הפיל שלמד לרקוד: מהפכת ה-AI של מורגן-סטנלי ותובנות "מהשטח" לכל מקבלי ההחלטות

שמחים לשתף את המאמר של מוטי קריספיל, שותף עם שטראוס אסטרטגיה בגיבוש ויישום "מערכת הפעלה ארגונית" למנכ"ל ומקבלי החלטות, לניווט עסקי וארגוני חכם של טרנספורמציית בינה-מלאכותית.

הפיל שלמד לרקוד: מהפכת ה-AI של מורגן-סטנלי ותובנות עבורנו

שנתחיל בחידות קטנות? 🤔
איך גורמים ל-98% מ-15,000 יועצים להשתמש בעוזר AI אישי תוך  9 חודשים❓
כיצד מצמצמים את זמן הכנת הדו"חות ללקוחות ב-70% מבלי לפגוע באיכות❓
איך מגדילים את שביעות רצון הלקוחות ב-28%❓
ואיך מגדילים את יעילות היועצים ב 35%❓

התשובה? מורגן סטנלי. 🎭

 

 

מבוא: הצעד הנועז של ענקית וול סטריט

מורגן סטנלי, ענקית הפיננסים עם היסטוריה בת 88 שנים, אינה רק אחת מחמש חברות הברוקרים הגדולות בעולם. עם 80,000 עובדים ב-42 מדינות, היא מנהלת נכסים בשווי של 5.5 טריליון דולר (!). בין לקוחותיה נמנים לא פחות מ-60% מחברות ה Fortune 500, וכעת היא מובילה מהפכת AI שעשויה לשנות את פני עולם הפיננסים כפי שאנחנו מכירים אותו. 🌍💼

בעולם הפיננסי, שבו זהירות היא לרוב שם המשחק, מורגן סטנלי מפתיעה בגישתה הנועזת לאימוץ בינה מלאכותית (AI). זהו סיפור על חדשנות, אומץ ניהולי, וטרנספורמציה דיגיטלית בקנה מידה מרשים.

 

💡 המהלכים המרכזיים: AI בפעולה

לפני שנצלול לעומק האסטרטגיה, הנה סקירה של המהלכים המרכזיים שמורגן סטנלי יישמה:

🤖  פיתוח כלים חדשניים להעצמת עובדים

🤖  🤖 AI @ Morgan Stanley Assistant

  • מה זה? עוזר AI חכם ליועצים פיננסיים.
  • מה הוא עושה? מספק גישה מהירה למחקרים, מנתח מגמות שוק בזמן אמת, ומציע המלצות השקעה מותאמות אישית.
  • תוצאות: 98% מהיועצים אימצו אותו, עם עלייה של 35% ביעילות.

אנקדוטה: בשבוע הראשון להשקת המערכת, אחד היועצים הצליח לזהות הזדמנות השקעה נדירה שהניבה ללקוח רווח של מיליוני דולרים. "זה כמו לקבל את וורן באפט כעוזר אישי," התלהב היועץ.

 

🤖  🤖 AI @ Morgan Stanley Debrief

  • מה זה? מערכת AI לניהול פגישות לקוחות.
  • מה היא עושה? מסכמת פגישות וידאו, יוצרת טיוטות למיילי מעקב, ומשתלבת עם כלים כמו Outlook ו-Salesforce.
  • תוצאות: חיסכון של 42 דקות בממוצע לכל פגישת לקוח ועלייה של 28% בשביעות רצון הלקוחות.

תובנה מעניינת: המערכת לא רק חוסכת זמן, אלא גם מזהה דפוסים בהתנהגות הלקוחות שיועצים אנושיים עלולים להחמיץ. למשל, היא זיהתה שלקוחות נוטים להיות יותר פתוחים לרעיונות חדשים בתחילת הפגישה.

 

📚 הכשרה מקיפה והטמעת תרבות AI

  • הדרכה בסיסית ב-AI לכל 60,000 עובדי החברה.
  • מינוי 500 "שגרירי AI" מכל המחלקות להובלת השינוי.
  • יצירת "ציון AI" אישי לכל עובד, המשפיע על הערכות ביצועים ותגמול.

אתגר: בתחילה, היה חשש מצד העובדים שה-AI יחליף אותם. מורגן סטנלי התמודדה עם זה על ידי הדגשת התפקיד המעצים של ה-AI ויצירת תוכניות הכשרה מותאמות אישית.

 

🤝 שותפות אסטרטגית עם OpenAI

  • 50 מהנדסים מ Open AI עובדים במשרה מלאה על פרויקטים של מורגן סטנלי.
  • גישה למודלים מתקדמים 6 חודשים לפני המתחרים.

תובנה: השותפות לא הייתה רק טכנולוגית. היא יצרה "הפריה הדדית" של רעיונות בין עולם הפיננסים לעולם ה-AI, מה שהוביל לפיתוח יישומים חדשניים שאף אחד מהצדדים לא היה מגיע אליהם לבד.

 

📊 מדידה ושיפור מתמיד

  • יצירת מדדי ביצוע ייעודיים ל-AI.
  • בחינה רבעונית של התקדמות והתאמת האסטרטגיה בהתאם.

אנקדוטה: באחת הבחינות הרבעוניות, התגלה שמחלקה מסוימת מתקשה באימוץ ה-AI. במקום להאשים, מורגן סטנלי ארגנה "האקאתון AI" למחלקה, שהוביל לפיתוח כלי AI ייעודי שהפך ללהיט בכל החברה.

 

🧠 תובנות אסטרטגיות: מה כל מנהל יכול ללמוד ממורגן סטנלי?

 

🍳 תרבות ארגונית אוכלת טכנולוגיה לארוחת בוקר

במורגן סטנלי הבינו: אי אפשר "לכפות AI". לכן הם יצרו תרבות ארגונית שחוגגת חדשנות, מעודדת למידה ומשקיעה בהכשרת כל העובדים, מהמנקה ועד למנכ"ל.

טיפ למנהלים: צרו "באזז" סביב AI בארגון! שתפו כתבות, ארגנו "Lunch & Learn" והפכו את השיח לנגיש ורלוונטי לכולם. גם בלי תקציב ענק, אפשר להתחיל בקטן – לשתף מאמרים רלוונטיים, לעודד למידה עצמית ולחגוג "ניצחונות קטנים" של יישום AI בצוות.

 

💰 מיקס חכם של "Take, Shape, Make"

מורגן סטנלי לא התביישו לשלב בין פיתוח פנימי, רכישת פתרונות מדף ושיתופי פעולה אסטרטגיים עם חברות מובילות כמו OpenAI. התוצאה? גמישות ותגובה מהירה לשינויים בשוק.

המינון הנכון: מורגן סטנלי בחרה לפתח באופן פנימי כ-60% מהפתרונות, לרכוש 20% ולשתף פעולה על 20% הנותרים. זה אפשר להם לשמור על יתרון תחרותי בתחומי הליבה, תוך ניצול יעיל של משאבים חיצוניים.

טיפ למנהלים: מפו את צורכי ה-AI שלכם. אולי פתרון קיים עונה עליהם? או אולי דווקא סטארטאפ קטן יציע יכולות ייחודיות שחסרות לכם? היו יצירתיים וחפשו שותפויות שיקפיצו אתכם קדימה!

 

📊 AI שלא משרת את הלקוח, לא שווה דאטה

במורגן סטנלי כל פרויקט AI נבחן בפריזמה אחת:  "ערך מובחן ללקוח". הם יישמו "צל דיגיטלי" לכל לקוח, פרסונליזציה ברמה האישית ושקיפות מלאה – הכל כדי לייצר חוויית לקוח יוצאת דופן.

אנקדוטה: אחד הלקוחות הגדולים של מורגן סטנלי היה סקפטי לגבי השימוש ב-AI. החברה הזמינה אותו ל"יום בחיי ה-AI" שבו הוא ראה כיצד המערכות עובדות לטובתו. בסוף היום, הוא לא רק השתכנע, אלא גם ביקש להשקיע בחברות AI.

טיפ למנהלים: שאלו את עצמכם – כיצד AI יכול לשפר את חוויית הלקוחות שלכם? התמקדו בנקודות החולשה ותחפשו פתרונות AI שיכולים לייצר את ההבדל.

 

🏆 "ניצחונות קטנים" בדרך להצלחה הגדולה

מורגן סטנלי הבינו: אי אפשר "לבלוע" AI בבת אחת. במקביל להשקעות האדירות, הם יישמו אסטרטגיית "ניצחונות מהירים" – פרויקטים קטנים שהניבו תוצאות מהירות וחיזקו את האמון ב-AI בתוך הארגון.

דוגמה: אחד ה"ניצחונות המהירים" היה פיתוח בוט AI פשוט שענה על שאלות נפוצות של עובדים בנושאי משאבי אנוש. זה חסך זמן רב למחלקת HR והדגים לעובדים את היעילות של AI ביומיום.

טיפ למנהלים: זהו 2-3 תהליכים שניתן לשפר מיידית עם AI. התחילו בקטן, חגגו הצלחות ותראו לעובדים ש-AI זה כבר לא מדע בדיוני, אלא כלי אפקטיבי שכבר עובד עבורכם.

 

 

🔮 מבט לעתיד: האתגרים והצעדים הבאים

אתגרים צפויים:

  1. רגולציה: התמודדות עם תקנות AI מתפתחות בתחום הפיננסי.
  2. אבטחת מידע: הגנה על נתוני לקוחות רגישים בעידן ה-AI.
  3. איזון אדם-מכונה: שמירה על המגע האנושי לצד אוטומציה מתקדמת.

 

התמודדות: מורגן סטנלי הקימה צוות ייעודי ל"אתיקה ורגולציה של AI" שעובד בשיתוף פעולה הדוק עם רגולטורים ומומחי אתיקה.

 

צעדים עתידיים:

  1. AI לניהול סיכונים: פיתוח מודל AI ייעודי לניהול סיכונים, צפוי לחסוך 1.5 מיליארד דולר בשנה.
  2. אתיקה ואחריות: הקמת מועצת אתיקה של AI בשיתוף עם אקדמיה.
  3. העצמת היועץ האנושי: הרחבת תוכנית "AI Augmented Advisor" להעצמת היועצים האנושיים.

 

🎯 סיכום: לקחים לכל ארגון


המסע של מורגן סטנלי מדגים כי אימוץ AI הוא הרבה מעבר לטכנולוגיה. זהו שינוי מהותי באופן שבו ארגון חושב, פועל ומספק ערך.

  1. אסטרטגיה נושמת: מורגן סטנלי פיתחה אסטרטגיית AI גמישה שהיתה מסוגלת להסתגל לשינויים מהירים בטכנולוגיה ובשוק.
  2. מפת דרכים עם מפרקים גמישים: החברה יצרה תוכנית ארוכת טווח, אך עם נקודות בדיקה ועדכון תכופות שאפשרו התאמות בזמן אמת.
  3. שילוב בין מרכזיות הלקוח למרכזיות העובד: מורגן סטנלי הבינה שהצלחת ה-AI תלויה הן בשיפור חווית הלקוח והן בהעצמת העובדים.
  4. תרבות קודמת לטכנולוגיה: השקיעו בבניית תרבות ארגונית שמקבלת ומעודדת חדשנות. מורגן סטנלי יצרה "אקוסיסטם של חדשנות" שבו כל עובד הרגיש חלק מהמהפכה.
  5. גישה היברידית: שלבו בין פיתוח פנימי, רכישת פתרונות מדף ושיתופי פעולה אסטרטגיים. הגמישות הזו אפשרה למורגן סטנלי להגיב במהירות לשינויים בשוק.
  6. התמקדות בלקוח: כל פרויקט AI צריך בסופו של דבר לשפר את חווית הלקוח. מורגן סטנלי הפכה את זה למנטרה ארגונית.
  7. ניצחונות מהירים: התחילו בקטן, הראו תוצאות מהירות ובנו מומנטום. זה היה המפתח ליצירת "באז" חיובי סביב ה-AI בארגון.
  8. חשיבה ארוכת טווח: הגדירו חזון AI ארוך טווח ועבדו בעקביות להגשמתו. מורגן סטנלי לא ראתה ב-AI פרויקט חד-פעמי, אלא שינוי אסטרטגי ארוך טווח.

 

המהפכה של מורגן סטנלי מראה שהעתיד של AI בפיננסים כבר כאן. השאלה אינה אם להצטרף למהפכה, אלא כיצד להוביל אותה – בכל קנה מידה.

"AI אינו כלי, הוא דרך חשיבה. אנחנו לא רק מטמיעים טכנולוגיה, אנחנו מעצבים מחדש את האופן שבו אנחנו עובדים, חושבים ומקבלים החלטות." – אנדי סייג, סמנכ"ל טכנולוגיות בכיר במורגן סטנלי.

 

מחשבה אחרונה: המסע של מורגן סטנלי מדגים שהטמעת AI מוצלחת היא לא רק על הטכנולוגיה עצמה, אלא על היכולת לשלב אותה באופן הוליסטי בכל היבט של הארגון. זה דורש חזון, מנהיגות, וכן – גם קצת אומץ. אבל כפי שמורגן סטנלי הוכיחה, התוצאות יכולות להיות מדהימות.

 

אז, האם אתם מוכנים להתחיל את המסע שלכם לעבר עתיד מועצם AI?

 

עוד כתבות עבורך

איך רשות ניירות ערך הפכה את מחלקת מערכות המידע למנוע צמיחה אסטרטגי?

רקע על הפרויקט 

הרשות לניירות ערך (רנ"ע) היא הגוף הרגולטורי המוביל בישראל לפיקוח על שוק ההון, שמשרת מיליוני משקיעים וחברות ציבוריות. מחלקת מערכות המידע של הרשות עומדת בפני אתגרים רבים ונדרשת לייצר יכולות טכנולוגיות מתקדמות וחדשניות על מנת לאפשר לרשות לעמוד ביעדיה.

האתגר המרכזי היה ברור: איך מעבירים את מחלקת מערכות המידע ממצב של "תגובה לצרכים" למצב של "הובלה אסטרטגית" שתתמוך בחזון הרשות לקראת 2026?

צוות המומחים שלנו בשטראוס אסטרטגיה ביחד עם ה CIO של הרשות, אורן הנר, ומנכ"ל הרשות, שפירר עודד, ששם את הטכנולוגיה כמקום מרכזי באסטרטגיה של הארגון יצאו לתהליך של בניית מפת הדרכים למחלקת מערכות המידע של הרשות והפיכתה לגוף שמוביל את הארגון.

 

האתגרים העיקריים איתם המחלקה מתמודדת

  • חוב טכנולוגי מצטבר – חלק ממערכות הליבה המרכזיות מבוססות טכנולוגיות מיושנות.
  • ביזור מערכות וחוסר אינטגרציה – מגוון רחב של מערכות שבנויות כסילו ללא קישוריות ביניהן.
  • פערים בניהול ידע ארגוני – פיצול מקורות מידע, יכולות חיפוש מוגבלות, ונתונים לא מובנים שמקשים על קבלת החלטות מבוססות נתונים.

 

לאתגרים אלה השפעה על היכולת להוביל טרנספורמציה דיגיטלית ארגונית וקושי בניצול מלא הפוטנציאל של דאטה ו- AI.

למרות האתגרים, התגלו עוצמות משמעותיות שהיוו בסיס איתן לאסטרטגיה:

  1. צוות מקצועי ומחויב – הון אנושי איכותי עם מוטיבציה גבוהה ומחויבות למשימה.
  2. ניהול משאבים מושכל – ניהול אפקטיבי של תקציב וספקים עם השקעה מיטבית ב- Run, Grow ו- Transform.
  3. רמת שירות גבוהה – שיפור משמעותי ברמת השירות עם משוב חיובי מהמחלקות העסקיות.
  4. מיקוד עסקי וחדשנות – הובלה מקצועית הממוקדת במתן ערך עסקי אמיתי, כולל פעילות מובילה בדאטה ו- AI.
  5. יציבות ואמינות המערכות – תשתיות איתנות המבטיחות רציפות עסקית ברמה גבוהה.

 

תובנות ולקחים מרכזיים 

הפרויקט הניב תובנות חשובות הרלוונטיות לכל ארגון המעוניין בטרנספורמציה דיגיטלית:

  1. חשיבות המיפוי המדויק – "הצלחנו לזהות את העוצמות הקיימות ולבנות עליהן", מסביר מנהל הפרויקט ברנ"ע. "הבנת המצב הקיים בפירוט אפשרה לנו לתעדף את הפעולות הנכונות."
  2. מנהל מוצר כגורם מתכלל – אחת ההחלטות הנדרשות הינה מינוי מנהל מוצר ייעודי שיהווה גורם מתכלל בין כל השותפים. מנהל המוצר הוא הדבק שמחבר בין הטכנולוגיה, הצרכים העסקיים והמשתמשים ומסייע בתהליך השינוי מתפיסת פיתוח מערכות למענה לתהליכים עסקיים.
  3. שותפות עם המחלקות העסקיות – הבסיס להצלחה הוא עבודה משותפת והדוקה עם המחלקות העסקיות, תוך שקיפות במתן בהבנת הצרכים, תעדוף בראייה רוחבית ומתן מענים התואמים את הצורך העסקי.

 

מבט לעתיד 

מחלקת מערכות המידע של רנ"ע נמצאת כיום בשלב הבשלה "מוגדר ומדויק" ביחס למיצוי הפוטנציאל בתחומי הדאטה, אנליטיקה ו- AI עם תוכניות להתקדם לשלבי הבשלה מתקדמים יותר במסגרת המפה האסטרטגית לקראת 2026.

Govmap – איך הופכים תשתית למוצר דיגיטלי בעידן של ממשל חכם?

רקע על הפרויקט 

Govmap היא פלטפורמה גיאוגרפית ייחודית, מבית מפ"י (המרכז למיפוי ישראל), שנועדה לרכז ולנהל מידע גיאוגרפי עשיר הן ברמת המפות הטופולוגיות והן ברמת שכבות המידע המגוונות. הפרויקט נולד משיתוף פעולה אסטרטגי בין מערך הדיגיטל הלאומי ומרכז המיפוי לישראל (מפ"י), שהבינו את הצורך הדחוף בפתרון מרכזי לניהול המידע הגיאוגרפי בראיה רוחבית. 

במצב הקיים, קיימים מספר פתרונות טכנולוגים עבור ניהול המידע הגיאוגרפי במשרדי הממשלה והרשויות המקומיות, דבר שמוביל לכפילויות, בזבוז משאבים וקושי בקבלת החלטות מבוססות נתונים. 

 

האתגר העסקי והטכנולוגי 

האתגר המרכזי היה ברור: איך מייצרים פלטפורמה אחת שתשרת את כלל הממשלה, הרשויות המקומיות והציבור הרחב, ותאפשר גישה למידע גיאוגרפי מהימן ועדכני? 

האתגרים איתם הפרויקט מתמודד: 

  • פיזור מידע קריטי כל משרד ממשלתי החזיק את המידע הגיאוגרפי שלו בנפרד, ללא יכולת שיתוף אפקטיבית 
  • חוסר אמת אחת שכבות המידע הגיאוגרפי מופיעות ברמת עדכניות שונה במערכות שונות 
  • בזבוז משאבים כל גוף מפתח יכולות מיפוי משלו, מה שמיצר כפילויות יקרות 
  • קושי בקבלת החלטות מקבלי ההחלטות מתקשים לקבל תמונה מלאה ורוחבית של על בסיס המידע הגיאוגרפי 

השפעת האתגרים הללו הינה דרמטית: עיכובים בפרויקטים לאומיים, קושי בתכנון עירוני ואזורי וחוסר יכולת לספק שירות איכותי לאזרחים שזקוקים למידע גיאוגרפי.
 

תהליך העבודה והפתרון החדשני 

כאן נכנסה לתמונה חברת שטראוס אסטרטגיה, שהובילה אקסלרטור ייחודי לתכנון תפיסה מוצרית מקיפה עבור Govmap.
 

שלב א': הגדרת הצעת הערך 

הצוות של שטראוס, בעבודה משותפת עם מפ"י ומערך הדיגיטל הלאומי, החל בהגדרת הצעת ערך ברורה:
Govmap הינה פלטפורמה שיתופית המרכזת מידע גיאוגרפי עדכני ומגוון ממשרדי הממשלה, מהרשויות המקומיות ומגופים ציבוריים נוספים במקום אחד. Govmap מיועדת למשרדי ממשלה, רשויות מקומיות, ארגונים ציבוריים והקהל הרחב ומאפשרת ביצוע ניתוחים מתקדמים, ניהול מידע גיאוגרפי באופן עצמאי ושיתוף המידע בקלות עם גורמים נוספים – הכל במטרה לשפר את השירות הציבורי ולקדם קבלת החלטות מושכלת.
 

שלב ב': זיהוי אזורי המיקוד האסטרטגיים 

הצוות האינטגרטיבי זיהה שלושה אזורי מיקוד מרכזיים: 

  1. HUB ממשלתי ציבורי – יצירת מרכז מידע גיאוגרפי לכלל הממשלה 
  2. חיבור בין ממשלה לרשויות גישור על הפער בין הרמה הלאומית למקומית 
  3. כלי לקבלת החלטותהצגת נתונים אינטגרטיבית ופיתוח יכולות אנליטיות מתקדמות המסייעות בתהליך קבלת החלטות מבוסס נתונים
     

שלב ג': בניית מודל עסקי בר-קיימא 

אחד האתגרים הגדולים היה לבנות מודל עסקי שיבטיח את קיימות הפרויקט לאורך זמן. הצוות פיתח מודל המבוסס על ערך מוסף לכל השותפים, עם מנגנוני מימון ברורים ותמריצים לשיתוף מידע. 

 

שלב ד': גיבוש מפת דרכים מוצרית 

הצוות בנה מפת דרכים מפורטת הכוללת אבני דרך ברורות, החל מגרסת MVP ועד לפלטפורמה מלאה עם יכולות אנליטיות מתקדמות. 

 

התוצאות  

התשתית הושקה ועלתה לאוויר בשבוע שעבר וזמינה לציבור הרחב. מדובר בשלב הראשון במפת הדרכים ומכאן תמשיך להתפתח ולהתרחב בגרסאות עיתיות בפיתוח אג'ילי בהתאם לצרכים ולערך המוסף עבור הלקוחות השונים. 

 

תובנות ולקחים מרכזיים 

הפרויקט הניב תובנות חשובות הרלוונטיות לכל ארגון המעוניין בטרנספורמציה דיגיטלית: 

  1. חשיבות החזון המשותף
    "הצלחנו ליצור שפה משותפת בין כל השותפים", מסביר מנהל הפרויקט. "כשכולם מבינים את הערך שהם מקבלים, השיתוף הופך לטבעי." 
  2. מנהל מוצר כגורם מפתח
    אחת ההחלטות הנדרשות ביותר הינה מינוי מנהל מוצר ייעודי שהיווה גורם מתכלל בין כל השותפים. "מנהל המוצר הוא הדבק שמחבר בין הטכנולוגיה, הצרכים העסקיים והמשתמשים", מציינת מנהלת במערך הדיגיטל הלאומי. 
  3. התחלה קטנה, חשיבה גדולה
    הפרויקט החל עם מספר use cases ממוקדים שהוכיחו ערך מידי, ומשם התרחב בהדרגה. "לא ניסינו לפתור את כל הבעיות ביום אחד", מדגיש מנהל במפ"י. "אנו רוצים לבנות אמון צעד אחר צעד." 
  4. שותפויות אסטרטגיות
    הצלחת הפרויקט נבעה במידה רבה מהשותפויות החכמות שנוצרו. "הבנו שאנחנו לא יכולים לעשות הכל לבד", מסכם מנהל במפ"י. "השותפות עם מערך הדיגיטל הלאומי והליווי של חברת שטראוס אסטרטגיה הינם קריטיים להצלחה." 

 

מבט לעתיד 

Govmap ממשיכה להתפתח ולהתרחב. "זהו רק תחילתו של המסע", מסכם מנהל הפרויקט. "החזון שלנו הוא שכל החלטה ממשלתית או עירונית הקשורה למרחב תתבסס על מידע מדויק ועדכני מ- Govmap. אנחנו בדרך הנכונה להגשים את החזון הזה." 

איך מחליפים מערכת שכר ונוכחות מבלי לעצור את המוסד האקדמי לרגע

במכללת אחווה עמדו בפני אתגר שמוכר כמעט לכל מוסד אקדמי ותיק: מערכות השכר והנוכחות הישנות כבר לא מצליחות לשרת את המציאות המורכבת של האקדמיה המודרנית.
המודלים המורכבים של העסקת סגל ואנשי מנהל, הרגולציה הדינמית והדיווחים בזמן אמת, כולם הפכו למשימות מאתגרות במערכות שלא התעדכנו בקצב הדרישות.
כשהמצב הגיע לצוואר בקבוק, סמנכ"ל הכספים, חן ראובן, החליט לא לחכות לתקלה הבאה, להרים את הכפפה ולצאת לדרך: החלפת מערכות ליבה, אבל עם חזון רחב יותר – להפוך את התהליך להזדמנות לשדרוג מקצה לקצה, גם של תהליכים וגם של האינטגרציה בין מחלקות.
כאן נכנסו לתמונה שתי מומחות יקרות שלנו בשטראוס אסטרטגיה, יעל ששי, מומחית מערכות מידע וחשבת שכר מוסמכת, ורות לובודה, יועצת אסטרטגית לשיפור תהליכים וניהול פרויקטים.
ביחד עם הנהלת המכללה וצוותי הכספים, השכר ומשאבי האנוש, יצאנו לפרויקט שמטרתו ברורה: מערכת חדשה שתוריד עומסים, תייצר שליטה ובקרה, ובעיקר – תתאים לאקדמיה של המאה ה-21.

מהם האתגרים שניצבו על השולחן?
מודל שכר אקדמי מורכב: סגל ומנהל שנמצא בכמה מחלקות במקביל, עם תעריפים משתנים לכל תפקיד ומשרה, כולל ריבוי דירוגים והסכמים קיבוציים.
דיווח רגולטורי מדויק ובזמן: בין אם מדובר בביטוח לאומי, מס הכנסה או משרדי ממשלה – אין מקום לטעויות או עיכובים.
ניהול נוכחות מותאם: באקדמיה לא תמיד אלו "שעות עבודה רגילות". יש צורך לדווח לפי משימות או פרויקטים, וצורך לנהל 2 טווחי זמן לדיווח נוכחות אקדמי וקלנדרי.
• אינטגרציה בין מערכות: ההפרדה בין מערכת נוכחות למערכת שכר מייצרת טעויות, עומסים ובזבוז זמן, בעיקר בתקופות חישובי שכר.

אז איך ניגשנו לזה?
1. הגדרת צרכים לעומק
בסדנאות עם משתתפים מולטי דיסצפלינאריים מיפינו את הצרכים, לא הסתפקנו בדרישות טכניות, אלא ירדנו לפרטי פרטים של מודל השכר, מבנה הדיווחים, ודשבורדים לניהול ובקרה.
2. בחינת שוק מסודרת וממוקדת
השווינו פתרונות טכנולוגיים עם דגש על אינטגרציה, עמידה ברגולציה ציבורית וגמישות לשינויים עתידיים, שיוכלו לצמוח עם המכללה, והסקנו מהם תנאי הסף עליהם לא נוותר.
3. כתיבת מכרז ובחירת פתרון מותאם
ביחד עם צוותי המכללה, גיבשנו בזמן שיא מכרז מקצועי שהביא אל השולחן את הספקים הרלוונטיים ביותר וליווינו את תהליך בחירת הספק והפתרון המתאים ביותר לצרכי מכללת אחווה.
מה עוד מחכה לנו בתהליך?
4. הטמעה בשלבים וללא זעזועים
בסיום שלב ההתאמות, ביצוע פיילוטים – נבצע עליות שקטות לאוויר הכוללות בדיקות מסיביות לפני העלייה לאוויר בתחילת השנה התקציבית.
5. ניהול שינוי וליווי מתמיד
פרויקט כזה לא נגמר בהתקנת המערכת. ליווי ההנהלה והצוותים בתמיכה שוטפת, עדכונים שוטפים ברגולציה והטמעה של מיומנויות חדשות – כולל חיבור לאפליקציות דיווח מותאמות.

מה למדנו עד כה – תובנות קריטיות למי שנכנס להרפתקה דומה:
• מערכות שכר ונוכחות הן גנריות מטבען. חשוב להתעקש על התאמות לעולם האקדמי: שכר דינמי, מודלים מרובי תפקידים, עמידה בדרישות דיווח ספציפיות, תחזוקת טבלאות ות"ת ועוד.
• החלפת מערכת ליבה היא לא שדרוג – אלא ניתוח לב פתוח. נדרשת הובלה תקיפה של ההנהלה שתסיר חסמים כמו "ככה תמיד עשינו".
• תזמון זה הכל. אין מקום לטעויות בשכר. לכן תכנון קפדני של לוחות זמנים ועלייה הדרגתית לאוויר – עדיפה פי כמה על מהלך בזק.
• ניהול שינוי הוא קריטי. גם במוסדות אקדמיים – לא כולם ממהרים להוריד אפליקציה או לשנות הרגלי דיווח. תכנון נכון של ההטמעה והרגלי השימוש הוא קריטי להצלחה.

 

אם אתם מובילים מוסד אקדמי או ציבורי ושוקלים להיכנס לתהליך כזה – נשמח לשתף אתכם בניסיון שלנו ולהוביל אתכם לשם בביטחון ובמקצועיות.