בינה מלאכותית מתאימה ביותר לתרחישים עסקיים הכוללים כמויות גדולות של נתונים, משימות חוזרות, זיהוי תבניות, חיזוי, התאמה אישית ותמיכה בקבלת החלטות. דוגמאות נפוצות כוללות אוטומציה של שירות לקוחות, ניקוד לידים, חיזוי מכירות, יצירת תוכן, גילוי הונאות, פילוח לקוחות ואוטומציה של תהליכי עבודה. עסקים משיגים את הערך הגדול ביותר כאשר בינה מלאכותית משפרת את המומחיות האנושית במקום להחליף אותה לחלוטין.
מקרה השימוש הנכון של בינה מלאכותית לעסק שלך קשור פחות למה שבינה מלאכותית יכולה לעשות ויותר למה שהעסק שלך מוגדר לפרוס. רוב פרויקטי הבינה המלאכותית נתקעים לא בגלל כישלון הטכנולוגיה. הם נתקעים משום שלארגון מעולם לא היו הנתונים, התשתית או המשמעת התפעולית הדרושים כדי להרחיב את הפריסה מעבר להדגמה.
מה הופך מקרה עסקי מתאים לבינה מלאכותית?
התהליכים העסקיים הטובים ביותר עבור בינה מלאכותית הם אלו שחוזרים על עצמם מאוד, כבדים בנתונים, או דורשים תגובות מהירות ומבוססות כללים בקנה מידה גדול. הסימן הברור ביותר הוא השילוב של צפיפות תבניות ונפח קבלת החלטות. כאשר שניהם גבוהים, בינה מלאכותית מתגברת; כאשר אחד מהם חסר, בינה מלאכותית מתקשה לייצר תשואות.
לפי המחקר של פורסטר לשנת 202591% ממקבלי ההחלטות בתחום הטכנולוגיה העולמיים מתכננים להגדיל את הוצאות ה-IT הנגרמות כתוצאה מהשקעות בבינה מלאכותית. ההון זורם, אך בחירת מקרי שימוש עדיין מפרידה בין פריסות פרודוקטיביות לבין הדגמות יקרות. הפער בין פריסה לתשואה מדידה הוא הגדול ביותר בארגונים שדילגו על בדיקת ההתאמה.
| "אם אדם טיפוסי יכול לבצע משימה מחשבתית בפחות משנייה אחת של מחשבה, כנראה שנוכל להפוך אותה לאוטומטית באמצעות בינה מלאכותית, עכשיו או בעתיד הקרוב." – אנדרו נג, מייסד DeepLearning.AI |
מאפיינים של מקרי שימוש טובים בבינה מלאכותית
למועמדים החזקים ביותר בתחום הבינה המלאכותית יש ארבעה מאפיינים משותפים. כל אחד מהם מופיע הרבה לפני שלב הפיילוט ומנבא האם הפריסה תתרחב. יש להתייחס אליהם כאל מסנן, לא לרשימת משאלות:
- זמינות נתונים בצורה נקייה, מובנית ונגישה לאורך כל תהליך העבודה.
- תהליכים חוזרים כאשר אותה החלטה חוזרת על עצמה עם שינויים צפויים.
- תוצאות מדידות עם מדדי בסיס ברורים לזמן מחזור, דיוק או עלות.
- פוטנציאל מדרגיות כך שניצחונות מוקדמים מורכבים ולא מתייצבים בשלב הפיילוט.
אילו מקרי עסקיים נפתרים טוב יותר על ידי בינה מלאכותית?
בינה מלאכותית מספקת את הערך הרב ביותר כאשר היא הופכת משימות לאוטומטיות, חושפת תובנות או מסייעת בקבלת החלטות בקנה מידה גדול. עשרת מקרי השימוש שלהלן חוזרים על עצמם בחברות בגדלים ובתעשיות שונות. כל אחד מהם מתחיל כשיפור פרודוקטיביות ומתפתח לשינוי בתהליך עבודה כאשר הוא משולב עם מערכת הרישומים:
- אוטומציה של שירות לקוחות משתמשת בצ'אטבוטים המופעלים על ידי בינה מלאכותית ועוזרים וירטואליים לטיפול בשאילתות ברמה הראשונה, ניתוב פניות ואחזור ידע; פתרון בעל יכולת בונה סוכני בינה מלאכותית הופך את הפריסה לניתנת להגדרה במקום לקודד בהתאמה אישית.
- ניקוד לידים והסמכה מדרגים לקוחות פוטנציאליים מול דפוסי סגירה היסטוריים, חושפים אותות של כוונת קונים ומתעדפים הזדמנויות למעקב אחר מכירות.
- תחזיות מכירות ממנפות נתוני צבר מכירות כדי לחזות הכנסות, לסמן סיכונים בעסקאות ולשפר את הדיוק מעבר לתחושת הבטן המסורתית של נציג אחר נציג.
- פילוח לקוחות מקבץ קהלים לפי התנהגות, ערך ומעורבות; ממושמע - פילוח לקוחות מהווה את הבסיס לכל תוכנית התאמה אישית.
- אופטימיזציה של קמפיינים שיווקיים ממליצה על קהלים, יוצרת טיוטות של וריאציות ומגישה אישית תוכן על סמך היסטוריית לקוחות בודדים במקום ממוצעים של פלחים.
- יצירת תוכן כוללת טיוטות של מיילים, קווי מתאר של בלוגים, תיאורי מוצרים ותקשורת מכירות, שאותם בני אדם משפרים ומאשרים לאחר מכן.
- אוטומציה של זרימת עבודה מטפלת בהקצאת משימות, ניתוב אישורים ותזמור תהליכים; בוגר אוטומציה של תהליכים עסקיים פריסות משלבות בינה מלאכותית עם לוגיקה מבוססת כללים.
- גילוי הונאות והערכת סיכונים מזהים אנומליות פיננסיות, עוקבים אחר אותות אבטחה ותומכים בבדיקת תאימות בעסקאות בנפח גבוה.
- חיזוי ביקוש מנבא את צרכי המלאי ואת הביקוש בשרשרת האספקה; כלים כמו מעצב AI חזוי תחזיות מבוססות על נתוני CRM במקום הנחיות פתוחות.
- ניהול ידע מפעיל חיפוש ארגוני, עוזרים פנימיים וסיכום מסמכים באמצעות יצירה מוגברת שליפה.
האם אתה יודע?
הסיבה הנפוצה ביותר לכך שפרויקטים של בינה מלאכותית לא מצליחים להתרחב אינה מורכבות טכנית. אלא היעדר נתונים נקיים ומובנים במערכות בהן העבודה מתבצעת בפועל. איכות הנתונים עולה על בחירת המודל בקביעת התוצאות לעתים קרובות יותר מכל גורם אחר בפריסות בינה מלאכותית ארגוניות.
מקרים עסקיים שבהם בני אדם צריכים להישאר מעורבים
לא כל החלטה עסקית מרוויחה ממעורבות של בינה מלאכותית. המקרים שלהלן תלויים בשיקול דעת, בהקשר של יחסים או בהיגיון אתי שבינה מלאכותית אינה יכולה לשחזר באופן מהימן. זיהוי הגבולות הללו הוא מה שמבדיל תוכניות בינה מלאכותית בנות קיימא מאלה שחורגות מגבולות:
- תכנון אסטרטגי תלוי בסינתזה של אותות שבינה מלאכותית אינה יכולה לכמת, כולל אינטואיציה תחרותית ותזמון שוק.
- משא ומתן מורכב דורשים קריאת התמריצים של הצד השני בזמן אמת והתאמת עמדתו באופן דינמי.
- ניהול מערכות יחסים עם חשבונות גדולים, הגישה מבוססת על אמון שנבנה במשך שנים של קשר אנושי, ולא על ניקוד אלגוריתמי.
- קבלת החלטות אתיות בתעסוקה, בהלוואות ובטיפול בלקוחות, נושאים סיכון משפטי ותדמיתי הדורשים אחריות אנושית.
- מנהיגות וניהול שינויים תלויים בשכנוע אנשים, לא בניבוי שלהם, במיוחד במהלך מעברים ארגוניים.
הכלכלן אריק בריניולפסון מסטנפורד מציין כי הערך הכלכלי הגדול ביותר של בינה מלאכותית נובע מהגדלת יכולות אנושיות, לא מהחלפתן. בינה מלאכותית צריכה לשבת לצד מקבלי ההחלטות, לא במקומם, במיוחד כאשר עניינים קשורים למוניטין או לרגולציה. הפריסות המזיקות ביותר הן אלו שמסירות בני אדם מהחלטות שהצוות עדיין צריך להיות אחראי עליהן.
מקרי שימוש בבינה מלאכותית לפי מחלקה
פונקציות העסקיות המשופרות על ידי בינה מלאכותית משתרעות על פני כל חלקי הארגון. נקודת המבט של המחלקה חשובה משום שהחלטות אימוץ מתקבלות על ידי מובילי הפונקציות ולא על ידי בעלי הפעילויות. לכל פונקציה שלהלן יש נקודת כניסה נפרדת.
מבצעים
צוותי מכירות משתמשים בבינה מלאכותית לניקוד לידים, תובנות הזדמנויות ודיוק תחזיות. בינה מלאכותית במכירות פריסות חושפות המלצות לפעולה הבאה מהיסטוריית ה-CRM במקום לפעול ככלי ניקוד נפרדים. שיפור הפרודוקטיביות מפנה זמן לעבודת הקשרים שבינה מלאכותית אינה יכולה לעשות.
שיווק
צוותי שיווק משתמשים בבינה מלאכותית להתאמה אישית, יצירת תוכן ואופטימיזציה של קמפיינים. אוטומציה שיווקית מתייחסת לתפוקות של בינה מלאכותית כאל טיוטות התחלתיות. הצוותים היצרניים מודדים את העלייה בהמרה ולא את הנפח המיוצר.
שירות לקוחות
צוותי תמיכת לקוחות משתמשים בבינה מלאכותית לצורך הסטת לקוחות בשירות עצמי, מיון כרטיסים והצעות תגובה. מערכת ה-CRM מאחסנת היסטוריית לקוחות, ומבססת את תגובות הבינה המלאכותית בהקשר החשבון בפועל. ללא בסיס זה, הבינה המלאכותית מנחשת במקום עונה.
משאבי אנוש וגיוס
צוותי משאבי אנוש משתמשים בבינה מלאכותית לסינון קורות חיים, התאמת מועמדים וקביעת ראיונות עבודה. הסיכון גבוה מכיוון שהחלטות העסקה מוסדרות ברוב התחומים. פיקוח חזק ברמת ההחלטות אינו נתון למשא ומתן.
פיננסים
צוותי פיננסים משתמשים בבינה מלאכותית לצורך חיזוי, גילוי הונאות וניתוח הוצאות. צפיפות התבניות בנתוני העסקאות הופכת את הפיננסים לאחת הפונקציות בעלות התשואה הגבוהה ביותר לפריסת בינה מלאכותית. עדיין יש צורך בבדיקת תאימות לפני הרחבה.
תפעול
צוותי תפעול משתמשים בבינה מלאכותית לאוטומציה של תהליכי עבודה, תחזוקה חזויה ותכנון משאבים. הפריסות המשלבות את התהליכים מקודדות "טעם" תפעולי לכללים אוטומטיים. לאחר מכן, הבינה המלאכותית מייצרת עבודה התואמת את אופן הפעולה הקיימים של הצוות, במקום להציג היגיון קבלת החלטות מקביל שמנהלי התפעול חייבים ליישב באופן ידני.
בינה מלאכותית לעומת אוטומציה מסורתית
בינה מלאכותית ואוטומציה מסורתית פותרות בעיות שונות ומייצרות תפוקות שונות. שתי הגישות משלימות זו את זו ברוב הפריסות הארגוניות. ידיעת איזו מהן להשתמש עבור תהליך נתון היא חלק מהערכת ההתאמה.
| גורם | AI | אוטומציה מסורתית |
| קבלת החלטות | דינמי | מבוסס על כללים |
| יכולת למידה | יש | לא |
| ניתוח נתונים | מתקדם | מוגבל |
| הסתגלות | גָבוֹהַ | נמוך |
| התאמה אישית | גָבוֹהַ | מינימום |
פריסות חזקות משתמשות גם בבינה מלאכותית וגם באוטומציה מסורתית יחד. אוטומציה מסורתית מטפלת ביעילות בעבודה דטרמיניסטית, בנפח גבוה ומבוססת כללים. בינה מלאכותית מטפלת בקלטים דו-משמעיים, זיהוי תבניות והחלטות שבהן כללים אינם יכולים לצפות כל מקרה.
כיצד לזהות את הזדמנויות הבינה המלאכותית הנכונות
לדעת היכן להשתמש בבינה מלאכותית בעסקים מסתכמת בהערכת מוכנות קצרה. חמשת השלבים שלהלן מסננים את הרשימה הארוכה של הזדמנויות תיאורטיות למעטות שבאמת יתפתחו. דילוג על כל אחת מהן מייצר פיילוטים שנראים טוב בהדגמות אך נתקעים בייצור.
הערכת תהליכים חוזרים
התחילו בתהליכים שבהם אותה החלטה חוזרת על עצמה פעמים רבות בשבוע. החלטות בתדירות גבוהה ובמורכבות נמוכה מייצרות את הניצחונות המדידים המהירים ביותר. החלטות אסטרטגיות וחד-פעמיות לעיתים רחוקות מצדיקות את עלות הפריסה.
ניתוח זמינות נתונים
ודא שהנתונים המזינים את הבינה המלאכותית נקיים, מובנים ונגישים דרך תהליך העבודה. הכנת נתונים היא צוואר הבקבוק הנפוץ ביותר והעלות המוערכת ביותר. בלעדיה, למודל אין שום דבר אמין לאחזר.
חשב את ההשפעה העסקית
כימת את קו הבסיס ואת השיפור הריאלי לפני התחייבות לפריסה. קבע מדדי ביצועים ברורים לחיסכון בזמן, הפחתת הוצאות ויצירת הכנסות. מטרות לא ממוקדות מובילות לבזבוז הון ותשואות שלא הוכחו.
הערכת היתכנות טכנית
הערך האם התשתית הקיימת שלך יכולה לתמוך בפריסה בקנה מידה גדול. ההיפר-סקיילר שבו נמצאים הנתונים שלך, שכבת האינטגרציה ורמת ה מומחיות בבניית סוכני בינה מלאכותית כולם בצוות מעצבים את מה שמציאותי. תשתית לא תואמת היא המקום שבו רוב תוכניות הבינה המלאכותית הארגונית נתקעות.
התחל עם פרויקטי פיילוט
הפעל פיילוטים בקנה מידה קטן לפני פריסה רחבה יותר. הערכת הפיילוט זקוקה גם למדדי פרודוקטיביות וגם למדדי איכות. דילוג על בדיקת האיכות מייצר תוצאות חיוביות שגויות.
תובנות מבפנים: מקרי שימוש בבינה מלאכותית הניתנים להרחבה בדרך כלל אינם השאפתניים ביותר. אלה הם כאלה שבהם הנתונים נקיים, זרימת העבודה ניתנת לחזרה, וה-"אדם בתוך הלולאה" כבר קיים.
האילוץ הוא לעיתים רחוקות יכולת המודל. מדובר בשאלה האם הארגון שלכם מוכן להפעיל בינה מלאכותית מעבר לשלב ההדגמה, וזה תלוי בבחירות תשתית שבוצעו הרבה לפני שפרויקט הבינה המלאכותית התחיל.
טעויות נפוצות בעת יישום בינה מלאכותית
רוב הטמעות הבינה המלאכותית נכשלות בגלל כמה טעויות נפוצות. למרבה המזל, קל להנהלה לזהות את הטעויות הללו במהלך השבועות הראשונים של הפריסה:
- שימוש בבינה מלאכותית ללא יעדים ברורים מייצר פעילות ולא תוצאות; הפריסה נראית עמוסה אך אינה יכולה להוכיח ערך.
- נתונים באיכות ירודה חותרים תחת כל פלט במורד הזרם; המודל מגביר את הרעש במקום לסנן אותו.
- ציפייה לקבלת החלטות אוטונומיות לחלוטין מתעלמת מהסקירה האנושית שעדיין נדרשת לפריסות ייצור בנקודות החלטה קריטיות.
- התעלמות מממשל ואבטחה יוצרת סיכון שמצטבר עם אימוץ; לפי מחקר גרטנר76% מהארגונים מציינים פרטיות ואבטחת נתונים כסיכון הבינה המלאכותית העיקרי שלהם.
- מדידת פעילות במקום תוצאות מתגמלת שימוש גלוי בבינה מלאכותית מבלי לעקוב אחר האם היא הניבה את התוצאה העסקית הרצויה.
- היעדר פיקוח אנושי בנקודות קבלת החלטות מאפשר לאופני כשל להתפתח בשקט עד שהם הופכים לגלויים רק לאחר שנגרם נזק.
כיצד CRM ובינה מלאכותית פועלים יחד
מערכת ה-CRM היא המקום שבו פתרונות עסקיים המונעים על ידי בינה מלאכותית הופכים לפעולה ולא ניסיוניים. המערכת מכילה את נתוני הלקוחות, לוגיקת זרימת העבודה והאנליטיקה המבססים את תגובות הבינה המלאכותית במציאות העסקית.
לפי תובנה של סירוסמערכות CRM המונעות על ידי בינה מלאכותית מספקות זמני תגובה מהירים יותר ב-30-50% על ידי אוטומציה של מעורבות ברמה הראשונה וחשיפת הקשר מהר יותר מאשר חיפוש ידני.
- תובנות התנהגותיות: מזהה אוטומטית דפוסים עדינים בפעילות החשבון ובמעורבות הלקוחות, שמעקב ידני היה מפספס.
- ניקוד מוביל חזוי: מדרג לקוחות פוטנציאליים מול דפוסי סגירת עסקאות היסטוריים, כך שצוותי מכירות יתעדפו הזדמנויות בעלות ערך גבוה.
- הנחיות לפעולה הבאה: מנתח את היסטוריית ה-CRM כדי להמליץ בדיוק על הצעד הבא שעל נציגי המכירות לנקוט עבור כל חשבון.
- פילוח לקוחות דינמי: קבץ לידים ולקוחות על סמך התנהגות בזמן אמת ולא על סמך נתונים דמוגרפיים סטטיים ומיושנים.
- מסירות אוטומטיות של זרימת עבודה: מבצע תהליכים פנימיים באמצעות טריגרים של CRM מוגדרים מראש במקום שרשורי דוא"ל ידניים.
- מעורבות אישית: מתאים את המסרים ישירות לרשומות של תיקי לקוחות בודדים כדי לספק תקשורת רלוונטית ומודע להקשר.
- תחזית הכנסות מבוססת נתונים: משלב נתוני צבר בזמן אמת עם מגמות היסטוריות כדי לחזות הכנסות במדויק מבלי להסתמך על תחושת בטן של נציגים.
Vtiger One's חשבון AI חוזה תוצאות עסקאות וממליץ על הצעדים הבאים מנתוני CRM היסטוריים. צוות הפונה ללקוחות פועל בהתאם להמלצה.
שיטות עבודה מומלצות לאימוץ מוצלח של בינה מלאכותית
תוכניות בינה מלאכותית חזקות חולקות קבוצה קטנה של תחומים שמתחברים לאורך מחזורי פריסה. כל אחד מהם קשור לאיכות הפלט או לקנה מידה תפעולי. ניתן לראות את התחומים הבאים בפריסות שעברו את שלב הפיילוט:
- התחילו עם מקרי שימוש בעלי השפעה גבוהה, בעלי קווי בסיס מדידים וקריטריונים ברורים להצלחה.
- התמקדו בתוצאות מדידות ולא בנפח פעילות או במדדים המדווחים על ידי הספקים.
- לשמור על פיקוח אנושי בנקודות קבלת החלטות עד להבנה טובה של אופני הכשל.
- שפר את איכות הנתונים באופן מתמיד באמצעות ניקוי, מניעת כפילויות והעשרה.
- שלבו בינה מלאכותית בזרימות עבודה קיימות כך שהטכנולוגיה תאחד פעולות במקום לפצל אותן.
- ניטור רציף של ביצועים כדי לזהות סחיפת מודל, הנחיה וסחיפת תהליך מוקדם.
Fשאלות שנשאלו לעתים קרובות
אילו בעיות עסקיות נפתרות בצורה הטובה ביותר באמצעות בינה מלאכותית?
הבעיות העסקיות הנפתרות בצורה הטובה ביותר באמצעות בינה מלאכותית הן אלו הכרוכות בכמויות גדולות של נתונים, החלטות חוזרות ונשנות, זיהוי תבניות וחיזוי בקנה מידה גדול. אוטומציה של שירות לקוחות, ניקוד לידים, חיזוי ביקוש, גילוי הונאות ויצירת תוכן מייצרים באופן עקבי תשואות מדידות כאשר הנתונים הבסיסיים נקיים וזרימת העבודה משולבת עם מערכת הרישומים.
מהם מקרי השימוש הנפוצים ביותר בבינה מלאכותית בעסקים?
מקרי השימוש הנפוצים ביותר בבינה מלאכותית בעסקים הם אוטומציה של שירות לקוחות, ניקוד וחיזוי לידים במכירות, התאמה אישית של שיווק ויצירת תוכן, אוטומציה של תהליכי עבודה, גילוי הונאות, חיזוי ביקוש, פילוח לקוחות וניהול ידע. פריסות אלו משתרעות על פני כל מחלקה ומניבות רווחי פרודוקטיביות מדידים.
איך אני יודע אם תהליך מתאים לבינה מלאכותית?
תהליך מתאים לבינה מלאכותית כאשר הוא חוזר על עצמו, עשיר בנתונים, בעל תוצאות מדידות וניתן להרחיב אותו מעבר לפיילוט הראשוני. למועמדים החזקים ביותר יש נפח קבלת החלטות גבוה ומדדי בסיס ברורים המאפשרים כימות של רווחי פרודוקטיביות. תהליכים הדורשים שיקול דעת אנושי מדוקדק, משא ומתן מורכב או הנמקה אתית בדרך כלל עדיפים להיות מונחים על ידי אדם עם תמיכה בבינה מלאכותית מאשר אוטומטיים מקצה לקצה על ידי בינה מלאכותית.
האם בינה מלאכותית יכולה להחליף קבלת החלטות אנושית?
בינה מלאכותית אינה יכולה להחליף באופן אמין קבלת החלטות אנושית במקרים הדורשים שיקול דעת, הקשר של יחסים או הנמקה אתית. הפריסות הפרודוקטיביות ביותר משפרות את קבלת ההחלטות האנושית במקום להחליף אותה, במיוחד בתכנון אסטרטגי, משא ומתן מורכב וכל החלטה שיש לה היבטים רגולטוריים או מוניטין.
אילו תעשיות מרוויחות הכי הרבה מ-AI?
תעשיות עם נפחי עסקאות גבוהים, נתונים מובנים והחלטות חוזרות ונשנות מרוויחות הכי הרבה מבינה מלאכותית. שירותים פיננסיים, קמעונאות ומסחר אלקטרוני, ניהול שירותי בריאות, ייצור, טלקומוניקציה ושירותים מקצועיים מייצרים באופן עקבי את התשואות החזקות ביותר מבינה מלאכותית.
מה ההבדל בין בינה מלאכותית לאוטומציה?
אוטומציה מסורתית מפעילה סקריפטים מבוססי-כללים על גבי קלטים מובנים ומבצעת משימות דטרמיניסטיות באופן אמין בנפח גבוה. בינה מלאכותית מטפלת בקלטים דו-משמעיים, לומדת מנתונים לאורך זמן ומייצרת פלטים שמתאימים את עצמם להקשר. רוב פריסות הייצור משלבות את שניהם, כאשר אוטומציה מסורתית מטפלת בזרימות עבודה דטרמיניסטיות ובינה מלאכותית מטפלת בזיהוי תבניות, סיווג וקבלת החלטות שבהן כללים אינם יכולים לצפות כל מקרה שזרימת העבודה תיתקל בו.
כיצד מערכות CRM יכולות להשתמש בבינה מלאכותית?
מערכות CRM משתמשות בבינה מלאכותית כדי לחשוף תובנות לקוחות, לדרג לידים באופן ניבוי, להמליץ על הפעולה הטובה ביותר הבאה עבור נציגי מכירות, לפלח קהלים לפי התנהגות, להפוך מסירות שגרתיות של זרימת עבודה לאוטומטיות, להתאים אישית מעורבות ברמת הרשומה האישית ולחזות הכנסות מנתוני צבר.
