מהפיילוטים לשלב היישום: ארבעה צעדים למיצוי יכולות ה-AI

במאמר "מהי רמת הבגרות של ארגונכם למהפכת ה-AI – סקירת מודל להערכת הבגרות הארגונית ל-AI" שכתבתי ופורסם באפריל האחרון, סקרתי מודל של ארבעה שלבים בתהליך ההתבגרות של ארגון בנושא AI. המאמר מבוסס על מחקר שבוצע במרכז לחקר מערכות מידע, CISR הפועל ב-MIT, תחת הכותרת 'Building Enterprise AI Maturity', והוכן על ידי החוקרים – פרופ' פיטר וייל, ד"ר סטפני וורנר ו-אינה סבסטיאן. המחקר מציג ארבעה שלבים של בגרות ומוכנות ליישום AI.

במאמרי מאפריל הצגתי, כאמור, את שלבי הבגרות ל-AI באמצעות מטריצה המציגה ארבעה שלבים והמאפיינים העיקריים בכל שלב:

במהלך 2025, קבוצת החוקרים ד"ר וורנר, מנהלת וחוקרת ראשית ב-CISR, פרופ' וייל, יו"ר וחוקר בכיר ב-CISR, ופרופ' יבגני קאגנר מביה"ס למנהל עסקים IESE ואף הוא חוקר ב-CISR – החליטה לבחון האם ארגונים מצליחים לממש את התועלות הטמונות ב-AI וללמוד יותר על הקשר בין מימוש התועלות והשלב בבגרות ה-AI בו הארגונים נמצאים.

הדו"ח שהם פרסמו 'Grow Enterprise Maturity for Bottom-Line Impact' מראה שבמהלך הזמן שעבר מאז המחקר הראשון, ארגונים מצליחים להתקדם במסע הבגרות שלהם.

הטענה המרכזית במחקר היא שכדי שארגונים יגיעו לביצועים פיננסיים מעל הממוצע, עליהם להתקדם משלב בגרות 2 במודל שהוצג (פיילוטים ובניית כישורים) לשלב בגרות 3 (פיתוח והטמעת תהליכי עבודה מבוססי AI)

המחקר הדגים כי האימפקט הגדול ביותר הוא במעבר משלב 2 (פיילוטים ובניית כישורים) לשלב 3 (פיתוח והטמעת תהליכי עבודה מבוססי AI). בשלב 2 הארגונים בונים את הכישורים הנדרשים ל-AI, כגון איתור היישומים שיכולים להשתמש ב-AI, פישוט ואוטומציה ותהליכי ניסוי. בשלב 3 הארגונים שפיתחו את היישומים עוסקים בהטמעת היישומים בארגון ובהרחבת השימוש ביישומים.

ארבעת הנושאים שעל הארגונים להתמקד בהם

המחקר והראיונות עם המנהלים, מצביעים על ארבע קטגוריות של נושאים שעל הארגונים להתמקד בהם כדי להבטיח מעבר מוצלח לשלב בגרות 3 ובהמשך לרמה 4.

הנושאים הם:

אסטרטגיה – על הארגון לקשור בין המטרות העסקיות והאסטרטגיות שלו, לבין ההשקעות ב-AI, על מנת להבטיח את קיומם של יעדים מדידים ובעלי כושר גידול מבחינת הערך.

מערכות – כדי להפוך את הארגון לארגון המיישם מערכות אינטליגנטיות לרוחב כל הארגון, הוא נדרש לבנות וליישם ארכיטקטורה מודולרית, מבוססת על פלטפורמות המסוגלות לעבוד אחת עם השנייה (Interoperable Platforms) על בסיס אקוסיסטם נרחב של נתונים.

סנכרון – גיבוש צוות עובדים המוכן לעידן ה-AI, הגדרת תפקידים מתאימה ועדכון תהליכי העבודה בעקבות הפעלת מערכות מבוססות בינה מלאכותית.

משילות והסדרת השימוש – פיתוח והטמעת נהלי עבודה המבוססים על שקיפות, אחריות, ניטור, ניהול סיכונים, פיתוח יכולות של הבנת ההמלצות של המערכות (Explainable AI) וכדומה.

המחקר מציג שתי דוגמאות של ארגונים וכיצד הם יישמו את ארבעת הנושאים הנ"ל – חברת ביטוחי החיים וניהול השקעות והעושר Guardian Life Insurance Company of America בעלת מחזור של 14.5 מיליארד דולר, וחברת הפצת הגז הגדולה באירופה Italgas, המשרתת כ-13 מיליון לקוחות באיטליה וביוון. המחקר סוקר כיצד כל אחת מחברות אלה פעלה בכל אחד מארבעת הנושאים הנ"ל, כדי לקדם את בגרות הבינה המלאכותית שלה. המעוניינים ללמוד עוד על הפעילות של שני ארגונים אלה בכל אחד מארבעת הנושאים – מוזמנים לקרוא את המחקר.

הטענה המרכזית במחקר היא שכדי שארגונים יגיעו לביצועים פיננסיים מעל הממוצע, עליהם להתקדם משלב בגרות 2 במודל שהוצג (פיילוטים ובניית כישורים) לשלב בגרות 3 (פיתוח והטמעת תהליכי עבודה מבוססי AI).

נדגיש כי ארבעת הנושאים שהוצגו במחקר מהווים תת-קבוצה של מימדי המוכנות לבינה המלאכותית שהצגתי במאמר "ששת מימדי המוכנות להטמעת AI בארגון", שהתפרסם במאי 2025.

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