המדדים להצלחת יישום ה-AI בארגון

כדי להצליח ביישום AI בארגון, על הארגון לבחון את המוכנות שלו בתחילת המסע, אבל גם למדוד באופן עקבי ותקופתי את העמידה במדדים המצביעים על עמידתו ביעדים שנקבעו.

המדידה היא כלי חשוב בתהליך ניהול השינוי הנדרש ליישום AI בפרט, וטרנספורמציה דיגיטלית בכלל. המדידה מייצרת מוטיבציה ומאפשרת תחרות בריאה בתוך הארגון – כאשר מחלקות או אגפים רואים את המדדים, זה מייצר מוטיבציה נוספת לשפר את התוצאות.

מבחינת המנהלים – המדידה מאפשרת להם לקבל החלטות טובות יותר לגבי הקצאת משאבים. המדידה מאפשרת לעובדים וצוותים להבין את הפערים, לא במטרה להאשים, אלא מהווה למידה ארגונית ושיפור מתמיד של ההישגים.

במאמרי ממאי 2025, שכותרתו ששת ממדי המוכנות להטמעת ה-AI בארגון, הוצג מודל של שישה ממדי היערכות ארגונית לקראת יישום מוצלח של טכנולוגיות AI בארגון. התרשים הבא הוצג במאמר יחד עם אוסף של שאלות שיסייעו לארגון לבחון מוכנותו ליישום ה-AI.

תרשים עכביש צילום: רז הייפרמן

במאמרי מהי ההזיקה בין טרנספורמציה דיגיטלי ובינה מלאכותית, שפורסם ביולי 2025, הובהר כי יישום AI הוא חלק בלתי נפרד מהטרנספורמציה הדיגיטלית – המסע הארגוני ליישום טכנולוגיות דיגיטליות מתקדמות לשיפור הביצועים. טכנולוגיות ה-AI, עם כל החדשנות וסיכוני השיבוש שלה, אינה יוצאת דופן בהקשר זה. יחד עם זאת, בגלל החדשנות והפוטנציאל העסקי של הטכנולוגיה והאתגר ביישומה, חשוב שהארגון יקדיש תשומת לב מיוחדת ליישום, ויגדיר אוסף של מדדים ברורים למדידת ההצלחה של היישום וההטמעה וכאמצעי ניווט לקראת מימוש החזון הדיגיטלי שלו.

כמו שנאמר 'מה שלא נמדד, לא מנוהל' ולכן חשוב שיישום ה-AI יימדד לאורך תקופה. שימוש במדדים רלוונטיים ולאורך זמן, יאפשר להפוך את החזון ליעד קונקרטי המוביל את הארגון לפעולה ומימוש

מדידת תהליך ההטמעה והיישום של ה-AI בארגון

מטרת מאמר זה היא להציג אוסף של מדדים אפשריים למדידת תהליך ההטמעה והיישום של ה-AI בארגון. המאמר מציג מספר דוגמאות למדדים אפשריים, לכל אחד מהממדים במודל המוכנות. אין בכך לומר שמדדים אלה, ורק אלה, צריכים להימדד. אלה מדובר בדוגמאות וכל ארגון יכול להתאים את המדדים, כך שיקבעו לצרכיו ויעדיו. ניתן להוסיף או לגרוע מדדים בהתאם לצרכים הייחודיים של הארגון.

כמו שנאמר "מה שלא נמדד, לא מנוהל" ולכן חשוב שיישום ה-AI יימדד לאורך תקופה. שימוש במדדים רלוונטיים ולאורך זמן, יאפשר להפוך את החזון ליעד קונקרטי המוביל את הארגון לפעולה ומימוש.

מספר דוגמאות למדדים אפשריים –

ממד 1 – אסטרטגיה ומנהיגות בנושא AI: ממד זה בוחן את קיומה של אסטרטגיה ומנהיגות לנושא ה-AI. עצם הקיום של הבינה המלאכותית בארגון אינו משמעותי, אלא רק אם היא תורמת באופן ישיר לקבלת החלטות אסטרטגיות. מדדים אפשריים לבחינת ההשפעה האסטרטגית של ה-AI על תוצאות עסקיות:

• אחוז המיזמים האסטרטגיים המשתמשים ב-AI מתוך כלל המיזמים האסטרטגיים של הארגון
• אחוז ההשקעה במיזמי AI ביחס לתקציב הכולל לדיגיטל ו-IT
• החזר על ההשקעה (ROI) למדידת הרווח הנקי שנוצר בעקבות מיזמי AI לעומת העלות הכוללת לפיתוחם והפעלתם של היישומים
• אחוז ממחזור המכירות של מוצרים ושירותים הנובע מיישום ה-AI ביישומי הליבה של המוצרים והשירותים
• אחוז מצמצום העלויות שניתן לייחס ל-AI
• מהירות המחזור של חדשנות – מספר המוצרים/שירותים/שיפורים לשנה הנובעים מיישום ה-AI
• אחוז ההחלטות הנובעות מ-AI לעומת סך ההחלטות האסטרטגיות שהארגון קיבל

ממד 2 – אנשים וכישורים: ממד זה בוחן את הזמינות והמיומנות של עובדים וצוותים ליישום הבינה המלאכותית.

• אחוז העובדים בארגון המשתמשים ב-AI מתוך כלל העובדים
• אחוז השיפור בפרודוקטיביות – תפוקה לעובד לפני ואחרי יישום AI
• אחוז האוריינות של עובדים – מספר העובדים שעברו הכשרות ב-AI לעומת כלל העובדים בארגון
• אחוז העובדים המשתמשים באופן שוטף בכלי AI למילוי תפקידם ביחס לכלל העובדים
• מספר המומחים ל-AI בארגון ביחס לשנה קודמת

ממד 3 – יישומים בעלי ערך עסקי: ממד זה בוחן האם הארגון השקיע משאבים לאיתור ובחירת היישומים (Use Cases) המתאימים ליישום AI ובעלי פוטנציאל ערך לארגון.

• הזמן בשבועות מהשלמת פיילוט (POC) ועד העברתו לייצור
• רמת ההכנסות הנובעת ממונטיזציה של נתונים (מכירות של נתונים ומודלים)
• מספר הניסויים ברבעון שהארגון מבצע עם מודלים של AI
• אחוז הדיוק בחיזוי במודלים של AI
• אחוז השיפור בפרסונליזציה – מדידת ההמרה ביישומים מבוססי AI לעומת יישומים אחרים
• רמת האמון של הלקוחות כתוצאה מסקרי לקוח
• אחוז התהליכים העסקיים ששודרגו באמצעות AI לעומת כלל התהליכים העסקיים
• אחוז התהליכים האוטונומיים מבוססי AI לעומת כלל התהליכים העסקיים

ממד 4 – נתונים: הנתונים הם התשתית לפיתוח ואמון המודלים השונים.

• אחוז מאגרי הנתונים במצב AI-Ready שעברו תהליכי ניקוי/סימון/נגישים באמצעות APIs מבין כלל מאגרי הנתונים בארגון

ממד 5 – תשתית טכנולוגית: ממד זה בוחן את מוכנות התשתית הטכנולוגית הנדרשת לפיתוח, שילוב ויישום טכנולוגיות בינה המלאכותית.

• אחוז הזמינות של פלטפורמת ה-AI
• רמת המוכנות של הנתונים
• מספר ההעברות לייצור לרבעון של מודלים של AI
• הזמן בימים שלוקח לעדכן מודלים
• מספר אירועי אבטחת מידע ופרטיות הקשורים ל-AI

ממד 6 – משילות AI: ממד זה בוחן האם הארגון הגדיר מדיניות והנחיות מתאימות, האם הוגדרו ועדות היגוי והסמכויות שלהן ומבנים ארגוניים תומכים.

• אחוז היוזמות בנושא AI שעברו תהליך אישור פורמלי בוועדת היגוי ביחס לכלל היוזמות שהוועדה אישרה
• אחוז המודלים שעברו תהליך פורמלי של אישור מבחינת הטיות, אתיקה ופרטיות
• מספר אירועי הטיות (Bias) שהתגלו ברבעון
• רמת העמידה בכללי הציות והרגולציה
• הזמן בימים מגילוי אירוע AI עד לגמר טיפול באירוע

לסיכום ניתן לומר כי המדידה של יישום ה-AI בארגון קריטית כדי להבטיח את הצלחת יישום הטכנולוגיה החשובה הזו בארגון. המדידה מייצרת שפה אחידה וחוצת-ארגון, שקופה, ומניעה לפעולה לשיפור מתמיד. המדדים שהוצגו כאן הם רק דוגמאות, וכל ארגון צריך לבחון מהם המדדים הרלוונטיים עבורו, כמו גם להוריד ולהוסיף מדדים בהתאם ליעדיו. המדדים שהארגון יבחר למדוד, יעצבו את תהליך היישום של הטכנולוגיה ואת תהליך הטרנספורמציה הדיגיטלית שלו. מדדים ברורים ושקופים מעודדים את צוותי העבודה להתקדם ולעמוד ביעדים. ללא מדידה – ההתקדמות אינה ברורה ומתחילות תהיות לגבי מצב היישום.

מחקרים שונים מצביעים על אחוז גבוה (70%) של כישלונות בתהליכי הטרנספורמציה, ואחד ההסברים לכך הוא היעדר מדידה. אל תתנו ליישום ה-AI בארגונכם להיכנס לסטטיסטיקה העגומה הזאת – תשקיעו במדידה כדי לשפר את סיכויי ההצלחה.

הכותב הוא יועץ בכיר לטרנספורמציה דיגיטלית, מבית BDO Consulting ומרצה בתוכניות MBA במכללות אונו ורופין