תהליך למיפוי כל הכישורים בארגון היה אורך חצי שנה, כיום 4 שבועות

ה-AI משמש כסיבה שבעטיה עשרות אלפי אנשים ברחבי העולם מאבדים את עבודתם, במקרים הוא תירוץ להתייעלות שהייתה צריכה לקרות בכל מקרה ובמקרים רבים אחרים הוא פשוט מבצע משימות מהר יותר וטוב יותר מבני אדם. "בינה מלאכותית נכנסת לארגונים ומשנה תפקידים בצורה דרמטית," אומרת  עינבל נמיר, דירקטורית מנהלת ומובילת פרקטיקת סביבת העבודה העתידית בדלויט (Deloitte), ומוסיפה כי "הטכנולוגיה הזו משנה לא רק את התפקידים, המשימות ואת אופי כל מקצוע אלא גם את הדינאמיקה בתוך הארגונים."  

כאשר מנהלים ומובילי הון אנושי מוצאים את עצמם בצומת דרכים, מנסים להבין לא רק אילו טכנולוגיות לאמץ, אלא איך להגדיר מחדש את עצם המושג "עבודה" בארגון שבו המכונה הופכת לשותפה קוגניטיבית. בתוך מציאות זו, השיקה לאחרונה דלויט ישראל כלי טכנולוגי חדש בשם Workforce Analyzer המבוסס AI, שנועד להעניק למקבלי ההחלטות תשתית נתונים קריטית לניהול המעבר ל-AI והתמודדות מיטיבה עמו הן לארגון והן לעובדים. מדובר בכלי המנתח איך תפקידים משתנים בעקבות האוטומציה של AI,  ויאפשר לארגון להיערך לטרנספורמציה במובני ההון האנושי, לתמוך בקבלת החלטות בנושאי תכנון כוח אדם, לתכנן כיצד ייראו מקצועות העתיד. 

בעבר, תהליך למיפוי כל הכישורים הנדרשים לארגון, היה אורך חצי שנה ובמקרים מאתגרים שנה וחצי וכיום הוא אורך בין 4 ל-6 שבועות בלבד, כדי לקבל תמונה מלאה לארגון של אלפי עובדים.

האנלייזר פותח לפני למעלה משנה וכיום עושים בו שימוש ברמה גלובאלית, כאשר מתווספים לו דברים בדומה לצורך הלקוחות יש לו יכולת לעשות סימולציה ולהבין איך הוא ישפיע על הרווניו.

היוזמה הגיעה מארגונים שעובדים עם דלויט עם עליית הצורך להבין את השפעת ה-AI. "הבינה המלאכותית אינה עוד פרויקט טכנולוגי, אלא מנוע אסטרטגי שמערער הנחות יסוד ארגוניות. היא משנה את אופי העבודה, מפרקת תפקידים לרכיבים, ומחייבת הנהלות לחשוב מחדש על מבנה ארגוני, תקינה, כישורים ופרודוקטיביות," אומרת נמיר.

• משפט מאסק נגד OpenAI: האם ידע על המעבר של החברה למודל רווחי?
• גוגל פיתחה שני סוכני AI המסוגלים לייצר מחקר שלם
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

נמיר מספרת כי הכלי מאפשר לארגונים למדוד באופן שיטתי ומבוסס נתונים, את פוטנציאל ההשתנות של תפקידים בעידן ה-AI. "המערכת מקבלת את תיאורי התפקידים בארגון ומפרקת אותם אוטומטית למשימות - בתוך דקות, במקום שבועות של עבודת ניתוח ידנית. בשלב הבא מתבצע ניתוח של פוטנציאל האוטומציה לכל משימה, בהתבסס על כלי AI הקיימים כיום בשוק. במקביל מזוהים אזורים בהם נדרשת התערבות אנושית קריטית - שיקול דעת, אחריות רגולטורית, אמפתיה, יצירתיות, מורכבות קוגניטיבית - והמערכת מציגה את הרציונל לכל החלטה. לא מדובר בתרחיש עתידי תיאורטי, אלא בהערכה יישומית המותאמת לסקטור ולמאפייני הארגון".

האם הכלי יכול להחליף את אשת ה-HR ואת תחום משאבי האנוש?

• שבוע ניסיון לפני חתימת חוזה? המודל שגורם לכם לאבד את המועמדים הטובים ביותר
• התמודדות עם שחיקה בעבודה: מדריך מעמיק
• תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק

"הכלי אינו מחליף את פונקציית משאבי האנוש, הוא מציב אותה בליבת האסטרטגיה הארגונית כי הוא מספק למובילי ההון האנושי תשתית נתונים המאפשרת קבלת החלטות מבוססת, תיעדוף השקעות וניהול טרנספורמציית AI באופן פרואקטיבי. בסופו של דבר, דאטה אינו מוביל שינוי - אנשים מובילים שינוי, ותפקיד ה-HR  הוא לתרגם את התובנות לתוכנית פעולה ארגונית".

מהן התובנות שעולות מהניתוח שביצעתם על תפקידים שונים בשוק?

"התוצאות מדברות בעד עצמן. בתפקיד חתם בחברת ביטוח זוהה פוטנציאל ייעול של למעלה מ-50% משעות העבודה. בתפקיד Data Engineer בחברת הייטק - כ-43%. אפילו בתפקיד נהג נמצא כי כרבע מזמן העבודה מוקדש למשימות מנהלתיות ודיווחיות הניתנות לאוטומציה".

האם פוטנציאל הייעול הזה מסמן בהכרח את צמצום כוח האדם בארגון?

"המשמעות אינה בהכרח צמצום כוח אדם, אלא שינוי עומק בתמהיל העבודה: פחות זמן על פעולות חזרתיות, יותר זמן על פעילות בעלת ערך עסקי גבוה. הארגון מקבל מפת חום ברורה: היכן צפויה ההשפעה המשמעותית ביותר, באילו יחידות כדאי להתחיל, ומהו פוטנציאל ההחזר על ההשקעה. מעבר לכך, הכלי מספק בסיס לתכנון Upskilling ו-Reskilling,  לעיצוב מחדש של תהליכי עבודה, ולבניית מודל תפקיד עתידי מבוסס יכולות".

האם קיימים תחומים שהכלי עדיין לא יכול לכמת או למדוד?

"הכלי נשען על מאגר ידע רחב, הכולל מידע פומבי וניסיון מצטבר מאלפי מקרי בוחן שבוצעו ב-Deloitte ישראל ובעולם. יכולות הניתוח שלו רחבות במיוחד ומותאמות להקשר הארגוני הספציפי. עם זאת, כאשר קיימות משימות שאינן מתועדות פורמלית - למשל משימות 'נוסף על תפקיד' (נע"ת) - ייתכן שהן לא יזוהו אוטומטית. לכן העבודה עם הכלי כוללת שלב תיקוף עם גורמי מפתח בארגון, כדי להבטיח ניתוח מלא ומדויק. השילוב בין אלגוריתם לידע ארגוני הוא שמייצר עומק אמיתי".

איך המעבר הזה משנה את האופן שבו ארגונים יגייסו עובדים בעתיד הקרוב?

"המעבר לעידן ה-AI  מחייב שינוי פרדיגמה: מניהול לפי תפקידים לניהול לפי כישורים ( (Skills כאשר מבינים אילו משימות עוברות אוטומציה ואילו נשארות אנושיות, ניתן להגדיר במדויק אילו יכולות נדרשות בעתיד - אנליטיות, טכנולוגיות, בין-אישיות, רגולטוריות ועוד. כך תהליך הגיוס הופך ממילוי תקן לבניית Capability ארגוני. הארגון מגייס פחות לפי 'מה עשית בעבר' ויותר לפי 'איזה ערך תוכל לייצר במבנה העבודה החדש'".

האם הטכנולוגיה יכולה לנבא את סיכויי ההצלחה של מועמד בתפקיד אליו הוא מתמיין?

"מערכות Talent Acquisition מתקדמות כבר יודעות לנתח קורות חיים ולזקק Skills באופן אוטומטי. כאשר הארגון מגדיר באופן מדויק את מערך הכישורים הנדרש - לא רק ברמת תיאור התפקיד אלא ברמת המשימות והיכולות - ניתן לייצר התאמות מדויקות בהרבה בין מועמדים להזדמנויות. הכלי החדש תומך בזיקוק מערך הכישורים העתידי, ובכך מאפשר לארגון להתקדם לעבר מודל של Skills Based Organization (SBO) -  ארגון המנוהל סביב יכולות ולא רק סביב תקנים. בעידן הנוכחי היתרון התחרותי לא נובע בהכרח מהטכנולוגיה עצמה, אלא מהיכולת לעצב מחדש את ההון האנושי סביבה, והאומץ להגדיר מחדש עבודה, תפקידים וערך".