פיתוח ואינטגרציית AI לארגונים

iGates מפתחת ומשלבת יכולות בינה מלאכותית בתוך מערכות אמיתיות שרצות בפרודקשן — לא הדגמות. אנחנו בונים סוכני AI, חיפוש והסקה מעל מידע ארגוני, עיבוד מסמכים, ראייה ממוחשבת ומודלים שרצים על המכשיר עצמו, ומחברים אותם למערכות הליבה הקיימות שלכם.

מה שמייחד אותנו הוא לא הגישה למודלים — היא זמינה לכולם. זו היכולת ההנדסית להפוך יכולת AI למערכת מאובטחת, יציבה, מנוטרת ובעלת עלות צפויה, שמשתלבת בארגון קיים ועומדת בדרישות רגולציה ופרטיות.

מה זה פיתוח ואינטגרציית AI?

פיתוח AI בהקשר עסקי הוא לא אימון מודלים מאפס. זו בנייה של יכולת חדשה בתוך מוצר או מערכת קיימת — סוכן שמבצע משימה, חיפוש שמבין שאלה בשפה חופשית, מערכת שמסווגת מסמכים, או מודל שמזהה תקלה בזמן אמת.

החלק הקל הוא לחבר מודל ולקבל תשובה. החלק הקשה — וזה שמכריע אם הפרויקט יגיע לפרודקשן — הוא כל השאר: מאיפה מגיע המידע, מי מורשה לראות מה, מה קורה כשהמודל טועה, כמה זה עולה בקנה מידה, ואיך יודעים שזה עדיין עובד בעוד חצי שנה.

זו עבודת הנדסת תוכנה קלאסית, והיא מה שאנחנו עושים משנת 2010.

שירותי ה-AI של iGates

• שילוב יכולות AI במוצר קיים — סוכנים, עוזרים, חיפוש והסקה מעל מידע ארגוני (RAG), עיבוד מסמכים וטפסים, סיווג וניתוב, וזיהוי אנומליות.
• אוטומציה של תהליכים עסקיים — הפחתת עבודה ידנית בתהליכי back-office, טיפול בפניות, עיבוד מסמכים ותיעדוף.
• פיתוח מוצר AI מקצה לקצה — מאפיון ועד פרודקשן, כולל התשתית, הניטור ובקרת העלויות.
• AI פרטי לארגונים רגולטוריים — מודלים מקומיים על התשתית שלכם, בלי שהמידע יוצא החוצה. ראו למטה.

בכל אחד מהמסלולים אנחנו לוקחים אחריות על המערכת כולה — לא רק על שכבת המודל.

AI מקומי ופרטי — המידע לא יוצא מהארגון

עבור ארגונים ביטחוניים, גופים ציבוריים וחברות בסביבה רגולטורית, השאלה הראשונה היא לא מה המודל יודע לעשות אלא לאן המידע הולך.

אנחנו מריצים מודלים בעלי משקלים פתוחים (open-weight) על התשתית שלכם — בענן הפרטי שלכם, בדאטה סנטר שלכם, או בסביבה מנותקת לחלוטין מהאינטרנט. המידע לא עוזב את הסביבה שלכם ולא מגיע לספק חיצוני.

זה מתאפשר בזכות עומק שאין לרוב בתי התוכנה: אנחנו עובדים ברמת מערכת ההפעלה והחומרה כבר שנים — לינוקס מוטמע, drivers, ו-Android Internals — ולכן פריסה של מודל בסביבה סגורה היא עבורנו עבודה מוכרת ולא פרויקט מחקר. ראו פיתוח אמבדד.

כשאין אילוץ רגולטורי אנחנו עובדים גם מול הספקים המובילים — OpenAI, Anthropic ו-Google — ובוחרים לפי המשימה ולא לפי הרגל.

AI על המכשיר (Edge AI)

לא כל יכולת AI צריכה לרוץ בענן. כשנדרשת תגובה בזמן אמת, כשאין קישוריות יציבה, כשעלות התקשורת גבוהה או כשהמידע רגיש מכדי לצאת מהמכשיר — המודל צריך לרוץ על הקצה.

אנחנו מפתחים מודלים שרצים על מכשירים ובקרים: זיהוי ועיבוד מקומי, אופטימיזציה לצריכת זיכרון וחשמל, ואינטגרציה לחומרה ייעודית. זהו חיבור ישיר בין עבודת ה-AI שלנו לבין הניסיון בפיתוח מערכות משובצות ובפיתוח IoT.

הסטאק הטכני שלנו

מודלים: מודלים בעלי משקלים פתוחים בהרצה עצמית, וכן OpenAI, Anthropic ו-Google.
שכבת ידע ואחזור: pgvector על Postgres, מסדי וקטורים בהרצה עצמית (Qdrant, Weaviate, Milvus), ופתרונות מנוהלים כשאין אילוץ רגולטורי.
בסיסי ידע: מאגרי ידע מובנים מבוססי Markdown ו-Obsidian — קריאים לבני אדם, ניתנים לעריכה ולבעלות מלאה של הלקוח.
תזמור: LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, ופיתוח ייעודי כשהמסגרות לא מספיקות.
ראייה ממוחשבת: זיהוי תמונה ואובייקטים, עיבוד בזמן אמת, הרצה על מכשיר.
למידת מכונה קלאסית: חיזוי, סיווג וזיהוי אנומליות מעל נתוני חיישנים ועסקאות.
תשתית: ניטור, מדידת איכות, בקרת עלויות, ו-CI/CD.

דוגמאות מהשטח

AI21 Labs

פיתחנו עבור AI21 Labs, מחברות הבינה המלאכותית המובילות בישראל.

לקוח ביטחוני

פיתוח יכולות AI בסביבה מסווגת, כולל הרצת מודלים מקומיים ללא קישוריות לאינטרנט.

ראייה ממוחשבת במוצר צרכני

במסגרת העבודה על LEGO Life of George פיתחנו זיהוי תמונה בזמן אמת שמחבר בין עצמים פיזיים למשחק דיגיטלי.

מחקר ופיתוח פנימי

חלק מהיכולות שלנו נבנו ונבחנו קודם כל אצלנו — כולל מערכות סוכנים לפיתוח תוכנה. אנחנו לא מוכרים יכולת שלא הרצנו בעצמנו.

איך אנחנו עובדים עם AI

כל עבודה עם מודל אצלנו נמצאת בתוך תהליך הנדסי, לא במקומו.

• ארכיטקטורה, אפיון ותיעוד נעשים לפני שמודל נכנס לתמונה, ובחירת הסטאק היא שלנו.
• כל פלט של סוכן עובר בדיקה של סוכני ביקורת מאומנים, ורק אחריה מגיע לבדיקת מהנדס.
• מחזורי הפיתוח נשמרים במלואם — אינטגרציה רציפה, בדיקות יחידה, QA ופריסה.
• ה-DevOps נשאר בידיים שלנו ובשליטתכם, ולא בסביבה מוגבלת של ספק חיצוני.
• מידע קנייני ונכסים רוחניים לא מועברים דרך מודלים.
• אנחנו נמנעים מיכולות וממשקים שחושפים את הלקוח לדליפת מידע או לפרצות אבטחה.
• שימוש ב-AI מוצג ללקוח לפני ההצעה, כי הוא משפיע על מודל התמחור.

מה אנחנו לא עושים

• אנחנו לא מאמנים מודלי יסוד. אנחנו בונים מערכות מעליהם.
• אנחנו לא עוקפים מגבלות של ספקי AI ולא עושים בהם שימוש לרעה. עבודה בתוך תנאי השימוש היא גם עניין של ציות אצלכם, לא רק אצלנו.

תהליך פרויקט AI ב-iGates

1. Discovery — מה המשימה העסקית, איזה מידע קיים, ומה ההגדרה של הצלחה.
2. היתכנות ממוקדת — בדיקה מהירה מול המידע האמיתי שלכם, לפני התחייבות לפיתוח מלא.
3. אפיון ארכיטקטורה — מודל, שכבת ידע, הרשאות, ניטור ואומדן עלות תפעולית.
4. פיתוח באיטרציות — גרסאות עובדות עם מדידת איכות, לא רק הדגמות.
5. פרודקשן ותחזוקה — ניטור, בקרת עלויות, ועדכון כשמודלים ותנאי שוק משתנים.