אנחנו מלווים חברות ועסקים בכל הגדלים - סטארטאפים, SMB וארגונים. משלב המחשבה ועד השקה בפרודקשן.
בעולם שבו כל ארגון יכול “לשים צ’אט־בוט באתר”, אנחנו מתמקדים בדבר החשוב באמת: פיתוח בינה מלאכותית שמייצרת ערך עסקי מדיד. בין אם אתם רוצים לייעל תהליכים, להגדיל מכירות, לקצר זמני תגובה או לפתוח אפיקים חדשים של הכנסות — אנחנו הופכים את ה־AI מטכנולוגיה מרשימה לכלי עבודה יומיומי שמדבר בשפת ה־KPI.
אנחנו מלווים חברות בכל הגדלים — סטארטאפים, SMB וארגונים — משלב המחשבה ועד השקה בפרודקשן: אפיון חכם, בניית מודלים, אינטגרציה למערכות הקיימות, אבטחת מידע והתאמה לרגולציה. המטרה: פתרון שישתלב חלק בארגון שלכם, יעבוד מהר ובאמינות, ויחזיר את ההשקעה.
אבטחת מידע ופרטיות כסטנדרט
הצפנה, בקרות גישה, הפרדת סביבות, מינימיזציה של דאטה, ואחסון לפי מדיניות הארגון. תומכים ב־GDPR/ISO נהוגים ו־logging שקוף.
Time-to-value קצר
בונים MVP תוך שבועות, לא חודשים. מתמקדים ב־80% האימפקט עם 20% המאמץ, כדי שתראו מהר את העיקר ותוכלו להחליט על הרחבות חכמות.
Tailor-made, לא one-size-fits-all
אנחנו לא “מערימים” מודל אחד על כל בעיה. לכל עסק יש דאטה, תהליכים ומשאבים שונים, ולכן בונים ארכיטקטורה מותאמת: מודלים גנרטיביים (LLM), למידת מכונה קלאסית, חיזוקים היברידיים, חוקים דטרמיניסטיים, מה שמתאים למקרה השימוש, לא להפך.
תוצאות לפני הכול
אצלנו ההצלחה נמדדת במספרים: ירידה בעלויות תפעול, קיצור זמני טיפול, שיפור המרה, שביעות רצון לקוחות. כל פרויקט נפתח בהגדרת מטרות כמותיות ונחתם בדו”ח ביצועים ברור.
בואו להפוך את ה־AI ממילה באופנה למנוע צמיחה אמיתי בארגון שלכם
איך זה עובד — מתהליך מעורפל לתוצאה מדידה
1) מיפוי מהיר של “איפה כואב”
Workshop קצר עם בעלי עניין: מה המטרות העסקיות? איפה צווארי הבקבוק? מה אלמנטים שאפשר לאוטומט או לשפר? נגדיר KPI ברור (לדוגמה: הורדת TTR ב־30%, הגדלת המרה ב־12%).
2) אבטיפוס ממוקד (MVP)
תוך שבועות בונים גרסה עובדת שמוכיחה ערך אמיתי: אינטגרציה קלה לדאטה/מערכות, UI פשוט, לוגים ומדדים. על זה נבנה.
3) הרחבה והקשחה
הוספת תרחישים, חוקים עסקיים, אבטחת מידע מתקדמת, ניטור, A/B לבחירת פרמטרים, והכשרת צוותים. אם צריך — תשתית סקייל מבוססת קונטיינרים/סרוורלס.
4) פרודקשן וליווי שוטף
מדידה שוטפת, כוונון מודלים (prompting/פיינטיונינג/RLHF היכן שרלוונטי), תחזוקה, ותכנית שיפור רבעונית.
מה אנחנו בונים בפועל
עוזרי AI תפעוליים (Copilots): עוזרי עבודה שמתחברים ל־CRM/ERP/Helpdesk ומבצעים פעולות: מסכמים שיחות, מנסחים תשובות, יוצרים טיוטות מסמכים, ממלאים שדות, ובודקים תאימות. התוצאה: חיסכון שעות אדם ומשמעת תהליכים טובה יותר.
בוטים חכמים לשירות ומכירה: שיחות רב־ערוציות (אתר, ווטסאפ, פייסבוק, צ’אט באתר) שמבינות כוונה, ניגשות לידע עדכני (RAG), מבצעות פעולות (תורים, הזמנות, סטטוס), ומדרגות ל־Agent כשצריך — עם הקשר מלא.
אוטומציות מונעות־שגיאות: טריאז’ פניות, סיווג מסמכים, זיהוי חריגים, ניתוח חשבוניות, הפקת תובנות ממסדי נתונים — שילוב ML קלאסי עם כלים גנרטיביים לדיוק ומהירות.
ניתוח טקסט ותוכן (NLP): סיכומי שיחה, כריית תובנות מ־NPS/ביקורות, תיוג אוטומטי, יצירת תוכן on-brand בקנה מידה.
ראייה ממוחשבת (Vision): זיהוי פריטים/פגמים בתמונות, OCR מתקדם, אוטומציה של קליטת מסמכים/טפסים.
כלי AI פנימיים לצוותים: מחוללי הצעות מחיר, עוזרי QA, “Knowledge copilots” עם הרשאות לפי תפקיד, ותוספים ל־Google Workspace/Microsoft 365.
אימפקט טיפוסי שאנו רואים אצל לקוחות
-
קיצור זמן טיפול: הפחתה של 25%–50% בזמני תגובה בתמיכה הודות לסיכומים אוטומטיים ותשובות מבוססות ידע.
-
חיסכון תפעולי: אוטומציות שמחליפות עבודה ידנית חוזרת (תיוג, סיווג, העברה למערכות) — חיסכון של עשרות שעות בחודש.
-
שיפור המרה: בוטים פרואקטיביים שמכוונים לקוחות לאקטיבציה, מונעים נטישה ומגדילים סל קנייה.
-
שקט תעשייתי: פחות טעויות אנוש, יותר עקביות בתשובות ובמסמכים.
טכנולוגיה שמשרתת מטרה (לא להפך)
אנחנו עובדים עם מודלים וטכנולוגיות עדכניות – אך בוחרים בהן לפי מגבלות אמיתיות: תקציב, עמידה בעומס, רגולציה ופרטיות. משלבים LLMs (מודלים גנרטיביים), שכבת אחזור ידע חכמה (RAG) עם חיפושים סימנטיים, ווקטור דאטאבייסים, וכללי Guardrails כדי למנוע “הזיות” ולשמור על שפה מותגית. כשצריך – מודלים פרטיים/On-prem או שימוש בשירותי ענן מנוהלים. המטרה: דיוק, מהירות, ואמינות.
יש לכם ענייני רגולציה ספציפיים? נבנה תכנון אבטחה מותאם ונעבור איתכם סקרי סיכונים.
