נתונים הם התשתית החדשה של המדינה

מאת: יאיר אבידן | עמית מחקר בכיר,  המכון למדיניות ואסטרטגיה – (IPS), אוניברסיטת רייכמן; לשעבר המפקח על הבנקים

16.08.2026

---

בעידן הבינה המלאכותית, מדינות לא יתחרו רק על הון אנושי, חדשנות וכוח מחשוב. הן יתחרו על איכות הנתונים שעליהם נשענות ההחלטות

אחד השינויים המשמעותיים ביותר שמביאה עמה הבינה המלאכותית אינו טכנולוגי כלל. הוא משנה את האופן שבו מדינות צריכות לחשוב על נכסיהן.

במשך עשרות שנים השקיעו ממשלות בכבישים, בנמלים, ברשת החשמל, במים, בתקשורת ובחינוך מתוך הבנה שאלו הם נכסי היסוד שעליהם נשענים הצמיחה, הפריון והחוסן הלאומי. בשנים האחרונות הולכת ומתחזקת גם ההכרה בחשיבותם של ההון האנושי, ההון הטבעי וההון החברתי כנכסים אסטרטגיים שיש לנהל ולהשביח לאורך זמן.

בעת האחרונה הצטרף אליהם נכס נוסף, בלתי מוחשי, אך בעל חשיבות אסטרטגית לא פחות. הנתונים.

אם עד לאחרונה ראינו בהם תוצר שתמך בבסיס תהליכי קבלת החלטות ובקרות של פעילות ממשלתית או עסקית, הרי שבעידן הבינה המלאכותית הם הופכים לחומר הגלם שעליו נשענים כמעט כל תהליך, שירות והחלטה, כולל, בין היתר, אלה החלו להיחשב כנכס גם במסגרת החשבונאות הלאומית. איכות מערכת הבריאות, מערכת החינוך, התחבורה, הביטחון, המערכת הפיננסית והשירות הציבורי תהיה תלויה יותר ויותר באיכות הנתונים שעליהם יתבססו מערכות הבינה המלאכותית.

דווקא משום כך, נדמה שהשיח הציבורי מתמקד לעיתים במקום הלא נכון. אנו משווים בין מודלי שפה, בין מעבדים, בין השקעות עתק של חברות ומדינות, אך השאלה החשובה יותר היא האם אנו בונים את תשתית הנתונים שתאפשר לכל אותם מודלים לפעול באופן אמין, עקבי וראוי לאמון.

זו גם המסקנה המרכזית של מאמר שפרסמה לאחרונה על ידי מקינזי AI Data Readiness: The Key to Scaling Impact . בניגוד לתפיסה הרווחת, החוקרים אינם מצביעים על המודל או על כוח המחשוב כחסם המרכזי להרחבת השימוש בבינה מלאכותית, אלא דווקא על איכות הנתונים. לטענתם, ארגונים מתקשים להפיק ערך רחב מהבינה המלאכותית משום שתשתיות הנתונים שלהם אינן מספקות את רמת האיכות, העקיבות, ההקשר והאמינות הנדרשת.

זוהי מסקנה הנוגעת לארגונים, אבל משמעותה רחבה הרבה יותר. אם איכות ההחלטות של ארגון לא תהיה טובה יותר מאיכות הנתונים שעליהם הוא נשען, הרי שגם איכות ההחלטות של מדינה לא תהיה טובה יותר מאיכות נכס הנתונים הלאומי שלה.

לא במקרה גם ה-OECD משנה בשנים האחרונות את השיח סביב נתונים. אם בעבר הדגש היה על ממשל דיגיטלי ועל פתיחת מאגרי מידע, כיום הארגון מדבר יותר ויותר על Data-Driven Government  - "ממשל מבוסס נתונים". במספר מחקרים הוא מגדיר נתונים כנכס אסטרטגי של המגזר הציבורי ומדגיש כי איכותם משפיעה על קביעת מדיניות, על איכות השירותים הציבוריים, על החדשנות, על הפריון ועל אמון הציבור. במקביל הוא מזהיר מפני פיצול מאגרי מידע בין משרדים, היעדר סטנדרטים אחידים, איכות נתונים שאינה מספקת, מערכות מיושנות ומחסור באחריות רוחבית לניהול הנתונים. כל אלה פוגעים ביכולתה של המדינה לקבל החלטות מבוססות ראיות ולממש את הפוטנציאל של הבינה המלאכותית.

גם בישראל נכון להכיר במה שכבר נעשה.  בשנים האחרונות קודמו מהלכים משמעותיים להאצת הדיגיטציה של השירות הציבורי. מערך הדיגיטל הלאומי הוביל פרויקטים רוחביים, פותח פורטל הנתונים הממשלתי, הורחבה הנגשת השירותים הדיגיטליים, הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה ממשיכה להוות עוגן מקצועי לאיסוף ולעיבוד נתונים ומטפלת במילונים אחידים שמסייעים לאינטגרציה וחיבור נתונים, כמו גם, מקימה את אגם המידע הממשלתי והרשות להגנת הפרטיות המחזקת את מסגרת ההגנה על מידע אישי. לאחרונה הוקם גם המטה הלאומי לבינה מלאכותית במשרד ראש הממשלה, שנועד להוביל את יישום האסטרטגיה הלאומית בתחום.

אלו צעדים חשובים, והם ראויים להערכה, אלא שבעיני, בעידן הבינה המלאכותית הם מהווים את תחילתו של התהליך, לא את סיומו.

השאלה הגדולה איננה עוד האם קיימים מאגרי מידע איכותיים בכל משרד ומשרד, אלא האם כל אלה מתחברים לכדי אסטרטגיית נתונים לאומית אחת? האם קיימים סטנדרטים אחידים לאיכות נתונים? האם המידע יכול לעבור באופן בטוח ורציף בין משרדי הממשלה? האם נשמרת עקיבות של הנתונים לאורך מחזור חייהם? האם קיימת שפה אחידה של מטא־דאטה? האם איכות הנתונים נמדדת באופן שיטתי? והאם יש גורם הרואה ומתכלל את התמונה כולה ואחראי לניהולו של נכס הנתונים הלאומי?

מדינות מובילות כבר מתמודדות עם שאלות אלה. בבריטניה הוקם תפקיד Government Chief Data Officer המופקד על קביעת סטנדרטים ממשלתיים, שיפור איכות הנתונים, קידום שיתוף מידע ופיתוח יכולות רוחביות לניהול נתונים.

בניו זילנד פועל Government Chief Data Steward  הממוקם בלשכה המרכזית לסטטיסטיקה, ומוביל את ממשל הנתונים של המדינה מתוך תפיסה של אמון הציבור, אחריות משותפת וניהול הנתונים כנכס לאומי.

אין הכרח להעתיק את אחד המודלים הללו לישראל, אבל יש מקום ללמוד מהם את העיקרון. האתגר אינו הקמת עוד יחידה ממשלתית או עוד רגולטור. האתגר הוא גיבוש תפיסה שלפיה הנתונים הם נכס אסטרטגי של המדינה, בדיוק כפי שהם הופכים להיות נכס אסטרטגי של כל ארגון מוביל בעולם.

מכאן נגזרת גם המשימה הלאומית הבאה., לבנות ולגבש לא רק אסטרטגיית בינה מלאכותית, אלא גם אסטרטגיית נתונים לאומית, אסטרטגיה שתגדיר אחריות ברורה לניהול נכס הנתונים של המדינה; תקבע סטנדרטים לאיכות, לתאימות, לשיתוף ולעקיבות; תמדוד באופן שוטף את רמת ה-Data Readiness  של המגזר הציבורי; ותבטיח שהחדשנות הטכנולוגית תישען על אמינות, פרטיות, אבטחת מידע ואמון הציבור.

במשך שנים אנו מודדים את שיעור הצמיחה, את האינפלציה, את יחס החוב לתוצר ואת שיעור ההשתתפות בתעסוקה. אנו משקיעים מאמצים רבים במדידת איכות ההון האנושי ובניהול התשתיות הפיזיות. ייתכן שהגיעה העת להתחיל למדוד גם את איכותו של נכס נוסף שנקרא נכס הנתונים הלאומי. זאת מכיוון שבעידן הבינה המלאכותית, איכות הנתונים תהיה גורם מכריע ביכולתה של מדינה למשול, לחדש, להגן על אזרחיה, להעניק שירותים טובים יותר ולבסס צמיחה ארוכת טווח.

ישראל ביססה את מעמדה העולמי כ"סטארט-אפ ניישן" בזכות היזמות, המחקר וההון האנושי שלה. כדי לשמר את היתרון הזה גם בעשורים הבאים, עליה לשאוף להיות גם Data Nation , מדינה הרואה בנתונים נכס אסטרטגי, מנהלת אותם באחריות ומשתמשת בהם כדי לייצר החלטות טובות יותר.

משילות אינה מתחילה בהחלטה. היא מתחילה באיכות הנכסים שעליהם נשענת ההחלטה. ובעידן הבינה המלאכותית, הנתונים הם אחד הנכסים האסטרטגיים החשובים ביותר של המדינה. מי שידע לנהל אותם נכון, לא רק יאמץ טוב יותר את הבינה המלאכותית, הוא גם יבנה מדינה חכמה יותר, יעילה יותר וחסונה יותר.