קורס: Deep Research ב-ChatGPT למנהלים ברשויות מקומיות

הבנת ההבדל בין “חיפוש בגוגל” למחקר עומק. הכרת מבנה התוצר: סיכום מנהלים, פערי מידע, ודוחות מאומתים. ניהול ציפיות לגבי הזיות AI וסיכונים במידע ציבורי.

הפיכת “כאב ניהולי” לשאלת מחקר מדידה. הגדרת פורמט התוצר (נייר עמדה, סקירת חלופות) וקביעת גבולות גזרה: גיאוגרפיה, רגולציה ולוחות זמנים.

פירוק שאלות גדולות לתתי-נושאים (תקציב, תפעול, חוק). אסטרטגיות לאיסוף מקורות רחב, וניהול איטרציות (“מה חסר?”, “מה מתנגש?”).

קריטי לרשויות: היררכיית מקורות (ממשלתיים, תקנים, פסיקה). טכניקות לאיתור סתירות, אימות מספרים וכתיבה אחראית של המלצות ומסקנות.

שימוש בטוח במסמכים פנימיים (PDF/Excel) לחילוץ תובנות. חוקי ברזל לניקוי פרטים מזהים ומידע רגיש לפני העלאה לענן.

יצירת Decision Memo: חלופות ישימות (תקציב/כ”א), ניתוח עלות-תועלת, והקמת מנגנוני מעקב ובקרה (KPI) ליישום ההחלטות.

שימוש ב-AI בהקשר למכרזים ורכש בצורה חוקית. שקיפות בתיעוד (עמידה בביקורת), מניעת הטיות כלפי אוכלוסיות ונהלי עבודה בארגון ציבורי.

דוגמאות מהשטח: מכרז פינוי פסולת, שיפור מוקד עירוני, היערכות אקלימית (חום/הצפות), תוכניות רווחה בקהילה ונהלי חירום.

תרגול מעשי על בעיה אמיתית מהרשות: כתיבת בריף, הרצת מחקר, ביצוע איטרציות והגשת תוצר סופי בפורמט ועדה.

בניית ספריית פרומפטים רשותית, קביעת מדדי הצלחה לשימוש ב-AI, תהליכי “בקרה וחתימה” ויצירת קהילת ידע פנימית.