יישום יכולות AI ו Gen AI בארגוני האנטרפרייז המובילים במשק, מגמות לשנת 2024. תובנות מהפאנל המקצועי

מהפכת ה- AI וה-Gen AI משנה את הכללים בכל ענף ותחום עסקי, ולא בכדי ביל גייטס טען שמדובר במהפיכה הגדולה ביותר מאז האינטרנט. כחברה המלווה את מרבית ארגוני האנטרפרייז במגוון מגזרים במשק הישראלי, צברנו בשנה האחרונה ניסיון עשיר בפיצוח וזיקוק ה Use Cases העסקיים ליישום הטכנולוגיה, במטרה למקסם את הערך העסקי.

שמחנו והתכבדנו להתארח בוועידת הפסגה השנתית של אנשים ומחשבים, במסגרתה אירחנו פאנל מקצועי תחת הכותרת: יישומי AI ו Gen AI מתקדמים בארגוני האנטרפרייז המובילים במשק, ומגמות ל 2024.

בפאנל השתתפו מקבץ מדהים באיכותו של סמנכ"לים, מנהלות ומנהלים בכירים שהגיעו כדי לשתף בתובנות, בניסיון ובלקחים האישיים שלהם מיישום בפועל של Use Cases עסקיים בתחומים שונים בהם מנפו יכולות מתקדמות של AI ו Gen AI.

לבקשת הקהל, קיבצנו עבורכן.ם תובנות מרכזיות מתוך הפאנל.

אביתר פרץ, סגן בכיר לחשב הכללי – דאטה חדשנות ודיגיטל

"אימוץ טכנולוגית Gen AI בארגון הינו תהליך הדורש טרנספורמציה אמיתית בארגונים באופן כללי, ובמשרדי הממשלה במיוחד, שם לדעתי חייבים לאמץ גישה פרואקטיבית בנושא. כיום התחום הזה כולל בתוכו שני אתגרים מרכזיים: האתר המעשי של הטמעת הטכנולוגיה (שכוללת את איסוף הדאטה ובניית מודלים על בסיסו), בניית תרבות ארגונית המבינה את ההזדמנויות ושואפת להתנסות בה. הארגון כולו צריך לאמץ DNA שחי ונושם את הנתונים, למרות חסמים היסטוריים שמשרדי הממשלה מתאפיינים בהם. כדי שזה יקרה, הצד העסקי, זה שחי ונושם את השטח חייב להתקרב לעולמות הטכנולוגיים ולהכיר את היכולות וההזדמנויות השונות. האתגר השני, מהותו בעיקר בהיבט של חיבור בין Gen AI לבין המשרדים הממשלתיים, הוא תפיסת "האח הגדול":

ציבור נרחב חושש ממתן כלים מתקדמים שכאלו לגורמי שלטון מסיבות ברורות, בעיקר כשאין שקיפות מלאה. מצד שני, האזרח יכול להפיק ערך רב על ידי שילוב כלי AI במשרדי הממשלה השונים, כמובן שגם נדרשת רמת אבטחה גבוהה ובלתי מתפשרת. 

לגבי טיפים למנהלים אחרים שמתמודדים עם שאלות דומות סביב הטכנולוגיה והיישום העסקי שלה, אני מציע לזכור שצריך להפריד בין השימוש הפרטי והביתי בטכנולוגיה, לבין הצרכים, היכולות וגם רמת הסיכון שארגונים גדולים מתמודדים איתם בהיבטים שונים, בטח כשהם נתונים לרגולציה. אני סבור שחשוב מאוד לשאול מהרגע הראשון: איזה ערך אנחנו שואפים לייצר ? מה רוצים להשיג ? ולזכור שצמצום כוח אדם אינה המטרה, אלא לשפר יכולות ומתן ערך עסקי למשתמשי הקצה".

גיל טמיר, משנה למנכ"ל ומנהל אגף חדשנות וטכנולוגיה בקבוצת הפניקס

"הפניקס היא קבוצה פיננסית גדולה בשוק הישראלי, ובשנים האחרונות השקענו משאבים רבים ביוזמות הקשורות לעולם הדאטה. עולם הביטוח הוא עתיר נתונים, בהגדרה, לצד רמת יעילות שיש לה בוודאות היכן להשתפר. בשנים האחרונות אנחנו ממוקדים בסידור וארגון הדאטה, כדי לייצר תשתית טכנולוגית-עסקית, בין היתר כדי לשלב טכנולוגיות ויכולות Gen AI כדי להפיק ערך גבוה יותר לצד העסקי, ולשמחתי אנחנו חיים בעידן שבו זה גם מתאפשר בקצב מהיר.

בנינו לשם כך אסטרטגיה ארוכת טווח, עם תכנית עבודה מסודרת ברמת הרבעון, מה שמאפשר לנו לרוץ קדימה עם אג'נדה ברורה. מצד שני, חשוב להודות שהתחום נמצא עדיין בשלבי הניסוי והטעיה. גם בתוך הקבוצה יש אזורים שבהם הדברים זזים מהר יותר ואחרים שפחות, אבל לשמחתי כן יש ניסויים שהבשילו לכדי מוצרים שיושקו ממש בקרוב, והמטרה היא להמשיך ולרוץ מהר תוך שמירה על רמת אבטחת מידע גבוהה, כיאה לארגון פיננסי גדול ומוביל במשק.

כיוון שמדובר באירוע משמעותי שאנחנו רק בתחילתו, נדרשת מנהיגות ארגונית אמיתית, הובלה ודוגמא אישית, אחרת העניין בהזדמנות לא יחלחל פנימה. לגבי השאלה: האם היוזמות הטכנולוגיות הללו ממוקדות לקוחות קצה או משתמשים פנימיים, התשובה היא שזה לא באמת משנה. כי ברגע שהשירות פוגש משתמשים פנימיים ומצליח לשפר את התפוקה, את רמת הדיוק והמהירות שלהם, הרי שלקוח הקצה הוא הראשון ליהנות מכך. באופן כללי, אנחנו שואפים ליוזמות שיביאו לשינוי עסקי אמיתי, שמזיזים את המחט, לא מהלכים קטנים".

נעמי ישראלי, סמנכ"לית החטיבה הטכנולוגית, רפאל

"אם יש משהו שתקופת המלחמה והמשבר הנוכחי מלמדים אותנו, זו החשיבות האדירה שיש למינוף של דאטה איכותי, מהיר ובזמן אמת. לאור אופי העבודה והתעשיה (תעשיה בטחונית), אנחנו לא יכולים לקלוט כמות גדולה של עובדות ועובדים מיומנים בטווח הקצר, לכן בשיתוף שטראוס אסטרטגיה עברנו ביחידת ה IT לתפיסה מוצרית, עם מנהלי מוצר שעובדים ישירות עם הצדדים העסקיים, כמו למשל בעולם של ניהול שרשרת האספקה, ומגדירים יחד איתם את הדרישות והצרכים המדויקים.

הקמנו גם מחלקת דאטה ו Gen AI, וגם מולם הצרכים העסקיים מגיעים מהשטח בערוץ תקשורת ישיר, במטרה לבחון הזדמנויות למינוף הדאטה וטכנולוגיות Gen AI כדי לשפר ולייעל תהליכים. כך למשל, הצלחנו לקצר את זמני האספקה, תהליכים שבהגדרה הינם מורכבים מאוד. השימוש בדאטה וב Gen AI מאפשר להנגיש ללקוחות הקצה את המידע שהם זקוקים לו מבלי לעצור או להאט את התהליכים. כבר היום אנחנו מזהים אזורים נוספים שבהם ניתן לשפר תהליכים בעזרת הטכנולוגיה.

לגבי שאלת החזר ההשקעה (ROI) של יישום הטכנולוגיה הזו, זו נקודה כואבת, ללא ספק. יש אצלנו בדיקת ROI כתפיסה אבל לצד אזורים שבהם קל יחסית למדוד את ההשפעה (כמו משל בכל שרשרת האספקה), מנגד ישנם אזורים אחרים כמו למשל בפיתוח, שבהם התרומה של הטכנולוגיה מורגשת אבל קשה עדיין לכמת. בכל מקרה, הארגון קיבל החלטה ברורה: להמשיך ולהשקיע בחיפושים אחר אזורים עסקיים שבהם להשקעה תהיה השפעה חיובית ברורה.

יחד עם זאת, לא בכל מחיר: לצד ההזדמנויות הרבות שהטכנולוגיה מייצרת, והחשיבות שבניסוי וטעיה כדי ללמוד, אנחנו מבינים שלא תמיד הטכנולוגיה מספקת מענה שמייצר את הערך לו ציפינו, וזה בסדר. כחלק מהלמידה אנחנו מדייקים כל הזמן את האזורים שבהם התרומה והערך הם משמעותיים ביותר ומתמשכים".

קובי כץ, סמנכ"ל וראש חטיבת הטכנולוגיות, מכבי שירותי בריאות

"ענף הבריאות הוא ענף שבהגדרה הוא עשיר בדאטה. אנחנו כקבוצת מכבי, משלבים דאטה ממספר פעילויות ומקורות, והתחלנו כאסטרטגיה למנף את הדאטה כדי לייצר ערך עסקי וצרכני אמיתי, ומשקיעים את המשאבים כדי להשיג זאת. אנחנו בונים Data Lake שיאפשר לבצע מחקר על בסיס ניתוח ומינוף הדאטה, כדי לייצר על בסיסה תובנות רוחביות על התהליכים השונים. בנוסף, למכבי יש מכון מחקר שמאפשר לסטארטאפים וגופים נוספים לחבור אליו ולייצר מוצרים על בסיס הדאטה שרכזנו.

תחום נוסף שנהנה ממינוף הדאטה: השירות ללקוח, למשל, אנחנו ממנפים מודלים של Gen AI הן לטובת הצוותים הרפואיים, כדי שאלו יוכלו לקבל המלצות ונתונים ממגוון רחב של מקורות, וגם למנף את הדאטה העשירה וכלי Gen AI כדי לחזק את יכולת המניעה המוקדמת, הפרואקטיבית, אצל מטופלים, כדי למנוע מראש צריכת שירותים רפואיים".

"אנחנו במכבי עוסקים ב Gen AI כבר כחצי שנה, ומחפשים לבנות את "המכונה" שתוכל לייצר ולאפשר Use Cases מגוונים בתוך הקבוצה. בדומה להרבה תחומים אחרים, לרוב מגלים את האתגרים האמיתיים תוך כדי תהליך ההתעמקות במשמעויות ובעשיה בפועל, לכן אפשר ומומלץ למשל לחבור לחברות הטכנולוגיה השונות, אלו שמצד אחד יכולות לשמש כשותף עסקי-טכנולוגי שיוכל לסייע באתגר היישום, וכמובן להנות מהידע והניסיון שיש להם מול ארגונים אחרים ובתחומים אחרים. האסטרטגיה שלנו בעולם הזה היא Multi Cloud מתוך הכוונה ליהנות מיכולות ה AI המתקדמות של 2 ספקי ענן מובילים לפחות, כאמור לטובת בניית המכונה שתאפשר הרצת על IO של Use Case עסקי, בין שמדובר בעולם פונה לקוחות ובין שמדובר בעולמות המצוינות התפעולית, ב Back Office". 

ליאור ג'ורג'י, סמנכ"ל חטיבת טכנולוגיות המידע, בנק ישראל

"אנחנו משלבים טכנולוגיות ויכולות Gen AI ברבדים שונים בארגון: החל מהשקעה בהון האנושי: הדרכות ועידוד שימוש בכלים השונים במטרה לשדרג ולייעל את המשימות הפרטניות, תוך גיוס כוח אדם מקצועי שיחזק את המערך הקיים. בנוסף, הקמנו פורום חוצה ארגון המהווה פלטפורמה לשיתוף רעיונות, יוזמות ומידע לגבי ההזדמנויות הרלוונטיות ביותר שבהן נוכל להטמיע ולרתום את הטכנולוגיה". יחד עם שטראוס הובלנו תכנית X-Labs in a Box במסגרת צוותים מולטי דיסציפילנריים של מנהלים ממגוון חטיבות בבנק יצרו 3 מיזמים עסקיים מבוססי Gen AI עבורם נבנתה תכנית עסקית ויישומית פרקטית בהתבסס על כלים ושיטות מעולם חברות המוצר המובילית. זה אפשר לנו לבנות מיזם מתקדם סביב פעילות ניהול המזומנים (Cash IO), כמו כן פיתחו דש בורדים שמאפשרים לצדדים העסקיים לחזות את הביקוש למזומנים ולהגיב בזמן אמת בהתאם (כולל מודלים של תחזיות ריבית, למשל), וגם מאגר דאטה עליו רצים מודלים שמאפשרים לתחקר ולתשאל בקצב מהיר ביותר".

רוני ליכטנשטיין-שני, סמנכ"לית  One Zero

לפני כחודש הצטרפנו למספר מצומצם ביותר (3) בנקים גדולים שהיו הראשונים להטמיע צ'אט בוט חכם מבוסס Gen AI, לטובת לקוחות הבנק. שיתוף הפעולה עם AI21 LABS מאפשר ללקוחות לקבל מענה זמין ומהיר באמצעות הבוט, וזאת לאחר שגילינו שכ 60% מהפניות למוקד השירות יכולות לקבל מענה אפקטיבי דרך הבוט. מבחינת המדדים העסקיים: ראינו ירידה חדה בפניה לקבלת מענה אנושי, לצד עליה ברמת שביעות הרצון של הלקוחות. הסטה משמעותית לדיגיטל. מדד חשוב נוסף: צמצום טווח הטעות האנושית, תפיסה שמגיעה ישירות מאמנון שעשוע (תפיסה המושרשת בבסיס חברת מובילאיי, שם צמצום טווח הטעות היא קריטית ברמת חיי האדם). המטרה היא שהטכנולוגיה תצמצם לאפס את טווח הטעות האנושית בבנק.

עם הפנים קדימה, המגמות או האזורים שכדאי לשים אליהם לב נוגעות בעיקר לכך שארגונים חייבים לעשות הרבה יותר אימוני כוח, לגדל שרירים בעולמות האלה. ממחקר של הארוורד עולה שכ 72% מההון האנושי בארגונים פיננסיים יהפכו ללא רלוונטיים בשנים הקרובות, הודות ל Gen AI. כמנהלת ה HR של הבנק, אני משלבת גם בתחום זה טכנולוגיות Gen AI, למשל: כבר בשלב הגיוס, נעשה שימוש ב Chat GPT כדי לשפר ולדייק תיאורי משרה (מה שהיה לוקח ימים לוקח כעת שניות בודדות), דרך סריקה ועיבוד ל מסמכי קורות חיים כדי לקצר זמנים ולאתר את המועמדים המתאימים ביותר למשרות ספציפיות.

אנחנו יודעים גם לשלב Gen AI בתהליכי המשוב של עובדים: מניתוח הדאטה המובנית למשל ביצועים יבשים, ועד שילוב מידע רך, הטכנולוגיה יודעת להמליץ על צרכי העובד אל מול הארגון בצורה מותאמת יותר.

עם הפנים קדימה, המגמות או האזורים שכדאי לשים אליהם לב נוגעות בעיקר לכך שארגונים חייבים לעשות הרבה יותר אימוני כוח, לגדל שרירים בעולמות האלה. ממחקר של הארוורד עולה שכ 72% מההון האנושי בארגונים פיננסיים יהפכו ללא רלוונטיים בשנים הקרובות, הודות ל Gen AI. כמנהלת ה HR של הבנק, אני משלבת גם בתחום זה טכנולוגיות Gen AI, למשל: כבר בשלב הגיוס, נעשה שימוש ב Chat GPT כדי לשפר ולדייק תיאורי משרה (מה שהיה לוקח ימים לוקח כעת שניות בודדות), דרך סריקה ועיבוד ל מסמכי קורות חיים כדי לקצר זמנים ולאתר את המועמדים המתאימים ביותר למשרות ספציפיות.

אנחנו יודעים גם לשלב Gen AI בתהליכי המשוב של עובדים: מניתוח הדאטה המובנית למשל ביצועים יבשים, ועד שילוב מידע רך, הטכנולוגיה יודעת להמליץ על צרכי העובד אל מול הארגון בצורה מותאמת יותר.

בסופו של יום, זו האחריות של הארגון לשלב את הכלים והטכנולוגיות וגם לעודד את העובדים להתנסות ולהשתמש בהם. אם רוצים שינוי תרבותי אמיתי, חשוב לאפשר לעובדים להתנסות בטכנולוגיה, מה שיעצים אותם וכמובן את הארגון כולו."

נעמה פרי כהן, מנהלת אגף טכנולוגיות, דיגיטל וחדשנות, חטיבת המרכזים הרפואיים הממשלתיים

"יש לנו ניסיון משמעותי בעולם של בינה מלאכותית יוצרת והבנו מאוד מהר את החשיבות האדירה שיש באימון המודלים והתאמתם לעולם התוכן והמושגים של הארגון, במיוחד כשמדובר בעולם הרפואה, ובטח כדי לאפשר לצוותים הרפואיים להסתמך על הכלים הללו. בנוסף, כגוף שמרכז דאטה של כ 25 בתי חולים ומוסדות רפואיים מובילים בישראל, המודל שהטמענו שמנתח את הדאטה מותאם לעולם הרפואי, וככזה יכול לספק תמונה רחבה מאוד עבור המשתמשים שמעוניינים בתובנות ונתונים שמגיעים ממגוון רחב של מקורות במטרה לחזק את האמינות שלהן. 

בנקודה הזו משתלבת גם הארכיטקטורה שתכננו והתאמנו, שהופכת לקריטית כשרוצים לשלב טכנולוגיות כגון Gen AI. חשוב לזכור שכדאי להתחיל בצעדים קטנים ומדודים, לא לרוץ ולבנות "חלליות", אלא להתחיל מקטן, למשל לוודא את איכות ותקינות הדאטה, לוודא שהיא אמינה, ולוודא שיש מנגנוני אבטחה אנושיים – הכוונה לבקרות אנושיות שיודעות לבקר ולתקף את התוצרים של ה Gen AI."

אסף שיפ, CTO שטראוס אסטרטגיה

הבנו שכחברה המייעצת ומלווה ארגונים גדולים, כשמדובר ב Gen AI אנחנו חייבים להטמיע את התרבות וההבנה המקצועית בתוך החברה, לכן בנינו Task Force פנימי שיעסוק בתחום בצורה עמוקה ורצינית. יש לנו כיום כ 100 יועצות ויועצים מקצועיים שמתנסים בעצמכם בשלל כלים וטכנולוגיות, בנוסף לניסיון הקריטי שנלמד בכל פרויקט שנעשה בכל תחום עסקי. ב"רוח המלחמה" אנחנו שואפים לחתור למגע, במובן של אימוץ גישה פרואקטיבית במטרה לחבר את הצד העסקי לטכנולוגי בשלבים מוקדמים של כל פרויקט ועבודה משותפת.

לרוב, הארגונים אינם מכירים את מגוון הפתרונות, האפשרויות וההזדמנויות שזמינות שם בחוץ, ודווקא בגלל זה אנחנו מאמינים שחשוב להתחיל ממיפוי הצרכים העסקיים ואז אליהם לחבר פתרונות טכנולוגיים נכונים.

בנוסף, חשוב להבין שמדובר בהשקעה, לרוב יקרה. העובדה הזו משפיעה על תהליך קבלת ההחלטות שכל ארגון נדרש אליו כשהוא בוחן היכן להתנסות במסגרת הטכנולוגיה.

שתי דוגמאות למהלכים שביצענו עם לקוחות: הראשונה: חברת הייטק שמייצרת הרבה מסכי נתונים, עזרנו להם לשלב Gen AI שמייצר אוטומציה בתהליך, מה שחוסך להם זמן פיתוח יקר ורב, מקצר את הזמנים באופן דרמטי, Figma to React.

דוגמה נוספת הקשורה לעולם ה OCR. בעיקר בתחום הפיננסי אבל לא רק, כל מי שהתנסה בזה מכיר את העובדה שהטכנולוגיה לא מדויקת ב 100%, מה שמייצר צורך לניהול ובקרה אנושיים למסמכים שמתקבלים. בשילוב Gen AI שיפרנו פלאים את איכות הסריקות שהתקבלו, בין היתר על ידי "לימוד" עולם התוכן והקונטקסט העסקי, כדי לאפשר ל Gen AI לשפר את יכולת הזיהוי של הדאטה.

נשמח לבחון חיבור של הצוות המקצועי של שטראוס אסטרטגיה אל ההנהלה או הגורם העסקי שלכם.

עוד כתבות עבורך

מ-POC להצלחה: המדריך המעשי להטמעת AI Code Companion בארגונים

בעידן שבו חדשנות טכנולוגית מהווה יתרון תחרותי משמעותי, הטמעת AI Code Companions בארגוני Enterprise אינה אופציה – היא הכרח אסטרטגי. מחקרים מראים כי כלים אלו מסוגלים להעלות את הפרודוקטיביות של צוותי הפיתוח ב-15% עד 40%, נתון משמעותי שמתרגם ישירות לערך עסקי. אולם, ההבדל בין רכישת כלי לבין הטמעה מוצלחת שלו הוא עצום.

אבל רגע לפני שנמשיך, כדאי לעשות "יישור קו" לגבי המושג עצמו: למה מתכוונים כשאומרים AI Code Companions  ומדוע הם כך כך חשובים?

AI Code Companions הם כלים מבוססי בינה מלאכותית שנועדו לעזור למפתחים בתהליך כתיבת הקוד, תיקונו, שיפורו ותחזוקתו. מדובר ב"עוזרים" חכמים שמתפקדים כחלק מסביבת העבודה של המתכנתים, ומציעים תמיכה טכנית ולוגיסטית בזמן אמת.

אל מול התיאור הנ"ל, מדוע אם כן, ארגונים רבים כל כך עדיין לא מצליחים ביישומם? התשובה לשאלה הזו היא למעשה תיאור האתגר האמיתי שאיתו גופי IT רבים מתמודדים איתו כיום:

ארגוני Enterprise בישראל ניצבים כיום בפני אתגר מורכב: מצד אחד, הצורך להאיץ תהליכי פיתוח ולשפר איכות קוד הוא קריטי להישרדות בשוק תחרותי. מצד שני, הטמעת טכנולוגיות AI בתהליכי הפיתוח מעלה שאלות מורכבות של אבטחת מידע, ציות רגולטורי, והתנגדות מצד המפתחים. מחקרים מראים כי 68% מהארגונים שרכשו כלי AI לפיתוח נתקלו בקשיים משמעותיים בהטמעה מסיבות שונות ומגוונות (למשל: פערי ידע בקרב מפתחים בצוותי הפיתוח מה שמייצר אי אחידות ביכולת היישום בשטח, חוסר במדיניות ארגונית ברורה לשימוש בכלים – מה מותר ומה אסור?, חשש נרחב ומוכר מצד צוותי פיתוח לגבי איום אפשרי מצד כלים שכאלו ועוד).

בזמן שאתגרים וחסמים לא חסרים באף ארגון, המאמר הזה נועד לספק מפת דרכים מעשית להטמעה מוצלחת של AI Code Companions, תוך התמקדות בערך העסקי והתמודדות עם האתגרים האמיתיים שארגונים נתקלים בהם.

הסעיפים הבאים הינם בגדר המלצה בלבד וכמובן שכל ארגון יכול לאמץ את הנקודות והמאפיינים שמתאימים למבנה ולתפיסה הארגונית הספציפית. 

 

שלב 1: הכנה והערכת מידת המוכנות הארגונית

עוד בטרם בחירת כלי כזה או אחר, חיוני לבצע הערכת מוכנות של הארגון וצוותי הפיתוח. הערכה זו כוללת: 

  • סקירת תהליכי פיתוח קיימים: זיהוי נקודות כאב והפוטנציאל לשיפור
  • הערכת תשתיות טכנולוגיות: בחינת תאימות לשילוב כלי AI
  • סקר מוכנות צוותים: הערכת רמת הידע והנכונות לאימוץ טכנולוגיות חדשות
  • ניתוח דרישות רגולטוריות: הבנת מגבלות, דרישות אבטחת-מידע ורגולציה

שלב 2: בחירת פתרון ותכנון הטמעה

ביסוס הבחירה בפתרון המתאים על קריטריונים מדידים שגם מתאימים לארגון:

  • יכולות טכניות ודיוק – האם נדרש לימוד של כל ה- codebase הקיים?
  • תמיכה בשפות פיתוח ובפלטפורמות רלוונטיות
  • מודל תמחור ו-ROI צפוי
  • ריצה ב- on-prem או בענן

שלב 3: יישום והטמעה בפועל (זה ה-MONEY TIMEׂ):

  1. הקמת צוות מוביל – מינוי champion מכל צוות פיתוח
  2. תכנית הכשרה מדורגת ומותאמת לצוותים על בסיס הקוד הארגוני:
  • סדנאות בסיס לכל המפתחים ומעבר על use-cases רלוונטיים
  • הכשרות מתקדמות למובילים טכניים
  •  ליווי אישי ותמיכה בשלבים הראשונים
  • מדיניות ארגונית ונהלים:
  • מסמך Governance מקיף
  • הנחיות לשימוש בטוח

שלב 4: מדידה ואופטימיזציה

כמו בכל פרויקט הטמעה נרצה להגדיר יעדים ומדדי הצלחה שיראו לארגון שאנחנו בדרך להצלחה.
מדדי הצלחה יעילים יכולים להיות, למשל:

  • קיצור זמני הפיתוח עד ליצירת ה- pull request
  • כמות שורות קוד שיוצרו בעזרת AI Code Companion (ביחס לכמות הקוד הכוללת)
  • חיסכון בשעות פיתוח בחודש ו/או הגדלת מספר משימות הפיתוח
  • עלות ממוצעת לשורת קוד
  • איכות הקוד – ירידה במספר ההערות של static code analysis

מתיאוריה לפרקטיקה: סיפור הצלחה מקומי

אחת מחברות הפינטק המובילות בישראל, בליווי שלנו, הצליחה להטמיע בהצלחה כלי AI Code Companion בצוותי הפיתוח שלה. עם צוות של כ-45 מפתחים, החברה הפכה למקרה בוחן מרתק של הטמעה מדורגת ואפקטיבית של יכולות AI, שהביאו לשינוי משמעותי בתהליכי העבודה.

 

התוצאות מדברות בעד עצמן:

  • 80,000+ שורות קוד שנוצרו בעזרת הכלי – האצה מרשימה בתפוקה.
  • קיצור זמני הפיתוח: מסך חדש ב-React, שדרש בעבר 10 ימי עבודה, מפותח כיום תוך 3 ימים בלבד.
  • 80% מהמפתחים משתמשים בכלי מדי יום – עדות ליעילות ולנוחות של הכלי.
  • 50% מהצעות הכלי אומצו בפועל על ידי המפתחים, מה שממחיש את הערך האמיתי של הטכנולוגיה.

 

הסיפור הזה מוכיח שכשמאמצים פתרונות AI בצורה חכמה, אפשר לייצר שינויים מרחיקי לכת בשגרה, לייעל תהליכים, ולתת לצוותים כלים לעבוד טוב יותר.
רוצים לדעת איך גם אתם יכולים לשלב פתרון AI Code Companion בארגון שלכם? אנחנו כאן כדי לעזור לכם לעשות את הצעד הבא.

 

5 המלצות להטמעה מוצלחת של AI Code Companions בארגון שלך

הטמעת כלי AI Code Companion יכולה להוביל למהפכה בצוותי הפיתוח שלך – אבל כדי שזה יקרה, נדרשת גישה מחושבת ותכנון נכון. הנה מה שחשוב שתיקחו איתכן/ם מהמאמר הזה:

  1. הכנה מקדימה היא המפתח
    לפני שאתם בוחרים או רוכשים כלי, השקיעו זמן בהבנת הצרכים והיעדים של הצוות שלכם. בנו תשתית טכנולוגית וארגונית שתומכת בהטמעה.
  2. הטמעה הדרגתית – לא למהר
    התחילו בצוות פיילוט קטן שיבחן את הכלי בפועל, ויישמו שיפורים תוך כדי תנועה. לאחר מכן, הרחיבו את השימוש על בסיס הלקחים שנלמדו.
  3. תהליך מתמשך, לא חד-פעמי
    הדרכה אחת פשוט לא מספיקה. בנו תכנית הטמעה מתמשכת עם הדרכות תקופתיות, דגש על יישום מעשי, ותמיכה טכנית שוטפת כדי להבטיח הצלחה ארוכת טווח.
  4. תמיכה תרבותית בארגון
    שתפו את המפתחים בתהליך קבלת ההחלטות והתאימו את הכלי לצרכים שלהם. שיתוף פעולה יוצר מחויבות אמיתית ומגדיל את הסיכוי להצלחה.
  5. מדידה ושיפור מתמידים
    הגדירו מראש KPIs ברורים, כמו שימוש יומיומי בכלי או הפחתת זמני פיתוח. עקבו אחריהם באופן שוטף ושפרו את התהליכים בהתאם.

רוצים לדעת איך ליישם את זה אצלכם בארגון?
צוות המומחים שלנו ישמח להבין את האתגרים שלכם, וייסע בגיבוש תכנית הטמעה. פנו אלינו ל: maya@s-strategy.com

להבטיח רציפות עסקית גם בזמני משבר: כך עושים את זה נכון

בעולם העסקי המודרני, שבו שיבושים ואירועי חירום בלתי צפויים עשויים להתרחש בכל רגע, ההיערכות לכל תרחיש היא קריטית יותר מאי פעם. כאן נכנס לתמונה ניתוח השפעות עסקיות (BIA), אבן יסוד בניהול המשכיות עסקית (BCM) והבטחת חוסן ארגוני בכל ההיבטים – עסקיים, תפעוליים וטכנולוגיים.

המטרה המרכזית בניתוח השפעות עסקיות (BIA) היא לזהות ולמפות את התפקודים העסקיים הקריטיים בארגון, להעריך את ההשפעה הפוטנציאלית של שיבושים בתרחישים שונים, לקבוע סדרי עדיפויות לשיקום והתאוששות. ה-BIA מסייע לארגון להבין ולהגדיר אילו תהליכים חיוניים להמשך פעילותו ומהם הזמנים הקריטיים להחזרתם לפעילות תקינה.

התוצרים מתהליך ה-BIA מהווים את אבן היסוד לבניית תוכנית התאוששות מאסון (DRP) ולהקמת אתר DR. זה מבטיח התאמה מדויקת בין הדרישות העסקיות והתפעוליות של הארגון לבין הפתרונות הטכנולוגיים שאגף טכנולוגיות המידע מחויב לספק.

אנו שמחים לשתף אתכם בכך שסיימנו לאחרונה פרויקט חשוב בקבוצת שטראוס, שהתמקד בניתוח השפעות עסקיות (BIA) וביצוע התאמות לתוכנית התאוששות מאסון, בפרויקט השתתפו נציגים מהצד העסקי והטכנולוגי, מה שהבטיח הבנה מקיפה ומדויקת של כל ההיבטים הקריטיים. שיתוף פעולה זה אפשר התאמה מיטבית בין הצרכים העסקיים לבין הפתרונות הטכנולוגיים.

הצורך בביצוע ניתוח השפעות עסקיות עלה מאגף טכנולוגיות המידע, כחלק מהיערכות לשדרוג והתאמת אתר ה-DR לאתגרים ודרישות העסקיות. במהלך העבודה עלו שאלות כמו: מהם התהליכים הקריטיים ביותר? מהו סדר העדיפויות להעלאת שירותים ומערכות? אילו דרישות רגולטוריות יש למלא? האם ההשקעה בשדרוג אתר DR מספק את המענה העסקי הרצוי?

שאלות אלו הדגישו את החשיבות בביצוע ניתוח השפעות עסקיות (BIA), כדי להבטיח שהאתר המשודרג יענה באופן אופטימלי על צרכי הארגון ויתמוך בהשגת יעדיו העסקיים.

ה-BIA הוא אבן היסוד לכל פתרון התאוששות מאסון (DR) מוצלח, המספק מידע קריטי להבנת מה חשוב לשקם ומתי. כך הארגון יכול להמשיך לתפקד גם במצבי חירום קשים.

 

להלן כמה שלבים מרכזיים שכדאי להכיר בתהליך:

 

  • מיפוי מקיף של התהליכים העסקיים והתפעוליים של החברה.  
  • הגדרת תרחישי ייחוס רלוונטיים.
  • קביעת יעדי התאוששות ותיעדוף תהליכים עסקיים קריטיים.
  • זיהוי הקשרים ותלויות בין התהליכים העסקיים למערכות הטכנולוגיות.
  • מיפוי וזיהוי פערים טכנולוגיים ונקודות כשל אפשריות.
  • הערכת סיכונים והשפעות אפשריות על התהליכים העסקיים. 
  • מתן המלצות והתאמת תכנית ה-DR לצרכים העסקיים.  
  • בניית תיק חירום אסטרטגי, הכולל Playbook לניהול אירועים, הגדרת תפקידים ואחריות וריכוז כל המידע החיוני לניהול אפקטיבי של תרחישי חירום.

 

לסיכום: ה-BIA הוא כלי קריטי שכל חברה צריכה לאמץ כחלק מהתכנון האסטרטגי שלה. זהו הצעד הראשון לבניית חוסן אמיתי ולהבטחת המשכיות העסק בזמנים של אי-ודאות.

תודה רבה ליורם סדן, סמנכ"ל מערכות מידע ודיגיטל, ירון סבג ה-CTO, ואלי פטל, ה-GLOBAL CISO של קבוצת שטראוס על האמון והשותפות גם בפרויקט החשוב הזה.

 

צוות המומחים של שטראוס אסטרטגיה, ליווה ארגונים רבים במשק הישראלי בדיוק בנושא הזה, והם ישמחו לשתף אתכם בניסיון העשיר והמעשי שצברו כדי לסייע גם לארגון שלכם להיערך לאירועי חירום.

למידע נוסף, אנא פנו ל: maya@s-strategy.com

וובינר "ממגמות לפעולה – תובנות מהשטח לאימוץ בינה מלאכותית בארגונים" מבית שטראוס אסטרטגיה

מעל ל-350 איש השתתפו בוובינר שלנו "ממגמות לפעולה – תובנות מהשטח לאימוץ בינה מלאכותית בארגון".

בואו והקשיבו לוובינר הוליסטי, מגוון ורב-תחומי הכולל תובנות מרכזיות והדרכים להפוך מגמות עסקיות וטכנולוגיות למהלכים פרקטיים ואפקטיבים בעולם המרתק של בינה מלאכותית.

תודה מיוחדת לדוברות ולדוברים המקצועיים שלנו, שהביאו את נקודות המבט מהשטח ויצרו שיח מעשיר ומעורר השראה:

– על מה באמת חשוב לשים דגש כשמאמצים בינה מלאכותית בארגון.
– כיצד תשתיות גמישות, נתונים מדויקים, ויוזמות AI יכולים להפוך לחלק בלתי נפרד מהאסטרטגיה שלכם.
– ️ ובעיקר – איך נשלב טכנולוגיה, תרבות ארגונית ואנשים כדי להוביל תהליכים עסקים מוצלחים.

למידע נוסף על הצעדים והכלים שיסייעו לארגון שלכם לצעוד קדימה בעולם הבינה המלאכותית – צרו עמנו קשר בכתובת: maya@s-strategy.com