ליאור פרנקל בשיחה עם ליאור שכטר ופרופ' ליאור זלמנסון / צילום: DHM Studio, בוריס גילטבורג
להכניס חוקרים למשך כמעט שנה לתוך הקרביים של הארגון שלך מצריך לא מעט אומץ. אבל כשליאור שכטר, CTO בנטורל אינטלג'נס, קיבל בקשה ממעבדת ה־AI באוניברסיטת תל אביב לעקוב אחרי תהליך הטמעת הבינה בתוך החברה - הוא הרגיש שיש כאן בעיקר הזדמנות. "לא היה לי מה להסתיר. זו הייתה דרך לקבל ייעוץ מעיניים נקיות בדרך לאימוץ הטכנולוגיה בצורה נכונה", הוא מסביר את ההחלטה.
אל השערים שפתחה חברת ה־Intent Marketing (שיווק מבוסס כוונה) בסוף 2023 נכנס פרופ' ליאור זלמנסון, ראש המחלקה לניהול טכנולוגיה ומערכות מידע וראש מעבדת ה־AI, החוקרת ניהול בעידן הבינה המלאכותית. את המחקר בשדה הובילה ד"ר מעיין כהן, אנתרופולוגית ארגונית בוגרת אוקספורד. במסגרת המחקר, שזכה לתמיכת האיחוד האירופי, ד"ר כהן ערכה עשרות ראיונות אישיים עם העובדים, תצפיות בפגישות מנהלים ומיפתה את הדינמיקות בארגון.
● אחרי שינוי קריירה מדהים, יש לו המלצה - תעשו את הדבר הקטן הזה לפני השינה ולא תישחקו
● מרגישים שהעומס מקשה עליכם? שלא תעזו להפחית משימות
● מצאתם 200 שקל על הרצפה? מתברר שהרווחתם הרבה יותר מזה
"בשלב הראשון זה היה בעיקר מערב פרוע", מספר שכטר על תחילת תהליך ההטמעה לפני כשנתיים. "ניסינו להתוות אסטרטגיה סדורה, אבל זה היה שלב של אינקובציה, והיוזמות היו בעיקר bottom-up - עובד יכול היה לתפוס אותי במסדרון ולהראות לי משהו מדליק שהוא עשה עם AI. היו גם לא מעט כישלונות, שזה אחלה כי למדנו מהם".
מה הכי הפתיע אתכם בתובנות שעלו מהמחקר?
שכטר: "ראינו שזה לא כלי ארגוני, אלא כלי אישי. לכל אחד יש את הפרקטיקות שלו, הוא מאמין מאוד בדרך שבה הוא מייצר את הפרומפטים, לא רוצה לשתף בפרומפטים שלו ולא רוצה לקחת פרומפטים מאחרים, כי זו לא הפרסונה שלו".
פרופ' זלמנסון: "זה כלי שיוצר סיטואציה שבה לכל עובד יש למעשה צוות משל עצמו. התוצאה היא שנוצרים בארגון המון איים שבהם אנשים עובדים עם עצמם. שיתוף ידע בארגונים באופן כללי תמיד היה אתגר: העובדים רוצים שהידע יהיה יותר מזוהה איתם, גם בגלל הקרדיט וההכרה, וגם כי יש חשש שאם הם ישתפו בו הם יהיה בסוף ניתנים להחלפה".
וכשמדברים על ידע - הכוונה היא כבר לא לידע המסורתי שנדרש בעולם העבודה. "אם בעבר העריכו עובדי כפיים, ולפני 15 שנה המתח היה סביב שיתוף ידע, האתגר היום הוא בשיתוף של פרומפטים אישיים ואימוצם בידי הכלל בארגון. זה פשוט מכניס את המקור למתח", אומר פרופ' זלמנסון. "זה לא רק עניין של ביטחון ושרידות בתפקיד, זה פשוט כי כלי AI, כמו צ'ט GPT, מזוהים כהארכה של העצמי (extension of the self). כלומר 'אני עשיתי את זה במחשבה על מה מתאים לי, אני לא בטוח שאני מתגאה בזה במובן שאני רוצה שזה משהו שילמדו לפיו'. למעשה, העבודה עם כלי AI נתפסת כמשהו אינטימי".
לא פעם במקום העבודה אנחנו פשוט רוצים להופיע עם פאסון. אנחנו לא רוצים שידעו עד כמה אנחנו לא יודעים. היתרון עם הצ'ט הוא שאני יכול להיות כן ולהגיד לו עד כמה אני לא יודע. אבל אני לא רוצה שקולגות, או המנהל שלי, ייחשפו לזה.
פרופ' זלמנסון: "זה הולך ומסתבך כשזה כלי שהחברות מספקות לעובדים, כמו בנטורל אינטלג'נס, שיש לה גרסת אנטרפרייז, ולא כלי שמגיע מהעובדים. ב־AI אתה מייצר לעצמך סוג של יועץ אינטימי, שכדי להצליח איתו גם מוטב שתיחשף מולו, וזה מורכב כשעל אותו כלי רוצים לעשות שיתוף ופורמליזציה".
שכטר: "זה כלי מולטי־דיסציפלינרי שמערב בתוכו תחומים שונים. כמנהל אתה מעלה בו שאלות מקצועיות או קשיים עם אחד העובדים או מול קולגה. כמו שאתה לא רוצה שאנשים ייכנסו לך לראש ויראו את כל הדילמות הניהוליות והאישיות שיש לך - אתה גם לא רוצה שייכנסו לך לצ'ט".
תיווך שמפחית חיכוכים בארגון
ב־AI אתה בעצם רגע אחד יכול לשאול אותו על קוד שכתבת ורגע אחר להתייעץ איתו איך להגיד למנהל שאתה רוצה לצאת מוקדם היום. שנים התרגלנו להתייחס לעבודה כאילו המקצועיות בה היא העיקר ויחסי האנוש הם על הדרך, עכשיו הבינה המלאכותית מנכיחה אותם כחלק נכבד מהיום.
פרופ' זלמנסון: "עובדים לא ידעו עד היום עד כמה הם זקוקים ל־AI. תחשוב למשל על תקשורת בין־תרבותית: קיבלת מייל מעובד במדינה אחרת ואתה רוצה לבדוק שהבנת אותו נכון, שלא העלבת אותו בתגובה שלך. הבינה המלאכותית מאפשרת תיווך שמפחית חיכוכים בארגון. אנחנו מכירים את המושג פרסונליזציה כבר שנים בהייטק, אבל זה סוג של היפר־פרסונליזציה. זה נכנס עמוק כל־כך והופך לחלק מהאינדבידואל, ויש לזה השלכות ניהוליות.
"קודם כול זה הופך את החברה ליזמית מאוד. זה מאפשר לעובד לעשות וייב קודינג, להתחבר למאגרים ולעשות אנליזות, אתה יכול לעשות הרבה דברים כוואן סטופ שופ. אבל אז עולה השאלה: מה קורה בארגונים שבהם כל אדם נהיה בעל יכולות כאלה? איך מנהלים קבוצה של יזמים?".
וזה גורם לכם עכשיו לחשוב אחרת על ניהול?
שכטר: "באמת בשלב הראשון הייתה יזמות פרועה, ואף שהיא הייתה פרסונלית ולפעמים יצרה איים של הנדסת פרומפטים, היא יצרה אימפקט. ובתחילת 2025 עמדתי מול הבורד והצגתי ניתוח שמראה ששיפרנו את הפרודוקטיביות ב־9% באמצעות GenAI. המספר מייצג את שיעור העובדים שאמרו שחסכו בין חמש ל־20 שעות בשבוע בעזרת הבינה המלאכותית".
בשלב הזה, מתאר שכטר, עברה החברה מפאזה של אינקובציה לשלב של סטנדרטיזציה. "עברנו לחשיבה שהיא יותר top-down, הוספנו עוד שכבה אסטרטגית שמגיעה מלמעלה, לוקחת אזורים מסוימים בארגון ומקדמת אותם לאוטומציה. למשל, הפכנו את כל הקופירייטינג של המודעות שלנו בגוגל ובינג לאוטומטי. אנחנו מהחברות המפרסמות הגדולות בעולם, עם הוצאה של יותר מחצי מיליארד דולר על מודעות בשנה, והגענו למצב שבו כל המודעות מחוללות בידי GenAI, כשיש סטנדרט לפרומפטים ולקונטקסט.
"אחר־כך שילבנו את זה בכלים של אנשי המרקטינג, שיכלו לבחור מתוך ההצעות את מה שהם שרצו לקמפיינים. עשינו טסטים וראינו שמודעות שה־AI יצר קיבלו מגוגל ציון הגבוה ב־25% ממודעות שיצר בן אנוש. אלה היו ניסיונות ראשונים לקחת את כל מה שכל אחד עשה במחשכי ה־GPT שלו, לזהות את ה־best practices ולהעלות אותן לשימוש ארגוני".
המעבר לכלי אחד: "באו אליי ותיקים להתלונן"
יש לך דוגמה למשהו שלא הצליח בתהליך הטמעת ה־AI אצלכם?
"כן. כתיבת הקוד. הכלים הגיחו ב־2023 ופיזרנו אותם בשביל לראות איך מאיצים תהליכים. אבל היה קשה מאוד למדוד את האימפקט, אולי בגלל שהמתכנתים לא מתלהבים מהכלי או משום שהמודל לא מספיק טוב. השינוי הגדול קרה באמצע 2025, הייתה עוד קפיצה במודלים והתחלתי לשמוע מיותר ויותר מתכנתים 'וואו, זה מתחיל לעשות עבודה'. ואז קיבלנו החלטה אמיצה: להישאר רק עם כלי אחד, Cursor, לעשות לו גרסת אנטרפרייז, לבטל את כל הכלים האחרים ולהעביר את כל הצוותים לעבוד רק שם.
"באו אליי הרבה עובדים ותיקים לחדר ואמרו לי: מה עשית לנו? הייתי מהיר וטוב, אהבתי את מה שאני עושה. למה Cursor עכשיו? אבל גם העובדים הקשוחים והמצוינים, אחרי חודשיים־שלושה הבינו את הערך של הקונסולידציה ושיתוף־הפעולה בתוך ובין הצוותים. מה שאפשר לנו לאמץ את זה הוא בעיקר היכולת למדוד - ברגע שכולם עובדים בכלי אחד יכולנו לייצר דשבורד שמראה כמה משורות הקוד שלנו נכתבות ב־AI. באוגוסט זה היה כ־20% ובינואר שאחריו כבר היינו עם 53%". בחברה מציינים כי כיום עומד הנתון כבר על 90%.
שכטר מייחס את ההצלחה בעיקר להתעקשות על סדר ואחידות. "יש מילה שלא אוהבים בהייטק הישראלי והיא דיסציפלינה. אבל לא צריך לפחד להגיד אותה, כי בסוף, כשארגון רוצה להפיק את המרב ושלא יהיו עובדים שיישארו מאחור - חייבים לעשות סטנדרטיזציה ושיתוף".
אז אנחנו שומעים פה מתח בין הרצון לעודד יוזמות bottom up, שהעובדים יביאו כל מיני כלי AI וידגימו מה עושים איתם, לבין רצון לסטנדרטיזציה. החלק הראשון מתאים מאוד לסטארט־אפים, אבל האם זה יתאים גם לחברות גדולות?
פרופ' זלמנסון: "אמרו לנו לא פעם 'זה קל שאתם חוקרים חברת הייטק'. אבל גם בחברות אחרות כמו משרדי עורכי דין, תחבורה או יוניליוור העובדים כבר באים היום ומראים איך הם עושים יותר עם הכלי. השאלה היא איך בשכבת ההנהלה נשארים קשובים לזה, וגם לומדים את זה. הבעיה היא שבלא מעט ארגונים היום אנחנו רואים שלא לומדים מספיק את התחום.
"אחת הפנטזיות של מנהלים ומנהלות היא 'נעשה פרויקט AI בשנת 2026 ובשנה הבאה נעבור לפרויקט אחר'. אבל זה לא שינוי של זבנג וגמרנו, זה לא ייעלם. צריך להקצות משאבים לתמיד לתחום הזה ולמנות AI Champions בארגון. יש לנו באוניברסיטה קורס מובילי AI שמלמד אנשים גם את הכלים, אבל קודם כול לאבחן - איפה צריכה להיות אוטומציה, איפה כדאי שיהיה סוכן ועוד".
שכטר: "בסופו של דבר, כשאני מסתכל אחורה, מדובר בתהליך של טרנספורמציה ארגונית אמיתית - חשיבה מחדש על מבנה צוותים, על היררכיות, על הגדרות תפקיד. שינוי כזה לא יכול לעבוד אם אין החזקה של השדרה הניהולית, לצד הזרעים שנובטים מלמטה. היו לא מעט רגעים בשנתיים האחרונות שבהם באזור כזה או אחר בארגון קצת התייאשו ואמרו 'הכלי לא עובד מספיק טוב, התוצר לא מספיק טוב'. אבל אין את האופציה להתייאש".
אוקיי, אז הבנתי לגבי הטמעת AI, אבל בעקבות כך למעשה משתנים גם התפקידים הניהוליים עצמם?
פרופ' זלמנסון: "למנהלים ומנהלות נוצר תפקיד נוסף והוא לנהל את האמון של העובדים. אנחנו נעים בין שני פחדים: מצד אחד שיהיה תת־ניצול של הכלים ונפספס יכולות מדהימות, ומהצד השני שלא תהיה הסתמכות עיוורת. אנחנו רואים במעבדה שאנשים נוטים להסכים יותר ויותר עם הטיות של AI, ופה יש תפקיד חשוב לנהל את הכשירות של העובדים בתחום ולשמור עליהם ערניים ומחויבים. יותר ויותר דברים יעברו אוטומציה והאדם יהיה יותר בתפקידי בקרה.
"מה שמביא אותי לתובנה השנייה: צריך להתחיל להתייחס לעובדים שלנו כאל מנהלים בעצמם. כלומר, אם העובד שלי צריך להיות בפועל מפקח, עושה בקרת איכות, מאציל סמכויות למשימות , מבצע הנדסת פרומפטים, כל אלה הן יכולות ניהוליות. היום צריך ללמוד יותר MBA מאי פעם, כי כל אחד צריך לדעת לנהל. האחריות יורדת שכבה אחת למטה והמנהלים מלמעלה צריכים לנהל את תהליכי הניהול של העובדים שלהם".