ניתוח

מדוע סוכני ה-AI מהירים אך התהליכים לא: המודל של סיילספורס

בסיילספורס מציגים כיצד צוותי RIS מאיצים פיתוח ותהליכים בארגון באמצעות שילוב כלי קידוד סוכנותיים

4 דקות קריאה
EN
מדוע סוכני ה-AI מהירים אך התהליכים לא: המודל של סיילספורס
מבוסס על כתבה שלSalesforce News ↗תרגום וסיכום באמצעות מערכת חדשות בליווי AIאיך אנחנו עובדים

תקציר מנהלים

מה חשוב לדעת

  1. שילוב סוכנים בשלב בודד בתהליך משאיר את שאר השלבים בקצב אנושי ומונע הפקת ערך, מה שמסביר מדוע שומעים כי 95% מהחברות אינן מפיקות ערך מ-AI.

  2. בסיילספורס, 74% מהעובדים התנסו בכלי קידוד סוכנותי, והשימוש בקרב עובדים שאינם טכניים הגיע לעד 66%, יותר מפי שלושה לעומת הרבעון הראשון.

  3. מתודולוגיית RIS משלבת מחזיק עניין עסקי בעל דעה עם צוות מצומצם של בונים סוכנותיים כדי להאיץ קבלת החלטות פי 10 לערך ותוצאות פי 30 לערך.

  4. יישומי המודל בחברה הניבו אפליקציית מכירות שהפיקה 28,000 הזדמנויות, כלי לתיעוד 23,000 פעילויות שבועיות של מהנדסים, וחיסכון של 350,000 דולר בשנה במחלקה המשפטית.

במאמר שפורסם בסיילספורס (Salesforce), נטען כי ארגונים רבים שבונים באמצעות בינה מלאכותית משלבים סוכן בשלב בודד של תהליך העבודה, בעוד השלבים שלפניו ולאחריו ממשיכים להתנהל בקצב הארגוני האנושי הרגיל. המאמר משווה מצב זה למכונית מרוץ בעלת מנוע מרשים שנתקעת מאחורי טרקטור בכביש כפרי, ומסביר כי הסוכן מסיים את פעולתו בשניות, אך העבודה ממתינה לבדיקה, להעברה או לבקשת שינוי. לפי המאמר, זו הסיבה לכך ש-95% מהחברות אינן מפיקות ערך מבינה מלאכותית, שכן הערך נלכד בכל שלב בקנה מידה אנושי שהסוכן נאלץ להמתין לו.

צווארי הבקבוק בתהליכי עבודה וקצב אנושי

במאמר מוסבר כי ניתן לחשוב על הסקת מסקנות לאורך כל שיחה על מצב לקוח שהתקיימה אי פעם, תוך חיפוש ב-27 שנות נתונים של Salesforce וקבלת תשובה – משימה שאף אדם אינו מסוגל לבצע. עם זאת, אם הופכים שלב אחד לסוכנותי (agentic), השלב שאחריו חייב להיות סוכנותי גם כן; אם הוא אינו כזה, התהליך נותר תקוע בקנה מידה אנושי, מאחורי הטרקטור, ושם התשואה על ההשקעה נעצרת.

לפי המאמר, הדרך המהירה ביותר להפוך לארגון סוכנותי היא יצירת סביבה פתוחה, מאובטחת ומנוהלת, שבה לכל עובד יש הזדמנות לבנות. בסיילספורס, 74% מהעובדים השתמשו או קיימו אינטראקציה עם כלי קידוד סוכנותי, כדוגמת Claude Code או Codex, לפחות פעם אחת. השימוש בקרב עובדים שאינם טכניים מגיע לעד 66%, נתון המהווה יותר מפי שלושה לעומת היקף השימוש ברבעון הראשון. רובם אינם יודעים לכתוב קוד, אך הם מוכנים להתנסות בהסבר למכונה לגבי מה שהם צריכים.

הסיכונים ותפקיד מחלקת ה-IT

לצד זאת, מודגש במאמר כי ללא המתודולוגיה והתשתית הנכונות, מצב שבו כולם בונים הכל בכל מקום עלול להפוך לסיוט מבחינת אבטחה. סוכן ללא מעקות בטיחות (guardrails) מתאימים עלול לטעות, לעשות זאת בביטחון מלא, ולפעול על פי אותה שגיאה במהירות מכונה.

כמו כן, מחלקת ה-IT עדיין נדרשת להחזיק באחריות על אמון, תאימות ויושרה. ה-IT נדרש להמשיך להחזיק במערכות הרשומה (systems of record) ובסמנטיקה של הנתונים, כגון ההגדרה של מיהו לקוח או מה המשמעות של הכנסה. במאמר מצוין כי ניתן לחשוף את כל אלה דרך ממשקי API ו-MCP, משום שהבנייה הנוכחית אינה מיועדת רק לבני אדם, אלא בעיקר עבור סוכנים שאנשים ישתמשו בהם מחוץ לשליטה, לבנייה או לבעלות של ה-IT.

מתודולוגיית צוותי החדשנות המהירה (RIS)

כדי לתת מענה לאתגרים אלה, פותח בסיילספורס מודל המכונה צוותי חדשנות מהירה (Rapid Innovation Squads, או RIS בקיצור). בראשית שנת 2026 הבינו הכותב וצוותו כי טרנספורמציה סוכנותית חורגת מעבר לכלים בלבד, והעלו שאלות לגבי האפשרות שאנשי מוצר, אנשי עסקים ומהנדסים יפעלו יחד כצוות קטן אחד שבונה פתרון במשותף, ללא תוכנית עבודה כבדה וללא מסמך דרישות מוצר אפוי מראש. המטרה הייתה לבחון כמה מהר יותר יכולים בני אדם וסוכנים להתקדם יחד, עם המבנה, מעקות הבטיחות והכלים הנכונים, תוך שמירה על אבטחה, וכיצד נראה תכנון מחדש של צוותים, תהליכים ומערכות עבור קנה מידה סוכנותי.

לפי המאמר, המבנה של RIS מורכב ממחזיק עניין עסקי בעל דעה מוגדרת וסמכות, אשר מחזיק בבעלות על הבעיה ויש לו עמדות ברורות לגבי פתרונה. לצדו מצטרפים בוני פתרונות סוכנותיים – בין אדם אחד, שניים או חמישה אנשים – כאשר הצוות נשמר קטן ככל האפשר, והבעיה מצומצמת לצורתה השימושית הקטנה ביותר.

השגרה היומית של צוותי RIS

המאמר מפרט את השגרה היומית של צוות RIS:

  • הצטרפות לפגישת בוקר (stand-up): הצוות מקיים פגישת עמידה יומית אשר מוקלטת ומתומללת.
  • שקיפות כברירת מחדל: התמליל מועבר לערוץ Slack ציבורי, כדי ששאר הארגון וכלל הסוכנים יוכלו ללמוד מפעולת הצוות. תהליך האיטרציה מתרחש שם גם כן: עובדים מגיבים, מציעים שינויים ובונים על גבי העבודה של עמיתיהם בתוך השרשור (בפרויקטים רגישים באמת, הערוץ יכול להיות פרטי).
  • העברה לסוכנים: התמליל מוזן לכלי קידוד סוכנותי. הצוות מתפנה מעיסוקו, והסוכנים מתחילים לעבוד על מה שנדון בפגישה.
  • חזרה על התהליך לאחר ארוחת הצהריים: כל אחד מחברי הצוות מתפקד כבונה, וכולם מגיעים עם רעיונות ואבות-טיפוס.
  • חזרה על התהליך בסוף היום: הסוכנים ממשיכים לבנות, לבדוק ולבצע איטרציות לאורך הלילה, כך שהצוות פותח כל בוקר עם התקדמות עובדת לבדיקה, במקום רשימת משימות שממתינה לטיפול (backlog).

לפי המאמר, התוצאה היא מהירות: שותפות עם מחזיק עניין בעל דעה מובילה לקבלת החלטות מהירה פי 10 לערך, ושילוב זה עם כלי קידוד סוכנותיים מניב תוצאות מהירות פי 30 לערך. המאמר מציע לחשוב על מהירות כמדד מקורב למסירת ערך, כאשר הדבר נעשה נכון.

פרויקטים ודוגמאות יישום בסיילספורס

במאמר מוצגות מספר דוגמאות ליישום המודל בתוך סיילספורס:

  • אפליקציית Sales Signals ב-Slack: אנשי מכירות לעסקים קטנים ובינוניים (SMB) התמודדו עם מעבר בין כלים מרובים ואובדן זמן בשל החלפת הקשר (context switching). אותות רכישה – כגון ביקורים באתר, עליות חדות בשימוש וחלונות חידוש חוזים – היו מפוזרים בין מערכות, והצוות ביקש מרחב עבודה קבוע בתוך Slack שירכז את כל האותות לרשימת עבודה יומית ברורה. במקום להעביר תוכנית פרויקט של 12 חודשים להנדסה, הבעיה הועברה לצוות RIS של שלושה אנשים שעבד במעגל של 24 שעות של תכנון, בנייה, עבודה משותפת (swarm), בדיקה ושילוח. הצוות סיפק את אפליקציית Sales Signals בתוך ימים, בעוד תוכנית פרויקט מסורתית הייתה נמשכת חודשים. האפליקציה כבר הניבה 28,000 הזדמנויות עסקיות.
  • מיומנות Slack למהנדסי פתרונות: מהנדסי פתרונות בסיילספורס נהגו להקדיש בין 2 ל-3 שעות בשבוע לתיעוד פעילותם, בתהליך שהיה מועד לשגיאות. בתוך פחות מארבעה שבועות, צוות של שלושה אנשים (מנהל עסקי ושני בונים סוכנותיים) סיפק מיומנות Slack חדשה (Slack Skill) הסורקת את היומן של המהנדס, נתוני Slack ומערכות Salesforce כדי למלא מראש גיליון שעות לאישור המהנדס. הספרינט הביא לבניית הכלי במהירות גבוהה ב-70% עד 80% לעומת תהליך אג'ייל מסורתי, שיעור האימוץ עומד על 80%, וכעת 23,000 פעילויות שבועיות מתועדות באופן אוטומטי.
  • ניתוב פניות במחלקה המשפטית: המחלקה המשפטית ניתבה וטיפלה בכ-39,000 פניות בשנה, כאשר ניתוב כל פניה לעורך הדין המתאים ארך כ-20 דקות, ולעתים נרשמו ניתובים כפולים שגרמו לעורכי דין לבזבז זמן על פנייה שמישהו אחר כבר מטפל בה. צוות קטן שילב חוקים דטרמיניסטיים עם Agentforce כדי לנתב מקרים כמעט מיידית, ובכך חסך 350,000 דולר בשנה – החזר השקעה של פי 70 שכיסה את עלותו בתוך חודש. בנוסף, הסוכנים מונעים כפילויות בפניות פעילות וזוכרים את היסטוריית הטיפול המלאה כדי לדייק את הניתוב, מה שהביא לניתוב שטוב כמעט פי שלושה בבחירת עורך הדין הנכון כבר בניסיון הראשון.

התרחבות כלל-ארגונית והמלצות לתהליכי עבודה

במאמר נמסר כי בחודש דצמבר המודל מתרחב לכלל החברה תחת אירוע המכונה RISFest – קריאה פתוחה לכל מחלקה בסיילספורס להגיש בעיה עסקית ממשית כדי שצוות RIS יבנה את הפתרון בימים ולא ברבעונים. המהלך מוגדר כ"אנטי-האקתון", שמטרתו לשלוח פתרונות באופן ישיר.

המאמר מציג המלצות מעשיות למנהלים ולארגונים:

  • אין להסתפק באוטומציה של משימה בודדת; יש לעצב מחדש את תהליך העבודה כולו כך שכל שלב יפעל בקנה מידה סוכנותי.
  • יש להתחיל מבעיה וממחזיק עניין בעל דעה המחזיק בבעלות עליה.
  • יש לשמור על צוות קטן ועל בעיה מצומצמת עוד יותר.
  • יש לספק ליוצרים, בין אם הם טכניים ובין אם לא, אבני בניין בטוחות, ולהשאיר את מחלקת ה-IT אחראית על אמון, תאימות ותשתית הנתונים.
  • יש לעבוד בצורה גלויה בפומבי כדי שכל צוות ילמד מזה שקדם לו.

האם זה היה שימושי לעסק שלכם?

שאלות ותשובות

שאלות נפוצות

הכתבה הוכנה באמצעות מערכת בליווי בינה מלאכותית לתרגום, סיכום ובקרות איכות אוטומטיות מתוך פרסום מקורי של Salesforce News. קראו על תהליך העריכה שלנו. קישור למקור המקורי.

קבלו עדכוני AI שימושיים למייל

תקציר ממוקד ממערכת החדשות שלנו.

עוד מ־Salesforce News

כל הכתבות מ־Salesforce News
הרחבת השימוש בסוכני פיתוח ב-Salesforce ל-15,000 מהנדסים
ניתוח
4 דקות
מ־Salesforce News

הרחבת השימוש בסוכני פיתוח ב-Salesforce ל-15,000 מהנדסים

בפוסט הנדסי שפורסם מטעם Salesforce מפורט כיצד הורחב השימוש בסוכני פיתוח בינה מלאכותית ל-15,000 מהנדסים בחברה. לפי הדיווח, המהלך לווה בעלייה של 90.5% בהשלמת משימות למפתח ועלייה של 200.3% במדד הפרודוקטיביות Effective Output שפותח עם אוניברסיטת סטנפורד. התהליך כלל פיילוט של 30 ימים, הגדרת מודל בשלות בן תשעה שלבים, ומשמעת ניהול הקשר וטוקנים שהביאה לחסכון כספי ולשיפור איכות הקוד.

קרא עוד
העקרונות להטמעת סוכני בינה מלאכותית בשירות לקוחות לפי סיילספורס
ניתוח
4 דקות
מ־Salesforce News

העקרונות להטמעת סוכני בינה מלאכותית בשירות לקוחות לפי סיילספורס

במאמר שפורסם מטעם סיילספורס, נותחו הגורמים להצלחת הטמעת סוכני בינה מלאכותית בשירות לקוחות על בסיס נתוני תוכנית פרסי הלקוחות של החברה. הניתוח מציג שלושה עקרונות מרכזיים: התמקדות בבעיה תפעולית מוגדרת, בניית תשתית נתונים מוצקה ושיתוף העובדים בתהליך. המאמר מדגים עקרונות אלה באמצעות שלושה מקרים: מועדון הכדורגל טוטנהאם הוטספור שאיחד נתוני 4.6 מיליון אוהדים וקיצר את זמני המענה; רשת The Grout Guy שקיצרה את זמן הפקת הצעות המחיר מ-3–5 ימים ל-20 דקות; וחברת Sammons Financial Group שטיפלה ביותר מ-16,000 שיחות פוליסה באמצעות סוכן בינה מלאכותית ופיקוח אנושי.

קרא עוד

עוד כתבות שיעניינו אותך

לכל הכתבות
אינטגרציות Claude שמומלץ להוסיף למערך ה-GTM של הארגון
ניתוח
5 דקות
מ־HubSpot Marketing

אינטגרציות Claude שמומלץ להוסיף למערך ה-GTM של הארגון

אינטגרציות של Claude מחברות כלים ושירותים חיצוניים ישירות לעוזר ה-AI של Anthropic באמצעות תקן Model Context Protocol (MCP). המחברים מאפשרים ל-Claude לקרוא נתונים ולבצע פעולות בשם המשתמש מבלי לעבור בין כרטיסיות. המערכת מבוססת על הורשת הרשאות המשתמש דרך מנגנון OAuth מואצל, ללא חשבונות שירות מורחבים. אינטגרציות בולטות כוללות את HubSpot לניהול שיווק ומכירות, Zapier לתזמור תהליכים, Intercom במצב קריאה בלבד לנתוני תמיכה, וכן כלים דוגמת Canva, Salesforce, Zendesk, Slack ו-Notion לשיפור הפרודוקטיביות.

קרא עוד
ההבדל בין ארכיטקטורה כבולה לדפדפן לארכיטקטורת Headless
ניתוח
4 דקות
מ־Salesforce Blog

ההבדל בין ארכיטקטורה כבולה לדפדפן לארכיטקטורת Headless

במאמר שפרסמה Salesforce מוצג ההבדל בין ארכיטקטורה כבולה לדפדפן (browser-bound) לבין ארכיטקטורת headless בעידן שבו ארגונים מסתמכים על עובדים אנושיים וסוכני בינה מלאכותית. בעוד שבמודל המסורתי המשתמש נדרש לנווט בין מסכים, להתחבר למערכות נפרדות ולעבור בין לשוניות כדי לבצע משימות, ארכיטקטורת headless מפרידה בין הלוגיקה העסקית ושכבת הנתונים לבין ממשק המשתמש. באמצעות ה-Headless Toolkit ומערכת AIforce, יכולות הפלטפורמה נחשפות ישירות דרך ממשקי API, פרוטוקול MCP וממשק CLI, מה שמאפשר לסוכנים אוטונומיים לגשת לנתונים, להריץ תהליכים ולבצע משימות ישירות בערוצים שבהם העובדים פועלים, כמו Slack, Microsoft Teams ו-WhatsApp.

קרא עוד
תוכנות ואפליקציות לניהול עובדים לשנת 2026: שבע המובילות לפי Zapier
ניתוח
5 דקות
מ־Zapier

תוכנות ואפליקציות לניהול עובדים לשנת 2026: שבע המובילות לפי Zapier

בסקירה מאת קריסטינה לורן בבלוג של Zapier הוצגו שבע אפליקציות מובילות לניהול עובדים לשנת 2026, שנבחרו בעקבות מחקר ושיחות עם מנהלי משאבי אנוש. הסקירה מדגישה פתרונות בתחומי ניהול משימות, תזמור בינה מלאכותית, תקשורת ניידת ושכר, בהם monday.com, Zapier, Connecteam, BambooHR, Gusto, Leapsome ו-Eddy, לצד שורה של מערכות מומחיות נוספות.

קרא עוד
קלוד מול ChatGPT בשנת 2026: השוואת יכולות וסוכני בינה מלאכותית
ניתוח
4 דקות
מ־Zapier

קלוד מול ChatGPT בשנת 2026: השוואת יכולות וסוכני בינה מלאכותית

סקירה השוואתית מקיפה של Zapier משנת 2026 מנתחת את ההבדלים בין Claude של Anthropic לבין ChatGPT של OpenAI. בעוד שמודלי הדגל של שתי החברות מציגים כיום יכולות דומות וחלון הקשר של עד מיליון טוקנים, היישומים נבדלים במיקוד שלהם: Claude בולט במיוחד בתחום פיתוח הקוד האוטונומי באמצעות Claude Code (המחזיק ב-54% משוק הפיתוח הארגוני לפי Menlo Ventures) ובעבודה יצירתית טבעית, בעוד ש-ChatGPT מציע ארגז כלים רחב יותר הכולל יצירת תמונות, עריכת מסמכים ב-Canvas, סוכן דפדפן מובנה וכלי ChatGPT Work לאוטומציה של משימות מורכבות.

קרא עוד