שינוי מערכתי – דוגמאות מהעולם ומבינה מלאכותית

העולם שלנו מורכב. למעשה הוא הופך למורכב יותר ויותר (אקספוננציאלית, מה חשבתם שלא תשמעו את המילה יותר אחרי הקורונה?!).

זה לא רק נדמה לכם, אלא באמת האתגרים והבעיות החברתיות שאנחנו (כפרטים, כארגונים, כמדינות) מתמודדים איתם נוטים להיות יותר ויותר  בעיות מורכבות [ידועות גם כבעיות מרושעות/זדוניות (Wicked Problems)] שמצריכות חשיבה ומיפוי מערכתי. המטרה המקורית שלי היתה להקדיש את הפוסט לסקירה מעמיקה של כלי מיפוי מערכתי בשדה המדיניות הציבורית, מה שקרה בדרך הביא למיקוד מחדש בשינוי מערכתי – דוגמאות מהעולם ומבינה מלאכותית (כן כן, כולל דיאלוג מרתק שלי עם בינה מלאכותית).

רגע, בואו נחזור לנקודת ההתחלה

אתגרים  חברתיים מורכבים נוטים להיות לא ליניאריים וקשים לפירוק, מאופיינים באי-ודאות ובעיקר כרוכים בקושי להבין את הסיבות האמיתיות ואת יחסי הגומלין בין המרכיבים והכוחות המניעים השונים. התמודדות עם אתגרים מסוג זה מצריכה גישה קצת שונה, ראיה מערכתית וניתוח עומק מתחת לפני השטח.

התרחקות מהתפיסה האנליטית של מדיניות ציבורית של: 1. תופעה בלתי רצויה; 2. זיהוי בעיית המדיניות; 3. יצירת חלופות מדיניות ואז הערכה שלהן. נדרשת פה גישה אחרת. כתבתי לא מעט בבלוג בהקשרים של הצורך למפות בעיות מורכבות, על מנהיגות מערכתית וגם על החשיבות של מיפוי תוצאות והשפעות עקיפות שונות. במערכות מורכבות לא קיים קשר ישיר, קווי וחד-כיווני של סיבתיות, ולכן הסיבה והתוצאה לה יכולות להיות רחוקות זו מזו בזמן ובמקום.

יש מילה גרמנית מעולה עבור זה: Verschlimmbessern. לעשות משהו גרוע יותר, כשהכוונה מראש הייתה לשפר אותו. כן כן, זו מילה אחת קונקרטית, אבל זה כבר לפוסט אחר. התפיסה מאחורי המילה הזו, ממחישה לדעתי, את המהות של חשיבה מערכתית.

לפני שנעבור למנה העיקרית, הינו פירוט על שינוי מערכתי – דוגמאות מהעולם ומבינה מלאכותית, הדרך להמחיש את השוני באה לידי ביטוי במשל אחד ובגרפיקה מסכמת אחת.

משל הפיל למערכת + תיאור גרפי של התופעה

משל עתיק ידוע מספר על קבוצה של שישה עיוורים הנתקלים בפיל. כל אחד מהם נוגע בחלק אחר של החיה בניסיון לקבוע מה ניצב מולו. הראשון ממשש את החדק ומאמין שהפיל הוא נחש, השני מעביר את ידו על הרגל ומתעקש שהפיל הוא גזע של עץ, השלישי אוחז בידיו את הזנב ומשוכנע שהפיל הוא חבל וכן הלאה. הם מתווכחים ביניהם, וכל אחד מתבצר בגרסתו למציאות ואינו מסוגל להכיר בתפיסת האחר.

הנמשל מלמד שיעור פשוט על חשיבה מערכתית: אי-אפשר להבין את המערכת ואת התנהגותה מתוך הכרת המרכיבים שלה בלבד. אמנם כל אחד מהאנשים יכול לזהות חלק מהפיל (מרכיב), אך הדרך שבה חלקים אלה משתלבים זה בזה (קשרי הגומלין) נעלמת מהעין, וכך גם התמונה השלמה – העובדה שהפיל הוא יצור חי שלם (המטרה).

והגרפיקה?
מיפוי המערכת מסייע לנו לחקור את שורשי הבעיה ולזהות את דפוסי ההתנהלות של המערכת. לשם כך עלינו לייצר הבנה מעמיקה יותר של עולם הבעיה. בסוג כזה של חשיבה אנחנו מתרחקים מדפוסים מוכרים של אנליזה לינארית, משימתית וחד-משמעית.

שינוי מערכתי – דוגמאות מהעולם

אז כאמור המטרה המרכזית היתה להתמקד בסקירה של מגמות ומקרי בוחן מעניינים של הטמעת תפיסת חשיבה מערכתית בשדה השממשלתי-ציבורי. מדוח OECD עולה, למשל דוגמה מעניינת מאיסלנד. בסוגיה המורכבת של מאבק באלימות במשפחה באיסלנד לא הסתפקו בטיפול בקורבנות וענישת האלימים, אלא בחנו גם את תפקיד המשטרה, שירותי הרווחה והגנת הילדים, מערכת החינוך, האימפקט של תכנים משודרים ועוד… ואיך הם יכולים לפעול ביחד.

התהליך החל ב-2010 ביוזמת המשטרה באזור סודורנס, שם שיעור האלימות במשפחה היה גבוה במיוחד. המשטרה זיהתה שיש בעיה מערכתית – חוסר תיאום בין הגופים וחוסר מענה הולם לקורבנות.לכן הם יזמו פיילוט של שיתוף פעולה הדוק בין המשטרה, שירותי רווחה והגנת ילדים במקרי אלימות. התוצאות היו מרשימות – ירידה במספר המקרים שהגיעו לבתי משפט ועלייה בשביעות רצון הקורבנות. בעקבות הצלחת הפיילוט, ב-2014 אימצה המשטרה הלאומית את המודל והרחיבה אותו לכל רחבי איסלנד. זו דוגמה טובה לכך שניתוח מערכתי מאפשר לזהות ולתקן כשלים באופן יעיל יותר מטיפול נקודתי.

הדוח של ה-OECD הוא מ2017 ותהיתי האם אני יכולה למצוא חומרים מעודכנים יותר, זאת מבלי לעבור על אינסוף קישורים בגוגל כשחצי מהם אולי לא רלוונטיים (אני לא בדיוק קוראת איסלנדית שוטפת…). או קיי, אז כיאה לימים אלו פניתי לבינה מלאכותית לסייע לי.

הכירו את קלוד, הוא יהיה שותף הכתיבה שלי

Claude2 הוא מודל של חדש שפותח על ידי החברה Anthropic. מדובר בכלי בינה מלאכותית יוצרת, סוג של מתחרה לChat GPT (למרות שיש לו שימושים רבים נוספים) שמסוגל לנהל שיחות, לכתוב טקסטים, לבצע משימות שונות ולהפגין יכולות הבנה והסקת מסקנות.

העברית של קלוד הרבה יותר טובה, עשירה ומדוייקת והוא יותר לקבל קלט הרבה יותר ארוך (75 אלף מילים לעומת 25 אלף מילים ב Chat GPT4) ואפשר לצרף אליו מגוון קבצים.

באופן טבעי, העלתי את דוח ה-OECD ועוד מאמר שמצאתי ברשת לקלוד וביקשתי ממנו לסכם את עיקרי הדברים.

שינוי מערכתי – דוגמאות מהעולם ומבינה מלאכותית

חשיבה מערכתית קריטית למדיניות ציבורית כיוון שממשלות מתמודדות עם בעיות "מרושעות" רבות שחוצות גבולות בין סוכנויות ומתעתעות בפתרונות ברורים. היא מספקת כלים להתאמת מורכבות הבעיה וארגון פעולה מתואמת. מדינות כמו קנדה, הולנד, דנמרק ופינלנד הובילו בשימוש בגישות מערכתיות באמצעות מעבדות ויחידות שמטפלות באתגרי מדיניות מורכבים. הן משתפות פעולה על פני תחומי אחריות ממשלתיים, מערבות אזרחים, משתמשות בשיטות עיצוב וחיזוי עתידי ובפרוטוטיפים מהירים. חשיבה מערכתית גם צוברת תאוצה בארגונים בינלאומיים כמו ה-OECD והאו"ם ובמרכזי ידע לאומיים.

המממ… אמרתי לקלוד שזה כללי מדי. צריך לדייק.

בבקשה גברת, אין מה לדאוג:

חשיבה מערכתית בקנדה

קנדה נחשבת למובילה בשימוש בחשיבה מערכתית במגזר הציבורי. בין הדוגמאות הבולטות:

  • MaRS Solutions Lab – מעבדת פתרונות חברתיים הפועלת מטורונטו ועובדת עם ממשלות ברמה הפדרלית, הפרובינציאלית והעירונית על בעיות מורכבות כמו בריאות, תעסוקה ומזון. הם משתמשים בשיטות כמו עיצוב ממוקד אדם, תרחישים, אב-טיפוס מהיר ובניית קואליציות.
  • פרויקטים של ערים כמו טורונטו לוויסות כלכלת השיתוף בתחום התחבורה, באמצעות תהליכי תכנון אסטרטגי, מחקר אתנוגרפי, מיפוי מסע הלקוח ודיאלוג בין בעלי עניין.
  • יוזמות ברמה הפרובינציאלית כמו אונטריו פתוחה לעסקים שמסייעת למשרדים ממשלתיים להפחית נטל רגולטורי ולקדם חדשנות, לרבות באמצעות מימון ושיתופי פעולה עם מעבדות כמו MaRS.

הגורמים הממשלתיים המרכזיים הם משרד ראש הממשלה, משרדי ממשלה בתחומי מדיניות שונים, וכן רשויות מקומיות. יש שימוש הולך וגדל בגופי מחקר, עיצוב וחדשנות חיצוניים כדי להתגבר על מגבלות פנימיות. המתודולוגיות כוללות מחקר אתנוגרפי, עיצוב שירותים, תהליכי שיתוף ציבור, ויצירת אב-טיפוס מהיר כדי ללמוד על ידי עשייה.

חשיבה מערכתית בפינלנד

גם פינלנד נחשבת חלוצה ביישום גישות מערכתיות במגזר הציבורי:

  • MindLab – יחידת חדשנות בין-משרדית שהוקמה ב-2002 ועוסקת בפיתוח מדיניות ציבורית יחד עם אזרחים. הצוות כולל מעצבים, סוציולוגים ואתנוגרפים ועובד בשיתוף פעולה הדוק עם משתמשי השירותים.
  • קרן SITRA מפעילה תוכניות כמו תכנון אסטרטגי, עיצוב בר-קיימא וניסויים חברתיים בשיתוף עם משרדי ממשלה.
  • תוכנית הממשלה מ-2015 לעיצוב מדיניות ניסויית שכללה הקמת צוות ניסויי פינלנד, מימון לניסויים אזרחיים ופלטפורמה דיגיטלית לניהול ניסויים.

הגופים המובילים הם משרד ראש הממשלה, משרד האוצר, משרדי ממשלה רלוונטיים ורשויות מקומיות. קרנות כמו SITRA מממנות ומובילות תהליכים. המתודולוגיות כוללות תכנון אסטרטגי, עיצוב שירותים, אב-טיפוס, ניסויים מבוקרים והערכה שיטתית.

היום שבינה מלאכותית תחליף אותנו

הניסויי הזה שלח אותי למסע במחילת הארנב. ניתוח וסקירה של כלי חשיבה מערכתית בעיצוב מדיניות נראו פתאום התעסקות בזוטות. אם קלוד (בגרסתו החינמית, בשפה העברית ובלי שום ידע מוקדם שלי בפיתוח AI) יודע לעשות אינגרציה בין דוחות, להביא דוגמאות ואסמכתאות (זה היה בצ'ט לילי אחר על מדידה של חדשנות בערים שונות בעולם) – מה זה אומר לגבי?!?! מתי הוא יחליף אותי?

מה זה אומר לגבי עולם המחקר וסקירת בנצ'מרק? אך יותר מזה, מה זה אומר על עולם השירות הציבורי הכללי, האם קרב היום שאת מלאכת המיפוי המערכתי תעשה גרסה מתקדמת יותר של בינה מלאכותית? היא תסרוק אינסוף מקורות ודאטה ותזהה דפוסים ומגמות? ולמה שלא ניקח את זה שלב אחד קדימה ונבקש ממנה לזהות ערכים, מודלים מנטליים ותפיסות חברתיות מקבעות שמייצרות את האתגרים החברתיים מדרך תחילה? האם ההחלטות של AI יכולות להיות יעילות יותר, מהירות יות ומבססות נתונים יותר? אז האם זה אומר שבהכרח הן יהיו טובות יותר?

האם ומתי הבינה המלאכותית תוכל להתחיל לקבל החלטות, *במקום* משרתי הציבור ולא רק כעזר כנגדם?! איך נגדיר את גבולות האתיקה של הבינה המלאכותית?

הניסוי האישי – קלוד מתחזה לריטה

עם השאלות הבוערות הללו, קצת זנחתי את נושא השינוי מערכתי – דוגמאות מהעולם ומבינה מלאכותית, וחזרתי לקלוד עם משימה חדשה: כתיבת פוסט לבלוג.

אחרי שעשינו קצת פינג-פונג על סגנון הכתיבה שלי (קלוד היה מאוד מנומס ולא העיר על הנטייה הפתולוגית שלי לסיכול אותיות 🙏) ביקשתי ממנו שנעלה את מערכת היחסים לשלב הבא.

אם הוא יודע לנתח כמויות גדולות של טקסט ודאטה, יכול לעבד תוך רגעים 5 מאמרים שונים ולהצליב ידע ועכשיו למד לעומק את סגנון הכתיבה האישי שלי (פשוט העלתי לו כל מיני פוסטים שונים שכתבתי, וביקשתי שיתייחס לתובנות שעולות ואיך זה משפיע על כתיבה שלו בצורה אחרת) – ובכן הוא כנראה בשל לכתוב את הפוסט הזה במקומי!

אז מה קרה בסוף ואיך זה מתחבר בסוף לחשיבה מערכתית?

האם קלוד כתב את כל הפוסט הזה?

כנראה תצטרכו לחיות עם העמימות הזו 😝. המשכתי לשחק ולדייק אותו בסוג האינפוטים, הדגשים שאני מבקשת. ביקשתי דוגמאות ספצפיות על המגזר הציבורי בישראל ועל האתגרים המורכבים שמצריכים הטמעה ויישום כלים של מיפוי מערכתי. בקונטקס הישראלי קלוד הציע לדוגמה, מסגרות מדידה משמעותיות הממוקדות בתוצאות כוללות ולא רק בתפוקות (הלו! איך הוא ידע שאני שנים מדברת על הצורך לחשוב מחדש על צורת הדיווח של מדריך התכנון הממשלתי, ושאם הכל מוגדר כחשוב – למעשה אין שום תעדוף בשינויים שרוצים לעשות). עוד הוא הציע מיפוי מערכתי למציאת פתרונות עבור כללי מימון ורכש גמישים שמאפשרים פיתוח איטרטיבי (מי אמר חוק חובת המכרזים ולא קיבל?).

אז האם הניסוי הצליח? האם החולה נפטר(ה)? טרם.

הבינה המלאכותית בטוח תחליף חלק מהמשימות שאני עושה היום, אולי בסמסטר הבא היא תסייע לי לכתוב סילבוס טוב יותר לקורס חדשנות באוניברסיטת חיפה? זה כבר מאפשר לעוזרי מחקר שלי במכון הישראלי לדמוקרטיה לחתוך את הזמן ב90% בתמלול ראיונות מחקריים; זה יכול לסייע בעיצוב גרפיקות שממשיגות קונספטים מורכבים וגם בניתוח דאטה. זה לא מייתר אותי, זה משנה את המיקוד של מה שנדרש ממני.

ואיך כל זה קשור לשינוי מערכתי? לדוגמאות מהעולם ומבינה מלאכותית?

ברמה הכי פשוט מגוון הכלים וההשפעות של AI צריכים להיות חלק ממיפוי השדה, הם מוסיפים למורכבות הקיימת וצריך להיות חלק מהבנת המגמות והזרמים התת קרקעיים. היות ובינה מלאכותית נשמענת בסוף על למידה שלנו כאנשים – אז היא יכולה להיות מראה מעניינת למודלים המנטליים ולקיבעונות המחשבתיים שמעכבים אותנו מאחור. בינה מלאכותית יכולה לסייע מאוד במיפוי פתרונות קיימים ויצרת אימפקט גאפ קאנבס להבנת הפערים.

ברמה קצת יותר ביקורתית, צריך הפשטות והנגישות של קלוד, צ'ט GPT וחבריו "משטח" קצת את המציאות ויכול דווקא לפגוע בניתוח עומק של יחסי הגומלין בתוך המערכת והזרמים התת-קרקעיים. כמו בכל חדשנות, צריך לעצור רגע ולבדוק האם זה מביא ערך ומשרת את המטרה המרכזית שלי?

אז קלוד כתב חלקים נכבדים, אבל בינתיים היתי צריכה להחזיק לו את היד ולהכווין בדיוק בדיוק למה שרציתי. ונכון שסטינו קצת מהנושא הראשי של הפוסט הזה על שינוי מערכתי ודוגמאות מעולם – אך אל דאגה, ממש עוד כמה שבועות צריכה להתפרסם סקירה נרחבת שכתבנו יחד עם ארגון שיתופים בנושא. stay tuned

ריטה גולשטיין-גלפרין

ריטה גולשטיין-גלפרין

בקצרה: חיה, חוקרת ונושמת את עולמות המנהיגות והחדשנות – בעיקר השילוב בינהם כמחולל שינוי.

בהרחבה: מרצה ומנטורית, מנהלת תכנית הכשרה למנהלים בסקטור הציבורי; יזמת חברתית; מייסדת של האקסלרטור לחדשנות ציבורית; עו"ד ודיפלומטית לשעבר ומקימה של הנספחות הכלכלית ל-OECD.
משרתת ציבור בכל רמ"ח אברי. יזמת בנשמתי.

פוסטים נוספים

השוואה בינלאומית

חדשנות עירונית – דוגמאות מהעולם

האתגרים העומדים בפני הרשויות המקומיות כיום עצומים. אין פתרונות קסם חדש, אך נדרשת הטמעה של חדשנות עירונית להובלת שינוי בר-קיימא לאתגרים מורכבים.

כל הזכויות שמורות – Makeover Strategy – ריטה גולשטיין-גלפרין ©  2019-2020.
התכנים בבלוג מייצגים את דעותיי האישיות בלבד.

חדשנות. מנהיגות. שינוי

בין אם אתם משרתי ציבור בעבר או בהווה, יזמים חברתיים, יועצים שמלווים תהליכי שינוי או פשוט תומכים נלהבים מבחוץ – בואו להיות חלק מהשינוי!

משרת-הציבור-של-המאה-ה21