Agile Primero

Develop Human Excellence

מאמני האג’ייל בעידן ה-AI: רגע האמת שלנו

בעוד שהעולם מנסה להתמודד עם מהפכת הבינה המלאכותית, מאמני האג’ייל עומדים בצומת קריטית. האם זה רגע של הזדמנות או פיספוס? האם המאמנים מוכנים ומזהים את המומנטום הזה? ואיך מאמנים מנוסים יכולים לנווט את הארגון שלהם דרך הכאוס הזה ולהוביל שינוי אמיתי?

הרגע ההיסטורי הוא עכשיו

25 שנה מאז שחבורת המניפסטו (Agile Manifesto) הטביעה את חותמה על עולם פיתוח התוכנה ומשם על עולם הניהול בכלל, אנחנו עדים לרגע שבו כל מה שעשינו עד הלום נראה כמו הכנה לעידן ה AI.

עידן ה-AI לא רק מחדד את הצורך באג’ייל - הוא הופך אותו להכרח. היום יותר מתמיד זה ברור - אירגונים שרוצים לעמוד בחזית ולהנות מהשפע שמספק עידן ה AI המתחדש מדי יום, חייבים מנגנון אפקטיבי של שיפור מתמיד מתוך רטרוספקטיבה מעמיקה ושגורה שמאפשרת יכולת לאדפטציה אפקטיבית לנוכח השינויים..

מחקר של McKinsey1 מציג תמונה מדהימה: חברות בעלות מחזורים של מעל 500 מיליון דולר שלרוב נחשבות מסורתיות יותר ואיטיות יותר באדפטציה לשינויים מדווחות על שימוש מוגבר בטכנולוגיות GenAI הרבה יותר מחברות קטנות, כמו כן מנהלים בכירים (C-Level) מדווחים על שימוש מוגבר יותר (באחוזים) בכלי AI יותר ממנהלים בדרגים נמוכים יותר.

אירגונים גדולים ומסורתיים משנים תכניות ופונים אל טכנולוגיות ה AI גם בשימוש פנימי להגברת פרודוקטיביות וגם כחלק מהפתרונות והשירותים שהם מציעים ללקוחות שלהם. כמו כן אירגונים רבים רואים במהפכת ה AI מגמה אסטרטגית עד כדי שהם מקימים מרכזי מצויינות וצוותים ייעודיים שמטרתם להוות קטר לאירגון כולו בהכוונת המגמה.

שינויים מסיביים כאלה בזמן קצר דורשים חשיבה אג’ילית ומתודולוגיות שמאפשרות למידה ושיפור תוך כדי תנועה.

ובכל זאת הכל עוד בחיתולים ובעיקר מחפש כיוון

מחקר אחר של McKinsey2 מצא שבעוד כמעט כל החברות משקיעות ב-AI, רק 1 אחוז מאמינות שהן נמצאות ברמת בגרות ושהמכשול הגדול ביותר להתקדמות והתרחבות אינו רמת השטח - אלא מנהיגי האירגון, שאינם מנווטים את המהפכה.

מצד שני, לקוחות מזהים פוטנציאל ומוכנים לשנות תכניות מיידית. אפילו תכניות חשובות שתוכננו מראש - לקוחות מוכנים להסיט משאבים לפרויקטי AI לא מתוכננים. ברמה האסטרטגית, ארגונים שמים למטרה להגיע ליכולות AI עוד השנה ועושים מאמצים אינטנסיביים להגיע לשם.

הבעיה: חלק מצוותי הדליברי עוד לא השתלטו לגמרי על הטכנולוגיה, חלקם לא הצליחו אפילו לנסות או לסדר סביבות עבודה מספקות. זה מתכון לכאוס.

למה האג’ייל הוא הפתרון (ולא רק אופציה)?

באותו המחקר בדקו חוקרי McKinsey את הגורמים שכן מובילים אירגונים לצלוח את המחסומים וגילו שהחברות המצליחות בטרנספורמציה דיגיטלית מיישמות את רעיון ה - “multidisciplinary agile teams” כחלק מהמודל התפעולי שלהן. צוותים אג’יליים עצמאיים המכילים ככל האפשר את כלל היכולות הנדרשות לדליברי מהיר ואפקטיבי נטול מחסומים.

זה לא צירוף מקרים שזהו אחד מגורמי ההצלחה החשובים - כי אג’יליות אירגונית בעצם מאפשרת:

מאמני האג’ייל: האנבלרים של השינוי

מאמני אג’ייל מנוסים עומדים בצומת קריטית. הם יכולים להוביל את המהלכים ולגייס את האג’יליות הטבעית שהם מובילים כבר שנים כדי לסייע לאירגון לזוז באלגנטיות עם השינוי, ובו בזמן הם יכולים לפספס את המומנטום ולא לשים לב לשינוי עצמו.

אלו האתגרים שעלולים לעמוד בפני המאמני האג’ייל:

  1. חוסר מוכנות טכנולוגית - לא כולם אנשים טכנולוגיים ועוד יותר קשה להבין את טכנולוגיות ה-AI
  2. התנגדות לשינוי - דווקא המנוסים יכולים למצוא את עצמם נצמדים לשיטות שעבדו להם בעבר ולא בטוח שימשיכו לעבוד
  3. קושי בהבנת הסקייל - הקצב הנוכחי שונה מכל מה שחווינו בעבר
  4. לחץ לתוצאות מיידיות - ארגונים רוצים תוצאות מ-AI מיד

הכלים האסטרטגיים לעידן החדש

1. התמחות בליווי טרנספורמציה מהירה

מחקר של McKinsey בשיתוף עם Agile Alliance מ-20223 מראה ש-3 מתוך 4 טרנספורמציות אג’ייל נכשלות, והסיבה המרכזית היא חוסר שינוי תרבותי. בעידן ה-AI, הדרישה לשינוי תרבותי הופכת עוד יותר קריטית.

כלים מעשיים:

2. הבנה מעמיקה של AI ואוטומציה

אתה לא צריך להיות מתכנת, אבל אתה כן צריך להבין את הפוטנציאל והמגבלות של AI. AI יכול לאוטומט משימות חוזרות, לשחרר זמן יקר למאמנים להתמקד בפעילויות בעלות ערך גבוה4.

מה זה אומר עבורנו:

3. מיומנויות נתונים ומדידה

המחקר מראה שהפרקטיקה עם ההשפעה הגדולה ביותר על הרווחיות היא מעקב אחר KPI מוגדרים היטב עבור פתרונות AI1.

כלים מעשיים:

4. ניהול צוותים היברידיים

AI משנה את המבנה של צוותי הפיתוח, וחלק מהתפקידים כמו Product Manager עשויים לספוג תפקידים נוספים5.

מה זה אומר עבורנו:

5. הובלת אימוץ טכנולוגיות חדשות

מחקר מראה שAI יכול לעזור בפרטיזציה של תהליכי הלמידה, ניתוח דפוסי עבודה ויצירת חוויות למידה מותאמות אישית6.

כלים מעשיים:

הכלים הפנימיים: מה אתה צריך לעשות איתך

1. השקעה בלמידה אישית

עכשיו זה הזמן להשקיע בעצמך:

2. בניית רשת טכנולוגית

התחבר לאנשי טכנולוgיa:

3. אמץ מנטליות של “בגינר’ס מיינד”

מחקר מראה שהמאמנים המצליחים בעידן ה-AI הם אלו שמצליחים להיות “סרבנים ומורדים” - לא לוקחים לא בתשובה ודוחפים גבולות7.

מה זה אומר:

לסיכום: רגע האמת שלנו

25 שנה אחרי המניפסטו האג’ייל, אנחנו עדים לרגע שבו כל מה שעשינו היה הכנה לזמן האמת. עידן ה-AI לא רק מחדד את הצורך באג’ייל - הוא הופך אותו לדרישה קיומית.

כמאמני אג’ייל מנוסים, אנחנו עומדים בצומת קריטית. אנחנו יכולים להיות האנבלרים של השינוי הזה, אבל רק אם נהיה מוכנים להתמודד עם הטרנספורמציה שלנו.

הזמן הוא עכשיו. השאלה היא: האם אתה מוכן?

המשך הקריאה

במאמרים הבאים נעמיק על:

מקורות ומחקרים

1 McKinsey & Company (2025). The state of AI: How organizations are rewiring to capture value. מחקר שנתי על מצב הבינה המלאכותית בארגונים, המציג נתונים על אימוץ AI גנרטיבי וההשפעה על הרווחיות.

2 McKinsey & Company (2025). AI in the workplace: A report for 2025. דוח מקיף על השימוש ב-AI במקום העבודה והמסגרת של “Rewired framework” לטרנספורמציה דיגיטלית.

3 Agile Alliance (2024). Putting the AI into Agile: The Potential of AI for Coaches and Beyond. מחקר משותף עם McKinsey על כשלונות טרנספורמציות אג’ייל והצורך בשינוי תרבותי.

4 McKinsey & Company (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. מחקר על הפוטנציאל הכלכלי של AI גנרטיבי והשפעתו על הפרודוקטיביות.

5 McKinsey & Company (2025). How an AI-enabled software product development life cycle will fuel innovation. מחקר על השפעת AI על מחזור הפיתוח ותפקידי צוותי הפיתוח.

6 AgileLab (2024). AI in Agile Coaching: Driving Team Success. מאמר על השימוש ב-AI באימון אג’ייל וניתוח דפוסי עבודה.

7 Karekar, H. (2023). Thrive as an Agile Coach in the Age of AI: Retain your competitive advantage with these 2 human qualities. מאמר על התכונות האנושיות הקריטיות למאמני אג’ייל בעידן ה-AI.

המאמר מבוסס על מחקרים עדכניים של McKinsey, Agile Alliance ומחקרים נוספים בתחום האג’ייל וה-AI.