מה אוטומציות בינה מלאכותית באמת עושות לעסקים קטנים

שכחו את הרובוטים, התמקדו בתהליכי העבודה

תנו לי להיות כנה איתכם: אוטומציות של בינה מלאכותית אינן רובוטים מדע בדיוניים שרואים בסרטים. הן לא יחליפו את כל הצוות שלכם או יכינו קפה בזמן שאתם דנים בתחזיות רבעוניות. מה שהן באמת הרבה יותר פרקטיות ושימושיות באופן מיידי.

חשבו על אוטומציות של בינה מלאכותית כזרימות עבודה חכמות שיכולות לקבל החלטות. בניגוד לאוטומציות בסיסיות שפשוט מעבירות נתונים מנקודה א' לנקודה ב', אוטומציות של בינה מלאכותית יכולות למעשה לחשוב על הנתונים האלה ולבצע פעולות שונות בהתבסס על מה שהן מוצאות.

הנה דוגמה פשוטה: כאשר פנייה חדשה מגיעה דרך אתר האינטרנט שלכם, אוטומציה בסיסית עשויה פשוט להוסיף את הפרטים שלהם למערכת ה-CRM שלכם. אוטומציה של בינה מלאכותית, לעומת זאת, יכולה לקרוא את ההודעה שלהם, להבין אם הם לקוחות פוטנציאליים רציניים או סתם גולשים, לדרג אותם על סמך גודל החברה והתעשייה שלהם, ואז לשלוח להם תגובה מותאמת אישית שתואמת את הצרכים הספציפיים שלהם. והכל בלי שתרימו אצבע.

אותו הדבר חל על דברים כמו מיון מיילים של לקוחות, יצירת תוכן ברשתות חברתיות שנשמע כאילו כתבתם אותו, או ניתוח נתוני המכירות שלכם כדי לזהות מגמות שאולי פספסתם. אלה לא קפיצות מהפכניות לעתיד - הם כלים מעשיים שיכולים להתחיל לעבוד עבור העסק שלכם עוד היום.

ולפני שאתם שואלים - לא, זה לא יחליף את כל הצוות שלכם. מה שזה יעשה זה לשחרר את הצוות שלכם ממשימות משעממות וחוזרות על עצמן שמרוקנות את האנרגיה שלהם ואת הרווחים שלכם. במקום לבזבז שעות במיון ידני של מיילים או ביצירת אותו סוג תוכן שוב ושוב, הם יכולים להתמקד בבניית קשרים, פתרון בעיות מורכבות וצמיחת העסק שלכם.

הכוח האמיתי אינו טמון בבינה המלאכותית עצמה - אלא בתהליכי עבודה חכמים מספיק כדי להתמודד עם הדברים היומיומיים בזמן שאתה מתמקד במה שחשוב באמת.

שלוש אוטומציות של בינה מלאכותית שכל עסק קטן יוכל להשתמש בהן מחר

עכשיו, אחרי שקבענו מהן אוטומציות של בינה מלאכותית, בואו נדבר על אלו שבאמת עובדות. בדקתי עשרות מהן, ולמרות שחלקן הן סתם היפ, שלושה סוגים מספקים באופן עקבי ערך אמיתי לעסקים קטנים.

תקשורת חכמה עם לקוחות

זוכרים את הדוגמה שהזכרתי על תגובות אישיות לפניות? כאן זה מתחיל להיות מעניין. בינה מלאכותית מודרנית יכולה לקרוא מיילים נכנסים ולהבין לא רק מה מישהו שואל, אלא גם את הטון שהוא משתמש בו ואת הדחיפות מאחורי המסר שלו.

בניתי מערכות שיכולות להבחין בין לקוח קיים מתוסכל ללקוח פוטנציאלי נרגש, ולאחר מכן לנסח תגובות שמתאימות למצב בצורה מושלמת. הבינה המלאכותית לא רק שולחת "תודה על פנייתך" כללית - היא למעשה מטפלת בחששות הספציפיים שלהם ושואלת שאלות המשך רלוונטיות.

הצ'אטבוטים שאנחנו יכולים לבנות עכשיו הם לא דומים כלל לאותם נוראיים משנת 2019 שגרמו לכולם לרצות לזרוק את הטלפון שלהם מהחלון. אלה באמת מבינים את ההקשר ויכולים לנהל שיחות אמיתיות. הם יודעים מתי לפנות לאדם ומתי הם יכולים לפתור את הבעיה בעצמם.

ההשפעה האמיתית? הלקוחות שלכם מקבלים תגובות מהירות ומועילות יותר, והצוות שלכם לא קבור תחת פניות שגרתיות. לקוח אחד סיפר לי שזמן התגובה שלהם עלה מ-4 שעות ל-4 דקות, ושביעות רצון הלקוחות השתפרה למעשה משום שתגובות הבינה המלאכותית היו מפורטות יותר מאשר תגובות אנושיות חפוזות.

עיבוד נתונים חכם

כאן אוטומציות של בינה מלאכותית באמת זוהרות עבור עסקים קטנים. כל הניירת הזו שגוזלת שעות בשבוע? בינה מלאכותית יכולה להתמודד עם רובה.

עיבוד חשבוניות הוא דוגמה מושלמת. במקום להזין ידנית חשבוניות ספקים למערכת החשבונאות שלכם, בינה מלאכותית יכולה לקרוא אותן, לחלץ את כל המידע הרלוונטי, לסווג הוצאות בצורה נכונה ואפילו לסמן כל דבר שנראה חריג. ראיתי עסקים מקצרים את זמן ניהול החשבונות החודשי שלהם מימים לשעות.

דוגמה מצוינת נוספת היא בדיקת לידים. כאשר מישהו ממלא את טופס יצירת הקשר שלכם, בינה מלאכותית יכולה לחקור באופן מיידי את החברה שלו, לבדוק את אתר האינטרנט שלו, לבחון את הנוכחות שלו במדיה החברתית ולתת לו ציון המבוסס על הסבירות שהוא יהפוך ללקוח משלם. צוות המכירות שלכם יודע בדיוק היכן למקד את האנרגיה שלו.

גם יכולות יצירת הדוחות מבריקות. במקום להציג רק מספרים גולמיים, בינה מלאכותית יכולה לזהות דפוסים, להדגיש מגמות ולמעשה להסביר מה המשמעות של הנתונים עבור העסק שלך. זה כמו שיהיה לך אנליסט נתונים שלעולם לא לוקח ימי מחלה.

יצירת תוכן וניתוחו

כאן הדברים הופכים להיות פרקטיים באמת. בינה מלאכותית יכולה כעת ליצור פוסטים במדיה חברתית שנשמעים באמת כאילו כתבתם אותם, כל עוד אתם מאמנים אותה כראוי על קול המותג שלכם.

אבל זה לא רק עניין של יצירת תוכן - זה עניין של יצירת התוכן הנכון. בינה מלאכותית יכולה לנטר את המתחרים שלכם, לעקוב אחר מה עובד בתעשייה שלכם, ולהציע רעיונות לתוכן על סמך מה שהקהל שלכם באמת מבצע.

ניתוח משוב לקוחות הוא תחום נוסף שבו בינה מלאכותית מצטיינת. במקום לקרוא ידנית עשרות ביקורות וסקרים כדי לזהות דפוסים, בינה מלאכותית יכולה לזהות באופן מיידי תלונות נפוצות, להדגיש מגמות מתפתחות ואף להציע שיפורים ספציפיים למוצרים או לשירותים שלכם.

לאחרונה הקמתי עבור לקוח מערכת שעוקבת אחר כל משוב הלקוחות שלו במספר ערוצים, מזהה את הנושאים המרכזיים ומפיקה סיכום שבועי עם תובנות מעשיות. מה שהיה לוקח להם חצי יום בכל שבוע קורה עכשיו אוטומטית, והם למעשה מקבלים תובנות טובות יותר מכיוון שהבינה המלאכותית לא מפספסת כלום או מתעייפה באמצע.

העקביות לבדה שווה את זה. אוטומציה של בינה מלאכותית תשמור על אותה איכות ותשומת לב לפרטים בין אם מדובר בעיבוד הפריט הראשון של היום או המאה.

מה אוטומציות של בינה מלאכותית לא יכולות (ואסור להן) לעשות

עכשיו, לפני שאתם מתרגשים יותר מדי ותתחילו לתכנן אוטומציה של הכל, בואו ננהל שיחה כנה על מה שאוטומציות של בינה מלאכותית בהחלט לא יכולות לעשות. כאן הרבה עסקים טועים - הם מצפים מבינה מלאכותית לטפל במשימות שעדיין דורשות שיקול דעת אנושי, יצירתיות ומגע אישי.

ראשית, כל דבר שדורש בניית קשרים אמיתיים עדיין נמצא בטריטוריה אנושית. כן, בינה מלאכותית יכולה ליצור תגובה ראשונית מבריקה לפניית לקוח, אבל כאשר לקוח זה צריך להרגיש שהוא נשמע במהלך תלונה, או כשאתה מנהל משא ומתן על עסקה מורכבת, אתה צריך אדם אמיתי שיכול לקרוא בין השורות ולהתאים את גישתו על סמך רמזים עדינים.

ראיתי עסקים שמנסים להפוך את כל תהליך המכירה שלהם לאוטומטי, וזה כואב לצפייה. בינה מלאכותית יכולה לאמת לידים ואפילו לקבוע פגישות, אבל סגירת עסקאות? זה דורש הבנת ההקשר, קריאת החדר ובניית אמון - דברים שבני אדם מצטיינים בהם ובינה מלאכותית, למען האמת, לא... או לפחות עדיין לא.

אסטרטגיה קריאייטיבית היא תחום נוסף שבו בינה מלאכותית לוקה בחסר. נכון, היא יכולה לבצע משימות יצירתיות בצורה מבריקה לאחר שנתנו לה כיוון. היא יכולה לכתוב פוסטים במדיה חברתית שתואמים את קול המותג שלכם, אבל היא לא יכולה להחליט האם המותג שלכם צריך לשנות את המסרים שלו או להשיק כיוון קמפיין חדש לגמרי. חשיבה אסטרטגית כזו דורשת הבנת השוק שלכם, המניעים הרגשיים של הלקוחות שלכם ואת מטרות העסק שלכם בדרכים שבינה מלאכותית פשוט לא יכולה לתפוס עדיין.

הנה החלק המכריע: תמיד צריך פיקוח אנושי. אני קורא לזה עקרון "זבל נכנס, זבל יוצא". אם תזין נתונים באיכות ירודה או הוראות לא ברורות של בינה מלאכותית, תקבל תוצאות באיכות ירודה. כל אוטומציה של בינה מלאכותית צריכה שמישהו יבדוק את הפלט, במיוחד כשהיא פונה ללקוח.

בדקתי עשרות מערכות כאלה במהלך השנים, והנה מה שלמדתי: בדיקות יסודיות לפני פריסה מלאה הן קריטיות לחלוטין. זו הסיבה שאני תמיד מבצע בדיקות מקיפות עם קבוצות קטנות תחילה, ובודק את התפוקות בקפידה לפני שאני נותן לאוטומציה כלשהי להשתחרר על תקשורת בפועל עם הלקוחות. קלטתי הכל, החל מבעיות בטון קצת שונה מהמותג ועד לרמזים הקשריים שפורשו בצורה שגויה, במהלך שלבי הבדיקה הללו. מה שנראה מושלם בתיאוריה לא תמיד עובד בצורה מושלמת בפועל, ולכן תקופת הבדיקה הזו אינה ניתנת למשא ומתן.

המפתח הוא להבין שאוטומציות של בינה מלאכותית אינן נועדו להחליף שיקול דעת אנושי - הן עוסקות בטיפול במשימות שאינן דורשות זאת, כך שבני אדם יוכלו להתמקד במשימות שכן דורשות זאת.

למה לעסקים קטנים יש באמת יתרון

הנה משהו שעשוי להפתיע אתכם: כשמדובר באוטומציות של בינה מלאכותית, לעסקים קטנים יש לעתים קרובות יתרונות עצומים על פני המתחרים הגדולים שלהם. עבדתי עם שניהם, ואני יכול לומר לכם שעסקים קטנים וזריזים הם למעשה כוח על בעולם האוטומציה של בינה מלאכותית.

היתרון הגדול ביותר? מהירות יישום. בעוד שחברות גדולות תקועים בחודשים של פגישות, ביקורות תאימות ותהליכי אישור, ניתן לבדוק ולפרוס אוטומציה של בינה מלאכותית תוך שבועות ספורים או אפילו תוך יום אם זה לא מורכב. היו לי לקוחות עסקיים קטנים שעברו מיייעוץ ראשוני לאוטומציה פעילה במלואה מהר יותר ממה שחברות גדולות יכולות לתאם את פגישת התכנון הראשונה שלהן.

אין בירוקרטיה ארגונית שתעכב אתכם. אם אתם מזהים הזדמנות להפוך משהו לאוטומטי, אתם יכולים פשוט לעשות זאת. אין צורך לשכנע שבע עשרה מחלקות שונות או לחכות שצוות ה-IT יאשר את בחירות התוכנה שלכם.

גם העלויות פועלות לטובתכם בצורה משמעותית. רוב אוטומציות הבינה המלאכותית השימושיות עולות פחות ממה שהייתם מוציאים על מנוי חודשי לתוכנה. כשאתם מעבדים מאות פניות במקום אלפים, או יוצרים עשרות פוסטים במדיה חברתית במקום מאות, עלויות הבינה המלאכותית הן באמת זעירות. יש לי לקוחות שמפעילים מערכות אוטומציה מקיפות בפחות מ-50 פאונד לחודש.

אבל היתרון הגדול מכולם הוא שניתן ליצור אוטומציות מותאמות אישית ביותר המשקפות בדיוק את אופן פעולת העסק שלכם. חברות גדולות נאלצות לעתים קרובות להשתמש בפתרונות גנריים, שמתאימים לכולם, מכיוון שהן צריכות לעבוד על פני מספר מחלקות ואזורים. ניתן לבנות משהו שמתאים בצורה מושלמת לתהליכים הספציפיים ולבסיס הלקוחות שלכם.

ראיתי עסקים קטנים גוברים לחלוטין על מתחרים גדולים יותר על ידי פריסת אוטומציות חכמות המאפשרות להם להגיב מהר יותר, לספק שירות מותאם אישית יותר ולפעול בצורה יעילה יותר. החברות הגדולות עדיין מתלבטות לעתים קרובות האם ליישם את הכלים האלה בזמן שאתם כבר קוצרים את הפירות.

אוטומציה ראשונה של בינה מלאכותית: התחל כאן

נכון, אני יודע מה אתם חושבים אחרי שקראתם את כל זה: "זה נשמע מבריק, אבל מאיפה לעזאזל אני מתחיל?" החדשות הטובות הן שאתם לא צריכים להפוך הכל לאוטומטי בבת אחת. למעשה, לנסות לעשות את זה זו הדרך המהירה ביותר ליצור בלגן.

הנה כלל הזהב שלי: אוטומציה טובה של דבר אחד קודם. בחרו את המשימה הכי חוזרת על עצמה, גוזלת זמן וכרגע משגעת אתכם, והתמקדו בה. אולי זה מיון פניות, אולי זה יצירת דוחות שבועיים, או אולי זה מענה לשאלות נפוצות של לקוחות. מה שזה לא יהיה, שלטו באוטומציה הזו לפני שתעברו לבאה.

אז איך מזהים את נקודת ההתחלה הטובה ביותר? חפשו משימות שעומדות בקריטריונים הבאים: הן מתרחשות באופן קבוע, הן עוקבות אחר דפוס צפוי, והן אינן דורשות שיקול דעת אנושי מורכב. הנקודה המתוקה היא בדרך כלל משהו שאתם מוצאים את עצמכם עושים באותו אופן בכל פעם, תוך כדי שאתם מייחלים בסתר לדלג עליו.

אני מרבה לומר ללקוחות לנהל "יומן משימות" במשך שבוע. בכל פעם שאתם תופסים את עצמכם עושים משהו שחוזר על עצמו, רשמו אותו. עד סוף השבוע, תהיה לכם תמונה ברורה היכן אוטומציה יכולה לעשות את ההבדל הגדול ביותר.

הנה בדיקת מציאות לגבי התקציב: רוב האוטומציות השימושיות באמת עולות פחות מההרגלי החודשיים שלכם לקפה. אנחנו מדברים על 30-100 פאונד לחודש עבור משהו שיכול לחסוך לכם שעות בכל שבוע. כשמפרקים את זה לעלות לשעת חיסכון, זו לרוב ההשקעה הטובה ביותר שתעשו בעסק שלכם.

גם ציפיות ללוח הזמנים חשובות. אוטומציה פשוטה יכולה להיות פעילה תוך שבועיים. אוטומציה מורכבת יותר עשויה לקחת חודש או חודשיים. אבל אנחנו בהחלט מדברים על שבועות, לא חודשים או שנים. ותתחילו לראות יתרונות כמעט באופן מיידי.

המפתח הוא להתחיל בקטן ולבנות ביטחון. ברגע שהאוטומציה הראשונה שלכם עובדת בצורה חלקה ותוכלו לראות את הזמן שהיא חוסכת לכם, הוספת הבאה הופכת להרבה יותר קלה. תבינו גם טוב יותר כיצד המערכות הללו פועלות, מה שהופך את תכנון האוטומציות העתידיות לפשוט יותר.

אל תנסו להפוך את כל העסק שלכם לאוטומטי בבת אחת. בחרו דבר אחד, גרמו לו לעבוד בצורה מבריקה, ואז עברו לבא אחריו. תאמינו לי, הגישה הזו תחסוך לכם זמן, כסף והרבה כאבי ראש.

המהפכה האמיתית

הנה הדבר במהפכת הבינה המלאכותית שכל הכותרות חסרות הנשימה מפספסות: היא לא עוסקת בהחלפת בני אדם ברובוטים. המהפכה האמיתית עבור עסקים קטנים היא הרבה יותר פרקטית ובעלת ערך מיידי מזה.

מדובר בשחרור הזמן שלכם והאנרגיה של הצוות שלכם, כך שתוכלו להתמקד במה שבאמת מגדיל את העסק שלכם. במקום לבזבז שעות בכל שבוע על משימות חוזרות ונשנות שמרוקנות את ההתלהבות שלכם, תוכלו להתמקד בבניית קשרים, פתרון בעיות מעניינות ויצירת ערך אמיתי עבור הלקוחות שלכם.

העסקים שמאמצים גישה מעשית זו לאוטומציות בינה מלאכותית לא רק חוסכים זמן - הם צוברים יתרון תחרותי. בעוד שמתחריהם עדיין מעבדים פניות ויוצרים תוכן באופן ידני, הם מגיבים מהר יותר, פועלים ביעילות רבה יותר ומספקים שירות עקבי יותר.

הטכנולוגיה מוכנה, העלויות סבירות והיתרונות מיידיים. השאלה אינה האם אוטומציות של בינה מלאכותית ישנו את אופן פעולתן של עסקים קטנים - הן כבר עושים זאת. השאלה היא האם אתם תובילו את השינוי הזה או תשחקו אחר הפער.

התחילו בקטן, התחילו עכשיו, והתחילו עם משהו שבאמת מעצבן אתכם כל שבוע. אתם עשויים להיות מופתעים כמה מהר אוטומציה אחת מובילה לאחרת, ולפני שתשימו לב, תתהו איך הסתדרתם בלעדיהם.