כשמרבית הארגונים עוד מתלבטים איך להתקרב ל-AI, בזאפייר כבר לחצו על כפתור החירום. במרץ 2023 הוכרז Code Red, לא מתוך פאניקה אלא כדי ליישר את כל הארגון סביב הבנה אחת: בינה מלאכותית היא לא עוד כלי, היא שינוי תרבותי עמוק. ברנדון סמוט (Brandon Sammut), סמנכ”ל משאבי האנוש (שמאז הפך ל-Chief People & AI Transformation Officer), מתאר את הרגע הזה כנקודת מפנה. לא החלטה טכנולוגית, אלא בחירה מנהיגותית להכניס את האנשים, ולא את האלגוריתמים, למרכז. השיחה איתו חושפת מבפנים איך נראית טרנספורמציית AI אמיתית – כזו שנולדה מהתנהגות ותרבות, לא רק ממוצרים וכלים.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
כשברנדון סמוט הכריז על “Code Red”, הוא ידע שזה לא הולך להיות מהלך נוח. “הכותרת ‘Code Red’ הפחידה אנשים,” הוא הודה. “אבל אם היינו מחכים להסכמה רחבה, היינו מחמיצים את הרגע.”
הקריאה הזו סימנה את תחילת השינוי התרבותי העמוק ביותר שזאפייר עברה מאז הקמתה. סמוט, שכיהן אז כסמנכ”ל משאבי אנוש וכיום נושא גם את התואר Chief People & AI Transformation Officer, הבין שהמהפכה שמתחוללת איננה טכנולוגית בלבד. “AI הוא לא עוד פרויקט טכנולוגי – הוא הזדמנות לארגונים לבנות מחדש את עצמם סביב למידה, אחריות ויצירתיות.”
זאפייר, שנוסדה ב-2011, היא אחת מחלוצות תחום ה-no-code automation, פלטפורמה שמאפשרת לחבר בין אלפי יישומים עסקיים ולבצע אוטומציות ללא כתיבת קוד. בשנים האחרונות היא עברה אבולוציה למעמד של AI Orchestration Platform, המחברת בין מודלי שפה (LLMs) לאפליקציות קיימות ומאפשרת לבנות פתרונות חכמים במהירות ובקנה מידה.
אבל השינוי המשמעותי ביותר לא התרחש במוצר, אלא באופן שבו הארגון עצמו לומד, משתף פעולה ומנהיג שינוי בעידן של בינה מלאכותית.
ברוב הארגונים, המילים “מדיניות AI” נתפסות כמעצור לחדשנות. בזאפייר בחרו לפרק את הפרדוקס הזה. הם הבינו שדווקא קביעת גבולות ברורים, אותם “Guardrails”, היא שמאפשרת לעובדים ליזום בביטחון. תוך שבועיים מהכרזת ה-Code Red פורסמו קווים מנחים לשימוש אחראי ב-AI, והוקמו שני ערוצי Slack ארגוניים: אחד לשאלות פתוחות על AI, והשני לשיתוף ניסויים, תובנות ודוגמאות מהשטח. הגישה הזו לא נועדה לפקח אלא להכשיר קרקע לניסוי וללמידה.
סמוט מדגיש שהארגון לא היה צריך להמציא כללי אתיקה חדשים. Zapier פשוט יישמה את עקרונות היסוד שכבר הנחו אותה במשך שנים – פרטיות, שקיפות וציות ל-GDPR. “האתגר הוא לא לשכתב את הכללים,” אמר, “אלא להחיל אותם מחדש בהקשר של AI.”
כך נולדה “המעבדה הפתוחה”, סביבה שבה כולם לומדים, טועים ומתנסים בזמן אמת. “אנשים צריכים לדעת מה מותר ומה אסור כדי להעז,” הסביר סמוט. “בהיעדר גבולות רשמיים, העובדים יוצרים גבולות הדוקים יותר בעצמם.”
בזאפייר לא מדברים על “תרבות ניסוי”, הם חיים אותה. ההאקתון השנתי של החברה, שהיה בעבר אירוע מבודד של חדשנות טכנולוגית, הפך לשבוע ארגוני מלא בשם AI Hack Week. במשך שבוע שלם, כל עובד, ממנהלי השיווק ועד צוותי השירות, נדרש לבנות ולשתף פתרון חדש המבוסס על בינה מלאכותית.
הגישה הזו יצרה תזוזה תרבותית מיידית – אחריות לחדשנות עברה מליבת הפיתוח אל כלל הארגון. “רצינו שכל אחד יראה בעצמו מה אפשר לעשות עם הכלים החדשים,” סיפר סמוט. “לא לצפות להנחיות מלמעלה, אלא ללמוד דרך עשייה.”
אחת הדוגמאות הזכורות ביותר נולדה דווקא ממקום לא צפוי – צוות התמיכה. הם פיתחו כלי בשם ZenGPT, שסיכם פניות לקוחות והציג תמונת מצב מיידית לכל נציג שירות. מה שהתחיל כניסוי קטן של עובדים לא טכנולוגיים הפך בתוך שבועות למוצר רשמי בשם Support Sidekick, שנכנס לקו המוצרים של החברה.
והתוצאות? ברורות וחדות:
זמן הטיפול בפניות ירד ביותר מ-50%.
שביעות רצון הלקוחות עלתה משמעותית.
ומדד המעורבות של העובדים (Engagement) קפץ בעשרות נקודות.
מאז הפכו שלושת המדדים – יעילות, איכות ומעורבות – לבסיס שעליו נמדדת כל יוזמת AI בזאפייר. זו כבר לא רק חדשנות טכנולוגית, אלא שיטת עבודה שמחברת בין למידה, תוצאות ומוטיבציה אנושית.
במהלך השנתיים האחרונות, 97% מעובדי זאפייר משתמשים ב-AI בעבודתם היומיומית, נתון מרשים בכל קנה מידה. אבל ברנדון סמוט ממהר להעמיד דברים על דיוקם: “שימוש בכלים זה לא טרנספורמציה,” הוא אומר. לדבריו, רוב הארגונים נעצרים בשלב האימוץ, כשהם מוסיפים שכבת AI על גבי תהליכים קיימים. זה מייצר שיפור מדוד, אבל לא שינוי מהותי. “אימוץ (Adoption) זה שיפור של עשרה אחוזים,” הוא מסביר. “טרנספורמציה אמיתית זה שינוי של פי עשר.”
בזאפייר, המעבר הזה התרחש כשמנהלים הסכימו להסתכל מחדש על תפקידים, תמריצים ותהליכי עבודה, ולא רק על הכלים עצמם. זה דרש שינוי חשיבה – לראות ב-AI לא אוטומציה של משימות, אלא מנוף לעיצוב מחדש של אחריות, זרימות עבודה ותרבות למידה. במילים אחרות, ה-AI לא הפך את האנשים ליעילים יותר, הוא הפך אותם לחשובים יותר.
אחת ההחלטות המשמעותיות ביותר שקיבלה זאפייר הייתה ליצור תפקיד חדש: AI Automation Engineer. זה לא עוד מהנדס, אלא אדם שמכיר מקרוב את תהליכי העבודה, מבין את הכאב העסקי, ויודע לתרגם אותו לפתרון מבוסס AI. במקום להסתמך רק על צוותי פיתוח, זאפייר בחרה להעצים עובדים מתוך הארגון, כאלה שחיים את התהליכים היומיומיים ויודעים לזהות היכן באמת נדרש שינוי. הם אינם “בונים עבור אחרים”, אלא בונים יחד – תהליך של Co-Build שמחבר בין מומחי תחום, אנשי מוצר וצוותי ניהול.
שלוש התכונות שמגדירות את התפקיד החדש הן:
הבנה תחומית עמוקה (Domain Expertise) – היכולת להבין לעומק את הצרכים והבעיות של התחום העסקי.
יכולת בנייה והטמעה (Building & Implementation) – שליטה בכלים מבוססי AI ויכולת להפוך רעיון לתהליך עובד.
יכולת הדרכה וליווי (Teaching & Coaching) – היכולת להעביר את הידע הלאה וליצור תרבות של למידה משותפת.
סמוט מתאר את המהלך הזה כמודל חדש להטמעת חדשנות: “מי שמבין את הכאב הוא גם מי שצריך להחזיק את הפתרון.”
בזאפייר הבינו מוקדם שלמידה אמיתית לא מתרחשת בכיתה. הם ויתרו כמעט לחלוטין על הדרכות פורמליות, קורסים או מצגות, ובמקומן יצרו תרבות של למידה תוך כדי פעולה. כל עובד לומד באמצעות פרויקטים אמיתיים, משימות יומיומיות וליווי אישי של מנהלים. במקום תוכנית הכשרה קבועה, הוגדרה רמת כשירות (“AI Fluency”) לכל תפקיד בארגון, עם שלושה שלבים ברורים: Basic → Capable → Adaptive.
המודל הזה שינה את יחסי הכוחות בלמידה. מנהלים הפסיקו “להעביר הדרכות”, והפכו למנטורים שמלווים תהליכים בזמן אמת. הלמידה הפכה ממשהו שהעובדים עוברים לתהליך שאותו הם חיים. “אי אפשר ללמוד AI מספר הדרכה,” אמר סמוט. “הדרך היחידה היא להשתמש בו – לשאול אותו, לטעות איתו, ולגדול דרכו.”
בסופו של דבר, אולי הכי חשוב להבין במקרה של זאפייר – במקום לרדוף אחרי טכנולוגיה, היא בחרה לרדוף אחרי למידה. היא העבירה את מוקד השינוי מהנדסים לכלל העובדים, והוכיחה שחדשנות אמיתית צומחת מלמטה, לא נוחתת מלמעלה. ברנדון סמוט מסכם את זה בפשטות: “אפשר להאציל עבודה ל-AI, אבל לא אחריות. אם אתם רוצים שינוי אמיתי, תתחילו לפני שהכול ברור. מהירות למידה חשובה משלמות.”
ומהצד הניהולי, הוא לא משאיר מקום לפרשנות:
חברו את יוזמות ה-AI ישירות ליעדים העסקיים הקיימים – אל תבנו תוכנית נפרדת.
הגדירו שמות, אחריות וזמן ייעודי – טרנספורמציה לא מתרחשת מעצמה.
השיחה עם סמוט הזכירה אמת פשוטה שלעיתים הולכת לאיבוד ברעש הטכנולוגי – טרנספורמציית AI איננה פרויקט, היא תרבות ארגונית חדשה, שנבנית מתוך מנהיגות, אמון וסקרנות אנושית.
וזאפייר? היא פשוט הייתה אחת הראשונות להבין שהמהפכה הזו לא תגיע מבחוץ – היא מתחילה מבפנים.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
רוצים לקבל עדכונים על כל מה שחדש ומעניין בעולם ה-AI? הרשמו לניוזלטר שלנו!
תוצאות נוספות...
תוצאות נוספות...
כתיבת תגובה