סוכני AI הם הקולגות החדשים שלך – איך להשיג את התוצאות הטובות ביותר
עקוב אחר ZDNET: הוסף אותנו כמקור מועדף בגוגל.
נקודות המפתח של ZDNET
- צוות העבודה הבא שלך יכלול בני אדם וסוכנים.
- ניסוי והשוואת כלי AI לבדיקת ערך.
- הישאר פתוח לפתרונות סוכן חדשים לאתגרים טריים.
לדאוג אם האדם שלידך מושך את משקלו באופן מקצועי זה כבר לא הדאגה היחידה שלך. עבור אנשים שרוצים לעמוד ביעדים צפופים ולספק תוצאות מצוינות, הצוות שלך עשוי לכלול שילוב רחב של עמיתים אנושיים ועמיתים סוכנים.
אנו נכנסים לעידן העסקים האוטונומיים, שבו שילובים חדשים של טכנולוגיה ונתונים פירושם שחלק מהתפקידים שאנו לוקחים כמובנים מאליהם כיום – ממשימות תפעוליות בסיסיות ועד לאחריות לקבלת החלטות – ממלאים על ידי סוכנים שמגלים, מנהלים משא ומתן ומבצעים עסקאות באופן אוטונומי.
כמו כן: 12 כללים של AI סוכן לשינוי ארגוני מוצלח
אנליסט הטכנולוגיה גרטנר מציע שחברות מגדילות את השקעותיהן בסוכנים, עם הוצאות תוכנה של סוכני AI אמורות להגיע ל-206.5 מיליארד דולר ו-376.3 מיליארד דולר ב-2027, לעומת 86.4 מיליארד דולר ב-2025.
חלק מהחברות כבר משתמשות בסוכנים בפעילותן התפעולית. שלושה מנהיגים דיגיטליים בפסגת Snowflake 2026 בסן פרנסיסקו הסבירו לאחרונה כיצד הארגונים שלהם מכניסים סוכנים לייצור.
לאחר מפגש הפאנל, ZDNET שאלה את המשתתפים מה הם למדו על עבודה מוצלחת עם עמיתיהם הסוכנים. הם הציעו ששלושה תחומים חיוניים: השוואת סוכנים, הישארות פתוחה לרעיונות חדשים והתמקדות בתחומים הנכונים.
סמן את הכלים שלך
מדלן וונט, סמנכ"לית הנתונים של מומחית הספורט Fanatics, זיהתה שהספקת תוצאות מצוינות בין עמיתים סוכנים ואנושיים היא שאלה קשה, ולכן הארגון שלה עוקב אחר יתרונות ברחבי קהילת מתרגלי הנתונים.
לדבריה, Fanatics היא מאמצת אגרסיבית ומוקדם של AI עבור נתונים, שבו הארגון בודק כלים, משווה תכונות, מפעיל תצוגה מקדימה ומפתח שותפויות עיצוביות.
"אנחנו מסמנים איך אתה משתמש בכלים האלה, לאיזה סוג של משימות אתה משתמש בהם, כמה זמן אתה מרגיש שהם חוסכים לך, ומה אתה עושה עם הזמן – כל סוגי השאלות האלה המבוססות על ערך עצמי", אמרה.
כמו כן: 40% מהארגונים יבטלו סוכני בינה מלאכותית – 3 דרכים להבטיח שהשלך לא ייכשל
Want, שמנהל הנדסת נתונים, מדעי נתונים ולמידת מכונה ברחבי חטיבת ההימורים והמשחקים ב-Fanatics, אמר ל-ZDNET שהמדדים מראים שקלט סוכן חוסך זמן אנושי.
"כל אנליסט עסקי שם בחוץ יגיד לך גרסה כלשהי של, 'הלוואי שיכולתי לעשות עבודה אסטרטגית יותר, אבל אני שקועה בדיווחים שגרתיים'", אמרה.
"מה שאנו רואים הוא שמשימות הדיווח השגרתיות יותר הן אלו שלעתים קרובות מתאימות את עצמן לאוטומציה באמצעות בינה מלאכותית, כך שאנו רואים את הצוות מקבל את הזמן הזה בחזרה ואז מיישם אותו מחדש לעבודה אנושית יותר ואסטרטגית יותר, שהיא סוג של תוצאת החלום שהיית מקווה לה."
רוצה אמר שהיישום המוצלח של AI סוכן עוסק בהשגת כלי עבודה טובים יותר לעבודה, כך שתוכל לבצע את החלקים הדרושים בעבודה ולהתמקד בתחומים המעניינים יותר שאתה עושה הכי טוב.
כמו כן: AI גורם לעייפות קוגניטיבית. הנה איך לעבוד ביתר חיפזון ובפחות מהירות
עם זאת, בעוד שכלים מסוימים עשויים לעבוד בהווה, היא זיהתה ש-AI סוכן הוא עבודה בתהליך, והמחויבות של החברה שלה לאמץ ולבדוק כלים פירושה שאנשי מקצוע עשויים להיחשף לשירותים חדשים באופן קבוע.
Want אמרה כי הגישה הפילוסופית של הארגון שלה לסוכנים פירושה שהפריסה כרוכה בתהליך הלוך ושוב בין מנהלים ואנשי מקצוע, כאשר מתגלות דרכים חדשות לעבודה התומכות בינה מלאכותית.
"יש הרבה ציפיות לניהול לומר, 'זה לא פרויקט הטרנספורמציה הרב-שנתי של הטכנולוגיה הארגונית המסורתית שלך'", אמרה, וייעצה לאנשי מקצוע אחרים להישאר פתוחים לחקירה ולשינוי.
"אנחנו לא מאמצים טכנולוגיות בדוקות וטעונות, שאחרי שהושקו, לעולם לא יוחזרו לאחור. אנחנו בשלב ניסיוני כרגע, ולכן, אמצו מוקדם ונסו דברים, אבל גם להחזיק את זה בקלילות, כי אנחנו נצטרך להישאר זריזים".
הישאר פתוח לרעיונות חדשים
מאט לואיזי, סמנכ"ל אנליטיקה במומחית הטכנולוגיה הלבישה Whoop, הוא מנהיג דיגיטלי נוסף שהיה להוט לעזור לצוות שלו לנצל טוב יותר את זמנם, עוד לפני השקת הבינה המלאכותית הסוכנת.
"ניסיתי להבין היכן הצוות שלי מבלה את זמנם, ואנשים אמרו שהם מבלים בין 50% ל-60% מזמנם רק בתשובות לשאלות אקראיות מהעסק שהגיע", אמר.
"'מה היו המכירות אתמול? איך זה שונה לפי אזור? למה הפעלות האינטרנט שלנו עלו?' אלה דברים מפריעים שאנשים רוצים להיעלם. אלו משימות שאנשים ישמחו להוריד מהצלחות. זה במקרה גם המקום שבו סוכנים מצטיינים כרגע".
וגם: העסק האוטונומי מגיע. הנה הסיבה שהשינוי הזה הוא חדשות טובות לאנשי מקצוע
Luizzi אמר ל-ZDNET שהעסק שלו ראה שהצגת סוכנים פירושה שעמיתים אנושיים יכולים לבלות יותר זמן עם עמיתיהם המקצועיים בעבודה אסטרטגית שמוסיפה ערך מוסף.
"ראינו כבר השפעות אמיתיות על ההכנסה מהטכנולוגיה הזו, כאשר אנשים יכולים לזהות דברים באופן יזום, לגרום להם לשורש באמצעות בינה מלאכותית, לפתור את המתרחש ולנקוט פעולה הרבה יותר מהר לפני שהספינה עוזבת את התחנה."
Luizzi הציע שהצעדת הבינה המלאכותית הסוכנת תמשיך לצבור קצב, במיוחד עבור משימות שניתן לבצע אוטומטיות בקלות.
"נמשיך לראות התקדמות שפותחת יכולות חדשות למקום שבו בני אדם מבלים, אבל אנחנו צריכים להמשיך לפרוץ את הגבולות", אמר.
כמו כן: עזוב את הפרודוקטיביות: הנה 5 שינויים אסטרטגיים שמניעים ערך AI אמיתי
לשם כך, Luizzi הציע שאף עובד אחד לא צפוי להחזיק את המפתח להצלחה סוכנית. רעיונות נהדרים יכולים לבעבע מכל מקום, וכל אנשי המקצוע חייבים להיות מוכנים להטביע חותם.
"חלק מהארגונים הולכים להיות מלמטה למעלה, שבהם העובדים בדרג הזוטר לוקחים על עצמם טכנולוגיה חדשה, לוקחים סיכונים ומפנים זמן", אמר.
"חלק מהיוזמות הללו יהיו מלמעלה למטה, יבואו ממנהיגים כמונו, מגיעים לכנסים ושומעים מה לקוחות אחרים עושים, ויכולים להתמיד באלו בכל הארגון, ולזהות ולהתאים דפוסים היכן שהפתרונות הללו פותרים בעיות שהצוות שלהם מתמודד איתם".
מצא בעיות חדשות לפתור
Sriram Sitaraman, CIO במומחית התוכנה Synopsys, אמר שהוא מנהל כמויות גדולות למדי של נתונים הנדסיים וארגוניים. דבר אחד שהתברר בשני התחומים הוא שסוכנים מראים כיצד הם יעזרו להגביר את היכולות האנושיות.
"אם אתה מסתכל על נפח הנתונים הזמינים, הרעיון של הפעולה הבאה הכי טובה שאתה יכול לעשות היה בעבר שיחה בין חבורה של בני אדם על סמך סדרי עדיפויות עכשוויים", אמר. "עכשיו, עם AI, אתה באמת יכול לבצע פעולה מונעת נתונים ורווחית."
Sitaraman אמר שהחברה שלו זיהתה את הפוטנציאל של סוכני בינה מלאכותית למלא את המשימות של עובדים זוטרים, כמו הפעלת שאילתות מהירות, יצירת גרפים והפקת תובנות.
כמו כן: איך לנצח את אלגוריתם הבינה המלאכותית ולקבל את משרת החלומות שלך
הוא גם נתן דוגמה של החלטה אילו תכונות חדשות לבנות עבור אפליקציה. הוא אמר שעובדים יכולים לעבוד לצד עמיתיהם הסוכנים כדי לנפות רעיונות ולהעלות הצעות בר-קיימא מבחינה מסחרית.
"לא צריך צוות של אנשים שמנהל את השיחה. זה צוות קטן יותר של אנשים שמסתכל על כמות גדולה של נתונים", אמר.
"מאמצים רבים ליישב בין מקורות נתונים לקבלת החלטות מתמקדים כעת באופן שבו בני אדם מנצלים את הבינה המלאכותית. המאמץ הזה נוגע לצמצום הכמויות הגדולות של הנתונים לשלבים הבאים שניתן לבצע".
Sitaraman אמר כי AI סוכן מחזיר זמן לעובדים אנושיים. לדוגמה, על ידי איסוף משימות מיון וניפוי נתונים ברמה 1, הצוות יכול לעבור לעבודה ברמה גבוהה יותר ויוצרת ערך.
"זה דבר היררכי. המודלים ימשיכו לדחוף משימות במורד הזרם לבינה מלאכותית, והמורכבות של המשימות שבינה מלאכותית יכולה לנהל תגדל ככל שהמודלים ישתפרו", אמר.
"אז, בעוד שישה חודשים, אני רואה AI פותר סוגים שונים של בעיות – לא אותם סוגי בעיות כמו עכשיו, אלא סוגים שונים, וזה הולך להתפתח ללא הרף."