הפרק השני בסדרת סקר המנכ״לים העולמי 2026 עוסק בשינוי העמוק שמחוללת הבינה המלאכותית בתפקיד המנכ״ל. AI כבר אינו כלי נקודתי של מחלקת הטכנולוגיה, אלא רכיב שמשפיע על אסטרטגיה, קבלת החלטות, תכנון כוח אדם, ממשל תאגידי, ניהול סיכונים והיכולת לייצר מנועי צמיחה חדשים.
הפרק בוחן את הפער בין השקעה נרחבת בפתרונות AI לבין היכולת להציג תוצאות עסקיות מדידות. הוא מסביר מדוע פיילוטים רבים אינם מתרחבים, אילו תשתיות נדרשות כדי לחבר טכנולוגיה לתהליכי הליבה, וכיצד מנכ״לים יכולים להבחין בין פעילות חדשנית מרשימה לבין שינוי שמייצר בפועל הכנסות, חיסכון, מהירות, איכות וחוויית לקוח טובה יותר.
בנוסף, המאמר מנתח את השפעת AI על עובדים ועל מבנה הארגון, את הצורך בהכשרה ובהגדרת אחריות, ואת חשיבותו של ממשל AI מדורג. המסר המרכזי הוא שהצלחת ההטמעה אינה תלויה רק באיכות הכלים, אלא ביכולת ההנהלה לחבר בין אסטרטגיה, נתונים, אנשים, תהליכים, בקרה וערך עסקי.
הקשר לפרק הקודם: בפרק הראשון הצגנו את תמונת המצב העולמית, את הירידה בביטחון המנכ״לים ואת הלחץ להמציא מחדש את החברה. בפרק זה נעמיק בנושא שהפך לקו המפריד המרכזי בין ארגונים מובילים לארגונים שנשארים מאחור: בינה מלאכותית. לקריאת פרק 1.
כיצד AI משנה את קבלת ההחלטות, את מודל ההפעלה, את מבנה העבודה ואת האחריות הניהולית – ומדוע ההבדל האמיתי אינו בין מי שמשתמש בטכנולוגיה למי שלא, אלא בין מי שמתרגם אותה לערך עסקי לבין מי שנשאר בשלב הניסוי.
מבוסס על סקר המנכ״לים העולמי ה־29 של PwC לשנת 2026 ועל פרסומי PwC הרשמיים בנושא AI, מנהיגות וכוח העבודה.
בינה מלאכותית הפכה בתוך זמן קצר מאוסף כלים חדשניים לשאלה אסטרטגית שמגיעה ישירות לשולחן המנכ״ל. ארגונים אינם נשאלים עוד האם הם משתמשים ב־AI, אלא היכן הוא יוצר ערך, כיצד הוא משתלב בתהליכי הליבה, מי אחראי לתוצאותיו ואילו שינויים נדרשים במבנה הארגוני כדי לממש את הפוטנציאל שלו.
המשמעות רחבה בהרבה מהטמעת מערכת חדשה. AI משנה את הדרך שבה חברות מנתחות מידע, מתכננות ביקושים, מנהלות לקוחות, מפתחות מוצרים, מתמחרות שירותים ומקבלות החלטות. במקביל, הוא משנה את הגדרת התפקיד של מנהלים ועובדים, את הצורך במיומנויות חדשות ואת האופן שבו סמכות ואחריות מתחלקות בין אדם למערכת.
סקר המנכ״לים העולמי של PwC לשנת 2026 מצביע על פער ברור. מצד אחד, מנהלים רואים בבינה מלאכותית מנוע מרכזי לצמיחה ולהתייעלות. מצד שני, רק חלק מהחברות כבר מצליחות להציג תוצאות כלכליות מוחשיות. לפי PwC, כ־30% מהמנכ״לים דיווחו שחברותיהם השיגו תוצאות מוחשיות מהטמעת AI במהלך 12 החודשים שקדמו לסקר.1
הנתון הזה חשוב משום שהוא מפריד בין אימוץ טכנולוגי לבין שינוי עסקי. ניתן לרכוש כלים, לפתוח פיילוטים ולהציג יוזמות חדשנות, אך ללא חיבור לתהליך עסקי, לנתונים אמינים, למדדי הצלחה ולבעלות ניהולית – ההשקעה נשארת בשוליים. לכן, המבחן של המנכ״ל אינו כמה פתרונות AI פועלים בארגון, אלא האם הם משפרים הכנסות, עלויות, מהירות, איכות החלטות וחוויית לקוח.
בנוסף, AI מעמיד את המנכ״ל מול מתח ניהולי חדש. עליו לקדם מהירות וחדשנות, אך גם להגן על פרטיות, אבטחה ואמון. עליו לעודד ניסוי, אך למנוע שימוש לא מבוקר. עליו להשקיע באוטומציה, אך במקביל לשמר ידע, מחויבות ותחושת ערך בקרב עובדים. מכאן שהטמעת AI היא בראש ובראשונה מבחן של הנהגה, ולא רק מבחן של טכנולוגיה.
PwC מתארת את הבינה המלאכותית כגורם שמעמיק את הפער בין חברות שמצליחות להמציא את עצמן מחדש לבין חברות שנשארות בשלב הניסוי. הארגונים המתקדמים אינם מסתפקים בכלי אחד או במחלקה אחת. הם משלבים AI במספר תחומים, מחברים אותו לתהליכים חוצי־ארגון ומגדירים תוצאות עסקיות ברורות.
לעומתם, חברות רבות עדיין מפעילות יוזמות מקומיות שאינן מחוברות למודל ההפעלה. לעיתים מדובר בצ׳אט פנימי, כלי ליצירת תוכן או אוטומציה נקודתית. כלים כאלה יכולים לחסוך זמן, אך לבדם הם אינם משנים את ביצועי החברה. השינוי מתחיל כאשר AI מעצב מחדש תהליך שלם: משיווק ומכירות ועד שירות, תפעול, כספים ופיתוח מוצר.
לכן, שאלת המפתח של המנכ״ל צריכה להיות: באילו תהליכים יש שילוב של ערך גבוה, נתונים זמינים, החלטות חוזרות וצווארי בקבוק? שם נמצא הפוטנציאל האמיתי ליצירת יתרון תחרותי.
סקר PwC מבוסס על תשובותיהם של 4,454 מנכ״לים ב־95 מדינות וטריטוריות. היקף המחקר מאפשר לזהות מגמה רחבה: AI נתפס כהזדמנות משמעותית, אך רוב החברות עדיין מתקשות להפוך אותו לתוצאות פיננסיות עקביות.2
התרשים מציג מודל בשלות ניהולי להמחשה ואינו משקף התפלגות סטטיסטית מתוך הסקר.
בעבר, מנכ״ל היה יכול להאציל את מרבית החלטות הטכנולוגיה למנהל מערכות המידע. בעידן AI, ההפרדה הזו אינה מספקת. כאשר הטכנולוגיה משפיעה על מודל ההכנסות, על מבנה כוח האדם, על הסיכון התפעולי ועל איכות ההחלטות, המנכ״ל חייב להיות בעל הבית האסטרטגי של השינוי.
| תחום אחריות | לפני עידן AI | בעידן AI | שאלת המנכ״ל |
|---|---|---|---|
| אסטרטגיה | תוכנית רב־שנתית יחסית יציבה | בחינה מתמדת של מודלים חדשים | אילו מקורות ערך חדשים AI יכול לפתוח? |
| קבלת החלטות | דוחות תקופתיים וניתוח בדיעבד | תחזיות, תרחישים וניתוח בזמן אמת | אילו החלטות ניתן לשפר באמצעות נתונים? |
| כוח אדם | הגדרות תפקיד קבועות יחסית | שילוב אדם־מכונה ומיומנויות משתנות | אילו תפקידים צריכים להשתנות ולא רק להצטמצם? |
| סיכון | בקרות מסורתיות והפרדת סמכויות | סיכוני מודל, הטיה, פרטיות ואבטחת מידע | מי אחראי לתוצאה של החלטה אוטומטית? |
| תרבות | שינוי הדרגתי | למידה רציפה וניסוי מבוקר | כיצד בונים אמון בלי לעצור חדשנות? |
חברות רבות מתחילות את מסע ה־AI בפיילוט. זו נקודת פתיחה הגיונית, אך היא עלולה להפוך למלכודת. ארגון יכול להפעיל עשרות ניסויים בלי שאף אחד מהם ישנה את התוצאה העסקית. כאשר אין בעלות ברורה, מדד הצלחה, נתונים מתאימים או תוכנית להרחבה, הפיילוט נשאר הדגמה.
כדי לעבור לערך, נדרש חיבור בין ארבע שכבות: בעיה עסקית מוגדרת, נתונים אמינים, תהליך עבודה חדש ומדדי ביצוע. הטכנולוגיה היא רק אחת מהשכבות. לעיתים החסם הגדול אינו המודל, אלא איכות המידע, התנגדות עובדים, מערכת מורשת או חוסר בהירות בנוגע לאחריות.
מתחילים מהכאב, העלות, צוואר הבקבוק או ההזדמנות – ולא מהכלי.
מגדירים מראש השפעה רצויה על הכנסות, עלויות, זמן, איכות או חוויית לקוח.
מתכננים מחדש את העבודה, את נקודות הבקרה ואת חלוקת האחריות בין אדם למערכת.
מרחיבים רק לאחר שהוכחה תוצאה ושקיימים נתונים, אבטחה, הדרכה ובעלות ניהולית.
אחד השינויים העמוקים ביותר הוא המעבר מהסתמכות על דוחות היסטוריים לקבלת החלטות המבוססת על תחזיות והמלצות. AI יכול לזהות דפוסים שקשה לאדם לראות, לנתח כמויות מידע גדולות ולהציג תרחישים במהירות. עם זאת, הוא אינו מבטל את הצורך בשיקול דעת ניהולי.
החלטה איכותית דורשת הבנת הקשר, ערכים, מגבלות ומחיר הטעות. מערכת יכולה להמליץ על צמצום מלאי, אך אינה תמיד מבינה את המשמעות האסטרטגית של לקוח מרכזי. היא יכולה לחזות נטישה, אך אינה מחליטה כיצד החברה רוצה לנהוג באוכלוסיות שונות. לכן, האחריות נשארת אנושית גם כאשר הניתוח נעשה אוטומטית.
ככל שהחלטה משפיעה יותר על אנשים, מוניטין, רגולציה או אסטרטגיה – כך נדרשת מעורבות אנושית עמוקה יותר, גם כאשר AI מספק את ההמלצה.
הדיון הציבורי מתמקד לעיתים בשאלה אילו משרות ייעלמו. עבור מנכ״ל, השאלה החשובה יותר היא כיצד העבודה עצמה תשתנה. ברוב הארגונים, AI אינו מחליף תפקיד שלם בבת אחת. הוא משנה משימות, מקצר תהליכים, מצמצם עבודה ידנית ומעלה את הדרישה לניתוח, בקרה, יצירתיות ושיקול דעת.
PwC מדגישה כי שינוי מוצלח תלוי באמון, במיומנויות ובהבנת העובדים כיצד השינוי משפיע על תפקידם. ארגונים שמתקדמים מהר משלבים טכנולוגיה עם הכשרה, תקשורת ושינוי במודל העבודה.3
ככל שהשימוש ב־AI מתרחב, כך עולה הצורך בממשל ברור. ממשל AI אינו מסמך מדיניות בלבד. הוא מערכת שמגדירה מי רשאי להפעיל כלים, אילו נתונים מותר להזין, מי בודק תוצאות, כיצד מתעדים החלטות ומה קורה כאשר המערכת טועה.
ללא ממשל, הארגון חשוף לסיכוני פרטיות, אבטחת מידע, הטיה, זכויות יוצרים, מידע שגוי והחלטות שאינן ניתנות להסבר. מנגד, ממשל כבד מדי עלול לחסום חדשנות. לכן נדרש מודל מדורג: שימושים בסיכון נמוך יכולים להתקדם במהירות, בעוד ששימושים המשפיעים על לקוחות, עובדים או החלטות מהותיות דורשים בדיקה עמוקה יותר.
רישום הכלים, המודלים, מקורות הנתונים והיחידות המשתמשות בהם.
הבחנה בין כלי עזר פנימי לבין מערכת המשפיעה על החלטות מהותיות.
הגדרת מנהל עסקי אחראי, גורמי טכנולוגיה, משפט, פרטיות ואבטחה.
בדיקת איכות, הטיות, תקלות, שימוש חריג ותוצאות עסקיות.
עדכון המודל והתהליך בהתאם לתוצאות, לשינויים רגולטוריים וללמידה הארגונית.
הדירקטוריון אינו צריך להבין את כל הפרטים הטכניים, אך עליו להבין את ההיגיון העסקי והסיכון. דיון איכותי אינו מסתכם בשאלה כמה כסף הושקע. הוא בוחן מהו הערך, מהו הסיכון, כיצד מודדים תוצאה ומי אחראי.
| שאלה | למה היא חשובה? | עדות לבשלות |
|---|---|---|
| באילו תהליכים AI כבר יוצר ערך? | כדי להבחין בין פעילות לבין תוצאה. | מדדים כספיים ותפעוליים לפני ואחרי. |
| מי בעל הבית העסקי? | כדי למנוע מצב שבו האחריות נשארת רק ב־IT. | מנהל מוגדר לכל שימוש משמעותי. |
| מהם הסיכונים המהותיים? | כדי למקד בקרה היכן שהנזק האפשרי גבוה. | מפת סיכונים וסיווג שימושים. |
| כיצד העובדים מוכנים לשינוי? | כי הטכנולוגיה לא תצליח ללא אימוץ. | תוכנית הכשרה ומדידת שימוש אפקטיבי. |
| כיצד נשמר שיקול דעת אנושי? | כדי למנוע אוטומציה עיוורת של החלטות. | נקודות בקרה ואחריות אנושית מתועדת. |
להגדיר היכן AI צריך לשפר תוצאה ולא רק להציג יכולת.
להעדיף תהליכים בעלי ערך גבוה, מידע מספק וחזרתיות.
לכל יוזמה משמעותית צריך להיות מנהל שאחראי לתוצאה.
להתאים את רמת הבקרה לרמת הסיכון ולא לחסום שימושים פשוטים.
לשפר איכות, הרשאות, אחידות ונגישות למידע.
לבנות מיומנות מעשית, שיקול דעת והבנת מגבלות.
לעקוב במקביל אחר תוצאה עסקית, איכות, אמון וחריגות.
לעבור מפיילוט להטמעה רחבה כאשר התהליך בשל והערך מוכח.
בינה מלאכותית אינה עוד רכיב בתוכנית הדיגיטלית. היא משנה את יסודות הניהול: כיצד חברה מקבלת החלטות, כיצד היא מארגנת עבודה, כיצד היא מפתחת מוצרים וכיצד היא מגדירה אחריות. לכן, השפעתה על תפקיד המנכ״ל עמוקה. המנכ״ל נדרש לחבר בין אסטרטגיה, טכנולוגיה, אנשים, סיכון וערך עסקי בתוך מסגרת אחת.
המסר המרכזי מסקר PwC הוא שהפער אינו בין חברות שיש להן AI לבין חברות שאין להן. כמעט כל ארגון כבר בוחן כלים. הפער נוצר בין מי שמפעיל יוזמות נקודתיות לבין מי שבונה מודל הפעלה חדש. חברות מובילות מחברות את הטכנולוגיה לבעיות עסקיות משמעותיות, משלבות אותה בתהליכים חוצי־ארגון ומודדות את ההשפעה בפועל.
עם זאת, מהירות לבדה אינה מספיקה. הטמעה שאינה מבוססת על נתונים איכותיים, ממשל, אבטחה ושיקול דעת אנושי עלולה להגדיל סיכון במקום לייצר ערך. לכן, המנכ״ל צריך לקדם חדשנות ובאותו זמן לבנות גבולות ברורים. עליו לאפשר ניסוי, אך גם להגדיר אחריות. עליו לעודד שימוש, אך גם לשמור על אמון לקוחות ועובדים.
גם ניהול כוח האדם הופך לחלק מרכזי מהאסטרטגיה. עובדים צריכים להבין כיצד תפקידם משתנה, אילו משימות יעברו אוטומציה ואילו יכולות יהפכו חשובות יותר. ארגון שמציג AI כאיום ייצור התנגדות. ארגון שמציג אותו ככלי להעצמת אנשים, ומגובה בהכשרה ובתקשורת, יגדיל את הסיכוי לאימוץ אמיתי.
מבחינת הדירקטוריון, נדרש מעבר מדיווח על פרויקטים לדיון על ערך וסיכון. השאלות הנכונות הן מה השתנה בתוצאה העסקית, מי אחראי, כיצד נשמרת בקרה ומהי ההשפעה על המודל העסקי. דיון כזה מאפשר להבחין בין חדשנות אמיתית לבין פעילות שאינה מגיעה לשורת הרווח.
בסופו של דבר, AI הוא מבחן מנהיגות. הוא דורש מהמנכ״ל להחזיק בו־זמנית חזון ארוך טווח ויכולת ביצוע מהירה. הוא דורש מוכנות לשנות תהליכים, תפקידים והנחות עבודה. המנכ״לים שיצליחו לא יהיו בהכרח אלה שירכשו את הכלים המתקדמים ביותר, אלא אלה שיבנו ארגון שמסוגל ללמוד, למדוד, להסתגל ולהפוך טכנולוגיה לערך אמיתי.
בפרק הבא נרחיב את נקודת המבט מהארגון אל הסביבה הגלובלית. נבחן כיצד מלחמות סחר, מתיחות גיאופוליטית ושיבושים בשרשראות אספקה משפיעים על עלויות, תמחור, תכנון וצמיחה – ומה מנכ״לים צריכים לעשות כדי לחזק את החוסן העסקי.
בינה מלאכותית משפיעה על מודל ההכנסות, מבנה כוח האדם, תהליכי קבלת החלטות, איכות השירות והסיכון העסקי. לכן אי אפשר להשאיר אותה באחריות טכנולוגית בלבד. המנכ״ל צריך להגדיר את היעדים העסקיים, לקבוע סדרי עדיפויות ולוודא שקיימת אחריות ברורה לתוצאות.
המעבר מתחיל בהגדרת בעיה עסקית ברורה ובבחירת מדדי הצלחה מראש. לאחר מכן נדרשים נתונים אמינים, שילוב בתהליך העבודה, בעלות ניהולית ותוכנית להרחבה. פיילוט הופך לערך רק כאשר ניתן להראות שינוי בהכנסות, בעלויות, בזמן, באיכות או בחוויית הלקוח.
ברוב המקרים AI משנה משימות לפני שהוא מחליף תפקידים שלמים. הוא מצמצם עבודה ידנית וחזרתית, ומגדיל את החשיבות של ניתוח, בקרה, יצירתיות ושיקול דעת. לכן הנהלה צריכה למפות משימות, להכשיר עובדים ולעצב מחדש את חלוקת האחריות בין האדם למערכת.
ממשל AI הוא מערכת של כללים, אחריות ובקרות המגדירה אילו כלים מותרים, אילו נתונים ניתן להזין, מי מאשר שימושים ומי אחראי לתוצאות. הוא נועד לצמצם סיכוני פרטיות, אבטחה, הטיה, זכויות יוצרים ומידע שגוי, בלי לחסום חדשנות שימושית.
הדירקטוריון צריך לשאול היכן AI כבר יוצר ערך, כיצד מודדים את התוצאה, מי בעל הבית העסקי, מהם הסיכונים המהותיים וכיצד נשמר שיקול דעת אנושי. שאלות אלו מאפשרות להבחין בין ניסוי טכנולוגי לבין שינוי עסקי מנוהל ואחראי.
פרק 3 יעסוק במלחמות הסחר, בגיאופוליטיקה ובשרשראות אספקה, ובדרך שבה מנכ״לים יכולים לנהל עלויות, תלות בספקים ואי־ודאות בינלאומית. למעבר לפרק 3.
בחר/י אילו קטגוריות מותר להפעיל. ניתן לשנות בכל עת.