אסטרטגיית AI Factory למנהלים: מודל תפעולי ותוכנית עבודה
מהקסם של הדמו אל פס הייצור: איך הופכים AI מניסוי מרשים למכונה עסקית שמייצרת ערך כל יום
אודות הסמינר
כיום, רוב הארגונים מתייחסים ל- AI כאל אוסף של ניסויים הדורשים תקציבים: פיילוטים נקודתיים, כלים מבודדים או הרצאות השראה. התוצאה היא התלהבות גבוהה לצד אימוץ נמוך וקושי להצביע על ערך עסקי מדיד בשורת הרווח.
מפעל, לעומת זאת, עובד אחרת: יש לו חומר גלם (דאטה ותהליכים), פסי ייצור (סוכנים ואוטומציות), בקרת איכות Governance) ומדידה) ומנהל ייצור שאחראי לתפוקה.
סמינר זה נועד לספק יום עבודה פרקטי וממוקד המעביר את הארגון מחשיבת "פרויקט" לחשיבת "מפעל" . בסיום הסמינר, המשתתפים יצאו עם שפה ניהולית חדשה, מודל תפעולי סדור ותוכנית יישום מוגדרת ל-90 יום.
למי הסמינר מתאים?
דרג ניהולי בינוני ומעלה: מנהלי חטיבות, אגפים, מוצר ותפעול
נושאים מרכזיים
שובר את אשליית הפיילוט: המודל התפעולי של AI Factory - (שינוי דרך החשיבה לפני שינוי הטכנולוגיה)
- "בית הקברות של הפיילוטים": ניתוח דפוסי כישלון חוזרים (מדמו מרשים לשקט ארגוני) ומיפוי חסמים בזמן אמת.
- מודל ה-AI Factory: חומר גלם (דאטה ותהליכים), פסי ייצור Use Cases) חוזרים), בקרת איכות (מדידה ו- (Governanceומנהל ייצור (Ownership ניהולי).
- כלכלת המפעל: חישוב ערך עסקי (עלות לעסקה, זמן מחזור, שחרור שעות מומחה) והבחנה בין חיסכון מדיד ל"תחושת פרודוקטיביות".
- מקרי בוחן מהשטח: ניתוח השוואתי של ארגונים שעברו מהצלחת דמו להצלחת ייצור ברמת ההחלטות הניהוליות.
- תוצר: בניית "תעודת זהות של מפעל" – אבחון עצמי של הארגון על בסיס רכיבי המודל.
בתוך המפעל: דאטה, סוכנים ובקרה - הארכיטקטורה שמנהלים חייבים להבין - (להבין את המכונה בלי להיות מהנדס)
- מה קורה כשלוחצים:Enter מסע ויזואלי של בקשה אחרת דרך שכבת המפעל: דאטה, מודל, סוכן וממשק.
- חומר הגלם – הדאטה: חשיבות איכות הדאטה כתקרת הערך של כל מערכת AI ארגונית, מינוף הדאטה הקיים שלא ניצלתם ועקרון "הדאטה קרוב לחישוב" – כולל הדגמת יכולות בלייב על הסטאק של Oracle, מבסיס הנתונים ועד לשכבת ה-AI.
- פסי הייצור – סוכנים ואוטומציות: ההבדל בין צ'אטבוט לסוכן המבצע תהליך מקצה לקצה, קריטריונים לבחירה בין סוכן, אוטומציה פשוטה, או השארת גורם אנושי בלולאה.
- בקרת איכות Governance וסיכונים :אבטחת מידע, פרטיות, הזיות מודל ואחריות משפטית- כמערכת בקרה ניהולית ולא כמחסום. איך מגדירים "מותר ואסור" המאפשר תנועה מהירה ובטוחה.
- תוצר: יצירת "מפת המפעל" – תרשים שכל משתתף לוקח עימו, לשיחה הבאה עם ה CIO או עם הספק.
סדנת ביצוע – בונים את ה- AI Factory שלכם ב-90 יום - (מרעיון לתוכנית עבודה חתומה)
- עקרון "הניצחון הראשון": קריטריונים לבחירת Use Case ראשון ומדיד (כאב אמיתי, דאטה זמין, תהליך חוזר ובעלים מוגדר).
- מטריצת ההזדמנויות: מיפוי תהליכים ארגוניים על ציר ערך מול מאמץ לזיהוי שלושת המועמדים המובילים ("משולש הזהב").
- קנבס ה:Use Case- בניית תיק עסקי לתהליך הנבחר (הגדרת הבעיה, המשתמש, מקורות הדאטה, מדד הצלחה מרכזי, סיכונים ותנאי עצירה).
- תוכנית עבודה ל-90 יום : תרגום הקנבס לשלוש אבני דרך (הוכחת ערך, הרחבה מבוקרת, החלטת ייצור) והגדרת בעלי תפקידים ונקודות בקרה להנהלה.
- Pitch מהיר :הצגת התוכנית ב-90 שניות לקבלת משוב ממוקד המדמה הצגה בפני הנהלת הארגון.
- תוצר: תוכנית עבודה כתובה ל-90 יום, שלוש תבניות עבודה לשימוש חוזר בארגון, והגדרת הצעד הישומי הראשון.
לו״ז
תוכנית הסמינר
שובר את אשליית הפיילוט: המודל התפעולי של AI Factory
שינוי דרך החשיבה לפני שינוי הטכנולוגיה
בתוך המפעל: דאטה, סוכנים ובקרה – הארכיטקטורה שמנהלים חייבים להבין
להבין את המכונה בלי להיות מהנדס
סדנת ביצוע – בונים את ה- AI Factory שלכם ב-90 יום
מרעיון לתוכנית עבודה חתומה
