הודעת הפיטורים של מיקרוסופט לקיצוץ כ-4,800 משרות, היא האחרונה בגל הפיטורין המסיבי שעובר על זירת ההייטק במטרה לפנות תקציבים להשקעות בבינה מלאכותית. אבל הם יותר ויותר נוכחים לדעת כי השקעות הAI לא מביאות את ה-ROI שציפו לו.
חברות רבות חשבו בטעות, שבינה מלאכותית היא מוצר מדף טכנולוגי שרוכשים ומתקינים, במקום להבין שהטמעה של הטכנולוגיה הזו מחייבת תכנון מחדש של תהליכי העבודה. מקינזי מצא כי בעוד ש-88% מהארגונים כבר משלבים בינה מלאכותית לפחות בפונקציה עסקית אחת, שני שלישים מהם (66%) מודים שהם תקועים לחלוטין בשלב הניסויים והפיילוטים המקומיים. כתוצאה מכך, רק 39% מדווחים על השפעה פיננסית כלשהי ברמת החברה כולה, ורק מיעוט זניח של כ-6% מהארגונים מוגדרים כביצועיסטים גבוהים שמצליחים לראות תשואה ממשית.
העבודה הארגונית משלבת שלוש שכבות - העבודה הישירה על המוצר, כלי התשתית הטכנולוגיים המסייעים לו, כמו מערכות ענן ומודלי שפה, שנועדו להאיץ את העבודה על המוצר. אבל יש גם שכבה נוספת, והיא השכבה השקופה, שלא מקדישים לה תשומת לב ארגונית. אלה הם ההרגלים הישנים, המנגנונים המסורבלים והבירוקרטיה האפורה שמעכבים את הארגון מבפנים. ההנהלות ממהרות לשדרג את המוצר והתשתית ואומרות שצריך להביא עוד אייג'נט שיעשה את המצגת, ובמקביל הן משלימות עם קיומם של תהליכים מיושנים בשכבה השקופה התפעולית והפיננסית, מתוך תפיסה של "ככה זה".
מפתח יכול לכתוב קוד באמצעות AI בחצי מהזמן, אך מחזור הפיתוח כולו תקוע שבועות בגלל סקירות קוד ידניות ואישורי אבטחה. איש מכירות מסוגל להפיק הצעת מחיר מורכבת בתוך דקות, אך סגירת העסקה מתעכבת חודשים בשל תהליכי רכש מיושנים. הפער הקיצוני ביותר מתקיים בצד הפיננסי והאופרטיבי. מחקרים עדכניים מראים כי עובדים בארגונים גלובליים מבזבזים בממוצע כ-3.5 שעות שבועיות רק על דיווחי הוצאות, מעקב אחר קבלות ובירוקרטיה פיננסית פנימית. העובדים חווים פער מתסכל בין האוטונומיה המקצועית לבין חוסר האמון של המערכת הפיננסית: הטכנולוגיה מאפשרת להם לקבל החלטות מקצועיות מהירות ולרכוש כלים דיגיטליים בשניות, אך המציאות בשטח הופכת אותם לפקידים. העובד נאלץ לממן מכספו האישי הוצאות שוטפות, קופות קטנות או נסיעות עסקיות, ולנהל מרדף מתיש אחר קבלות, אישורי מנהלים כפולים והתאמות ידניות מול הנהלת החשבונות.
התוצאה היא בזבוז שעות עבודה, תסכול של העובדים וירידה משמעותית באימפקט הכלכלי של הטכנולוגיה. ארגון שרוצה לראות תשואה אמיתית מהטמעת כלי AI מחויב לטפל בשיפור היעילות והטמעת פתרונות אוטומטיים וחדשניים גם בשכבה השקופה, ולחפש כלים מתקדמים לכל המעגלים העוטפים את העובד.
אם עובדים חוסכים שעות עבודה יקרות בזכות ה-AI, אך מבזבזים את כולן בהמתנה לאישורים פשוטים ובניהול ידני של בירוקרטיה, הארגון מוחק את היתרון התחרותי שלו. פרדוקס הפרודוקטיביות חריף: הטכנולוגיה האיצה את יעילות העובד הבודד, אך המבנה הארגוני נותר מאחור.
כדי לפתור את צוואר הבקבוק, חברות חייבות לעבור מאוטומציה של משימות בודדות לאוטומציה של תהליכים שלמים. הפתרון אינו רכישת כלי בינה מלאכותית נוספים, אלא בניית אופרציה אוטונומית המשלבת מערכות משפטיות, פיננסיות ותפעוליות.
חסידי ה-AI יטענו שמדובר בחבלי לידה זמניים, וכי מודלי השפה הבאים יפתרו את בעיות הניהול והאישורים. אבל זו טעות. שום מודל בינה מלאכותית לא יכול לפתור מאבקי כוח בין מנהלי מחלקות, לחתום על חוזים משפטיים או לשנות תרבות ארגונית של סבבי אישורים כפולים. בעידן ה-AI, החברות שינצחו הן לא אלו עם הטכנולוגיה המהירה ביותר, אלא אלו עם הבירוקרטיה הקצרה ביותר. מנכ"ל שימשיך למדוד את יעילות העובד הבודד במקום את מהירות התהליך כולו, יגלה מהר מאוד שהמתחרים עקפו אותו פשוט כי הם השכילו להפוך את הארגון שלהם לרזה, גמיש ואוטונומי באמת.
הכותב הוא מנכל Robin Pay
אין לחברת ידיעות תקשורת בע״מ, לאתר ynet או לחברת המברקה פתרונות תקשורת בע״מ זיקה כלשהי לתוכן במובן של ניגוד עניינים או של עניין מיוחד. הכתוב אינו מהווה ייעוץ השקעות ו/או תחליף לייעוץ המתחשב בנתונים ובצרכים המיוחדים של כל אדם. אין לראות במידע בסקירה זו כעובדתי או כמכלול כל המידע הידוע, ולכן אין להסתמך על הכתוב בה ככזה.
