ActionAgent.ai

המיזם של

ActionAgent.ai היא טכנולוגיה מבוססת בינה מלאכותית (AI) שמטרתה לשדרג ולשפר מרפאות שיניים. הטכנולוגיה של ActionAgent.ai מתמקדת בשני היבטים מרכזיים:

1.שיפור האינטראקציה עם המטופלים: המערכת כוללת פקידה וירטואלית זמינה 24/7, שמסייעת במטלות כמו קביעת תורים, שליחת תזכורות, מתן מענה מקצועי ועוד. זה משפר את חוויית המטופל, מגדיל את כמות המטופלים שמגיעים למרפאה (patient conversions) ומעלה את שביעות רצונם.

2. זרימה יעילה יותר של העבודה: ActionAgent.ai מסייעת בארגון מחדש של תהליכי העבודה במרפאה, מפנה זמן של צוות המרפאה ומפחיתה הפרעות, כך שהם יכולים להתמקד בטיפול במטופלים.

הטכנולוגיה של ActionAgent.ai מתממשקת בצורה חלקה עם המערכות הקיימות במרפאה, והיא נגישה במחירים תחרותיים גם למרפאות קטנות.

מרפאות השיניים מתמודדת עם שלל אתגרים, ובראשם מחסור בכוח אדם, חוסר יעילות בטיפול בשיחות והיעדר אינטגרציה ואוטומציה נכונה במערכות תזמון. בעיות אלו הצטרפו ויצרו תרחיש שבו מרפאות שיניים אינן מסוגלות לפעול ביעילות אופטימלית, מה שהוביל לאובדן הכנסות משמעותי ולירידה בשביעות הרצון של המטופלים. מחסור בכוח אדם וביקוש גבוה לפקידי קבלה.

ההבדל העיקרי בין צ'אטבוט רגיל לבין סוכן AI לעובד דיגיטלי נעוץ ביכולות ובסוג המשימות שהם מבצעים:

1. צ'אטבוט רגיל: עוסק בעיקר במענה על שאלות סטנדרטיות ונפוצות באמצעות מאגר תשובות מוגדר מראש. היכולות שלו לרוב מוגבלות לשיח טקסטואלי ספציפי והוא לא יודע ללמוד מהשיח.
   
2. סוכן AI - מתקדם יותר מצ'אטבוט רגיל ומשלב טכנולוגיות בינה מלאכותית שמאפשרות לו לבצע משימות מורכבות יותר, ללמוד מהניסיון ולהתאים את עצמו למשתמש הספציפי. כמו כן, יש לו יכולת לנהל שיחה עם המשתמש ולהציע פתרונות בהתאם לנתונים שהוא מקבל בזמן אמת.
   
3. עובד דיגיטלי - סוכן AI שגם מבצע פעולות ActionAgent.ai

Voice Agent AI, מתייחס למערכת או יישום של בינה מלאכותית המסוגל לתקשר עם משתמשים דרך שיח קולי. אמצעי זה נקרא גם "עוזר קולי" או "עוזר חכם". העוזרים הקוליים נמצאים במוצרים טכנולוגיים שונים כמו סמארטפונים, רמקולים חכמים, ועוד. הם משמשים לביצוע משימות ומענה לשאלות של משתמשים באמצעות טכנולוגיות כמו הכרה קולית, עיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה.

תפקידים מרכזיים של Voice Agent AI:

תקשורת ומידע: מתן מענה לשאלות, חדשות, מזג אוויר, תנועה ונתונים אחרים בזמן אמת

שירות לקוחות: מענה על שאלות ופתרון בעיות של לקוחות בעסקים שונים, מהר וביעילות.

אוטומציות לעסק בבינה מלאכותית מתייחסות לשימוש בטכנולוגיות מתקדמות של בינה מלאכותית (AI) למטרה של ייעול ואוטומציה של פרוצדורות ותהליכים עסקיים שונים. מטרת האוטומציה היא להפחית את התלות בפעולה אנושית בתהליכים קבועים וחוזרים, דבר שיכול להביא לחיסכון משמעותי בזמן ובמשאבים, לשיפור בדיוק ובאיכות העבודה, ולהגדלת היעילות הכוללת של העסק.

דוגמאות לאוטומציות בבינה מלאכותית לעסקים:

1. ניהול לקוחות: שימוש במערכות CRM מבוססות AI שמסוגלות לאנליז נתונים על הלקוחות, לזהות דפוסים והזדמנויות עסקיות, ולהציע פעולות מותאמות אישית לשיפור השירות והמכירות.

2. תקשורת ושירות לקוחות: מערכות צ'אטבוט מתקדמות שמאפשרות דיאלוג עם לקוחות ומספקות מענה מיידי לשאלות נפוצות, הקלה על עומס במוקדי השירות.

3. ניתוח נתונים והסקת מסקנות: שימוש באלגוריתמים לניתוח נתונים גדולים (big data) לאיתור טרנדים, ערכת נתיבים אופטימליים להחלטות עסקיות, וניהול סיכונים.

4. אוטומציה של תהליכי משאבי אנוש: מערכות שמאפשרות גיוס, קליטה, ניהול נוכחות ועוד באופן אוטומטי, מה שמשחרר את מחלקת המשאבים האנושיים למטלות אחרות.

כתומך נלהב של בינה מלאכותית ואוטומציה, אני מונע על ידי החזון שהטכנולוגיות הללו יעצבו מחדש את כוח העבודה הגלובלי. התשוקה שלי טמונה בציפייה למגמות עתידיות ועיצוב פתרונות חדשניים המטפחים טרנספורמציות חיוביות בחברה.

אני מאמין שלא צריך להתייחס לבינה המלאכותית והאוטומציה בפחד מביטחון תעסוקתי, אלא לראות כהזדמנות להתכונן לעתיד מזהיר יותר. עתיד שבו אנו עובדים פחות על משימות ארציות ומתמקדים יותר במה שבאמת מעשיר את האנושות שלנו - מערכות יחסים, אינטואיציה, קשרים ותמיכה רגשית.

המונח "rerank" בהקשר של בינה מלאכותית, ובמיוחד במערכות כמו RAG (Retrieval-Augmented Generation), מתייחס לשלב בתהליך שבו המערכת אוספת מספר תשובות אפשריות לשאלה מסוימת, ולאחר מכן "מחדירה לשורות" או מדרגת מחדש את התשובות הללו כדי להעריך איזו מהן היא הרלוונטית והמדויקת ביותר.

להסביר זאת בפירוט יותר:

1. שלב האיסוף (Retrieval): בשלב זה, המערכת משתמשת במנגנון חיפוש כדי למצוא קטעי טקסט רלוונטיים או תשובות אפשריות שיכולות להתאים לשאלה שנשאלה. היא עושה זאת על ידי חיפוש במאגר מידע גדול.

2. שלב ה-Rerank (הדירוג החוזר): לאחר שהוחזרו כמה תשובות אפשריות, המערכת משתמשת באלגוריתם חדש שמעריך כל תשובה לפי דיוקה ורלוונטיות לשאלה הנתונה. התהליך הזה כולל פעמים רבות שימוש במודלי חיזוי או הערכה, שבודקים לעומק יותר את התוכן וההקשר של כל תשובה.

3. בחירה והצגה: התשובה שמדורגת הכי גבוה בשלב ה-rerank היא זו שתוצג כתשובה למשתמש.

החשיבות של שלב ה-rerank היא בכך שהיא מאפשרת למערכת להציע לא רק תשובות שנמצאו כרלוונטיות אלא גם לארגן אותן בסדר של דיוק ואיכות, מה שמשפר מאוד את יעילותה ודיוקה של המערכת בתשובות שהיא מספקת.

מודלי שפה בבינה מלאכותית (AI) הם מערכות שמסוגלות להבין, לעבד ולייצר טקסט בשפה האנושית. מטרתם היא לדמות את הדרך שבה בני אדם משתמשים בשפה, ולכן הם מתבססים על כמויות עצומות של טקסטים שנאספו למדוד וללמוד מהם את התבניות וההקשרים השונים של השפה.

הם פועלים בשני אופנים עיקריים:

1. הבנה וניתוח שפה: מודלי שפה יכולים להבין טקסטים כתובים ולספק תשובות רלוונטיות. לדוגמא, בעת קריאת אימייל, המודל יכול לזהות את הבקשות או השאלות המרכזיות שבתוך הטקסט.

2. ייצור טקסט: המודלים יכולים לייצר טקסטים חדשים על בסיס הנתונים שלמדו. זה יכול להיות שימושי לכתיבת תשובות לאימיילים, יצירת תוכן כמו מאמרים, בלוגים ועוד.

בכלליות, הם מהווים חלק מרכזי במהפכת הבינה המלאכותית כיוון שהם מאפשרים ממשק טבעי ויעיל יותר בין המחשב לבין המשתמש האנושי.

"סוכני AI" מתייחסים למערכות או תוכנות מבוססות בינה מלאכותית (AI) שמתפקדות כ"סוכנים" לביצוע משימות או כדי לעזור למשתמשים במגוון פעולות. סוכני AI יכולים להיות מורכבים מאוד ולקחת על עצמם משימות שונות כמו:

- עיבוד שיחה והבנת שפה טבעית: למשל, סוכנים שמגיבים על פי ההוראות שאתה מספק להם בשפה רגילה.

- למידה והתאמה למשתמש: סוכנים שלומדים מהעדפות של המשתמשים ומתאימים את הפעולות שלהם בהתאם.

- ניהול משימות ומשאבים: סוכנים שמתכננים ומנהלים משימות בשביל חברות או אנשים באופן אוטומטי.

בעיקרון, הרעיון הוא שסוכני AI יעזרו להפוך פעולות יומיומיות ליותר יעילות, מהירות וחכמות, באמצעות שימוש בטכנולוגיות של בינה מלאכותית.

תכונות ויתרונות:

1. ניהול שיחות 24/7: מודל של Action Agent.ai מבטיח שכל שיחה תענה במהירות, תוך שיפור שביעות הרצון של הלקוחות והפחתת הפסדי הזדמנויות.

2. חיסכון בעלויות: המערכת מפחיתה את הצורך בצוותים גדולים במוקדים, מה שמביא לחיסכון משמעותי בעלויות לעסק.

3. טיפול יעיל בשיחות: יש ל-Agent.ai יכולת לענות על שאלות, לטפל בתלונות ולשתף פעולה עם תוכנות קיימות לפתרון שיחה מלא.

4. רווחיות גבוהה יותר: בית העסקים המשתמש בפתרון יכול לחוות עלייה בהכנסות כתוצאה משיפור בניהול השיחות והתחשבות מוגברת בצרכי הלקוח.

שילובים וחדשנות ב-AI:

- המערכת מתממשקת בקלות עם תוכנות ומערכות קיימות כמו CRM וכלי תמיכה, מה שמאפשר השלמה חלקה ומהירה.

- יש בה יכולת להבין תהליכים מורכבים, לקבל החלטות בזמן אמת וללמוד באופן מתמיד מאינטראקציות עם לקוחות.

יתרונות תחרותיים:

- Action Agent.ai מציעה יכולות ייחודיות כמו דיוק מעולה בניהול שיחות, אבטחת מידע מתקדמת ופתרונות מותאמים אישית.

- הפתרון מתאפיין בגמישות רבה, מה שמאפשר לעסקים להתמודד ביעילות עם נפחי שיחות משתנים ולהתאים את עצמם בקלות לצמיחה.

Action Agent.ai מציעה מודל עסקי המבוסס על פתרון בינה מלאכותית המיועד למוקדי שירות טלפוניים ולמרפאות שיניים. הפתרון שמספקת החברה משלב תכונות רבות שמאפשרות לעסקים לשפר את יעילותם, לחסוך בעלויות ולהגביר את שביעות רצון הלקוחות.

צפי הכנסות הוצאות שנתי ל-Action Agent.ai מבוסס על On-boarding של 200 לקוחות.

בהנחה שכל לקוח משלם 300 דולר בחודש ומוסיף תשלום חד-פעמי להתקנה של 1500 דולר.

1. הכנסות חודשיות:

- 200 לקוחות $500 = $60,000 לחודש. שנתי= $720,000 ישראל

2. הכנסה מתשלום התקנה:

- עבור 200 לקוחות: 200 * $1500 = $300,000 (חד פעמי). שנתי= $300,000

תזרים כספי צפוי

סה׳כ הכנסות: $1020000

הוצאות השקעה לשנה ראשונה

צוות מחקר ופיתוח = $30,000 לחודש. שנתי : $360000

פיתוח מודל שפה עם תמיכה קולית, אוטומציות אונבורדינג שותף

שרתים והוצאות: $3000. שנתי: $36000

שיווק וצוות: $25000 לחודש. שנתי : $300000

סה׳כ: $700000 שנה ראשונה גיוס סבב ראשון השקעה מבוקשת

.

https://www.globes.co.il/news/article.aspx?did=1001446335

המאמר ב"גלובס" שנכתב על ידי ד"ר יפית רפאל, עוסק בהשפעות של בינה מלאכותית על שוק העבודה. ד"ר רפאל מתארת את המהפכה שמתרחשת בשוק העבודה עם הכניסה של טכנולוגיית ה-AI, שהחלה כבר בשנות ה-60 והלכה והתרחבה לאורך השנים. היא מציינת שהטכנולוגיה הזו כבר מתחילה להחליף כוח עבודה אנושי במטלות שונות ועלולה להביא לפיטורי עובדים.

בהמשך המאמר, ד"ר רפאל מדברת על הפוטנציאל של AI לשפר את יעילות הארגונים תוך חיסכון בעלויות אך גם על חשיבות ההכשרה החדשה לעובדים כדי להתאים אותם לעידן החדש. היא קוראת לשקיפות, רגולציה ומדיניות חדשה שתאפשר לנצל את היתרונות של בינה מלאכותית לטובת הכלל ולא רק לטובת מספר מועט של אנשים או ארגונים.

המאמר מסכם בקריאה להכנת כוח העבודה לעידן החדש דרך מערכות חינוך מתאימות ותמיכה ממשלתית, כדי למנוע משבר כלכלי-חברתי ולהבטיח את אבטחת זכויות העובדים בעידן שהטכנולוגיה משנה את המשחק.