עתיד יחסי הציבור תלוי בתהליכי עבודה אוטומטיים, לא ביצירת תוכן מהירה יותר

דיונים ציבוריים על בינה מלאכותית ביחסי ציבור מתמקדים לעתים קרובות בחלקים הגלויים של העבודה - יצירת רעיונות מהירה יותר, ניסוח מהיר יותר ומשימות אחרות הקשורות לתוכן. ההתקדמות הזו חשובה, אך לא בה מתרחש השינוי הגדול ביותר.

השינוי האמיתי נמצא מתחת לפני השטח, בשכבה התפעולית שגוזלת את רוב זמנו של הצוות. הדברים שמעצבים את התוצאות הרבה יותר מכל הצגה בודדת הם משימות הרקע - מחקר כתבים, אישור תקופת הכתבים הנוכחית, ניהול רשימות, חיבור הערות מפוזרות ותיאום הסברה. וזו השכבה שהבינה המלאכותית מנהלת יותר ויותר.

פירות האוטומציה

ככל שבינה מלאכותית מתחילה להתמודד עם יותר מהעומס התפעולי הזה, ההשפעה מתבטאת פחות בפריצות דרך דרמטיות ויותר ביציבות היומיומית. זרימות עבודה מתדרדרות פחות, עדכונים מתרחשים קרוב יותר לזמן אמת, והמערכת יכולה לשמור על יישור קו גם כאשר הנרטיבים משתנים. במקום לבנות מחדש כל הזמן את הפיגומים התפעוליים - רשימות, פעימות, זוויות, תזמון - צוותים יכולים להקדיש יותר מזמנם לעיצוב סיפורים, פירוש אותות וחיזוק מערכות יחסים. אוטומציה לא מבטלת משימות רקע; היא מונעת מהן לשלוט ביום.

האירוניה היא שרוב אנשי יחסי הציבור כבר משתמשים בבינה מלאכותית איפשהו בתהליכי העבודה שלהם, 75 אחוזים לפי הערכות מסוימות, אך כלים אלה נותרו מפוזרים ולא מנוצלים מספיק. צוותים עדיין צריכים לנוע בין חמש עד שבע פלטפורמות שונות לניהול מיקוד, הסברה, תוכן ודיווח. כל קפיצה יוצרת חיכוך, וכל פער דוחף את העבודה חזרה למצב ידני.

אוטומציה מתחילה להקל על עומס הרקע הזה. במקום שבני אדם יחברו כל הזמן נתונים, פלטפורמות ורשימות, מערכות בינה מלאכותית יכולות לעקוב אחר פעילות כתבים, לחדד את מידת התאמתם של כל עיתונאים לסיפור נתון, להתאים את המיקוד בהתאם לשינויים בנרטיבים ולנהל מעקבים ללא פיקוח מתמיד. זה משחרר צוותים להתמקד בעבודה שבאמת מניעה תוצאות: עיצוב נרטיבים, ניהול קשרים והחלטה היכן המאמץ חשוב ביותר.

וצוותים אינם זקוקים לשינויים גורפים כדי שהשינוי הזה יעבוד. ככל שמערכות אוטומטיות מתחילות להתמודד עם יותר מעומס הרקע, זרימות עבודה מתחילות להתייצב מעצמן. פחות משימות חומקות בין הכיסאות, עדכונים מתרחשים קרוב יותר לזמן אמת, והשכבה התפעולית הופכת קלה יותר לניהול. התוצאה אינה שיפוץ דרמטי, אלא קצב שקט ויציב יותר שנותן לצוותים יותר מרחב להתמקד בעבודה בעלת ערך גבוה יותר.

מפגיש את זה

ככל שהאוטומציה מתרחבת, החזית הבאה היא לגרום לזרימת העבודה להתנהג כמו מערכת אחת ולא כמו קבוצה של משימות לא קשורות. רוב הצוותים עדיין מנהלים יחסי ציבור בשכבות נפרדות: מחקר במקום אחד, מנוע התאמת הכתבים במקום אחר, מיקוד והתאמה אישית במקום אחר, והסברה בפלטפורמה נוספת. עבודת חיבור השכבות הללו יחד היא זו שמאטה את הכל.

איחודם מתחיל במתן עמוד שדרה משותף של נתונים לזרימת העבודה - מקום אחד שבו מידע הכתב, הסיקור האחרון, היסטוריית האינטראקציה וההקשר הנרטיבי נשארים מעודכנים. משם, העבודה המעשית היא סדרתית: חיבור כלי ניטור כך ששינויים בקצב יזרמו אוטומטית לעמוד השדרה; מתן אפשרות לציוני רלוונטיות לעדכן רשימות מיקוד ללא עריכות ידניות; חיבור כלי הסברה כך שהרצף יתאים כאשר הנרטיבים משתנים.

אלו לא טרנספורמציות גדולות, אלא סדרה של אינטגרציות קטנות שמסירות שלבים ידניים אחד אחד. כל חיבור מפחית את כמות ההתאמה הנדרשת ומקרב את זרימת העבודה לתפקוד של לולאה רציפה.

המערכת המשולבת

המטרה אינה "יחסי ציבור אוטומטיים לחלוטין", אלא המשכיות. כאשר מחקר, מיקוד, התאמה אישית, הסברה ומעקב פועלים כרצף אחד, המערכת נושאת בעומס התפעולי הגדול יותר לפני שאדם צריך להתערב. עלייה חדה בניטור יכולה להפעיל מחקר רקע; הקשר מעודכן יכול לחדד את המיקוד; הסברה יכולה להתאים את עצמה באופן אוטומטי ככל שהסיפורים משתנים. המערכת מטפלת בהרכבה. האדם מטפל בשיקול דעת.

זה משנה את התפקיד האנושי מביצוע משימות לבקרת איכות מתמשכת: הידוק מסננים שמתאימים יתר על המידה, תיקון הצעות כתבים לא תואמות, כיול האופן שבו המערכת מדרגת את התאמת הכתבים, והתערבות כאשר זרימת העבודה סוחפת. וסחיפה תתרחש - מנועי התאמת כתבים יתאימו יתר על המידה, הצעות יתפספסו, אותות מעורבות ייצרו רעש. אוטומציה יכולה לנהל מכניקה, אבל היא לא יכולה להעריך התאמת נרטיב או את הסיכונים של דחיפת זווית לא נכונה לכתב הלא נכון.

צוותים שמתחילים את השינוי הזה יכולים להתחיל בקטן: ליצור מקור אמת יחיד לנתוני דיווח, לתקנן את המקום שבו תובנות נאספות, ולחבר שלב או שניים שחוזרים באופן עקבי לעבודה ידנית. נתיב מוקדם נפוץ הוא קישור ניטור לעדכוני רשימות או מתן אפשרות לכלי הסברה למשוך ישירות מהמערכת המעודכנת. כל חיבור משתיק את הרעש התפעולי. עם הזמן, ההצלחה הופכת פחות לחלק מהפעילות שהצוות מבצע ויותר לחלק קטן מהתיקונים שהמערכת דורשת.

מדדי החזר השקעה חדשים

כמובן, ככל שמערכות אלו משתלבות והעבודה עצמה משתנה, צוותים זקוקים לדרכים חדשות למדידת החזר ההשקעה (ROI). מדדי יחסי ציבור מסורתיים בנויים סביב פעילות: נפח המצגות, גודל הרשימה, שיחות שנרשמו והערות שנקלטו. פעילות רבה יותר מרמזת על עבודה אנושית רבה יותר, ועבודה רבה יותר, בתיאוריה, שיפרה את הסיכויים לסיקור. אוטומציה מפרקת את הקשר הזה. זרימת עבודה שמעדכנת את המיקוד בזמן אמת או מפעילה הסברה באופן אוטומטי יכולה לייצר כמויות גדולות של פעילות מבלי לצרוך שעות אנושיות. נפח כבר אינו מדד משמעותי למאמץ או ליעילות.

מדדים שימושיים יותר בסביבה אוטומטית מתמקדים בביצועים תפעוליים: מהירות, דיוק, שונות וחזרתיות. באיזו מהירות זרימת העבודה עוברת מאיתות ניטור להסברה? עד כמה היא מתאימה נרטיבים מתפתחים לעיתונאים הנכונים? באיזו עקביות היא מפחיתה בזבוז של הצעות מחיר על ידי דיכוי פניות בעלות רלוונטיות נמוכה? מדדים אלה אולי מרגישים פחות מוכרים, אך הם מצביעים ישירות על נקודות החיכוך הקובעות את התוצאות בסביבה אוטומטית.

צוותים צריכים להתמקד בהתאמה ולא בתנועה. האם סיפורים מגיעים לכתבים הנכונים מוקדם יותר? האם אנשים משקיעים פחות זמן בהתאמה בין נתונים ויותר זמן בעיצוב אסטרטגיה? האם שיעור ההצלחה משתפר משום שהמיקוד והתזמון הבסיסיים טובים יותר? הדיווח הופך למחקר של יעילות ותוצאה במקום לספירת פעולות שבוצעו.

הרחבה באמצעות פיקוח חכם יותר

ההבדל הקרוב לא יהיה בין צוותים המשתמשים בבינה מלאכותית לבין צוותים שלא. הוא יהיה בין צוותים המפקחים ומכווננים זרימות עבודה אוטומטיות בדיוק רב לבין אלו שעדיין מרכיבים כל שלב באופן ידני. התשתית עדיין לא לגמרי מיינסטרים, אבל היא מתקדמת במהירות.

הצוותים שמתכוננים כעת – על ידי חיזוק יסודות הנתונים, צמצום הפיצול ושילוב אוטומציה בשכבה התפעולית – יהיו במצב שיאפשר להם לפעול בקנה מידה ועקביות שזרימות עבודה מסורתיות אינן יכולות להשתוות להן.