מגדלור עם קרן של דאטה שיימצג את הדרך להטמעת ai

הטמעת AI בארגונים

בינה מלאכותית
מטכנולוגיה ליתרון עסקי

ב-NativeAI אנחנו מלווים ארגונים מגיבוש אסטרטגיית AI ועד להטמעה מלאה, המבססת יכולת ארגונית ותוצאות עסקיות מדידות.

מגדלור עם קרן של דאטה שיימצג את הדרך להטמעת ai

הטמעת AI בארגונים

בינה מלאכותית
מטכנולוגיה ליתרון עסקי

ב-NativeAI אנחנו מלווים ארגונים מגיבוש אסטרטגיית AI ועד להטמעה מלאה, המבססת יכולת ארגונית ותוצאות עסקיות מדידות.

מגדלור עם קרן של דאטה שיימצג את הדרך להטמעת ai

הטמעת AI בארגונים

בינה מלאכותית
מטכנולוגיה ליתרון עסקי

ב-NativeAI אנחנו מלווים ארגונים מגיבוש אסטרטגיית AI ועד להטמעה מלאה, המבססת יכולת ארגונית ותוצאות עסקיות מדידות.

מגדלור עם קרן של דאטה שיימצג את הדרך להטמעת ai

הטמעת AI בארגונים

בינה מלאכותית
מטכנולוגיה ליתרון עסקי

ב-NativeAI אנחנו מלווים ארגונים מגיבוש אסטרטגיית AI ועד להטמעה מלאה, המבססת יכולת ארגונית ותוצאות עסקיות מדידות.

15+ שנות הובלה טכנולוגית

|

30 יום לפיילוט

|

מודל הטמעה מדורג

|

בניית ידע ויכולות פנימיות

רוב הארגונים כבר משתמשים ב-AI.
מעטים יודעים להפוך את השימוש להטמעה ארוכת טווח.

מטרתנו היא לעזור לארגונים לשלב AI בתהליכי עבודה, בפיתוח, בשירות, בתפעול ובקבלת החלטות, בצורה שה AI יהפוך לתשתית טבעית של הארגון. החל מהגדרת ההזדמניויות העיסקיות, שינוי התהליכים, בניית התשתית, הגדרת המדיניות, דרך פיילוט מדיד, ועד יצירת ארגון שהוא NativeAI.

מהי הטמעת AI בארגון

הטמעת AI בארגון היא שינוי של תהליכי עבודה, לא התקנה של כלי. היא כוללת מיפוי תהליכים, חיבור למערכות ולמידע, הגדרת מדיניות ובקרות, התאמת מודל או סוכן למשימה, מדידת עלות ותוצאה, והכשרת הצוותים שיפעילו וירחיבו את יכולות הבינה המלאכותית.

Business Objective
Business Objective

מעבר להייפ - AI הוא לא טרנד. אנחנו מתמקדים ביעדים העסקיים של הארגון, כדי להבטיח שכל יישום משרת מטרה עיסקית מוגדרת.

Strategic Resilience
Strategic Resilience

חוסן אסטרטגי - יישום AI הינו מנוע אסטרטגי שמאפשר לארגון לצלוח את השינוי שעובר השוק העיסקי ושוק העבודה, תוך שימור יציבות הפעילות בארגון.

self-sufficient Team
self-sufficient Team

בניית יכולות ארגוניות - כל תהליך יעוץ כולל העברת ידע ובניית יכולות ארגוניות. המטרה שלנו היא להפוך את הארגון שלכם ל NativeAI, ללא תלות בידע חיצוני.

Measurable Delivery Outcomes
Measurable Delivery Outcomes

תוצאות מדידות - אנו קושרים כל יישום למדדים עיסקיים שחשובים לארגון כמו זמן השקת מוצר, יעילות, ניצול משאבים.

מה צריך לדעת לפני שמתחילים ?

מה צריך לדעת לפני שמתחילים ?

הטמעת AI היא לא רק בחירה בכלים, הנהלת הארגון צריכה לענות על שאלות שיובילו להחלטות תפעוליות במהלך ההטמעה.

איך שולטים בשימוש בטוקנים ועלויות AI?

איזה תהליך מתאים לסוכן ואיזה עדיין דורש עובד אנושי?

איך משתנה התפקיד של העובדים בארגון?

איך מרחיבים את ההטמעה בלי לאבד שליטה?

באיזה מידע נשתמש והאם המידע זמין ואיכותי?

מתי ואיך נכון להרחיב את ההטמעה?

שתי דרכים להתחיל

פתרון מותאם להטמעת AI

NativeAI GO

NativeAI GO

לארגונים שרוצים לראות תוצאות מהירות לפני החלטה על הטמעה

התנעה ממוקדת

פיילוט מדיד תוך 30 יום

החלטה על הרחבה מבוססת תוצאות

NativeAI Transform

NativeAI Transform

בניית תשתית ויכולת ארגונית לטרנספורמציה לעידן הבינה המלאכותית

מפת דרכים אסטרטגית להטמעה, מבוססת ROI

תשתית ארגונית: טכנולוגיה, ניטור, מדיניות, מרכז מצוינות

פיילוט להוכחת יכולת והרחבת היישום בהתאם לערך העיסקי

לא בטוחים איזה מסלול מתאים לכם - קבעו שיחת יעוץ חינם

לא בטוחים איזה מסלול מתאים לכם - קבעו שיחת יעוץ חינם

איך נראה פיילוט אצל לקוח?

איך נראה פיילוט אצל לקוח?

הפיילוט מאפשר לארגון לראות בפועל איך נראה ארגון NativeAI.

פיילוט לא מסתיים במצגת, אלא בתהליך אוטומציה שמניב תוצר או תוצאה מהירים, יעילים ואיכותיים יותר מהמצב כיום.

  1. התהליך הנבחר

דיווח חודשי להנהלה - תהליך ניהול פרויקטים עתיר עבודה ידנית, הכולל איסוף נתונים ממספר מערכות, ניתוח הנתונים והכנת דוח הנהלה

  1. הפיילוט

פיילוט ממוקד בפרויקט אחד, חיבור למערכות הארגוניות, שילוב כלי AI ליצירת דוח אוטומטי הכולל אנליזה ותחזיות

תהליך חדש

איסוף מידע מהמערכות הארגוניות: Jira, קבצים, מיילים

סוכן חכם שולח את המידע ל LLM לניתוח

ה LLM מייצר מצגת לפי הנחיות והסטנדרטים הארגוניים

המצגת נשלחת לאישור מנהל הפרויקט לפני הפצה

  1. מדידה

חסכון של 70% בהשקעת השעות. בחישוב שנתי של כלל הפרויקטים, חסכון של מעל 100K$ בשנה.

  1. החלטה

לאחר בחינת תוצאות הפיילוט, הוחלט על הטמעת התהליך לכלל הפרויקטים והמשך שיתוף פעולה להרחבת ההטמעה.

לקוחות שכבר נהנים מהתוצאות

מודל העבודה שלנו

מודל העבודה שלנו

אנחנו פועלים במודל יישום המותאם ללקוח: מוביל הטמעה, מומחי ידע ומומחים טכנולוגים וצוותי הלקוח כחלק פעיל מצוות היישום.

המודל מאפשר להציב את האנשים המתאימים ביותר להוביל את התהליך ולבצע העברה מסודרת של ידע לארגון, בלי לייצר תלות ארוכת טווח בייעוץ חיצוני.

את העבודה מובילה חמוטל גביש, עם יותר מ־15 שנה בהובלת טכנולוגיה, תפעול, מסירה ושינוי ארגוני.

הנהלה

נותנת חסות וכיוון מגדירה יעדים עסקיים.

מערכות מידע

מגדירים את מעטפת היישום, אינטגרציה עם מערכות, אבטחת מידע וניטור השימוש

מוביל תהליך

מוביל את התהליך בארגון ומוודא שהפתרון ישים ומייצר ערך.

מובילי AI בצוותים

מבטיחים המשכיות, תומכים בצוותים ומובילים את היכולת לאחר סיום שלב ההטמעה.

הנהלה

נותנת חסות וכיוון מגדירה יעדים עסקיים.

מוביל תהליך

מוביל את התהליך בארגון ומוודא שהפתרון ישים ומייצר ערך.

מערכות מידע

מגדירים את מעטפת היישום, אינטגרציה עם מערכות, אבטחת מידע וניטור השימוש

מובילי AI בצוותים

מבטיחים המשכיות, תומכים בצוותים ומובילים את היכולת לאחר סיום שלב ההטמעה.

שאלות נפוצות ביישום AI

שאלות נפוצות ביישום AI

איך מודדים החזר השקעה בהטמעת בינה מלאכותית?

אנו מודדים החזר השקעה (ROI) לפי הערך שמתקבל מהטמעת תהליך משולב בבינה מלאכותית, לדוגמה: הפחתה של 20%-30% מזמן שמוקדש לאדמיניסטרציה, צמצום חריגות בפרויקטים באמצעות ניתוח סיכונים, ואופטימיזציה של ניצול המשאבים כדי למנוע צווארי בקבוק

מה ההבדל בין אוטומציה באמצעות בינה מלאכותית לבין שילוב בינה מלאכותית בתהליכים?

אוטומציה מטפלת במשימות חוזרות, בעוד שאוגמנטציה (שילוב) משפר את תהליך האנליזה וקבלת ההחלטות האנושי. אוטומציה מחליפה את "הידיים" (למשל: סיכומי פגישות), בעוד שאוגמנטציה מעצימה את "הראש" (למשל: הצעה לתכנון מחדש של משאבים). ב-NativeAI אנו מיישמים אוטומציה כדי לפנות זמן לצוות, ואוגמנטציה כדי לתת כלים למנהלים.

האם בטוח להשתמש בכלי בינה מלאכותית עם מידע של הארגון?

כן, בתנאי שעובדים לפי מדיניות ברורה. שימוש בכלי בינה מלאכותית ללא מדיניות אבטחת מידע חושף את הארגון לסיכונים כמו דליפת נתונים וחשיפת קניין רוחני. אנו מיישמים כלים ותהליכי עבודה מאובטחים, ומסייעים לגבש מדיניות AI אחראית שמגנה על הארגון תוך מתן מקום לחדשנות טכנולוגית.

כמה זמן לוקח לראות תוצאות מתהליך הטמעה של בינה מלאכותית?

תוצאות ראשונות נמדדות כבר בשלב הפיילוט: תוך 30 יום מיושם תהליך משולב בינה מלאכותית אחד, כולל מדידת ROI מול התהליך הקיים. הטמעה מלאה בארגון נמשכת בדרך כלל 6-12 חודשים בתהליך הדרגתי, שבו כל תהליך נבחר על בסיס הערך העסקי שלו לארגון

מה המשמעות של מודל Fractional AI Leadership?

Fractional AI Leadership הוא מודל שבו מוביל AI בכיר משתלב בארגון בהיקף חלקי: מוביל את תהליך הטמעת הבינה המלאכותית, מייעץ ומנחה את הצוותים, עד שהארגון רוכש את הידע ויכול לקחת את ההובלה בעצמו. כך הארגון מקבל מומחיות ברמת הנהלה, ללא עלות של משרה מלאה

איזה תהליכים מתאימים להטמעת בינה מלאכותית ואוטומציה?

בינה מלאכותית מספקת ערך גבוה באופטימיזציה של משאבים, אוטומציה של תהליכים, ניתוח מידע והנגשתו. בינה מלאכותית יכולה לנתח נתונים היסטוריים כדי לחזות עיכובים, לזהות צווארי בקבוק לפני שהם מתרחשים, מה שמאפשר לארגון להשיג את היעדים שלו בצורה טובה יותר.

האם בינה מלאכותית יכולה להחליף תפקידי ניהול והובלת פרויקטים?

לא. בינה מלאכותית אינה מחליפה מנהלי פרויקטים, אך היא משנה את התפקיד. מנהלים ועובדים שידעו לשלב בינה מלאכותית בצורה יעילה ונכונה במשימות שלהם, בתכנון, בניתוח סיכונים ובדיווח, ייצרו ערך גבוה בהרבה לארגון לעומת אלו שימשיכו לעבוד בשיטות הישנות.

מהו האתגר הגדול ביותר בעת הטמעת בינה מלאכותית בארגון?

המשוכה הגדולה ביותר אינה הטכנולוגיה, אלא התרבות ופער המיומנויות. רוב הכישלונות הקשורים להטמעת בינה מלאכותית נובעים מרכישת כלים , ללא אסטרטגיה או הכשרה. אם העובדים חוששים מהחלפה או לא יודעים לכתוב פרומפטים בצורה אפקטיבית, ההטמעה נכשלת.

איך מתחילים הטמעת AI בארגון שלנו?

האסטרטגיות המצליחות ביותר להטמעת AI בארגונים פועלות בגישת "Pilot-First". אנחנו מזהים תהליך עבודה אחד עם פוטנציאל שיפור גבוה ומורכבות יישום נמוכה, משלבים בינה מלאכותית בכדי לשפר אותו, מוכיחים ROI, ואז מרחיבים את ההצלחה לתהליכי עבודה ופרויקטים נוספים.

איך מודדים החזר השקעה בהטמעת בינה מלאכותית?

אנו מודדים החזר השקעה (ROI) לפי הערך שמתקבל מהטמעת תהליך משולב בבינה מלאכותית, לדוגמה: הפחתה של 20%-30% מזמן שמוקדש לאדמיניסטרציה, צמצום חריגות בפרויקטים באמצעות ניתוח סיכונים, ואופטימיזציה של ניצול המשאבים כדי למנוע צווארי בקבוק

מה ההבדל בין אוטומציה באמצעות בינה מלאכותית לבין שילוב בינה מלאכותית בתהליכים?

אוטומציה מטפלת במשימות חוזרות, בעוד שאוגמנטציה (שילוב) משפר את תהליך האנליזה וקבלת ההחלטות האנושי. אוטומציה מחליפה את "הידיים" (למשל: סיכומי פגישות), בעוד שאוגמנטציה מעצימה את "הראש" (למשל: הצעה לתכנון מחדש של משאבים). ב-NativeAI אנו מיישמים אוטומציה כדי לפנות זמן לצוות, ואוגמנטציה כדי לתת כלים למנהלים.

האם בטוח להשתמש בכלי בינה מלאכותית עם מידע של הארגון?

כן, בתנאי שעובדים לפי מדיניות ברורה. שימוש בכלי בינה מלאכותית ללא מדיניות אבטחת מידע חושף את הארגון לסיכונים כמו דליפת נתונים וחשיפת קניין רוחני. אנו מיישמים כלים ותהליכי עבודה מאובטחים, ומסייעים לגבש מדיניות AI אחראית שמגנה על הארגון תוך מתן מקום לחדשנות טכנולוגית.

כמה זמן לוקח לראות תוצאות מתהליך הטמעה של בינה מלאכותית?

תוצאות ראשונות נמדדות כבר בשלב הפיילוט: תוך 30 יום מיושם תהליך משולב בינה מלאכותית אחד, כולל מדידת ROI מול התהליך הקיים. הטמעה מלאה בארגון נמשכת בדרך כלל 6-12 חודשים בתהליך הדרגתי, שבו כל תהליך נבחר על בסיס הערך העסקי שלו לארגון

מה המשמעות של מודל Fractional AI Leadership?

Fractional AI Leadership הוא מודל שבו מוביל AI בכיר משתלב בארגון בהיקף חלקי: מוביל את תהליך הטמעת הבינה המלאכותית, מייעץ ומנחה את הצוותים, עד שהארגון רוכש את הידע ויכול לקחת את ההובלה בעצמו. כך הארגון מקבל מומחיות ברמת הנהלה, ללא עלות של משרה מלאה

איזה תהליכים מתאימים להטמעת בינה מלאכותית ואוטומציה?

בינה מלאכותית מספקת ערך גבוה באופטימיזציה של משאבים, אוטומציה של תהליכים, ניתוח מידע והנגשתו. בינה מלאכותית יכולה לנתח נתונים היסטוריים כדי לחזות עיכובים, לזהות צווארי בקבוק לפני שהם מתרחשים, מה שמאפשר לארגון להשיג את היעדים שלו בצורה טובה יותר.

האם בינה מלאכותית יכולה להחליף תפקידי ניהול והובלת פרויקטים?

לא. בינה מלאכותית אינה מחליפה מנהלי פרויקטים, אך היא משנה את התפקיד. מנהלים ועובדים שידעו לשלב בינה מלאכותית בצורה יעילה ונכונה במשימות שלהם, בתכנון, בניתוח סיכונים ובדיווח, ייצרו ערך גבוה בהרבה לארגון לעומת אלו שימשיכו לעבוד בשיטות הישנות.

מהו האתגר הגדול ביותר בעת הטמעת בינה מלאכותית בארגון?

המשוכה הגדולה ביותר אינה הטכנולוגיה, אלא התרבות ופער המיומנויות. רוב הכישלונות הקשורים להטמעת בינה מלאכותית נובעים מרכישת כלים , ללא אסטרטגיה או הכשרה. אם העובדים חוששים מהחלפה או לא יודעים לכתוב פרומפטים בצורה אפקטיבית, ההטמעה נכשלת.

איך מתחילים הטמעת AI בארגון שלנו?

האסטרטגיות המצליחות ביותר להטמעת AI בארגונים פועלות בגישת "Pilot-First". אנחנו מזהים תהליך עבודה אחד עם פוטנציאל שיפור גבוה ומורכבות יישום נמוכה, משלבים בינה מלאכותית בכדי לשפר אותו, מוכיחים ROI, ואז מרחיבים את ההצלחה לתהליכי עבודה ופרויקטים נוספים.

מוכנים לצאת לדרך?

קבעו שיחת היכרות חינם