מהפיכת ה-AI: מה ארגונים חייבים לדעת?

מהפיכת ה-AI כבשה בסערה את הדיונים בחדרי ההנהלה כמעט בכל ארגון ובכל ורטיקל עסקי. קשה למצוא חברה שלא דנה בהשלכות ובהזדמנויות שטכנולוגיות מבוססות AI/GenAI מייצרות עבורה, כשמה שמדהים במיוחד הוא קצב השינוי. אין כמעט יום שחולף שבו לא קורה משהו חדש בתחום, עם כלים חדשים ומדהימים שנדמה שלוקחים צעד קדימה את מה שניתן לעשות איתם בהיבט המקצועי, האישי ובכלל.

כשנשאלת השאלה: היכן ארגונים וחברות יכולים להפיק ערך מהטכנולוגיות הללו, וכיצד הן יכולות לתרום להצעת הערך שהן מציעות לעצמן וללקוחות, חשוב להתייחס בין היתר לנקודות הבאות:

 

הגדרה ברורה של המטרות העסקיות (Clear Business Objectives): כפי שאנחנו אומרים כל הזמן ללקוחות שלנו: הטכנולוגיה היא תמיד האמצעי ולא המטרה עצמה. כל ארגון חייב להגדיר לעצמו את המטרות העסקיות שהוא מנסה להשיג (במסגרת האסטרטגיה הכללית), ועל בסיס מטרות אלו לבחון אילו אמצעים (טכנולוגיים ואחרים) יכולים לשרת ולקדם אותה לקראת השגת מטרות אלו. במקרה של טכנולוגיות GenAI/AI  מדובר באותה התפיסה בדיוק: ארגונים צריכים להגדיר לעצמם מטרות עסקיות ברורות ומוגדרות היטב, ורק אז לבחון כיצד AI יכול לסייע בהשגת המטרות.

דאטה איכותית, מטויבת ונגישה (Data Quality and Accessibility): חשוב לזכור שטכנולוגיות מבוססת AI חייבות להסתמך על דאטה איכותית, מטויבת ונגישה. לכן ארגונים חייבים לוודא שהדאטה שלהם מדויקת, מגוונת ורלוונטית מספיק במטרה לאפשר תשתית אופטימלית לתרגול ולימוד אלגוריתם ה-AI. מדובר בשלב בסיסי וקריטי לכל ארגון שרוצה לבנות יכולות, כלים וערך אמיתי. יותר מזה, החשיבות של איכות ונגישות הדאטה רלוונטית גם לצורכי ניהול, מעקב ובקרת הדאטה, הן בהיבט הפנים ארגוני, ולא פחות חשוב עבור דרישות רגולטוריות, סוגיה שנתייחס אליה בסעיפים הבאים.

דרישות רגולטוריות, אתיות וציות (Ethical and Regulatory Compliance): לצד ההזדמנויות הרבות ש-AI מייצרת, עלו בשנים האחרונות גם חששות רבים לגבי השפעתה על נושא הפרטיות ואבטחת המידע. בנוסף, יכולות הטכנולוגיה מאפשרות לייצר דברים שלא היו קיימים לפני: דיפ פייק תוך שימוש בקולות ופניהם של בני אדם, הפקת סרטוני ווידאו ותמונות שנראות אוטנטיות אך הן אינם כאלו ועד התחזות ברמת דיוק חסרת תקדים. כלים כמו ChatGPT ואחרים מבוססים על מידע עשיר כדי לספק את התוצרים הללו, וכשלא קיימת שקיפות לגבי האופן הספציפי שבו המידע מנוצל ולאן הוא יכול לזלוג, הדבר רק מגביר את החששות הגוברים.

לכן, אין זה מפתיע שאחד מהגורמים המשמעותיים ביותר שכל ארגון חייב להתייחס אליו בהיבט של שימוש ב-AI הוא: דרישות והנחיות רגולטוריות, ולצידן גם הפעלת שיקול דעת וקודים אתיים וערכיים בסיסיים, במיוחד במקומות שבהם הרגולציה עדיין לא הגדירה במדויק מה נדרש לבצע (מעבר לגבולות ה-GDPR). ארגונים חייבים להתייחס ל: שקיפות השימוש במידע, הוגנות ואחריות,  אבטחת מידע.

יישומים ממוקדי לקוח (Human-Centric Design): עובדים, לקוחות, שותפים עסקיים ועוד, ארגונים נדרשים ליישם את הטכנולוגיות בצורה נגישה, פשוטה, ברורה ושקופה כדי לאפשר לקהי היעד להשתמש בהן בצורה האופטימלית ביותר, כך שהטכנולוגיות יעצימו בסופו של דבר את היכולות האנושיות (במקום להחליף או ליתר אותם). לצורך כך ישנה חשיבות רבה באימון מספק של צוותים פנים ארגוניים על הטכנולוגיה, וקבלת פידבק שוטף מצד לקוחות קצה במטרה לזהות את האזורים הדורשים חידודים, הבהרות והנגשה משופרת של הטכנולוגיה עבורם.

גמישות והתרחבות (Scalability and Flexibility): כשארגונים ניגשים ליישם טכנולוגיות AI, חשובה ההסתכלות ארוכת הטווח, בהיבט של התרחבות, התגברות ושכלול הטכנולוגיה לאורך הדרך. יותר מכך, ארגונים חייבים לקחת בחשבון שינויים והתאמה דינאמית גם לצרכים עסקיים הולכים וגדלים לאורך השנים, צרכים שהטכנולוגיה תהיה חייבת להכיל ולשרת. לכן, ארגונים נדרשים ליישם ארכיטקטורות גמישות אך יציבות, מחשוב ענן ומתודולוגיות פיתוח אג'יליות שיאפשרו את התמיכה הזו לצד טכנולוגיות מתפתחות (וחדשות) וכמובן תנאי שוק שמשתנים בהגדרה.

ניהול סיכונים (Risk Management and Security): בניית אסטרטגיית ניהול סיכונים שתואמת את היכולות החדשות ש-AI מציעה ומאפשרת היא קריטית עבור כל ארגון, במטרה להיערך ולהתמודד עם סיכונים ואיומים המתקשרים לטכנולוגיה. ארגונים נדרשים לאמץ וליישם כלים אבטחתיים במטרה להגן על המידע, ולמנוע זליגתו וניצולו למטרות שאינן עולות בקנה אחד עם תחום הפעילות, האחריות והמטרות העסקיות של הארגון.

לימוד מתמיד, העמקה, ניסוי וטעיה (Continuous Learning and Improvement): כמו בכל טכנולוגיה, גם כשמדובר ב-AI, ארגונים שבאמת מעוניינים להיות בחוד החנית הטכנולוגית ולמקסם את הערך העסקי שניתן להפיק על בסיס הטכנולוגיה, חייבים לאמץ גישה של לימוד שאינו מסתיים לעולם. כפי שהטכנולוגיה משתנה, מתרחבת ומשתדרגת בכל יום שחולף, כך ארגונים חייבים לבנות יכולות לימוד, ניסוי והפנה של הטכנולוגיה, בראיה ההוליסטית והגמישה ביותר שניתן. חשוב לזכור ש-AI אינה נחלתה של מחלקת/אגף מערכות המידע, אלא כלי שיכול לייצר ערך ברחבי הארגון, מרמת העובד הבודד דרך צוותים ומחלקות ועד רמת הארגון כולו.

לסיכום: אנו נמצאים בעידן ייחודי ויוצא דופן, המתאפיין בשינוי דרמטי ביכולות ובעיקר בהזדמנויות שטכנולוגיות יכולות לייצר עבורנו בני האדם. כמו כל טכנולוגיה חדשה, לצד ההזדמנויות ישנם סיכונים ואיומים וחשוב שכל ארגון יתייחס לשניהם בבואו לשלב טכנולוגיה חדשה בתוכו. כדי לשמור על רמת עדכנות ורלוונטיות, חשוב שארגונים יבנו קשרים עם ונדורים טכנולוגיים, גורמים מקצועיים, חברות סטארטאפ וכל גורם שפועל ביום יום סביב ועם טכנולוגיות AI כדי להיות מיושרים עם הקו האחרון של הקדמה הטכנולוגית.

אז, אם גם אתם שומעים מכל עבר שה-AI וה-GenAI הם המפתח לחדשנות והצלחה עסקית, אך תוהים כיצד הטכנולוגיות הללו יכולות להתאים ולתרום בפועל לארגון שלכם? רוצים לדעת היכן להתחיל?
האם להטמיע את ה-AI בתהליכים פנימיים או במוצרים ושירותים חיצוניים?

ארגונים רבים מתחילים בניסויים עם טכנולוגיות AI, אך ללא אסטרטגיה ברורה ומקיפה, הפוטנציאל המלא יתקשה להתממש.

אנו בשטראוס זיהינו את הפער הזה, שקיים בארגונים רבים ומגוונים. לכן ריכזנו תהליך מובנה שיעזור לכם לנווט במים הלא נודעים הללו. אנו מציעים לכם צוות מומחים מקצועי, ותיק ומנוסה המשלב ניסיון מעשי בארכיטקטורה ו-GenAI עם הבנה עסקית רחבה, כדי להבטיח שהארגון שלכם מוכן וממוקד לשינויים הצפויים.

יחד אתכם, נגדיר חזון עסקי ברור, נזקק את הערך העסקי שתרצו להשיג, נגדיר וננהל את סיכונים בצורה מיטבית ונוביל את תהליך היישום הטכנולוגי בצורה יעילה ומסודרת.

מעוניינים לקחת את הארגון שלכם לשלב הבא? השאירו פרטים וניצור עמכם קשר בהקדם. נוביל אתכם בבטחה אל תוך מהפכת ה- AI.

 

עוד כתבות עבורך

הטעות במיליוני ₪ שכל CIO יכול למנוע 

70% מפרויקטי הטרנספורמציה הדיגיטלית נכשלים. הסיבה?

לא חוסר תקציב או טכנולוגיה – אלא צעד אחד קריטי שרבים מדלגים עליו עוד לפני שמתחילים. 

התקציב אושר, הצוות מוכן, והלחץ לבצע עבודה מהירה גדול. הדחף הראשוני של כל מנהל טכנולוגיות הוא לצלול ישר לפתרונות טכנולוגיים, להשוואת ספקים ולניתוח נתונים.
אבל עצרו לרגע. הצעד החשוב ביותר להצלחת הפרויקט הוא דווקא זה שרוב המנהלים מדלגים עליו – והוא קובע את גורל הפרויקט עוד לפני שהתחיל. 

מודל מסדר (Framework) כבסיס למהלך אסטרטגי – לפני כל ניתוח או המלצה 

בעולם המודרני, בו החלטות טכנולוגיות משפיעות שנים קדימה, אסור לנו כמנהלים לצלול ישר לניתוח הנתונים, השוואות ספקים או בחירת פתרון. הצעד הראשון הקריטי שעלינו לבצע הוא הגדרת מודל מסדר (Framework)  שיכוון את תהליך הבדיקה וההחלטה. 

Framework הוא סדר חשיבה מובנה שמסייע לך לנתח מצב או בעיה בצורה שיטתית, בלי לפספס מרכיבים קריטיים. הוא משמש כמפת דרכים לקבלת החלטות עסקיות – מאפשר לבחון חלופות, לשקול יתרונות וחסרונות, ולבסוף לבחור בצעד שמייצר את הערך הגבוה ביותר לארגון. 

Framework נכון מאפשר לסדר את המידע, לדייק את המיקוד, ולהבטיח שכל ההיבטים הרלוונטיים נשקלים בצורה מאוזנת – גם במצב הקיים וגם בתהליך בניית האסטרטגיה להמשך. 

 

למה להתחיל ב- Framework? ארבעה יתרונות מוכחים: 

  1. Decision Velocity – קצר את זמן ההחלטה ב- 45%
    המודל ממקד את הדיון, מקצר את זמן ההגעה להחלטה ומבטיח שהיא מבוססת על הנתונים הנכונים.
  2. שפה משותפת עם ההנהלה ⬅️ תקציב מאושר…
    המודל החזותי הופך נושאים מורכבים למובנים גם למי שאינו טכנולוג.
    במקום להסביר למנכ"ל למה "אנחנו צריכים  API management platform", מומלץ להציג לו איך זה משפיע על מהירות הפיתוח, איכות השירות ועלויות התפעול. 
  3. הגנה מהטיות – מבנה קבוע מבטיח שלא "שוכחים" היבטים קריטיים. 
  4. מדידה והשוואה לאורך זמן – ניתן להחיל את אותו Framework על מצבים שונים ולמדוד שיפור. זה הופך כל פרויקט ללמידה שמשפרת את הבא. 

 

ומה יקרה אם נדלג על בניית ה- Framework הנכון?  

  1. פרויקטים שנתקעים: דיונים אינסופיים על כיוון הפרויקט כי המטרות לא הוגדרו בבירור. 
  2. בזבוז משאבים: השקעת זמן וכסף בניתוח פתרונות שבכלל לא עונים על הבעיה העסקית האמיתית. 
  3. הטיות והחלטות שגויות: בחירת פתרון על סמך "תחושת בטן" או העדפה אישית של גורם דומיננטי, במקום על סמך ניתוח מאוזן. 
  4. חוסר גיבוי מההנהלה ומהשותפים העסקיים: קושי להסביר את ההיגיון מאחורי המלצה אסטרטגית ללא מודל ויזואלי ברור. 

 

שתי דרכים ליישם Framework בעבודת ייעוץ  

אופציה 1 – בחירת Framework קיים. מתי כדאי? כשהאתגר שלכם טיפוסי לתעשייה  

כאשר יש מודלים מוכרים בתעשייה (כמו COBIT, TOGAF, ITIL או מודלי בגרות תהליכית), ניתן להתאים אותם לארגון: 

שלבים לבחירה נכונה: 

  1. הגדרת מטרות ההערכה – האם המיקוד טכנולוגי, תהליכי או עסקי. 
  2. בדיקת רלוונטיות לתעשייה – האם המודל נבדק והוכח בסביבה דומה. 
  3. פשטות מול עומק – לבחור מודל שלא יסבך את התהליך מעבר לנדרש. 
  4. התאמה לשפה הארגונית – להבטיח שהמושגים והמדדים ברורים לכל בעלי העניין. 

יתרון – חיסכון בזמן ויכולת להסתמך על Best Practices מוכחים.
חיסרון – ייתכן והמודל לא יתאים ב-100% לייחודיות הארגון. 

 

אופציה 2 – פיתוח Framework מותאם מאפס. מתי כדאי? כשהצרכים שלכם יותר ספציפיים  

כאשר לא קיים מודל שמתאים במדויק למצב, ניתן לפתח Framework מותאם. 

שלבים לפיתוח Framework ייעודי: 

  1. הגדרת יעדים מדויקים – מה ההחלטה שצריך לקבל ומה יכריע אותה. 
  2. זיהוי הממדים המרכזיים – טכנולוגיה, תהליכים, אנשים, רגולציה, שוק וכו'. 
  3. קביעת קריטריונים ומדדים – הגדרות ברורות ל"נמוך", "בינוני", "גבוה". 
  4. עיצוב חזותי – תרשימים, טבלאות, סקאלות צבע שמקלות על הבנה מיידית. 
  5. הרצה ופיילוט – בדיקה על מדגם קטן לפני החלת המודל בארגון כולו. 

יתרון – מענה מותאם ב-100% לצרכים הספציפיים.
חיסרון – דורש ניסיון, זמן ומשאבים לפיתוח. 

 

שילוב Framework בצומת אסטרטגית 

בין אם בוחרים מודל קיים או מפתחים חדש, חשוב לשלב אותו בשני שלבים קריטיים: 

  1. ניתוח מצב קיים – מדידה והצגה של היכולות הנוכחיות לפי המודל. 
  2. בניית ההמלצות והאסטרטגיה – שימוש ב-Framework  כבסיס לדיון על חלופות והשלכות. 

כך המודל הופך לכלי עבודה חי, לא רק מצגת חד-פעמית. 

דוגמה מהשטח – מסגרת להערכת מצב קיים ולבחירת כיוון בבחירת מערכת ליבה ארגונית  

כאשר אנחנו, בשטראוס אסטרטגיה, מלווים ארגון בצומת קריטית של החלפת מערכת ליבה (כדוגמת ERP, CRM), אנו תמיד מתחילים בהתאמת מודל מסדר מותאם לארגון הספציפי. המודל מדייק את הפרמטרים המרכזיים הרלוונטיים ביותר לארגון – האתגרים העסקיים, התהליכיים, הטכנולוגיים או הארגוניים (או כל שילוב ביניהם). בניית מסגרת הערכה מדויקת מפשטת את התהליך ומייעלת אותו ביותר. 

למשל בשלב ההמלצה על דרך הפעולה המיטבית, ניתן לבנות Framework שבוחן: 

  • Product Fitעד כמה הפתרון עונה על הצרכים העסקיים של היום ומוכן לאתגרי המחר  
  • הבשלות העסקית והתהליכית –  איכות התהליכים העסקיים, מוכנות הארגון, ומידת הבנתו את משמעות השינוי. 

הצגת המצב בתרשים ברור (כמו המודל שבדוגמה) מאפשרת לראות את התמונה המלאה ולהחליט אם יש מקום להחלפת המוצר, להתמקדות בחדשנות במוצר הקיים, להתמקדות בתהליכי העבודה ולא בהחלפת המוצר או לבניית תוכנית שתכלול שיפור מהותי של התהליכים תוך החלפה מדורגת של המוצר.  

 

 

סיכום – Framework כמצפן אסטרטגי בעידן של שינויים מהירים 

בעולם של שינויים טכנולוגיים מהירים, Framework נכון הוא לא "עוד שקף" אלא מצפן אסטרטגי. הוא יוצר שפה משותפת, מונע פספוס היבטים קריטיים, ומאפשר למנהלים לקבל החלטות טובות יותר. 

עומדים בפני החלטה אסטרטגית? החלפת מערכת ליבה? טרנספורמציה דיגיטלית?

לפני שאתם צוללים לפרטים, נשמח להראות לכם איך Framework נכון יכול לקצר לכם החלטות אסטרטגיות בחודשים ולחסוך מיליונים.

מוזמנים לכתוב לי ונדבר gil.r@s-strategy.com

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."