ה-AI נכנס לחברה דרך הרשמות, לא דרך רכש.

דוגמאות מהשטח

• הוצאות על פלטפורמות AI עברו לניהול ודיווח שוטף.

  חברת טכנולוגיה

  השימוש נותח מתוך ייצוא הנתונים של הפלטפורמה עבור כלל הרישיונות, רמות החבילה הותאמו לשימוש בפועל ולא לברירות המחדל, ונקבע דוח ייעול תקופתי שההנהלה וצוות הכספים עובדים לפיו היום.

• פלטפורמת AI הוטמעה תחת מערך הזהויות של החברה.

  חברת SaaS עסקית

  כלי AI לפיתוח חוברו ל-SSO ולהקצאת משתמשים דרך מערכת הזהויות, ברירות המחדל של המודלים נאכפו מרכזית, והגדרות הניהול והבקרה תועדו עבור הצוות שמחזיק בהן.

• הגישה למידע של אינטגרציית AI אובחנה ותוקנה.

  חברת טכנולוגיה

  חיבור AI שנכשל מול פלטפורמת נתונים אותר כבעיה של הרשאות שהוגדרו לא נכון; ההרשאה תוקנה, הגישה צומצמה למה שהאינטגרציה באמת צריכה, והגבול תועד.

דוגמאות הלקוחות כאן אנונימיות במכוון. לקוחות וממליצים ישמחו לשוחח באופן פרטי, לפי בקשה ובתיאום מראש.

שאלות נפוצות

• האם באמת צריך חבילת Enterprise, או שגם חבילת Team יכולה לענות על הצורך?

  לא תמיד צריך חבילת Enterprise כדי לייצר סביבת עבודה מאובטחת. החבילה הנכונה תלויה בדרישות האבטחה, התאימות, ניהול הזהויות ורמת הבקרה שהארגון צריך.

  עבור חברות רבות, חבילת Team או Business נותנת איזון טוב יותר. החבילות האלה בדרך כלל מבוססות על מכסות שימוש ולא על חיוב ישיר לפי צריכת API, ולכן הן יכולות להיות חסכוניות משמעותית בשימוש היומיומי. רבות מהן גם תומכות ב-SSO ובחיבור למערכת ניהול הזהויות של הארגון, כך שהגישה נשארת בשליטה מרכזית.

  Enterprise הופך לרלוונטי יותר כאשר קיימות דרישות ספציפיות לסביבה מפוקחת או רגולטורית, כמו HIPAA, בקרות תאימות מתקדמות, יכולות Audit מפורטות, דרישות Retention או צורך ביכולות מתקדמות יותר של Provisioning וניהול מחזור חיי משתמשים.

• אפשר לאבטח ולנהל גם את החבילות הנמוכות יותר?

  המגבלה העיקרית בחבילות הנמוכות יותר היא בדרך כלל סביב Provisioning ובקרות ניהול מתקדמות, ולא סביב רמת האבטחה הבסיסית. לדוגמה, ייתכן שלא תהיה בהן אותה רמה של SCIM Provisioning או בקרות ניהול מפורטות.

  בנוסף, לא כל שכבת האבטחה חייבת להגיע מתוך האפליקציה עצמה. אפשר להשתמש במערכת ניהול הזהויות יחד עם פתרון MDM או Endpoint Management כדי לאכוף מדיניות, להגביל אפליקציות, להגדיר את ה-Agent על תחנות הקצה ולהוסיף Guardrails לגבי האופן שבו ניתן להשתמש בכלי AI.

  עבור ארגונים רבים, השילוב הזה מאפשר לקבל סביבה מאובטחת, מנוהלת וחסכונית, בלי לשלם על יכולות Enterprise שאין בהן צורך אמיתי.

• מה כלי ה-AI באמת שולחים לספק?

  זה תלוי בחבילה ובהגדרות, ובדיוק בגלל זה צריך לבדוק ולא להניח. בכלי AI שפועלים בענן, הפרומפטים וכל קובץ שמצרפים נשלחים לספק לצורך העיבוד. האם המידע נשמר, האם משתמשים בו לאימון, ולאילו מקורות נוספים חיבור יכול להגיע תלוי במוצר, בחוזה ובהגדרות ה-tenant, ולכן צריך לאמת את זה ולא להסיק משם החבילה.

• איך שולטים באילו מודלים אנשים משתמשים?

  במקומות שבהם הפלטפורמה תומכת בכך, מרכזית, דרך ממשק הניהול שלה, ברגע שהחשבונות נמצאים תחת מערך הזהויות הארגוני ולא תחת הרשמות אישיות. זמינות המודלים, שמירת המידע וברירות המחדל של סביבת העבודה הופכות להגדרות נאכפות ולא להנחיות, וזה חשוב כי הנחיה עובדת רק על מי שקרא אותה.

• איך יודעים אם רמת החבילה מתאימה לשימוש בפועל?

  נתוני הפלטפורמה ופרטי החיוב מראים מי באמת פעיל ועד כמה הוא משתמש בפלטפורמה, ולעיתים קרובות מתקבלת תמונה שונה מזו שמספר הרישיונות לבדו מציג.

• אפשר לנהל כלי AI לפיתוח בלי להאט את המפתחים?

  כן, וזה המקרה שהכי חשוב לנו לעשות נכון. בקרה שמפריעה היא בקרה שעוקפים, ולכן הבקרות יושבות ברמת החשבון, ברירת המחדל של המודל והרשאות החיבור, ולא בין המפתח לעורך שלו.

• האם אתם גם מנהלים כלי AI?

  אנחנו מטמיעים ומנהלים כלי AI למפתחים ולפרודוקטיביות, כולל הגדרות ארגוניות, הרשאות, הקצאת משתמשים ובקרות שימוש.