"האוטומציה עבדה מצוין, עד שהמערכת דילגה על אישורים קריטיים"

נוצר באמצעות AI

זה לא עובד ככה: "זה פשוט קרה – בלי שאף אחד שם לב", כך נפתחה השיחה שלי עם עומר, מנהל פרויקט באחד הארגונים הגדולים. הם בדיוק סיימו לבנות תהליך אוטומטי חדש, מבוסס בינה מלאכותית, לטיפול בבקשות רכש. הרעיון היה נכון: לייעל, לחסוך זמן, לצמצם טעויות אנוש – ואכן בשבועות הראשונים נראה היה שהכול עובד בצורה חלקה. בקשות נכנסו, התהליך זיהה את סוג הבקשה, שלח אותה לגורם הרלוונטי, קיבל תשובה – והמשיך הלאה.

רק בעיה אחת קטנה שינתה הכול.

בקשה אחת, רגישה במיוחד עברה את כל השלבים מבלי שאף אחד באמת אישר אותה – לא המנהל הישיר, לא הנהלת הכספים, ולא מי שאחראי על הרכש. מה קרה? הזמנת רכש – בעלות של עשרות אלפי שקלים – נשלחה אוטומטית לספק חיצוני.

כל עדכוני ה-IT, תשתית וטכנולוגיה בערוץ הטלגרם של ITtime

איך זה קרה? המערכת הסתמכה על כלל: "אם סוג הבקשה X והעלות נמוכה מ-Y – אין צורך באישור ידני". רק שבמקרה הזה, הסכום לא עודכן בתצורה והבקשה עברה למרות שהייתה חריגה. והכי גרוע? אף אחד לא שם לב. רק כשאחד העובדים ראה את ההזמנה בפועל ונבהל – התחילו לחקור לאחור וגילו לא הייתה נקודת עצירה בתהליך, לא הוגדר מי אחראי על אישורים חריגים, לא הייתה בקרה אנושית בשום שלב, אז כשהכול אוטומטי – גם הטעות אוטומטית.

במילים אחרות: הבעיה לא הייתה במערכת – היא עשתה בדיוק מה שאמרו לה, הבעיה הייתה באנשים שלא הגדירו את נקודות הבקרה כמו שצריך.

מה היה אפשר לעשות אחרת?

– למפות מראש את כל הצמתים הקריטיים בתהליך

– להגדיר אישורים כפולים במקרים רגישים או חריגים

– לבנות דוחות התראה בזמן אמת לזיהוי חריגות

– לתעד את התהליך בצורה פשוטה כדי שכל אחד יבין מי עושה מה ומתי

כשבונים תהליך אוטומטי חשוב לזכור: מה שלא היית נותן לעובד חדש לעשות לבד – אל תיתן גם לבינה מלאכותית.

ליאור אברהם הוא יועץ ומלווה חברות וארגונים בהטמעת פתרונות AI, הרצאות וסדנאות ומוביל את ערוץ היוטיוב – Lior ai. בנוסף הוא מחבר הספר מדריך מעשי לשילוב AI בארגונים הניתן בהנחה של 20% לקוראי ITtime.