ניהול שינוי ותרבות ארגונית בעידן הבינה המלאכותית: איך לבנות אמון ולהתמודד עם חששות העובדים

ניהול שינוי ותרבות ארגונית בעידן הבינה המלאכותית: איך לבנות אמון ולהתמודד עם חששות העובדים | ד"ר יניב שנהב

מדריך למנהלות ולמנהלי HR: איך לבנות אמון, לפתח אוריינות בינה מלאכותית וליצור תרבות ארגונית שמחבקת את השינוי.

ד"ר יניב שנהב,  מקים ומנכ"ל חברת “משכוכית ייעוץ והדרכה” המלווה אלפי עובדים ומנהלים בארץ ובעולם  ומייסד “המכון הישראלי לבינה מלאכותית", הוא מהמנהיגים הבולטים בישראל בשילוב בין טכנולוגיה, מנהיגות ותרבות ארגונית. במאמר זה, הוא נוגע באחד הנושאים הרגישים והחשובים ביותר של עידן הבינה המלאכותית: הפן האנושי של הטרנספורמציה הדיגיטלית.  ד"ר שנהב מציג כיצד ניתן לבנות אמון, להפיג חששות וליצור תרבות של למידה, פתיחות ושקיפות – דווקא בשעה שבה עובדים חוששים שה- AI  עלול להחליף אותם. דרך שילוב מחקרים של  OECD, World Economic Forum, McKinsey וAccenture -, יחד עם מקרי בוחן של חברות מובילות כמו Klarna, BBVA  ו ,Amazon -הוא משרטט מפת דרכים למנהלות ולמנהלי HR המעוניינים להוביל שינוי ארגוני אחראי, אמפתי ומעצים. זהו מדריך למי שרוצה להפוך את ה- AI  ממקור חרדה למנוע אמון, שייכות וחדשנות אנושית.

הטרנספורמציה האנושית של העידן החכם

הבינה המלאכותית (AI), הופכת ממנוף טכנולוגי לכוח כלכלי אסטרטגי. מחלקת משאבי האנוש (HR) ניצבת בפני אחד האתגרים המורכבים ביותר של דורנו: ניהול טרנספורמציה ארגונית שמשנה לא רק תהליכים, אלא את מהות העבודה עצמה. בעוד שהפוטנציאל של ה-AI להגביר פריון וחדשנות ברור, הוא מלווה גם בחששות עמוקים בקרב העובדים, בראש ובראשונה מהחלפתם על ידי מכונות. מחקר של ,McKinsey מצא כי כמעט כל החברות משקיעות ב-AI, אך רק 1% מהן רואות את עצמן כבשלות במימוש מלא שלו בארגון. פער זה מצביע על תהליך שינוי מורכב, הדורש מנהיגות, שקיפות וידע מעמיק.

מאמר זה נועד לספק מסגרת פעולה מקיפה ומבוססת מחקר למנהלי משאבי אנוש. נבחן את האתגרים המרכזיים הנגזרים מהטמעת ה-AI, נציג מודלים לבניית אמון ונתאר כלים אופרטיביים שנועדו להפוך את ה-AI מגורם מאיים למנוף של צמיחה, למידה והעצמה אישית.

1. האתגרים המרכזיים בניהול שינוי מבוסס AI

הטמעת AI בארגון חושפת שלושה סוגי אתגרים עיקריים, שמשאבי אנוש חייבים להתמודד עמם:

1.1. אוטומציה של משימות ושינוי תפקידים

החשש הנפוץ ביותר בקרב עובדים הוא שאוטומציה תוביל לאובדן משרות. מחקרים עדכניים מציגים תמונה מורכבת יותר. על פי ה-OECD, במדינות הארגון, כ-27% מהמשרות מוגדרות בסיכון גבוה לאוטומציה וצפויים שינויים משמעותיים במבנה המשימות ברוב העבודות. יחד עם זאת, ניתוח של הפורום הכלכלי העולמי מראה כי במגזר הפיננסי, כמעט שליש ממשימות המגזר עשויות להיות מועדות לאוטומציה או להעצמה. לעתים, סדנאות בינה מלאכותית וקורסי בינה מלאכותית, יכולים לסייע בתהליך.

האוטומציה של משימות רוטיניות משחררת עובדים לעסוק בפעילויות הדורשות כישורים אנושיים ייחודיים כמו חשיבה ביקורתית, יצירתיות ופתרון בעיות מורכבות. במאמר על "AI פיזי", מובא כיצד אמזון הטמיעה רובוטיקה ו-AI בשרשראות האספקה שלה. שינוי זה לא רק ייעל את תהליכי העבודה, אלא גם הוביל ליצירת תפקידים חדשים ומיומנים יותר, כגון מפקחי רובוטים ומהנדסי תחזוקה, המדגימים כיצד אוטומציה יכולה לפתוח דלתות לתפקידים בעלי ערך מוסף גבוה יותר.

1.2. פערים בהבנה ובתפיסה של AI ובמסגרת הרצאה AI או קורס AI

הטמעת AI מחייבת מהעובדים מיומנויות חדשות, אך לעיתים קרובות קיים פער משמעותי בהבנה בסיסית של הטכנולוגיה. מחקר של ה-OECD מצא, כי 3 מתוך 5 עובדים מודאגים מאובדן מקום עבודתם ל-AI בעשור הקרוב. חששות אלה נובעים מחוסר ידע לגבי יכולותיה ומגבלותיה של הטכנולוגיה ועלולים להוביל לחוסר אמון או, לחילופין, ל"אמון יתר". בנוסף, עובדים מדווחים על חששות מפרטיות, עומס עבודה גבוה וניהול מבוסס אלגוריתמים, כפי שעלה במחקר של ה-OECD על השימוש ב-AI במקום העבודה.

לכן, מנהלי משאבי אנוש חייבים לפעול על מנת לבנות "אוריינות "AI  (AI Literacy) ולספק לעובדים את הכלים הנדרשים כדי להבין את הטכנולוגיה. כפי שמציין מאמר של IJFMR, קיים צורך לשלב את ה-AI בצורה שתשפר את קבלת ההחלטות, אך תוך כדי מתן אפשרות למעורבות אנושית.

1.3. אתגרים אתיים ומשילות (Governance)

הטמעת AI מעלה סוגיות אתיות מורכבות, שאם לא יטופלו כראוי, עלולות לפגוע בארגון ובמוניטין שלו. מחקרים של ה-OECD מזהים את בעיית ההטיה האלגוריתמית (Algorithmic Bias), הנובעת משימוש בנתונים היסטוריים מוטים ועלולה להוביל לאפליה בתהליכי גיוס או קידום. בנוסף, היעדר שקיפות במנגנון קבלת ההחלטות של מודלי ה-AI מקשה על עובדים ומנהלים לבטוח בתוצאות, מה שמגביר את הצורך במסגרות משילות ברורות.

2. מודל לניהול שינוי מבוסס AI: מסגרת פעולה לבניית אמון

כדי להתמודד עם האתגרים הללו, על משאבי אנוש לאמץ אסטרטגיה הוליסטית, המשלבת ניהול שינוי, פיתוח הון אנושי ויישום משילות אתית:

2.1. תקשורת אסטרטגית, שקופה וממוקדת בשיפור

הצעד הראשון והקריטי ביותר הוא בניית אמון דרך תקשורת יזומה, שקופה ואסטרטגית.

• הובלת שינוי תרבותי: על ההנהלה הבכירה להצהיר בבירור על מטרות הטמעת ה-AI, בדומה למודל המוצג במאמר "A Blueprint for Intelligent Economies". תפקידו של ה-HR הוא לתרגם את החזון הזה למציאות היומיומית של העובדים, תוך הדגשת היתרונות של הטכנולוגיה כאמצעי להעצמה.
• "אוטומציה להעצמה" (Augmentation, not Replacement): על ה-HR להסביר כי מטרת ה-AI היא להעצים את העובדים, לא להחליף אותם. חברת Klarna, למשל, הטמיעה עוזר AI לשירות לקוחות, שהצליח לטפל בשני שליש מהפניות ולצמצם את זמן הטיפול הממוצע מ-11 דקות ל-2 דקות. שינוי זה לא פגע בשביעות רצון הלקוחות ובמקביל שיחרר את העובדים להתמודד עם אתגרים מורכבים יותר.
• שימוש בשיטת ה"פיילוט השקוף": על מנהלי משאבי אנוש להנהיג פיילוטים מבוססי AI במשימות נקודתיות ולשתף את העובדים בתהליך הניסוי. גישה זו, הנקראת "Evals" (הערכות), אומצה על ידי חברת Morgan Stanley, שאפשרה לצוותים לבחון מודלים של AI בתהליכים פנימיים כדי לוודא דיוק ואמינות לפני הטמעה רחבה.

2.2. פיתוח הון אנושי משלים באמצעות למידה מתמדת

השקעה בהון האנושי היא נדבך מרכזי להצלחת טרנספורמציה מבוססת AI ובתהליך הטמעת בינה מלאכותית בארגון.

• תוכניות הכשרה דיפרנציאליות: יש להתאים את תוכניות ההכשרה לצרכים השונים של העובדים. חברת IKEA, למשל, יצרה תוכנית אוריינות AI גלובלית שנועדה להכין את כוח העבודה שלה לשינויים על ידי מתן ידע בסיסי ושיקולים אתיים.
• העצמת עובדים כ"יוצרי AI": על הארגון לעודד עובדים שאינם טכניים ליצור בעצמם יישומי AI פשוטים המותאמים לצרכיהם. מקרה בוחן של בנק BBVA, כפי שמופיע במאמר של OpenAI, מראה כיצד עובדים יצרו אלפי יישומים כאלה ללא צורך במפתחים. גישה זו הופכת את העובדים משותפים פסיביים, לשותפים פעילים בתהליך החדשנות.

2.3. הטמעת משילות (Governance) ופיקוח אתי כבסיס לאמון

מסגרת אתית ורגולטורית פנים-ארגונית היא הכרח כדי לבנות אמון ארוך טווח בטכנולוגיה.

• הקמת צוות משילות ייעודי: בדומה למודלים המוצגים על ידי חברות כמו Workday יש להקים צוות רב-תחומי שיפתח קוד התנהגות ברור לשימוש ב-AI ויפקח על הטמעת המערכות, תוך מתן מענה לסוגיות הטיה ופרטיות.
• פיתוח כלי שקיפות ואחריות: יש להשקיע במנגנונים המאפשרים לעובדים להבין כיצד ה-AI מקבל החלטות. על הארגון לספק הסברים ברורים וניתנים להבנה, על הקריטריונים שבבסיס ההחלטות כדי למנוע חשש מהטיה.

סיכום והמלצות אופרטיביות

המעבר לעידן ה-AI הוא אירוע טקטוני המשנה את כללי המשחק בארגונים. תפקידה של קהילת משאבי האנוש בניהול השינוי הזה הוא קריטי והוא טומן בחובו הזדמנות עצומה לעצב מחדש את עתיד העבודה. על ידי אימוץ גישה ששמה את האדם במרכז, ניתן להפוך את ה-AI מכלי מאיים לגורם המעצים את העובדים, משחרר את יכולותיהם ומאפשר להם להתרכז במה שבאמת חשוב.

המלצות אופרטיביות:

• הנהיגו שינוי תרבותי: צרו בארגון תרבות של אמון ושקיפות והבהירו כי מטרת ה-AI היא לשפר את העבודה, לא לבטל אותה.
• השקיעו בעובדים: בנו תוכניות הכשרה מתקדמות, קורס בינה מלאכותית AI או סדנאות בינה מלאכותית לעובדים ולמנהלים שתספקנה לעובדים לא רק מיומנויות טכניות, אלא גם מיומנויות אנושיות ורכות, שיהפכו אותם לבלתי ניתנים להחלפה.
• הטמיעו משילות אתית: פתחו ויישמו קוד אתי ותהליכי פיקוח ברורים, כדי להבטיח שהשימוש ב-AI יהיה הוגן, אחראי ומכבד את פרטיות העובדים.

ה-AI היא טכנולוגיה חדשנית, אך השימוש בה תלוי באופן בו אנו, בני האדם, בוחרים להוביל אותה. מנהלי משאבי אנוש יכולים וצריכים להיות בחוד החנית של מהפכה זו, ולהבטיח שהיא תשרת את האנושות במלואה.

ביבליוגרפיה

1. Almutawa, E.A. and Dilawer, T. (2023). The impact of AI technology on organisational efficiency: Analysing the pros and cons of digitalisation in the context of UAE. World Journal of Advanced Research and Reviews, 20(1), pp.911-920.
2. OpenAl. (n.d.). Al in the Enterprise: Lessons from seven frontier companies.
3. World Economic Forum. (2025). Advancing Responsible Al Innovation: A Playbook. In collaboration with Accenture.
4. World Economic Forum. (2025). WEF_A_Blueprint_for_Intelligent_Economies_2025. In collaboration with KPMG.
5. World Economic Forum. (2025). Artificial Intelligence in Financial Services. In collaboration with Accenture.
6. P. Chandana Charitha, B. Hemaraju. (2023). Impact of Artificial Intelligence on Decision-Making in Organisations. International Journal for Multidisciplinary Research (IJFMR), Vol 5, Issue 4, pp.1-10.
7. OECD. (2024). The Impact of Artificial Intelligence on Productivity, Distribution and Growth.
8. World Economic Forum. (2025). Physical Al: Powering the New Age of Industrial Operations. In collaboration with Boston Consulting Group.
9. McKinsey & Company. (2024). Superagency in the Workplace: The New Imperative for AI in Business.
10. Accenture. (2024). Pulse of Change survey, May 2024.
11. OECD. (2024). Using AI in the Workplace.
12. Statista. (2024). Estimated value of the financial sector's AI spending worldwide in 2023, with forecasts from 2024 to 2027.
13. Wamba-Taguimdje, S., Wamba, S.F., Kamdjoug, J.R.K., & Wanko, С.Е.Т. (2020). Influence of Artificial Intelligence (AI) on Firm Performance: Business Process Mgt Journal.
14. The White House. (2024). Winning the Race: America's Al Action Plan.