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

איך רשות ניירות ערך הפכה את מחלקת מערכות המידע למנוע צמיחה אסטרטגי?

רקע על הפרויקט 

הרשות לניירות ערך (רנ"ע) היא הגוף הרגולטורי המוביל בישראל לפיקוח על שוק ההון, שמשרת מיליוני משקיעים וחברות ציבוריות. מחלקת מערכות המידע של הרשות עומדת בפני אתגרים רבים ונדרשת לייצר יכולות טכנולוגיות מתקדמות וחדשניות על מנת לאפשר לרשות לעמוד ביעדיה.

האתגר המרכזי היה ברור: איך מעבירים את מחלקת מערכות המידע ממצב של "תגובה לצרכים" למצב של "הובלה אסטרטגית" שתתמוך בחזון הרשות לקראת 2026?

צוות המומחים שלנו בשטראוס אסטרטגיה ביחד עם ה CIO של הרשות, אורן הנר, ומנכ"ל הרשות, שפירר עודד, ששם את הטכנולוגיה כמקום מרכזי באסטרטגיה של הארגון יצאו לתהליך של בניית מפת הדרכים למחלקת מערכות המידע של הרשות והפיכתה לגוף שמוביל את הארגון.

 

האתגרים העיקריים איתם המחלקה מתמודדת

  • חוב טכנולוגי מצטבר – חלק ממערכות הליבה המרכזיות מבוססות טכנולוגיות מיושנות.
  • ביזור מערכות וחוסר אינטגרציה – מגוון רחב של מערכות שבנויות כסילו ללא קישוריות ביניהן.
  • פערים בניהול ידע ארגוני – פיצול מקורות מידע, יכולות חיפוש מוגבלות, ונתונים לא מובנים שמקשים על קבלת החלטות מבוססות נתונים.

 

לאתגרים אלה השפעה על היכולת להוביל טרנספורמציה דיגיטלית ארגונית וקושי בניצול מלא הפוטנציאל של דאטה ו- AI.

למרות האתגרים, התגלו עוצמות משמעותיות שהיוו בסיס איתן לאסטרטגיה:

  1. צוות מקצועי ומחויב – הון אנושי איכותי עם מוטיבציה גבוהה ומחויבות למשימה.
  2. ניהול משאבים מושכל – ניהול אפקטיבי של תקציב וספקים עם השקעה מיטבית ב- Run, Grow ו- Transform.
  3. רמת שירות גבוהה – שיפור משמעותי ברמת השירות עם משוב חיובי מהמחלקות העסקיות.
  4. מיקוד עסקי וחדשנות – הובלה מקצועית הממוקדת במתן ערך עסקי אמיתי, כולל פעילות מובילה בדאטה ו- AI.
  5. יציבות ואמינות המערכות – תשתיות איתנות המבטיחות רציפות עסקית ברמה גבוהה.

 

תובנות ולקחים מרכזיים 

הפרויקט הניב תובנות חשובות הרלוונטיות לכל ארגון המעוניין בטרנספורמציה דיגיטלית:

  1. חשיבות המיפוי המדויק – "הצלחנו לזהות את העוצמות הקיימות ולבנות עליהן", מסביר מנהל הפרויקט ברנ"ע. "הבנת המצב הקיים בפירוט אפשרה לנו לתעדף את הפעולות הנכונות."
  2. מנהל מוצר כגורם מתכלל – אחת ההחלטות הנדרשות הינה מינוי מנהל מוצר ייעודי שיהווה גורם מתכלל בין כל השותפים. מנהל המוצר הוא הדבק שמחבר בין הטכנולוגיה, הצרכים העסקיים והמשתמשים ומסייע בתהליך השינוי מתפיסת פיתוח מערכות למענה לתהליכים עסקיים.
  3. שותפות עם המחלקות העסקיות – הבסיס להצלחה הוא עבודה משותפת והדוקה עם המחלקות העסקיות, תוך שקיפות במתן בהבנת הצרכים, תעדוף בראייה רוחבית ומתן מענים התואמים את הצורך העסקי.

 

מבט לעתיד 

מחלקת מערכות המידע של רנ"ע נמצאת כיום בשלב הבשלה "מוגדר ומדויק" ביחס למיצוי הפוטנציאל בתחומי הדאטה, אנליטיקה ו- AI עם תוכניות להתקדם לשלבי הבשלה מתקדמים יותר במסגרת המפה האסטרטגית לקראת 2026.

Govmap – איך הופכים תשתית למוצר דיגיטלי בעידן של ממשל חכם?

רקע על הפרויקט 

Govmap היא פלטפורמה גיאוגרפית ייחודית, מבית מפ"י (המרכז למיפוי ישראל), שנועדה לרכז ולנהל מידע גיאוגרפי עשיר הן ברמת המפות הטופולוגיות והן ברמת שכבות המידע המגוונות. הפרויקט נולד משיתוף פעולה אסטרטגי בין מערך הדיגיטל הלאומי ומרכז המיפוי לישראל (מפ"י), שהבינו את הצורך הדחוף בפתרון מרכזי לניהול המידע הגיאוגרפי בראיה רוחבית. 

במצב הקיים, קיימים מספר פתרונות טכנולוגים עבור ניהול המידע הגיאוגרפי במשרדי הממשלה והרשויות המקומיות, דבר שמוביל לכפילויות, בזבוז משאבים וקושי בקבלת החלטות מבוססות נתונים. 

 

האתגר העסקי והטכנולוגי 

האתגר המרכזי היה ברור: איך מייצרים פלטפורמה אחת שתשרת את כלל הממשלה, הרשויות המקומיות והציבור הרחב, ותאפשר גישה למידע גיאוגרפי מהימן ועדכני? 

האתגרים איתם הפרויקט מתמודד: 

  • פיזור מידע קריטי כל משרד ממשלתי החזיק את המידע הגיאוגרפי שלו בנפרד, ללא יכולת שיתוף אפקטיבית 
  • חוסר אמת אחת שכבות המידע הגיאוגרפי מופיעות ברמת עדכניות שונה במערכות שונות 
  • בזבוז משאבים כל גוף מפתח יכולות מיפוי משלו, מה שמיצר כפילויות יקרות 
  • קושי בקבלת החלטות מקבלי ההחלטות מתקשים לקבל תמונה מלאה ורוחבית של על בסיס המידע הגיאוגרפי 

השפעת האתגרים הללו הינה דרמטית: עיכובים בפרויקטים לאומיים, קושי בתכנון עירוני ואזורי וחוסר יכולת לספק שירות איכותי לאזרחים שזקוקים למידע גיאוגרפי.
 

תהליך העבודה והפתרון החדשני 

כאן נכנסה לתמונה חברת שטראוס אסטרטגיה, שהובילה אקסלרטור ייחודי לתכנון תפיסה מוצרית מקיפה עבור Govmap.
 

שלב א': הגדרת הצעת הערך 

הצוות של שטראוס, בעבודה משותפת עם מפ"י ומערך הדיגיטל הלאומי, החל בהגדרת הצעת ערך ברורה:
Govmap הינה פלטפורמה שיתופית המרכזת מידע גיאוגרפי עדכני ומגוון ממשרדי הממשלה, מהרשויות המקומיות ומגופים ציבוריים נוספים במקום אחד. Govmap מיועדת למשרדי ממשלה, רשויות מקומיות, ארגונים ציבוריים והקהל הרחב ומאפשרת ביצוע ניתוחים מתקדמים, ניהול מידע גיאוגרפי באופן עצמאי ושיתוף המידע בקלות עם גורמים נוספים – הכל במטרה לשפר את השירות הציבורי ולקדם קבלת החלטות מושכלת.
 

שלב ב': זיהוי אזורי המיקוד האסטרטגיים 

הצוות האינטגרטיבי זיהה שלושה אזורי מיקוד מרכזיים: 

  1. HUB ממשלתי ציבורי – יצירת מרכז מידע גיאוגרפי לכלל הממשלה 
  2. חיבור בין ממשלה לרשויות גישור על הפער בין הרמה הלאומית למקומית 
  3. כלי לקבלת החלטותהצגת נתונים אינטגרטיבית ופיתוח יכולות אנליטיות מתקדמות המסייעות בתהליך קבלת החלטות מבוסס נתונים
     

שלב ג': בניית מודל עסקי בר-קיימא 

אחד האתגרים הגדולים היה לבנות מודל עסקי שיבטיח את קיימות הפרויקט לאורך זמן. הצוות פיתח מודל המבוסס על ערך מוסף לכל השותפים, עם מנגנוני מימון ברורים ותמריצים לשיתוף מידע. 

 

שלב ד': גיבוש מפת דרכים מוצרית 

הצוות בנה מפת דרכים מפורטת הכוללת אבני דרך ברורות, החל מגרסת MVP ועד לפלטפורמה מלאה עם יכולות אנליטיות מתקדמות. 

 

התוצאות  

התשתית הושקה ועלתה לאוויר בשבוע שעבר וזמינה לציבור הרחב. מדובר בשלב הראשון במפת הדרכים ומכאן תמשיך להתפתח ולהתרחב בגרסאות עיתיות בפיתוח אג'ילי בהתאם לצרכים ולערך המוסף עבור הלקוחות השונים. 

 

תובנות ולקחים מרכזיים 

הפרויקט הניב תובנות חשובות הרלוונטיות לכל ארגון המעוניין בטרנספורמציה דיגיטלית: 

  1. חשיבות החזון המשותף
    "הצלחנו ליצור שפה משותפת בין כל השותפים", מסביר מנהל הפרויקט. "כשכולם מבינים את הערך שהם מקבלים, השיתוף הופך לטבעי." 
  2. מנהל מוצר כגורם מפתח
    אחת ההחלטות הנדרשות ביותר הינה מינוי מנהל מוצר ייעודי שהיווה גורם מתכלל בין כל השותפים. "מנהל המוצר הוא הדבק שמחבר בין הטכנולוגיה, הצרכים העסקיים והמשתמשים", מציינת מנהלת במערך הדיגיטל הלאומי. 
  3. התחלה קטנה, חשיבה גדולה
    הפרויקט החל עם מספר use cases ממוקדים שהוכיחו ערך מידי, ומשם התרחב בהדרגה. "לא ניסינו לפתור את כל הבעיות ביום אחד", מדגיש מנהל במפ"י. "אנו רוצים לבנות אמון צעד אחר צעד." 
  4. שותפויות אסטרטגיות
    הצלחת הפרויקט נבעה במידה רבה מהשותפויות החכמות שנוצרו. "הבנו שאנחנו לא יכולים לעשות הכל לבד", מסכם מנהל במפ"י. "השותפות עם מערך הדיגיטל הלאומי והליווי של חברת שטראוס אסטרטגיה הינם קריטיים להצלחה." 

 

מבט לעתיד 

Govmap ממשיכה להתפתח ולהתרחב. "זהו רק תחילתו של המסע", מסכם מנהל הפרויקט. "החזון שלנו הוא שכל החלטה ממשלתית או עירונית הקשורה למרחב תתבסס על מידע מדויק ועדכני מ- Govmap. אנחנו בדרך הנכונה להגשים את החזון הזה." 

איך מחליפים מערכת שכר ונוכחות מבלי לעצור את המוסד האקדמי לרגע

במכללת אחווה עמדו בפני אתגר שמוכר כמעט לכל מוסד אקדמי ותיק: מערכות השכר והנוכחות הישנות כבר לא מצליחות לשרת את המציאות המורכבת של האקדמיה המודרנית.
המודלים המורכבים של העסקת סגל ואנשי מנהל, הרגולציה הדינמית והדיווחים בזמן אמת, כולם הפכו למשימות מאתגרות במערכות שלא התעדכנו בקצב הדרישות.
כשהמצב הגיע לצוואר בקבוק, סמנכ"ל הכספים, חן ראובן, החליט לא לחכות לתקלה הבאה, להרים את הכפפה ולצאת לדרך: החלפת מערכות ליבה, אבל עם חזון רחב יותר – להפוך את התהליך להזדמנות לשדרוג מקצה לקצה, גם של תהליכים וגם של האינטגרציה בין מחלקות.
כאן נכנסו לתמונה שתי מומחות יקרות שלנו בשטראוס אסטרטגיה, יעל ששי, מומחית מערכות מידע וחשבת שכר מוסמכת, ורות לובודה, יועצת אסטרטגית לשיפור תהליכים וניהול פרויקטים.
ביחד עם הנהלת המכללה וצוותי הכספים, השכר ומשאבי האנוש, יצאנו לפרויקט שמטרתו ברורה: מערכת חדשה שתוריד עומסים, תייצר שליטה ובקרה, ובעיקר – תתאים לאקדמיה של המאה ה-21.

מהם האתגרים שניצבו על השולחן?
מודל שכר אקדמי מורכב: סגל ומנהל שנמצא בכמה מחלקות במקביל, עם תעריפים משתנים לכל תפקיד ומשרה, כולל ריבוי דירוגים והסכמים קיבוציים.
דיווח רגולטורי מדויק ובזמן: בין אם מדובר בביטוח לאומי, מס הכנסה או משרדי ממשלה – אין מקום לטעויות או עיכובים.
ניהול נוכחות מותאם: באקדמיה לא תמיד אלו "שעות עבודה רגילות". יש צורך לדווח לפי משימות או פרויקטים, וצורך לנהל 2 טווחי זמן לדיווח נוכחות אקדמי וקלנדרי.
• אינטגרציה בין מערכות: ההפרדה בין מערכת נוכחות למערכת שכר מייצרת טעויות, עומסים ובזבוז זמן, בעיקר בתקופות חישובי שכר.

אז איך ניגשנו לזה?
1. הגדרת צרכים לעומק
בסדנאות עם משתתפים מולטי דיסצפלינאריים מיפינו את הצרכים, לא הסתפקנו בדרישות טכניות, אלא ירדנו לפרטי פרטים של מודל השכר, מבנה הדיווחים, ודשבורדים לניהול ובקרה.
2. בחינת שוק מסודרת וממוקדת
השווינו פתרונות טכנולוגיים עם דגש על אינטגרציה, עמידה ברגולציה ציבורית וגמישות לשינויים עתידיים, שיוכלו לצמוח עם המכללה, והסקנו מהם תנאי הסף עליהם לא נוותר.
3. כתיבת מכרז ובחירת פתרון מותאם
ביחד עם צוותי המכללה, גיבשנו בזמן שיא מכרז מקצועי שהביא אל השולחן את הספקים הרלוונטיים ביותר וליווינו את תהליך בחירת הספק והפתרון המתאים ביותר לצרכי מכללת אחווה.
מה עוד מחכה לנו בתהליך?
4. הטמעה בשלבים וללא זעזועים
בסיום שלב ההתאמות, ביצוע פיילוטים – נבצע עליות שקטות לאוויר הכוללות בדיקות מסיביות לפני העלייה לאוויר בתחילת השנה התקציבית.
5. ניהול שינוי וליווי מתמיד
פרויקט כזה לא נגמר בהתקנת המערכת. ליווי ההנהלה והצוותים בתמיכה שוטפת, עדכונים שוטפים ברגולציה והטמעה של מיומנויות חדשות – כולל חיבור לאפליקציות דיווח מותאמות.

מה למדנו עד כה – תובנות קריטיות למי שנכנס להרפתקה דומה:
• מערכות שכר ונוכחות הן גנריות מטבען. חשוב להתעקש על התאמות לעולם האקדמי: שכר דינמי, מודלים מרובי תפקידים, עמידה בדרישות דיווח ספציפיות, תחזוקת טבלאות ות"ת ועוד.
• החלפת מערכת ליבה היא לא שדרוג – אלא ניתוח לב פתוח. נדרשת הובלה תקיפה של ההנהלה שתסיר חסמים כמו "ככה תמיד עשינו".
• תזמון זה הכל. אין מקום לטעויות בשכר. לכן תכנון קפדני של לוחות זמנים ועלייה הדרגתית לאוויר – עדיפה פי כמה על מהלך בזק.
• ניהול שינוי הוא קריטי. גם במוסדות אקדמיים – לא כולם ממהרים להוריד אפליקציה או לשנות הרגלי דיווח. תכנון נכון של ההטמעה והרגלי השימוש הוא קריטי להצלחה.

 

אם אתם מובילים מוסד אקדמי או ציבורי ושוקלים להיכנס לתהליך כזה – נשמח לשתף אתכם בניסיון שלנו ולהוביל אתכם לשם בביטחון ובמקצועיות.