדאי להיות מסוגלים להשלים משפט פשוט:

"אם המהלך הזה מצליח, אנחנו מצפים לראות שינוי ב…"

התשובה לא צריכה להיות "כמות המשתמשים".

היא יכולה להיות זמן טיפול בפנייה, זמן הכנת הצעה, זמן קבלת החלטה, מספר משימות לצוות, זמן שחרור גרסה, שיעור טעויות, עלות טיפול, שביעות רצון לקוחות, שיעור המרה או כל מדד אחר שמתאים לתהליך.

אם צוות מכירות מקבל תובנות טובות יותר לפני שיחה, האם שיעור ההמרה השתנה?

אם צוות שירות מזהה בעיות מוקדם יותר, האם זמן הטיפול ירד?

אם פיתוח עובד מהר יותר, האם גרסאות באמת מגיעות ללקוחות מהר יותר?

אם מדד לא השתנה – לא קרה שינוי.

הבחנה כזאת גם משנה את הדרך שבה בוחרים איפה להטמיע AI.

במקום לשאול "איפה העובדים יכולים להשתמש בכלי?", שואלים: "באילו תהליכים יש לנו צוואר בקבוק משמעותי שאפשר לשנות?"

זו נקודת מוצא אחרת לגמרי.

ומה עושים עם הזמן שהתפנה – זו השאלה הניהולית החשובה ביותר ב-AI

אם משימה שלקחה שלוש שעות לוקחת עכשיו שעה, נוצרה לארגון קיבולת חדשה.

זמן שנחסך ולא מנוהל – נעלם.

זו אחת השאלות הניהוליות החשובות באימוץ AI: לא רק כמה זמן נחסך, אלא מה הארגון עושה עם הקיבולת שנוצרה.

אפשר להשתמש בה כדי להגדיל תפוקה, לקצר זמני תגובה, לשפר שירות או להעביר יותר זמן לעבודה מורכבת ובעלת ערך גבוה. אפשר גם לבחור לצמצם עלויות.

זו כבר אינה החלטה טכנולוגית. זו החלטה ניהולית.

חיסכון בזמן אינו סוף החישוב. השאלה היא לאיזה ערך הארגון מתכוון להמיר את הזמן הזה.

 

כלי ניהולי להערכת אימוץ AI

במקום להתחיל מהכלי, כדאי לבחור תהליך עבודה מוגדר ולשאול עליו חמש שאלות:

1איזו עבודה באמת השתנתה?

לא האם העובדים משתמשים ב-AI, אלא מה הם עושים היום אחרת.

2איזה שלב נעלם?

האם שיפרנו משימה נקודתית או את זמן המחזור של התהליך כולו?

3איזו החלטה מתקבלת אחרת?

האם מידע מהיר או איכותי יותר מוביל גם לפעולה אחרת?

4איזה מדד עסקי אמור להשתפר?

מה אמור להשתנות אם ההטמעה מצליחה?

5מה עושים עם הקיבולת שהתפנתה?

איך ממירים יעילות נקודתית לערך ארגוני?

 

השאלות האלה משנות גם את הדיון בהנהלה.

במקום לשאול "למה העובדים לא מאמצים AI מספיק מהר?", אפשר לשאול שאלות הרבה יותר שימושיות:

איפה בדיוק ציפינו שהעבודה תשתנה? מה מנע מהשינוי לקרות? איזה שלב עדיין מעכב את התהליך? איזו החלטה עדיין מתקבלת באותה דרך? ואיזה מדד היה אמור לזוז ועדיין לא זז?

זה כבר דיון אחר לגמרי על הטמעת AI.

הטמעת AI היא שינוי בדרך שבה הארגון עובד

רישיון הוא תנאי לגישה. הדרכה יכולה לעזור לעובדים להתחיל להשתמש. שימוש בכלי AI הוא סימן לכך שהטכנולוגיה נכנסה לארגון.

אבל אף אחד מאלה אינו היעד.

היעד הוא לשנות עבודה בצורה שמייצרת ערך.

לכן ארגונים שרוצים להתקדם מעבר לשלב ההתנסות צריכים להפסיק להסתכל רק על הטמעת כלי AI ולהתחיל להסתכל על תהליכים, החלטות ומדדים.

כי השאלה החשובה כבר אינה כמה עובדים משתמשים ב-AI.

השאלה היא מה בארגון עובד אחרת מאז שהם התחילו לעבוד עם כלי AI. ואם שום דבר לא עובד אחרת, ההטמעה לא הצליחה.

 

זהו המאמר השני בסדרה על הטמעת AI בארגונים. בהמשך הסדרה נעמיק גם בזווית האנושית – איך השינוי הזה נראה מנקודת המבט של העובד עצמו.

 

מרישיונות AI ל-ROI

לא מרכיבים מנוע סילון על עגלה עם סוס 

מה השתנה?

ארגונים רבים השקיעו משאבים ניכרים ברכישת רישיונות וטכנולוגיות AI עבור העובדים, ועדיין התחושה הרווחת היא שהפוטנציאל העצום אינו ממומש.

ההשקעה קיימת, הטכנולוגיה עובדת וגם ה-PoC כבר הצליח, אך העובדים ממשיכים לעבוד בתהליכים הישנים וההשקעה אינה מתורגמת ל-ROI.

זו לא בעיית AI – זה כשל תפעולי "בקילומטר האחרון".

 

את הכשל נפתור באמצעות מודל אסטרטגי-ביצועי, שנשען על מתודולוגיית המצוינות התפעולית של שטראוס אסטרטגיה, ומגובה כתהליך עבודה שמיושם בפועל.
מטרת המודל אינה "להדריך על AI", אלא לתכנן מחדש תהליכי עבודה סביב היכולות החדשות.

 

הדרך להפוך השקעה טכנולוגית לערך עסקי מדיד

המשך עבודה בתהליכים ישנים עם כלי AI חדשים משול להרכבת מנוע סילון על עגלה עם סוס. זה לא שיפור, זו טעות תכנונית.

אנחנו לא שואלים "איך לשלב AI בתהליך" אלא "למה התהליך עדיין בנוי כפי שהוא?".
זהו "פער האימוץ" שכל מנהל מכיר: הארגון משקיע הון ברישיונות וכלים, אך רק כ-5% מפיילוטי ה-AI בארגונים באמת מחוללים שינוי ומגיעים ל-ROI מדיד, כך עולה *ממחקר MIT שבחן מעל 300 יישומי AI ארגוניים ב-2025.

**טרנספורמציות AI מוצלחות עוקבות אחר דפוס 1:3:5: 

על כל דולר שמושקע בטכנולוגיה, 

מושקעים 3 דולרים בעיצוב מחדש של תהליכים, 

ו-5 דולרים בבניית יכולות ובאימוץ. 

"פער האימוץ" הוא לא בעיית עובדים – הוא כשל ניהולי.

MIT The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 

 ** 08/2026 Mckinsey- How to close the agentic adoption gap 

 

הפתרון: מומחה למצוינות תפעולית שמצטרף לצוות ומצמצם את הפער   

מודל שבו המומחה לא "מלמד AI", אלא מתכנן מחדש את תהליך העבודה סביב הכלים והרישוי שכבר רכשתם. הוא לא נותן ייעוץ מרחוק אלא יושב פיזית עם הצוותים העסקיים והתפעוליים בארגון שלכם.

המומחה ממפה את התהליך הקיים, מזהה את העבודה שניתן למכן ובונה יחד עם העובדים פתרונות פרקטיים – Workflows, אוטומציות וסוכני AI – על גבי הכלים הקיימים אצלכם.

 

הדרישות מהמומחה:

מאפייני המשרההדרישה
כישוריםמנוסה במצוינות תפעולית ושינוי הרגלי עבודה לצוותים
מיקוםפיזית בשטח, צמוד לצוותי הביזנס והתפעול, תחת הכוונה אסטרטגית
Hand-Onבונה בפועל Workflow, סוכני AI, אוטומציות ופרומפטים
אבטחת מידעלפי מדיניות הארגון: ממשל נתונים, גישה למערכות, תאימות רגולטורית

 

המודל פותר שלושה פערים מרכזיים:

  • פער ב-ROI: רישיונות שנרכשו והוכחות היתכנות (PoCs) שהצליחו טכנית, אך לא תורגמו לערך עסקי.
  • פער בין הנהלה לשטח: תפיסת התהליכים בהנהלה שונה לעיתים קרובות ב-50% ויותר מהמציאות התפעולית היומיומית.
  • פער האחריות: מי אמון על שינוי תהליכי והרגלי העבודה במחלקות העסקיות והתפעוליות? הפער כיום בלי בעלים.

 

ההתחייבות שלנו: אימפקט ראשון שניתן למדוד תוך 30 יום   
תהליך מובנה עם התחייבות לתוצאה בזמן קצר:

שבועפעילות
שבוע 1-2אבחון ובחירת "כאב"

נשב עם הצוות*, נמפה תהליך קיים ונבחר יחד נקודת כאב אחת ספציפית
(למשל תהליך ידני שגוזל שעות יקרות), נגדיר יחד מדד הצלחה ברור.

שבוע 3בניית הפתרון הראשון

נבנה פתרון Hands-on – סוכן, אוטומציה, Skill או Workflow –
על גבי הכלים הקיימים אצלכם, בשיתוף מלא עם הצוות.

שבוע 4מדידת השינוי

נציג דוח ברור: כך התהליך עבד קודם, כך הוא עובד עכשיו, וזה הזמן והכסף שנחסך – שינוי ראשון, נראה לעין ומדיד.

*הצוות- מחלקות עסקיות ותפעוליות:
מחלקות עסקיות, שרות לקוחות, משאבי אנוש, לשכה משפטית, כלכלית, שיווק, לוגיסטיקה, רווחה וכו'

 

רגע לפני שממשיכים   

זה לא עוד ייעוץ שמסתיים במצגת, לא הדרכה או סדנה חד-פעמית. זו עבודה צמודה בשטח עם הכלים והרישוי שכבר קיימים אצלכם – וכל הפתרונות שייבנו נשארים אצלכם (Workflows, פרומפטים, סוכנים).

 

איך ההצלחה נראית בשטח?   

הערך אינו תיאורטי. אצל לקוחותינו התהליך הזה כבר הוביל לתוצאות דרמטיות:

– תהליך ניתוח דוחות שנמשך 9 ימי עבודה בכל חודש, קוצר לשעה אחת בלבד.

– משימה תפעולית שנמשכה 5 שעות, ירדה ל-2 דקות באמצעות סוכן AI ומייל אוטומטי.

 

הצעד הבא: פיילוט. נתחיל מתהליך אחד שכואב    

הדרך להתחיל אינה דורשת מהפכה ארגונית או הקפאת פרויקטים. היא דורשת החלטה להתמקד. אנו מציעים להתחיל בפיילוט על תהליך אחד, עם צוות אחד, במטרה להוכיח ערך ולהדגים את הפוטנציאל. 

מוזמנים לפנות אלינו לשיח מקצועי ובחינת האתגרים הייחודיים של הארגון שלכם:

oren@s-strategy.com 

 

אסטרטגיה דיגיטלית בעידן ה-AI: מפאזל של יוזמות מבוזרות למנוע צמיחה ארגוני אחד

"הווטסאפ הפך לערוץ משמעותי והוא מנוהל על ידי שירות הלקוחות" ; "מחלקת החדשנות מובילה יוזמה של בוט באתר" ; "בשירות בוחרים כלי של בוט קולי ב-IVR"

 

אם המשפטים האלו נשמעים לכם מוכרים, אתם לא לבד.

בעולם העסקי הנוכחי, כמעט כל יחידה בארגון נוגעת היום ישירות בחוויית הלקוח ומקדמת פתרונות טכנולוגיים משלה. פריצת הבינה המלאכותית יצרה דמוקרטיזציה של כלים, והשטח רץ קדימה.

אבל בואו נעצור רגע ונתבונן על המציאות הניהולית הזו ביושר: כשכל היחידות הללו פועלות במקביל, הארגון מתמלא במהירות באוסף מבוזר של יוזמות. ההסתכלות הופכת לנקודתית, הטכנולוגיה מוטמעת ב"סילוסים" (Silos), וחוויית הלקוח השלמה הופכת לפאזל מפוזר. השיח הטכנולוגי מתחיל להתקיים בנפרד מהחזון העסקי הכולל, והתוצאה היא חוויה ארגונית מקוטעת שבה יד אחת לא תמיד מסונכרנת עם היד השנייה.

בינה מלאכותית היא לא עוד "תוספת" או שדרוג של הקיים – היא מחייבת אותנו להגדיר את תפקיד הדיגיטל מחדש. היא מאלצת הנהלות לשאול את השאלות המהותיות ביותר של העידן החדש: מה אנחנו יכולים לעשות היום שלא יכולנו לעשות בעבר? מה תפקיד הדיגיטל בעולם משתנה? ומהי קפיצת המדרגה האמיתית שלנו?

 

כדי להפוך את כאוס היוזמות למנוע צמיחה מלוכד, חיוני לעבור מתפיסה של "ניהול עסקאות וכלים" לתפיסה של

AI First – Digital Strategy.

 

מעבר זה דורש בחינה מחדש של שישה עוגנים תפיסתיים ואופרטיביים:

  1. הגדרת "כוכב צפון" אסטרטגי

הדרך לעשות סדר בכאוס היא לא לעצור את היוזמות המבורכות בשטח, אלא לתת להן מצפן. הנהלות בכירות צריכות להרים את הראש מהיומיום התפעולי, לאתר את אזורי המיקוד המדויקים ולעדכן את החזון הדיגיטלי של הארגון. במקום לשאול "איזה כלי או בוט להטמיע בשלב הבא?", השאלה הנכונה שחובה לשאול היא: מהו מסע הלקוח השלם שאנו רוצים לייצר בעידן ה-AI, ואיך הכלי הנוכחי משרת את התמונה המלאה?

  1. מעבר מ-Flow קבוע ל-Orchestration חכם

ציפיות הלקוח השתנו מן היסוד. חלפו הימים שבהם הלקוחות הסתפקו בממשקים סטטיים, ליניאריים ומבוססי תסריט קבוע ונוקשה. המציאות החדשה דורשת מעבר מחוויה מגיבה (Reactive) לחוויה יוזמת (Proactive). מדובר בתזמור חכם (Orchestration) המשלב ממשקים שיחתיים, המלצות וטריגרים חכמים שנעים מאוטומציה פשוטה של משימות לאוגמנטציה של החלטות – חוויה הוליסטית שמתאימה את עצמה לקונטקסט של הלקוח בזמן אמת.

  1. ממערך נכסים דיגיטליים לאקו סיסטם של חוויות 

נכסים דיגיטליים שנבנו לפני שנים ספורות עלולים להפוך למחסום הגדול ביותר של חוויה חכמה. ארגונים נדרשים לבצע מיפוי אובייקטיבי של מפת הנכסים הקיימת ולשאול: אילו נכסים תומכים בעידן הנוכחי, אילו נכסים מגבילים אותנו, ומה באמת חסר לנו (שילוב שכבות דאטה, סוכנים אוטונומיים ושכבות AI)? רק מתוך בחינה זו ניתן לקבל החלטות מושכלות היכן להשקיע את המשאבים, וחשוב מכך – איפה לא להשקיע עכשיו.

  1. עדכון מודל ההפעלה והשרירים הארגוניים

טכנולוגיה מתוחכמת עם שיטות עבודה ישנות מייצרת חיכוך קבוע. המנוע האמיתי שמפיח חיים בכל מהלך דיגיטלי הוא הצוות האנושי ומודל ההפעלה שלכם. כיוון שפתרונות AI מקצרים דרמטית את הזמן הנדרש מרעיון למוצר עובד (MVP), אנשי הדיגיטל והמוצר משתחררים מהעיסוק הטכני ב"איך לבנות”, כובד המשקל הארגוני זז באופן מובהק לעבר הפעלת חשיבה מוצרית ועיצובית עמוקה הממוקדת בפיצוח הצורך העסקי. הארגון של המחר זקוק לסקילס חדשים לחלוטין – מעיצוב חוויות חכמות ועד שימוש בשיטות עבודה מתקדמות כמו SDLC מבוסס AI – שבהן ה-AI הופך לחלק בלתי נפרד מהצוות הארגוני.

  1. ארכיטקטורה ותשתיות תומכות

חזון דיגיטלי מתקדם לא יכול להתממש על גבי תשתיות מבוזרות. ארגונים חייבים להעריך את רמת הבשלות הטכנולוגית שלהם, עם דגש קריטי על איכות וזמינות הדאטה. זהו השלב שבו יש לנהל דיון אסטרטגי בדגש על הארכיטקטורה שתאפשר גמישות מרבית תוך שילוב של כלים שונים ליצירת חוויה הוליסטית ומתוזמרת.

  1. מפת דרכים ממוקדת וברת-ביצוע

אסטרטגיה היא קודם כל הבחירה מה לא לעשות. מפת הדרכים של הדור הבא צריכה לאזן בצורה מדויקת בין שני עולמות: יישום מהיר של "ניצחונות מהירים" (Quick Wins) שמייצרים ערך מיידי ומגייסים את הארגון לשינוי, לצד מהלכים תשתיתיים ואסטרטגיים לטווח הבינוני והארוך. כל אלו חייבים להיות מגובים במדדי הצלחה ברורים (KPIs) ותרבות של מדידת שביעות רצון (CSAT).

 

מפת המציאות: מתאוריה לפרקטיקה בשטח

כשעוצמים את העיניים ומדמיינים את מסע הלקוח שלכם – האם הוא נהנה מחוויה אחת רציפה וחכמה, או שהוא חווה את המבנה הארגוני המבוזר שלכם בכל אינטראקציה?

בעידן שבו חוקי המשחק משתנים מדי יום, התייחסות לשכבות הדאטה והבינה המלאכותית היא כבר לא בחירה או שדרוג עתידי – היא תנאי הסף הבסיסי ביותר לאפיון של כל תהליך דיגיטלי.

 

בשטראוס אסטרטגיה, אנו מביאים את הניסיון המעשי שצברנו בליווי החברות המובילות במשק – במגזר הפיננסי, בעולמות הבריאות, הרכב, הקמעונאות והמגזר הציבורי – כדי לעזור להנהלות לעשות Zoom Out, לחבר את חלקי הפאזל המבוזרים ולתרגם את אסטרטגיית ה-AI First מתוכניות עבודה לחוויה שמייצרת אימפקט עסקי ואמון לאורך זמן.

מוזמנים לפנות אלינו לשיח מקצועי ובחינת האתגרים הייחודיים של הארגון שלכם: hello@s-strategy.com