בעידן שבו כולם רוצים להכניס פתרונות בינה מלאכותית לחברה, השאלה הגדולה היא לא "האם", אלא "איך". אבל עם אחוזי הצלחה טיפוסיים בפרויקטי AI שעומדים על 15%-30% בלבד, תכנון מוצלח המבוסס על הצרכים העסקיים של החברה הופך לקריטי במיוחד. חברת אבטחת האפליקציות הישראלית Checkmarx הבינה שאין פתרון יחיד שמתאים לכולם וחיפשה את הדרך הנכונה עבורה. היא מצאה אותה בעזרת יישום אסטרטגי של פלטפורמת Agentforce של סיילספורס, מהלך שהתחיל בשירות הלקוחות וממשיך משם לאזורים נוספים בארגון.
התוצאות מדברות בעד עצמן: בשירות הלקוחות של החברה שיעור הפניות שקיבלו פתרון ב"מגע אחד" (One-Touch Solve Rate) זינק ב – 40%, זמן הטיפול הממוצע בפנייה (Time to Close) צנח ב-33%, וכמות הקייסים שהגיעו ל-Escalations עקב לקוחות שלא היו מרוצים מהטיפול, ירדה ב 36%.
בואו נצלול למסע של Checkmarx, נבין את האתגרים שבדרך להטמעת בינה מלאכותית ואת הלקחים שכל חברה יכולה לאמץ.
מאיפה להתחיל: מדוע Checkmarx התחילה דווקא בשירות הלקוחות?
ההחלטה להתחיל את מסע ה-AI דווקא בתחום תמיכת הלקוחות לא הייתה מקרית. "הבנו שזה לא ספרינט, אלא מרתון," משתפת ענת שולמן, Director of Business Applications ב-Checkmarx. "הדרך הנכונה היא למצוא את המקום שהכי מתאים להטמעת בינה מלאכותית בחברה, להביא הצלחה והתעניינות ומשם לגדול לעוד אזורים".
ענת שולמן, Director of Business Applications ב-Checkmarx
תחום שירות הלקוחות התאים בצורה מושלמת כפרויקט הבינה המלאכותית הראשון. הוא נחשב לתחום אסטרטגי בחברה, והנהלת שירות הלקוחות הייתה נלהבת מהרעיון. מעבר לכך, היו אתגרים בתהליכי התפעול של שירות לקוחות שהיו בשלים לפתרון טכנולוגי:
* עומס נתונים: כמויות אדירות של מידע על כל קייס, כולל מיילים מלקוחות והתכתבויות פנימיות.
* צורך בתיאום בין הצוותים: קייסים עברו בממוצע בין 3-2 צוותי תמיכה שונים.
* צורך באחזור מידע: מידע רלוונטי רב שיכול לעזור במציאת פתרון לקייס – כולל קייסים דומים ו/או מידע רלוונטי אחר ממאגרי ידע.
"כאן נכנסה לתמונה טכנולוגיית הבינה המלאכותית שיכולה מאוד לעזור לעבוד יעיל יותר עם כמויות המידע האדירות," אומרת שולמן. "היא יכולה לסייע בסיכום אוטומטי של קייסים, באחזור ידע רלוונטי ובזיהוי קייסים דומים. בכך היא מייעלת ומזרזת את תהליכי התמיכה. בינה מלאכותית יכולה גם להתריע על התכתבויות עם לקוחות שמתחילים להראות סימני חוסר שביעות רצון, ולוודא מענה איכותי לפניית הלקוח ובכך לעזור למנוע Case escalations.״
בחירת הפלטפורמה: Agentforce כמנוע לגמישות ויעילות
לאחר בחינת מספר פתרונות בשוק, הבחירה ב-Agentforce של סיילספורס הייתה ברורה. "חיפשנו פתרון גמיש שיאפשר שימוש במידע העסקי הרב שיש לנו בסיילספורס", מסבירה שולמן. הגמישות הזו התבטאה בכמה מישורים:
* כתיבת Prompts עצמאית: היכולת לכתוב ולהתאים את ה-Prompt לצורך העסקי המדויק.
* העשרת ה-Prompt בעזרת כלי סיילספורס: שילוב של Flows ו-Apex ישירות בתוך ה-Prompt, מה שמאפשר את דיוק השאלה וקבלת תשובה מדויקת.
* סביבת בדיקות: היכולת לבדוק את פתרונות הבינה המלאכותית בסביבות Test על הדאטה העסקי האמיתי של החברה.
* אבטחת מידע: כחברת סייבר, היבטים כמו Data Masking ו-No Data Retention היו קריטיים והגיעו כחלק אינטגרלי מפלטפורמת Agentforce.
מסאסא, Senior Account Executive ומי שמוביל את סקטור הסייבר בסיילספורס ישראל, מוסיף: "כשלקוחות מצליחים לשלב AI בלב התהליכים העסקיים שלהם, קורים דברים מדהימים, עובדים משתחררים ממשימות שוחקות, לקוחות מקבלים מענה מהיר ומדויק יותר, והארגון כולו נעשה חכם וגמיש יותר. זה הכוח האמיתי של הבינה המלאכותית ו-Checkmarx הם דוגמה נהדרת לכך."
מסאסא, Senior Account Executive בסיילספורס ישראל
התמודדות עם אתגרים: ללמוד לכתוב Prompt ולפצח את ה-Data Cloud
בדרך היו מספר אתגרים. האתגר הראשון היה הצורך ללמוד איך לכתוב Prompt יעיל. "זה תחום מרתק שככל שתתמקצע בו ותשאל את השאלה בצורה מדויקת יותר, ככה תקבל תשובה יותר ויותר מדויקת," מדגישה שולמן.
אתגר נוסף היה השימוש ב-Data Cloud, כלי עוצמתי של סיילספורס המאפשר לאחד ולנתח את כלל נתוני הלקוח ממערכות שונות, ולהנגיש אותם למודלי ה-AI לקבלת תובנות מדויקות. בתחילת הדרך לא היה מספיק מידע זמין על אופן השימוש במוצר, אך כאן נמצא פתרון בעזרת שיתוף פעולה הדוק עם צוות סיילספורס. "זה היה אתגר אמיתי, אבל פה נוצר חיבור בין הצוות שלנו לזה של סיילספורס… עבדנו כצוות אחד כדי לפצח את ה-Data Cloud", מספרת שולמן.
מסאסא משבח את הנחישות של שולמן והצוות שלה: "היא תמיד דאגה שהדברים יתקדמו. אני גאה בתהליך שמעיין ואני עברנו יחד עם Checkmarx, הוא מראה איך במאמץ משותף אפשר להפוך רעיונות שעד לא מזמן נראו דמיוניים למציאות עובדת."
מעיין גולומב, Senior Solution Engineer בסיילספורס, ומי שליוותה את התהליך ביחד עם הצוות של Checkmarx, מסבירה על החשיבות לבחור פלטפורמה שיכולה לעמוד בקצב המתפתח של השוק: ״ככל שהטכנולוגיה מתקדמת במהירות, גם אנחנו צריכים להתקדם איתה כדי לאתגר את הגבולות ולהישאר רלוונטיים. Checkmarx היו בדיוק מסוג הלקוחות הללו: הם חקרו, הבינו את השינויים הנדרשים, רכשו ידע וניסו פתרונות חדשים. ביחד עם בחירת פלטפורמה Agentic, השמים עבורם הם הגבול.״
מבט קדימה: ההצלחה מתרחבת לכלל הארגון
ההצלחה פתחה את התיאבון לארגון. בתחום שירות הלקוחות כבר מתכננים את השלבים הבאים, כולל המלצות אוטומטיות לפתרון קייסים וטיפול במאגרי ידע. אבל הסיפור לא נגמר שם. הידע שנצבר מיושם כעת גם במחלקות אחרות. בתחום המכירות, הוטמע "Opportunity Summary" עבור צוותי Sales Development שמסכם את כל המידע על לקוחות עבר כדי לייעל את הפנייה החוזרת אליהם, וכעת עובדים גם על סיכומי חשבונות (Account Summary). בתחום המשפטי, פותחו יישומים כמו סיכום חוזים ובוט לאיתור מידע משפטי רלוונטי במסמכים.
המסע של Checkmarx מלמד אותנו מספר שיעורים מרכזיים: יש להתמקד בניצחונות מהירים (Quick Wins), להבין לעומק את צורכי המשתמשים ולשתף אותם בתהליך הבנייה, ולספר את סיפור ההצלחה בכל רחבי הארגון כדי לייצר מומנטום חיובי. Checkmarx הוכיחה שהדרך הנכונה לשלב AI היא לא בספרינט חד פעמי, אלא במרתון מחושב של למידה, שיתוף פעולה וצמיחה מתמדת.
