From AI to Impact
מאת: גילי שלזינגר | מנכ״לית ONE Digital מקבוצת וואן טכנולוגיות
18.09.2026
תקציר
לאחר שנים רבות בעולם הטכנולוגיה, למדתי שהפרויקטים המוצלחים ביותר אינם בהכרח אלה שהתבססו על הטכנולוגיה הכי חדשנית, אלא מי שהתחילו מבעיה עסקית ברורה - וזה נכון שבעתיים בכל הנוגע ל-AI. הארגונים המובילים הם אלו שכבר עברו מההתלהבות הראשונית מטכנולוגיות AI לדרישה לתוצאות עסקיות מדידות, וזאת מתוך הבנה שהטכנולוגיה היא רק חלק מהסיפור, והשאלה האמיתית היא: איפה הערך העסקי שלה?
במאמר שלפניכם תמצאו ארבע שאלות ראשונות שעליכם לשאול, כדי להבטיח שתוכלו לקבל תוצאות מדידות עם ערך עסקי אמיתי מהשימוש שלכם ב-AI. מוזמנים לקרוא וגם להגיע להרצאה על הנושא, שאעביר בוועידת ישראל השנתית של הלשכה לטכנולוגיות מידע.
מבוא
בשנתיים האחרונות כמעט כל הנהלה בישראל מדברת על AI. מיטב הארגונים משקיעים כסף ומחשבה בנושא ומתנסים בו, חלקם הקימו צוותים לבחינת מודלים ולהטמעת בינה מלאכותית וכלי GenAI בעבודת היומיום.
אבל ככל שהטכנולוגיה מתקדמת, השאלה החשובה נעשית פשוטה יותר: איפה הערך?
לא מענין כמה כלים הארגון רכש, כמה ניסויים הוא ביצע, ואפילו לא בכמה טוקנים העובדים השתמשו החודש. השאלה היא האם ה-AI שינה תהליך עסקי, שיפר שירות, האיץ פיתוח, הוריד עלויות, או יצר יכולת שלא הייתה קיימת קודם.
זה המעבר החשוב שמתרחש עכשיו, מהתלהבות מטכנולוגיה חדשה לדרישה לתוצאות עסקיות מדידות.
עידן ה־POC צריך להסתיים
בעבודה שלנו עם ארגונים ולקוחות, מאוד ניכר הפער בין הקצב המהיר שבו עולם ה-AI מתקדם לבין היכולת להטמיע אותו בליבת הפעילות העסקית. כי לבנות פתרון שעובד לאורך זמן, מתחבר למערכות הארגוניות, נשען על מידע מתאים, עומד בדרישות אבטחה והרשאות, משתלב בתהליכי העבודה, ובסוף היום מייצר ROI - זו כבר משימה אחרת לחלוטין. ארגונים לא צריכים עוד הדגמות מרשימות. הם צריכים AI שעובד.
מ־AI שעונה ל-AI שפועל
הדור הראשון של GenAI גרם לנו להתפעל מהיכולת של מכונה לכתוב, לסכם, לתרגם, לייצר תמונה ולענות על שאלות. השלב הבא משמעותי הרבה יותר. אנחנו עוברים מעולם של AI שמספק תשובה לעולם של AI שמבצע משימה.
Agentic AI
מאפשר לסוכן להבין מטרה, להשתמש במידע ארגוני, להפעיל מערכות וכלים ולבצע רצף פעולות עד להשגת התוצאה. המשמעות היא שה-AI מתחיל להשתלב בתוך תהליכי העבודה עצמם.
בשירות, למשל, הוא יכול לא רק לענות ללקוח אלא לזהות את הצורך, לאתר מידע במערכות שונות, לבצע פעולה ולהחזיר תשובה מהירה ועדכנית ללקוח.
בתהליכים פנים ארגוניים הוא יכול לחבר בין מידע, מערכות ואנשים ולבצע משימות שבעבר דרשו עבודה ידנית בין מספר ממשקים.
השינוי הזה מייצר הזדמנות עצומה לארגונים אבל גם מחייב אותנו לחשוב אחרת על הארכיטקטורה, על המידע ועל תהליכי העבודה.
המהפכה שמתרחשת בתוך ה-IT
אחד המקומות בהם אני רואה את השינוי בצורה המובהקת ביותר הוא עולם פיתוח התוכנה. AI משנה כמעט כל שלב במחזור החיים של מערכות, מהאפיון, UX/UI, כתיבת קוד, בדיקות, תיעוד, איתור תקלות, אינטגרציה ומודרניזציה. המפתח אינו להחליף את אנשי הפיתוח, אלא להגדיל בצורה דרמטית את היכולת שלהם.
מפתח שמקבל סביבת עבודה מבוססת AI יכול להגיע מהר יותר לפתרון, צוות יכול לבצע יותר איטרציות בזמן קצר יותר, וארגון שלם יכול להתחיל להתמודד עם מערכות Legacy שהמודרניזציה שלהן נדחתה במשך שנים בגלל עלות, זמן ומורכבות.
אבל גם כאן יש מלכוד: לייצר קוד מהר יותר זה לא בהכרח לייצר מערכת טובה יותר.
ארגונים עדיין זקוקים לארכיטקטורה נכונה, אבטחת מידע, QA, Governance, אינטגרציה, וניהול מקצועי של מחזור חיי התוכנה. ה-AI בהחלט משנה את הדרך שבה אנחנו מפתחים, אך הוא לא מבטל את הצורך בהנדסת תוכנה מצוינת.
הטכנולוגיה היא רק חלק מהסיפור
לאחר שנים רבות בעולם הטכנולוגיה, למדתי שהפרויקטים המוצלחים ביותר אינם בהכרח אלה שהתחילו מהטכנולוגיה החדשנית ביותר.
הם התחילו מבעיה עסקית ברורה.
וזה נכון שבעתיים בכל הנוגע ל-AI.
לפני שבוחרים מודל, פלטפורמה או Agent, כדאי לשאול ארבע שאלות פשוטות:
איזו בעיה אנחנו רוצים לפתור?
מה המדד העסקי שאנחנו רוצים לשפר?
לאילו מערכות ומידע ה-AI צריך להתחבר כדי לבצע את המשימה?
איך נדע בעוד שישה חודשים שההשקעה הצליחה?
אם אין לכם תשובות ברורות לארבע השאלות האלה, קיים סיכון שתקבלו POC מרשים אבל שום תוצאה משמעותית שתצדיק את ההשקעה שלכם.
AI
הוא לא פרויקט, הוא יכולת ארגונית
אני מאמינה שהארגונים שיובילו בשנים הקרובות לא יהיו בהכרח אלה שרכשו את מודל ה-AI החזק ביותר, אלא מי שידעו לבנות יכולת ארגונית להשתמש ב-AI שוב ושוב.
יכולת שמחברת בין Data, תהליכים, מערכות Legacy, Cloud ו-Digital AI שמאפשרת לזהות Use Cases במהירות, לבחון אותם, למדוד אותם, ולהעביר את המוצלחים שבהם ל-Production.
וזה גם דורש שינוי תפיסתי בהנהלה. במקום לשאול "איפה אפשר להכנס AI?", השאלה צריכה להיות: "איזה תהליך עסקי היינו בונים אחרת לחלוטין אילו תכננו אותו היום?"
זו כבר שאלה הרבה יותר מעניינת.
From Vision to Impact
המהפכה האמיתית של AI לא תימדד במספר המודלים, ה־Agents, או ה-POC שארגון הפעיל, היא תימדד בתוצאות.
כמה מהר יותר אנחנו מפתחים.כמה טוב יותר אנחנו משרתים לקוחות.כמה תהליכים הצלחנו לפשט.כמה ידע ארגוני הצלחנו להפוך לנגיש ושימושי.וכמה יכולות חדשות הצלחנו ליצור.
ב־15 באוקטובר, במסגרת מסלול DATA & AI בוועידת ישראל לטכנולוגיות המידע 2026, אדבר בדיוק על המעבר הזה: From AI to Impact - איך הופכים AI מתיאוריה לתוצאות עסקיות.
אציג מה אנחנו רואים היום בשטח, כיצד Agentic AI משנה תהליכים ארגוניים, מה קורה לעולם פיתוח התוכנה בעידן הבינה המלאכותית, ובעיקר מה מבדיל בין ארגון שמתנסה ב-AI לארגון שבאמת הופך אותו למנוע של שינוי וצמיחה.
השאלה כבר אינה האם AI ישנה את הארגון שלנו, אלא האם נדע לתרגם את היכולת הטכנולוגית שלו ל-Impact אמיתי.
תגובות