לא חייבים לחכות
תכנים חדשים עולים כאן בקרוב, אבל בינתיים מחכות לכם ב־ProductX VOD הרצאות מעולות של מומחים ומובילי תחום על Product, UX/UI, AI ועוד.
תכנון Agents וחוויות AI במוצרים של הלקוחות שלנו
הוספת Agent למוצר אינה מסתכמת בהוספת חלון צ׳ט.
כדי ש־Agent יהפוך לחלק משמעותי מהמוצר, צריך להגדיר:
- איזו בעיה הוא פותר
- מה הוא יודע לעשות
- על איזה מידע הוא מתבסס
- כמה עצמאות יש לו
- מתי הוא צריך לבקש אישור
- איך המשתמש מבין את ההמלצות שלו
- מה קורה כאשר הוא טועה
- ואיך המשתמש נשאר בשליטה
במערכות B2B מורכבות, השאלות האלה משמעותיות במיוחד.
זיהוי ההזדמנות הנכונה
לא כל פעולה במוצר צריכה להפוך ל־AI ולא כל תהליך דורש Agent.
אנחנו ממפים את עבודת המשתמשים ומזהים היכן Agent יכול לייצר ערך אמיתי.
לדוגמה:
- לסכם מידע רב
- לאתר חריגות ודפוסים
- להציג תובנות
- להציע סדרי עדיפויות
- לבצע פעולות חוזרות
- להכין פעולה לאישור
- ללוות תהליך מורכב
- לתאם בין מספר מערכות
- לסייע בקבלת החלטות
- לבצע משימות בשם המשתמש
היבטים עיקריים באפיון למוצרים שלובי AI
Explainability
המשתמש צריך להבין מה המערכת עשתה, על סמך איזה מידע, ומה רמת הוודאות של התוצאה.
אנחנו מתכננים מנגנוני הסבר שמייצרים בהירות בלי להעמיס על החוויה.
Human in the Loop
אוטומציה טובה יודעת גם מתי לעצור.
אנחנו מגדירים אילו פעולות יכולות להתבצע עצמאית, ואיפה נדרשת בדיקה, אישור או התערבות אנושית.
Trust
אמון נבנה מתוך עקביות, שקיפות ויכולת לצפות את התנהגות המערכת.
אנחנו מתכננים חוויות שמחזקות תחושת שליטה ומפחיתות אי־ודאות לאורך השימוש.
Data Privacy
השימוש ב-AI מעלה שאלות חדשות סביב מידע, הרשאות ושימוש בנתונים.
אנחנו מתכננים חוויות שמבהירות למשתמש מה נאסף, למה, ואילו אפשרויות שליטה עומדות בפניו.
Persona, Voice & Tone
האופן שבו AI מתקשר הוא חלק בלתי נפרד מחוויית המוצר.
אנחנו מגדירים אישיות, שפה וטון שמתאימים למותג, לקונטקסט ולסיטואציה שבה המשתמש נמצא.
התהליך שלנו
לימוד והגדרה
אנחנו לומדים את החברה, המוצר, המטרות העסקיות, מטרות הפרויקט, המשתמשים, המשימות וה־Flows המרכזיים.
01
02
זיהוי הזדמנויות
אנחנו מזהים היכן AI, Agents או Vibe Coding יכולים לייצר ערך אמיתי, והיכן פתרון רגיל יהיה נכון יותר.
גיבוש הפתרון
אנחנו מגדירים את תפקיד ה־AI, רמת האוטונומיה, התרחישים, המצבים והקשר עם המשתמש.
03
04
יצירת Prototype עובד
באמצעות עיצוב ו־Vibe Coding אנחנו יוצרים פתרון אינטראקטיבי שאפשר לחוות, לבדוק ולשפר.
בדיקה ושיפור
אנחנו בודקים את הפתרון מול משתמשים, מול עקרונות UX ומול מערך ה־Agents המקצועיים שלנו.
05
06
עיצוב ותיעוד לפיתוח
אנחנו מעצבים את הממשק, מגדירים את חוקי ההתנהגות ומכינים תוצר ברור לצוות הפיתוח.
פרוייקט לדוגמא
AI שמפחית עבודה ידנית ומשפר קבלת החלטות
ב־Joshu, מוצר בתחום הביטוח, זיהינו מגוון רחב של הזדמנויות לשילוב AI – אבל גם הבנו שלא כל הזדמנות מצדיקה את אותה רמת השקעה. לכן התחלנו בניתוח ה־workflow הקיים, בשיחות עם משתמשים ובבחינה של המקומות שבהם AI יכול לייצר את הערך המשמעותי ביותר. אחת הנקודות המרכזיות הייתה שלב יצירת הפוליסה החדשה: תהליך עתיר עבודה ידנית, שבו חתם נדרש לעבור על מסמכים ומיילים שמתקבלים מהברוקר ולהזין מהם עשרות ולעיתים מאות שדות בטפסים במערכת. זיהינו שהתהליך הזה לא רק גוזל זמן, אלא גם משפיע על קבלת ההחלטות – עד כדי כך שמשתמשים ניהלו חלק מההשוואה והתעדוף מחוץ למערכת, באמצעות גיליונות Excel.
הפתרון שבנינו מאפשר למשתמש להעלות את הקבצים ישירות למערכת, כאשר ה־AI מחלץ מהם את המידע הרלוונטי וממלא באופן אוטומטי את השדות הנדרשים. בכך צמצמנו משמעותית את העבודה הידנית ואת המעבר המתמיד בין מסמכים לטפסים. ברגע שהשלב הזה הפך למהיר ופשוט יותר, נוצרה גם אפשרות להחזיר אל תוך המוצר חלקים נוספים מתהליך ההשוואה והתעדוף, להעמיק את השימוש במערכת ולסייע לארגון לזהות מהר יותר באילו פוליסות כדאי להשקיע זמן ומשאבים.
במקביל, היה לנו חשוב שה־AI לא יהפוך ל"קופסה שחורה" שהמשתמש פשוט נדרש לסמוך עליה. לכן שילבנו שכבת Explainability ובקרה כחלק מה־workflow עצמו. המשתמש יכול לראות את המסמך המקורי לצד הטופס הממולא, להשוות בין המקור לבין המידע שחולץ, ולבחון את רמת הוודאות של כל תשובה באמצעות Confidence Score. כך ה־AI מאיץ את העבודה, אך המשתמש נשאר בשליטה – עם יכולת להבין מהיכן הגיע המידע, לתקף אותו ולתקן אותו בעת הצורך. עבורנו, זהו השילוב הנכון בין אוטומציה לבין שיקול דעת אנושי.