"פוטנציאל התייעלות מוקדי שירות הלקוחות באמצעות AI – גבוה"

מנמ"רים במגזר ארגוני האנטרפרייז הציגו לפני ימים אחדים תובנות ולקחים מהיישום של טכנולוגיות בינה מלאכותית בארגונים שלהם. הם עשו זאת במסגרת פאנל "מובילי AI בארגוני אנטרפרייז", שנערך בהנחיית עידית חן, סמנכ"לית חטיבת הדיגיטל ומערכות המידע בקבוצת לובינסקי, כחלק מכנס GenAI for All של אנשים ומחשבים. האירוע התקיים באולם איסט בתל אביב, בהשתתפות מומחים ואנשי מקצוע בתחום ובהנחיית יהודה קונפורטס, העורך הראשי של הקבוצה.

חן ציינה כי "הניסיון בכלי בינה מלאכותית מלמד אותנו מהר מאוד מה יעבוד ומה פחות, מה בכיוון ומה לא בכיוון. זה לא תמיד יצריך תהליך בחינה ארוך, די במהירות ניתן לראות מה יסייע לארגון ומה פחות. אנחנו בוחנים הרבה פתרונות, עושים תהליכים מהירים ובוחרים את אותם כלים בעלי הפוטנציאל לבחינה מעמיקה יותר. זה יתרון וחשוב להשתמש בו".

עידית חן, סמנכ"לית חטיבת הדיגיטל ומערכות המידע בקבוצת לובינסקי. צילום: ניב קנטור

ויקטור מלכה, סמנכ"ל מערכות המידע של סלקום, סיפר כי "מוקדים הם עסק יקר ורווי עובדים. קיים צורך לסיים שיחה במהירות וביעילות, וליצור שביעות רצון לקוח גבוהה. זה מקום שבו ראינו פוטנציאל גבוה בשילוב של בינה מלאכותית יוצרת, ומאמצע השנה שעברה ביצענו 60 ניסויים בכלי AI שונים – אלא שרובם נכשלו. אחת ההצלחות הייתה במערכת מבוססת בינה מלאכותית שמשמשת כעוזרת לנציג השירות האנושי, ומאפשרת לו לתחקר נושא שקשור ללקוח. לדוגמה, תובנות שנובעות מהשוואה של חשבוניות לקוח. המערכת הזו נמצאת כבר כיום בשימוש של כ-100 נציגים במוקד השירות, ורואים שם שיפור במדדי השירות".

נינה גיספאן, סמנכ"לית מערכות המידע של אגד. צילום: ניב קנטור

"תיעדוף לטובת בינה מלאכותית"

נינה גיספאן, סמנכ"לית מערכות המידע של אגד, ציינה כי "כל הנושא של יישום AI בארגון מקבל אצלנו קדימות, בין השאר מאחר שהמנכ"ל מאוד מאמין בטכנולוגיה הזו, והוא מוכן להשקיע משאבים כדי לבחון אותה בתרחישים שונים. אחד הפרויקטים המרכזיים שעליהם אנחנו עובדים הוא פיתוח של עוזר AI לסדרני התחבורה, שמתמודדים עם בלת"מים דוגמת אוטובוסים לא תקינים, נהגים חולים וכבישים סגורים. שינויים שנובעים מבלת"מים גורמים להפסדים של עשרות מיליוני שקלים למערכת הסעת תחבורת המונים כמו אגד. העוזר מיועד להביא לייעול של המערכת, ולסייע לסדרן לפעול בצורה יותר כלכלית".

"אולם", הוסיפה, "ההגעה לרמת בשלות נאותה של המערכת לוקחת זמן, והסיבה לכך כפולה – הרבה מהמידע לא נמצא כלל במערכת אלא במוחם של הסדרנים, ודאטה שכן נמצאת בה צריכה לעבור טיוב. אנחנו מבינים שיש עוד דרך לעשות כדי להצליח בפרויקט זה, אבל אנחנו מאמינים בו ונמשיך אותו".

אניה סורוקין, סמנכ"לית דאטה ואנליטיקה בקבוצת שטראוס. צילום: ניב קנטור

אניה סורוקין, סמנכ"לית דאטה ואנליטיקה בקבוצת שטראוס, אמרה כי "השאיפה אצלנו היא לשלב את מהפכת ה-AI ובמקביל להשתמש בחוזקות של הכלים הקיימים. הדרך לשלב בינה מלאכותית בארגון היא באמצעות יצירה של אמון של הארגון, על עובדיו ומנהליו, בטכנולוגיה החדשה, ולעשות זאת בדרך מתוכננת ומנוהלת. השקנו מהלך שכלל שלושה בסיסים: הראשון – מעבדת AI, שבה אנחנו בוחנים מערכות וטכנולוגיות. השני – תהליך בחינה של אילו יכולות בינה מלאכותית נשלב במערכות הקיימות. השלישי – שילבנו בתהליכי הבחינה גורמים מהביזנס, כאלה שיש להם נטייה להיות מאמצים מוקדמים של טכנולוגיות, כדי ללמוד יחד איתם מה יעבוד אצלם בעמדת העבודה ומה פחות".

שיראל דה וילה, מנהלת ה-AI בחטיבת המרכזים הרפואיים הממשלתיים במשרד הבריאות. צילום: ניב קנטור

"קהילות למידה של AI"

דוברת נוספת בפאנל הייתה שיראל דה וילה, מנהלת ה-AI בחטיבת המרכזים הרפואיים הממשלתיים במשרד הבריאות. היא אמרה כי "ראינו חשיבות בשאלה כיצד העובדים שלנו יאמצו את כלי הבינה המלאכותית. זה מצריך שיתוף גם בתוך הצוותים וגם בין צוותים שונים. לצורך כך הקמנו קהילות למידה, שגיבשנו אותן לפגישות קבועות, ושם קיימנו שיח כיצד להשתמש בכלים לטובת היום יום והעבודה. אפילו יצרנו תחרויות קטנות בתוך הקבוצה כדי להגביר את המוטיבציה והמעורבות".

"אלמנט נוסף שביצענו היה התאמה אישית של הכלים לתפקידים השונים במערכת. לא הכול צריך להיות בשימוש של כולם, אלא נדרשת קסטומיזציה של הכלים לבעלי התפקידים", הוסיפה.

דה וילה ציינה ש-"הטמענו גם סקרים, וזה אפשר לנו לבחון אם קיים אימוץ מספק של AI בחטיבה, מה צריך לחזק ומה כבר עובד בצורה טובה".

צחי לוטטי, מנהל ענף CTO בבנק דיסקונט. צילום: ניב קנטור

צחי לוטטי, מנהל ענף CTO בבנק דיסקונט, אמר כי "קיים אצלנו דגש נוסף, והוא לא רק על תרחישים עסקיים שיקבלו תמיכה מחדש באמצעות כלים של בינה מלאכותית, אלא גם על קפיצת המדרגה שזו תאפשר לגוף ה-IT הארגוני. כמות המשאבים שהארגון מקצה לטובת IT היא גבוהה, והבינה המלאכותית יכולה לגרום למהפכה גם באספקט הזה. הצפי שלנו הוא שזו תהיה מהפיכה מז'ורית. תהליכים מורכבים ב-IT יעברו מהפכה, שתאפשר להם לרוץ הרבה יותר מהר, ואנחנו צפויים להראות שינוי וערך משמעותי לארגון גם בחזית הזו".