אוטומציה עם AI לעסקים
חיסכון בזמן והורדת עומס עבודה ידנית – אוטומציה עם AI שמקשרת בין מערכות, מנתחת נתונים ומפעילה תהליכים לפי כללים ברורים. פתרונות מעשיים שמתאימים ל-CRM, לידים, דוא"ל ותהליכים פנימיים.
מה מקבלים
- אוטומציה של תהליכים חוזרים (דירוג לידים, פתיחת משימות, עדכון CRM)
- חיבור בין מערכות קיימות (n8n, Zapier, APIs) עם לוגיקת AI
- כללים וולידציה בקוד – לא רק "AI שחור"
- דוחות וניטור – מעקב אחר ביצועי האוטומציה
- תחזוקה והרחבה – תהליך עבודה מובנה
איך זה עובד
התהליך: חילוץ מידע → מבנה נתונים → החלטה בקוד → הסבר אנושי
דוגמאות שימוש
- דירוג לידים עם AI (Hot/Warm/Cold) ופתיחת משימות אוטומטית ב-CRM
- סיכום אימיילים והפנייה לרלוונטי לפי תוכן
- אוטומציה של אישורים פנימיים (מסמכים, תקציבים) עם AI
- עדכון רשומות במערכות לפי נתונים מחולצים ממסמכים
- תגובות חכמות ללקוחות לפי קטגוריה ומידע קיים
תהליך עבודה
למי זה מתאים
שאלות נפוצות
מה ההבדל בין אוטומציה רגילה לאוטומציה עם AI?
אוטומציה רגילה פועלת לפי כללים קבועים (אם X אז Y). אוטומציה עם AI משתמשת בניתוח תוכן – למשל הבנת טקסט, סיווג, חילוץ מידע – ואז מפעילה כללים. מתאים כשהקלט משתנה (מסמכים, אימיילים, לידים).
עם אילו מערכות אפשר לשלב?
אנחנו משלבים עם CRM (כמו HubSpot, Pipedrive), n8n, Zapier, מערכות פנימיות ו-APIs. כל פרויקט מתחיל ב-Discovery כדי להבין את התשתית הקיימת.
כמה זמן לוקח להטמיע אוטומציה עם AI?
תלוי במורכבות. POC בסיסי יכול להיות שבועות בודדים; הטמעה מלאה עם ניטור ותחזוקה – מספר חודשים. נגדיר צפי ברור בשלב Discovery.
האם צריך לספק גישה למודלים של AI?
בדרך כלל אנחנו משתמשים במודלים דרך APIs (OpenAI, Azure, וכו') או שירותים שאתם כבר משתמשים בהם. אין חובה לרכוש רישיונות בנפרד – נמפה את האפשרויות בהתאם לתקציב.
מה קורה כשהאוטומציה נכשלת?
בונים לוגיקת fallback וולידציה: אם ה-AI לא בטוח או לא עבר threshold – הפריט עובר לבדיקה אנושית. יש ניטור והתראות כדי שלא יישארו פריטים "תקועים".
האם מתאים לעסק קטן?
כן. אוטומציה עם AI יכולה להתחיל use case אחד (למשל דירוג לידים או סיכום מסמכים) ולהתרחב. מתאימה במיוחד כשיש נפח חוזר שמעמיס על הצוות.
רוצים להפוך תהליך ידני לאוטומטי?
ספרו לנו על התהליך – נציע איפה AI ואוטומציה יכולים לחסוך זמן ולשפר דיוק.