# הטמעת AI

> הטמעת AI עם אוברסייט: סיווג ותמצות, ידע ארגוני וחילוץ מידע למערכות קיימות, עם פיתוח מותאם, ממשק, בדיקות ובקרה אנושית.

העמוד המלא: https://oversight.co.il/solutions/ai-integration

## בקצרה

AI במקום שבו הוא משנה את העבודה.

הטמעת AI במערכות ובתהליכים הקיימים: סיווג, תמצות, חיפוש וחילוץ מידע. אוברסייט בוחרת כלי או מפתחת התאמה, ובונה סביבו ממשק ובקרה.

- AI בתהליך
- מידע מובנה
- חיבור למערכות

## הפירוט

AI לא חייב להתחיל בחלון שיחה חדש. הוא יכול לעזור להפוך מסמך לרשומה, לארגן מידע או למצוא תשובה מתוך הידע של העסק. ההטמעה מתחילה בשימוש שבו היכולת צריכה להשתלב, ולא בבחירת מודל לפני שיש משימה.

אוברסייט מטמיעה כלים קיימים ומפתחת יכולות מותאמות, עם חיבור לנתונים ולמערכות. סיווג ותמצות, חיפוש על בסיס ידע, חילוץ מידע ויצירת תוכן נבנים בתוך התהליך, עם הרשאות ואישור במקום שבו נדרש אדם.

התוצאה נבדקת מול תרחישים ומקרי קצה. הממשק וההדרכה מאפשרים לצוות להבין איך לעבוד עם היכולת ומה לבדוק לפני שממשיכים. סוכן שמנהל משימה רחבה וצ'אטבוט למענה מקבלים מסלולים נפרדים.

## מה כלול

- **בחירת שימוש וכלי**: מיפוי תהליכים ובחירת מודל או כלי, במסלול הטמעה או פיתוח מותאם.
- **מסמכים לנתונים**: סיווג, תמצות וחילוץ מידע מובנה ממסמכים בהתאם לתרחיש ולמקורות.
- **ידע ותוכן בתוך התהליך**: חיפוש ומענה על בסיס ידע ארגוני ויצירת טקסט כחלק מהעבודה שנבחרה.
- **ממשק, בקרה והדרכה**: הרשאות, אישורים ובדיקות תוצאות, עם ממשק והדרכה לשימוש ביכולת.

## היתרונות

- **השימוש לפני המודל**: מגדירים מה צריך לקרות בעבודה, ורק אז בוחרים את היכולת והכלי המתאימים.
- **יכולת שמחוברת למערכת**: ניסיון בפיתוח ואינטגרציות מאפשר לחבר את התוצאה להמשך התהליך, ולא להשאיר אותה כתשובה להעתקה.
- **ממשיכים מהמידע הקיים**: מקורות הנתונים ודרך העבודה משמשים בסיס להטמעה, במקום ליצור מסלול נפרד בלי הקשר.
- **אדם בנקודות החשובות**: אישור והרשאות מתוכננים סביב השימוש, כך שתוצאה שדורשת בדיקה לא הופכת אוטומטית לפעולה.
- **בדיקה מול עבודה אמיתית**: תרחישים ומקרי קצה מאפשרים לבחון את התוצאה בהקשר עסקי ולא רק בדוגמה שנראית מוצלחת.

## התהליך

1. **מזהים מקום ל-AI**: ממפים את התהליך, המידע והשלב שבו יכולת AI יכולה להשתלב.
2. **מתכננים נתונים ובקרה**: בוחרים כלי, מקורות וחיבורים ומגדירים הרשאות ונקודות אישור.
3. **מחברים את היכולת**: מטמיעים או מפתחים את הפתרון בתוך המערכת והממשק שנבחרו.
4. **בודקים ומעבירים לשימוש**: בוחנים תוצאות ומקרי קצה ומדריכים את הצוות על הפעולה ועל מגבלותיה.

## שאלות ותשובות

### איך יודעים איפה כדאי לשלב AI?

מתחילים מתהליך וממידע שיש לעסק, ובוחנים איזו פעולה אפשר לתמוך באמצעות AI. לא כל בעיה דורשת מודל, ולפעמים חיבור או אוטומציה רגילה מתאימים יותר.

### אפשר לשלב AI במערכת קיימת?

כן, בהתאם לממשקים ולגישות. אפשר להטמיע כלי קיים או לפתח יכולת שמתחברת למסכים ולנתונים של המערכת.

### האם חייבים לפתח מודל משלנו?

לא. המסלול יכול להתבסס על מודל או כלי קיים עם התאמה לתהליך. אימון ייעודי ו-Fine-tuning אינם חלק אוטומטי מהתכולה.

### איך מתמודדים עם תוצאה שגויה?

מגדירים בדיקות, מקרי קצה ונקודות אישור אנושי בהתאם לשימוש. אין התחייבות שכל תוצאה תהיה נכונה, והבקרה אינה מוחלפת בשם הטכנולוגיה.

### מה קורה למידע העסקי שנשלח למודל?

מגדירים את מקורות המידע, הגישות ואופן העיבוד בהתאם לכלי ולתנאיו. אין הנחה שהמידע נשאר מקומי או שאותו מסלול מתאים לכל סוג מידע.

### מה ההבדל בין הטמעה, סוכן וצ'אטבוט?

הטמעה מוסיפה יכולת לתהליך קיים. סוכן מקדם משימה באמצעות כלים ופעולות; צ'אטבוט מתמקד בשיחה ובמענה. בוחרים לפי הצורך.

## פרויקטים

- [City Deal](https://oversight.co.il/projects/citydeal.md): City Deal
- [Nadlan.com](https://oversight.co.il/projects/nadlan.md): Nadlan.com
- [Compleyes](https://oversight.co.il/projects/compleyes.md)
- [Lumo](https://oversight.co.il/projects/lumo.md)
- [התחדשות ישראל](https://oversight.co.il/projects/hitkhadshut-israel.md): התחדשות ישראל

## פתרונות משלימים

- [אינטגרציות ו-API](https://oversight.co.il/solutions/integrations.md)
- [אפיון פרויקטים טכנולוגיים](https://oversight.co.il/solutions/discovery.md)
- [פיתוח מערכות ואפליקציות Web](https://oversight.co.il/solutions/web-systems.md)

## מידע מקצועי

- [RAG על הנתונים שלכם: איך סוכן AI עונה נכון במקום להמציא](https://oversight.co.il/knowledge/ai-tech/rag-for-business.md): השיטה שמצמידה מודל שפה למאגר הידע של העסק, ולמה בלעדיה כל תשובה היא ניחוש מנוסח היטב.

## טכנולוגיות

- OpenAI
- Anthropic
- Python
- Node.js
- Make