המומחיות לא מתה, היא רק שינתה צורה. זה הטאלנט האולטימטיבי בעידן הבינה המלאכותית

בעידן שבו קל לרכוש ידע בתחומים רבים, עומק מקצועי הופך לנכס יקר ערך, במיוחד כאשר הוא משולב ביכולת לחבר בין דיסציפלינות שונות. הכותבת, נגה גור-אריה גולן, מרצה לשיווק באוניברסיטת תל אביב, מסבירה כיצד המונח "סלאשר" (Slash career) מתאר עובדים בעלי מגוון כישורים, אך מדגישה כי ערכם האמיתי אינו נמדד ברשימת תחומי העיסוק, אלא ביכולתם ליישם ידע מעמיק מתחום אחד לפתרון בעיות בתחום אחר.

מודל ה-T, המתאר מומחיות עמוקה בתחום ליבה (הקו האנכי) לצד הבנה רחבה של תחומים נוספים ויכולת חיבור ביניהם (הקו האופקי), ממחיש את הפרופיל הנדרש כיום. עומק ללא רוחב עלול להוביל למבוי סתום, בעוד רוחב ללא עומק עלול להפוך לשטחיות. המומחה החדש משלב את שניהם, תוך שימוש בידע העמוק שלו כדי לשאול שאלות טובות יותר בתחומים אחרים ולזהות קשרים שאחרים מפספסים.

בעוד עובדים מאמצים גישה רב-תחומית, ארגונים רבים עדיין פועלים במודלים מסורתיים של תפקידים מוגדרים ומסלולי קריירה ליניאריים. הדבר יוצר פרדוקס, שכן היכולות החדשות הנדרשות, חיבור בין יחידות, זיהוי בעיות חדשות ופעולה מעבר לגבולות התפקיד, אינן תמיד מתיישבות עם מבנים ארגוניים נוקשים. הדבר עלול לגרום לתרומות משמעותיות של עובדים ללכת לאיבוד בהערכות ביצועים, כפי שקורה כאשר תרומה רוחבית פחות נראית לעין מיעדים ליבתיים.

הבינה המלאכותית (AI) מאיצה את השינוי הזה. היא מאפשרת למומחים להרחיב את יכולותיהם במהירות, אך גם מקלה על יצירת מראית עין של מומחיות ללא הבנה מעמיקה. לכן, שיקול הדעת הופך לנכס קריטי: היכולת להעריך תשובות, לזהות טעויות, לערער על הנחות ולקחת אחריות על החלטות היא המפתח למומחיות בעידן הנוכחי.

כדי לזהות ולטפח את המומחה החדש, ארגונים צריכים להתאים את תהליכי הגיוס והערכת הביצועים. במקום להתמקד רק בוותק בתפקיד דומה, יש לבחון את הבעיות שהמועמד פתר, את התחומים בהם פיתח מומחיות ואת היכולת לחבר בין כישורים ליצירת תוצאות. בהערכות ביצועים, לצד יעדי הליבה, יש לבחון גם תרומות חוצות-תפקיד, ולשאול שאלות כמו: "איזה ערך יצרת השנה שלא ידענו לבקש ממך מראש?". עידן המומחים לא הסתיים, אך ההגדרה של מומחיות משתנה: המומחה החדש הוא מי שבנה עומק מקצועי, הרחיב את יכולותיו וחיבר ביניהם ליצירת ערך חדש.