AI ואוטומציה שמייצרים השפעה עסקית

אנחנו מתחילים בשיחת היכרות כדי להבין את הארגון, התהליך והיעדים. כאשר נדרש אפיון מעמיק יותר, מגדירים שלב אפיון בתשלום, ולאחריו ניתן לתכנן ולתמחר את הפרויקט עצמו בצורה אחראית יותר.

לא. הגישה שלנו היא לחפש קודם הזדמנויות שיכולות לייצר ערך עסקי בזמן סביר ובסיכון נשלט. במקרים רבים נכון להתחיל ביוזמה ממוקדת, ללמוד מהתוצאה ולהתרחב משם; אם כבר קיים צורך ברור בפרויקט רחב יותר, אפשר לגשת גם אליו ישירות.

תהליכים חוזרים, מבוססי מידע או כאלה שדורשים הרבה עבודה ידנית הם מועמדים טבעיים לבדיקה, למשל טיפול במסמכים ומידע, שירות ומכירה, workflows פנימיים, דיווח, ידע ארגוני והעברת מידע בין מערכות. ההתאמה נקבעת לפי התהליך והערך העסקי, לא לפי רשימת טכנולוגיות קבועה.

כאשר הדבר אפשרי והגיוני, המטרה היא להשתלב בתהליך ובמערכות הקיימים ולא להחליף אותם ללא צורך. כחלק מהאפיון נבדקות אפשרויות אינטגרציה, APIs, הרשאות, מגבלות טכניות ודרישות אבטחה לפני שמגדירים את הפתרון.

Security ו-data handling הם חלק מתכנון הפתרון. הדרישות משתנות לפי המערכות, סוג המידע והסביבה הארגונית, ולכן פתרונות שכוללים מידע רגיש, מודלי AI או אינטגרציות חיצוניות נבחנים בהתאם ל-use case ולדרישות הלקוח.

פרויקטי implementation מתומחרים לפי ה-scope, המורכבות והמערכות המעורבות. כאשר אי אפשר להעריך את הפרויקט בצורה אחראית לפני אפיון מעמיק, שלב האפיון מתומחר בנפרד ולאחריו מתקבלת הצעה לפרויקט עצמו.

העלייה לאוויר אינה בהכרח סוף העבודה. בהתאם לפרויקט, ה-scope יכול לכלול בדיקות, הטמעה, הדרכה, שיפורים ותמיכה לאחר ההשקה. המבנה המדויק מוגדר כחלק מההתקשרות.