על הקשר בין טרנספורמציה דיגיטלית, AI וניהול השינוי

אין ספק שהעידן הנוכחי שייך לטכנולוגיית הבינה המלאכותית. אין כנס, מאמר, מצגת, פוסט שאינו מתייחס לנפלאות ה-AI, ובמיוחד מאז הופעת ה-GenAI בסוף 2022. התחושה היא שהטרנספורמציה הדיגיטלית הפכה ללא רלוונטית והמבט והמשאבים הארגוניים מופנים עכשיו אל טכנולוגיית ה-AI החדשנית. מטרת מאמר זה היא להסביר שהמצב שונה ועל הארגונים להבין שמהפכת ה-AI איננה תחליף לטרנספורמציה הדיגיטלית, אלא מהווה חלק בלתי נפרד ממנה.

הצלחה בתהליך הטרנספורמציה הדיגיטלית והטמעת טכנולוגיות AI בארגון מחייבת ניהול השינוי. בלעדי ניהול שינוי, הסיכויים להצלחת הטרנספורמציה קטנים מאוד, וזהו סיכון משמעותי בעידן הנוכחי.

מטרת מאמר זה היא לחדד את הגדרת הטרנספורמציה הדיגיטלית, לסקור את הקשר בינה לבין ה-AI, להדגיש את החשיבות של נושא ניהול השינוי להצלחת הטרנספורמציה והטמעת ה-AI בארגון ולבחון כיצד ה-AI מסייעת לניהול השינוי.

נחזור לרגע להגדרת הטרנספורמציה הדיגיטלית. אין הגדרה אחת סטנדרטית, ולכן נציג כאן הגדרה פופולרית ונפוצה: "תהליך ארגוני העוסק בהטמעה של טכנולוגיות דיגיטליות בכל פעילויות הארגון, במטרה לשפר משמעותית את הביצועים".

הטרנספורמציה הדיגיטלית נוגעת לכלל הארגון ולמודל העסקי שלו, ומדגישה את השינוי במוצרים/שירותים שהארגון מספק; השיפור בחוויית הלקוח; יישום של תהליכים עסקיים מתקדמים; שינוי בצורת עשיית עסקים; ושינוי בתרבות הארגונית. אלה גורמי ההצלחה של הטרנספורמציה הדיגיטלית, אבל גם מה שהופך אותה לתהליך מורכב ומאתגר.

אף טכנולוגיה בודדת אינה יכולה לשמש כבסיס לטרנספורמציה דיגיטלית של הארגון. ה-AI לא שונה

ה-AI – חלק בלתי נפרד מהטרנספורמציה הדיגיטלית

ההגדרות שכתבנו לעיל אינן מתייחסות לטכנולוגיה דיגיטלית כלשהי, אלא לכלל הטכנולוגיות הדיגיטליות המאפשרות לארגון לשנות את צורת עשיית עסקיו. אף טכנולוגיה בודדת אינה יכולה לשמש כבסיס לטרנספורמציה דיגיטלית של הארגון. ה-AI לא שונה. היא לא התחילה עם GenAI וקיימת כבר שנים רבות ומשמשת ביישומים רבים וביניהם אנליטיקה מתקדמת, פרסונליזציה חוויית הלקוח, מנועי המלצות, תמיכה במכירות, שירות לקוחות, שיפור התחזוקה, ניתוח שרשרת האספקה ועוד.

הופעת ה-GenAI בסוף 2022 הוסיפה נדבך של שימושים בבינה מלאכותית, כולל פיתוח תוכנה ויישומים. ה-AI מהווה צעד נוסף במסע הדיגיטלי של הארגון ולא מסע נפרד. גם ה-GenAI מגיעה עם חסרונות וסיכונים וחשוב להבין אותם בעת היישום שלה. סיכונים אלה נוגעים לפרטיות, אבטחת מידע, ואי דיוקים.

יכולה לסייע במיוחד בטרנספורמציה העסקית. GenAI. צילום: אילוסטרציה. Shutterstock

יחד עם זאת, השינויים שה-AI גורמת לתהליך הטרנספורמציה הדיגיטלית. ד"ר ג'ורג' ווסטרמן, מרצה וחוקר בכיר וידוע ב-MIT, הציג את התובנותיו לגבי השינויים שה-AI מביאה לטרנספורמציה הדיגיטלית.

לדעתו, חלק משמעותי מהתובנות שנלמדו במהלך השנים לגבי הטרנספורמציה הדיגיטלית, רלוונטיות גם בעידן ה-AI, יחד עם מספר שינויים שכדאי להכיר:

ה-AI נעה מהר מדי מכדי לתכנן – הרעיון של תכנון ארוך טווח אינו עובד בסביבה שבה הטכנולוגיה, ציפיות הלקוח והסביבה התחרותית משתנים במהירות. אין זה משנה מהו משך הזמן שהארגון מקדיש לתכנון – לא ניתן לחזות את הסביבה העתידית. על הארגון להגדיר חזון ולעדכן אותו באופן תדיר בהתאם להתפתחויות. חשוב שהמנהלים יתמקדו בתוצאות ולא בטכנולוגיות. עליהם לפתח מנגנונים להערכה וקבלת מידע כיצד הטרנספורמציה מתקדמת. חשוב לבנות פרויקטים קטנים עם תוצאות ברורות ולבחון תדיר את הכיוון. למידה וכישלונות מהירים הפכו לקריטיים.

מחזון למוטיבציה – חובה להבטיח את המוטיבציה של העובדים. המנהלים הבכירים מוטרדים מהעלויות, מרמות הדיוק, הסיכונים והעמידה ברגולציות הקשורים ליישום AI, בעוד שהעובדים מוטרדים מהשאלה האם הם יאבדו את מקום עבודתם וכיצד הם יסתגלו לסביבת העבודה החדשה. האתגר הוא לספק מענה לשתי הדאגות האלו. על כולם להבין את השינוי הנדרש ואת התחושה שכולם יכולים להיות חלק ממנו.

המסקנה העיקרית שלו היא שטרנספורמציה דיגיטלית אינה קשורה לטכנולוגיה כזו או אחרת, אלא לדרך בה הארגון מתמודד עם השינוי הארגוני.

ניהול השינוי כמנגנון שיבטיח הצלחה

הגישה לכל שינוי מכילה שני ממדים – חיצוני ופנימי. הממד החיצוני מוגדר על ידי מצב – האתר החדש, המנהל החדש, התהליך החדש, הטכנולוגיה החדשה וכדומה. שינויים אלה מכונים לעתים שינויים טקטיים. הממד הפנימי מוגדר פסיכולוגית – זהו התהליך שאנשים עוברים כדי להתמודד עם המצב החדש. תהליך זה מכונה לעתים קרובות מעבר והזמן שלוקח להשלים תהליך זה נקרא תקופת המעבר.

תהליך ניהול השינויים נועד לטפל בשני הממדים, ולהבטיח שהאנשים המעורבים בשינוי יגיעו להסכמה עליו, כך שניתן יהיה לזהות ולטפל בבעיות המעבר בצורה היעילה ביותר. מטרת התהליך היא לסייע לארגונים בתכנון ויישום שינוי מורכב, הדורש מהארגון להתייחס לממדים האנושיים, התרבותיים והמבניים שלו כדי להתפתח למצב רצוי. תהליך ניהול השינויים נועד לאפשר לארגונים להשיג ביצועים עסקיים משופרים על ידי יישום שינוי רצוי ויכולת מוגברת להטמיע שינויים עתידיים.

תהליך ניהול השינויים צילום: ג'מיני

התהליך מורכב משלושה שלבים:

• ניתוח סביבת העסקים – מטרתו ליצור הבנה משותפת של המקרה העסקי למצב הרצוי וההשפעה שתהיה לשינוי או לשינויים המתאימים על הארגון. בשלב זה, בעלי העניין של הארגון מתארים את המצב הרצוי, את השינוי ואת הערך העסקי. אנשים עובדים יחד כדי לקבוע היכן הארגון נמצא כעת (מצב נוכחי), ואילו בעיות קשורות להעברת הארגון מהמצב הנוכחי למצב הרצוי.
• פיתוח אסטרטגיות מעבר – מטרתו לפתח אסטרטגיות שיסייעו לארגון לעבור מהמצב הנוכחי למצב הרצוי. נדרש ייצוג רחב של בעלי עניין כדי להשתתף בתכנון המעבר, על מנת ליצור תחושת בעלות משותפת לתוכנית. אסטרטגיית המעבר מתמקדת בשמונה קטגוריות: שילוב עסקי וטכנולוגי, מבנה צוות, מנהיגות, חינוך והכשרה, מדדים, תקשורת, ניהול קשרים וניהול ביצועים. הפעילויות כוללות קביעת סדרי עדיפויות לסוגיות מעבר, מיפוי סוגיות לאסטרטגיות מעבר, פיתוח גישה ברמה גבוהה ותמיכה במשימות מפורטות, הערכת כדאיות הגישה ושילוב משימות מפורטות בתוכנית הפרויקט.
• אורקסטרציה של המעבר – מטרת שלב זה היא לנצח על המעבר כך שהמצב הרצוי יושג עם מינימום הפרעה ואובדן פרודוקטיביות לארגון. בשלב זה, מנהלים מעריכים את התוצאות והתהליך לצורך שיפור מתמיד של התהליך.

יישום יעיל של תוכנית ניהול השינוי יביא לתוצאות הרצויות של השינוי וליצירת סביבת עבודה אמינה יותר ומגיבה יותר לשינויים עתידיים. כתוצאה מכך, הארגון מגביר את יכולתו ליישם שינוי בהצלחה.

ה-AI ותרומתה לניהול השינוי

בעוד שבינה מלאכותית מקושרת לעתים קרובות לאוטומציה ויעילות, כוחה האמיתי בניהול שינויים טמון בטיפול בצד האנושי של השינוי. זה לא רק עניין של פריסת טכנולוגיה חדשה; זה עניין של הבנת צרכי העובדים, התאמה אישית של חוויותיהם ותקשורת ברורה של ה"למה" שמאחורי השינוי.

השפעת ה-AI חורגת מעבר לטכנולוגיה עצמה, ומחוללת מהפכה באופן שבו מנהלי שינויים מניעים אימוץ משתמשים.

באופן מסורתי, מנהלי שינויים מקדישים זמן רב להסבר המורכבויות של מערכת חדשה – ה"מה" וה"איך" – ולעתים קרובות פונים לז'רגון טכני, שמשאיר את העובדים מנותקים. גישה זו אינה מצליחה לענות על השאלה האנושית המרכזית: "מה יוצא לי מזה?"

בינה מלאכותית אינה עוסקת רק בממשקי משתמש. היא יכולה גם למלא תפקיד מכריע בשלבי התכנון והביצוע של ניהול שינויים. היא יכולה להעצים מנהלי שינויים עם תובנות מבוססות נתונים ויכולות אוטומציה. הנה מספר דרכים בהן ה-AI משנה את ניהול השינויים:

• הדרכה מותאמת אישית – בינה מלאכותית יכולה לנתח נתוני עובדים בודדים (סגנונות למידה, ביצועים קודמים וכדומה) כדי ליצור נתיבי למידה מותאמים אישית לתהליכים או טכנולוגיות חדשים. זה מבטיח שהעובדים יקבלו את ההדרכה הרלוונטית והיעילה ביותר, מה שמוביל לאימוץ מהיר יותר ולשיפור הביצועים עם השינוי.
• אנליטיקה וחיזוי – אלגוריתמים של AI יכולים לנתח נתונים היסטוריים כדי לזהות דפוסים ומגמות, שמאפשרים למנהלי שינויים לחזות תוצאות פוטנציאליות של יוזמות שינוי שונות.
• מדידת הצלחה – ניתן להשתמש ב-AI גם כדי למדוד הצלחת יוזמות שינוי ואימוץ המשתמשים. על ידי מעקב אחר מדדים מרכזיים – כגון שיעורי התחברות, זמני השלמת משימות ומשוב משתמשים – מנהלי שינויים יכולים לקבל תובנות חשובות לגבי האופן שבו העובדים מסתגלים לשינוי ולזהות תחומים לשיפור.

בסופו של דבר, בינה מלאכותית אינה תחליף למומחיות אנושית בניהול שינויים. במקום זאת, היא כלי רב עוצמה המאפשר למנהלי שינויים להתמקד בהיבטים האנושיים של השינוי – בניית אמון, התייחסות לחששות וטיפוח תחושת מטרה משותפת. בעזרת בינה מלאכותית כשותפה, מנהלי שינויים יכולים להבטיח תהליך אימוץ חלק יותר, להעצים עובדים ולטפח תרבות של שיפור מתמיד בתוך הארגון.

רז הייפרמן הוא יועץ בכיר לטרנספורמציה דיגיטלית, BDO Consulting, מרצה בתוכניות MBA במכללות אונו ורופין; אריה עמית – יועץ בכיר לאסטרטגיה, ניהול שינוי וארכיטקטורות IT