איך לאמת תובנות של כלי AI ולהפוך אותן להחלטות שיאיצו את הצמיחה לכם

הרבה מנהלים אומרים לי את אותו המשפט: "אני לא סומך על כלי AI בקבלת החלטות בשווקים אליהם אני חודר" והם צודקים.

אל תקבלו את התשובה הראשונה כעובדה גם אם היא נראית הגיונית.

כלי AI מצוינים בזיהוי דפוסים, הצלבת מידע ובהצפת נקודות שלא חשבתם עליהן, אבל חובה לאמת, לאתגר ולדייק את התוצרים לפני שמתחילים ליישם.

והאמת זה ממש קל!

כשלא עושים את זה, שימוש בכלי AI עלול להוביל לבחירות שגויות.

הנה ארבעה עקרונות פשוטים, אך קריטיים שיהפכו כל תובנה של AI לכזו שאפשר לסמוך עליו.

דרשו מכלי ה - AI לחשוף את הלוגיקה – לא רק את התוצאה

תובנה שלא מבינים את מקורה היא תובנה מסוכנת.

לכן בקשו תמיד:h"Show the logic, the factors you weighed, and how you reached this conclusion”.

זה מאפשר לזהות טעויות, הנחות לא רלוונטיות, פערים במידע, או מקרים שבהם המודל “המציא” משתנה שלא קיים בשוק היעד.

איך ליישם מיידית?

• אחרי כל תובנה, בקשו פירוק לגורמים.

• בדקו האם ההיגיון מתאים לשוק היעד (גרמניה ≠ דנמרק ≠ אוהיו).

• סמנו איפה נדרשים השלמות או עדכון של נתונים.

אל תסתפקו במודל אחד – הצליבו תובנות בין שני מודלים

מודל בודד עלול לטעות או להישען על דפוסי מידע חלקיים.

הפכו את זה לדיון בין שני מומחים - GPT ייצר תובנה, Claude או Gemini למשל ינסו לאתגר אותה.

מה ששורד – חזק יותר.

איך ליישם מיידית?

• בקשו מהמודל השני “למצוא חורים”, “לאתגר הנחות”, “לזהות נתונים חסרים”.

• שלבו בין פרספקטיבות – טכנולוגית, מסחרית, רגולטורית.

• בקשו לבנות מסקנה חדשה שמבוססת על שתי התשובות – Closing the loop.

בקשו סימולציה – לא רק ניתוח תיאורטי

כלי AI מגיע לעומק אמיתי כשהוא “מפעיל” את התובנה ולא רק מתאר אותה.

בקשו: “Simulate a real conversation with a skeptical buyer / distributor / engineer”

כשמדמים שיחת מכירה, התנגדות של שותף מקומי או פגישה עם מנהל מפעל גרמני – עולים חסמים שלא יופיעו בשום ניתוח טקסטואלי.

איך ליישם מיידית

בקשו 3 התנגדויות אמיתיות של שחקן בשטח.

בקשו מהמודל לענות ואתם תעריכו אם זה ריאלי.

חזרו לסימולציה אחרי עדכון הנתונים – ושפרו בהתאם.

בצעו בדיקת מציאות אנושית – במיוחד במידע קריטי

כלי AI חזקים בלוגיקה וחלשים בעובדות “חיות”: שמות, מחירים, רגולציה, זמינות, תאריכים.

לכן צרו לעצמכם מסגרת אימות שבנויה משלוש שכבות אימות:

1. מה לבדוק ידנית?

   נתונים מספריים, מחירים, רגולציות, שמות שחקנים, זמינות מתקנים.

2. מה לוודא מול שוק היעד?

   פתיחות למפיצים זרים, מבנה קבלת החלטות, תחרות מקומית, חסמים תרבותיים.

3. מה לאמת מול שחקן מקומי?

   דרישות תמיכה, ROI מצופה, זמני התקנה, אמון במותגים קטנים.

שילוב של שלוש השכבות האלו הופך תובנה גנרית לתובנה שאפשר לקדם איתה מהלך אמיתי בשטח.

מי שיפעל על פי עקרונות אלו יפיק מה-AI תובנות שמובילות למהלכים אמיתיים, מפחיתות טעויות ומאיצות חדירה.

שלושת הנושאים של הפוסטים הקודמים

פוסט 1 – איך להשתמש ב-AI כשותף חשיבה ולא כמנוע תשובות

התמקדנו בשינוי הגישה: מ"לתת לי רשימה" ל"לחשוב ביחד".הוסבר איך הוספת הקשר, ניסוח מדויק, ובקשות לחשיבה אנליטית – מייצרות תוצרים איכותיים בהרבה בהקשרים של חדירה לשווקים וצמיחה.

פוסט 2 – עבודה בשלבים ואיטרציות: איך לקבל תוצרים הרבה יותר טובים בזמן קצר

הודגש הצורך לפרק משימות לשלבים, להתחיל בטיוטה מהירה, לחדד בכל איטרציה מה לשמור ומה לשנות, לעבוד “section by section”, ובנות QA Prompt Master שישפר את כל הפרומפטים העתידיים.

פוסט 3 – לגרום ל-AI לחשוב ולספק תובנות איכותיות, לא טקסט גנרי

הפוסט הראה איך לעבור מיצירת טקסטים לתובנות אסטרטגיות.כללים: בקשה לזיהוי הנחות וסיכונים, שימוש במודלים אנליטיים, יצירת השוואות, בניית תרחישים, בקשת המלצות מנומקות.שולבה דוגמה מתגלגלת של יצואן שמחדד חשיבה ומקבל עומק שהוא לא היה מגיע אליו לבד.