בתחילת ימי ה-AI עסקנו במקום של ה-AI בקמפוס הדיגיטלי ואיך נכון לנו לנצל את היכולות המטורפות שפתאום זמינות לנו. החלטנו לצאת לסבב פגישות וקבענו עם אנשים מובילים מהתעשייה, ישבנו עם אנשים מגרטנר (בעצם אולי הם היו ממקינזי) ושאלנו את כולם מה עושים ארגונים אחרים עם AI? מה אנחנו צריכים לעשות? הציגו לנו מצגות מרשימות, בנצ'מארקים, דוגמאות שיישמו בארגונים אחרים, צפי התפתחות AI בעולם, המלצות ודיס-המלצות.
שאלנו את השאלה הלא נכונה
במהלך פגישת הזום האחרונה (עם ההיא ממקינזי/גרטנר) כתבתי למנהלת שלי – תקשיבי למה שהיא אומרת בין השורות, היא שואלת מה ה-Pain Points שלנו והיא צודקת. אנחנו שואלים את השאלה הלא נכונה – לא באמת צריך לעניין אותנו מה ארגונים אחרים עושים. פתאום הרגשתי שהתבלבלנו ואנחנו במרוץ אחרי הזנב של החדשנות. צריך לחזור הביתה והשאלה, גם כשעוסקים ב-AI, היא אותה שאלה: איפה נקודות הכאב שלנו.
זה נשמע מובן מאליו כשאני כותבת את זה כעת, אבל באמצע הדרך זו הייתה חתיכת תובנה. כי כשעוסקים בחדשנות קל מאוד להתבלבל בין מה שאפשר לבנות לבין מה שכדאי לבנות.
סדנת WOW
אז במקום עוד סבב בנצ'מארקים, החלטנו לקיים סדנה עם המשתמשים שלנו, וקראתי לה סדנת WOW. קראתי לה ככה כי המטרה הייתה להבין מה יגרום למשתמשים להגיד "וואו, זה בדיוק מה שהייתי צריך". השתמשתי במודל Kano המוכר: יש תכונות "Must Be" – בסיסיות וצפויות, שאם הן חסרות נוצר תסכול, אבל אם הן קיימות אף אחד לא מתרגש (כמו גלגלים לאופניים). יש "More is more" – כמה שיותר, ככה שביעות הרצון עולה. ויש את ה-Delighters – דברים שאנשים לא ציפו להם, ובדיוק בגלל זה הם יוצרים את אפקט הוואו.
חילקתי את המשתתפים לקבוצות לפי תחום – למידה, הערכה וניהול, ונתתי לכל קבוצה קנבס פשוט וכלל אחד: לא לחשוב מה ה-AI יודע לעשות, אלא מה מציק לאנשים שלכם. מה מקשה על אנשי סגל, מה גורם למפקדים לבזבז זמן, ומה יגרום להם להגיד וואו.
מה עלה מהקבוצות
פתאום התחילו להגיע תשובות מעניינות.
הצוות של ההערכה דיבר על ניווט מהיר לדו"ח הציונים. בינינו, לא משהו מרגש, אבל זה בא ממקום אמיתי. זה דו"ח שאיש סגל פותח עשר פעמים ביום, ובכל פעם הוא צריך כמה קליקים וחיפושים כדי להגיע אליו. Must Be קלאסי – כשזה מסורבל מתעצבנים וכשזה זמין אף אחד לא שם לב שהוא שם. לעומת זאת, סימולטור פיקודי מבוסס AI היה Delighter ממש. עד היום סימולציה פיקודית עשו בקבוצות – כל חניך מקבל את עשרים הדקות שלו ושאר הקבוצה יושבת ומחכה. חלק אפילו לא מגיעים לתור בכלל. הסימולטור מסמלץ תרחישים לאלף חניכים בו-זמנית, כל אחד מתאמן בעצמו. וואו!
צוות הלמידה ביקש מחולל תוכן ושאלות מבחן מבוסס AI. שימוש קלאסי ב-AI, אבל הכאב אמיתי. סגל צעיר ולא מנוסה צריך לפתח לומדה או הדרכה, ולשבת מול מסך ריק זה אחד הדברים הכי משתקים שיש. המחולל לא בא להחליף אותם, הוא בא לתת להם נקודת פתיחה – טיוטה של מצגת, סרטון או מאגר שאלות, שאותם הם עורכים ומתאימים. וגם לא רק לייצר שאלות, אלא לתקף שאלות קיימות.
ומהניהול הגיעו המון דברים שמעכבים ביום-יום, חלקם ממש לא נוצצים – סנכרון יומנים, הרשאות לשכפול קורסים ועוד. אבל מתוך אותה דיון עלו דווקא שני דברים מרגשים. הראשון, יומן שמשווה בין התכנון לביצוע בפועל ומציג למפקד את הפערים בלי שיצטרך לחפש אותם בדוחות. והשני, פשוט אבל ענק. עבודה בנתק. כי בשטח, בלי רשת, מערכת שממשיכה לעבוד היא לא מובנת מאליה. היא בדיוק מהסוג של דברים שאף אחד לא חושב לבקש, אבל ברגע שהם עובדים אי אפשר בלעדיהם. והקטע הכי מרתק ששניהם לא קשורים ל- AI.
למי כואב
הנושא של הסדנה היה איפה כואב. ה-AI נכנס רק בשלב השני – ורק אם נתן ערך. כי פתאום אף אחד לא ביקש "צ'טבוט" או "סוכן AI". אנשים ביקשו לחסוך זמן, להבין טוב יותר את הלומדים שלהם, ובעיקר – להרגיש שהמערכת עובדת בשבילם, ולא הם בשבילה.
וזה מה שקרה כשהפסקנו לשאול "מה אפשר לעשות עם AI" והתחלנו לשאול "מה מציק למישהו אחד, בתפקיד מסוים, ביום עבודה רגיל". כי "השוק" הוא לא משתמש. גם "התעשייה" וה"ארגונים האחרים" לא. משתמש זה החניך שיושב מול המסך ומנסה להבין מה הציון שלו אומר עליו, זה מפקד הכיתה שמעריך חיילים בשטח, זה איש הסגל שמבצע את אותה פעולה בפעם העשירית היום. זה המפקד שרק רוצה לקבל תמונת מצב בלי לפתוח עשרה דוחות קודם.
וזאת, אני חושבת, ההבחנה האמיתית. לא בין מה ש-AI יודע לעשות לבין מה שהוא לא – אלא בין משהו שאפשר לבנות לבין משהו שכדאי לבנות. אחד מתחיל בשאלה "מה הטכנולוגיה יודעת לעשות". השני מתחיל בשאלה הרבה יותר פשוטה: למי כואב.
אז כן, אני עדיין אקרא את הדוח הבא של גרטנר. עדיין אסתכל על מה שקורה בעולם. אבל לפני שאכתוב אפיון חדש, אשאל קודם את המשתמשים שלי מה מציק להם. כי עד היום, הרעיונות הכי טובים שלנו לא הגיעו מהבנצ'מארקים. הם הגיעו ממישהו שאמר: "תקשיבי, יש לי פה בעיה."