אחת המשיבות בסקר בחודש שעבר כתבה לי: "אני לא סומכת מספיק על הכלי הזה ומאמינה שבקצה יש פוטנציאל לפספס מועמדים או התאמה. כשניסיתי להשתמש בבינה דרך מערכת הגיוס – היא לא הבינה מה אני צריכה, לא השכילה לערוך נכון את תיאור התפקיד ואף לא מיינה נכון מועמדים מה שהוביל לעומס עבודה".
היא לא לבד בחשש שלה.
אני בטוחה שלא יפתיע אותך שהמחסום הגדול במעבר לעולם של אייג'נטים הוא החששות שלנו, האנשים שצריכים לאמן אותם. מצד אחד יש פה יתרון והזדמנות גדולה עבורנו – נוכל לשחרר את המשימות המתישות והמעיקות. אלו שאנחנו לא אוהבים וחוזרות על עצמן שוב ושוב. מצד שני… מי מבטיח שהם יעשו את המשימות טוב כמונו, או טוב בכלל?
זו אבולוציה. תהליך התפתחות ושחרור הדרגתי של פחדים וחששות.
הבעיה העיקרית היא שהכל הכל זז הרבה יותר מהר ממה שהכרנו בעבר.
ניסיתי לחשוב למה אפשר לדמות את זה ונזכרתי בטלפונים הראשונים שהיו לנו לפני 25-35 שנים. נוקיה. או אייפון. הראשונים.
מצלמות בסיסיות (שכל כך התרגשנו מהן).
כדי להקליד היית צריכה להקיש 3 פעמים על הכפתור בשביל להגיע לאות שרצית.
אבל בלעדיהם לא היינו יכולים להגיע לטלפונים של היום. זו אבולוציה.
גם הטכנולוגיה לא היתה מתפתחת וגם אנחנו בפתיחות שלנו להשתמש בה.
אני זוכרת עוד את השיחות לפני 30 שנה של "מי צריך טלפון איתו בכל מקום", ו"הם כבדים כל כך ומסורבלים כל כך, מה אני צריכה את זה". כשהייתי מתנדבת להחזיק את קו החירום של מרכז הסיוע לנפגעות תקיפה מינית בשבתות הייתי מסתובבת עם תיק גדול שבתוכו הטלפון הנייד שקנו לנו בתרומה מרגשת סביב 1993. בשביל לענות לשיחת חירום הייתי מוכנה ללכת עם טלפון לכל מקום. בזמנו, זה באמת היה "תיק" בכל המובנים. היום אנחנו לא זזים בלעדיו.
עתיד עולם העבודה הוא אייג'נטים.
The future of work is agentic היתה הכותרת במאמר של מקינזי כבר לפני חצי שנה. היתה בו שיחה בין יועצים בכירים שדנו בעתיד עולם העבודה. המאמר מתאר את השינוי שהעולם שלנו עובר לעולם עבודה של אייג'נטים. זו בעצם קפיצת המדרגה הבאה Generative AI >> Agentic AI.
כלומר המעבר מ Generative AI שמתמקד ביצירת תוכן כתגובה לפרומפט, ל- Agentic AI שמתמקד בביצוע משימות ופעולות. זה עולם שמאפשר לנו ללמד את הבוט סדרת פעולות שהוא עושה במקומנו ויכול לעשות אותן שוב ושוב ושוב, במקומנו. הסוכנים הללו יכולים לבצע תהליכים שלמים – בתנאי שאימנו ולימדנו אותם איך לעשות את זה.
אבל מה עושים כשהם לא מצליחים לעשות את מה שאנחנו רוצים?
מנסים שוב.
ושוב.
ושוב.
בסיפור הזה, שלוקח אותנו לעולם של "קיצורי דרך" ומערכות שעושות בשבילנו את העבודה הקשה, צריך לעבוד קשה כדי ללמד את המכונה איך לעבוד כמונו. זה ממש לא "שגר ושכח". הבוטים עושים עבודה טובה אבל רק אחרי שלימדנו אותם, בדקנו שהם מיישמים נכון, תיקנו אותם, שוב ושוב, עד שהפכו למדויקים ואמינים וגם את זה צריך לבקר לאורך זמן כדי לוודא שאין טעויות.
בהרצאה שעשתה בחממה לגיוס תומר שבבו מנהלת הגיוס של עמותת "אותי", היא סיפרה איך בנתה בוט שעונה למועמדים דרך מערכת NextChat (בעקבות הוובינר שלי עם מיכל הדי הפאונדרית, שסיפרה על המערכת). לקח לה שבועיים ארוכים ואינטנסיביים לבנות את המסלול המורכב (שכלל 8 תתי מסלולים לתפקידים השונים) שהיום מי שמנהלות אותו הן צוות הגיוס שצריכות להכיר פרטי פרטים של 8 משפחות תפקידים שונים כדי לדעת בשיחת ההיכרות איך להפנות הלאה את המועמדים.
האם זה כבר מושלם? כנראה שלא. האם זה ישתלם להם? אין לי ספק שכן. מועמדות ומועמדים יקבלו מענה מיידי ברגע הגשת המועמדות ויוכלו לעבור סדרת שאלות שתעזור להם להבין אם התפקיד רלוונטי, ואיזה תפקיד רלוונטי ב"אותי". כשממיינים אלפי מועמדים בשנה וצריכים לאייש מאות משרות בחודש, זה כלי קריטי.
השלב הראשון הוא Trust and verify. עיקרון ניהולי ומנהיגותי שלמדתי מאלכס קורנהאוזר ז"ל, המנכ"ל האגדי שלי באינטל לפני 20+ שנים. הוא דיבר תמיד על החשיבות של לתת אמון בעובדים שלנו, כחלק מלהיות מנהלים ומנהיגים. בלי אמון אף אחד לא ירצה לעבוד איתך. מצד שני, האחריות שלך כמנהל/ת או כאחראי/ת על התחום המקצועי שלך הוא לוודא שהכלים (והאנשים) שלך עושים את העבודה כמו שהם אמורים לעשות. לקבוע נקודות ביקורת, לעשות עשרות נסיונות של המערכת ולא לוותר אם המערכת לא משכילה לערוך את תיאור התפקיד או למיין את המועמדים. פשוט לאמן אותה שוב ושוב.
זה תהליך.
צריך גם ללמוד מאנשים שמלמדים אותנו לעשות את קפיצת הדרך הזו במהירות.
אנשים שצעדו שם לפנינו.
