המדדים להצלחת יישום ה AI בארגון

מאת: רז הייפרמן | יועץ בכיר לטרנספורמציה דיגיטלית ודירקטור BDO Digital וחבר נשיאות הלשכה

27.01.2026

---

רקע

כדי להצליח ביישום AI בארגון על הארגון לבחון את המוכנות שלו בתחילת המסע, אבל גם למדוד באופן עקבי ותקופתי את העמידה במדדים המצביעים על עמידתו ביעדים שנקבעו. מעבר לכך, המדידה היא כלי חשוב בתהליך ניהול השינוי הנדרש ליישום AI בפרט וטרנספורמציה דיגיטלית בכלל. המדידה מייצרת מוטיבציה ומאפשרת תחרות בריאה בתוך הארגון – כאשר מחלקות או אגפים רואים את המדדים, זה מייצר מוטיבציה נוספת לשפר את התוצאות. מבחינת המנהלים, המדידה מאפשרת להם לקבל החלטות טובות יותר לגבי הקצאת משאבים. המדידה מאפשרת לעובדים וצוותים להבין את הפערים, לא במטרה להאשים אלא מהווה למידה ארגונית ושיפור מתמיד של ההישגים.   

במאמר מיוני 2025 שכותרתו הייתה "השלבים והמוכנות הארגונית ליישום AI" הצגתי מודל של שישה מימדי הערכות ארגונית לקראת יישום מוצלח של טכנולוגיות AI בארגון. התרשים הבא הוצג במאמר יחד עם אוסף של שאלות שיסייעו לארגון לבחון מוכנותו ליישום ה AI.

במאמר "מהי ההזיקה בין טרנספורמציה דיגיטלי ובינה מלאכותית" שפורסם ביולי 2025, הצבעתי על כך שיישום AI הוא חלק בלתי נפרד מהטרנספורמציה הדיגיטלית, המסע הארגוני ליישום טכנולוגיות דיגיטליות מתקדמות לשיפור הביצועים. טכנולוגיות ה AI, עם כל החדשנות וסיכוני השיבוש שלה, אינה יוצאת דופן בהקשר זה. יחד עם זאת, בגלל החדשנות והפוטנציאל העסקי של הטכנולוגיה והאתגר ביישומה, חשוב שהארגון יקדיש תשומת לב מיוחדת ליישום ויגדיר אוסף של מדדים ברורים למדידת מידת ההצלחה של היישום וההטמעה וכאמצעי ניווט לקראת מימוש החזון הדיגיטלי שלו.

מטרת מאמר זה היא להציג אוסף של מדדים אפשריים למדידת תהליך ההטמעה והיישום של ה AI בארגון. המאמר מציג מספר דוגמאות למדדים אפשריים, לכל אחד מהמימדים במודל המוכנות. אין בכך לומר שמדדים אלה, ורק אלה צריכים להימדד. אלה דוגמאות וכל ארגון יכול להתאים אותם לצרכיו ויעדיו. ניתן להוסיף או לגרוע מדדים בהתאם לצרכים הייחודיים של הארגון.

מדדים אפשריים לשיפור הצלחת יישום ה AI

כמו שנאמר "מה שלא נמדד, לא מנוהל"   ולכן חשוב שיישום ה AI יימדד לאורך זמן. שימוש במדדים רלוונטיים ולאורך זמן, תאפשר להפוך את החזון ליעד קונקרטי המוביל את הארגון לפעולה ומימוש. להלן מספר דוגמאות למדדים אפשריים:

מימד 1 – אסטרטגיה ומנהיגות בנושא AI: 

מימד זה בוחן את קיומה של אסטרטגיה ומנהיגות לנושא ה AI. עצם הקיום של ה AI בארגון אינו משמעותי, אלא רק אם ה AI תרם באופן ישיר לקבלת החלטות אסטרטגיות. מדדים אפשריים לבחינת ההשפעה האסטרטגית של AI על תוצאות עסקיות:

• אחוז המיזמים האסטרטגיים המשתמשים ב AI מתוך כלל המיזמים האסטרטגיים של הארגון

• אחוז ההשקעה במיזמי AI ביחס לתקציב הכולל לדיגיטל ו IT

• החזר על השקע ה(ROI) למדידת הרווח הנקי שנוצר בעקבות מיזמי AI לעומת העלות הכוללת לפיתוחם והפעלתם של היישומים

• אחוז ממחזור המכירות של מוצרים ושירותים הנובע מיישום ה AI ביישומי הליבה של המוצרים והשירותים

• אחוז מצמצום העלויות שניתן לייחס ל AI

• מהירות המחזור של חדשנות – מספר המוצרים/שירותים/שיפורים לשנה הנובעים מיישום ה AI

• אחוז ההחלטות הנובעות מ AI לעומת סך ההחלטות האסטרטגיות שהארגון קיבל

מימד 2 – אנשים וכישורים: 

מימד זה בוחן את הזמינות והמיומנות של עובדים וצוותים ליישום ה AI.

• אחוז העובדים בארגון המשתמשים ב AI מתוך כלל העובדים

• אחוז השיפור בפרודוקטיביות – תפוקה לעובד לפני ואחרי יישום AI

• אחוז האוריינות של עובדים – מספר העובדים שעברו הכשרות ב AI לעומת כלל העובדים בארגון

• אחוז העובדים המשתמשים באופן שוטף בכלי AI למילוי תפקידם ביחס לכלל העובדים

• מספר המומחים ל AI בארגון ביחס לשנה קודמת

מימד 3 – יישומים בעלי ערך עסקי:

מימד זה בוחן האם הארגון השקיע משאבים לאיתור ובחירת היישומים (Use Cases) המתאימים ליישום AI ובעלי פוטנציאל ערך לארגון.

• הזמן בשבועות מהשלמת פיילוט (POC) ועד העברתו לייצור

• רמת ההכנסות הנובע ממונטיזציה של נתונים (מכירות של נתונים ומודלים)

• מספר הניסויים ברבעון שהארגון מבצע עם מודלים של AI

• אחוז הדיוק בחיזוי במודלים של AI

• אחוז השיפור בפרסונליזציה – מדידת ההמרה ביישומים מבוססי AI לעומת יישומים אחרים

• רמת האמון של הלקוחות כתוצאה מסקרי לקוח

• אחוז התהליכים העסקיים ששודרגו באמצעות AI לעומת כלל התהליכים העסקיים

• אחוז התהליכים האוטונומיים מבוססי AI לעומת כלל התהליכים העיסקיים

מימד 4 – נתונים:

הנתונים הם התשתית לפיתוח ואמון המודלים השונים.

• אחוז מאגרי הנתונים במצב AI-Ready שעברו תהליכי ניקוי/סימון/נגישים באמצעות APIs מבין כלל מאגרי הנתונים בארגון

מימד 5 – תשתית טכנולוגית:

מימד זה בוחן את מוכנות התשתית הטכנולוגית הנדרשת לפיתוח, שילוב ויישום טכנולוגיות ה AI.

• אחוז הזמינות של פלטפורמת ה AI

• רמת המוכנות של הנתונים

• מספר ההעברות לייצור לרבעון של מודלים של AI

• הזמן בימים שלוקח לעדכן מודלים

• מספר אירועי אבטחת מידע ופרטיות הקשורים ל AI

מימד 6 – משילות AI:

מימד זה בוחן האם הארגון הגדיר מדיניות והנחיות מתאימות, האם הוגדרו ועדות היגוי והסמכויות שלהן ומבנים ארגוניים תומכים.

• אחוז היוזמות בנושא AI שעברו תהליך אישור פורמלי בוועדת היגוי ביחס לכלל היוזמות שהועדה אישרה

• אחוז המודלים שעברו תהליך תהליך פורמלי של אישור מבחינת הטיות, אתיקה ופרטיות

• מספר אירועי הטיות (Bias) שהתגלו ברבעון

• רמת העמידה בכללי הציות והרגולציה

• הזמן בימים מגילוי אירוע AI עד לגמר טיפול באירוע

סיכום

המדידה של יישום ה AI בארגון חשובה כדי להבטיח את הצלחת יישום טכנולוגיה חשובה זו בארגון. המדידה מייצרת שפה אחידה וחוצת ארגון, שקופה, ומניעה לפעולה לשיפור. המדדים שהוצגו כאן הם רק דוגמאות, וכל ארגון צריך לבחון מהם המדדים הרלוונטיים עבורו, להוריד ולהוסיף מדדים בהתאם ליעדי הארגון. המדדים שהארגון יבחר למדוד, יעצבו את תהליך היישום של הטכנולוגיה החשובה הזאת, ואת תהליך הטרנספורמציה הדיגיטלית של הארגון. מדדים ברורים ושקופים, מעודדים את צוותי העבודה להתקדם ולעמוד ביעדים. ללא מדידה, ההתקדמות לא ברורה ומתחילות תהיות מה מצב היישום. מחקרים שונים מצביעים על אחוז גבוה (70%) של כישלונות בתהליכי הטרנספורמציה ואחד ההסברים לכך הוא העדר מדידה. אל תתנו ליישום ה AI בארגונכם להיכנס לסטטיסטיקה העגומה הזאת – תשקיעו במדידה כדי לשפר את סיכויי ההצלחה.