במקום להתחיל מבחירת כלי AI, התחלנו בתהליכים
מיפינו עשרות משימות חוזרות שביצעו העובדים ובחנו כל אחת לפי ארבעה פרמטרים: זמן מושקע, תדירות, מורכבות והיתכנות לאוטומציה
זיהינו מספר מוקדים מרכזיים:
• אנשי מכירות השקיעו זמן רב בסיכומי פגישות והזנת CRM
• הצעות מחיר נכתבו כמעט בכל פעם מחדש
• צוות השירות חיפש תשובות במספר מקורות מידע שונים
• מנהלים השקיעו שעות באיסוף נתונים והכנת סיכומים
• פניות נכנסות מלקוחות נותבו ידנית
• ידע מקצועי משמעותי היה “בראש של העובדים הוותיקים”
• לא הייתה אחידות בשימוש ב-AI ולא הוגדרו כללי עבודה ואבטחת מידע
לאחר דירוג ההזדמנויות בחרנו להתחיל במספר תהליכים בעלי Return on Effort גבוה
AI במכירות
• סיכום אוטומטי של פגישות
• חילוץ משימות ו־Next Steps
• הכנת טיוטת Follow Up מותאמת ללקוח
• הזנה מובנית ל־CRM
• סיוע בהכנת הצעות בהתאם לסוג הלקוח והצורך
AI בשירות
• מנגנון חיפוש ושאלות על בסיס מאגר הידע הארגוני
• הצעות תשובה לנציגים
• סיווג פניות לפי נושא ודחיפות
• זיהוי פניות המחייבות הסלמה לגורם ניהולי
AI בתפעול ובניהול
• הפקת סיכומי ישיבות
• איסוף אוטומטי של משימות פתוחות
• סיכום נתוני ביצוע למנהלים
• בניית תבניות עבודה קבועות למחלקות
Governance והטמעה
בנינו כללי שימוש: מה מותר להזין, מה אסור, היכן נדרש אישור אנושי ואילו תוצרים חייבים לעבור בקרת איכות
בנוסף נבנתה ספריית Prompts ותהליכים מותאמת לכל מחלקה
לאחר שלב הפיילוט וההטמעה:
• נחסכו בממוצע כ-5 שעות עבודה שבועיות לאיש מכירות בפעולות אדמיניסטרטיביות
• זמן הכנת Follow Up לאחר פגישה ירד מכ־20 דקות לפחות מ־5 דקות
• כ-60% מסיכומי פגישות המכירה הוזנו ל-CRM באופן מובנה באמצעות התהליך החדש
• זמן איתור מידע מקצועי בצוות השירות התקצר משמעותית
• זמן הכנת דוחות ניהוליים שוטפים ירד בכ-45%
• נבנו למעלה מ-20 תהליכי AI ו-Prompt Flows לשימוש העובדים
• הוגדרו סטנדרטים ארגוניים אחידים לשימוש בטוח ומבוקר ב-AI
• העובדים עברו מהתנסות אקראית בכלים לעבודה עם תהליכים קבועים שניתן למדוד ולשפר
התוצאה המרכזית של הפרויקט לא הייתה “הטמעת ChatGPT”
היא הייתה שינוי באופן שבו העבודה מתבצעת.
AI הפך משכבה נוספת של טכנולוגיה למנגנון שמקצר עבודה, מפחית פעולות שאינן מייצרות ערך ומאפשר לעובדים להשקיע יותר זמן בלקוחות, בקבלת החלטות ובמשימות שבהן נדרש שיקול דעת אנושי