הטמעת מודל AI מותאם לארגון
מודל שפועל על הנתונים שלכם, מחובר למערכות שלכם, ומנוהל על ידינו באופן שוטף
ארגונים רבים מגיעים לשלב שבו מודלים גנריים אינם נותנים מענה מספק לתהליכים הפנימיים שלהם, לשפה העסקית שלהם, או לנתונים הייחודיים שבידם. אנו בונים מודל AI המותאם לצרכי הארגון הספציפיים, מחברים אותו למערכות הקיימות ומפעילים אותו כשירות שוטף.
Microsoft Azure
Amazon Web Services
Google Cloud
IBM Cloud
Oracle Cloud- גמישות מלאה באפשרויות התקנה, איננו שותפים מסחריים של ספקי תוכנה
למי מתאים הפתרון
הפתרון מתאים לארגונים שבהם:
- נוסה מודל AI גנרי והפלטים לא היו מדויקים מספיק לשימוש תפעולי.
- הארגון עובד עם שפה מקצועית, מסמכים פנימיים, או נתונים היסטוריים שאינם ציבוריים.
- תהליכים קיימים מחייבים לוגיקה ספציפית שמודל סטנדרטי אינו מממש.
- יש בארגון כמות נתונים ומורכבות נתונים מצטברת המצדיקה הכשרת מודל ייעודי.
- ה-CTO או ה-COO מחפשים פתרון שפועל ברקע ומספק תוצאות ולא מערכת לניסוי עצמאי.
כיצד נבנה ומופעל מודל AI מותאם לארגון
אנו מתחילים בניתוח הנתונים הקיימים בארגון, מבנה התהליכים שבהם ישולב המודל, והגדרת קריטריוני הצלחה ברורים. על בסיס זה אנו מעצבים ובונים מודל המותאם לדומיין הפעילות של הארגון, לשפה הפנימית ולכללים התפעוליים הרלוונטיים.
המודל מחובר למערכות הניהול הקיימות בארגון, כגון מערכות CRM, ERP, מאגרי מידע פנימיים ותיבות דואר, כך שהוא מקבל קלט מהסביבה האמיתית ומחזיר פלט ישירות לתהליך. לאחר ההשקה אנו מנטרים את ביצועי המודל, מזהים סטייה מדויקות עם הזמן ומבצעים עדכונים שוטפים. הארגון מקבל תוצאות תפעוליות ודשבורד ביצועים.
מתחברים למערכות שכבר קיימות בארגון
הפתרונות שלנו כוללים אינטגרציה למערכות הנפוצות בשוק, וגם לכל מערכת נוספת לפי הצורך
שלבי העבודה
-
שלב 1 - ניתוח נתונים ועיצוב המודל
אנו בוחנים את הנתונים הקיימים בארגון, ממפים את תהליכי השימוש המיועדים ומגדירים את ארכיטקטורת המודל. בשלב זה נקבעים קריטריוני הדיוק הנדרשים ומבנה הפלטים שיוזנו חזרה לתהליכים.
-
שלב 2 - הכשרה, כוונון ובדיקות
המודל מוכשר על גבי נתוני הארגון ומכונן בהתאם ללוגיקה התפעולית הספציפית. מבוצעות בדיקות מקיפות מול תרחישים אמיתיים לפני כניסה לסביבת הייצור.
-
שלב 3 - חיבור למערכות ופריסה לייצור
המודל משולב בתהליכים הפנימיים ומחובר למערכות הניהול הרלוונטיות בארגון. מבוצעת בדיקת עומסים ואישור תפעולי לפני המעבר לפעילות מלאה.
-
שלב 4 - ניהול שוטף ודיווח
לאחר ההשקה אנו מנטרים את המודל באופן שוטף, מזהים ירידה בדיוק או חריגות תפעוליות ומבצעים עדכונים ותיקונים לפי הצורך. הארגון מקבל דשבורד תפעולי בזמן אמת ודיווח תקופתי על ביצועי המודל.
תוצאות תפעוליות מהטמעת מודל AI מותאם לארגון
- רמת דיוק גבוהה משמעותית בשאילתות בהשוואה לפלט גנרי שלא אומן על הנתונים של הארגון.
- צמצום דרמטי בשעות העבודה הידנית הנדרשות לסקירה ותיקון פלטי AI.
- קיצור מחזור תהליכים מורכבים מימים לשעות בזכות פלט ישיר למערכות הניהול.
- המודל משתפר לאורך זמן ומספק פלטים מדויקים יותר ככל שהוא נחשף לנתונים נוספים.
- הארגון מפסיק להיות תלוי בידע של עובד בודד לטיפול בתהליכים ידניים חוזרים.
מה כלול בשירות השוטף
- ניטור ביצועי המודל: מעקב שוטף אחר רמת הדיוק, גילוי חריגות והתרעות על ירידה בביצועים.
- תחזוקה ועדכונים: כוונון מחדש של המודל בהתאם לשינויים בנתונים, בתהליכים, או בדרישות הארגון.
- דשבורד תפעולי: ממשק ניהולי המציג בזמן אמת את נפח הפעילות, רמת הדיוק ומדדי ביצוע מרכזיים.
- דיווח תקופתי: סיכום מסודר של ביצועי המודל, מגמות, בעיות שטופלו והמלצות לשיפורים עתידיים.
שאלות נפוצות
-
כמה זמן לוקח לבנות ולהטמיע מודל AI מותאם לארגון?
משך הבנייה משתנה בהתאם לכמות הנתונים הקיימים, מורכבות התהליך ומידת הנגישות למערכות הארגון. בדרך כלל מדובר בטווח של 6-12 שבועות מהתחלת ניתוח הנתונים ועד פריסה לייצור. בשלב ההיכרות נבנה לוח זמנים ספציפי המותאם לארגון.
-
האם המודל יכול לעבוד עם מערכות ניהול קיימות בארגון?
כן. המודל מחובר למערכות הניהול הקיימות בארגון, לרבות מערכות CRM, ERP, מאגרי מסמכים ותיבות דואר ארגוניות. החיבור נעשה כחלק מתהליך ההטמעה ונבדק לפני הכניסה לשגרה.
-
מה קורה אם הנתונים בארגון אינם מסודרים או חלקיים?
מצב זה שכיח ומהווה חלק מעבודת ניתוח הנתונים בשלב הראשון. אנו מזהים את הנתונים הזמינים והאיכותיים, ממפים פערים ומגדירים את גבולות המודל בהתאם למציאות. לא כל תהליך מצריך נתונים מושלמים, אך יש להגדיר את הציפיות בהתאם.
-
מה כלול בשירות השוטף לאחר ההטמעה?
לאחר ההטמעה אנו מנטרים את ביצועי המודל, מבצעים עדכונים ותיקונים שוטפים ומספקים דשבורד תפעולי הנגיש לצוות הניהול. בנוסף, מתקיים דיווח תקופתי הכולל ניתוח ביצועים, בעיות שטופלו והמלצות לעדכונים עתידיים.
רוצים לבחון אם מודל AI מותאם יתאים לארגון שלכם?
בשיחת היכרות קצרה נבין את הנתונים הקיימים, את השאילתות המרכזיות שעליהן מיועד המודל לענות, ואת הפערים בין הפתרון הנוכחי לבין התוצאה הנדרשת. בסיום נציג הערכה ראשונית של ההיתכנות ולוח הזמנים.
שירותים נוספים בהטמעה
תרחישי שימוש נבחרים
בארגונים רבים מערכות האוטומציה פועלות ללא ניטור שוטף, ותקלות מתגלות רק לאחר שנגרם נזק תפעולי של ממש. אנו בונים ומפעילים שכבת ניטור מבנית המחוברת לתהליכי האוטומציה שלכם, ומספקים תמונת מצב תפעולית שוטפת לצוות הניהול.
ניהול ובקרת מערכות אוטומציהמחלקות שירות לקוחות בארגונים מתמודדות עם נפח פניות גבוה, זמני תגובה ארוכים ועומס על נציגים בנושאים שחוזרים על עצמם. אנו מתכננים, בונים ומפעילים סוכן AI שמטפל בפניות נכנסות על פי לוגיקה תפעולית מוגדרת, ומאפשר לצוות להתמקד בנושאים המורכבים.
סוכני AI לתהליכים ארגונייםכאשר הידע הארגוני מפוזר על פני עשרות מערכות, תיקיות, מסמכי נהלים, חוזים ומצגות, עובדים מבזבזים זמן רב בחיפוש אחר מידע שכבר קיים בארגון. אנו בונים ומפעילים צ'אטבוט ארגוני שמחובר ישירות למאגרי המסמכים הפנימיים ומספק תשובות מדויקות עם הפניה למקור.
מערכות ידע וחיפוש ארגוניותבארגונים שמקבלים עשרות עד מאות חשבוניות ספקים בחודש, הקלט הידני לוקח זמן, מייצר טעויות ומאט את תהליכי האישור והתשלום. אנו בונים ומפעילים מערכת לעיבוד חשבוניות ספקים בעזרת AI שמחלצת נתונים, מאמתת אותם מול הזמנות הרכש ומעדכנת את המערכות הפיננסיות הקיימות ללא מגע יד אדם בתהליך הרגיל.
ניתוח מסמכים בעזרת AIכאשר ההנהלה תלויה בדוחות אקסל שמגיעים פעם בשבוע, החלטות מתקבלות על בסיס נתונים ישנים ולעתים סותרים בין מחלקות. אנו בונים דשבורד ניהולי מותאם לארגון שלכם, מחברים אותו למקורות הנתונים הקיימים, ומפעילים אותו לאורך זמן כדי שהמידע יהיה תמיד זמין, עדכני ומהימן.
BI ובניית דשבורדים בהתאמה לארגוןכאשר כל מחלקה עובדת עם מספרים שונים על אותו לקוח או מוצר, הבעיה היא לא הדיווח אלא באיכות הנתונים הבסיסית. אנו בונים ומפעילים תהליכי ניקוי, איחוד וולידציה שרצים באופן שוטף, כך שהנתונים שמגיעים לדשבורדים ולמערכות ה-BI שלכם יהיו מהימנים.
תשתיות דאטא ומחסני נתונים