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

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 של הכלי כעובדה, גם אם היא נראית הגיונית.

כלי AI מצוינים בזיהוי דפוסים, גיבוש תובנות, 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.

זה מאמר רביעי בסדרה. למטה תמצאו לינקים לשלושת המאמרים הקודמים.

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

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

תובנה שלא מבינים את מקורה היא תובנה מסוכנת.

לכן בקשו תמיד: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 מהכלי לפרק לגורמים ולנמק.

• בדקו האם ההיגיון מתאים לשוק היעד אליו אתם פונים (גרמניה ≠ דנמרק ≠ אוהיו) ולתחום העיסוק.

• 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.

השתמשו בשני מודלים והפכו את זה לדיון בין שני מומחים - GPT ייצר תובנה, Claude או Gemini למשל ינסו לאתגר אותה ("איפכא מסתברא").

מה ששורד את הדיאלוג – חזק יותר.

איך ליישם מיידית?

• בקשו מהמודל המאתגר “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 Reality Check אנושית – במיוחד במידע שהוא קריטי

נתונים, מספרים ועובדות קונקרטיות

ה-AI לעיתים “מנחש” מספרים שנשמעים הגיוניים אבל אינם אמיתיים.

בדקו באמצעות מקורות רשמיים, אתרים ממשלתיים, דוחות של גופים בינלאומיים ומסמכי תקינה -

גודל שוק, מחירי שוק, נתוני רגולציה, אחוזי צמיחה, נתוני צריכה, תקנים ודרישות.

שמות, גופים, חברות ומוצרים

ה-AI עלול לייצר שמות של גופים שלא קיימים. בדקו באמצעות Google, LinkedIn, רשם החברות, אתרי לקוחות, מאגרי מידע רשמיים - שמות מפיצים, חברות, רשויות רגולטוריות מקומיות.

תהליך קבלת החלטה

ה-AI יכול לתאר מבנה החלטה אידיאלי – שלא קיים בפועל במדינה או בתעשייה.

בדקו באמצעות שיחה קצרה עם מומחה מקומי, שותף מקומי, מפיץ, אינטגרטור, או לקוח (אפילו לקוח דומה במדינה אחרת) - מי מקבל החלטה בפועל, מי מעכב את תהליך המכירה, מה נחשב Risk משמעותי מבחינתם, מהו מחזור המכירה המקובל בענף.

חסמים תרבותיים ומסחריים

ה-AI מתקשה לזהות דקויות של תרבות עסקית.

באמצעות שיחה אחת עם מומחה מקומי תחסכו שבועות של ניסוי וטעייה.

תוכלו לבדוק האם קונים בכלל מחברות זרות ובאילו תנאים, האם העובדה שאתם חברה ישראלית היא בעיה, עד כמה לקוחות דורשים לוקליזציה, ציפיות SLA, האם “מחיר נמוך” נתפס כחולשה.

היתכנות עסקית ואופרטיבית

תובנה של AI יכולה להיות לוגית – אבל לא ישימה.

בדקו פנימית אצלכם האם בכלל תוכלו למכור במחיר שהשוק מוכן לשלם, האם יש לכם יכולת תמיכה מקומית, האם המוצר עומד באמת בתקן המקומי, האם זמני האספקה תואמים לציפיות.

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

_______________________________________________________________________________________________________________

אני עוזר לחברות לחדור ולצמוח בשווקים זרים.

אני משלב גישה פרקטית, אבחון מבוסס ניסיון עשיר וכלי AI לשם ביצוע שינויים שמייצרים תוצאות.

שלושת הנושאים של המאמרים הקודמים בסדרה

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

התמקדתי 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.

מאמר 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”, ולבנות QA Prompt Master שישפר את כל הפרומפטים העתידיים.

מאמר 3 – איך לגרום ל – AI לחשוב ולתפקד כמו מומחה בשוק היעד שלכם

הפוסט הראה איך לעבור מיצירת טקסטים לתובנות אסטרטגיות.

כללים: בקשה לזיהוי הנחות וסיכונים, שימוש במודלים אנליטיים, יצירת השוואות, בניית תרחישים ובקשת המלצות מנומקות.

שולבה דוגמה מתגלגלת של יצואן שמחדד חשיבה ומקבל עומק שהוא לא היה מגיע אליו לבד.