סוכני AI לעסקים הם עוזרי AI שלא רק עונים על שאלות. הם גם עושים דברים. סוכן כזה יכול לבדוק פרטים של לקוח, להכין טיוטה של הצעת מחיר, למיין מייל שנכנס או לעדכן פרטים במערכת. כשמשתמשים בו נכון, הוא מוריד מהצוות שלכם הרבה עבודה שגרתית. כשמשתמשים בו לא נכון, הוא עלול לשלוח את הדבר הלא נכון ללקוח הלא נכון. בפוסט הזה נסביר מה כדאי לתת לסוכן AI לעשות לבד, איפה אדם צריך ללחוץ ״אישור״, ומתי עדיף לא להשתמש בסוכן בכלל.
בשנה האחרונה בנינו ארבע מערכות כאלה. שלוש מהן עובדות טוב. זו שלא עבדה לימדה אותנו את רוב מה שכתוב כאן.
מה זה סוכן AI, במילים פשוטות
סוכן עובד צעד אחרי צעד. ה-AI מסתכל על המשימה ובוחר את הצעד הבא, למשל ״לבדוק את פרטי הלקוח הזה״. התוכנה שלנו מבצעת את הצעד ומחזירה לו את התוצאה. אז ה-AI בוחר את הצעד הבא, וכך הלאה, עד שהעבודה גמורה. (מפתחים קוראים לזה ״סוכנים שמשתמשים בכלים״. הכלים הם הפעולות שאתם מרשים ל-AI לבצע.)
כשסוכנים נכשלים, זה כמעט אף פעם לא כי ה-AI לא מספיק חכם. זה בגלל הכללים שמסביב: מה מותר לו לעשות, מה קורה כשמשהו משתבש, ומי בודק את העבודה שלו.
כלל 1: להגדיר בדיוק מה מותר לו לעשות
ה-AI יכול לבצע רק את הפעולות שנתתם לו, והוא מבין את ההוראות שלכם מילה במילה. אם פעולה מתוארת רק כ״שליחת מייל״, הוא ישתמש בה לכל דבר שנראה כמו מייל: טיוטות, תזכורות, הודעות שבכלל לא התכוונתם שישלח. אם התיאור הוא ״שליחת מייל ללקוח, ורק אחרי שאדם אישר״, הוא יתנהג אחרת לגמרי.
לכן אנחנו שומרים כל פעולה מצומצמת ומתוארת בבירור. ואנחנו בודקים כל בקשה של ה-AI לפני שמשהו באמת קורה. בכל סוכן שבנינו, לפחות פעם אחת ה-AI מילא פרט שנראה אמין אבל בכלל לא היה קיים. הבדיקות האלה תופסות את זה לפני שזה מגיע ללקוחות שלכם או לנתונים שלכם.
כלל 2: להחליט מראש מה קורה כשמשהו נכשל
באינטרנט דברים משתבשים כל הזמן. חיבור נופל. שירות עמוס לרגע. הפתרון המתבקש הוא ״פשוט לנסות שוב״. אם זה בטוח או לא, תלוי במה שה-AI עשה באותו רגע.
לכן אנחנו מחלקים כל פעולה לשתי קבוצות:
- חיפוש ובדיקה, כמו חיפוש בקטלוג או בדיקת פרטי לקוח. אם זה נכשל, המערכת פשוט מנסה שוב בשקט. שום דבר לא השתנה, אז אין נזק.
- שינוי, כמו שליחה, יצירה, עדכון או מחיקה. את אלה אף פעם לא מנסים שוב אוטומטית. ה-AI מקבל הודעה שהצעד נכשל. ואז הוא מחליט: לנסות עוד פעם אחת, לשאול אדם, או להעביר לצוות שלכם.
למה כל כך מחמירים? כי כשהחיבור לא יציב, ״פשוט לנסות שוב״ זו בדיוק הדרך שבה עסק שולח לספק את אותה הזמנת רכש שלוש פעמים.
כלל 3: אדם מחליט על הדברים החשובים
לכל סוכן שבנינו יש לפחות פעולה אחת שדורשת אישור של אדם. ה-AI מכין את הפעולה. מישהו מהצוות שלכם רואה אותה על המסך ולוחץ ״אישור״ או ״דחייה״. ה-AI ממשיך משם.
החלק הקשה הוא לעשות את הבדיקה הזו מהירה. אם אישור לוקח שלושים שניות כי צריך לחפש את כל הרקע, אנשים מפסיקים לקרוא ופשוט לוחצים ״כן״. בדיקה שאף אחד לא קורא היא לא בדיקה. לכן ליד כל פעולה מוצעת אנחנו מציגים את השיקולים של ה-AI: למה הוא רוצה לעשות את זה, ולא רק מה הוא רוצה לעשות. הצוות שלכם יכול להחליט במבט אחד.
שלוש דוגמאות אמיתיות
הצעות מחיר למפיץ. מפיץ שמוכר לעסקים אחרים מקבל כל הזמן בקשות להצעות מחיר. הסוכן קורא כל בקשה, מכין טיוטת הצעה מתוך קטלוג של 60,000 מוצרים, ומוסיף אותה לרשימה שמחכה לבדיקה. מישהו מצוות המכירות עובר עליה ולוחץ ״שלח״. החיפוש בקטלוג קורה אוטומטית. השליחה היא תמיד החלטה של אדם. הצוות עבר מ-40 הצעות מחיר ביום ל-600.
פניות תמיכה לחברת תוכנה. הסוכן קורא כל פנייה חדשה, בודק מי הלקוח, משייך את הבעיה לאחד מסוגי הבעיות המוכרים, ומציע מה לעשות הלאה. צעדים פשוטים קורים לבד, כמו סגירת פנייה כפולה או בקשה מהלקוח לפרטים נוספים. צעדים גדולים יותר, כמו החזר כספי או השעיית חשבון, מחכים לאישור של אדם. הוא ממיין פניות נכון ב-91% מהמקרים. וכל דבר שהוא עשה לבד, צוות התמיכה יכול לבטל בלחיצה אחת.
הסברים על עדכונים לצוות פיתוח פנימי. בכל פעם שהמפתחים משנים משהו בתוכנה, מישהו צריך לכתוב הסבר קצר על מה שהשתנה. הסוכן קורא כל שינוי וכותב טיוטה ראשונה. שום דבר לא יוצא לבד. אדם בודק כל טיוטה. הרווח הוא לא להחליף אף אחד. הרווח הוא שאף אחד לא צריך להתחיל מדף ריק בחמש אחר הצהריים, בסוף שבוע עבודה ארוך.
הסוכן שכיבינו
בנינו גם סוכן שהחליט לבד מתי להעלות עדכונים לתוכנה שאנשים כבר השתמשו בה. הוא קיבל את ההחלטות לפי מספרים מהכלים שעוקבים אחרי פעולת התוכנה. בבדיקות הוא עבד. בשימוש אמיתי, הרבה פעמים הוא קיבל את ההחלטה הנכונה מהסיבות הלא נכונות. ואז, כשאחד המקורות שהוא הסתמך עליהם הפסיק להתעדכן, הוא לפעמים קיבל החלטה שגויה בביטחון מלא. ההרגל שלו לנסות שוב אוטומטית רק הגדיל את הטעויות. כיבינו אותו אחרי שבועיים.
איפה סוכני AI מתאימים, ואיפה לא
הכישלון הזה לימד אותנו כלל פשוט. סוכני AI לא מתאימים כשהחלטה שגויה אחת עולה ביוקר וקשה לתקן אותה. הם מתאימים בעיקר לשלושה סוגים של עבודה:
- הרבה עבודה שחוזרת על עצמה, שבה כל טעות בודדת זולה לתיקון
- טיוטות ראשונות שאדם בודק: הצעות מחיר, תשובות, הסברים, דוחות
- מיון פניות נכנסות והחלטה מי צריך לטפל בהן
מבחן מהיר לכל משימה: אם ה-AI יטעה, תוכלו לבטל את זה בלחיצה אחת? אם כן, אולי זו עבודה טובה לסוכן. אם לא, השאירו את ההחלטה בידי אדם.
לפני שמתחילים, ענו על ארבע שאלות
- אילו משימות לוקחות לצוות שלכם זמן בכל יום?
- בכל משימה: מה ה-AI יכול לעשות לבד, ומה צריך אישור של אדם?
- מה צריך לקרות כשצעד נכשל?
- האם אפשר לבטל בקלות כל פעולה אוטומטית?
לא צריך תשובות טכניות. אתם מכירים את העסק שלכם, וזה מה שחשוב כאן. אנחנו כותבים את התשובות שלכם ככללים שהסוכן עובד לפיהם, ומסכמים אותם איתכם בכתב לפני שמתחילים לבנות.
אנחנו בונים צ׳אטבוטים וסוכני AI לעסקים עם הכללים האלה מהיום הראשון. אם אתם תוהים איפה סוכן יכול לחסוך לצוות שלכם זמן, קבעו שיחה חינמית של 30 דקות. נעבור יחד על העבודה היומיומית שלכם ונגיד לכם בכנות אם AI הוא הפתרון הנכון.