מיליארדי נתונים, מאות פיצ'רים: מבט מבפנים על סביבת סקייל בגונג

מהפכת הבינה המלאכותית של השנים האחרונות מבוססת על יכולת ההתמודדות עם כמויות עצומות של מידע. מאחורי המערכות שמעבדות, מנתחות ומפיקות תובנות עסקיות עומדים צוותי מפתחים, מהנדסים ומנהלי מוצר שמנהלים סביבות עבודה תובעניות בסקייל גבוה. כדי להציץ מאחורי הקלעים, שוחחנו עם איתי בן חיים, מנהל פיתוח בכיר בגונג, ועם ענבל בן יהודה, מנהלת מוצר AI בגונג – חברה מובילה בתחום Revenue AI.

מהי גונג וכיצד היא פותרת בעיות עסקיות?

גונג מתמקדת בפתרון בעיות מרכזיות בארגוני מכירות. לפי בן יהודה, כ-70% עד 80% מזמן אנשי המכירות מושקע בפעילויות אדמיניסטרטיביות כמו מילוי נתונים במערכות CRM ודאטה-בייס, במקום במכירה עצמה. בנוסף, כ-80% מהחברות – כולל חברות גדולות הנסחרות בבורסה – טועות בחיזוי ההכנסות שלהן.

Revenue AI של גונג משלבת AI ואוטומציה כדי לייעל תהליכים עבור אנשי מכירות, שימור לקוחות ושיווק, ובכך להגדיל הכנסות. החברה מציעה מערכת הפעלה מבוססת AI שבה סוכנים אנושיים וכלי AI עובדים יחד להשגת תוצאות טובות יותר.

הפלטפורמה של גונג כוללת תשתית עם מספר אפליקציות, כל אחת מכוונת לפרסונה אחרת בארגון: אפליקציה לאיש מכירות בתחילת התהליך, אחת לאנשי תפעול או ל-CRO (Chief Revenue Officer). כך, הפלטפורמה משרתת מגוון משתמשים.

מהו סקייל בעולם הטכנולוגי?

בן חיים מסביר כי סקייל מתייחס לקנה המידה הדרמטי של הפעילות. דוגמה: ביום שני ב-8:00 בבוקר, כשהמערכת עדיין רגועה בארה"ב ובאירופה, ובתוך דקות – ב-9:00 – אנשי מכירות מתעוררים, מנהלים שיחות, מייצרים תוכן קולי או ויזואלי, ועובדים עם CRM. המערכת צריכה לעבור באופן מיידי מתפוקה נמוכה לתפוקה מלאה, תוך מתן מענה מהיר ויעיל לכל לקוח מבלי שהוא ייתקע.

אתגרי סקייל בצוותי פיתוח ומוצר

בן יהודה מביאה דוגמה מהשקת יכולת יצירת התמונות ב-ChatGPT: בשבוע הראשון הגיעו 130 מיליון משתמשים. מנהל מוצר חייב לתכנן חוויית משתמש מושלמת גם בתהליכים ארוכים כמו יצירת תמונה (עשרות שניות), כולל חוויית טעינה ומסרים למשתמש במהלך התהליך. חשיבה מוצרית כזו חיונית לשרת כמויות משתמשים עצומות.

איך מלמדים מודלי AI להתמודד עם בעיות מורכבות?

אחד האתגרים המרכזיים הוא היעדר מודל AI אחד שפותר את כל בעיות העולם – מרפואה, דרך מכירות ועד פיננסים. בגונג מפרקים בעיות גדולות לתתי-בעיות קטנות שמודלים יכולים לפתור באופן מהימן ובסקייל, גם אם אלפי לקוחות מבקשים תוצאות בו-זמנית.

כדי להבטיח אמינות, גונג מאפשרת ללקוחות לכייל את המודלים בעצמם על בסיס הנתונים והידע שלהם. לדוגמה, זיהוי סיגנלים שמעידים על עסקה שלא תיסגר או על לקוח מרוצה.

ניהול נתונים: מסיגנל לרעש וסטנדרטיזציה

בן חיים מתאר את התהליך בשלושה חלקים עיקריים:

1. הבנת הבעיה העסקית: זיהוי סיגנל (אות רלוונטי) מול רעש בתוך שיחות.

2. ניהול נתונים: דוגמה היסטורית ממלחמת העולם השנייה – ניתוח מטוסים שחזרו מבלי הבין כי הנפגעים בכנפיים חזרו, בעוד הנפגעים במקומות אחרים נפלו. המסקנה: למגן את האזורים 'החלשים' על סמך מדגם נכון.

בגונג, הנתונים לא מבניים: שיחות קוליות, וידאו, אינטראקציות. צריך לסטנדרטיזציה אותם למסדי נתונים מסודרים כדי שה-AI יוכל לצרוך אותם במהירות ולתת חיזויים מדויקים.

מניעת טעויות: עדכון מתמיד של המודלים

העולם משתנה, ופרופילי שיחות מכירה לפני הקורונה (דוגמה: חג המולד 2019) שונים מאלה של 2023. אם המודל לא מזהה שינויים מבניים, החיזויים נפגעים. לכן, גונג משקיעה בפלטפורמה שמאמנת מחדש מודלים באופן רציף, מבוססת על נתונים עדכניים ומסודרים, כדי לשמור על איכות גבוהה.

הנגשת תובנות: הבנת הפרסונות

בן יהודה מדגישה כי תרגום תובנות AI לשפה פשוטה דורש הבנת חיי היום-יום של המשתמשים. לדוגמה:

• איש מכירות: רשימת משימות יומית מבוססת שיחות אחרונות, זמינה לפני תחילת היום.
• CRO: תובנות קצרות ורלוונטיות לישיבת דירקטוריון, ללא בזבוז זמן.

ההבנה המוצרית הזו מבטיחה תובנות בזמן ובקונטקסט הנכונים.

יום יום בסקייל: תקשורת ותעדוף

מנהלי מוצר בגונג חייבים להכיר דרישות טכניות: מספר משתמשים צפוי, מודלים ומשתמשים. התקשורת הפנים-ארגונית גבוהה מאוד, כולל שיתוף בין מנהלי מוצר.

בצד הפיתוח, בן חיים מציין שני עקרונות:

• תעדוף: תגובה מיידית לבקשות לקוחות (תשובה תוך שניות), לעומת תהליכי רקע ארוכים יותר (20-40 שניות).
• ויזואליזציה: דשבורדים שמציגים במבט אחד מטריקות מרכזיות – שימוש במעבדים, כרטיסי GPU, עומסים – לאיתור וטיפול מהיר באירועים.

מי מתאים לעבודה בסקייל? הכישורים הנדרשים

בן יהודה מחפשת אנשים שמאזנים בין איכות למהירות, עובדים במרץ בסביבת סטארט-אפ צומחת. דוגמה: ראש צוות הציע להשתמש ב-AI לכתיבת קוד לפיצ'ר חדש על בסיס מסמך דרישות. סיכון באיכות קיים, אך הרווח ארוך טווח עצום – פרויקטים עתידיים יתקדמו פי שלושה מהר יותר.

אנשים כאלה חושבים יצירתית, גמישים מחשבתית ומבינים שאיכות ומהירות אינן סותרות.

סיכום: סקייל כמנוע להצלחה

עבודה בסקייל בגונג דורשת שילוב של חשיבה עסקית, טכנולוגיה מתקדמת וניהול נתונים חכם. צוותים שמתמודדים עם מיליארדי נתונים ומאות פיצ'רים בסביבה תובענית מבטיחים מודלי AI איכותיים שמניעים עסקים קדימה. זהו מבט מבפנים על עולם שבו כל שנייה נחשבת.