במקום להילחם בכל פעם מחדש עם טבלאות שכר בפורמטים שונים – בניתי תהליך ב-Python שמזהה, ממפה ומאחד את הנתונים בצורה חכמה.
עם עזרה ממודלי שפה ופרומפט מדויק, הפכתי מבנים שונים למודל אחיד וניתן להרחבה.
התוצאה: בסיס נתונים יציב, תומך בניתוחים חכמים, עם גמישות להוסיף מימדים, שערי חליפין ואלפי יצירתיות ישראלית 🧠🇮🇱
אתגר המרכזי: מחלקות כספים מבלות 80% מזמנן ב”תפעול” נתונים (שליפה וניקוי) ורק 20% בניתוח המייצר ערך אסטרטגי.
הפתרון המתודולוגי: אימוץ תהליכי Data Integration מובנים – ETL (מסורתי ומבוקר) ו-ELT (מודרני וגמיש) – כדי להחליף את העבודה הידנית הסיזיפית.
הכלים בשטח: דמוקרטיזציה של הנדסת נתונים באמצעות כלים נגישים כמו Power Query, פלטפורמות FP&A היברידיות (Datarails, Vena) ומערכות אוטומציה חזותית (Alteryx).
השורה התחתונה: המעבר לארכיטקטורה אוטומטית מאפשר למנהלי כספים להפוך מ”מזיזי נתונים” לאדריכלי מידע, תוך הפחתת סיכוני “גיהנום האקסל”.
איך הופכים את ה-AI ממילה גדולה למציאות יומיומית בארגון?
רשימת צעדים ברורה שתעזור לכם לעשות סדר, לבנות תשתית נכונה, ולקדם תרבות של חדשנות מבוססת נתונים – ככה עושים AI שמייצר תוצאות.
AI זה לא רק באזז – זה לגמרי העתיד.
שלוש שאלות פשוטות שיכולות לעשות סדר, ועוד כמה צעדים פרקטיים שיעזרו לכם לבדוק איפה אתם עומדים,
ולחשוב איך הופכים את ה-AI ליתרון אמיתי בארגון.
🧠 הפכו את ה-AI למאמן האישי שלכם!
במקום רק לשאול שאלות – תנו לו תפקיד: מנטור, מאמן או שותף לחשיבה.
כשהוא שואל אתכם שאלות – מתחילים לגלות תובנות שלא חיפשתם, וללמוד לעומק דברים שלא תכננתם.
למה ChatGPT לא חוזר על עצמו – ואיך זה דווקא לטובתכם
מודלי שפה לא בנויים לתת תשובה אחת “נכונה” – הם בנויים לחקור, להפתיע ולשאול מחדש.
בפוסט הזה תגלו איך חוסר העקביות של המודל הוא דווקא כוח, ואיך תבנית אחת פשוטה – שבה אתם נותנים לו לשאול אתכם – יכולה לייצר לכם רעיונות שלא חשבתם עליהם בכלל.
איך לשדרג את אקסל? זה לא רק לדעת נוסחאות – זה לדעת איך לחשוב איתן.
במאמר תגלו איך ChatGPT וכלי BI יכולים להפוך אתכם לא רק למדויקים יותר – אלא גם חכמים ומהירים יותר.
ככה באופן כללי – שדרוג תהליכי עבודה אצל רואי חשבון בעידן טכנולוגי נגיש✋ רואי חשבון יודעים אקסל – אבל זה כבר לא מספיק.מי שרוצה היום
רוצים תשובות טובות מ-AI? זה לא קסם – זה ניסוח נכון. פוסט קצר עם כל הטיפים שיגרמו ל-ChatGPT לדבר תכל’ס ולחשוב בשבילכם.
במערכות AI הזיות במודלי שפה (LLMs) הן פער בין ביטחון עצמי גבוה לבין דיוק עובדתי. עבור ארגונים השואפים להיות Data-Driven, מדובר במחסום אימוץ מרכזי. המפתח לפתרון אינו ניסיון לבטלן לחלוטין, אלא ניהול סיכונים חכם באמצעות ארכיטקטורת RAG, תהליכי Validation קפדניים והטמעת Human-in-the-loop. המאמר סוקר כיצד הופכים את ה-AI מכלי יצירתי למנוע עסקי מהימן ומבוסס דאטה.
באתר זה נעשה שימוש ב”קבצי עוגיות” (cookies) וכלים דומים אחרים על מנת לספק לכם חווית גלישה טובה יותר, תוכן מותאם אישית וביצוע ניתוחים סטטיסטיים. למידע נוסף ניתן לעיין במדיניות הפרטיות
