"פרדוקס הפרודוקטיביות של בינה מלאכותית" מייצג אתגר קריטי עבור עסקים: למרות השקעות משמעותיות בטכנולוגיות בינה מלאכותית, חברות רבות אינן מצליחות להשיג את תשואות הפרודוקטיביות הצפויות. תופעה זו, שנצפתה באביב 2025, מזכירה את הפרדוקס שזיהה במקור הכלכלן רוברט סולו בשנות ה-80 בנוגע למחשבים: "אנו רואים מחשבים בכל מקום מלבד בסטטיסטיקות פרודוקטיביות".

‍

המפתח להתגברות על הפרדוקס הזה אינו (רק) שיתוף פעולה בין אדם למכונה, אלא הבנה מעמיקה של מערכות הבינה המלאכותית שאתם מתכוונים לאמץ וההקשר הארגוני שבו הן יוטמעו.

‍

הגורמים לפרדוקס

1. יישום ללא הבחנה

ארגונים רבים מיישמים פתרונות בינה מלאכותית מבלי להעריך כראוי כיצד הם משתלבים בזרימות עבודה קיימות. על פי סקר של מקינזי משנת 2025, 67% מהחברות דיווחו כי לפחות יוזמה אחת של בינה מלאכותית הציגה סיבוכים בלתי צפויים שהפחיתו את הפרודוקטיביות הכוללת. חברות נוטות לייעל משימות בודדות מבלי לשקול את ההשפעה על המערכת הרחבה יותר.

‍

2. פער היישום

ישנו פער טבעי בין הצגת טכנולוגיה חדשה לבין מימוש יתרונותיה. זה נכון במיוחד לגבי טכנולוגיות כלליות כמו בינה מלאכותית. כפי שמדגיש מחקר של MIT ואוניברסיטת שיקגו, בינה מלאכותית דורשת "המצאות משותפות משלימות" רבות - עיצוב מחדש של תהליכים, מיומנויות חדשות ושינויים תרבותיים - לפני שהפוטנציאל המלא שלה מתממש.

‍

3. חוסר בגרות ארגונית

דו"ח של מקינזי משנת 2025 מצא כי בעוד ש-92% מהחברות מתכננות להגדיל את השקעותיהן בבינה מלאכותית בשלוש השנים הקרובות, רק 1% מהארגונים מגדירים את יישום הבינה המלאכותית שלהם כ"בוגר", כלומר משולב במלואו בזרימות עבודה עם תוצאות עסקיות משמעותיות.

‍

אסטרטגיות להתגברות על הפרדוקס

‍

1. הערכה אסטרטגית לפני אימוץ

לפני יישום כל פתרון בינה מלאכותית, ארגונים צריכים לערוך הערכה מקיפה שתענה על שאלות מרכזיות:

• אילו בעיות עסקיות ספציפיות תפתור טכנולוגיה זו?
• כיצד זה ישתלב בתהליכי עבודה קיימים?
• אילו שינויים ארגוניים יידרשו כדי לתמוך בכך?
• מהן תופעות הלוואי השליליות האפשריות של היישום?

‍

2. הבנת ההקשר הארגוני

יעילותה של בינה מלאכותית תלויה במידה רבה בתרבות ובמבנה של הארגון בו היא מיושמת. על פי סקר גאלופ משנת 2024, בקרב עובדים שאמרו שלארגון שלהם יש אסטרטגיה ברורה לשילוב בינה מלאכותית, 87% מאמינים שלבינה מלאכותית תהיה השפעה חיובית משמעותית על הפרודוקטיביות והיעילות שלהם. שקיפות ותקשורת הן המפתח.

‍

3. מיפוי קיבולת

ארגונים מצליחים מנתחים בקפידה אילו היבטים של עבודתם נהנים משיקול דעת אנושי לעומת עיבוד מבוסס בינה מלאכותית, במקום להפוך כל דבר אפשרי מבחינה טכנית לאוטומטי. גישה זו דורשת הבנה מעמיקה הן של יכולות הבינה המלאכותית והן של הכישורים האנושיים הייחודיים בתוך הארגון.

‍

4. עיצוב מחדש של זרימת עבודה

יישום יעיל של בינה מלאכותית דורש לעתים קרובות שינוי תצורה של תהליכים במקום פשוט להחליף משימות אנושיות באוטומציה. חברות חייבות להיות מוכנות לחשוב מחדש לחלוטין על אופן ביצוע העבודה, במקום להציב בינה מלאכותית על גבי תהליכים קיימים.

‍

5. מדדי הסתגלות

יש למדוד את הצלחת הבינה המלאכותית לא רק על ידי שיפורי יעילות, אלא גם על ידי מידת היעילות של הסתגלות צוותים ליכולות חדשות של בינה מלאכותית. ארגונים צריכים לפתח מדדים שמעריכים הן תוצאות טכניות והן אימוץ אנושי.

‍

מודל חדש לבגרות של בינה מלאכותית

בשנת 2025, ארגונים זקוקים למסגרת חדשה להערכת בגרות הבינה המלאכותית - כזו שתעדיף אינטגרציה על פני יישום. השאלה אינה עוד "באיזו מידה ביצענו אוטומציה?" אלא "באיזו יעילות שיפרנו את יכולות הארגון שלנו באמצעות אוטומציה?"

‍

זה מייצג שינוי עמוק באופן שבו אנו תופסים את הקשר בין טכנולוגיה לפרודוקטיביות. הארגונים היעילים ביותר פועלים לפי תהליך רב-שלבי:

1. תכנון ובחירת כלים : פיתוח תוכנית אסטרטגית המזהה בבירור את יעדי העסק ואת טכנולוגיות הבינה המלאכותית המתאימות ביותר.
2. מוכנות נתונים ותשתיות : ודא שהמערכות והנתונים הקיימים מוכנים לתמוך ביוזמות בינה מלאכותית.
3. יישור תרבותי : יצירת סביבה התומכת באימוץ בינה מלאכותית באמצעות הדרכה, תקשורת שקופה וניהול שינויים.
4. יישום מדורג : הטמעה הדרגתית של פתרונות בינה מלאכותית, תוך ניטור קפדני של ההשפעה והתאמת הגישה שלכם בהתבסס על הממצאים.
5. הערכה מתמשכת : מדידה קבועה של התוצאות הטכניות וההשפעות על הארגון הרחב.

‍

מַסְקָנָה

פרדוקס הפרודוקטיביות של בינה מלאכותית אינו סיבה להאט את אימוץ הבינה המלאכותית, אלא קריאה לאמץ אותה בצורה שקולה יותר. המפתח להתגברות על פרדוקס זה טמון בהבנה מעמיקה של מערכות הבינה המלאכותית שאתם מתכוונים לפרוס ובניתוח ההקשר הארגוני שבו הן ישמשו.

‍

ארגונים המשלבים בהצלחה בינה מלאכותית מתמקדים לא רק בטכנולוגיה, אלא גם באופן שבו היא משתלבת במערכת האקולוגית הארגונית הספציפית שלהם. הם מעריכים בקפידה את היתרונות והחסרונות הפוטנציאליים לפני האימוץ, מכינים כראוי את התשתית והתרבות שלהם, ומיישמים אסטרטגיות יעילות לניהול שינויים.

‍

מקורות

1. יוזמת MIT לכלכלה הדיגיטלית - https://ide.mit.edu/sites/default/files/publications/IDE%20Research%20Brief_v0118.pdf
2. מקינזי ושות' - https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
3. Brynjolfsson, E., Rock, D., & Syverson, C. - https://www.nber.org/papers/w24001
4. גאלופ וורלפליי - https://www.gallup.com/workplace/652727/strategy-fail-without-culture-supports.aspx
5. PwC - https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html
6. תצוגה אקספוננציאלית - https://www.exponentialview.co/p/ais-productivity-paradox-how-it-might
7. KPMG - https://kpmg.com/us/en/articles/2024/ai-ready-corporate-culture.html
8. סקירת ניהול סלואן של MIT - https://sloanreview.mit.edu/article/unpacking-the-ai-productivity-paradox/