במאמר שפורסם מטעם סיילספורס (Salesforce), נבחן האופן שבו ארגונים יכולים להטמיע סוכני בינה מלאכותית בשירות הלקוחות בצורה יעילה שמביאה לתוצאות עסקיות. לפי הכתוב, סוכני בינה מלאכותית מסוגלים לבצע מגוון רחב של משימות, החל מבדיקת תמונה של מקלחת עם עובש וסיוע בשיגור טכנאים, דרך סיוע למיליוני אוהדי כדורגל בנושאי כרטיסים, מנויים ואירועים באצטדיון, ועד לסיוע בהתמודדות עם מציאות פיננסית מורכבת. עבור חברות שמוכנות להגדיר מחדש את תפקידם של סוכני בינה מלאכותית במערך הטכנולוגי ובתהליכים התפעוליים שמתחתיו, סוכנים אלה יכולים להוות יתרון משמעותי בשירות לקוחות.
במהלך הערכת ההגשות לתוכנית פרסי הצלחת הלקוחות (Customer Success Awards) של סיילספורס — תוכנית המוקירה לקוחות שהשתמשו בפלטפורמת Agentforce להשגת תוצאות עסקיות ממשיות — זיהה הצוות דפוס עקבי בקרב הארגונים שהציגו את השינויים המוצלחים ביותר. אף שלארגונים שונים היו אתגרים שונים, התהליכים המוצלחים התבססו על שלושה עקרונות: התחלה בבעיה הנכונה, בניית התשתית המתאימה וחיבור האנשים הנכונים.
התחלה בבעיה התפעולית הנכונה
לפי המאמר, שינוי אמיתי מתחיל כאשר צוותים מזהים נקודת חיכוך תפעולית מוגדרת ומתמקדים בה במקום לרדוף אחר יכולות בינה מלאכותית כלליות. דוגמה לכך היא מועדון הכדורגל טוטנהאם הוטספור (Tottenham Hotspur Football Club) מלונדון. המועדון מתמודד עם נפח עצום של פניות מקהל אוהדים עולמי, בעיקר סביב כרטיסים לימי משחק, גישה לאצטדיון וניהול חשבונות. בעבר, מענה לשאלות אוהדים דרש מנציגי שירות אנושיים להתחבר לשלוש מערכות נפרדות, פעולה שארכה ארבע עד חמש דקות לכל אינטראקציה.
הנהלת המועדון מיקדה את היוזמה בפתרון נקודת החיכוך הזו: תחילה השתמשה החברה ב-Salesforce Data 360 כדי לאחד מקורות נתונים שונים לשכבת הקשר אחודה בזמן אמת, אשר איחדה מעל 4.6 מיליון אוהדים ו-30 מערכות שונות לתוך רשומת זהב אחת ("golden record"). בהמשך, נבנה סוכן השירות Ask Spurs המבוסס על בינה מלאכותית, אשר צויד לטפל בפניות בשמונה שפות שונות ומבוסס ישירות על נתוני הפרופיל המאוחד. לבסוף, ההקשר האחוד של הנתונים יושם הן בערוצי שירות עצמי בצ'אט והן בערוצי סיוע עם נציגים אנושיים.
לפי סמנכ"ל הטכנולוגיות של המועדון, רוב פיקרינג (Rob Pickering), סוכן Ask Spurs מטפל כיום ברוב הפניות באופן מיידי. בנוסף, כאשר יש צורך להעביר שיחה לנציג אנושי, הפרופיל המאוחד מאפשר לנציגים לפתור בעיות בתוך ממוצע של 10 שניות או פחות. שיפורים אלה חסכו 80,000 דקות בחודש הראשון ונמצאים במסלול לטיפול ביותר מ-200,000 שיחות בשנה. המאמר מדגיש כי פתרונות אפקטיביים מעמידים בעדיפות החזר השקעה ברור וחיסכון בזמן, וכי התמקדות באינטראקציה יחידה שחוזרת על עצמה יכולה לחסוך אלפי שעות עבודה אנושית.
בניית תשתית תפעולית מוצקה
העיקרון השני המוצג במאמר הוא עגינת פרויקט הבינה המלאכותית על תשתית תפעולית יציבה, הכוללת נתונים נקיים, תשתית בעלת יכולת הרחבה ותהליכים מותאמים. גם סוכנים מתוחכמים ייתקלו בקשיים אם ייבנו על נתונים מקוטעים או פרקטיקות מיושנות.
דוגמה לכך היא The Grout Guy, עסק בבעלות משפחתית ורשת שיקום האריחים והרובה הגדולה ביותר באוסטרליה. בימיה הראשונים של החברה, ההנהלה עקבה אחר תזמונים וספרי לקוחות באמצעות יומני נייר ידניים וגיליונות אלקטרוניים בסיסיים. עם התרחבות הביקוש ברחבי המדינה, ניהול השיגור, קליטת הלידים והצעות המחיר באמצעים ידניים יצר צווארי בקבוק.
הנהלת The Grout Guy ביצעה מהפך דיגיטלי מקיף: היא ריכזה תהליכי עבודה והחליפה מערכות ישנות בחבילת סיילספורס משולבת הכוללת את Data 360, Agentforce Marketing, Agentforce Field Service, Agentforce Service, Agentforce Builder ו-Slack. כמו כן, בוצעה אוטומציה של תהליכי קליטת לידים והפקת הצעות מחיר מהירות. כחלק מהטמעת Agentforce, החברה בנתה מערכת מרובת סוכנים (multiagent system), כולל סוכן המעבד באופן אוטומטי הזמנות עבודה נכנסות מתוך הודעות דוא"ל וקובצי PDF.
בנוסף לכך, סוכן השירות הפונה ללקוחות, המכונה Groutie, מבקש ממבקרי האתר להעלות תמונות של חדר הרחצה שלהם באמצעות הצ'אט, ומשתמש בזיהוי תמונה אופטי לספירת אריחים, זיהוי עובש או שינויי צבע, וסיוע בהפקת הצעת מחיר. לפי סמנכ"ל הטכנולוגיות אנתוני מסינה (Anthony Messina), הצעות מחיר מופקות כעת בתוך 20 דקות באמצעות Groutie, לעומת שלושה עד חמישה ימים שנמשך התהליך באופן ידני בעבר. החברה הגדילה את קיבולת השטח שלה מארבעה טכנאים לכל מנהלן ליותר מ-25 טכנאים, ללא גידול משמעותי בצוות השיגור. כמו כן, עיבוד הזמנות עבודה אורך כעת פחות משתי דקות, 24 שעות ביממה, שבעה ימים בשבוע.
חיבור האנשים הנכונים ושילוב אמפתיה אנושית
העיקרון השלישי מדגיש כי אימוץ בר-קיימא של בינה מלאכותית דורש חיבור בין צוותים חוצי-ארגון, שמירה על לולאות משוב והבטחה שהעובדים יראו בכלים האוטומטיים שותפים לעבודה ולא תחליף למשרותיהם.
חברת Sammons Financial Group, שבסיסה בווסט דה מוין, איווה, יישמה עיקרון זה בעת שבחנה כיצד בינה מלאכותית מבוססת סוכנים יכולה לסייע ללקוחות ולשותפי הפצה ולהרחיב את קיבולת מערך השירות. כדי ליצור קשר עם הלקוחות, צוותי הטכנולוגיה עבדו עם Agentforce על פיתוח סוכן בעל קול ידידותי ואמפתי וגבולות שיחה ברורים. עם הרחבת פעילות הסוכן לשעות הלילה, סופי השבוע וימי שישי אחר הצהריים, נרשמה תגובה חיובית מצד הלקוחות. אנדרו וולינג (Andrew Walling), עוזר סגן נשיא (AVP) לתכנון ויכולות מסירה בחברה, ציין כי לקוחות ניהלו שיחות בעלות משמעות ובטוחות עם הסוכן, מה ששיקף אמון אמיתי.
במקביל, מנהלי החברה פעלו להפחתת חששות העובדים ויצרו אתר צוות פנימי ב-SharePoint שהציג את פיתוח הסוכן כדמות מתפתחת — החל ממעמד של "שוליה" לומדת ועד לקולגה מלאה בשירות. שילוב העיצוב האמפתי עם פיקוח אנושי אפשר למערכת לטפל ביותר מ-16,000 שיחות בנושאי פוליסות בששת החודשים הראשונים להשקה, תוך מתן מענה שירותי למרבית הפניות ושחרור יועצים אנושיים לטפל בפניות מורכבות ורגישות רגשית. מהלך זה אפשר לחברה להתמודד עם עומסי שיא עונתיים בשיחות ללא צורך בגיוס כוח אדם זמני וללא הארכת זמני ההמתנה. המאמר מסכם כי התמקדות בבעיה הנכונה, הנחת תשתית מוצקה ושיתוף האנשים בתהליך מאפשרים לארגוני שירות להפוך חזונות למציאות תפעולית.