הטמעת AI בתהליכים עסקיים

אוטומציה וסוכנים

איך מפעילים AI על הידע הפנימי של הארגון

התשובה קיימת במסמך, ואף אחד לא מוצא אותו.

הכי נכון להתחיל בחיבור מקור המידע העיקרי שבו נמצאות רוב התשובות החוזרות, ורק אחר כך להרחיב לתהליכים אוטומטיים נוספים.

העמוד הזה עונה על

  • חיפוש AI על מידע ארגוני
  • כלי AI לידע פנימי בחברה
  • בניית סוכן AI ארגוני
  • אוטומציה עם AI לצוות
  • כלי חיפוש ארגוני חכם
Glean
עבודה צמודה ושיתופי פעולה עם החברות המובילות במשק
Playtika monday.com Bar-Ilan University G1 Google NiCE Reichman University Optical Center Sion Medical QuantalX NTB

מה הבעיה בעצם

התשובה כבר קיימת במסמך ארגוני כלשהו, אבל אף אחד לא זוכר איפה שמור והחיפוש הרגיל לא מוצא אותו. כלי AI שמחובר לכל המידע הארגוני יכול לאתר ולענות ישירות, בלי לחפש ידנית בכל מערכת בנפרד.

כלי מול כלי: מה אפשר לבדוק בפיילוט?

היכולות מבוססות על תיעוד הספקים. התרגילים ובדיקות התוצאה הם הצעות עבודה של mAind. בוחרים עד ארבעה כלים ומשווים את מה שרלוונטי למשימה שלכם.

השוואת יכולות ממקורות רשמיים
מה בודקיםMicrosoft Copilot StudioGumloopLindyNotion AIClaudeGleanRelevance AI
יכולות מתועדות
  • סוכן שמחובר לתהליך
  • מענה ממקורות ארגוניים
  • מדידה וחקירת שיחות
  • סוכן עם חיבורים ממוקדים
  • אישור לפי סיכון הפעולה
  • מדידת איכות מול קריטריונים
  • עבודה פרטית וצוותית
  • הקשר מפגישות ומהכלים
  • תהליך שחוזר בשגרה
  • חיפוש ידע
  • עבודה במסמכים ובמאגרי מידע
  • סיכומי פגישות
  • סינתזה של חומר
  • תוצרי עבודה
  • הקשר ממערכות עבודה
  • חיפוש ארגוני
  • עוזר עם הקשר
  • סוכנים וממשקים
  • סוכן עם ידע עסקי
  • פעולות שניתנות לשימוש חוזר
  • חלוקת עבודה בין מומחים
תרגיל מוצע לפיילוטעוזר לשאלות על נוהל

תרגיל מוצע: חברו אוסף נהלים מצומצם ובקשו תשובות עם מקור. בדקו שאלות שהמסמך עונה עליהן וגם שאלות שאין בהן תשובה, בשני משתמשים בעלי גישה שונה.

תדריך מתוך כמה מערכות

תרגיל מוצע: חברו שני מקורות עסקיים ובקשו דוח עם עובדות וקישורים. בדקו מול הדאטה המקורי מה נשלף ומה הוסק, לפני הוספת חיבורים נוספים.

תדריך בוקר שאפשר לסמוך עליו

תרגיל מוצע: בקשו סיכום יומן ופניות חשובות מתוך החשבון העסקי שחובר. השוו ליום העבודה האמיתי, תקנו מה חסר ורק אז הגדירו שגרה חוזרת.

קליטת עובד

רכזו דפי נהלים מאושרים ובקשו תשובות עם הפניה לעמוד ולבעל הנוהל. קבעו בעלים ותאריך בדיקה לנוהל כדי שלא יתקבל מענה מנוהל שהוחלף.

מיון משוב לקוחות

רכזו משוב מורשה, הגדירו קטגוריות ובדקו שהסיכום אינו סופר אותו לקוח פעמיים. שמרו מספרי פנייה או קישורי מקור כדי שאפשר יהיה לבדוק את החלוקה לנושאים.

מענה עם מקור מאושר

בחרו שאלות שעובדים שואלים שוב ושוב ובדקו אם החיפוש מגיע למסמך הנכון. השוו תשובות של בעלי הרשאות שונים לפני הרחבת השימוש.

מחקר לקוח שנכנס לפגישה

תרגיל מוצע: בנו סוכן שאוסף מידע מאושר על חברה ומחזיר תדריך עם קישורים וחוסרים. בודק אנושי ישווה מול לקוח מוכר לפני שימוש בתדריך בשיחה אמיתית.

מגבלות ובדיקת התוצאהחיבור ידע אינו מבטיח תשובה נכונה בכל שיחה. יש הבדלים בין מצבי הסוכן, מנועי ההפעלה והיכולות שבגישה מוקדמת. בנתוני Monitor צריך להבחין בין פעילות אמיתית לבין בדיקות העורך שאינן נספרות שם.הרשאה למחבר אינה בהכרח הרשאה רצויה לכל פעולה שהוא מציע. יש לבדוק את בחירת החשבון ואת הגדרות האישור לכל כלי. הערכת איכות לפי קריטריונים אינה מוכיחה כשלעצמה שהפעולה העסקית הסתיימה במערכת היעד.איכות התוצר תלויה בהקשר ובחשבונות שחוברו. הודעה בערוץ משותף אינה פרטית כמו שיחה אישית; יש לבחור מה לשתף ומה מחייב אישור. בתיעוד שנבדק Microsoft Teams מסומן כיכולת עתידית, ולכן אינו מוצג כאן כחיבור פעיל.ב־Enterprise רוב מודלי Notion AI אינם שומרים מידע אצל ספק ה־AI. מודלים חריגים עשויים לשמור מידע לתקופה מוגבלת ודורשים הצטרפות מפורשת של בעל המרחב; הם כבויים כברירת מחדל. ב־Free, Plus ו־Business השמירה אצל הספק היא עד 30 ימים. על External Agents חלות בקרות נפרדות.דוגמאות המוצר אינן הבטחת זמינות בכל חשבון. חיבורים והרשאות דורשים הגדרה. אין להסיק שתוצר או פעולה אושרו רק מפני שהעוזר הצליח לייצר אותם.גישה מודעת הרשאות אינה מתקנת הרשאות שגויות במערכת המקור או ידע שהתיישן. המלצתנו היא להתחיל ממקורות עם בעלים ברורים, לבדוק עדכניות ולבחון גישה בין תפקידים. איכות החיפוש והסוכן תלויה במידע שחובר ובהגדרת התהליך, ואינה הבטחה לתשובה נכונה בכל מקרה.בנייה ללא קוד עדיין דורשת הגדרת קלט, פלט ואחריות. יותר סוכנים אינם בהכרח תהליך טוב יותר: צריך להגדיר מתי ההעברה חובה ומתי מותר להפעיל שיקול דעת. פעולת כתיבה למערכת צריכה בדיקת קלט והרשאה מתאימה.
מקור ותאריך בדיקהתיעוד רשמי של Microsoft Copilot Studio
תיעוד רשמי של Gumloop
תיעוד רשמי של Lindy
תיעוד רשמי של Notion AI
תיעוד רשמי של Claude
תיעוד רשמי של Glean
תיעוד רשמי של Relevance AI

איך מתחילים

  1. תמפה אילו מערכות מכילות את המידע הארגוני שרוצים לחפש בו
  2. תחבר את הכלי למקורות המידע האלה לפי הרשאות מתאימות
  3. תשאל שאלה בשפה חופשית ותבדוק שהתשובה מצטטת את המקור
  4. תגדיר תהליך אוטומטי לשאלות שחוזרות על עצמן

הכי נכון להתחיל בחיבור מקור המידע העיקרי שבו נמצאות רוב התשובות החוזרות, ורק אחר כך להרחיב לתהליכים אוטומטיים נוספים.

איך בודקים תשובה שמבוססת על ידע ארגוני?

ההמלצה שלי: תתחילו בפיילוט מוגבל, ותגדירו מראש מי בודק את התוצאה ומה נשאר לאישור אנושי.

  1. תחמו את הידע: התחילו בנושא אחד ובמסמכים מאושרים. רשמו מי מעדכן את המידע, איך מזהים גרסה קובעת ומי רשאי לקרוא כל מקור.
  2. הכינו שאלות לבחינה: כללו שאלה עם תשובה במסמכים, שאלה שאין לה תשובה ושאלה עם מקורות סותרים. השוו את התשובות לתשובת ייחוס שאישר בעל הידע.
  3. בדקו כל אסמכתה: ודאו שהקטע המצוטט אכן תומך בתשובה ושהמשתמש רשאי לגשת אליו. כשאין בסיס מספיק, הגדירו בקשת הבהרה או מעבר לאדם במקום השלמה מניחוש.
  4. עקבו אחרי שינוי במקורות: מדדו תשובות נכונות ומבוססות, תשובות שגויות וזמן בדיקה. אחרי שינוי או מחיקת מסמך, בדקו שהתשובה והגישה מתעדכנות בהתאם.

הצעד הבא: קחו שאלה אחת ואת המקור המאושר שלה. בדקו גם ניסוח שבו חסר פרט, וודאו שהעוזר מבקש אותו.

לבחינת העלות והתועלת, ראו איך מחשבים ROI של AI. לתכנון תהליך עם הצוות, ראו הטמעת AI בארגונים.

שאלות נפוצות

כלי כזה רואה את כל המידע בארגון או רק חלק

הכלי רואה רק את מה שמחובר אליו ולפי ההרשאות שהוגדרו לכל משתמש, כך שהחיבור והרשאות הם חלק מרכזי בהקמה.

יש הבדל בין כלי חיפוש לכלי שבונה סוכנים

כלי חיפוש עונה על שאלות מתוך מידע קיים, בעוד כלי לבניית סוכנים מאפשר להגדיר תהליך שלם שמבצע פעולות, לא רק עונה.

אפשר להתחיל בהיקף קטן ולא בכל הארגון בבת אחת

כן, אפשר להתחיל בחיבור מקור מידע אחד או שני צוותים, ולהרחיב בהדרגה לפי הצורך.

לקרוא בבלוג