תגית: ייעוץ

חושבים לפרוש לייעוץ? הניסיון הניהולי שלכם כבר לא מספיק. הכירו את המהפכה שתציל לכם את הקריירה העצמאית

מאת: צוות בר-אוריין | תאריך: 07.03.2026

"יש לי 20 שנות ניסיון בניהול מערכות מורכבות, ארגונים יעמדו בתור כדי לקבל את העצות שלי". המשפט הזה, שנשמע לעיתים קרובות במסדרונות של פורשים טריים ממערכות גדולות, משרדי ממשלה וצה"ל, הוא אחת המלכודות המסוכנות ביותר בשוק התעסוקה של 2026.

המציאות האכזרית של עולם הייעוץ העצמאי מוכיחה שוב ושוב: העובדה שהייתם מנהלים מצוינים בתוך מכונה משומנת, לא אומרת שאתם יודעים כיצד להיות המכונה בעצמכם. במעבר משכיר בכיר ליועץ עצמאי, הניסיון שלכם הוא חומר גלם מצוין, אבל ללא תהליך עיבוד נכון – הוא פשוט יישאר על רצפת הייצור.

המהפך מהשכיר הבכיר ל"אני כעסק"

הבעיה המרכזית אינה חוסר ידע, אלא חסם תפיסתי. מנהל שיוצא לאזרחות או לעצמאות רגיל להישען על מותג חזק, מחלקות משאבי אנוש ותקציבים מובנים. כשהוא הופך ליועץ, הוא פתאום הופך להיות העסק עצמו – הוא המותג, הוא מחלקת המחקר, והוא מערך המכירות.

המעבר מאדם פרטי או מנהל בארגון לישות עסקית עצמאית מצריך תהליך אימוני וחשיבתי עמוק. זהו תהליך שנועד "לכייל" מחדש את המנהל, לקלף ממנו את ההרגלים הארגוניים הישנים, וללמד אותו כיצד לארוז עשרות שנות ניסיון מתפזר לכדי מתודולוגיה יישומית שניתן למכור.

מהפכת ה-AI: מעבר ל-"0 הפתעות" לעבר אסטרטגיה של מינוף

שינוי תפיסתי אינו מספיק כשאנו ניצבים בפתחה של רעידת אדמה טכנולוגית. אנחנו נמצאים כעת רק בראשיתה של מהפכת הבינה המלאכותית. הכללים עדיין נכתבים, ומי שישכיל ללמוד כעת כיצד לנצל אותה נכון, יוכל להפוך ארגונים מדשדשים לסיפורי הצלחה פנומנליים.

כאן נכנסת לתמונה הגישה הייחודית של ד"ר ענת קלומל-צוייג במכללת בר-אוריין. בלב ההכשרה עומדים מודלים מתקדמים שפותחו במסגרת מחקר הדוקטורט שלה, אשר הותאמו במדויק לכאוס העסקי של ימינו. מודל הדגל, הידוע כ-"0 הפתעות", חורג הרבה מעבר לניהול סיכונים. העוצמה האמיתית שלו טמונה ביכולת ההתקפית: הוא מהווה תשתית אסטרטגית למינוף המשאבים הקיימים בארגון כדי לייצר אקטיבית הזדמנויות עסקיות חדשות. הטמעת AI אינה רק התקנת תוכנה, אלא תהליך המחייב הבנה הוליסטית ומערכתית של כלל רבדי הארגון.

מתיאוריה לפרקטיקה: ליווי אישי ופיצוח הבידול העסקי

הייחודיות האמיתית של המסלול בבר-אוריין טמונה במעטפת. ד"ר קלומל-צוייג אינה מסתפקת בהוראת מודלים אקדמיים; היא מלווה באופן אישי את הסטודנטים משלב הפיתוח האישי ועד למינוף הניסיון הספציפי שלהם.

מנהל בכיר שפורש מגלם בתוכו ידע עצום, אך השאלה היא כיצד מתרגמים אותו לכסף. במסגרת ההכשרה, הסטודנטים לומדים כיצד לפתח מוצרים מוחשיים ושירותי ייעוץ מוגדרים, כיצד לתמחר אותם נכון (Premium Pricing) בהתאם לערך מבוסס התוצאות שהם מביאים, ואיך לצאת לשוק עם בידול חד שחותך את הרעש הלבן. הם הופכים מ"עוד יועץ עם ניסיון" לאוטוריטות המציעות פתרונות קונקרטיים מבוססי AI.

הרבה יותר מ"צבא" של סוכני AI: העורף הטכנולוגי והמחקרי

בוגרי המסלול אמנם יוצאים לשוק עם "צבא" של סוכני AI ייעודיים (GPTs) המייעלים את עבודתם מול כל לקוח, אך הם לא צועדים לבד. מכללת בר-אוריין מעמידה לרשותם אקו-סיסטם שלם הכולל צוותי מידענים, אנשי מחקר ואנשי טכנולוגיה מיומנים שיכולים ללוות אותם בפרויקטים מורכבים. כשאתם מגיעים לייעץ לארגון גדול, אתם מגיעים מגובים בתשתית מחקרית וטכנולוגית המאפשרת לכם לקחת על עצמכם משימות בקנה מידה רחב, בביטחון מלא.

קהילת אליטה: פלטפורמה אקסקלוסיבית להצלחה

בסופו של יום, מכללת בר-אוריין היא הרבה מעבר למוסד לימודי – היא פלטפורמה להצלחה וקהילת ידע יוקרתית. הכוח של התוכנית נשאב במידה רבה גם מאיכות המשתתפים בה. בכיתות שלנו יושבים זה לצד זה מנהלי סניפי בנקים, מפקדים בכירים בצה"ל, יועצים ארגוניים ועסקיים ותיקים, אנשי מחקר, מנהלי מערכות חינוך ומידענים מובילים.

החיבור בין המוחות המבריקים הללו, יחד עם השפה המשותפת של מדד ה-PRO ומודל 0 הפתעות, מייצר סינרגיה נדירה של שיתופי פעולה עסקיים. זהו הנטוורקינג החזק ביותר שיועץ יכול לבקש לעצמו בתחילת או באמצע דרכו העצמאית.

המסר לשנת 2026 הוא צלול: הניסיון שלכם הוא אוצר, אך ללא המסגרת התפיסתית ההוליסטית, הליווי האישי, וארגז הכלים של הבינה המלאכותית – הוא יתקשה לבלוט. הגיע הזמן להפסיק להסתמך על תהילת העבר, ולהפוך לאדריכלי השינוי של המחר.

למידע על מסלול הלימודים היוקרתי והייחודי הירשמו בקישור:

https://did.li/strategycourse

מודל 0 הפתעות – למה הפתעות עסקיות אינן גזירת גורל – ואיך מונעים אותן?

הפתעה היא לא מזל רע. היא כשל ניהולי שניתן למנוע.

קודאק המציאה את הצילום הדיגיטלי – ובכל זאת נפלה קורבן ל"הפתעת" המהפכה הדיגיטלית.
נוקיה שלטה ב-40% משוק הסלולר – ועדיין "הופתעה" מהאייפון.
בלוקבאסטר דחתה את ההזדמנות לקנות את נטפליקס ב-50 מיליון דולר – כי "לא ראתה" את השינוי.

מה המשותף לשלושת הענקיות האלה? הן לא סבלו ממחסור במידע. הן סבלו מפער בין מה שחשבו שיקרה לבין מה שקרה בפועל.

מהי הפתעה? ההגדרה שתשנה את הדרך שבה אתם מקבלים החלטות

ד"ר ענת קלומל-צוייג, חוקרת מידענות ומחקר מודיעין, הקדישה למעלה מ-20 שנה לחקר תופעת ההפתעה בארגונים. התיזה שלה מאוניברסיטת תל-אביב (2002) חקרה את ההבדל בין הפתעות צבאיות (כמו מלחמת יום כיפורים) להפתעות דיפלומטיות (כמו יוזמת השלום של סאדאת).

המסקנה המהפכנית שלה:

> **"הפתעה היא הפער בין תפיסת המציאות לבין המציאות עצמה.
> ככל שהפער גדול יותר – כך ההפתעה משמעותית יותר."**

הנוסחה המדעית להפתעה

ד"ר קלומל-צוייג פיתחה נוסחה פשוטה ועוצמתית:
S = |P – R
– S (Surprise) = גודל ההפתעה (ועוצמת המשבר)
– P (Perception) = התפיסה שלך (מה אתה חושב שקורה)
– R (Reality) = המציאות (מה שקורה באמת)

במילים פשוטות: ההפתעה אינה תוצר של העדר מידע. היא תוצר של פער בין מה שאנחנו יודעים (או חושבים שאנחנו יודעים) לבין מה שקורה בפועל.
למה זה קורה? שלושת גורמי הפער
במחקר שלה, ד"ר קלומל-צוייג זיהתה שלושה גורמים עיקריים ליצירת הפער:
1. הבעיה הקוגניטיבית** (איך המוח שלנו עובד)
המוח האנושי מחפש דפוסים ויוצר "קונספציות" – מסגרות חשיבה שקובעות מה אנחנו רואים ומה אנחנו מתעלמים ממנו.

דוגמה: לפני מלחמת יום כיפורים, אמ"ן היה בטוח שמצרים לא תתקוף כי "אין לה מענה לחיל האוויר שלנו". הקונספציה הזו סינן כל מידע סותר – כולל הכנות ברורות למלחמה.
2. הבעיה הארגונית  (פתולוגיות במערכות מידע)
ארגונים סובלים מ"רעשים" – מידע מיותר שמכסה על האותות החשובים. בנוסף, המידע עובר דרך פילטרים היררכיים שמעוותים אותו.

דוגמה: בקודאק, המהנדסים שפיתחו את הצילום הדיגיטלי העבירו את המידע למנהלים – אבל ההנהלה סיננה אותו כ"לא רלוונטי" כי זה איים על עסק הסרטים הרווחי.

3. הבעיה המודיעינית (למה גם עם מלא נתונים אנחנו נכשלים)
שפע מידע אינו שווה לידע נכון. אפשר לשבת על הר של דוחות, ועדיין לפספס את התמונה הגדולה.

דוגמה: נוקיה ידעה על האייפון חודשים לפני השקתו. היו להם כל הנתונים. אבל הם לא "הבינו" את המשמעות – שזה לא טלפון, זה מחשב בכיס.

ההשלכה העסקית: מה זה אומר עבורך?

אם את/ה מנהל/ת עסק, המשמעות היא ברורה:

✅ כל החלטה אסטרטגית שלך מבוססת על תפיסת המציאות שלך (P)
✅ אם התפיסה הזו שגויה – אתה צועד לעבר הפתעה (S)
✅ וההפתעה הזו עלולה לעלות לך בכסף, בלקוחות, או בעסק עצמו

הדרך למנוע הפתעה? "לסגור את הפער"

מודל 0 ההפתעות: מתיאוריה לפרקטיקה

ד"ר קלומל-צוייג לא הסתפקה במחקר אקדמי.
היא לקחה את הממצאים מ-20 שנות מחקר והפכה אותם למתודולוגיה עסקית מעשית – מודל 0 ההפתעות.

המטרה? להביא את S (ההפתעה) ל-0 על ידי סנכרון מושלם בין P (התפיסה שלך) ל-R (המציאות).

איך עושים את זה? 
באמצעות "5 סוכני אינטליגנציה"  שעובדים לפי פרוטוקולים מחקריים מוכחים:

1. סוכן RADAR – מזהה שינויים בשוק לפני שהם הופכים לאיום
2. סוכן DATA – מזקק עובדות וסוגר פערי ידע קריטיים
3. סוכן RISK – מנהל סיכונים בזמן אמת (לא בדוחות שאף אחד לא קורא)
4. סוכן DNA – מכייל את התפיסה שלך למציאות הארגונית
5. סוכן ARCHITECT – בונה תוכנית שיודעת להסתגל בזמן אמת

הפער שבין "לדעת" ל"להבין"

> "במלחמת יום כיפורים, ישראל ידעה על ההכנות המצריות.
> במקרה של קודאק, המהנדסים ידעו על הדיגיטל.
> במקרה של נוקיה, ההנהלה ידעה על האייפון.

הבעיה לא הייתה העדר מידע. הבעיה הייתה העדר הבנה של מה המידע הזה אומר על המציאות.

זו בדיוק המהות של מודל 0 ההפתעות – לא לאסוף עוד מידע, אלא לזהות את פערי הידע שמונעים ממך להבין את המציאות.

מוכנים להפסיק להיות מופתעים?

ד"ר ענת קלומל-צוייג מלמדת את המתודולוגיה הזו במכללת בר-אוריין במסלולי הסמכה ייחודיים:

– מנהלים בכירים ← ארכיטקטים אסטרטגיים (Strategic Architects)
– יזמים ויועצים ← מומחי צמיחה טקטית (AI Business Mentors)

כי בעולם של שיבושים טכנולוגיים וכאוס, ארגונים לא צריכים עוד "עצות" – הם צריכים יסודות עמידים.

על ד"ר ענת קלומל-צוייג : דוקטור במידענות ומחקר מודיעין | ארכיטקטית אסטרטגית| **מפתחת מודל 0 ההפתעות

ד"ר קלומל-צוייג עברה מסע מקצועי של 20 שנה: ממידענית אנליסטית, דרך חוקרת בתחומי המודיעין והדאטה, ועד ליועצת אסטרטגית לעסקים ורשויות ממשלה.

היא בעלת מכללת בר-אוריין ופורטל ערים חכמות בישראל, ומכשירה דור חדש של מנהלים שיודעים איך להפוך אי-ודאות למערכת מנוהלת ונשלטת.

החזון: עולם שבו מנהלים לא מופתעים – אלא מוכנים. (Always Ready)

💡 רוצים ללמוד איך לסגור את הפער ולמנוע הפתעות בארגון שלכם? הירשמו לקבלת מידע 

מהפכת ה–Data Pipeline בייעוץ אסטרטגי: כך ד"ר ענת קלומל־צוייג משנה את האופן שבו מנהלים מקבלים החלטות בעידן NO CODE

הכותב: מערכת מכללת בר-אוריין 
ראיון עומק עם ד"ר ענת קלומל־צוייג, מומחית למידענות אנליטית ולתהליכי קבלת החלטות מבוססי דאטה ו–AI


בעשור האחרון הפכו הנתונים לגורם המשפיע ביותר על קבלת החלטות עסקיות. מנהלים יודעים שעליהם “להיות מבוססי דאטה”, אבל בפועל — ארגונים רבים עדיין טובעים בקבצים לא אחידים, תהליכים ידניים, ונהלים היסטוריים שאינם תואמים את קצב העולם החדש.

בעוד חברות ענק בונות מערכי BI מתקדמים, דווקא המנהלים בשטח — סמנכ"לים, מנהלי תפעול, מנהלי כספים ויועצים — ממשיכים להסתמך על אקסלים בלתי נגמרים, קבצים ידניים והחלטות אינטואיטיביות.

ד"ר ענת קלומל־צוייג, מומחית למידענות אנליטית, יועצת אסטרטגית ומפתחת מודלים מקצועיים בתחום הדאטה, מזהה כאן את אחת הסיבות המרכזיות לחוסר היעילות הארגונית. בראיון מיוחד היא מציגה תפיסה מהפכנית: Data  Pipeline — כבסיס לייעוץ אסטרטגי ולניהול מודרני.

“הבעיה של ארגונים היא לא מחסור בנתונים — אלא עודף נתונים ללא תהליך”

“המנכ"לים שאני פוגשת לא חסרים נתונים,” אומרת ד"ר קלומל־צוייג. “הם חסרים תהליך. הם שוחים בים של קבצים, דוחות, מערכות ERP, CRM, אבל אין ‘צינור עבודה’ אחד שמסדר את הכול בצורה נקייה, עקבית ואמינה”.

לדבריה, זה בדיוק המקום שבו נכנס לתמונה ה–Data Pipeline — מונח שמגיע מעולמות ה–Data Engineering, אך משתלב כיום בכל ארגון שמבין את חשיבות הזרימה האחידה של מידע.

Pipeline, היא מסבירה, הוא לא כלי — אלא תהליך:
ייבוא נתונים → ניקוי → טיוב → מיזוג → בניית טבלת עבודה מרכזית → הפקת תובנות.

“כשאין תהליך קבוע, הנתונים הם כאוס. כשיש Pipeline — יש אמת אחת אחידה שמנהלים יכולים לסמוך עליה”.

החידוש: חיבור בין Data Pipeline לבין ייעוץ אסטרטגי

בשוק הייעוץ האסטרטגי הישראלי מתרכזים רבים בשיטות קלאסיות של ראיונות, סקרים ומודלים עסקיים.
ד"ר קלומל־צוייג טוענת שהמודלים הללו אינם מספיקים יותר.

“ייעוץ אסטרטגי היום לא יכול להישען רק על שיחות וניתוחי שוק. ההמלצה חייבת להסתמך על נתונים אמיתיים מתוך הארגון — מכירות, תפעול, שיווק, משאבי אנוש. כל החלטה צריכה להיות Data Driven”.

לשם כך פיתחה ד"ר קלומל־צוייג מודל ייעוץ משולב, שמורכב משלושה נדבכים:

1. מידענות תוצאתית — Outcome Driven Information Science

“לא מתחילים מהמידע — מתחילים מהשאלה הניהולית. מה התוצאה שרוצים להשיג?
משם נגזרת כמות המידע, איכות המידע, והאופן שבו מנתחים אותו.” המידענות התוצאתית היא תהליך איסוף מידע באופן אפקטיבי מכוון תוצאה. מיומנות זו נלמדת בקורס מידענות ומחקר מודיעין.

2. חשיבת דאטה פנים־ארגונית (Data Driven Mindset)

הדגש אינו על הכלי, אלא על יכולת להבין מה הנתונים אומרים על הארגון:
איפה הבקבוק הצר? מה משפיע על רווחיות? איפה בזבוז הזמן?
הדאטה מספר סיפור — צריך לדעת לקרוא אותו. מיומנויות אלו בטיפול בדאטה ויצירת דשבורדים נלמדות במסלול הלימודים דאטה אנליסט עסקי.

3. שילוב בינה מלאכותית בתהליך הניתוח

“AI כבר לא ‘בונוס’. הוא חלק מתהליך הניתוח”, היא אומרת.
“AI מאפשר לזהות מגמות, לבנות נוסחאות, להסביר אנומליות ולחזות תרחישים. זה מאיץ תהליכים ומעלה דיוק.”

לדבריה, זהו שילוב שהופך את תהליך הייעוץ לחד יותר, מדויק יותר — ובעיקר מבוסס מציאות.

Pipeline כבסיס למקבלי החלטות: “מנהלים מקבלים שקט”

כאשר שואלים אותה מה היתרון המרכזי של עבודה בתצורת Pipeline, התשובה שלה ברורה:

“מנהלים מקבלים שקט.יש להם מקור נתונים אחד, אחיד, אמין — כזה שמאפשר לקבל החלטות בלי להתווכח על המספרים”. כאן נכנסת גם משמעותו של Power Query, הכלי המוביל לבניית Pipeline באקסל.

“Power Query הוא המנוע של התהליך. הוא מאחד קבצים, מנקה נתונים, מבצע אוטומציה — ובונה את התשתית לכל החלטה. כשהוא משולב עם AI, התהליך קופץ מדרגה שלמה קדימה”.

השלב הבא: מקצוע חדש — Data Driven Strategic Advisor

כחלק מהתפיסה שלה, ד"ר קלומל־צוייג מציגה מקצוע מתפתח:
יועץ אסטרטגי המבוסס דאטה. זהו יועץ שאינו מסתפק בניתוח איכותני או בתחושות בטן, אלא מוביל תהליכי Data Pipeline, מנתח מגמות, בונה דוחות, ומשלב AI בתכנון אסטרטגיות.

“זה מקצוע העתיד,” היא אומרת. “יועץ אמיתי צריך להבין בנתונים. לא כדי להיות מתכנת — אלא כדי להבין מציאות.”

ההכשרה המעשית: Excel, Power Query, Power BI ו-AI — תחת קורת גג אחת

במכללת בר־אוריין פותחה הכשרה מעשית שמיישמת את המודל בפועל:
Excel Data Analyst בשילוב Power BI ו-AI.

הייחוד, לדבריה, אינו בכלים עצמם — אלא בתפיסה:

“לא מלמדים נוסחאות. מלמדים איך לבנות תהליך. איך לחשוב כמו אנליסט.איך לנהל דאטה כמו ארגון גדול — גם אם אתה עסק קטן או מנהל יחידה.”

בוגרי המסלול מיישמים תהליכים אמיתיים בארגוניהם:
חיסכון בזמן, שיפור רווחיות, יכולת לזהות בעיות מראש, ויצירת דוחות הנהלה שמסבירים לא רק מה קורה — אלא למה זה קורה.

“העולם משתנה — ומי שלא יהיה Data Driven יישאר מאחור”

לקראת סיום הראיון, שואלים את ד"ר קלומל־צוייג אם זו מגמה חולפת. היא מחייכת.

“זה לא טרנד. זה הסטנדרט החדש.
מי שלא ידע לנהל תהליכי דאטה — לא יוכל לקבל החלטות טובות.
מי שלא ישלב AI — יזוז לאט מדי.
ומי שלא יבנה Pipeline — ינהל ארגון על בסיס רעש”.

לדבריה, התפקיד של יועצים, מנהלים ואנליסטים הוא לא ‘ללמוד אקסל’ —
אלא ללמוד לחשוב עם דאטה.

המודל של ד"ר ענת קלומל־צוייג מציע מהפכה שקטה אך עמוקה: הפיכת הייעוץ האסטרטגי מתהליך איכותני בלבד —
לתהליך אנליטי, מובנה, מבוסס נתונים, ונתמך בינה מלאכותית.

עבור ארגונים שמבקשים לקבל החלטות מושכלות, להפחית אי־ודאות, ולבנות יכולת ניהול מודרנית — זו אינה המלצה.
זו חובה מקצועית.

ייעוץ אסטרטגי בעידן ה–AI — מקצוע שנולד מחדש

בתום השיחה עם ד"ר קלומל־צוייג ברור שחלה תפנית מהותית באופן שבו ארגונים צריכים לחשוב על ייעוץ אסטרטגי. לא עוד מודלים תיאורטיים, ראיונות או “התרשמות כללית” של יועצים. בעידן של זרמי מידע בלתי פוסקים ומערכות עסקיות מורכבות — התשתית שמובילה להחלטה הנכונה אינה אינטואיציה, אלא תהליך.

וזהו בדיוק המקום שבו מתחדדת הגישה שפיתחה ד"ר קלומל־צוייג:
ייעוץ אסטרטגי הפועל מתוך מידענות תוצאתית, ניתוח דאטה פנים־ארגוני ושימוש מושכל בכלי בינה מלאכותית.
זהו שילוב נדיר בין מדע המידע, יכולת מחקר אנליטית וראייה מערכתית ארגונית — שילוב שהופך את ההמלצה האסטרטגית לחדה, אמינה וברת־יישום.

“היועץ האסטרטגי המודרני חייב להיות איש מערכת,” היא אומרת.
“הוא חייב להבין את ה־Data Pipeline, את המבנה הפנימי של הארגון, את הדינמיקה בין מחלקות, ואת ההשלכות של כל החלטה ברמת התפעול, המכירות, השיווק והפיננסים. זה לא ‘ייעוץ’ — זו הנדסה מערכתית של קבלת החלטות”.

המהפכה מתרחשת בשני מישורים מקבילים:

1. התפיסה הניהולית משתנה

ארגונים מבינים שהם חייבים לעבוד מתוך תשתית נתונים מקצועית:
איסוף, ניקוי, טיוב, מיזוג והפקת תובנות.
בלי זה — אי אפשר לקבל החלטה אחת יציבה.

2. הבינה המלאכותית משנה את תפקיד היועץ

AI לא מחליף את היועץ — הוא מגדיל את היכולות שלו:
הוא מזרז ניתוחים, מדייק מסקנות, מציף אנומליות ומלווה בבניית תחזיות.
יועצים שאינם שולטים בכלי AI — פשוט נשארים מאחור.

לכן, כדי להכין ארגון למהפכת הבינה המלאכותית, היועץ חייב להביא לא רק ידע —
אלא ראייה מערכתית שלמה:
איך הארגון מתנהל, איך המידע זורם, איפה החסמים, איך מגדירים שיטות עבודה, ואיך בונים יכולת אנליטית שתשרת את כל ההנהלה.

ולכן, לדבריה, הייעוץ האסטרטגי החדש אינו מקצוע של “דעה” — אלא מקצוע של תהליך, נתונים ומתודולוגיה.

“העתיד,” מסכמת ד"ר ענת, “שייך לארגונים שמסוגלים להבין את המציאות דרך הנתונים שלהם — וליועצים שמסוגלים להוביל אותם לשם”.

*מי הם האנשים שמובילים את מהפכת ה–Data Driven?

ד"ר ענת קלומל־צוייג מספרת על הדור החדש של היועצים האסטרטגיים**

לצד השינויים הטכנולוגיים והחדירה המואצת של בינה מלאכותית למערכות ניהול, מתגבשת קבוצה מעניינת של מקצוענים שהחליטו לעשות צעד נוסף — ולהתמקצע בעולם ה־Data Driven.
לדברי ד"ר ענת קלומל־צוייג, מפתחת המודל הייחודי לייעוץ אסטרטגי מבוסס דאטה ומידענות תוצאתית, מדובר בקבוצה מגוונת אך בעלת מכנה משותף ברור: ניסיון ניהולי עמוק ורצון לעבור לשלב הבא של הקריירה — עם כלים אמיתיים לעולם החדש.

“האנשים שמגיעים אליי”, אומרת ד"ר קלומל־צוייג, “הם לא בהכרח אנשי טכנולוגיה, ולעיתים אפילו מגיעים מרקע הפוך. זה היופי. אלו אנשים עם ניסיון חיים מקצועי עשיר — והם מבינים שהשלב הבא בניהול ובייעוץ עובר דרך שליטה בנתונים”.

מנכ"לים, סמנכ"לים ומנהלים בכירים — שעברו כבר את כל השחור־לבן של ניהול

לפי ד"ר קלומל־צוייג, אחד הפרופילים הבולטים הוא של מנהלים בכירים שחוו כבר מערכות מורכבות, תקציבים, תפעול, משברים ומערכות יחסים ארגוניות.

“מנכ"לים וסמנכ"לים מגיעים כי הם מבינים שהיום ארגון שרוצה לשרוד — חייב ניתוח נתונים אמיתי ולא רק אינטואיציה ניהולית.
הם רוצים לדעת לקרוא דוחות, לזהות חריגות, לבנות תהליך Pipeline ולתת החלטה שמבוססת על משהו מוצק.”

יועצים ארגוניים ועסקיים — שרוצים להוסיף ‘שכבת עומק’ אמיתית

יועצים ארגוניים רבים, כך היא מספרת, מבינים שהעולם המקצועי שלהם משתנה.

“יועץ שלא מביא דאטה — מביא חצי תמונה.
הם רוצים להרחיב את ארגז הכלים, להעמיק את האבחון, ולהפוך את הייעוץ לתהליך מבוסס נתונים, מודלים ומתודולוגיות.
זו הסיבה שהם מצטרפים למסלול”.

מנהלי תפעול, לוגיסטיקה ומכירות — האנשים שמכירים את השטח

גם אנשי שטח בכירים מגיעים: מנהלי תפעול, לוגיסטיקה, מנהלי משמרת, מנהלי מכירות.

“אלה אנשים שיודעים איך מתנהלת מערכת.
הם מריחים בעיות, מבינים צווארי בקבוק, מכירים את השטח טוב יותר מכולם — וכשהם מקבלים כלי דאטה, זו קפיצה אדירה.
הם לומדים לנתח תהליכים, לפענח נתוני ביצוע, ולבנות המלצות אסטרטגיות שהן הרבה מעבר לניסיון חיים.”

פורשי צה"ל – אנשים עם יכולת מערכתית נדירה

אחת האוכלוסיות המפתיעות היא פורשי צה"ל: מפקדים, ראשי מדורים, קצינים בכירים.
“הם מגיעים בלי פחד, עם ראייה מערכתית מפותחת ויכולת ניהול אנשים ותהליכים.
כשנותנים להם מתודולוגיה של Pipeline, נתונים ו-AI — הם פורחים.
הם מבינים מהר מאוד את החיבור בין ניתוח נתונים לשיפור מערכות מורכבות”.

בוגרי מדעי החברה והרוח — לא מנוגד, אלא משלים

למרות שהעולם הולך לכיוון טכנולוגי, הרבה בוגרים מרקע לא טכנולוגי מצטרפים.

“זה מיתוס שאנליסט חייב להיות ‘איש מחשבים’.
אנשים מרקע פילוסופי, מדעי החברה או מדעי הרוח מביאים יכולת ניתוח, חשיבה ביקורתית, ראייה אנושית — ואז עם כלים נכונים הם הופכים לאנליסטים מצוינים.
אלה בדיוק האנשים שמקבלים את התפיסה שלי במהירות:
שדאטה הוא אמצעי, אבל החשיבה היא העיקר.”

למה דווקא הם?

לדברי ד"ר קלומל־צוייג: “האנשים שמגיעים הם אנשים שמבינים שהשלב הבא בעולם העבודה הוא שילוב בין ניסיון ניהולי לבין שליטה בנתונים.זה לא קורס טכני, אלא מיומנויות בעידן No Cod. זה תהליך של שינוי תפיסת עולם.”

היועץ האסטרטגי המודרני — חייב ראייה מערכתית ויכולת להכין ארגונים לעידן ה־AI

בסיום היא מדגישה:

“הייעוץ האסטרטגי החדש מבוסס על שלושה נדבכים:

  1. מידענות תוצאתית – התחלה מהתוצאה והצבת השאלות הנכונות.

  2. ניתוח דאטה פנים־ארגונית – הבנה מה המספרים מספרים באמת.

  3. שימוש מושכל בבינה מלאכותית – לשיפור דיוק, חיזוי והאצה”.

השלב הבא: מהתבוננות בדאטה — ליצירת אסטרטגיות עתידיות

לאחר שהיועצים מאמצים את התשתית המתודולוגית — מידענות תוצאתית, Pipeline סדור, וניתוח דאטה פנים־ארגוני — מתחיל השלב המורכב והאינטלקטואלי ביותר בתהליך: בניית תכניות אסטרטגיות ארוכות טווח על בסיס מודלים אנליטיים וחשיבה יצירתית.

לדברי ד"ר קלומל־צוייג, זהו השלב שבו הייעוץ האסטרטגי מתרחק מעבודת “ניתוח” קלאסית והופך לתהליך של חיזוי, סימולציה ותכנון עתידי:

“אחרי שהדאטה מסודר, נקי ואמין — מתחיל למעשה השלב המרתק ביותר:
היכולת לנתח מגמות, להבין תהליכים ארגוניים לעומק, ולבנות תרחישי עתיד שמנחים את הארגון כיצד לפעול בשנים הקרובות.”

היא מתארת את השלב הזה כתהליך של ממש “אינטלקטואליזציה של הדאטה”:
חיבור בין עשרות מודלים לניתוח מידע, חשיבה מערכתית, מתודולוגיות של חדשנות, ומודלים שהוטמעו במסגרת מחקר הדוקטורט שלה.

“אין כאן נוסחה אחת. זהו שילוב בין ניתוח לוגי לבין יצירתיות ניהולית.
כדי לבנות תכנית אסטרטגית בעידן המהפכה הדיגיטלית —
צריך להבין גם מספרים וגם אנשים.”

היועץ האסטרטגי החדש: מקצוע שמשלב תהליך, דאטה וראייה מערכתית

בסופו של דבר, מדגישה ד"ר קלומל־צוייג, זוהי הגדרה חדשה לגמרי של תפקיד היועץ:

“הייעוץ האסטרטגי המודרני אינו מבוסס על דעה — אלא על שיטה.
הוא מבוסס על מידענות תוצאתית, על ניתוח דאטה פנים־ארגוני, ועל שימוש מושכל בכלי בינה מלאכותית.
יועץ שלא מבין את התמונה המערכתית — לא יוכל להוביל ארגון לעתיד”.

לפי גישתה, היועץ החדש אינו רק מנתח נתונים ואינו רק מנהל תהליך; הוא מכין את הארגון למהפכת הבינה המלאכותית, למעבר לעבודה מבוססת נתונים, ולהתמודדות עם שינויים מהירים בשוק.

“זו אינה טכניקה — זו יכולת מערכתית.
יועצים של היום חייבים לעזור לארגונים לזהות סיכונים, להיערך לשיבושים, לאמץ טכנולוגיות ולבנות תשתית חשיבה שמבוססת על נתונים ולא על אינטואיציה בלבד.”

ובמובן הזה, היא אומרת, התפקיד של היועץ האסטרטגי רק מתחיל איפה שהטכנולוגיה נגמרת.

לדבריה, הייעוץ האסטרטגי בעידן החדש הוא “הנדסה מערכתית של קבלת החלטות”, ולא עוד ליווי ניהולי כללי.
כדי ללוות ארגון לקראת מהפכת הבינה המלאכותית — היועץ חייב להבין תהליכים, מבנים, נתונים וזרימת מידע מהקצה לקצה.

“היועצים שמגיעים אליי לא לומדים ‘עוד נושא’.
הם לומדים מקצוע חדש — מקצוע שמכין ארגונים לעתיד”.