איך אנחנו עובדים

רוב פרויקטי ה-AI לא נופלים על המתמטיקה. הם נתקעים במעבר בין מי שאפיין את הבעיה למי שבנה את הפתרון, או במעבר בין הדגמה מרשימה למערכות שהעסק באמת רץ עליהן. מבנה ההתקשרות שלנו נועד לסגור את שני הפערים האלה: מי שמבצע את האפיון הוא גם מי שבונה את הפתרון ומטמיע אותו אצלכם במערכות, וכל שלב מסתיים בנקודת החלטה אמיתית שבה אתם יכולים לעצור.

אפיון הוא חלק מובנה מכל התקשרות. הוא לא מוצר נפרד שמוכרים לכם לפני שהעבודה ‘האמיתית’ מתחילה. הוא הדרך שבה העבודה האמיתית מתחילה.

שלב א’: אפיון#

אנחנו ממפים יחד את הבעיה העסקית, את תהליכי העבודה סביבה, ואת הנתונים שקיימים בפועל, לא אלה שכולם מניחים שקיימים. יחד אתכם נגדיר מדדי הצלחה (KPI) במונחים עסקיים: דיוק תחזית מול השיטה הקיימת, שעות עבודה שנחסכות, צמצום ‘טעות הרכש’. המדד נקבע לפני שבונים משהו, כדי שאף אחד לא יזיז את שער המטרה אחר כך, כולל אנחנו.

תוצר: מסמך אפיון עם הגדרת הבעיה, תמונת מצב של הנתונים, הגישה המוצעת ומדדי ההצלחה שסוכמו.

נקודת יציאה הוגנת. לפעמים האפיון מוביל למסקנה ש-AI הוא לא הכלי הנכון לבעיה, או שהנתונים שלכם עדיין לא בשלים. נגיד את זה, בכתב, יחד עם מה כדאי לתקן קודם. מסמך האפיון נשאר אצלכם, ונפרדים כידידים. מוכנות נתונים היא החסם האמיתי הנפוץ ביותר בשוק; על פי סיקור בעיתונות הטכנולוגית בישראל (גיקטיים), נתונים מפוזרים ולא מוכנים עומדים מאחורי רוב מכריע של יוזמות AI שנכשלו.

שלב ב’: הוכחת היתכנות + בחינת תוצאות אמת#

אנחנו בונים גרסה עובדת ובוחנים אותה על נתוני אמת שלכם, מול מדדי ההצלחה שהוגדרו בשלב א’. לא מצגת, לא הדגמה על נתוני דוגמה: ההיסטוריה שלכם, מקרי הקצה שלכם, המציאות המבולגנת שלכם, נמדדים מול המספרים שסיכמנו.

תוצר: תוצאות על נתוני אמת, בהשוואה ישירה למדד שסוכם ולאופן שבו אתם עובדים היום.

נקודת יציאה הוגנת. אם המספרים לא עוברים את הרף שקבענו יחד, עוצרים כאן. הממצאים, הקוד שנכתב עד כה והסבר כתוב ומסודר למה, נשארים אצלכם. זה שווה כסף אמיתי בפעם הבאה שמישהו ינסה למכור לכם AI.

שלב ג’: הטמעה במערכות + מסירה#

אנחנו משלבים את הפתרון במערכות שאתם כבר עובדים איתן, בין אם זה Priority, SAP, monday.com או חשבשבת, ומוסרים אותו כמו שצריך. מה שנבנה שייך לכם: המודלים, הקוד, תשתית הנתונים. אין מונה של פלטפורמה ואין תלות בנו.

תוצר: פתרון שרץ בתוך הסביבה שלכם, תיעוד, ומסירה שהצוות שלכם באמת יכול לתפעל.

אחריות אחרי המסירה: יומן תחזיות מול מציאות#

תחזית שאף אחד לא בודק בדיעבד היא דעה. בכל פתרון שמייצר תחזיות, אנחנו מנהלים מעקב שוטף וגלוי של התחזיות מול התוצאות בפועל, חודש אחרי חודש. זה לא עיקרון שהומצא לצורכי שיווק: בהתקשרות הארוכה שלנו, שירות תחזיות לאורך שלוש שנים ליצרן תעשייתי הפועל בשוק האמריקאי, כל תחזית חודשית נבחנה מול תוצאות אמת, עם מעקב שגיאה בטווח של 3 ו-12 חודשים, והיומן הזה היה מונח על השולחן בישיבות התכנון של ההנהלה. מומלץ לדרוש את אותו סטנדרט מכל מי שאתם שוכרים, כולל מאיתנו.

מודלים של התקשרות#

• שעתי, לפי צורך. ייעוץ, חוות דעת שנייה, שאלות טכניות נקודתיות. ללא מחויבות מינימלית.
• פרויקט. שלושת השלבים שלמעלה, עם תכולה מוגדרת ומדדי הצלחה (KPI) לכל שלב.
• ליווי חודשי. תפעול שוטף של מערכות שנמסרו: ניטור, עדכון מודלים, יומן התחזיות, ושיפורים מצטברים.

מה אנחנו לא#

אנחנו לא חברת כוח אדם טכנולוגי, לא תוכנית טרנספורמציה ארגונית, ולא ספק צ’אטבוטים. אם אתם צריכים מאה מפתחים או תוכנית רוחבית לכל הארגון, אינטגרטור גדול הוא הכתובת הנכונה, ונגיד לכם את זה כבר בשלב א’.