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

הטרנספורמציה של ה-CDO בעידן ה-AI

מ־Data Custodian ל־Business Transformer

 

 

 

מהמחסן לעסק: כך נראה היומיום של CDO בשנת 2025

תארו לכם את התמונה: אתם נכנסים למשרד של CDO באחד הארגונים הגדולים. פעם – שולחן עמוס דוחות אקסל, שאלות רגולציה, דיונים אינסופיים על הרשאות גישה. היום? על השולחן תמצאו שרטוט של מודל חיזוי מבוסס AI, טיוטות לתכנית הדרכה ארגונית על דאטה, ורשימת משימות אסטרטגיות: מחיבור מערכות legacy ישנות, דרך הנעת הנהלה להשקעות תשתית, ועד בניית מסעות לקוח מבוססי מידע. ה-CDO של 2025 כבר מזמן לא רק “שומר הסף של הדאטה”. הוא הפך לדמות מפתח בעיצוב כיווני ההתפתחות העסקית – מתרגם בין עולם הטכנולוגיה לעולם התוצאה.

מה באמת השתנה?

בעבר, שיחות עם CDOs עסקו בעיקר בטיוב, אבטחת מידע ועמידה ברגולציה. היום, הן נשמעות אחרת לגמרי:
CDO של חברת ביטוח גדולה מספר לנו בהתלהבות כיצד מודל AI חדש מזהה לקוחות בסיכון לעזיבה – עוד לפני שהם עצמם מודעים לכך.
“פעם היינו מגיבים באיחור”, הוא אומר, “היום אנחנו מונעים. אפילו ה-CIO שלי התחיל לשאול מה עוד אפשר לחלץ מהדאטה…”המהפכה הזו לא קרתה ביום. זו תוצאה של שינוי עומק בתפיסת התפקיד: ה-CDO אינו עוד פונקציה תפעולית – אלא מחולל שינוי.

לא קסם, אלא ניהול אתגרים חכם

המציאות רחוקה מרומנטיקה: CDO של בנק גדול משתף כי ניסיונות להטמיע מודל AI לחיזוי אי־תשלומים נכשלו בשלב הראשון – לא בגלל הטכנולוגיה, אלא כי 40% מהנתונים פשוט לא היו קיימים, או לא היו נגישים.תהליך הארגון והאינטגרציה לקח חצי שנה – אך התוצאה הייתה מערכת מדויקת ומבוססת, שמייצרת ערך עסקי ברור.

שלושה שיעורים מהשטח

1. להתחיל בקטן, לחשוב בגדול
בפרויקט עם חברה יצרנית, ה-CDO בחר להתחיל בחיזוי זמני אספקה בקו ייצור אחד בלבד. ההצלחה יצרה מומנטום – שהוביל לפריסה רחבה יותר ולשדרוג כלל מערך הייצור.

2. לבנות גשרים, לא רק מודלים
70% מזמן ה-CDO מושקע בניהול תקשורת בין המחלקות – תרגום דאטה לתובנות עסקיות, הסברה טכנית למנהלים, והנעת ה-IT לשיתוף פעולה.

3. לנהל ציפיות, לא לייצר אשליות
“כדי לא לאבד אמון, למדתי להגיד: זה ייקח זמן”, אומר CDO של חברת אינטרנט. “הצלחות קטנות ואמינות עדיפות על הבטחות גדולות ללא כיסוי.”

האתגרים שפחות מדברים עליהם

  • מערכות לגאסי – השקעה עצומה באינטגרציה ואחידות.

  • כוח אדם היברידי – חוסר באנשי דאטה שמבינים גם את העסק וגם את הטכנולוגיה.

  • תקציבים לא עקביים – ההנהלה רוצה תוצאות מהירות, אבל תשתיות לא מעניינות אותה… עד שמשהו נשבר.

  • רגולציה מגבילה – שהופכת מודלים אגרסיביים ללא רלוונטיים.

איך מתקדמים נכון? עצות פרקטיות ל-CDO ולמנהלים סביבו

  1. תכננו "ניצחונות קטנים" – התחילו בפרויקט עם ROI ברור כדי להוכיח ערך מהר.

  2. עבדו בצוותים חוצי מחלקות – מפתחים, אנליסטים, אנשי שיווק ומכירות – כולם צריכים להבין את אותו הדאטה.

  3. שימרו על איכות – עדיף דאטה אחד מדויק, מאשר חמישה חלקיים.

  4. תדברו בשתי שפות – דאטה לא מייצר ערך אם לא יודעים לתרגם אותו לעולם ההנהלה.

ומה באמת מאפשר ל-CDO להצליח?

הטכנולוגיה היא רק מרכיב אחד.
CDO מצליח פועל מתוך תרבות ארגונית שמבינה את חשיבות הנתונים, ומגשרת בין אנשים, מחלקות, אינטרסים.
בארגונים שאנחנו מלווים, ההשקעה האמיתית היא לא רק במודלים או דאטה־לייקים – אלא באנשים:
סדנאות משותפות, תהליכי חיבורים בין צוותים, והפיכת השפה הדאטאית לנחלת הכלל.
זה מה שבונה את התשתית להובלת שינוי אמיתי.

לסיכום – ה-CDO של 2025 הוא המנוע העסקי החדש

הוא לא “מנהל דאטה”. הוא לא רק רגולטור פנימי. הוא ארכיטקט של חדשנות. הוא זה שמתרגם דאטה לערך עסקי. הוא המבוגר האחראי של המהפכה הדיגיטלית, גם כשהיא עטופה בהבטחות AI נוצצות. ומי שלא משקיע בו – פשוט מפספס את הזדמנות ההמראה של העשור הקרוב.

אם גם הארגון שלכם מתמודד עם שאלות ואתגרים סביב יוזמות עסקיות-טכנולוגיות (לרבות בתחום ה-AI), אנו מזמינים אתכם לפנות אלינו ונשמח להרחיב לגבי יתרונות המתודולוגיה, ולבחון יחד כיצד היא יכולה לסייע למטרות העסקיות שלכם. hello@s-strategy.com

יוזמות מבוססות GenAI: לא עוד פרויקט, אלא מוצר שחי, נושם ומתפתח

כשהבינה המלאכותית הגנרטיבית (GenAI) נכנסת לעולמות העסקיים, ארגונים רבים ממהרים "לעשות עם זה משהו". אבל בעוד הטכנולוגיה מסחררת ביכולותיה, האתגר האמיתי הוא לא (רק) בבחירת המודל, אלא לפתח מוצר – עם ערך, תכלית, מדדים, תחזוקה ובעיקר – גישה שיטתית שתשאיר את הארגון בשליטה. אנחנו צריכים כל הזמן להזכיר לעצמנו ש genai הוא לא המטרה אלא האמצעי, בסופו של יום אנחנו נרצה ליישם יוזמות שיובילו אותנו ליצירת אימפקט עסקי.

מהניסיון שלנו בליווי חברות וארגונים המתמודדים עם האתגרים הללו, אנחנו תמיד מחזקים את העובדה ש-GenAI הוא לא עוד פרויקט – הוא מוצר מתמשך. הבדל מהותי קיים בין השקת פרויקט טכנולוגי "רגיל" – כמו פיתוח אתר, CRM או מערכת דיוור – לבין יוזמה מבוססת בינה מלאכותית. כשמדובר בהשקת יוזמה מבוססת AI קריטי להבין שמדובר במערכת לומדת, דינמית, שממשיכה להתעדכן ולהשתפר כל הזמן. ההשקה היא רק ההתחלה, בטח כשהטכנולוגיה משתנה ומשתפרת בקצבים מהירים בכל יום שחולף.

כדי לנהל נכון את המורכבות הזו, ב-Strauss Strategy פיתחנו את מודל ה־Gen AI Canvas – כלי ויזואלי שמתווה את כל רכיבי היוזמה על דף אחד, בגישה מוצרית מלאה שמיועדת לעולם הבינה המלאכותית.

אז מה כולל הקאנבס?

הקאנבס מחולק ל־12 רכיבים מהותיים, המשלבים בין ליבת מודל ה־Lean Canvas הקלאסי לבין תוספות ייחודיות לעולמות GenAI. הרכיבים החדשים מסומנים בכוכבית ומבליטים את ההיבטים הייחודיים שדורשת עבודה עם טכנולוגיה הסתברותית ולומדת:

 

1. הזדמנות / בעיית הבסיס לכל יוזמה:
 מהו הכאב האמיתי או ההזדמנות העסקית שאנו רוצים לפתור? זהו שלב קריטי: ללא הגדרת בעיה עסקית אמיתית, לא תתקיים הצעת ערך משמעותית.

2. פתרון מבוסס GenAI:
כאן נפרט את סוג המודל, מאפייני הפעולה, דרישות הממשק, רמת האוטומציה, שמירת ההקשר העסקי וכד'. במקום לומר "נבנה צ'אט בוט" – צריך להיכנס לעומק ולתאר את האינטליגנציה שתידרש מהמערכת, וכמובן מידת התאמתה הן לתהליכי העבודה של הארגון וגם לאתגר העסקי שגדרנו.

3. הצעת הערך הייחודית:
מה הייחוד של הפתרון שמאפשר GenAI דווקא? האם מדובר בזמינות תמידית, בשיחה טבעית, בהתאמה אישית, במהירות תגובה? זו ה-שאלה שארגונים רבים מתמודדים איתה בבואם לבחון פתרון טכנולוגי מבוסס AI.

4. למה שדווקא *אנחנו* נצליח? כאן נפרט את היתרונות היחסיים של הארגון – מה ה־unfair advantage שלנו? האם יש לנו דאטה שאין לאחרים? מומחיות ייחודית? צוות שירות מיומן שיכול להכשיר מודל?

5. לקוחות- מי המשתמשים של הפתרון? לקוחות קצה, נציגי שירות, עובדים פנימיים? הבנת קהל היעד קריטית לבחירת המודל והטון הנכון של התקשורת.

 6. נתונים (Data)- אחד החידושים המרכזיים בקאנבס הזה. כל יוזמת GenAI תלויה בדאטה – בלי מידע איכותי, המודל לא ידע לעבוד. יש להגדיר: אילו מקורות קיימים? אילו חסרים? האם המידע אמין, עדכני, ומספיק מפורט?

7. הגדרת מדדים נוספים מעבר למדדים העסקיים ה״קלאסיים״: כגון מו שיפור זמן תגובה או עלייה בשביעות רצון, יש לשלב מדדי דיוק ואמינות של המודל – למשל: מה אחוז הדיוק הנדרש כדי שנחשיב את השימוש כמוצלח?

8. ניהול סיכונים: AI מביא איתו שורת סיכונים: מהטיות בנתונים, דרך טעויות קריטיות ועד סוגיות פרטיות ואחריות. חשוב להגדיר מבעוד מועד מתי עוצרים את המודל, מתי מעבירים לאדם, ואיך נבצע בקרת איכות.

 9. ערוצים איך נגיע למשתמשים? באיזו פלטפורמה? האם מדובר בפיילוט פנימי? השקה באתר? הטמעה באפליקציה?

 10. עלויות / הכנסות זהו נדבך מוכר מה-lean canvas המקורי – כמה יעלה לנו לפתח ולתחזק את הפתרון? אילו חיסכון או הכנסות הוא צפוי לייצר? ב-AI כדאי לקחת בחשבון גם עלויות של דאטה, תשתית, תחזוקה ובקרת איכות מתמשכת.

 

יתרונות השיטה:

🔹 תמונה מלאה בדף אחד: הקנבס מאפשר לנהל שיחה אסטרטגית, מוצרית וטכנולוגית מול הנהלה, צוותים מקצועיים או משקיעים.

🔹 מקדיש מקום לייחוד של GenAI: בניגוד לשיטות קלאסיות, כאן אין התעלמות מהאתגרים של דאטה, דיוק, וסיכונים.

🔹 מתודולוגיה תהליכית ולא חד-פעמית: לא "בונים ומשיקים", אלא מגדירים, בודקים, לומדים, מתאימים ומתחזקים.

 

לסיכום פיתוח יוזמות בינה מלאכותית הוא הרבה יותר מפרויקט טכנולוגי. זהו מהלך אסטרטגי רב-שכבות שדורש ראייה מערכתית, מומחיות עסקית, ויכולת תרגום של טכנולוגיה לאימפקט אמיתי. ה־Gen AI Canvas הוא המצפן שמאפשר לנו לא ללכת לאיבוד בדרך – אלא לכוון למטרה, במדויק. אם אתם בתחילתה של יוזמה מבוססת GenAI – התחילו בקאנבס. כי בסוף, מה שלא מתוכנן – לא מתוחזק. ומה שלא מתוחזק – לא מצליח.

אם גם הארגון שלכם מתמודד עם שאלות ואתגרים סביב יוזמות עסקיות-טכנולוגיות מבוססות AI, אנו מזמינים אתכם לפנות אלינו ונשמח להרחיב לגבי יתרונות המתודולוגיה, ולבחון יחד כיצד היא יכולה לסייע למטרות העסקיות שלכם. hello@s-strategy.com

כשהבינה המלאכותית היוצרת פגשה את X-Labs: מסע של שילוב מנצח

כאשר הסערה של Generative AI נכנסה לחיינו ולא רק ברמה האישית אנחנו הבנו בשטראוס וב X-Labs  שזו לא רק מהפכה טכנולוגית זה ממש מערכת הפעלה חדשה שנהפוך את עולם היזמות למשהו אחר. 

ב X-Labs לקחנו משימה שאפתנית, למרות שברור לנו שהטכנולוגיה לא מספיק בשלה אני מזכיר מדובר על שנת 2022 אנחנו נשלב את כוחה של GAI  (Generative AI) בכל היבט שנוכל 

החל מעיצוב חוויית למידה פורצת דרך, דרך גיבוש מיזמים חדשניים שמגדירים מחדש את גבולות האפשרי, ועד ליצירת שיח ארגוני שמעצים חדשנות, הסיפור שלנו הוא הרבה מעבר לשילוב טכנולוגי. זהו סיפור של טרנספורמציה תרבותית עמוקה, של שינוי דפוסי חשיבה, ושל הבנה מחודשת של הפוטנציאל הטמון בטכנולוגיה. 

GAI זה לא עוד כלי אוטומציה. זה שינוי פרדיגמה של ממש בתחום שמביא לידי ביטוי את היכולת ליצור יש מאיןליצור טקסטים מקוריים, להפיק תמונות עוצרות נשימה, להלחין מוזיקה, ולפתח קוד תוכנה. יכולות אלו פותחות פתח לעולם שלם של הזדמנויות שלא היו קיימות בעבר, ואנחנו ראינו בכך הזדמנות לא רק להשתפר, אלא להוסיף תבלינים חדשים לארגז הכלים שלנו. 

ידענו שאנחנו נתמקד במספר צירים – או יותר נכון, בכמה שאלות מרכזיות. איך אנחנו יכולים להשתמש ב-GAI כדי להבין טוב יותר את הצרכים של הלקוחות שלנו? איך אנחנו יכולים לפתח מוצרים חדשים בצורה מהירה ויעילה יותר? ואיך אנחנו יכולים לוודא שאנחנו עושים את זה בצורה אחראית ואתית 

עיצוב חוויות יזמות מותאמות אישית: X-Labs שמה דגש על התאמת חוויית יזמות לצרכים הייחודיים של הארגונים המובילים בישראל מתוך הבנה שזה שונה מעולם הסטראטאפים . GAI  מאפשר להתאים ארגז כלים מבוסס פרומטים כן אני ממש יצרנו prompts for enterprise entrepreneurs , כמובן שמי שמעוניין מוזמן ליצור איתנו קשר. כאמור זה מלווה אותנו בכל תהליך היזמות הייתר 

  • בניית פרסונות  
  • ניתוח סקרים על מנת להבין את הכאב והצורך 
  • הגדרת הצעות הערך החדשות ואפילו כתיבת Press Release 
  • ניתוח שוק מעמיק ואיתור הזדמנויות עסקיות 
  • פיתוח קונספטים חדשניים ועיצוב חוויית משתמש 
  • האצת תהליך הפיתוח והגעה מהירה לשוק 
  • יצירת מצגות משקיעים 

 

חשיבת מוצרית משולבת GAI :  ספקיות הענן נותנת נקודת התחלה מדהימה בעבודה עם GAI ולא רק הם יש מאות סטרטאפים (אלפים) שמנגשים יכולות אלו בתור SaaS או מוצרי מדף. שימוש בGAI לחלוטין מאיץ את התהליך היזמי לקראת ה MVP ולא פעם גם לקראת ה Product Market Fit. הערת אזהרה לעיתים אפשר לראות שברמת ה MVP שימוש ב GAI זה הדבר הנכון אבל להגיע ל PMF לפעמים דורש התאמות של טכנולוגיות AI או אפילו כתיבת קוד מסורתית. מספר דוגמאות אמיתיות שחלקם אפילו הגיעו לשלב ה PMF וחלקם היו רק במסגרת תוכנית X-Labs לבדיקות MVP 

  • הנגשת רגולציה בינלאומית באמצעות ממשק שיחה מבוסס Teams ו Azure   OpenAI ויכולת מוצריות מתקדמות ומותאמות לתהליך עבודה. במקרה זה ארכיטקטורה נכונה ושימוש במודל הנכון יצרה חיסכון תפעול של 95 אחוז למול היישום המומלץ והפשוט למימוש (לא תמיד פשוט זה זול) 
  • מוצר מהפכני שמסייע להורים לנהל את השיח היום יומי עם הילדים המתבגרים שלהם ביותר קלות ולאורך זמן. זה הרבה יותר מצ׳אט  
  • מנגונון התאמה אישי שנועד להמליץ על חבילות שרות ובצורה כזו להגדיל את אחוזי מימוש חבילות השרות תוך חיזוק מתן איכות השרות 
  • מנגנון המלצות לפעולה שנציג השרות יכול להציע על סמך הבנת המצב הקיים וסל האפשרויות שניתן להציע 
  • סיוע בתהליכי אנליזה והפיכה של תהליכים ידניים לתהליכים שמשלבים בין הכח של הבינה המלכותית ולבין בקרה חכמה של בן האנוש 

 

שילוב אחראי ״בצוות X-Labs ״ GAI:  לקראת תחילת 2024 הבנו שצריך פשוט צריך שגם אנחנו נייצר לנו כלים פנימים שישמשו את חברי X-Labs . גילוי נאות לא היה לנו 100 מיליון דולר להשקיע כמו חברות יעוץ אחרות. אנחנו עשינו זאת כמו שאנחנו עושים את רוב הדברים ב X-Labs … , Lean , Smart , Fast. אם זה באמצעות שילוב GAI ב Lean Canvas דרך תהליך הפיתוח ועד ייצירת תאום דיגיטלי של אחד מהנטורים של X-Labs 

בתחילת המסע של שילוב ה GAI  ידענו שזה ישפיע על המסע היזמי . היום אנחנו כבר בטוחים שזה משפיע ויותר מזה שהמציאות תעלה על כל דימיון.