הבעיה: ל-AI בארגונים יש פער אמינות
ביצועי המודלים מעולם לא היו חזקים יותר. מדדי הביצועים משתפרים מדי רבעון. ההדגמות נראות טוב מתמיד. ובכל זאת, השפעה ממשית על הארגון עדיין חומקת.
רוב יוזמות ה-AI נתקעות בין פיילוט מבטיח לבין המציאות של סביבת הייצור. בעוד ש-88% מהארגונים משתמשים ב-AI באופן קבוע, McKinsey מצאה שרק כ-1/3 מהם הרחיבו את השימוש ב-AI מעבר לפיילוטים.
מערכות AI גנריות מתפקדות היטב בסביבות מבוקרות. ארגונים פועלים בתנאים מורכבים בהרבה: מערכות מפוצלות, מדיניות מלאת ניואנסים, מגבלות של מערכות ותיקות, ומקרי קצה שמעצבים את העבודה היומיומית. בפער הזה נכשלות רוב יוזמות ה-AI, וזה מתבטא בהשקות שנתקעות, בחששות רגולטוריים ובסוכנים שמעבירים לנציג כשהם אמורים לפתור.
AI מהמדף כמעט אף פעם לא שורד את המעבר הזה. צוותים מגלים שוב ושוב שמערכות גנריות קורסות ברגע שהן פוגשות מדיניות אמיתית, נתונים אמיתיים ולקוחות אמיתיים. ככל שהציפיות עולות מהר יותר מיכולת הפריסה, קשה יותר להתעלם מהפער בין ביצועי המודל לבין ההשפעה על הארגון.
הפתרון: Forward Deployed Engineers
סגירת הפער הזה דורשת יותר ממודלים טובים יותר או ממחזורי פיתוח מהירים יותר. היא דורשת ביצוע מוטמע.
Forward Deployed Engineers (FDEs) הם מהנדסים שמוטמעים בצוותי הלקוח ועובדים לצידם כדי להביא את יכולות ה-AI לאורך המקטע האחרון עד לסביבת הייצור, שם תהליכי העבודה מבולגנים, הנתונים לא מושלמים, ואמון הוא תנאי שאין עליו פשרות. תפקידם להבטיח שמערכות ה-AI יתפקדו באמינות בתנאי אמת.
ב-Maven, ה-FDEs נמצאים בנקודת המפגש בין המוצר לבין ה-Go-To-Market. הם פועלים כצוות הנדסת מוצר מהשורה הראשונה, עם משימה יחידה: להפוך את הפוטנציאל של AI למציאות תפעולית.
כלומר, הם:
- מגדירים את הסוכנים כך שיתאימו לתהליכי העבודה האמיתיים של הלקוח
- משלבים מערכות מפוצלות כדי לפרק ממגורות ידע
- בודקים מקרי קצה תחת לחץ כדי להבטיח שחוויית הסוכן מדויקת ועקבית בכל מצב
- נשארים עד שהמערכת עובדת
מהבטחה לייצור: כך עובדים ה-Forward Deployed Engineers של Maven
לפני תחילת תהליך ההטמעה, מהנדסי הפתרונות (SEs) של Maven עובדים לצד לקוחות פוטנציאליים כדי לבחון מה אפשרי. הם מזהים היכן Maven AGI יכולה להוסיף ערך ולהשתלב בתהליכים ובמערכות הקיימים, ואז מגדירים יחד את חזון הפריסה.
ה-FDEs מוציאים את החזון הזה לפועל, ומתרגמים שאיפות למערכות מוכנות לייצור שמתפקדות בתנאי אמת. המטרה שלהם: לבטל את החיכוך בין יכולות ה-AI לבין התוצאות העסקיות.
ה-FDEs של Maven:
-
משלבים נתונים ממערכות מנותקות תוך שבועות
-
מגדירים סוכני AI כך שיתאימו בדיוק למדיניות, לטון ולתהליכי העבודה, עם עקיבות מלאה ומסלולי אישור לסביבות מפוקחות
-
מכווננים את הביצועים באופן רציף כשמקרי קצה אמיתיים צצים, באמצעות לולאות משוב מסביבת הייצור ולא מחזורי אימון מחדש אופליין
-
מאמתים מוכנות לייצור עוד לפני שהלקוח משלם
העבודה הזו היא מה שמבדיל בין סוכנים שמרשימים רק בהדגמות לבין סוכנים שאפשר לסמוך עליהם מול לקוחות אמיתיים.
ב-Maven, הפריסה בשטח היא חלק מובנה מתהליך האספקה, כך שהלקוחות רואים את הסוכנים פועלים בסביבה שלהם, בתנאי אמת, כבר מההתחלה.
הסטנדרט הזה מגדיר איך AI ארגוני זוכה באמינות בסביבת הייצור.
מה הלקוחות חווים בפועל
ההבדל בין הטמעה גנרית לבין פריסה בשטח אינו עדין. לקוחות מרגישים כשצוות השקיע כדי להבין את הסביבה הספציפית שלהם במקום להריץ ספר הפעלה סטנדרטי.
מלקוח שעבד עם ה-FDEs של Maven:
"אני רק רוצה להגיד תודה על שהקדשתם זמן להתאים את [חוויית הסוכן] אלינו ועל המחשבה הרבה שהשקעתם. רואים את העבודה שעשיתם."
התגובה הזו משקפת את ההשפעה של מהנדסים שמיפו את המערכות, הבינו את המגבלות ובנו פתרון שמשקף את המציאות של הלקוח.
השפעה על לקוחות: K1x
K1x הייתה צריכה להתקדם מעבר לתהליכי צ'אטבוט תגובתיים ולספק תשובות מיידיות והקשריות בתוך סביבת מוצר מורכבת ומפוקחת.
ה-FDEs של Maven הוטמעו ישירות בצוות. תוך שבוע הם שילבו את הפלטפורמה, סנכרנו מאות מאמרים ממרכז העזרה ופרסו סוכן AI שיחתי ישירות בתוך המוצר.
הלקוחות הפסיקו לחפש בתיעוד או להתלבט אם לפתוח פנייה. הם קיבלו תשובות מדויקות בהקשר.
התוצאה: פתרון אמיתי של בעיות, הקלה לצוות תמיכה עמוס, וביטחון שה-AI יכול לפעול במסגרת המגבלות הרגולטוריות ומגבלות המוצר בלי להגדיל את הסיכון.
השפעה על לקוחות: Mastermind
Mastermind הייתה צריכה פתרון AI שיתמודד עם הנפח והמורכבות של פניות הלקוחות בלי להעביר כל הזמן לנציגים אנושיים.
ה-Forward Deployed Engineers של Maven עבדו בצמוד לצוות של Mastermind כדי לפרוס סוכן AI שמסוגל לפתור שיחות מקצה לקצה. ה-FDEs הגדירו את המערכת כך שתבין את תהליכי העבודה הספציפיים של Mastermind ואת צורכי הלקוחות שלה, והבטיחו תשובות מדויקות ומועילות בהיקף רחב.
התוצאות מדברות בעד עצמן: 93% מהצ'אטים מטופלים כעת על ידי Maven בלי צורך בהעברה לנציג. כפי שאמרו בצוות: "Mastermind אוהבים את מה שהצוות סיפק."
מה שהכי חשוב היה השותפות עם הצוות של Mastermind כדי לתת ללקוחות עצמאות אמיתית ולהחזיר לארגון התמיכה קיבולת משמעותית.
השלב הראשון של AI ארגוני
אימוץ AI בארגונים עדיין בתחילת הדרך. החברות שמצליחות הן אלה שיודעות לפרוס AI באמינות בתוך מערכות, מדיניות ומגבלות אמיתיות, עם אחריות ברורה לתוצאות. ה-FDEs מספקים את המודל התפעולי שנדרש כדי לאפשר פריסה ברמה כזו.
פער האמינות ב-AI ארגוני נסגר כשמערכות נפרסות עם אחריותיות, מאומתות בסביבת הייצור ומנוהלות מקצה לקצה. ה-Forward Deployed Engineers של Maven סוגרים את הפער הזה ולוקחים את ה-AI מהבטחה למציאות של מוצר.
קביעת הדגמה כדי לראות איך נראית פריסת AI אחראית בסביבת הייצור.
ראו את זה על השיחות שלכם.
בקשו הדגמה מותאמת אישית ללא עלות.
