מה דומה?

ציפיות ברורות

בין אם מדובר בעובד או בבוט, שניהם צריכים לדעת בדיוק מה רוצים מהם. עובד צריך הגדרה ברורה של הצלחה, יעדים, מדדים ותמונה רחבה. בוט זקוק לפרומפט טוב, הגדרות ברורות, גבולות גזרה ומטרות מדידות.

תחזוקה

ניהול אנשים כולל פידבק, פיתוח, שיחות, הדרכה. ניהול בוטים כולל עדכון מודלים, Fine Tuning, ניתוח ביצועים, בדיקות A/B.

קונטקסט

עובד שלא מבין את ההקשר יעשה עבודה שטחית או לא נכונה. בוט שלא מקבל מידע עדכני, הרשאות או חיבור נכון למערכות, יטעה בתהליך החשיבה שלו.

אחריות

אם משהו לא עובד, זו תמיד האחריות שלנו. עובד טועה? אתה שם כדי לתקן, ללמד, לגבות. הבוט הוזה או משבש תהליך? את אחראית על הבדיקה, השיפור והבקרה.

עובדים אנושיים מול בוטים וסוכנים

מה שונה?

אנשים הם לא קוד

אי אפשר לכתוב לעובד “אם X, אז Y” וזהו. אנשים מונעים מערכים, רגש, משמעות. אנחנו מתייחסים בעיקר לתקשורת לא מילולית, זקוקים להשראה, הקשבה, יחס אנושי. בוט יעשה מה שביקשת, גם אם זה לא הגיוני וגם אם אין לו מושג.

למידה מטעויות

אנשים לומדים, מפיקים לקחים, מפתחים חשיבה ביקורתית. בוט לא יודע שטעה, הוא פשוט ימשיך עד שמישהו יעצור ויתקן את המודל או את הנתונים.

פיתוח קריירה

עובדים רוצים להתפתח, להתקדם ולפעמים לשנות כיוון או לקחת פסק זמן. בוטים לא זקוקים לכל זה, אבל דורשים עדכונים, שיפורים, הזנה בנתונים חדשים.

תקשורת אנושית מותאמת

גם בעולם שבו חצי מהתהליך מבוצע על ידי AI בסוף אנחנו עובדים עם בני אדם. אנשים צריכים להבין *למה* ולא רק “מה” או “איך”, להיות סוכני שינוי, ולהרגיש שהם חלק ממנו. הבוט לא ייעלב אם נמדר אותו, אבל הצוות שלך כן ירגיש ככה אם תחליפי אותו בלי הסבר.

היתרונות

• סקייל בלי להגדיל את הצוות: בוט אחד יכול לענות ל-10,000 פניות ביום.
• עקביות ויציבות: בלי אגו, פוליטיקות, חופשות ומחלות.
• תיעוד: כל פעולה מתועדת, קל לשפר, לבקר, ללמוד.

המורכבויות

• “פול גז בניוטרל”: בוט עם פרומפט לא מדויק עלול לייצר כמויות אדירות של עבודה מיותרת או תשובות לא רלוונטיות.
• חוב טכנולוגי: כל בוט חדש הוא עוד מערכת לתחזק, לאבטח, לתעד, לשדרג. ככל שמוסיפים, עולה הצורך בתחזוקה שוטפת שלהם.
• השפעה על הצוות האנושי: עובדים רבים חוששים שה-AI יחליף אותם. בלי הסבר ורתימה לשינוי, עלולים לפגוע במורל, באמון ובחדשנות.

מיומנויות חדשות שמנהלים צריכים לפתח

• ניסוח הנחיות ברורות ומדויקות.
• ניהול והכנת דאטה איכותי.
• ניטור ביצועים וזיהוי בעיות בזמן אמת.
• הגדרת גבולות אתיים ושקיפות.
• להסביר למה אנחנו עושים שינוי ולנהל אותו בתבונה.

שאלות שכדאי לשאול את עצמך כמנהל/ת:

1. איזה משימות בצוות שלי אפשר לתמוך בבוט או באוטומציה?

2. איך אני מפתחת את האנשים שלי לנהל גם בוטים?

3. האם אני מגדיר ציפיות לבוטים כמו שאני מגדיר לאנשים?

4. איך העובדים שלי היו מרגישים אם היה מנהל אותם בוט?

5. איך אני מחלקת משימות – מה עדיף שישאר אנושי, ומה אפשר לתת למכונה?

לסיכום

ניהול בעידן הבינה המלאכותית הוא לא או/או אלא גם וגם. זו היכולת לשלב אנושיות עם טכנולוגיה. העתיד לא מצמצם את הצורך במנהלים טובים. הוא דורש מאיתנו לפתח מיומנויות חדשות ולהישאר אנושיים מתמיד. אז איזה צעד אחד תעשו היום כדי להיות מנהלים טובים יותר – גם לאנשים וגם לבוטים?

הפוסט ניהול אנשים מול ניהול בוטים בעידן ה-AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מנהלים בעין הסערה

העולם החדש הזה מביא מנהלים ומנהלות למצוא את עצמם בלב הסערה – מנסים לנווט את דרכם:

1. הצונאמי: עולם של בינה מלאכותית ורובוטים: AI לא רק משנה מקצועות, אלא משפיע על הדרך שבה אנחנו חושבים, מתקשרים, מקבלים החלטות, ומנהלים זמן ואנשים.
2. הטורנדו: עולם של עתיד ללא עבודה? מנהלים רבים מדווחים כי קשה לגייס היום עובדים איכותיים ולשמר אותם, מכיוון שהעובדים של היום לא מסתפקים בשכר והטבות. הם מחפשים משמעות, גמישות, יחס אישי ונוכחות אותנטית.
3. ההוריקן: עולם של חוסר ודאות: משברים עולמיים, מלחמות, מסים ומכסים, שחיקה, ירידה באמון הציבור את המנהיגים שלו. כל אלה דורשים ממנהיגים לא רק חוזק, אלא גם רגישות חדשה.

מנהל שלא מתעדכן – מסתכן באיבוד רלוונטיות

ארגונים רבים מדברים היום על “לעשות יותר עם פחות”, לשלב AI בכל תהליך, ולשמור על יעילות בכל מחיר. בקצה אחד של הסקאלה, יש ארגונים שלא מוכנים לגייס עובד חדש אם אין הצדקה מובהקת לכך. בקצה השני, יש מי שעדיין חוששים לגעת בטכנולוגיה, ומפספסים את הפוטנציאל שבה. אבל הנה האמת הפשוטה: AI לא מחליף את המנהל – הוא מחייב אותו להתפתח. המנהל החדש צריך להיות אדם שמבין איך לעבוד עם טכנולוגיה חכמה, כדי להעצים את האינטליגנציה האנושית שלו ושל הצוות.

 

קורס הדרכה ופיתוח ארגוני באמצעות AI – לפרטים והרשמה, לחצו פה.

איך להפוך למנהלים רלוונטיים, חכמים ואנושיים יותר – בעזרת בינה מלאכותית

1. קבלת החלטות מושכלת – לשלב עם אינטואיציה בריאה

מה אפשר לעשות לבד: מנהלים רבים נדרשים לקבל החלטות תחת לחץ, חוסר ודאות, או כשהם לבד בזירה, בלי שיש בהכרח מישהו רלוונטי להתייעץ איתו. כאן הבינה המלאכותית יכולה לשמש כשותפה לחשיבה, לא כתחליף.

לדוגמה: מנהלת שוקלת אם להקדים שינוי ארגוני, אך אינה בטוחה לגבי התזמון או ההשפעה על המורל. היא יכולה לתאר את הסיטואציה מול GPT ולבקש ממנו לפרוס תרחישים אפשריים – יתרונות, חסרונות, סיכונים, ואף שאלות שכדאי לשאול את הצוות כדי לחדד את ההחלטה. התשובות עוזרות לה להרחיב זוויות הסתכלות, להוסיף רובד של ניתוח, ולחבר את זה חזרה לאינטואיציה שלה – שמכירה את האנשים והתרבות טוב מכולם.

התוצאה: ניתוח תרחישים מבוסס AI לבין אינטואיציה אנושית – מקבלים החלטות מדויקות יותר, רגועות יותר, ובטוחות יותר. ה-AI לא מחליף את התחושות – הוא מעשיר אותן, מאתגר אותנו לחשוב רחב ועמוק יותר, ומאפשר לראות את התמונה המלאה גם כשאנחנו לבד בחדר.

2. אימון מיומנויות ניהוליות – בכל רגע פנוי

מה אפשר לעשות לבד: להתכונן לשיחת משוב רגישה, כדאי לתרגל “על יבש ורטוב” מול סימולטור של GPT. בקש מהמערכת לשחק את תפקיד העובד, לדמות תגובות אפשריות ולקבל משוב על הסגנון שלך.

התוצאה: שיחות מדויקות, אפקטיביות ורגישות יותר, גם אם אין מנטור או יועץ ארגוני צמוד.

3. ניהול זמן ואנרגיה – בעזרת עוזר אישי חכם

מה אפשר לעשות לבד: כלי פרודוקטיביות יכולים לנתח את היומן שלך, לאתר עומסים ולתכנן מחדש את השבוע כך שיכלול גם זמן לחשיבה עמוקה, מעקב אחר משימות, ולא רק פגישות.

התוצאה: פחות תחושת כיבוי שריפות, יותר שליטה, חידוד סדרי עדיפויות, ושקט פנימי.

4. פיתוח עובדים – מותאם אישית ובקלות

מה אפשר לעשות לבד: בשיחת פיתוח עם עובד, שאל אותו מה היה רוצה ללמוד השנה. השתמש ב-GPT כדי לייצר תכנית למידה אישית תוך דקות, כולל קורסים רלוונטיים, נושאי תרגול או רעיונות לפרויקטים.

התוצאה: הגברת מוטיבציה ופרודוקטיביות, תחושה של העובד שמכירים אותו ואת הצרכים שלו, שיתוף ידע ותרבות של למידה והתפתחות בצוות.

מה לא לעשות?

•  לא להטיל על AI את האחריות הניהולית – ההובלה, ההשראה, הרגש – נשארים אצלך.
•  לא לשתף מידע אישי רגיש – אבטחת מידע ופרטיות הם תנאי סף.
•  לא להשתמש בכלים לניטור יתר – זה פוגע באמון ובאווירה.
•  לא לחכות לאישור ארגוני או תקציב – אפשר להתחיל כבר עכשיו, עם כלים זמינים.

הצטרפו לערוץ הטלגרם שלנו – המקום בו אנחנו מעדכנים בתדירות הכי גבוהה, ובו אפשר לראות גם תכנים לפני שהצטרפתם.

לסיכום: המנהיגות של ההווה מתחילה בשילוב נכון בין מוח ללב – ובין אדם למכונה

אם נשתמש בבינה מלאכותית כמראה, כמורת דרך וככלי עבודה, נוכל לא רק לייעל את הניהול, אלא גם להפוך אותו למשמעותי, רלוונטי ומשפיע יותר. השקיעו מחשבה איך נוכל להוביל טוב יותר בעזרת הבינה. כי ההווה מורכב גם ככה, ואנחנו זקוקים למנהלים שלא רק מבינים אותו , אלא גם מעצבים אותו.

הפוסט להיות מנהל בעידן הבינה המלאכותית: אנושי זה הטכנולוגי החדש הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

האם בינה מלאכותית הופכת אותנו ליותר או פחות חכמים?

העולם משתנה בקצב מסחרר, והבינה המלאכותית משתלבת בכל תחום בחיינו – מפיתוח עסקי ועד כתיבה, מיצירת סרטונים לחשיבה אסטרטגית. אבל האם כל ההתפתחות הטכנולוגית הזו פועלת לטובתנו, או שאולי היא גורמת לנו לאבד מיומנויות חיוניות? 

חשבו על הדוגמה של אפליקציות ניווט כמו Waze. בעבר, היינו צריכים לקרוא מפות, לזכור מסלולים ולחדד את חוש הכיוון שלנו כדי להתמצא בשטח. כיום, פשוט מקישים את היעד ונוסעים כמעט על אוטומט. האם זהו חיסכון במשאבים קוגניטיביים יקרים, או שמא זה מחליש את היכולת שלנו לחשוב ולפתור בעיות בעצמנו? ומה יקרה אם נאבד את היכולת לפתור בעיות פשוטות ללא עזרת AI?

לא נראה לי שתפסיקו להשתמש ב-GPS בזמן הקרוב…

AI – הסטנדרט החדש ומה זה עושה לנו?

התקדמות הבינה המלאכותית יוצרת לא רק כלי עבודה חדשניים אלא גם סטנדרטים חברתיים חדשים. כאשר AI מסוגל ליצור תמונות מושלמות, טקסטים רהוטים ומודלים לחיזוי הצלחה – האם הסטנדרט האנושי נחשב לפחות טוב? האם התוכן שנצרוך ונייצר יהיה יותר ויותר “מלאכותי”, עד כדי כך שיצירה אנושית כבר לא תרגש או תעניין אותנו, ונאבד את תחושת האנושיות הייחודית שלנו?

אנלוגיה מעניינת לכך היא תעשיית הניתוחים הקוסמטיים וטיפולי הבוטוקס. אם כולם מסביבכם ישתמשו בהם, האם זה ישנה את התפיסה שלכם על יופי, במיוחד יופי טבעי? כך גם עם AI – אם כל התוכן, התקשורת וההחלטות יהיו מבוססי AI, האם נאבד גם משהו מהאותנטיות שלנו?

האם AI משדרג או מעכב את החשיבה שלנו?

לבינה מלאכותית יש פוטנציאל אדיר לשפר את חיינו, אך השפעתה תלויה באופן שבו אנו משתמשים בה. מצד אחד, היא משמשת ככלי מדהים להאצת עבודה, חיסכון בזמן וחידוד פרודוקטיביות. לדוגמה, AI יכול לנתח כמויות עצומות של מידע ולספק תובנות קריטיות בתוך שניות – מה שמאפשר לקבל החלטות חכמות ומבוססות נתונים במהירות. מחקרים כבר הראו שבינה מלאכותית יכולה לזהות מחלות טוב יותר מרופאים (רק תראו מה “מודרנה” עושים עם AI) ולפתור בעיות מתמטיות בצורה מדויקת יותר מסטודנטים. בכתבה ב”ניו יורק טיימס” הוצג מחקר שהראה ש-ChatGPT הצטיין באבחון על סמך היסטוריה רפואית, ושרופאים אנושיים מוסמכים קיבלו ציונים הרבה יותר נמוכים ממנו באותה משימה.

אבל כאן טמון המלכוד: ככל שה-AI עושה עבורנו יותר, כך אנחנו עושים פחות ומסתכנים ב”ניוון מנטלי”. כאשר אנו מסתמכים על AI ליצירת תוכן, ניתוח מידע או אפילו קבלת החלטות, אנו עלולים להפוך לפסיביים יותר בתהליך החשיבה. דמיינו מערכת AI שכותבת עבורכם מיילים, מסכמת עבורכם ספרים ומייצרת עבורכם רעיונות – האם היצירתיות שלכם לא תיפגע? האם נאבד את הכישורים האנושיים החשובים ביותר – כמו חשיבה מקורית, אינטואיציה וחוש ביקורת?

יצירתיות ודימיון בעולם מלאכותי.

כיצד נישאר רלוונטיים בעידן ה-AI?

במציאות בה AI משנה את חוקי המשחק, עלינו לפתח מיומנויות חדשות ולהיות “AI Literate” – כלומר, להבין את הטכנולוגיה, להשתמש בה בחכמה ולשמר את יכולות החשיבה הייחודיות שלנו. במקום לחשוש מבינה מלאכותית, כדאי דווקא לנצל אותה ככלי לפיתוח קוגניטיבי, לחשיבה חדשנית ולחידוד יכולות אנושיות רגשיות.

1. השתמשו ב-AI כדי לאתגר את החשיבה היצירתית שלכם

• כתיבה עם טוויסט: במקום לתת ל-AI לכתוב עבורכם, בקשו ממנו ליצור התחלה מעניינת לסיפור או מאמר, ואז נסו לפתח אותו בעצמכם. לחילופין, חשבו בעצמכם על רעיון ראשוני ופתחו אותו בעזרת הבינה.
• משחקי חשיבה והשראה: שתפו פעולה עם AI ליצירת אתגרים מחשבתיים ולהרחבת רעיונות קיימים – נסחו שאלה פתוחה ובקשו מה-AI להציע 10 פתרונות שונים, ואז נסו להרחיב את הרעיונות בעצמכם. לחילופין, תנו לו להציע רשימת רעיונות, ונסו למצוא נקודת מבט חדשה לגמרי שכלל לא עלתה באלגוריתם או בעזרת שילוב רעיונות לכדי רעיון חדש.

2. פיתוח אינטליגנציה רגשית עם AI

• ניתוח רגשות בטקסטים: נסו להזין ל-AI אימיילים או הודעות שאתם כותבים, ובקשו ממנו לנתח את הטון ולספק המלצות לשיפור כדי להפוך את המסר לאפקטיבי יותר.
• חיזוק מיומנויות אמפתיה: בקשו מה-AI לתאר בעיות מזוויות שונות – למשל, כיצד לקוח לא מרוצה מרגיש או איך עובד חווה לחץ בעבודה – וכך תוכלו לשפר את ההבנה הרגשית שלכם.

3. פיתוח חשיבה אסטרטגית באמצעות AI

• תרגול קבלת החלטות מורכבות: השתמשו ב-AI כדי לדמות תרחישים עסקיים מורכבים ולבנות מספר אפשרויות פעולה עם ניתוח סיכונים והזדמנויות לכל אחת מהן.
• שימוש במודלים לחיזוי מגמות: למדו כיצד להשתמש בכלי AI לניתוח נתונים ולחיזוי מגמות – אך הקפידו לבדוק ולבקר את המסקנות בעצמכם, כדי לפתח יכולת חשיבה ביקורתית.

4. פיתוח חוסן מנטלי והתמודדות עם שינויים באמצעות AI

• סימולציות של מצבי לחץ: ניתן להשתמש ב-AI לתרגול מצבי לחץ – למשל, סימולציה של ראיונות עבודה, שיחות משא ומתן או תמיכה בהתמודדות עם אתגרים או משברים אישיים.
• שימוש ב-AI כדי לנתח טעויות וללמוד מהן: ניתן להזין לאלגוריתם תרחישים עסקיים או אישיים, אולי אפילו כאלה שכשלו, וללמוד כיצד לשפר ביצועים בהתאם לתובנות המתקבלות.

אינטליגנציה רגשית בעולם של אינטליגנציה מלאכותית

בינה מלאכותית היא כלי אדיר, אך עלינו להשתמש בו בתבונה. אם נפתח תלות מוחלטת בטכנולוגיה, נאבד מיומנויות קריטיות. אך אם נדע לנצל את היתרונות שלה כדי לאתגר את החשיבה שלנו, לפתח יצירתיות, חוסן מנטלי, ולחזק אינטיליגנציה רגשית – נוכל לפרוץ גבולות וליצור עתיד בו AI הוא שותף ולא תחליף.

הפוסט בינה מלאכותית והמוח האנושי – האם אנו מנוונים או מתפתחים? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

בינה מלאכותית ככלי מתקדם לניהול הערכת ביצועים ומשוב

עם כניסת הבינה המלאכותית לעולם משאבי האנוש, התהליכים הללו יכולים להפוך לאפקטיביים ומדויקים יותר, תוך שיפור חוויית המשתתפים בהם. הנה כמה רעיונות איך לעשות זאת:

1. יצירת משוב מותאם אישית 

באמצעות כלי AI, ניתן לנתח את נתוני הביצועים של העובדים שנאספו לאורך השנה וליצור משוב אישי וממוקד. הכלים מזהים הישגים עיקריים, מדגישים תחומים לשיפור, ומסייעים בבניית והגדרת יעדים ברורים לשנה הבאה. המערכת מאפשרת גם התאמה לסגנון תקשורת שונה בהתאם לתרבות ולז’רגון הארגוני וכן למאפייני העובד.

2. ניתוח איכותני של טקסט לזיהוי נושאים “חמים” ואוכלוסיות בסיכון

כלי בינה מלאכותית מסוגלים לנתח כמות עצומה של טקסט ביעילות, ולזהות תמות חוזרות ונושאים רגישים, כמו תחושות של חוסר שביעות רצון ושחיקה. לדוגמה: בעיות מתמשכות העולות בצוות או במיקום גאוגרפי מסוים, ואיתור עובדים המביעים תחושות תסכול שעלולות להוביל לעזיבה, במיוחד כשמדובר בעובדי מפתח.

3. זיהוי והפחתת הטיות במשוב

כלים מבוססי AI מסייעים לבדוק את תוכן המשובים שניתנים לעובדים, לזהות שפה העלולה לשקף הטיות מגדריות, תרבותיות או אחרות, ולהתריע על כך. לדוגמה: אם יש שוני מובהק והטיה באופן הניסוח המשוב לעובדים גברים לעומת נשים.

4. סימולציות של שיחות קשות

אחת התכונות המתקדמות ביותר של כלים כמו ChatGPT היא היכולת לבצע סימולציות של שיחות רגישות. מנהלים יכולים לתרגל שיחות עם עובדים, כמו מתן ביקורת בונה או התמודדות עם עובד שאינו מחוייב או כזה המראה ירידה בביצועים, ולבחון כיצד תהליכים כאלה עשויים להתפתח. הסימולציות מאפשרות למנהלים להגיע מוכנים יותר, עם שפה מדויקת וטון מתאים, כמובן בהלימה לנהוג בארגון.

5. תרגום משוב לשפות שונות

בארגונים גלובליים, השפה הרווחת היא אנגלית, אולם נוח יותר לכתוב ולקיים את שיחת המשוב בשפת האם. AI מסוגל לתרגם משובים לשפות שונות תוך שמירה על דיוק התוכן. כך ניתן להבטיח שגם למנהלים יהיה יותר נוח לכתוב את המשוב בשפת האם ולתרגם אותו במידת הצורך, וגם לעובדים אשר יוכלו לקבל משוב מדויק וברור בשפתם.

6. יצירת חומרי הדרכה מותאמים

באמצעות AI, ניתן ליצור מדריכים והכשרות מותאמים לכל שכבת ניהול:

• למנהלים חדשים: חומרי הדרכה עם דוגמאות מעשיות לניהול שיחות משוב ותכנון מטרות.
• למנהלים בכירים: כלים מתקדמים לניהול שיחות אסטרטגיות והנחיית מנהלים תחתיהם.
• לעובדים: חומרי הדרכה המסבירים כיצד להתכונן לשיחות משוב, להבין את המשוב שניתן להם ולהשתמש בו לצמיחה מקצועית.

זהירות! שמירה על חיסיון המידע והסיכונים בשימוש ב-AI

לצד היתרונות הרבים, חשוב לשים לב להיבטי פרטיות ואבטחת מידע בתהליכי הערכת ביצועים:

1. שמירה על חיסיון המידע: יש להיזהר מהזנת מידע אישי או רגיש למערכות AI שאינן מבוססות בארגון מחשש לדליפת נתונים.
2. מניעת הסתמכות יתר: למרות היכולות הגבוהות של AI, יש לזכור כי תהליכי הערכה ומשוב דורשים שיקול דעת אנושי ומאוזן, במיוחד במקרים רגישים.
3. חשיבות ההתייעצות עם מחלקת HR: במקרים של ביצועים נמוכים או הכנה לשימוע לפני פיטורים, מחלקת משאבי אנוש חייבת להוביל את התהליך כדי להבטיח שהוא מתבצע בצורה הוגנת וחוקית.

בינה מלאכותית כמקפצה לשיפור תהליכים

כלים מבוססי בינה מלאכותית מאפשרים ניהול מדויק ואפקטיבי יותר של תהליכי הערכת ביצועים ומשוב. הם עוזרים למנהלים לייעל את תהליכי התקשורת עם העובדים, להפחית הטיות ולהגביר את היעילות והאימפקט של תהליכי המשוב בארגונים. עם זאת, הצלחת התהליך תלויה בשילוב נכון של הטכנולוגיה עם הידע והמקצועיות האנושית וכמובן היכרות אישית עם העובדים, תוך הקפדה על פרטיות המידע והתייעצות עם מומחים במקרים רגישים.

הפוסט בינה מלאכותית בתהליכי הערכת ביצועים ומתן משוב: המדריך האולטימטיבי לשיפור תהליכים ארגוניים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית