בינה מלאכותית בארגונים: למה אמון הוא המפתח לביצועים בעולם העבודה החדש
הבינה המלאכותית משנה את עולם העבודה, אבל האתגר המרכזי של ארגונים אינו רק טכנולוגי. כדי להטמיע בינה מלאכותית בצורה יעילה, אחראית ואתית, ארגונים צריכים לבנות אמון, בהירות, ביטחון פסיכולוגי ויכולת למידה מתמשכת.
המאמר הזה מציע מבט כפול: מה עובדים צריכים לעשות כדי להישאר רלוונטיים בעידן הבינה המלאכותית, ומה ארגונים צריכים לעשות כדי להפוך את הבינה המלאכותית ממקור של פחד למנוע של ביצועים.
תקציר מנהלים
•
הבינה המלאכותית לא מחליפה את הצורך באנשים. היא מעלה את הרף.
•
עובדים צריכים ללמוד להשתמש בכלים החדשים, לפתח חשיבה ביקורתית ולהישאר רלוונטיים.
•
ארגונים צריכים לבנות אמון, בהירות ותמיכה כדי שהעובדים יאמצו את הבינה המלאכותית ולא יפחדו ממנה.
•
הנתונים מראים שכאשר יש בהירות, מעורבות וביטחון במנהיגות, עובדים מסתגלים מהר יותר, משקיעים יותר ונשארים יותר זמן.
•
לכן הטמעת בינה מלאכותית היא לא רק פרויקט טכנולוגי. היא מבחן מנהיגותי ותרבותי.
במשך שבוע אחד בלאס וגאס התכנסו כ-2,000 מנהיגים, מנכ"לים ונציגים מארגונים מובילים בעולם כדי לדון בשאלה שמעסיקה היום כמעט כל הנהלה, אבל גם כמעט כל עובד:
זו לא שאלה תיאורטית. הבינה המלאכותית כבר משנה תפקידים, תהליכים, מקצועות, ציפיות ויכולות. היא נכנסת לשירות, לשיווק, לפיתוח, למכירות, למשאבי אנוש, לניהול, לניתוח נתונים ולקבלת החלטות.
ולכן היא מייצרת בו זמנית שתי תחושות מאוד שונות.
מצד אחד, התרגשות אמיתית. אפשר לעבוד מהר יותר, לקבל החלטות טובות יותר, לשחרר זמן ממשימות שחוזרות על עצמן, ולפתוח אפשרויות חדשות שלא היו קיימות לפני כמה שנים.
מצד שני, חשש עמוק. מה יקרה לתפקיד שלי? האם אצטרך להתחרות במכונה? האם מה שאני יודע לעשות היום עדיין יהיה רלוונטי בעוד שלוש שנים? האם הארגון שלי באמת יודע לאן הוא הולך?
עם השאלות האלה הגעתי לכנס הבינלאומי של Great Place To Work, ה-For All Summit.
על הבמה עלו מנכ"לים ומנהיגים בכירים מחברות כמו Accenture, Delta, Hilton, Marriott, Hyatt, Cisco, DHL, Cadence, UKG, Synchrony ועוד. הם הגיעו מתעשיות שונות לחלוטין: תעופה, מלונאות, טכנולוגיה, ייעוץ, לוגיסטיקה ושירותים פיננסיים.
אבל מתחת לכל ההבדלים, היה מסר אחד שחזר שוב ושוב:
הוא ייבנה על ארגונים שיודעים להפוך בינה מלאכותית למאיץ של אנשים.
הגעתי מודאג. חזרתי אופטימי, אבל לא רגוע
אני מודה שבתקופה האחרונה התפתחה אצלי תחושת תסכול וחשש לגבי עתיד עולם העבודה.
אם מקשיבים לתחזיות הקודרות ביותר, הבינה המלאכותית הולכת להחליף יותר ויותר יכולות אנושיות. יש מי שטוענים שזה רק עניין של זמן עד שרבים מאיתנו יהפכו ל"קומודיטי", כלומר למשאב בר החלפה.
אם מחשב כבר ניצח אדם בשחמט ואם מערכות בינה מלאכותית יודעות לכתוב, לנתח, להמליץ, לייעץ, לתכנן, לתכנת ולייצר תוצרים ברמה גבוהה, אולי זה רק עניין של זמן עד שהן יתעלו עלינו גם בתחומים שחשבנו שהם אנושיים לחלוטין: ניהול, יצירתיות, קבלת החלטות, שירות, ייעוץ ואפילו אמפתיה.
אבל ככל שהכנס התקדם, התחדדה אצלי תובנה אחרת.
הבינה המלאכותית לא מייתרת את האדם.
היא מייתרת אנשים וארגונים שלא ילמדו להשתמש בה נכון.
וזה נכון בשני מישורים.
עבור העובדים, השאלה היא: איך אני נשאר רלוונטי, לומד, מתפתח, ולא נותן לטכנולוגיה לשלוט בי?
עבור הארגונים, השאלה היא: איך אנחנו יוצרים תנאים שבהם אנשים לא מפחדים מהטכנולוגיה, אלא משתמשים בה כדי להביא יותר ערך?
שני המישורים האלה קשורים זה בזה. עובד לא יכול להישאר רלוונטי לבד, בלי סביבה שמאפשרת לו ללמוד. וארגון לא יכול להצליח עם בינה מלאכותית אם האנשים שלו מפחדים, מבולבלים או לא סומכים על ההנהלה.
איך עובדים יכולים להישאר רלוונטיים בעידן הבינה המלאכותית?
ברמה האישית, הבינה המלאכותית מחייבת כל אחד מאיתנו לשאול שאלות לא נוחות.
•מה הערך הייחודי שאני מביא?
•אילו חלקים מהעבודה שלי אפשר לשפר בעזרת כלים חדשים?
•אילו מיומנויות אני חייב לפתח עכשיו?
•איפה אני מתעקש לעבוד בדרך הישנה רק כי היא מוכרת לי?
•ואיך אני הופך את הבינה המלאכותית לכלי עבודה, במקום לראות בה איום חיצוני?
העובד העתידי לא יהיה בהכרח מי שיודע יותר מהמכונה. הוא יהיה מי שיודע לעבוד טוב יותר איתה.
הוא ידע לשאול שאלות טובות, לבדוק תוצרים באופן ביקורתי, להפעיל שיקול דעת, להבין הקשר אנושי ועסקי, לזהות טעויות ולהשתמש בטכנולוגיה כדי להגדיל את ההשפעה שלו, לא כדי לוותר על החשיבה שלו.
זו נקודה קריטית: בעולם החדש, רלוונטיות לא תגיע רק מידע מקצועי. היא תגיע מיכולת למידה מתמשכת.
אנשים שימשיכו ללמוד, להתנסות, לשאול, לבדוק, להשתמש בכלים חדשים ולחבר אותם לעבודה שלהם, יגדילו את הערך שלהם. אנשים שיחכו שהארגון "יסדר להם" את העתיד, עלולים לגלות שהעתיד כבר זז.
אי אפשר לדרוש מאנשים להשתנות, ואז להשאיר אותם לבד.
איך ארגונים יכולים להטמיע בינה מלאכותית בלי לעורר פחד?
הרבה הנהלות נמצאות היום באותה נקודה.
הן משקיעות בכלים. מחזקות את מערכות הטכנולוגיה. מוציאות הדרכות לדרך. מגדירות מדיניות. מסמנות וי על כל סעיף אפשרי.
ועדיין, האימוץ איטי. העובדים חוששים. חלק מהמנהלים לא יודעים איך לדבר על זה. הפיילוטים לא תמיד הופכים להשפעה עסקית. והנהלות שואלות: למה זה לא עובד?
התשובה שעלתה שוב ושוב בכנס הייתה פשוטה מאוד:
היא מבחן מנהיגותי.
אנשים לא מאמצים שינוי רק כי קיבלו כלי. הם מאמצים שינוי כשהם מבינים למה הוא קורה, איך הוא קשור אליהם, מה מצופה מהם, ואיך הארגון יעזור להם להצליח.
במחקר גלובלי של Great Place To Work בקרב כ-10,000 עובדים ב-25 מדינות נמצא ש-85% מכוח העבודה הגלובלי כבר חשוף או בעל גישה לטכנולוגיות בינה מלאכותית.
אבל רק 44% מהעובדים סומכים על המעסיק שלהם שישתמש בה בצורה אחראית.
זה פער עצום. הוא אומר לנו שהבעיה בארגונים רבים היא לא שאין כלים. הבעיה היא שאין מספיק אמון, בהירות ותמיכה.
ממה עובדים באמת חוששים כשמדברים על בינה מלאכותית?
במחקר נוסף של Great Place To Work, שהתבסס על יותר מ-21,000 תגובות פתוחות של עובדים לשאלה מה מדאיג אותם בשימוש בבינה מלאכותית במקום העבודה, החשש המרכזי היה ברור:
38% מהתגובות עסקו בביטחון תעסוקתי ובחשש מהחלפה או אובדן מקום העבודה.
אחריו הופיעו חששות נוספים: 13% חשש מאובדן הממד האנושי או השירות האנושי, 10% חשש מפרטיות ואבטחת מידע, 7% חשש מתלות יתר בטכנולוגיה, 6% חשש מטעויות וחוסר דיוק, 5% חוסר הבנה או חוסר ידע, ו-3% סוגיות של אתיקה, הטיות והוגנות.
הנתונים האלה שוברים מיתוס נפוץ.
אנשים לא חוששים מבינה מלאכותית כי הם "לא חדשניים". הם חוששים כי יש להם שאלות מאוד מעשיות:
•האם זה יחליף אותי?
•האם ימדדו אותי אחרת?
•האם אני אמור ללמוד את זה לבד?
•האם מותר לי לטעות תוך כדי למידה?
•האם ההנהלה באמת יודעת לאן היא לוקחת אותנו?
•האם הבינה המלאכותית תגדיל את הערך שלי או תקטין אותו?
הפחד הזה לא נפתר עם עוד רישיון תוכנה. הוא נפתר עם מנהיגות, אמון, שקיפות וביטחון פסיכולוגי.
מה גורם לעובדים לאמץ בינה מלאכותית בעבודה?
נתוני Great Place To Work מראים שעובדים נוטים להיות משתמשים פעילים יותר בבינה מלאכותית כאשר המנהיגות עושה שלושה דברים ברורים:
| מה המנהיגות עושה? | השפעה על שימוש פעיל בבינה מלאכותית |
|---|---|
| מנהלים מדברים בגלוי על בינה מלאכותית ומעודדים שימוש בה | פי 2.5 |
| מנהלים מחברים את הבינה המלאכותית לתפקיד הנוכחי של העובד | פי 2.2 |
| מנהלים מסבירים איך בינה מלאכותית יכולה לעזור לקריירה של העובדים | פי 2.1 |
כלומר, לא מספיק לומר לעובדים: "תתחילו להשתמש בכלים החדשים". צריך לענות להם על שאלות הרבה יותר קונקרטיות:
•איך זה קשור לתפקיד שלי?
•באילו משימות כדאי לי להתחיל?
•איך זה יעזור לי להיות טוב יותר?
•איך זה ישפיע על הקריירה שלי?
•מה מותר ומה אסור?
•מי עוזר לי ללמוד?
•ומה קורה אם אני טועה?
כאן נמצא התפקיד הקריטי של הנהלות ומשאבי אנוש: לא רק לארגן הדרכה, אלא לבנות מוכנות ארגונית לשינוי.
הפער המסוכן: ההנהלה חושבת שהמסר ברור. השטח לא תמיד מסכים
אחת התובנות החשובות ביותר שעלו מהמחקרים היא שהחוויה הארגונית משתנה מאוד ככל שמתרחקים מההנהלה.
בהקשר של בינה מלאכותית, הפער הזה דרמטי.
| נושא | מה אומרים מנהלים בכירים? | מה אומרים עובדי החזית? |
|---|---|---|
| המסר הארגוני לגבי בינה מלאכותית ברור | 83% | 37% |
| הארגון תומך ומעודד שימוש בבינה מלאכותית | 81% | 33% |
| החברה מספקת כלים שעוזרים לאנשים לבצע את עבודתם טוב יותר | 82% | 38% |
זה לא פער תקשורתי קטן. זה פער ביצועי.
כי הבינה המלאכותית יוצרת ערך רק כשהיא נמצאת בשימוש עקבי, בטוח ורחב. לא רק אצל ההנהלה. לא רק בפיילוטים. לא רק אצל המאמצים הראשונים.
אם הכלים לא מגיעים לשטח, הם לא משנים את העסק.
למה אמון ארגוני הוא מנוע ביצועים?
בישראל, המילה "אמון" יכולה להישמע לפעמים כללית מדי. אפילו נאיבית.
אבל כשמסתכלים על הנתונים, רואים שזה לא עניין של אווירה. זה עניין של ביצועים.
כשאנחנו מדברים על אמון ארגוני, הכוונה אינה לאווירה נעימה בלבד. הכוונה היא לרמת הביטחון של עובדים בכך שההנהלה פועלת בשקיפות, מקבלת החלטות הוגנות, משתפת אותם בשינויים שמשפיעים עליהם ונותנת להם כלים להצליח.
נתוני Great Place To Work מראים שכאשר עובדים חווים בהירות גבוהה מצד ההנהלה, מעורבות בהחלטות וביטחון בשיקול הדעת של המנהיגות, ההשפעה דרמטית:
| מה העובדים חווים? | יכולת הסתגלות | נכונות להשקיע מעבר לנדרש | רצון להישאר בארגון |
|---|---|---|---|
| בהירות גבוהה מצד ההנהלה | 90% | 88% | 91% |
| מעורבות בהחלטות שמשפיעות על העובדים | 88% | 90% | 93% |
| ביטחון בשיקול הדעת של ההנהלה | 91% | 92% | 95% |
זה המסר:
הם מתפקדים טוב יותר.
הם מסתגלים מהר יותר. הם נותנים יותר. הם נשארים יותר.
זה לא "נחמד". זה ביצועים.
דלתא: איך אמון נמדד ברגע האמת?
אחת הדוגמאות החזקות ביותר שעלו בכנס הייתה של Delta.
בזמן הקורונה, ענף התעופה עמד בפני משבר חריף. הביקושים קרסו, ההכנסות נעצרו כמעט בן לילה, ואי הוודאות הייתה עצומה.
באותו משבר, Delta הצליחה להימנע מפיטורים המוניים בין היתר משום שיותר מ-50,000 עובדים הסכימו לצאת לחל"ת מרצון כדי לסייע לחברה ולשמור על מקומות העבודה של חבריהם.
זה לא קורה בגלל מייל יפה מהמנכ"ל. זה לא קורה בגלל פוסטרים על ערכים. וזה לא קורה בגלל קמפיין תקשורתי חד פעמי.
זה קורה כשנבנית לאורך שנים מערכת יחסים שבה העובדים מאמינים שההנהלה לא מנצלת אותם, אלא באמת מנסה להגן גם על העסק וגם על האנשים.
בדיוק שם אמון הופך ממילה יפה לנכס עסקי.
לא כשהכול קל. אלא כשהארגון צריך לקבל החלטות קשות, מהר, תחת לחץ.
למה תרבות ארגונית היא לא פרויקט?
מנכ"ל Hilton, Chris Nassetta, אמר בכנס משפט פשוט:
בניית תרבות לעולם לא נגמרת. אבל היא הסוד.
זו אמירה שכל הנהלה צריכה לקחת ברצינות. תרבות היא לא קמפיין, לא סקר חד פעמי ולא יוזמה של משאבי אנוש. תרבות היא האופן שבו הארגון פועל ביום יום, במיוחד כשקשה.
ביום רגיל, קל לדבר על ערכים. ביום משבר, מגלים אם באמת יש אמון. ביום של שינוי טכנולוגי, מגלים אם אנשים סומכים על המנהלים שלהם מספיק כדי ללמוד, להתנסות ולהשתנות.
5 צעדים להטמעת בינה מלאכותית בארגון בצורה אחראית ויעילה
אם רוצים שהבינה המלאכותית תהפוך למנוע של צמיחה ולא למקור של פחד, ארגונים צריכים לפעול בכמה מישורים ברורים.
1. לדבר על הפחד ישירות
לא להבטיח הבטחות לא אמינות כמו "לעולם לא יהיו פיטורים". אבל כן לומר בכנות: המטרה שלנו היא צמיחה, לא רק קיצוץ. אנחנו רוצים להשתמש בבינה מלאכותית כדי להגדיל ערך, לשפר עבודה, לפתוח אפשרויות ולחזק את העסק.
2. ליצור כללי משחק ברורים
מה מותר להזין לכלים? איזה מידע אסור לשתף? מי אחראי על התוצאה? איפה חייבים שיקול דעת אנושי? איך בודקים טעויות? מתי חובה לציין שנעשה שימוש בבינה מלאכותית?
3. להפוך את הלמידה לרלוונטית לתפקיד
לא "הדרכת בינה מלאכותית" כללית לכולם, אלא דוגמאות שימוש לאנשי שירות, מנהלי צוותים, אנשי מכירות, אנשי משאבי אנוש, אנשי תפעול, מנהלי מוצר ועובדי חזית.
4. להשאיר אדם בתוך התהליך
הבינה המלאכותית צריכה לתמוך בשיקול דעת, לא להחליף אותו. האחריות, הערכים וההחלטות הקריטיות חייבים להישאר אנושיים.
5. לשתף התקדמות וליצור למידה בין עמיתים
אנשים מאמצים טכנולוגיה מהר יותר כשהם רואים אנשים כמוהם מצליחים איתה. לכן צריך קהילות למידה, שגרירי בינה מלאכותית, דוגמאות מהשטח, שיתוף הצלחות וגם שיתוף טעויות.
ומה העובדים צריכים לעשות?
גם לעובדים יש אחריות.
לא לחכות. לא להניח שהמקצוע הנוכחי ייראה אותו דבר בעוד חמש שנים. לא להתייחס לבינה מלאכותית כאל איום חיצוני בלבד.
העובדים שיצליחו בעולם העבודה החדש הם אלה שיתחילו להתנסות. שישאלו איפה הכלים יכולים לעזור להם. שילמדו לכתוב שאלות טובות יותר. שיפתחו חשיבה ביקורתית מול תוצרים. שיבינו את גבולות הכלים. שיחזקו את היכולות האנושיות שהופכות אותם לבעלי ערך: שיקול דעת, אמפתיה, יצירתיות, אחריות, תקשורת, למידה והבנת הקשר.
הבינה המלאכותית לא תחליף כל אדם.
אבל אדם שיודע לעבוד עם בינה מלאכותית עשוי להחליף אדם שלא יודע.
תקווה היא לא נאיביות. היא פרקטיקה ניהולית
אחד המסרים המרכזיים בכנס היה תקווה.
לא תקווה במובן של "יהיה בסדר". לא אופטימיות ריקה. אלא תקווה כיכולת ניהולית: היכולת לייצר כיוון, אמון, משמעות ואפשרות לצמיחה בתוך אי ודאות אמיתית.
מנכ"ל Great Place To Work העולמית, Michael C. Bush, ניסח את זה כך:
בלי צמיחה אין תקווה. ובלי תקווה אין צמיחה.
זו אמירה חשובה במיוחד למנהיגים בישראל, בתקופה שבה ארגונים פועלים בתוך עומס, שחיקה, אי ודאות, לחץ עסקי ושינוי טכנולוגי מהיר.
תקווה, במובן הזה, היא לא רגש נעים. היא תנאי לפעולה.
עובדים שלא רואים עתיד, לא משקיעים אנרגיה בעתיד. עובדים שלא מאמינים שהארגון יודע לאן הוא הולך, לא רצים קדימה. עובדים שלא סומכים על המנהיגות, לא ייקחו סיכונים, לא ילמדו מהר ולא יאמצו שינוי מתוך מחויבות.
למה מתודולוגיית Great Place To Work רלוונטית דווקא עכשיו?
כי בתקופה רגילה, ארגונים יכולים לפעמים להרשות לעצמם לנהל תרבות לפי תחושת בטן.
בתקופה של בינה מלאכותית, שחיקה, תחרות על טאלנטים, שינוי מהיר ואי ודאות, זה כבר לא מספיק.
הנהלות צריכות לדעת, לא לנחש:
•האם העובדים סומכים על המנהלים?
•האם הם מבינים לאן הארגון הולך?
•האם הם מאמינים שההנהלה תקבל החלטות הוגנות גם בתקופות קשות?
•האם הם מרגישים שיש להם קול?
•האם הם יודעים איך בינה מלאכותית תשפיע על העבודה שלהם?
•האם יש להם את הכלים והתמיכה ללמוד?
•האם עובדי החזית מקבלים את אותה רמת הקשבה, כבוד וכלים כמו המטה?
•האם המנהלים יודעים להוביל ביצועים גם דרך ה"איך", ולא רק דרך ה"כמה"?
אלה לא שאלות "של משאבי אנוש". אלה שאלות ביצועים.
מתודולוגיית Great Place To Work מאפשרת לארגונים למדוד את רמת האמון, ההוגנות, הגאווה, השייכות, המנהיגות והחוסן הארגוני באמצעות סקר Trust Index, ולתרגם את הממצאים לתוכנית פעולה מעשית.
ארגונים שרוצים להבין איפה הם עומדים ביחס לסטנדרט עולמי יכולים לבחון את תהליך ההסמכה של Great Place To Work, או להיעזר בשירותי הייעוץ והליווי הארגוני כדי להפוך את הנתונים לתוכנית עבודה שמחברת בין תרבות, מנהיגות, בינה מלאכותית וביצועים.
לא עוד תחושה כללית ש"יש בעיית תרבות". אלא אבחון ברור: איפה הארגון חזק, איפה הוא פגיע, אילו אוכלוסיות חוות את הארגון אחרת, ואילו פעולות ניהוליות יכולות לשפר ביצועים.
המסקנה שלי מלאס וגאס
הבינה המלאכותית לא מבטלת את חשיבות האדם. היא מעלה את הרף.
היא דורשת מהעובדים ללמוד מהר יותר, לחשוב אחרת ולהישאר רלוונטיים. והיא דורשת מהארגונים לבנות אמון, בהירות, מנהיגות ותהליכים שמאפשרים לאנשים להשתנות בלי להישאר לבד.
הארגונים המובילים בעולם לא מתייחסים לתרבות כאל פעילות רווחה. הם מתייחסים אליה כתשתית ביצועית.
הם לא משאירים אמון באוויר. הם מתרגמים אותו להתנהגויות, תהליכים ומדדים.
אבל רק אמון יכול להאיץ אנשים.
עכשיו זה הזמן למדוד
לא לחכות שהבינה המלאכותית תתייצב. לא לחכות שהעובדים "יתרגלו לבד". לא לחכות שסימני השחיקה, הפחד או הציניות יהפכו לבעיה עסקית גלויה.
ב-Great Place To Work ישראל אנחנו עוזרים לארגונים למדוד את רמת האמון, החוסן והמוכנות הארגונית שלהם לעולם העבודה החדש, ולתרגם את הנתונים לתוכנית פעולה שמחברת בין אנשים, מנהיגות, בינה מלאכותית וביצועים עסקיים.
אפשר להתחיל באמצעות סקר Trust Index, להמשיך לתהליך הסמכה, או לבחור בליווי ארגוני מותאם שמתרגם את הנתונים לתוכנית עבודה.
אם אתם רוצים להבין עד כמה הארגון שלכם מוכן לעידן הבינה המלאכותית, עד כמה העובדים שלכם סומכים על ההנהלה, ועד כמה התרבות שלכם יכולה להפוך את הבינה המלאכותית ממקור של חשש למנוע של ביצועים וצמיחה, זה הזמן להתחיל.
השינוי כבר כאן. השאלה היא לא אם הוא ישפיע על הארגון שלכם. השאלה היא האם תובילו אותו, או תגיבו אליו.
שאלות נפוצות
איך בינה מלאכותית משפיעה על עולם העבודה?
היא משנה תפקידים, תהליכים וציפיות. היא יכולה להאיץ עבודה ולשפר ביצועים, אבל רק כאשר עובדים מקבלים כלים, הכשרה, בהירות ותמיכה.
האם בינה מלאכותית תחליף עובדים?
בחלק מהמקרים היא תחליף משימות ותפקידים מסוימים, אבל הערך המרכזי יהיה אצל עובדים שיודעים להשתמש בה, להפעיל שיקול דעת, לשאול שאלות טובות ולחבר אותה לצרכים עסקיים ואנושיים.
מה ארגונים צריכים לעשות כדי להטמיע בינה מלאכותית נכון?
לדבר על הפחדים, ליצור כללי שימוש ברורים, להתאים את ההכשרה לתפקיד, להשאיר אדם בתהליך, למדוד את רמת האמון והחוסן, ולשתף התקדמות.
למה אמון חשוב להטמעת בינה מלאכותית?
כי עובדים לא יאמצו שינוי אם הם לא מבינים למה הוא קורה, איך הוא ישפיע עליהם, והאם ההנהלה תפעל בהוגנות. אמון מייצר נכונות ללמוד, להתנסות ולהשתנות.
איך Great Place To Work עוזרת לארגונים בנושא הזה?
באמצעות מדידה של אמון, חוסן, מנהיגות, שייכות והוגנות, ותרגום הנתונים לתוכנית פעולה שמחברת בין אנשים, תרבות, בינה מלאכותית וביצועים עסקיים.
מקורות: הנתונים והתובנות במאמר מבוססים על מחקרים גלובליים של Great Place To Work, על תובנות מכנס For All Summit בלאס וגאס, ועל המאמר
What Matters Most to Leaders Right Now
של Great Place To Work העולמית.
יונתן פייטרה
יונתן פייטרה, מייסד Great Place To Work® Israel התחיל את דרכו בעולם השיווק ומילא תפקידים ניהוליים בכירים בחברות גלובליות מובילות כמו קוקה-קולה, נסטלה ויוניליוור. במהלך הקריירה שלו נחשף לתרבויות עבודה מגוונות ומעשירות.
בתקופת הקורונה, כאשר ראה את השינויים המשמעותיים בעולם העבודה, הבין יונתן את הצורך בקידום תרבות ארגונית שתסייע לאנשים לממש את הפוטנציאל שלהם ותעזור לארגונים למקסם את ההון האנושי שלהם. מטרתו היא ליצור סביבת עבודה שמיטיבה עם האנשים והעסקים כאחד. בעקבות תובנה זו, הוא החליט להקים את השלוחה הישראלית של חברת ®Great Place To Work.
יונתן הוא בוגר אוניברסיטת תל אביב, בעל תואר ראשון בסוציולוגיה ואנתרופולוגיה ותואר שני במנהל עסקים בהתמחות ביזמות, חדשנות וניהול טכנולוגי. הוא מרצה על מנהיגות וניהול, עם דגש על הקשר בין תרבות ארגונית להצלחה עסקית.
