ריקוד המכונה: כיצד מכינים את ההון האנושי בארגון לעבודה בעידן של AI?

הבינה המלאכותית כבר מזמן איננה חלום עתידני – היא כאן, משנה את הדרך שבה ארגונים פועלים, חושבים ומנהלים את ההון האנושי. אך כמו בכל ריקוד חדש, לא כולם קמים מיד לרחבה. חלק מהעובדים חוששים, אחרים מרגישים שהקצב מהיר מדי, ויש כאלה שפשוט לא יודעים מאיפה להתחיל. הנה חמשת הכאבים המרכזיים שארגונים פוגשים בדרך, לצד פירוט לדרכי התמודדות פרקטיות:

1. התמודדות עם התנגדויות וחששות – "האם ה-AI הולך להחליף אותי?"
אחת הדאגות הבולטות של עובדים היא שהטכנולוגיה תייתר את תרומתם, תגרום לאובדן זהות מקצועית או אפילו תוביל לפיטורים. החשש הזה יוצר חוסר שקט, פוגע במוטיבציה ועלול להוביל לבלימת תהליכי חדשנות. זאת ועוד, סביב אתגרי הטמעת השימוש ב-AI, אנו עדים לתופעה של עובדים שמסתירים שימוש בטכנולוגיות מבוססות AI ואף מתביישים בכך.

דרכי התמודדות אפשריות:
הדרך להתמודד עם חששות אלו מתחילה ביצירת נרטיב שינוי חיובי ופתוח, שמדגיש את הערך המוסף של העובד בעידן ה-AI. מומלץ לשתף עובדים בתהליך, להציג דוגמאות להעצמת תפקידים ולא להחלפתם, ולבנות רשת שינוי פנים-ארגונית שתתמוך בתקשורת שוטפת ובשקיפות. במסגרת ניהול השינוי שלהם, ארגונים צריכים להדרש לבנייתה של תשתית תקשורת-פנים והובלת שינוי, כולל הכשרת מובילי דעה פנימיים, כדי להבטיח שהעובדים ירגישו חלק מהדרך – ולא רק צופים מהצד. 

2. פערי ידע ואוריינות – לא כולם נולדו עם צ'אטבוט ביד
המעבר לעבודה עם AI חושף פערים משמעותיים בידע ובמיומנויות, גם בקרב עובדים ותיקים ומנוסים. עובדים רבים מרגישים חוסר ביטחון בשימוש בכלים חדשים, מתקשים להבין את הפוטנציאל והסיכונים, ולעיתים אף חוששים לטעות. הפער הזה עלול להוביל להאטה ביישום טכנולוגיות חדשות ולחוסר מיצוי של הפוטנציאל הארגוני.

דרכי התמודדות אפשריות:
הקמה של אקדמיה ארגונית שמציעה מסלולי הכשרה "נושמים" ועדכניים, המותאמים לכל שכבות העובדים. אקדמיה כזו תסייע לעובדים לפתח אוריינות דיגיטלית, תקנה להם ביטחון בשימוש בכלים, ותתרום לטיפוחה של תרבות למידה מתמשכת, שעומדת בקצב התפתחותם של הכלים הטכנולוגיים. האקדמיה תחזק גם את "שריר" הלמידה וההכשרה, מתוך הבנה שאנחנו חיים בעידן שבו כולנו נדרשים ללמידה מתמדת. כך כל עובד הופך לשותף פעיל, ולא נותר רק כצופה מהצד.

3. ניהול הטרנספורמציה – כשהריקוד משתנה, צריך ללמוד צעדים חדשים
הטמעת AI משנה לא רק את הכלים, אלא גם את תהליכי העבודה, מבנה התפקידים והאחריות בארגון. עובדים ומנהלים נדרשים לאמץ דפוסי עבודה חדשים, לשתף פעולה עם מערכות אוטומטיות, ולעיתים אף להמציא את עצמם מחדש. האתגר המרכזי הוא לנהל את השינוי כך שיהיה מדורג, מושכל ומותאם לאופי הארגון.

דרכי התמודדות אפשריות:
תכנון מחודש של מבנה התפקידים  (Role Architecture Reimagination): ניתוח עומק של תפקידים קיימים, זיהוי משימות שצפויות לעבור לאוטומציה, והגדרת תיאורי תפקיד מחודשים התואמים לעבודה המשלבת אוטומציה. מומלץ למנף מאיצים (Accelerators) ייעודיים שיאפשרו לארגון למפות את השפעות ה- AI על התפקידים השונים ולייצר תרחישים עתידיים.

4. תכנון כוח אדם בעידן של שינוי – לא רק כמה, אלא גם מי ואיך
בהמשך להשתנות התפקידים אותה הזכרנו בסעיף הקודם, עולות בארגון סוגיות הקשורות לתכנון עדכני ומותאם של כוח אדם בעידן שבו בנוסף לאנשים אנו "מעסיקים" גם כוח אדם דיגיטלי (Agents). מנהלים מתמודדים עם שאלות כמו: כמה אנשי פיתוח צריך אם AI כותב היום 30% מהקוד? אילו מיומנויות יהפכו קריטיות, ואילו יתייתרו? כיצד שומרים על גמישות תפעולית מבלי לאבד את הליבה האנושית?

דרכי התמודדות אפשריות:
שימוש בכלי Workforce Planning מתקדמים, שמבוססים בעצמם על יכולות AI, כדי להעריך את הצרכים העתידיים, לזהות פערי מיומנויות, ולהתאים את מבנה הצוותים למציאות המשתנה.

איך עושים זאת? באמצעות תהליכי תכנון כוח אדם מבוססי נתונים, המאפשרים התאמה מהירה לשינויים, זיהוי הזדמנויות לשדרוג תפקידים, והכוונה לפיתוח מקצועי ממוקד. התהליכים הללו יתבססו במרבית המקרים על ניתוח השתנות התפקידים שהוזכר בסעיף הקודם.

5. הרצפה לא עקומה – אבל היא בהחלט אלסטית 
ארגונים צריכים לייצר לאנשים שלהם מגרש משחקים עבור התנסות בטכנולוגיות ומוצרים חדשים, שמתעדכן כל הזמן. אבל לא די בכך: הטריק הוא לאתגר אותם להסתקרן לגלות בעצמם כלים חדשים, ללמוד אותם ולהשתמש בהם. הארגון צריך לפתח מנגנונים שיאפשרו לו להטמיע טכנולוגיות ויכולות חדשות כל הזמן.

היכולות מכפילות את עצמן בקצבים סופר מהירים – בערך כל חצי שנה – כך שלא צריך לחפש טכנולוגיה לטווח ארוך, אלא את הטכנולוגיה הכי מתקדמת הקיימת בשוק כיום. קל זה בטוח לא, משום שזה מצריך ארגונים לייצר מסוגלות לתהליכים מתמידים של בחינה של טכנולוגיות, זיהוי האם יש התאמה לצרכי הארגון, הטמעה של הטכנולוגיה, וסקאוטינג חוזר. 

דרכי התמודדות אפשריות:
ליווי מקצועי בזיהוי, בחירה והטמעה של פתרונות AI, תוך שיתוף העובדים בתהליך, התאמת הכלים לצרכים הספציפיים של הארגון. יצירת כלים וגיבוש מתודולוגיות לבחינה והטמעה של טכנולוגיות, התווית תהליכי אבטחת מידע וסייבר מהירים ושילוב בקרה שוטפת ומדדי הצלחה יבטיחו לכם שהעובדים לא רק מקבלים כלי – אלא גם יודעים לרקוד איתו 2.

לסיכום:
המעבר לעבודה משותפת עם AI הוא לא רק אתגר טכנולוגי – הוא בראש ובראשונה אתגר אנושי. עם גישה פרקטית, ליווי מקצועי, והרבה הקשבה, אפשר להפוך את הריקוד עם המכונה לחוויה מסקרנת, מחברת ומקדמת. מי יודע, אולי יום אחד אייג'נט ילמד לרקוד סלסה.