אנחנו מפתחים מערכות AI ייעודיות סביב תהליכי השיווק, הנתונים והמערכות של הארגון. המטרה אינה להוסיף עוד כלי לסל הכלים, אלא לבנות פתרון שמשתלב בעבודה הקיימת ומייצר ערך עסקי שאפשר למדוד.
כלי מדף נבנים כדי לשרת מגוון רחב של לקוחות, וזה גם היתרון שלהם: הם מהירים להטמעה. כאשר התהליך, הנתונים או דרישות האבטחה ייחודיים, פיתוח מותאם מאפשר לבנות בדיוק את מה שהארגון צריך. ההשוואה הבאה עוזרת להבין מתי כל גישה מתאימה.
| היבט | כלי AI מדף | פיתוח AI מותאם |
|---|---|---|
| התאמה לתהליכים | הארגון מתאים את העבודה ליכולות הכלי | הפתרון נבנה סביב התהליך, המונחים והכללים של הארגון |
| חיבור למערכות | אינטגרציות מובנות, בהתאם למה שהספק תומך בו | חיבורים לפי המערכות ומקורות הנתונים הקיימים בארגון |
| נתונים ואבטחה | לפי מדיניות הספק ואפשרויות ההגדרה שלו | ארכיטקטורה והרשאות שמתוכננות לפי מדיניות הארגון |
| גמישות | תלויה במפת הדרכים של הספק | אפשר להרחיב ולהחליף רכיבים, כולל מודל השפה |
| זמן ומשאבים | הטמעה מהירה יחסית | דורש שלבי אפיון, פיתוח ובדיקות |
כל פרויקט משלב כמה מהיכולות הבאות, בהתאם לאתגר ולמערכות של הארגון.
פיתוח מערכת סביב תהליך שיווקי מוגדר, מהקלט ועד התוצר, כולל הכללים העסקיים ונקודות האישור.
אינטגרציה עם המערכות שהארגון כבר עובד איתן, כך שהפתרון עובד עם נתונים עדכניים ולא עם קבצים שמועברים ידנית.
איחוד ונרמול נתונים מערוצים ומערכות שונים לתמונה אחת, וניתוח שוטף שמזהה מגמות, חריגות והזדמנויות.
מנגנונים שמציעים פעולות לשיפור, על בסיס נתוני ביצועים וכללים עסקיים, ומשאירים את ההחלטה בידי הצוות.
ממשקים שנבנים לפי האופן שבו הצוות עובד, כדי שהשימוש במערכת יהיה חלק טבעי משגרת העבודה.
אוטומציה של תהליכים רב-שלביים שחוצים מערכות וצוותים, עם טיפול בחריגות ונקודות אישור.
שימוש במודלי שפה גדולים (LLM), בשליפת ידע ארגוני (RAG) ובסוכני AI שמבצעים משימות באמצעות כלים ומערכות.
ספרו לנו על התהליך שתרצו לשפר, ונבחן יחד אילו יכולות רלוונטיות לו ואם פיתוח מותאם הוא הכיוון הנכון.
בחינת הזדמנות לפיתוח מערכת AIהתרשים מציג את השכבות הנפוצות בפתרון כזה. המבנה בפועל נקבע בשלב תכנון הפתרון, לפי המערכות, הנתונים ודרישות האבטחה של הארגון.
ארכיטקטורה לדוגמה, להמחשה בלבד.
כל פרויקט מתחיל בהבנת התהליך, הנתונים והאתגר העסקי, ורק אחר כך בבחירת טכנולוגיה.
החלטות מהותיות נשארות בידי הצוות. המערכת מציעה, מנתחת ומבצעת במסגרת שהוגדרה לה.
הרשאות, אופן השימוש במודלים ומיקום הנתונים מוגדרים בשלב הארכיטקטורה, בתיאום עם צוותי ה-IT והאבטחה.
תוצרי המודלים נבדקים מול תרחישים אמיתיים לפני ההטמעה, ונמשכים להיות מנוטרים גם אחריה.
מדדי ההצלחה נקבעים מראש עם הארגון ומשמשים לקבלת החלטות לאורך הפרויקט.
תיעוד טכני ותפעולי והדרכת הצוותים, כדי שהארגון יבין את המערכת ויוכל להפעיל אותה.
ארבעה שלבים, ממחקר ואפיון ועד מערכת פעילה בארגון.
לא בהכרח. כלי AI כלליים מתאימים לעבודה אישית ולמשימות כלליות. פיתוח מותאם מתאים לתהליכים שדורשים חיבור לנתונים ולמערכות של הארגון, כללים עסקיים ייחודיים או בקרה הדוקה. במקרים רבים שתי הגישות משלימות זו את זו.
בדרך כלל לגישה מבוקרת למערכות ולמקורות הנתונים הרלוונטיים, לאנשי קשר מצוות השיווק ומצוות הטכנולוגיה, ולתיאום עם אבטחת המידע. היקף הגישה נקבע לפי עקרון ההרשאות המינימליות הנדרשות.
במקרים רבים ניתן לתכנן את הפתרון כך שיפעל בתשתית שהארגון כבר עובד איתה. ההחלטה מתקבלת בשלב הארכיטקטורה, בהתאם לתשתית הקיימת ולמדיניות האבטחה.
סוגיות של בעלות על הקוד, רישוי ושימוש ברכיבים מוגדרות מראש בהסכם ההתקשרות, בהתאם לאופי הפרויקט ולצורכי הארגון.
מערכות AI דורשות ניטור ושיפור לאורך זמן. שלב ההטמעה כולל ניטור, שיפור ביצועים והעברת ידע, והמשך הליווי מוגדר בהתאם לצורכי הארגון.
ספרו לנו בקצרה על התהליך שתרצו לשפר ועל המערכות שאתם עובדים איתן. נחזור אליכם לתיאום שיחת היכרות ונבחן יחד את ההזדמנות.
אין לשתף בטופס מידע רגיש, סודי או נתוני לקוחות. פרטי הפנייה ישמשו ליצירת קשר בלבד, בהתאם למדיניות הפרטיות.
