1. מתי לבנות AI in-house ומתי לקנות?
דרגו 5 ממדים (נכס אסטרטגי, time-to-value, התאמה רגולטורית, TCO ל-5 שנים, כישרון). סכום 5–12: בנו. 13–19: היברידי. 20–25: קנו. מסגרת מפורטת ←
2. LLM כללי, מודל מותאם-תחום או RAG?
RAG לעובדות וטריות; fine-tuning לסגנון; היברידי ב-~60% מהמקרים. נסו prompt-only קודם — 30–40% מהמקרים נפתרים שם. השוואה מלאה ←
3. מה אסטרטגיית AI מכילה (לעומת roadmap)?
עדיפויות לפי ROI ורגולציה, מדיניות data + מודל, מסגרת ממשל, build-vs-buy לכל use case, מטריקות הצלחה, ו-exit criteria לכל פיילוט.
4. איך מודדים בגרות ממשל AI?
מודל 5 רמות: Ad-hoc, Documented, Measured, Audited, Continuous. רוב הארגונים ברמה 1–2. הערכה אינטראקטיבית ←
5. NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 או EU AI Act?
EU AI Act חובה ל-EU. NIST baseline טכנית. ISO 42001 לארגונים שב-ISO 27001. שילוב של שלושתן הוא הסטנדרט הבוגר.
6. Baseline מינימלי לפני production?
12 בקרות: model registry, data lineage, evaluation harness, HITL ל-high-stakes, audit log, incident response, prompt versioning, RBAC, PII filtering, hallucination monitoring, drift detection, rollback.
7. סיכוני LLM בתעשיות מוסדרות?
Hallucination בייעוץ רגולטורי, prompt injection, דליפת PII ל-vendor, drift לא-נצפה, shadow AI (עובדים עם ChatGPT ומידע פנימי).
8. איך מונעים hallucination ב-production?
RAG עם reranking + citation enforcement; structured output (JSON mode); confidence thresholding; evaluation harness רץ continuous עם golden set.
9. מתי פריסה חוצה את high-risk של EU AI Act?
Annex III: ביומטריה, תשתיות קריטיות, חינוך, תעסוקה, שירותים חיוניים, אכיפה, הגירה, צדק. בדיקה ←
10. מתי RAG עדיף על fine-tuning?
עובדות משתנות יומי/שבועי, ציטטה רגולטורית, corpus גדול ומגוון, latency budget 500–2000ms.
11. ענן עצמי או SaaS של vendor?
Vendor SaaS לטיים-טו-מרקט מהיר. Self-hosted ל-residency נוקשה (152-FZ, EU public). Multi-vendor עם gateway = הסטנדרט הבוגר. השוואה ←
12. כמה זמן ל-RAG ארגוני?
Discovery 2–3 שב'. PoC 4–6 שב'. Pilot ב-production 2–3 חוד'. Scale 6–9 חוד' total. הוויכוח — retrieval quality.
13. Timeline ROI?
Automation: 6–12 חוד'. Decision support: 12–18. Revenue-generating: 18–24. ROI שלילי בשנה הראשונה הוא נורמלי.
14. Use cases של AI עם ROI מדיד תוך 12 חודשים?
Customer support automation, document extraction, code-assist, content generation, lead qualification, knowledge management. רובם labor-cost-reduction, לא revenue.
15. איך מודדים השפעה עסקית של עוזר AI?
Pre/post A/B עם control group: זמן למשימה, accuracy, CSAT/NPS, error rate, escalation rate. אל תסמכו רק על usage metrics.