איך באמת מודדים ROI במפרויקטי AI? זו שאלה שכל הנהלה, מנהלי IT או חטיבות עסקיות מתמודדים איתה, והיא עומדת במרכז הפרק הזה של הפודקאסט "Change" בהנחיית עומר מלויצקי. עומר מארח את עינת שמעוני, EVP ב-STKI ומומחית למחקרי דאטה וחדשנות, לשיחה שמפשטת את אחד הנושאים המורכבים והבוערים בעולם העסקי: איך יודעים אם ההשקעה בבינה מלאכותית באמת משתלמת, ואיך בשלות הדאטה משפיעה על כל זה.
עומר ועינת מדברים בגובה העיניים על הדיסוננס שבין ההייפ סביב AI לבין המציאות היומיומית בארגונים: כיצד מודדים יעילות תפעולית, מתי כדאי למדוד ערך עסקי לטווח ארוך, ולמה ארגונים רבים נופלים בדיוק ברגע שבו הם מנסים להוכיח את התרומה של הטכנולוגיה לשורת הרווח ומה המשמעות של זה. עינת חושפת את ההבחנה הקריטית בין שני סוגי ROI: ה"קשה", שמדיד בכסף וזמן, וזה ה"רך", שמודד חדשנות, חוויית לקוח ושינוי תרבותי, שבמקרה של AI כטכנולוגיה שנחשבת חדשה עבור רוב הארגונים, חשוב לא פחות.
אבל הלב של הפרק נמצא בכלל מתחת לפני השטח, בעולם הדאטה. השיחה צוללת אל אחת הסיבות השקטות ביותר לכישלון של פרויקטי AI: ניהול נתונים לקוי. מה המשמעות של Data Readiness, למה כל ארגון צריך להפוך את עצמו ל-AI Ready Data Organization, ואיך השקעה בקטלוג דאטה או באיחוד מקורות מידע יכולה להיות ההבדל בין פרויקט שנשאר בסטטוס “פיילוט” לבין מהלך שמזיז את המחט העסקית באמת.
זהו פרק שמחבר בין ביזנס לטכנולוגיה, בין מספרים לסיפורים, ובין התלהבות לאחריות ניהולית. מתאים לכל מי שמוביל טרנספורמציה דיגיטלית או פשוט רוצה להבין איך למדוד ערך אמיתי בעולם שבו AI כבר לא באופק – אלא כבר כאן.
