אנחנו חיים בתקופה מוזרה בהתפתחות הבינה המלאכותית. מצד אחד, ההדגמות מרהיבות: סוכנים (Agents) שמתכננים וחושבים לכאורה בקלות, מודלים שמלחינים שירים מקוריים מטקסט, וכלי מחקר שמפיקים דו״חות מפורטים בתוך דקות. מצד שני, צוותי AI רבים תקועים במה שנקרא “גיהינום האב-טיפוס” — שלב שבו פרויקטים מרשימים על הנייר לא מצליחים להפוך למערכות אמינות שמייצרות ערך אמיתי בארגון.

הנתונים מחזקים זאת: רוב היוזמות הארגוניות בתחום ה-GenAI אינן מצליחות להניב השפעה עסקית מדידה. הבעיה איננה בכוחם של המודלים אלא בפער למידה — כלים גנריים שאינם מצליחים להתאים עצמם לסביבות עבודה ארגוניות מורכבות. זה דומה למה שראיתי בתחום מערכות  אנליטיקה תעשייתית, שם הבעיה המרכזית אינה באלגוריתם אלא במורכבות הבסיסית של הסביבה שבה עליו לפעול.

הקושי מתעצם כאשר בונים מערכות AI מבוססות-סוכנים. מערכות אלו נתפסות לרוב כ״קופסה שחורה״ — קשה לניפוי שגיאות, והביצועים שלהן מתדרדרים באופן בלתי צפוי כשמשלבים אותן עם כלים ארגוניים ייעודיים. הן חסרות זיכרון, מתקשות להכליל, ונכשלות לא בגלל שה-AI “לא חכם”, אלא מפני שהמערכת שמסביבו שברירית. האתגר זז ממיקוד בכתיבת פרומפטים אל בניית מערכות עמידות ואימותות.

מה שהופך זאת למתסכל במיוחד הוא קיומה של “כלכלת הצללים של ה-AI” — תופעה שבה עובדים משתמשים בחשבונות ChatGPT אישיים כדי לבצע את עבודתם. זה מגלה שהביקוש לשימוש בבינה מלאכותית קיים ומוחשי, אך הפתרונות הגדולים והשאפתניים שהארגונים בונים פשוט לא מספקים אותו.

הכוח האסטרטגי שבהתחלה קטנה

נוכח הקשיים הללו, ייתכן שהדרך היעילה ביותר קדימה היא דווקא הפוכה מהאינטואיציה — במקום לבנות מערכות מורכבות ורחבות, על צוותי ה-AI לצמצם משמעותית את הפוקוס שלהם. במילים אחרות: תחשוב בקטן. הרבה יותר קטן.

כאן נכנסת לתמונה תפיסה מצמצת המבקשת לייצר יתד להישען עליו  .

היתד הוא פתרון התחלתי ממוקד מאוד, הפותר בעיה אחת, מציקה וחשובה, עבור משתמש יחיד או צוות קטן — ועושה זאת בצורה יוצאת דופן. הרעיון הוא לבנות כלי עצמאי, שימושי כל כך, שאדם אחד יאמצו מיידית — בלי צורך באישור כולל מהארגון.

המרכיב הקריטי הוא לא רק למצוא בעיה קטנה — אלא את האדם הנכון. יש המכנים אותם  סוכני שינוי  - מקימי האוהל-  עובדים בעלי השפעה שמורשים לחרוג מהנהלים כדי לפתור בעיות בעצמם.

לדוגמה: מנהלת תפעול מכירות שמבלה חצי יום בניקוי נתוני לידים, או מנהל תמיכת לקוחות שממיין ידנית כל פנייה. הם הכלכלה החבויה של ה-AI, המשתמשים כבר עכשיו בכלים צרכניים כי הפתרונות הרשמיים פשוט לא מספיק טובים. תבנה קודם כל בשבילם.

גישה זו מתאימה במיוחד ל-AI כי היא מטפלת בשורש בעיית האמון.  פתרון יתד יוצר לולאת משוב הדוקה עם קבוצת משתמשים קטנה, המאפשרת לבנות אמינות ולשפר את המערכת בסביבה מבוקרת. זו לא רק דרך לפתור את בעיית ההתחלה הקרה של רשת משתמשים, אלא גם את הבעיה של בניית אמון במערכות AI בתוך הארגון.

מהמערכת שרק מתעדת — למערכת שפועלת

צוותי AI צריכים גם להבין את השינוי העמוק שעוברת התוכנה הארגונית. במשך עשרות שנים, המטרה הייתה להיות “מערכת התיעוד” (System of Record) — בסיס הנתונים המרכזי שבו נשמר המידע הקריטי, כמו Salesforce או SAP.

אבל ה-AI שינה את שדה הקרב. הפרס האמיתי היום הוא להפוך ל־“מערכת פעולה” (System of Action)  שכבת בינה שמבצעת עבודה בפועל, לא רק מאחסנת נתונים אלא מפעילה אוטומציה על תהליך עבודה.

הדרך העוצמתית ביותר לבנות זאת היא באמצעות אסטרטגיית “סוס טרויאני של נתונים” (Data Trojan Horse): אתה יוצר יישום שנותן ערך מיידי, ובתוך כך אוסף זרם ייחודי של נתונים קנייניים. זה יוצר מעגל צמיחה חיובי — הכלי מספק ערך, השימוש בו מייצר נתונים, הנתונים מאמנים את ה-AI, והמוצר המשופר הופך לחיוני. ההגנה שלך נבנית לא דרך מודל חזק יותר, אלא דרך אינטליגנציה ייחודית לזרימת העבודה שנצברת עם הזמן.

דוגמה מוחשית: בעיית “תיבת הדואר המבולגנת”.

בכל ארגון יש תהליכים שמתחילים עם זרם כאוטי של מידע לא מובנה — מיילים, קובצי PDF, הודעות קוליות. כלי AI שמפענח, ממיין ומנתב מידע זה אוטומטית יוצר ערך מיידי.

ברגע שאתה שולט בשלב הקריטי הזה של הזרם העליון, אתה זוכה בזכות לנהל את כל מה שקורה אחר כך. אתה לא מתחרה במערכת מידע , אתה חודר אל זרם הנתונים שלה והופך למרכז התפעולי החדש.