עליית סוכני ה-AI Agents

סוכני בינה מלאכותית (AI) משנים את הדרך בה אנו מתקשרים עם מנועי ה AI, כמו גם עם העולם סביבנו. אפליקציות חכמות מבוססות AI נועדו לתקשר עם הסביבה העסקית המוגדרת, לאסוף נתונים ולבצע משימות באופן עצמאי כדי להשיג מטרות שנקבעו מראש.

הרעיון של סוכני AI אוטונומיים – בוטים המונעים על ידי LLM שיכולים לחשוב ולבצע משימות באופן עצמאי – תפס תאוצה אדירה בשנת 2023. כעת, התחום זוכה לפריחה. חברת המחקר CB Insights מדווחת על יותר מ 50 חברות סטארטאפ העוסקות בפיתוח והנגשה של סוכנים חכמים מבוססי AI מאז שנת 2022, מספר שצפוי רק לעלות ואפילו להכפיל עצמו בשנה הקרובה.

דה מרקר התייחס לאחרונה בדיוק למגמה זו: ״צ'אטבוטים בסגנון ChatGPT הם כבר נחלת העבר. לעתיד קוראים סוכני AI. אם צ'אטבוטים שולפים תשובות מהשרוול – סוכני AI מאומנים לעבוד בצורה זהירה ומתודית כדי להגיע לתוצאות מדויקות יותר."

ארגוני אנטרפרייז בישראל בונים סוכנים חכמים לשימושם או כדי למכור אותם ללקוחות — ויותר ויותר סטארט־אפים שעוסקים בסוכני AI נולדים. בעולם כבר יש סטארט־אפים כאלו שגייסו סכומים גדולים כמו Cognition AI מסן פרנסיסקו, שמפתח סוכן AI למתכנת. החברה קמה רק בנובמבר 2023 וכבר גייסה 200 מיליון דולר, עם שווי של 2 מיליארד דולר בסיבוב האחרון.

למרות שאת המטרות והיעדים העסקיים מגדירים בני האדם, סוכן  -AI הוא זה שבוחר באופן עצמאי את הפעולות הטובות ביותר כדי לענות על הצרכים שהוגדרו.. העצמאות הזו הופכת את סוכני ה AI לגמישים ושימושיים במיוחד במגוון רחב של יישומים, החל משירות לקוחות דרך יצירת תוכן ועוד, ולא בכדי הם צפויים לשנות לשבש את הפעילות העסקית במגוון תעשיות. להלן כמה דוגמאות והסברים לגבי סוכני AI וכיצד הם עשויים להשפיע על המציאות העסקית של כולנו:

נתחיל מהבסיס: מה הם סוכני AI?

סוכני AI הם יישומי תוכנה המופעלים על ידי בינה מלאכותית, שמיועדים לבצע משימות ספציפיות באופן עצמאי או עם מינימום התערבות אנושית. בשונה ממערכות AI מסורתיות שמתמקדות בעיקר בניתוח נתונים או במתן המלצות, סוכני AI מכוונים לפעולה מוגדרת. הם מסוגלים לבצע סדרה של משימות, לעיתים תוך שילוב מערכות שונות, כדי להשיג תוצאה רצויה (שתמיד מוגדרת על ידי גורם אנושי).

המאפיינים העיקריים של סוכני ה AI:

  1. עצמאות: סוכני AI פועלים באופן עצמאי לאחר שניתנה להם משימה, ולעיתים קרובות מקבלים החלטות ונוקטים בפעולות ללא צורך בהתערבות אנושית.
  2. מכווני משימה: סוכנים אלו בנויים כדי להשלים משימות ספציפיות, שיכולות לנוע בין אינטראקציות עם לקוחות, דרך פתרון בעיות טכניות מורכבות, ועד לפונקציות של משאבי אנוש כמו קליטת עובדים חדשים.
  3. שילוב בין מערכות: סוכני AI מגשרים לעיתים קרובות בין מערכות תוכנה שונות, כשהם שולפים נתונים ממערכת אחת, מעבדים אותם, ואז נוקטים בפעולה במערכת אחרת, תוך שילוב חלק של אספקטים שונים של זרימת העבודה.
  4. למידה והתאמה: עם הזמן, סוכני AI יכולים ללמוד מהאינטראקציות והחוויות שלהם, ולהשתפר ביעילותם ובאפקטיביותם בביצוע משימות.
  5. מדרגיות: סוכני AI יכולים לטפל בנפח גדול של משימות בו זמנית, מה שהופך אותם לפתרונות מדרגיים מאוד עבור עסקים המעוניינים לאוטומט תהליכים חוזרים או מורכבים.

דוגמאות לשימוש בסוכני AI:

– שירות לקוחות: סוכני AI יכולים לנהל שיחות מול הלקוחות, לעבד את הבקשות שלהם ולהציע המלצות על מוצרים, שירותים והמלצות יוספות, ובכך להפחית את הצורך בגורמים אנושיים.

– משאבי אנוש: סוכני AI יכולים למכן תהליכים כמו סינון קורות חיים, תיאום ראיונות וקליטת עובדים חדשים.

– תמיכה טכנית (IT): הם יכולים לאבחן ולפתור בעיות טכניות, להתקין עדכונים ואפילו לנהל פרוטוקולי אבטחת מידע. אגב, לפי אתר דה מרקר: הסטארט־אפ אטרה (Atera), המפתח מערכת לצוותי תמיכה טכנית בארגונים, הצליח לפתח נציג וירטואלי שיפתור אוטומטית חלק מקריאות השירות המגיעות לתמיכה, כמו משתמשים שצריכים איפוס סיסמה. באטרה התחילו לעבוד על מערכת כזו כבר ב 2017, אבל ללא תוצאות מספיק טובות. פריצת הדרך הגיעה רק בזכות מודלי השפה החדשים. כיום אטרה משווקת סוכן שנמצא על המחשב של המשתמשים בארגון, ונותן להם פתרונות אוטומטיים לבעיות כמו תוכנות שלא נפתחות ומחשב איטי. הסוכן של אטרה יודע להריץ בדיקות כדי לזהות את המקור לאיטיות ואז לבצע שינויים נדרשים במערכות המחשוב.

עד כה התייחסנו למאפיינים המרכזים ובכמה דוגמאות ליישום פרקטי ועסקי – למחר בבוקר. אבל, בואו נדבר גם על הפוטנציאל העתידי:

ככל שטכנולוגיות מבוססות AI מתקדמות ומתפתחות יותר, סוכני AI צפויים לקחת על עצמם משימות מורכבות יותר ויותר, ואולי אף לנהל תהליכים עסקיים שלמים או לקבל החלטות אסטרטגיות בצורה אוטונומית לחלוטין. הם עשויים להתפתח כדי להתמודד עם משימות שמצריכות יותר רגישות להקשר, למשך קמפיינים שיווקיים מותאמים אישית, מחקרים מורבים, או אפילו אבחנות רפואיות.

אתגרים ושיקולים:

– שיקולים אתיים: ככל שסוכני AI הופכים לעצמאיים יותר, יעלו שיקולים אתיים בנושא קבלת החלטות, פרטיות ואחריות.
– אינטגרציה: שילוב סוכני AI עם מערכות ותהליכי עבודה קיימים עלולים לייצר אתגרים ארגוניים עסקיים, תפעוליים ומשפטיים ולדרוש התאמות טכניות משמעותיות מצד הארגון.
– פיקוח אנושי: חשוב לוודא שסוכני AI פועלים במסגרת הפרמטרים הרצויים ותואמים לערכים ולמטרות של החברה. רוב הארגונים כיום, משלבים רובד ניהולי ומעקב אנושי כדי לוודא שפעילות ה- ai עונה על הסטנדרטים העסקיים שמייצגים את הארגון.

לסיכום, ההתלהבות סביב סוכני AI גבוהה בימים אלו, אבל הכלים בתחום נמצאים בשלבים ראשוניים ועדיין לא הוכח הפוטנציאל המסחרי שלהם. פוטנציאל זה תלוי ביכולתם לספק תוצאה אמינה, איכותית ובטוחה מספיק כדי שאנשים וארגונים יאמצו אותם.

כל חברה המתמקדת בנושא מחפשת פתרונות משלה כדי להגיע לתוצאה כזו. ב Atera למשל מגבילים את הסוכן שלהם למשימות שבהן לא יוכל לגרום נזק למערכות בארגון. באנזו מתאימים כל סוכן AI שהם בונים לתעשייה ספציפית. סוכן שצריך לכתוב מאמרים לבלוג של עורכי דין, למשל, יופנה למאגרים משפטיים בלבד — ולא לכל המידע ברשת — כדי להקטין את הסיכוי שהוא יכלול בהם מידע לא קשור.

אנחנו בשטראוס נמשיך לעקוב אחרי המגמה הלוהטת הזו, ונשתף בערוצים שלנו לגבי ההתפתחויות החדשות. 

לתיאום קפה ☕ והתייעצות קטנה כגדולה בנושא סוכני בינה מלאכותית (AI) – לחצו כאן ⬅️

עוד כתבות עבורך

איך מסובבים נימיץ – הובלת שינוי טכנולוגי אפקטיבי

האם גם אתם מצאתם את עצמכם מתמודדים עם תוכנית אסטרטגית טכנולוגית מרשימה שבסופו של דבר הצטמצמה לרשימת שו"שים ומעט טכנולוגיות חדשות? אתם לא לבד.

רבים מהארגונים כיום מתקשים לגשר על הפער בין חזון טכנולוגי שאפתני לבין מימוש בפועל. בעידן שבו הטרנספורמציה הדיגיטלית הפכה מאופציה לחובה, האתגר האמיתי הוא להוביל שינוי טכנולוגי באופן שיטתי ומתמשך, מבלי לערער את היציבות התפעולית של הארגון. הקושי נובע משילוב של גורמים: מורכבות טכנולוגית, מגבלות משאבים, התנגדויות ארגוניות, ולעתים קרובות – היעדר מתודולוגיה מתאימה.

הגישה המנצחת: מתודולוגיה גמישה בשלושה רבדים – להקשיב, להגיב בזמן, לתכנן מניסיוננו המעשי בליווי עשרות ארגונים בתהליכי שינוי טכנולוגי, זיהינו כי ההצלחה טמונה ביכולת לפעול במקביל בשלושה רבדים משלימים:

1. לתכנן – יצירת תשתית איתנה לשינוי – בטרם נצלול לפרטים הטכניים, חיוני לבנות את הבסיס הארגוני והתרבותי. זה מתחיל בחזון ברור ומשכנע שמסביר מדוע השינוי נדרש, עובר דרך גיוס תמיכת ההנהלה הבכירה וכולל זיהוי וטיפוח "סוכני שינוי" בארגון – אותם מובילי דעה שיסחפו אחריהם את שאר העובדים. כל זאת, תוך יצירת ערוצי תקשורת פתוחים לזרימת מידע דו- כיוונית.

2. להגיב בזמן – ניהול אפקטיבי של התהליך – השינוי הטכנולוגי הוא מסע, לא אירוע חד-פעמי. ניהול המסע דורש תכנית ברורה שמפרקת את המהלך לצעדים מוגדרים וברי-השגה. לצד זאת, נדרש ניהול סיכונים פרואקטיבי, מדידה שוטפת של ההתקדמות וחגיגה של הצלחות קטנות לאורך הדרך. למדנו שהצלחות מוקדמות, גם אם צנועות, בונות מומנטום ואמון ביכולת הארגון להשתנות.

3. להקשיב – התמודדות חכמה עם התנגדויות – אנשים הם לב ליבו של כל שינוי ולכן ההיבט האנושי הוא קריטי. הצלחה מתחילה בהקשבה אמיתית לחששות העובדים, ממשיכה בשיתופם בתכנון ובעיצוב השינוי וכוללת הכשרה מקיפה והקניית הכלים הנדרשים, תוך ליווי לאורך התהליך.

הסיפור מאחורי המספרים: תיעדוף חכם כמפתח להצלחה באחד הארגונים המובילים במשק שליווינו, נתקלנו באתגר מוכר: רשימה ארוכה של פרויקטים טכנולוגיים עם משאבים מוגבלים. במקום להסתמך על תחושות בטן או לחצים פוליטיים, פיתחנו יחד עם הארגון מודל תיעדוף משוקלל המבוסס על ארבעה פרמטרים: ערך לארגון (30%), סיכון באי- ביצוע (40%), מאמץ נדרש (10%) ועלות (20%).

המודל הפשוט אך האפקטיבי אפשר לארגון לקבל החלטות מושכלות ושקופות וגם להתאים את התיעדוף בקלות כאשר חלו שינויים בסביבה העסקית. התוצאה המרשימה: עלייה באחוז הפרויקטים שהושלמו בהצלחה מ- 40% ל- 75% תוך שנה אחת בלבד. מדידה שמובילה לשיפור: מה שנמדד מתבצע הגדרת מדדי הצלחה ברורים היא אחד המרכיבים הקריטיים, והם צריכים לכסות שלושה עולמות תוכן:

מדדים עסקיים (ROI, TTM, חיסכון בעלויות), מדדים תפעוליים (זמינות מערכות, זמני תגובה, איכות שירות) ומדדי חדשנות (אימוץ טכנולוגיות חדשות ושיפור תהליכים). במפעל תעשייתי שליווינו, המדידה השיטתית הייתה המפתח להצלחה. הגדרנו מדדים ספציפיים לפרויקט שיפור ניהול המלאי ובכל ישיבת היגוי עקבנו אחר ההתקדמות.

מה הופך שינוי טכנולוגי למוצלח?

מניסיוננו העשיר בהובלת שינויים טכנולוגיים, זיקקנו טיפים מעשיים שיכולים לעשות את ההבדל:

1. תהיו גמישים – התאימו את התוכנית ליכולת ההכלה של הארגון – אין טעם בתוכנית מפוארת שאין סיכוי ליישם. בנו תוכנית המביאה בחשבון את המשאבים הזמינים, התרבות הארגונית והמשימות הנוספות על הפרק. התוכנית צריכה להיות גמישה דיה כדי להתאים את עצמה בהתאם לשינויים בסביבה העסקית והטכנולוגית.

2. חישבו "מוצר", לא רק "פרויקט" – אחד השינויים המשמעותיים שאנו רואים בארגונים מצליחים הוא המעבר מחשיבה פרויקטלית (התחלה- סוף) לחשיבת מוצר (התפתחות מתמדת). גישה זו מייצרת רצף של ערך לאורך זמן.

3. הקשיבו – נהלו דיאלוג פתוח ורציף – אין תחליף לתקשורת טובה. קיימו שיח שוטף, שקוף וכן עם כל הגורמים המושפעים מהשינוי, והקשיבו באמת למה שיש להם לומר.

4. פתחו "חוברת הפעלה" ארגונית – ארגונים מצליחים מפתחים מתודולוגיה סדורה לניהול שינויים טכנולוגיים, הכוללת תבניות עבודה, שלבים מוגדרים ותהליכי בקרה. זהו נכס ארגוני רב- ערך שמשתבח עם הזמן והניסיון.

עם המבט קדימה: הובלת שינוי בעולם משתנה העתיד מביא עמו אתגרים חדשים שישפיעו על האופן שבו נוביל שינויים טכנולוגיים. המפתח להצלחה טמון ביכולת לפעול בהתאם למתודולוגיה סדורה וגמישה תוך ניהול במקביל של שלושת הרבדים של השינוי – הטכנולוגי, התהליכי והאנושי-תרבותי.

אנו מזמינים אתכם לבחון את מודל התיעדוף והמדידה הקיים בארגונכם ולשאול: האם הוא משקף נכונה את האיזון הנדרש? האם מוגדרים מדדי הצלחה ברורים לכל יוזמה? וכיצד נערכים להובלת שינוי אפקטיבי בעידן החדש?

כשמתודולוגיית GAIN שלנו הופכת לסטנדרט אימות AI ארגוני

לשמחתי, אצלנו בשטראוס התקופה גדושה בלווי ארגונים במסע לאימוץ בינה-מלאכותית. לצערי, זה גם התירוץ מדוע נותר לי מעט זמן לכתוב פוסטים ומאמרים. אבל, חייב לשתף אתכם בחוויה – איך Open AI ו- Perplexity גרמו לי להסמיק "בשידור חי"…

 

מעשה שהיה כך היה…

אנחנו בשטראוס אסטרטגיה רואים שליחות להפיץ את תפיסת "AI-first mindset" בקרב מנהלים, קולגות ואנשי מקצוע – במאמרים, וובינרים, הסכתים, חשיפות הנהלה, ועוד. ברמה האישית אני שגריר נלהב של המיינדסט הזה. איך זה מתבטא "קלינית"? מהם תופעות הלוואי? המממ…. למשל, כשלקוח או קולגה שואלים שאלה במייל או בוואטסאפ שאני סבור שעוזרי ה AI הווירטואליים שלי יכולים להשלים ולהעשיר את התשובה שלי, פעמים רבות אני פשוט מצרף לתשובה "האנושית" שלי גם קישור לתשובה שנתן chatgpt או perplexity לשאלה הזו. אני (כמובן) מעודד אותם להמשיך בשיחה "מאותה נקודה", בואכה התשובה הספציפית עבורם.

 

בשבוע שעבר, ההרגל הזה תפס אותי בהפתעה…

באחד הכנסים המקצועיים מצאתי את עצמי משוחח עם סמנכ"ל טכנולוגיות בחברה פיננסית גדולה. על רקע קפה דהוי משהו סיפרתי לו על מודל ההפעלה שגיבשנו בשטראוס לאימוץ ארגוני של בינה מלאכותית, GAIN שמו, ועל לקוחות שכבר מיישמים אותו. הוא לקח לגימה מהקפה (וביס מהבורקס) ושאל אותי אם יש עוד best-practices ואסטרטגיות אימוץ AI הוליסטיות מוכרות שנפוצות בישראל. סאקר של המיינדסט הזה של לשלב כוחות עם AI, סיננתי לו "בוא נשאל את chatgpt בדיוק את זה".

בעודי שואל את ChatGPT, הולכת ונולדת בי החוצה תחושת חרטה וכפכוף עצמי. לחוץ שעוד רגע ג'פטו ילרלר name dropping של אסטרטגיות ופרקטיקות ממותגות מבית היוצר של ענקיות ייעוץ גלובליות…

 

אבל הי, לא באנו ליהנות…

טו-לייט…ואז ג'פטו ענה. והתשובה הפתיעה וחייכה אותי, מפיצה חום נעים בבית החזה…ג'פטו מספר כבר בהתחלה על GAIN , מבית שטראוס אסטרטגיה, ומפרט את מרכיבי האסטרטגיה שלה. עשירית שניה אחרי, פרפלקסיטי עונה תשובה דומה ומציג את GAIN כאסטרטגיה ראשונה לאימוץ AI ארגוני.אימאל'ה ואבאל'ה!

מילא לשתף את כל העולם כמה המתודולוגיה שלנו לאימוץ AI ארגוני יכולה ליצור קסמים בארגון. אבל זה וואו לגמרי לגלות ששני יישומי ה Gen-AI ב top 3 מספרים על GAIN שלנו כשיטה מרכזית לאימוץ AI ארגוני…ואם כבר "מחשבה יוצרת מציאות": שבוע מאוחר יותר פגשנו 2 מכרזים לגיבוש מודל הפעלה לאימוץ AI ארגוני, והדרישות לספקים מנוסחות בהלימה כמעט מוחלטת למודל האימוץ שלנו…כנראה שאתם עושים משהו טוב, אמר לי חבר טוב.

כנראה, עצמי עונה לי.

בתמונות – מי אנחנו שנתווכח עם התשובות שנתנו עוזרי ה AI שלנו…

 

 

וובינר מנהיגות טכנולוגית: כיצד להפוך את מערכות המידע למנוע צמיחה עסקי

וובינר מקצועי למובילים טכנולוגיים: מנהיגות טכנולוגית כמנוע צמיחה 🚀

מעל 180 משתתפים הצטרפו לוובינר שלנו "מנהיגות טכנולוגית: כיצד להפוך את מערכות המידע למנוע צמיחה עסקי", שבו עסקנו באתגרים המרכזיים של מובילי IT בארגונים.

על מה דיברנו?
✅ איך מגבשים אסטרטגיית IT שתהיה גם יציבה וגם גמישה
✅ כיצד למנף בינה מלאכותית מתקדמת – גם ברמת האפליקציות וגם בתשתיות
✅ איך מובילים שינוי טכנולוגי משמעותי מבלי לפגוע ביציבות התפעולית
✅ התמודדות חכמה עם מערכות לגאסי והתקדמות למודרניזציה

🎙️ תודה ענקית לדוברות ולדוברים שלנו, שהביאו תובנות מעשיות מהשטח ויצרו שיח מעורר השראה! 📌
מוזמנים לצפות בהקלטה ולהעמיק בתובנות החשובות ששיתפנו. צפייה מהנה! 🔗 ⬇️