ממפים איפה AI משתלם
אנחנו עוברים על התהליכים, הצוותים והנתונים בארגון ומדרגים את מקרי השימוש לפי התועלת הצפויה, המורכבות והסיכון. אתם מקבלים רשימה ממוקדת של מה כדאי לעשות קודם ומה עדיף לדחות.
הטמעת AI בארגון
AI שעובד בארגון, לא רק במצגת.
להנהלות, לצוותי IT ולמובילי חדשנות בחברות ישראליות.
MLAIA מלווה ארגונים בהטמעת AI, מהאסטרטגיה ועד שימוש בפועל: ממפים איפה AI משתלם, בוחרים את הכלים, כותבים מדיניות שימוש, מדריכים את הצוותים ומעבירים לייצור את מה שהוכיח את עצמו בפיילוט. אנחנו צוות שבונה ומפעיל מערכות AI בייצור, ולכן כל המלצה שלנו נבדקת מול השאלה אם אפשר לבנות אותה ולתחזק אותה. אנחנו בונים, לא מגישים מצגות.
נבנה סביב הארגון שלכם
- נקודת המוצא
- עובדים שכבר משתמשים ב-AI, בלי כללים אחידים
- האתגר
- לבחור כלים, לעמוד בדרישות פרטיות ואבטחה ולהגיע לשימוש אמיתי
- המיקוד שלנו
- פיילוט עם מדדי הצלחה, ומשם לייצור
מי עושה את העבודה
צוות שבונה AI בייצוראנחנו מפתחים מודלים לחיזוי, AI רפואי, עיבוד אודיו וסוכני AI. מאותו צוות מגיעות ההמלצות, ההדרכות והבנייה.
בהובלת ד״ר יוחאי אדליץדוקטורט ממכון ויצמן למדע. מוביל את MLAIA ואת הפרויקטים שלה.
בעברית, מול הצוותים שלכםהסדנאות, המדיניות והתיעוד נכתבים בעברית, לפי הכלים והתהליכים שכבר קיימים אצלכם.
01 מה אנחנו עושים
מהמיפוי ועד הייצור.
אפשר להתחיל בשירות אחד או לעבור את כל הדרך. כל שירות מסתיים בתוצר שהצוות שלכם יכול להמשיך לעבוד איתו.
בוחרים את הכלים
Microsoft Copilot, ChatGPT Enterprise, Claude, או סוכנים שנבנים אצלכם. אנחנו בודקים מה מתאים לכל צוות לפי סוג העבודה, המערכות הקיימות, דרישות האבטחה והעלות.
מדיניות שימוש ב-AI ובנתונים
אנחנו כותבים איתכם מדיניות שימוש: אילו כלים מאושרים, איזה מידע מותר להכניס אליהם ואיזה לא, ומי מאשר שימושים חדשים. המדיניות מותאמת לתיקון 13 לחוק הגנת הפרטיות ולנהלי אבטחת המידע של החברה.
בונים את מיומנויות ה-AI של האנשים
הדרכה מעשית לפי תפקיד: מכירות, שירות לקוחות, כספים, משאבי אנוש, פיתוח והנהלה. כל צוות מתרגל על משימות מהעבודה שלו, בכלים שאושרו בארגון.
בונים לצוותים skills ותהליכי עבודה ב-AI
אנחנו בונים skills וסוכנים לשימוש חוזר ב-Claude או ב-Copilot, שמחוברים לכלים ולנתונים של הצוות. משימה שחוזרת על עצמה נעשית כל פעם באותה דרך, ולא תלויה בפרומפט שמישהו זוכר.
פיילוט עם מדדי הצלחה, ומשם לייצור
לפני שמרחיבים, מריצים פיילוט מוגדר על צוות ותהליך מסוימים, עם מדדי הצלחה שנקבעים מראש. מה שעובד עובר לייצור עם הרשאות, ניטור ובעלות ברורה. מה שלא עובד נעצר.
חיסכון בעלויות
המטרה היא למצוא את העבודה וההוצאות ש-AI יכול לקחת על עצמו, ולצמצם אותן. אנחנו ממפים משימות ידניות שחוזרות על עצמן ושירותים חיצוניים שאפשר להחליף, ומודדים בפיילוט את המצב לפני ואחרי, כך שההחלטה נשענת על הנתונים שלכם.
לא בטוחים מאיפה להתחיל?
בשיחת היכרות קצרה נבין איפה אתם עומדים היום ומה הצעד הראשון שהיינו עושים.
לשיחת היכרות ←02 למה MLAIA
בונים, לא יועצי מצגות.
אסטרטגיית AI שווה משהו רק כשמישהו בונה אותה. אצלנו אותו צוות ממפה, ממליץ ובונה.
המלצות שנבדקו מול ייצור
אנחנו מפתחים ומפעילים מערכות AI. כשאנחנו ממליצים על כלי, על ארכיטקטורה או על תהליך, אנחנו יודעים מה נדרש כדי שזה יעבוד ביום-יום: הרשאות, חיבור למערכות, ניטור ותחזוקה.
בלי העברה בין ספקים
המדיניות, ההדרכות, הפיילוט והבנייה נעשים על ידי אותו צוות. לא צריך להסביר את הארגון מחדש כשמגיעים לשלב הבנייה.
עוזרים על הנתונים של החברה
כשהצוות צריך עוזר שעונה מתוך המסמכים, הנהלים והידע הפנימי של החברה, אנחנו בונים אותו עם Ultrabot, שבה אנחנו בונים עוזרים וסוכני AI.
עוזרי ידע ארגוניים ב-Ultrabotכשצריך יותר מכלי מדף
חלק מהבעיות דורשות מודל ייעודי שנבנה על הנתונים שלכם. לזה יש לנו תחומי התמחות בלמידת מכונה.
03 איך מתנהל פרויקט
ממיפוי לשימוש בפועל.
הטמעת בינה מלאכותית בארגונים מצליחה כשמתקדמים בשלבים. אצלנו יש חמישה שלבים, ולכל אחד תוצר ברור. אפשר לעצור אחרי כל שלב.
מיפוי
שיחות עם ההנהלה ועם ראשי הצוותים, וסקירה של התהליכים והנתונים. התוצר: רשימה מדורגת של מקרי שימוש.
בחירת כלים
התאמת כלים לצוותים, כולל בדיקת אבטחה, הרשאות ועלויות רישוי. התוצר: המלצה מנומקת לכל צוות.
מדיניות והדרכה
מדיניות שימוש ונתונים שמאושרת אצלכם, והדרכה לפי תפקיד. התוצר: מסמך מדיניות, וצוותים שמתחילים לעבוד לפיו.
פיילוט
צוות ותהליך מוגדרים, מדדי הצלחה שנקבעים מראש ומדידה לפני ואחרי. התוצר: החלטה להמשיך, לשנות או לעצור.
ייצור
מה שעבד מתרחב: חיבור למערכות, הרשאות, ניטור ובעלות פנימית. התוצר: תהליך עבודה שהצוות שלכם מחזיק בעצמו.
04 שאלות שלקוחות שואלים
תשובות ישירות.
העובדים שלנו כבר משתמשים ב-ChatGPT או ב-Copilot. מה עוד צריך?
בדרך כלל שלושה דברים: מדיניות ברורה, הדרכה שמתאימה לכל תפקיד, ותהליכי עבודה שבנויים סביב הכלי במקום שימוש מזדמן. אנחנו מתחילים ממה שכבר קיים אצלכם.
על איזה כלי אתם ממליצים?
זה תלוי בצוות. ההמלצה נקבעת לפי סוג העבודה, המערכות שכבר בשימוש, דרישות האבטחה והעלות, ולפעמים התשובה היא שילוב של כמה כלים.
המדיניות שתכתבו תתאים לתיקון 13 לחוק הגנת הפרטיות?
אנחנו כותבים את המדיניות כך שתתאים לדרישות תיקון 13 ולנהלי אבטחת המידע שלכם. אנחנו לא משרד עורכי דין, ולכן את הנוסח הסופי כדאי לאשר מול היועץ המשפטי ומול האחראי על אבטחת המידע בארגון.
המידע של הארגון יוצא החוצה?
רק במסגרת שהמדיניות מאפשרת. לכל כלי אנחנו בודקים איפה הנתונים מעובדים ונשמרים ואילו הגדרות ארגוניות זמינות בו, ובונים את הפתרונות בתוך הסביבות שאושרו אצלכם.
מה אתם צריכים מאיתנו כדי להתחיל?
איש קשר מההנהלה, רשימה של הכלים שכבר בשימוש, וזמן לשיחות קצרות עם כמה ראשי צוותים. שיחת היכרות ראשונה מספיקה כדי להחליט אם ואיך להתחיל.
הטמעת AI בארגון
לשיחת היכרות על הטמעת AI בארגון שלכם.
ספרו לנו באילו כלים אתם כבר משתמשים, אילו צוותים רוצים להתחיל ומה מעכב אתכם היום. נגיד לכם מה הצעד הראשון שהיינו עושים.
נא לא לצרף מסמכים חסויים, פרטי התחברות או מידע אישי על עובדים או לקוחות.
yochai@mlaia.com
ווטסאפ: +972 52 484 6282