כבר לפני שנים הבנתי שהשאיפה שלנו צריכה להיות לחוויית לקוח “טלפתית”. חוויה שבה אנחנו, הלקוחות, נדמיין משהו, והוא כבר יופיע על פתח ביתנו.
אם זה נשמע לכם מופרך, הרי שכבר היום אילון מאסק מנסה לייצר פעולות באמצעות כוח המחשבה.
אבל בינתיים, בדרך לשם, ארגונים עסוקים בניסיון לספק ללקוחות חוויה כמה שיותר “חלקה” ו”שקופה”.
כבר היום הבינה המלאכותית (Generative AI) מאפשרת לארגונים להציע חוויה מהירה יותר, זמינה יותר, אנושית, פרסונלית וגם פרואקטיבית. ככל שהטכנולוגיה תתקדם, המושג “חלק ושקוף” ייעשה אמיתי יותר—חוויה ללא צורך בביצוע פעולה כלשהי מצד הלקוח.
מה ההשפעה של זה על מערכות המידע? המשיכו לקרוא>>
איך זה יקרה בפועל?
הדרך של הלקוחות לבצע פעולות תהיה באמצעות הוראות קוליות או טקסטואליות בשפה טבעית. הוראות אלה יתורגמו אוטומטית לסדרת פעולות מאחורי הקלעים. מערכות חכמות ינתחו, יבצעו, ויחזירו תשובה פשוטה וברורה ללקוח.
ב- 2018 כשכתבתי את המאמר הזה, בו תיארתי איך צ’אטבוט עומד לשנות את כל עולם חווית הלקוח- אמרו לי שאני מגזימה.
תיארתי שם למשל איך תראה חווית הלקוח של הערכות לנסיעת עבודה לחו”ל. הזמנתי את הקוראים לדמיין שהם מתכננים הנסיעה, וכל מה שיצטרכו לעשות, זה רק לבקש מהצ’אטבוט לטפל בזה. כלומר לומר לו איפה ומתי הם צריכים להיות, ולהמשיך בעיסוקם. הצ’אטבוט כבר יסגור להם את כל הפינות. מהזמנת הטיסות ואפילו המונית שתאסוף אותם מהשדה, דרך קביעת המסעדות ועד חבילת התקשורת המתאימה ביותר לצרכים שלהם. אמרתי להם שהוא אפילו יוכל לסגור להם ביומן את לו”ז הפגישות, המסעדות, ההופעות והאירועים (שגם כמובן מותאמים בצורה מדויקת לטעמם האישי).
בדיעבד דייקתי. והנה, העתיד כבר כאן. זה רק לקח קצת זמן, אבל אנחנו בפתחו של עידן חדש בחווית לקוח.
רוצים לשפר את חווית הלקוח בארגון שלכם ולהקדים את המתחרים? אני פה בשבילכם! לחצו כאן.
וגם יש לזה שם - תכירו את Agentic AI
Agentic AI הוא תחום בבינה מלאכותית המתמקד בפיתוח מערכות אוטונומיות שמסוגלות לבצע משימות, לקבל החלטות ולפעול בסביבות משתנות עם מינימום התערבות אנושית. המערכות האלו מתוכננות להבין הקשרים מורכבים, לקבוע מטרות, לתכנן פעולות ולבצע אותן באופן עצמאי, תוך התאמה לשינויים בסביבה ולמידה מניסיון.
בשונה ממערכות AI מסורתיות שמתוכנתות לביצוע משימות ספציפיות (ומדהים כמה מהר כבר יש “מסורתי” בעולם ה-AI ),Agentic AI שואף לפעול בדומה לסוכן אנושי, עם יכולת לקבל החלטות ולבצע פעולות מורכבות באופן עצמאי. מערכות אלו משלבות מודלים מתקדמים של למידת מכונה (Machine Learning) ועיבוד שפה טבעית (NLP), כדי להשיג רמה גבוהה של אוטונומיה וגמישות.
אז איך זה יעבוד? בואו ניקח דוגמא - לקוח שצריך הלוואה.
הוא פונה למערכת הבנק שלו ואומר: “אני צריך הלוואה קטנה לחודש הבא.” המערכת מבינה את הבקשה, מנתחת את המידע הרלוונטי כמו היסטוריית אשראי והכנסות, ומחזירה תשובה: “אישרנו לך הלוואה של 10,000 ₪ בתנאים מיוחדים”. וזה באפס מעורבות נציג.
מה זה אומר מבחינת מערכות המידע ויישומים פנים-ארגוניים?
אנחנו נמצאים בשלב מעבר – שלב שבו עוברים ממערכות מבוססות טרנזקציות (מסכים קשיחים ושדות מוגדרים מראש) לממשקים מבוססי שיח אינטואיטיבי ודינמי.
הנוחות, החיסכון והיעילות שבמתן שירות באמצעות שפה אנושית, עתיד להכנס לכל מקום בארגון. כך למשל, המערכות הפנים-ארגוניות (CRM, ERP, HR ועוד) יעניקו שירות לעובדים שישתמשו בהן, באמצעות הוראות קוליות או טקסטואלית, בצורה של שיחה חופשית. (רוצים לדעת עוד על מערכות מידע ואיך הן מבטיחות את הצלחת הארגון? לחצו כאן!)
מערכות מידע, ובעיקר CRM, ERP ומערכות שירות, נבנו במשך עשרות שנים סביב עקרון הטרנזקציות. לכל פעולה היה מסך ייעודי, שדות קבועים ותהליך מובנה.
כיום, בזכות AI, אנו עדים לעליית מערכות מבוססות שיח שמאפשרות למשתמשים לתקשר עם המערכת בשפה טבעית, בלי לעבור בין מסכים ושדות. לדוגמה, מנהל מכירות יכול לשאול: “מה הסטטוס של ההזמנה של לקוח X?” והמערכת תספק תשובה ישירה, מבלי להזדקק לנווט בין מודולים שונים.
דוגמא נוספת
משתמש יוכל לשאול את סירי: “מה מצב הפרויקט שלי בחברת הפיתוח?” וסירי תפעיל את המנוע של מערכת הפרויקט (לדוגמה, Jira או Trello), תשיג את המידע ותציג אותו בצורה ברורה.
משקל הכובד של הפעילות ינוע מהנציג ל”מאחורי הקלעים”. לאותם מודלים שיקבלו את ההוראות הפשוטות בקול ו/או בטקסט, יתרגמו אותם לסדרת פעולות פשוטות, יגשו למידע, ויבצעו את מה שנדרש מאחורי הקלעים, באופן אוטומטי, ואז יחזירו תשובה פשוטה למשתמש- ממש ככה:
- קבלת ההוראה: זיהוי כוונת המשתמש
- עיבוד הבקשה: תרגום להוראות טכניות
- ביצוע: גישה למידע וביצוע אוטומטי
- החזרת תשובה: סיכום ברור ומיידי
מהפכת הממשקים כבר כאן
בהדרגה, “שכבת ממשק המשתמש” תלך ותיעלם. מה זה אומר?
דמיינו:
- מערכות כמעט ללא ממשק משתמש- העובד או הלקוח ינהל שיחה "אנושית" בקולו או בטקסט, ללא צורך להזין נתונים בשדות ומסכים.
- חוויית משתמש פשוטה- לא צריך להכיר תהליכים מורכבים או ללמוד מערכות חדשות.
- זמן פרויקט קצר יותר - אין צורך לאפיין עשרות מסכים ושדות מראש.
מערכות כמו אלה לא יוסיפו AI ליכולות הקיימות- הן יהפכו להיות AI בעצמן. וזו כבר אופרה שונה לגמרי.
דמיינו, כמה זה ייקל על חווית המשתמש מצד אחד, וכמה זה יקצר את זמן הקמת והטמעת פרויקט של מערכת כזו (בין אם זה CRM, ERP וכו’). ולאן כל זה יוביל מצד יצרני מערכות ואפליקציות?
הסוף של ממשקי משתמש?
בדומה למה שהיכרנו בדמות סירי, גוגל אסיסטנט ואלקסה – במקום להתנהל מול אין ספור אפליקציות ומסכים, העבודה תהיה מול ממשק משתמש מרכזי, שכפי הנראה יפותח ע”י חברות טכנולוגיה מובילות (אפל, מטה, גוגל). רק שעכשיו זה ממש יוכל לבצע פעולות מול מנועי לוגיקה עסקית – אשר יפותחו ע”י החברות נותני השירות שאנחנו מכירים היום.
תחשבו על זה, כבר לא נצטרך לפנות כל פעם לאפליקציה אחרת – בנק, חברת ביטוח, קופת חולים, חדר כושר וכו’. נוכל פשוט לדבר לטלפון הנייד (ממש כמו שאפשר לדבר ל- chatGPT), והממשק כבר יידע לפנות לחברה הרלוונטית, לביצוע סט הפעולות הנדרשות.
ברור שמנקודת זמן מסוימת כבר לא יהיה באמת צורך בהשקעה בממשקי משתמש נוחים. במקום זה יחל פיתוח הממשקים והאינטגרציות לאותם ממשקי משתמש מרכזיים.
בואו נצלול לכמה דוגמאות:
- בתחום הקמעונאות - ממשק מאוחד יאפשר לקוחות לבצע רכישות, לעקוב אחרי הזמנות ולתקשר עם שירות הלקוחות של כל החברות.
- בתחום הבריאות - לקוח יאמר "תזמיני לי תור לרופא עיניים." ממשק משתמש מבוסס AI יפעל מול שירות של קופת החולים, יקבע את התור מול הרופא הרלוונטי (כמובן תוך זיהוי זמן אידיאלי עבור הלקוח, לפי היומן שלו) ויחזיר תשובה: "נקבע לך תור ליום שני הקרוב ב-10:00."
- בתחום הרכב - נהג שואל את המערכת ברכב: "מתי הטיפול הבא שלי?" והמערכת עונה: "בעוד 500 ק"מ, אצור קשר עם המוסך המועדף עליך."
ומה שיפה הוא שבכל המקרים נפעיל את אותו ממשק משתמש, שיפעל פעם אחת מול הסופר, מול קופת החולים ומול המוסך.
תועלות ואתגרים
תועלות
- חוויית משתמש אחידה - מעבר חלק בין שירותים שונים.
- יעילות גבוהה יותר- צמצום זמן והוצאות.
- אינטגרציה חכמה - שיתוף פעולה בין מערכות שונות.
אתגרים
- אבטחת מידע - איחוד מערכות מגביר סיכון לפריצות.
- אובדן זהות מותגית - חברות עלולות לאבד את מיתוגן הייחודי.
- חשש מהתלות בממשקים חיצוניים- מערכות מרכזיות עשויות לדרוש התאמות יקרות.
מדוע זה חשוב היום?
אם נדמה לכם שזה עתיד רחוק, כדאי שתדעו שיש לא מעט ארגונים בעולם שכבר עכשיו עובדים על יישום המגמות הללו.
גרטנר מעריכה כי עד 2030 כ-75% מהאינטראקציות בין לקוחות לארגונים יתבצעו דרך AI (וזה עוד לפני שהכנסנו למשוואה את עולם המטאוורס).
השאלה היא לא אם זה יקרה, אלא מתי. ואני מקווה שעכשיו כבר לא יכתבו לי בתגובות שאני מפנטזת וזה מדע בדיוני.
נ.ב. בקצב המטורף של יכולות ה- AI, הפעם כבר לא נצטרך לחכות שש שנים לקפיצת המדרגה הזו.
עכשיו זה הזמן! בואו להשאיר אבק למתחרים. השאירו פרטים עכשיו.
