על הקשר בין טרנספורמציה דיגיטלית, AI וניהול השינוי

11.01.2026

רז הייפרמן | יועץ בכיר לטרנספורמציה דיגיטלית, BDO Consulting

מרצה בתוכניות MBA במכללות אונו ורופין

אריה עמית | יועץ בכיר לאסטרטגיה, ניהול שינוי וארכיטקטורות IT 

---

אין ספק שהעידן הנוכחי שייך לטכנולוגיית הבינה המלאכותית, AI. אין כנס, מאמר, מצגת, פוסט שאינו מתייחס לנפלאות ה AI ובמיוחד מאז הופעת ה Gen AI בסוף 2022. התחושה היא שהטרנספורמציה הדיגיטלית הפכה ללא רלוונטית והמבט והמשאבים הארגוניים מופנים עכשיו ל AI. מטרת מאמר זה היא להסביר שהמצב שונה ועל הארגונים להבין שמהפכת ה AI איננה תחליף לטרנספורמציה הדיגיטלית אלא מהווה חלק בלתי נפרד ממנה. הצלחה בתהליך הטרנספורמציה הדיגיטלית והטמעת טכנולוגיות AI בארגון מחייבת ניהול השינוי. בלעדי ניהול שינוי, הסיכויים להצלחת הטרנספורמציה קטנים מאד, וזהו סיכון משמעותי בעידן הנוכחי.

מטרת מאמר זה היא לחדד את הגדרת הטרנספורמציה הדיגיטלית, לסקור את הקשר בינה לבין ה AI , להדגיש את החשיבות של נושא ניהול השינוי להצלחת הטרנספורמציה והטמעת ה AI בארגון ולבחון איך ה AI  מסייע לניהול השינוי.

רקע – הגדרת הטרנספורמציה הדיגיטלית

נחזור לרגע להגדרה של מהי הטרנספורמציה הדיגיטלית. אין הגדרה אחת סטנדרטית, ולכן נציג כאן מספר הגדרות פופולריות:

הגדרה פופולרית ונפוצה היא "תהליך ארגוני העוסק בשימוש ובהטמעה של טכנולוגיות דיגיטליות בכל פעילויות הארגון במטרה לשפר באופן משמעותי את הביצועים"

לפי Open AI "אינטגרציה נרחבת של טכנולוגיות דיגיטליות שמביאות לשינוי משמעותי במודלים ובתהליכים העסקיים וזאת לעומת שינויים ושיפורים אינקרמנטליים במודלים העסקיים" 

• לפי אוניברסיטת סטנפורד "טרנספורמציה דיגיטלית היא יותר משינוי מינורי בתהליכים עסקיים. היא טרנספורמטיבית משום שמדובר בחשיבה מחדש רדיקלית על מודל העסק של הארגון ובשינוי מהותי באופן עשיית העסקים".

• לפי חברת Salesforce "טרנספורמציה דיגיטלית עוסקת בשימוש בטכנולוגיות דיגיטליות כדי ליצור תהליכים עסקיים חדשים או לשנות קיימים, תרבות ארגונית וחוויות לקוח, כדי לעמוד בציפיות הלקוחות, הדרישות העסקיות ותנאי השוק המשתנים".

• לפי חברת גרטנר "ניצול טכנולוגיות דיגיטליות ותמיכה ביכולות ליצירת מודל עסקי דיגיטלי חדש וחזק".

למרות השוני בהגדרות, ניתן לזהות מרכיב מהותי משותף: טרנספורמציה דיגיטלית נוגעת לכלל הארגון ולמודל העסקי שלו, היא הרבה יותר מטכנולוגיה ומדגישה את השינוי במוצרים/שירותים שהארגון מספק, את השיפור בחוויות הלקוח, את היישום של תהליכים עסקיים מתקדמים, את השינוי האופן בו הארגון עובד ואת השינוי בתרבות הארגונית. כל אלה הם גורמי ההצלחה של הטרנספורמציה הדיגיטלית, אבל בו זמנית גם הופכות אותה לתהליך מורכב ומאתגר.

ה AI - חלק בלתי נפרד מהטרנספורמציה הדיגיטלית

מההגדרות הנ"ל ברור כי הן אינן מתייחסות לטכנולוגיה דיגיטלית כלשהי, אלא לכלל הטכנולוגיות הדיגיטליות המאפשרות לארגון לשפר ולשנות את צורת עשיית העסקים שלו. אף טכנולוגיה לבדה אינה יכולה לשמש כבסיס לטרנספורמציה דיגיטלית של הארגון. ה AI, שפרץ לסביבה העסקית בצורה משמעותית בשנים האחרונות, לא שונה. הטכנולוגיה הזאת אינה מתחילה עם Gen AI, אלא קיימת כבר שנים רבות ומשמשת ביישומים רבים – אנליטיקה מתקדמת, שיפור הפרסונליזציה בחוויית הלקוח, מנועי המלצות, תמיכה במכירות, שירות לקוחות מתקדם, מודלים לשיפור התחזוקה, ניתוח שרשרת האספקה ועוד.

הופעת ה Gen AI בסוף 2022 הוסיפה נדבך נוסף ומרתק של שימושים ב AI לתמיכה בתהליכי השירות, ניתוח ותמצות מאמרים ומודלים, העלאת ובחינת רעיונות וחדשנות, וגם לפיתוח מהיר של תוכנה ויישומים. חשוב לראות את ה AI כצעד נוסף במסע הדיגיטלי של הארגון ולא כמסע נפרד ובלתי תלוי בטרנספורמציה של הארגון והתאמת עשיית העסקים בעידן הדיגיטלי. כמו כל טכנולוגיה, גם ה Gen AI מגיע עם אוסף של חסרונות וסיכונים ועל הארגון להבין אותם לפני שהוא רץ ליישם אותה. סיכונים אלה נוגעים לנושא הפרטיות, אבטחת המידע ומידע לא נכון ומדויק שהמודלים מייצרים (Hallucinations).

יחד עם זאת, חשוב גם להבין את השינויים שה AI גורם לתהליך הטרנספורמציה הדיגיטלית. ד"ר George Westerman מ MIT, מרצה בכיר, חוקר ושפרסם ספרים ומאמרים רבים בנושא הטרנספורמציה הדיגיטלית, הרצה לאחרונה בוובינר והציג את התובנות שלו לגבי השינויים שה AI מביא לתהליך הטרנספורמציה הדיגיטלית. לדעתו, חלק משמעותי מהתובנות שנלמדו במהלך השנים לגבי הטרנספורמציה הדיגיטלית, רלוונטיות גם בעידן ה AI אבל יש גם מספר שינויים שצריכים להיות ערים להם. השינויים העיקריים שהוא הציג:

ה AI נע מהר מדי מכדי לתכנן – הרעיון של תכנון ארוך טווח אינו עובד בסביבה שבה הטכנולוגיה משתנה במהירות, ציפיות הלקוח משתנות במהירות והסביבה התחרותית משתנה במהירות. בגלל שינויים אלה, לא משנה כמה זמן הארגון מקדיש לתכנון, הוא אינו יכול לחזות את הסביבה העתידית. עליו להגדיר חזון לאן הוא רוצה להגיע ולעדכן אותו באופן תדיר בהתאם להתפתחויות. חשוב שהמנהלים יתמקדו בתוצאות ולא בטכנולוגיות וכלים. עליהם לפתח מנגנונים להערכה וקבלת מידע כיצד הטרנספורמציה מתקדמת. חשוב לבנות פרויקטים קטנים עם הגדרה לתוצאות המתוכננות ולבחון את  הכיוון באופן שוטף. הרעיון של למידה וכישלונות מהירים הפך לקריטי.

מחזון למוטיבציה – גיבוש חזון הפך לקריטי כדי להבטיח את המוטיבציה של העובדים. המנהלים הבכירים מוטרדים מהעלויות, רמות הדיוק, הסיכונים ועמידה ברגולציות הקשורים ליישום AI בעוד העובדים מוטרדים האם הם יאבדו את מקום עבודתם וכיצד הם יסתגלו לסביבת העבודה החדשה. האתגר הוא לספק מענה לשתי הדאגות האלו, של המנהלים ושל העובדים. חשוב ליצור את ההבנה על השינוי הנדרש ולפתח את התחושה שכולם יכולים להיות חלק מהשינוי. נושא זה מקבל משנה חשיבות בגלל ה AI.   

המסקנה העיקרית שלו היא שטרנספורמציה דיגיטלית אינה קשורה לטכנולוגיה כזו או אחרת, אלא לדרך בה הארגון מתמודד עם השינוי הארגוני. 

ניהול השינוי כמנגנון שיבטיח הצלחה

הגישה לכל שינוי בסביבתנו מכילה שני ממדים, ממד חיצוני וממד פנימי. הממד החיצוני מוגדר על ידי מצב - האתר החדש, הבוס החדש, תהליך חדש, טכנולוגיה חדשה וכו'. שינויים מסוג זה מכונים לעתים קרובות שינוי טקטי. הממד הפנימי מוגדר פסיכולוגית - זהו התהליך שאנשים עוברים כדי להתמודד עם המצב החדש. תהליך זה מכונה לעתים קרובות מעבר והזמן שלוקח להשלים תהליך זה נקרא תקופת המעבר.

תהליך ניהול השינויים נועד לטפל בשני הממדיפ. המוקד העיקרי שלו הוא להבטיח שלאנשים המושפעים מהשינוי תהיה השקפה משותפת והסכמה (קונסנזוס) על השינוי והשפעתו, כך שניתן יהיה לזהות ולטפל בבעיות המעבר בצורה היעילה ביותר.

מטרת תהליך ניהול שינויים היא לסייע לארגונים בתכנון ויישום שינוי מורכב, הדורש מהארגון להתייחס לממדים האנושיים, התרבותיים והמבניים שלו כדי להתפתח למצב רצוי. תהליך ניהול השינויים נועד לאפשר לארגונים להשיג ביצועים עסקיים משופרים על ידי יישום שינוי רצוי ויכולת מוגברת להטמיע שינויים עתידיים.

התהליך מורכב משלושה שלבים: ניתוח סביבת העסקים, פיתוח אסטרטגיות מעבר ותזמור (אורקסטרציה) המעבר

• ניתוח סביבת העסקים - מטרתו ליצור הבנה משותפת של המקרה העסקי למצב הרצוי וההשפעה שתהיה לשינוי/ים המתאימים על הארגון. בשלב זה, בעלי העניין של הארגון מתארים את המצב הרצוי, את השינוי ואת הערך העסקי. אנשים עובדים יחד כדי לקבוע היכן הארגון נמצא כעת (מצב נוכחי), ואילו בעיות קשורות להעברת הארגון מהמצב הנוכחי למצב הרצוי. כאשר בעלי העניין מתחייבים להשגת המצב הרצוי ומעריכים את היקף השינוי וההשפעה שלו ואת מוכנות הארגון להשגתו, מפותחת תפיסה מערכתית של השינוי/ים המתוכננים.

• פיתוח אסטרטגיות מעבר - מטרת שלב זה היא לפתח אסטרטגיות שיסייעו לארגון לעבור מהמצב הנוכחי למצב הרצוי. נדרש ייצוג רחב של בעלי עניין כדי להשתתף בתכנון המעבר על מנת ליצור תחושת בעלות משותפת לתוכנית. תכנון אסטרטגיית המעבר מתמקד בשמונה קטגוריות אסטרטגיות: שילוב עסקי וטכנולוגי, מבנה צוות, מנהיגות, חינוך והכשרה, מדדים, תקשורת, ניהול קשרים וניהול ביצועים. פעילויות בשלב זה כוללות קביעת סדרי עדיפויות לסוגיות מעבר, מיפוי סוגיות לאסטרטגיות מעבר, פיתוח גישה ברמה גבוהה ותמיכה במשימות מפורטות, הערכת כדאיות הגישה ושילוב משימות מפורטות בתוכנית הפרויקט.

• אורקסטרציה של המעבר - מטרת שלב זה היא לתזמר את המעבר כך שהמצב הרצוי יושג עם מינימום הפרעה ואובדן פרודוקטיביות לארגון. אם יצליח, ממדי הארגון - אנשים, מבנה ותרבות - יתאימו כדי לקיים את השינוי. בנוסף, בשלב זה, מנהיגים מעריכים את התוצאות והתהליך לצורך שיפור מתמיד של התהליך.

• על ידי יישום יעיל של תוכנית ניהול השינוי התוצאות הרצויות של השינוי מושגות בהצלחה ונוצרת סביבת עבודה אמינה יותר ומגיבה יותר לשינויים עתידיים. כתוצאה מכך, הארגון מגביר את יכולתו ליישם שינוי בהצלחה.

ה AI ותרומתה לניהול השינוי

בעוד שבינה מלאכותית מקושרת לעתים קרובות לאוטומציה ויעילות, כוחה האמיתי בניהול שינויים טמון בטיפול בצד האנושי של השינוי. זה לא רק עניין של פריסת טכנולוגיה חדשה; זה עניין של הבנת צרכי העובדים, התאמה אישית של חוויותיהם ותקשורת ברורה של ה"למה" מאחורי השינוי.

השפעתה של בינה מלאכותית חורגת מעבר לטכנולוגיה עצמה. היא מחוללת מהפכה באופן שבו מנהלי שינויים מניעים אימוץ משתמשים. באופן מסורתי, מנהלי שינויים מקדישים זמן רב להסבר המורכבויות של מערכת חדשה - ה"מה" וה"איך" - ולעתים קרובות פונים לז'רגון טכני שמשאיר את העובדים מנותקים. גישה זו אינה מצליחה לענות על השאלה האנושית המרכזית: "מה יוצא לי מזה?"

בינה מלאכותית אינה עוסקת רק בממשקי משתמש. היא יכולה גם למלא תפקיד מכריע בשלבי התכנון והביצוע של ניהול שינויים. היא יכולה להעצים מנהלי שינויים עם תובנות מבוססות נתונים ויכולות אוטומציה. הנה רק כמה דרכים בהן בינה מלאכותית עסקית משנה את ניהול השינויים:

• הדרכה מותאמת אישית-   בינה מלאכותית יכולה לנתח נתוני עובדים בודדים (סגנונות למידה, ביצועים קודמים וכו') כדי ליצור נתיבי למידה מותאמים אישית לתהליכים או טכנולוגיות חדשים. זה מבטיח שהעובדים יקבלו את ההדרכה הרלוונטית והיעילה ביותר, מה שמוביל לאימוץ מהיר יותר ולשיפור הביצועים עם השינוי. 

• אנליטיקה וחיזוי- אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לנתח נתונים היסטוריים כדי לזהות דפוסים ומגמות, שמאפשרים למנהלי שינויים לחזות את התוצאות הפוטנציאליות של יוזמות שינוי שונות.

• מדידת הצלחה- ניתן להשתמש בבינה מלאכותית גם כדי למדוד את הצלחתן של יוזמות שינוי ואימוץ המשתמשים. על ידי מעקב אחר מדדים מרכזיים כגון שיעורי התחברות, זמני השלמת משימות ומשוב משתמשים, מנהלי שינויים יכולים לקבל תובנות חשובות לגבי האופן שבו העובדים מסתגלים לשינוי ולזהות תחומים לשיפור.

על ידי אימוץ בינה מלאכותית, ניהול שינויים יכול להתפתח מניהול שינויים פשוט להובלה והשפעה פעילה עליו. בעזרת בינה מלאכותית כשותפה, מנהלי שינויים יכולים להבטיח תהליך אימוץ חלק יותר, להעצים עובדים ולטפח תרבות של שיפור מתמיד בתוך הארגון.

בסופו של דבר, בינה מלאכותית אינה תחליף למומחיות אנושית בניהול שינויים. במקום זאת, זהו כלי רב עוצמה המאפשר למנהלי שינויים להתמקד בהיבטים האנושיים של השינוי - בניית אמון, התייחסות לחששות וטיפוח תחושת מטרה משותפת. שותפות זו בין אדם לבינה מלאכותית היא המפתח לפתיחת הפוטנציאל האמיתי של שינוי ארגוני בתעשיות השונות.