רקע על Windsurf

Windsurf, ששמה הרשמי הוא Exafunction Inc, היא חברת סטארט-אפ המתמחה בפיתוח כלים מבוססי בינה מלאכותית שנועדו לסייע למפתחי תוכנה. במילים פשוטות, החברה מפתחת תוכנה שעוזרת למתכנתים לכתוב קוד מהר יותר ובאיכות גבוהה יותר. המוצר המרכזי שלה מאפשר כתיבת קוד באמצעות הנחיות בשפה טבעית – למשל: “צור לי כפתור שמשנה צבע כשלוחצים עליו”. בכך הוא משפר את יעילות תהליך הפיתוח ומסייע בין היתר בכתיבת קוד מורכב, באיתור באגים (שגיאות בקוד), ובהשלמה אוטומטית של שורות קוד.

Windsurf הוקמה ב-2021 על ידי ורון מוהן ודאגלס צ’ן, חברים מילדות ובוגרי MIT. בשנת 2024 הוערכה החברה בשווי של 1.25 מיליארד דולר בסבב גיוס שהובילה קרן General Catalyst. בחודשים האחרונים, ניהלה מגעים עם קרנות כמו Kleiner Perkins ו-General Catalyst לגיוס לפי שווי של כ-3 מיליארד דולר.

משמעות הרכישה

רכישת Windsurf מהווה צעד אסטרטגי משמעותי עבור OpenAI בשלושה היבטים עיקריים:

התחרות בשוק כלי הקידוד החכמים

העסקה תחזק את מעמדה של OpenAI בזירה המתפתחת של כלי קידוד מבוססי בינה מלאכותית. בשוק הזה החברות שואפות לבנות את ה”עוזר האולטימטיבי” למתכנתים – תוכנה שלא רק משלימה שורות קוד, אלא גם מבינה את כוונת המשתמש ומציעה פתרונות שלמים. OpenAI מתמודדת כאן ישירות מול שחקנים כמו Anthropic (מפתחת Claude), GitHub (בבעלות מיקרוסופט) ו-Anysphere (המפתחת של Cursor).

שיפור יכולות ה-ChatGPT

המטרה המוצהרת היא להפוך את ChatGPT לעוזר תכנות חכם ויעיל יותר. למרות שהוא כבר מסוגל לסייע בכתיבת קוד, שילוב הטכנולוגיה של Windsurf צפוי לשדרג את הביצועים – במיוחד בהבנת פרויקטים מורכבים ובהצעת פתרונות מדויקים.

מענה לתחרות הגוברת

לאחרונה פתחה GitHub את Copilot לשימוש גם עם מודלים של Google (Gemini) ושל Anthropic (Claude). הצעד הזה הגביר את הלחץ התחרותי, והמהלך של OpenAI מהווה תגובה ישירה לאיום החדש.

האתגרים והשאלות הפתוחות

למרות הפוטנציאל הרב, הרכישה מעוררת גם שאלות ואתגרים שראוי להתעכב עליהם:

ניגוד עניינים פוטנציאלי

קרן ההשקעות של OpenAI היא מהמשקיעות המרכזיות ב-Cursor – מתחרה ישירה של Windsurf. המשמעות – OpenAI מחזיקה אינטרסים בשתי חברות שמתמודדות על אותו שוק, מה שעלול לעורר חוסר אמון בקרב יזמים וחברות סטארט-אפ, במיוחד כאלה ששוקלות שיתוף פעולה עם הקרן.

פער בביצועים פיננסיים

הכנסותיה השנתיות של Windsurf מוערכות בכ-40 מיליון דולר, לעומת כ-200 מיליון דולר של Cursor. על רקע זה, תג המחיר של 3 מיליארד דולר מעלה סימני שאלה בנוגע לשווי הגבוה – והאם הוא אכן מוצדק עסקית.

אינטגרציה טכנולוגית

גם בצד המעשי קיימים אתגרים. שילוב הטכנולוגיה של Windsurf במערכות הקיימות של OpenAI אינו מובן מאליו ודורש התאמה של ארכיטקטורות תוכנה, תשתיות ולעיתים גם תרבויות ארגוניות שונות.

הרכישה מתבצעת גם על רקע שינויים עמוקים במבנה הארגוני של OpenAI. לאחרונה הודיעה החברה על מעבר לתאגיד ציבורי לתועלת הציבור (Public Benefit Corporation – PBC), תוך שמירה על שליטה בידי הגוף הלא-רווחי שמעליה. מדובר במהלך אסטרטגי שנועד לאזן בין הצורך בצמיחה עסקית לבין המחויבות לפיתוח בינה מלאכותית שתיטיב עם האנושות.

במקביל, OpenAI השלימה גיוס ענק של 40 מיליארד דולר בהובלת SoftBank, לפי שווי של 300 מיליארד דולר – מהלך שממחיש את האמון שהשוק נותן בה. עם זאת, החברה מתמודדת עם ביקורת ציבורית ואתגרים משפטיים, ובראשם תביעה מצד אילון מאסק, אחד ממייסדיה, שמחו על שינוי הייעוד – ממיזם לא-רווחי לחברה שפועלת למטרות רווח.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

עתיד הקידוד בעידן הבינה המלאכותית

רכישת Windsurf על ידי OpenAI מסמנת שלב חדש בהתפתחות הטכנולוגית של כלי קידוד אוטומטיים. אנחנו עדים למירוץ גובר בין ענקיות הטכנולוגיה לפיתוח מערכות שישנו את הדרך שבה מפתחים כותבים קוד – לא רק כתיבה מהירה יותר, אלא גם הבנה עמוקה יותר של הכוונה שמאחורי הקוד.

העסקה צפויה להביא לשדרוג משמעותי ביכולות הקידוד של ChatGPT, ולחזק את מעמדו בשוק המתעצם של עוזרי תכנות חכמים. עבור מפתחי תוכנה, המשמעות ברורה: כלים מתקדמים יותר שיאפשרו להתמקד באתגרים היצירתיים והמורכבים, תוך השארת המשימות החזרתיות והטכניות בידיה של הבינה המלאכותית. עבור צרכנים, מדובר בסיכוי למוצרים איכותיים יותר – ומהירים יותר – שיגיעו לשוק.

רק הזמן יכריע אם ההשקעה האדירה של 3 מיליארד דולר תוכיח את עצמה, אבל דבר אחד ברור כבר עכשיו: עתיד פיתוח התוכנה משתנה לנגד עינינו – והמהלך הזה הוא צעד גדול בדרך לשם. השלמת העסקה צפויה בחודשים הקרובים, אז גם ייחשפו פרטים נוספים על שילוב הצוותים והטכנולוגיות.

הפוסט OpenAI רוכשת את Windsurf תמורת 3 מיליארד דולר הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מהו השינוי ש-OpenAI ביצעה?

החברה, שהוקמה בשנת 2015 כארגון ללא מטרות רווח, נולדה עם חזון מרחיק לכת: פיתוח בינה מלאכותית שתשרת את האנושות כולה. אך עם הזמן התברר שפיתוח AI ברמה הזו דורש מימון עצום – הרבה מעבר למה שתרומות פילנתרופיות מסוגלות לספק. ב־2019 הוקמה ישות חדשה למטרות רווח (LLC), שאיפשרה גיוס השקעות פרטיות – כולל מעל 13 מיליארד דולר ממיקרוסופט – מבלי לוותר על הפיקוח של הארגון המקורי. כעת, OpenAI מבצעת מהלך נוסף: היא משנה את הישות המשפטית ל־Public Benefit Corporation (PBC) – חברה שמחויבת לא רק לרווח של בעלי המניות, אלא גם לשקול באופן פעיל את טובת הציבור כחלק מהחלטותיה.

התפתחות המבנה הארגוני של OpenAI בין 2015-2025

למה דווקא עכשיו?

לפי ההודעה הרשמית של החברה, המהלך נועד ליצור יציבות ארגונית לטווח הארוך – רגע לפני עידן שבו בינה מלאכותית כללית (AGI) תהפוך, לדבריהם, למציאות ממשית. פיתוח AGI (מערכת בינה מלאכותית בעלת יכולות חשיבה, למידה והבנה רחבות בדומה לאדם), כך מעריכה OpenAI, ידרוש תשתיות מסוג חדש לחלוטין – מקורות אנרגיה ייעודיים, שטחי קרקע, שבבים מותאמים אישית, מרכזי נתונים עצומים, ומערכות ניהול בקנה מידה גלובלי. סם אלטמן, מנכ״ל החברה, מבהיר את כוונתם: “המעבר ל־PBC מאפשר לנו לשלב גמישות עסקית עם פיקוח ציבורי אמיתי.”

בין שקט תעשייתי לאמונה בייעוד

לאחר ההכרזה, שלח סם אלטמן מכתב אישי לעובדי החברה. הוא הדגיש שמבחינתו לא מדובר בשינוי כיוון – אלא בהעמקת המחויבות: “העברנו את החברה למבנה שיאפשר לנו לפעול בצורה ברת-קיימא, תוך שמירה על המחויבות העמוקה שלנו לשרת את טובת הציבור. זו אותה משימה – עכשיו עם יותר כלים לממש אותה.” המכתב נועד להשרות תחושת יציבות פנימית ולהבהיר: המהלך לא נועד לשנות את חזון החברה, אלא לחזק את יכולתה להגשימו. בתקופה של צמיחה מהירה ולחץ מסחרי הולך וגובר, המסר הזה פונה גם לרגש – בניסיון לאחד את הצוות סביב ייעוד משותף.

מבנה חדש מול פיקוח ישן

על אף ש־OpenAI הופכת לישות עסקית מסוג Public Benefit Corporation, השליטה הארגונית נותרת בידי הגוף המקורי – ארגון ללא מטרות רווח. זהו מבנה יוצא דופן: חברה שפועלת למטרות רווח, אך נמצאת תחת פיקוח של גורם שחובתו המוסרית קודמת לשורת הרווח. הארגון הלא-רווחי ממשיך לשלוט במינוי חברי הדירקטוריון, ובכך מוודא שהחלטות אסטרטגיות ימשיכו להתקבל מתוך ראייה רחבה ולא רק מתוך שיקולים עסקיים. לדברי יו”ר הדירקטוריון, ברט טיילור, המבנה החדש גובש לאחר דיאלוג ממושך עם רגולטורים במדינות דלאוור וקליפורניה, ובהתייעצות עם מומחים חיצוניים – מתוך מטרה מוצהרת לאזן בין האינטרסים של משקיעים, עובדים והציבור הרחב.

האם זה באמת שומר על ערכי הליבה?

זו, אולי, השאלה המשמעותית ביותר שעולה מהמהלך כולו.

המודל החדש של OpenAI אכן ייחודי – אבל הוא פועל תחת זכוכית מגדלת. מצד אחד, החברה טוענת למחויבות עמוקה לטובת הציבור, מצד שני, היא מקיימת שותפות הדוקה עם מיקרוסופט, ומוצריה משולבים לעומק בפלטפורמות מסחריות כמו Azure ו־Copilot. הלחץ לצמיחה עסקית עצום, והאיזון שברירי. האם גוף שמקבל מימון כה מהותי מהשוק הפרטי יכול באמת להבטיח פיתוח אחראי של טכנולוגיה שעלולה להשפיע על מוסדות חברתיים, דמוקרטיים וכלכליים? האם מועצת מנהלים של PBC – גם אם מחויבת לשקול את טובת הציבור – תוכל לעמוד בלחץ כשיתעורר דיון על פרסום מודל חדש שעלול לשמש גם לרעה?

השאלות האלה אינן תאורטיות. הן יקבעו אם המנגנון המוסרי ש־OpenAI בונה – הוא באמת בלם אפקטיבי, או שמא רק עטיפה אתית למבנה עסקי רגיל. לכן, לצד הפיקוח הפנימי, חשוב שגם הציבור, התקשורת והקהילה המדעית ימשיכו לעקוב, לשאול ולבחון את הפעולות של OpenAI. בעידן שבו קוד יכול לשנות מציאות, גם אחריות דורשת יותר מעקרונות – היא דורשת שקיפות, עמידות והקשבה.

מקרים בודדים בעולם ההייטק

מבנה ה־PBC (Public Benefit Corporation) עדיין נדיר בתעשיית ההייטק. הוא נפוץ יותר בעולמות כמו קיימות, חינוך או קואופרטיבים – פחות כשמדובר בטכנולוגיה בקנה מידה גלובלי. בין הדוגמאות הבודדות אפשר לציין את Patagonia (ביגוד וציוד לפעילויות Outdoor), שפועלת לפי עקרונות סביבתיים, ואת Kickstarter – פלטפורמת מימון ההמונים שמתחייבת לשקיפות ולעקרונות של יצירה פתוחה. אבל בעולם הבינה המלאכותית, ובמיוחד כשמדובר בגורם שמוביל את המרוץ ל־AGI, מדובר בניסוי כמעט חסר תקדים.

המהלך של OpenAI עשוי להפוך למודל עבור גופים נוספים שירצו לשלב רווח עם אחריות מוסרית – או שהוא יהפוך לדוגמה כואבת לאיך גם כוונות טובות נלחצות ומתעוותות תחת ציפיות של שוק ההון, צמיחה בלתי פוסקת, ומאבקי כוח סביב טכנולוגיות משנות עולם.

דוגמה נגדית אפשר לראות במקרה של גוגל: במשך שנים היא פעלה תחת הסיסמה “Don’t be evil”, שהפכה לסמל של אחריות תאגידית. אך עם הזמן, הסיסמה נעלמה מחזית המסמכים הרשמיים של החברה, והביקורת הציבורית על פרויקטים שנויים במחלוקת – כמו חוזים עם הפנטגון או איסוף מידע – הלכה וגברה. זה מזכיר שכוונות מוסריות, חזקות ככל שיהיו, זקוקות למבנה ותרבות שמחזיקים אותן לאורך זמן – גם כשהרווחים עלולים להיפגע.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס AI בינה מלאכותית למנהלים ובכירים

למידע נוסף >>

ניסוי ארגוני בעידן הבינה המלאכותית

השינוי במבנה של OpenAI הוא הרבה מעבר להליך משפטי – הוא ניסוי ארגוני יוצא דופן בשאלה: האם אפשר לשלב ערכים מוסריים עם טכנולוגיה פורצת דרך, בתוך מציאות עסקית שמונעת על ידי צמיחה, תחרות והשקעות עתק. זה סיפור על ההתנגשות המתמדת בין אידיאלים לטכנולוגיה, ועל הניסיון לעצב רגולציה פנימית – במקום לחכות לכפייה חיצונית – בעידן שבו חברות כמו OpenAI שואפות להשפיע בקנה מידה עולמי.

האם המהלך הזה יוכיח את עצמו? האם OpenAI תעמוד במחויבות שלה לפתח בינה מלאכותית שתיטיב עם האנושות – גם כאשר יהיו לכך עלויות מסחריות? כמו תמיד בעולמות מתקדמים – נצטרך לבחון לא רק את ההצהרות, אלא את הבחירות בפועל. את השקיפות. את הקצב. ואת היכולת של ארגון פרטי להתמודד עם אחריות ציבורית בקנה מידה היסטורי.

הפוסט OpenAI משנה את המבנה הארגוני שלה לתאגיד לתועלת הציבור הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה בדיוק קרה?

בסוף אפריל 2025, OpenAI שחררה עדכון חדש ל-GPT-4o – הגרסה המרכזית שמפעילה את ChatGPT ומשמשת מאות מיליוני אנשים ברחבי העולם. מהר מאוד, משהו התחיל להרגיש… מוזר. משתמשים שמו לב שהבינה המלאכותית נעשתה יותר מדי נחמדה. היא הסכימה כמעט עם כל דבר, חילקה מחמאות בלי הבחנה, והפסיקה לאתגר – אפילו כשמולה עמדו רעיונות מופרכים, מסוכנים, או פשוט שגויים. תארו לעצמכם מודל שאומר “נשמע מעולה!” כשמישהו מצהיר שהוא נביא, או מתלבט אם להפסיק טיפול תרופתי – בלי לשאול שאלות, בלי לסייג, רק ללטף.

זו לא בעיית נימוס – זו סכנה.

התגובות לא איחרו לבוא: סערה ברשתות, צילומי מסך ויראליים, וביקורת קשה ממומחים. כי בסוף, השאלה היא לא טכנית – היא מהותית: מה קורה כשמערכת כל כך חכמה – בוחרת פשוט להסכים עם הכול?

למה זה קרה?

במילים פשוטות: לולאת משוב מעוותת.

העדכון כלל מערכת למידה חדשה שהתבססה על משוב של משתמשים – אגודל למעלה או למטה . נשמע חכם, נכון? הבעיה: אנשים נותנים אגודל למעלה על שיחות נעימות ומחמיאות, לא בהכרח על שיחות נכונות או מועילות. כך ChatGPT למד לרצות, לא לאתגר. OpenAI הודתה שההתמקדות במשוב קצר טווח, יחד עם בדיקות מצומצמות, פגעה באיזון. למרות שמומחים פנימיים התריעו שהמודל “מרגיש לא טבעי”, המדדים האוטומטיים הראו ביצועים טובים. וכשבדקו את זה בקנה מידה קטן – המשתמשים אהבו את השינוי.

אבל זה בדיוק העניין: העדפת נחמדות על פני כנות היא מדרון חלקלק.

איך OpenAI הגיבה?

לזכותם ייאמר – הם הגיבו מהר. הם ביטלו את העדכון והחזירו את המודל הקודם, פרסמו הסבר ראשוני ואחר כך ניתוח מעמיק של מה שהשתבש, התחייבו לשפר את תהליך האימון, לשים דגש על בדיקות איכות מגוונות, ולהתקדם בזהירות, ואפילו הודיעו על כיוונים עתידיים, כמו לאפשר למשתמשים לבחור פרסונות שונות למודל, לשלוט בזמן אמת בהתנהגות שלו, ולהגדיר הנחיות מותאמות אישית.

אבל זו לא רק טעות טכנית. זו קריאת השכמה.

האירוע הזה חושף את האתגר האמיתי של בניית אינטראקציה בין אדם למכונה:

• מלכודת המעורבות: כמו אלגוריתמים של רשתות חברתיות, גם בינה מלאכותית עלולה להתמכר ל”לייקים” ולפידבק חיובי רגעי.

• יס-מנים דיגיטליים: כשהמודל רק מחמיא, הוא מאשר רעיונות רעים, משמר טעויות, ועלול לחזק התנהגויות מזיקות.

• התפתחות היחסים עם הבינה: אנשים פונים היום ל-ChatGPT לקבל עצות אישיות. זו מערכת עם השפעה אמיתית – ולכן האישיות שלה חייבת להיות אחראית.

• הערכת איכות מול מדדים כמותיים: לא כל מה שנראה טוב במספרים – באמת טוב. צריך עין אנושית, תחושת בטן, והבנה ערכית.

• שליטה אישית – אבל עם גבולות: התאמה אישית זה טוב. אבל איפה הגבול בין התאמה לנוחות – לבין מניפולציה עצמית?

הציוץ של סם אלטמן שמודה שהחברה פספסה את המטרה עם העדכון של GPT-4o

שורה תחתונה

OpenAI עשתה טעות. היא גם תיקנה, לקחה אחריות, והתחייבה לשפר. זה ראוי להערכה. אבל הלקח כאן לא רק טכנולוגי – הוא אנושי. אנחנו לא צריכים בינה מלאכותית שמלטפת אותנו – אלא כזו שיכולה גם לעצור ולהגיד: “רגע, אתם בטוחים בזה?” וכשאנחנו בונים מערכות חכמות – השאלה היא לא רק “כמה הן חכמות”, אלא למי הן באמת נאמנות – לאמת, או לנו?

הפוסט מה השתבש בעדכון של ChatGPT ולמה זה מסוכן? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

התפנית של D-ID

כמו לא מעט חברות סטארטאפ ישראליות, D-ID (שהוקמה בשנת 2017) החלה את דרכה דווקא בתחום הסייבר. שם החברה, D-ID, הוא ראשי תיבות של “De-Identification”, טכנולוגיה מעולמות ה-Cybersecurity, והשם אכן נשאר עוד מאז. האלגוריתם המקורי של החברה ידע לזהות תווי פנים אנושיים, ושימש בזמנו למניעת גניבה של תמונות ברשתות חברתיות על ידי כלי AI.

בעולמות הסטארטאפ מתרחש לעיתים “פיבוט”, כלומר שינוי כיוון. כך גם D-ID עשתה פיבוט, ולקחה את טכנולוגיית הליבה שלה מעולמות הסייבר, ובנתה אותה מחדש סביבה מה שאנחנו מכנים היום Generative AI (בינה יוצרת), או כפי שכינו זאת באותה העת – “מדיה סינתטית”. הטכנולוגיה, שצמחה מהיכולת לזהות תווי פנים, הפכה לבסיס ליצירת “אנשים דיגיטליים” (אווטארים דיגיטליים), המאפשרים להנפיש ולהזיז דמויות. החברה הגיעה עם מוצר טוב לשוק ה-generative AI כבר במועד התפוצצות התחום סביב נובמבר 2022.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

על פי תומר צוקר, סמנכ”ל השיווק של D-ID, כבר כיום פועלים בעולם למעלה מ-250 מיליון “אנשים דיגיטליים” – אווטארים שמונעים בטכנולוגיות מתקדמות של בינה מלאכותית. שוק האווטארים הדיגיטליים כולו, המאגד בתוכו מגוון שימושים תעשייתיים, חינוכיים ובידוריים, הוערך בשנת 2024 בכ-26.81 מיליארד דולר, וצפוי לצמוח בקצב מסחרר של כ-47% בשנה – עד לשווי עתידי של כ-584.62 מיליארד דולר בשנת 2032. שוק האווטארים שמבוססים על AI לבדו, מוערך כיום בכ-5.9 מיליארד דולר וצפוי לצמיחה שנתית ממוצעת של כ-30%. הנתונים הללו ממחישים עד כמה האווטארים אינם עוד גימיק טכנולוגי – אלא מגמה כלכלית משמעותית שמעצבת מחדש את אופן התקשורת, הייצוג והתוכן בעולם הדיגיטלי.

 

תומר צוקר, סמנכ״ל השיווק של D-ID

 

שחקנים, מורים ופרזנטורים – כולם אווטארים

האופקים ש-D-ID פותחת לא נעצרים רק בפיתוח הטכנולוגיה – הם משנים את הדרך בה אנו תופסים זהות, ייצוג ואינטראקציה במדיה הדיגיטלית. היום, האווטארים של החברה נמצאים כמעט בכל תחום שבו קיימת תקשורת חזותית בין אדם למערכת, או בין מותג לקהל. אבל מה שמייחד את D-ID וגורם לה להתבלט מעל למתחרות, היא קלות השימוש והממשק הסופר נוח ואינטואיטיבי. הכל מאוד ברור, נגיש ועם חוויית משתמש נהדרת. לא צריך לשבור את הראש ולחפש כל פיצ’ר ופיצ’ר – אפשר ליצור אווטאר דיגיטלי תוך שניות, ומשם – השמיים הם הגבול!

הממשק של D-ID Dtudio V3:

בידור: שחקני AI – הכוכבים החדשים של עולם הווידאו

אווטארים דיגיטליים של D-ID כבר מככבים בקליפים, פרסומות וסרטים. במקום להסתמך על שחקנים בשר ודם, חברות הפקה יכולות לייצר דמויות ריאליסטיות, מונפשות בקול ובמראה, שמבצעות תסריטים שלמים – ולפעמים אפילו שירה – מבלי להפעיל מצלמה אחת.

בסרטון הבא, שיצרנו עבור “ועידת המפרץ 2024”, ניתן לראות אווטאר דיגיטלי שכזה, שממש פתח את הכנס והציג את האג’נדה והחזון של הפרויקט מול כל באי הכנס:

חינוך והדרכה: מורים דיגיטליים 24/7

תחום ההדרכה התאגידית והחינוך הפורמלי מאמץ את האווטארים הדיגיטליים בהתלהבות. הדמויות הווירטואליות ממלאות תפקיד של מורים דיגיטליים המלווים הכשרות, מעבירים שיעורים ומנגישים תכנים – בפשטות, יעילות וללא תלות בזמינות אנושית, ולא פחות חשוב – בכל שפה!

בסרטון הבא אפשר לראות איך האווטאר הדיגיטלי שלי מעביר שיעור לעורכי דין, על שימושים של בינה מלאכותית בעולמות המשפט:

למידע על קורס בינה מלאכותית לעו”ד, לחצו פה.

כך תיצרו “תאום דיגיטלי” שלכם, בעזרת D-ID:

פרסום ושיווק: הפרזנטור שאתה בוחר

מותגים עושים שימוש באווטארים כדי לייצר חוויות פרסום מותאמות אישית, נגישה יותר ובעלת גמישות גבוהה. במקום להפיק מחדש פרסומת בכל שפה, ניתן להיעזר באותו אווטאר דיגיטלי ולהתאים את ההקלטה וההבעה לשוק היעד – כמעט בלחיצת כפתור.

הכלים המתקדמים של D-ID: מה אפשר לעשות עם זה?

מעבר לכלים ה”קלאסיים” של החברה – כלים ליצירת אווטארים דיגיטליים מרשימים – לחברה יש סט של כלים מתקדמים שלוקחים את הטכנולוגיה הזו צעד אחד קדימה!

Video Translate: תרגום וידאו בלחיצת כפתור

פיצ’ר ה-Video Translate הוא אחד מהכלים השימושיים והמפתיעים ש-D-ID השיקה. הכלי מאפשר לתרגם סרטונים ליותר מ-30 שפות תוך שמירה על קול הדובר המקורי, התאמת הבעות הפנים, וסנכרון מושלם של תנועות השפתיים. כל מה שצריך הוא להעלות סרטון, לבחור את שפות היעד – והתוצאה: גרסה מתורגמת באיכות גבוהה, מוכנה לשיתוף מיידי. מדובר בפתרון יעיל ונוח במיוחד ליוצרי תוכן, אנשי שיווק, ומוסדות חינוך שמעוניינים להרחיב את השפעתם לקהלים בינלאומיים. החידוש המשמעותי של הכלי טמון בקלות השימוש ובאיכות הוויזואלית יוצאת הדופן שהוא מציע, המעמידה אותו בשורה הראשונה של כלים מסוגו.

צפו בסרטון השקת המוצר, בו גיל פרי – מנכ”ל D-ID ומייסד-שותף – מציג את יכולותיו המרשימות של הפיצ’ר החדש:

סוכני AI: דמויות דיגיטליות שמבינות, מגיבות ומדברות

סוכני ה-AI של D-ID הם אווטארים אינטראקטיביים שמסוגלים לנהל שיחה חיה עם המשתמש – בטקסט, קול ותמונה. כל סוכן כזה מותאם אישית על פי הגדרות היוצר: מראה, קול, אופי תקשורת ובסיס ידע מבוסס מסמכים ייעודיים. התוצאה היא “אדם דיגיטלי” שמגיב בזמן אמת, מציג אמינות גבוהה, ויודע לענות על שאלות מורכבות בהתאם לתחום מומחיותו. הממשק פשוט לשימוש, ללא צורך בקידוד, והחוויה שונה לגמרי מכל צ’אטבוט סטנדרטי: טבעית יותר, קרובה יותר, ובעיקר – אנושית הרבה יותר.

איך מרגישה שיחה עם סוכן AI של D-ID?

סוכני ה-AI של D-ID:

זהות בעידן של אווטארים דיגיטליים

הטכנולוגיה של D-ID מציבה שאלות חדשות ומרתקות במרחב הזהות והנוכחות הדיגיטלית. ככל שהאווטארים הופכים מציאותיים יותר, כך עולה חשיבות ההבחנה בין תוכן אמיתי ל”מדיה סינתטית”, והצורך להבטיח שימוש אחראי בטכנולוגיה. ב-D-ID לא מתעלמים או בורחים מהשיח הזה על סיכונים ואיומים. להיפך – הם פועלים כדי למזער ולצמצם אותם!

הטכנולוגיה אמנם רבת עוצמה ומתפתחת בקצב מהיר מאוד, ולרוב מקדימה את הרגולציה הקיימת, אבל כחברה שרואה עצמה אחראית לבטיחות משתמשיה ובטיחות הציבור, D-ID קבעה לעצמה סטנדרטים אתיים ומנגנוני אבטחה. הם מגיעים בשלל רמות – הן ברמה הטכנולוגית והן ברמה האנושית, כדי למנוע שימוש לרעה בטכנולוגיה, ובעיקר כדי למנוע יצירת “דיפייק” (Deepfake) מזיק. מערכות החברה חוסמות באופן אוטומטי יצירת אווטארים של דמויות ציבוריות, וכן חוסמות שימוש בשפה בוטה או מסרים הקוראים לגזענות. במקרים חריגים, חשבונות משתמשים נסגרו עקב הפרת הכללים.

כדי להבטיח שקיפות ולהבהיר שמדובר במדיה סינתטית ולא באדם אמיתי, על כל סרטון המיוצר באמצעות הפלטפורמה של D-ID מופיע “סימן מים” (Watermark) של החברה. גם ללקוחות משלמים מופיע Watermark המציין שמדובר בתוצר AI. הסרת ה-Watermark מתאפשרת רק ללקוחות ארגוניים גדולים מאוד, וגם הם כפופים לתנאי שימוש מגבילים המונעים שימוש לרעה. תוצר אף ציין ש-D-ID מוכנה לסרב לעסקאות עסקיות שאינן עומדות בסטנדרטים האתיים שקבעה לעצמה, גם במחיר אובדן הכנסה.

בנוסף למניעת שימוש לרעה, D-ID גם פעילה בתחום “AI למען טובת הכלל” (AI for Good), תוך שימוש בטכנולוגיה למטרות חברתיות טובות. זה כולל סיוע משמעותי לאנשים עם מגבלות תקשורת, כמו חולי ALS, על ידי יצירת אווטארים ריאליסטיים המאפשרים להם לדבר ולהשמיע את קולם, ובכך לקיים אינטראקציה עם העולם. היבטים אלו של הטכנולוגיה מדגימים כיצד D-ID פועלת לא רק בחזית החדשנות העולמית של ה-Generative AI, אלא גם שואפת לרתום אותה לטובת החברה, תוך תרומה לדמוקרטיזציה של הטכנולוגיה והיצירתיות. החברה ממשיכה להוביל את התחום ולהציב את ישראל כמרכז חדשנות בולט.

הפוסט אווטארים דיגיטליים כחול לבן – הכירו את D-ID הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

עוזר אישי חכם שמשדרג את העבודה שלכם

קלוד הוא עוזר אישי מבוסס בינה מלאכותית, שפותח על ידי Anthropic. הוא מבין הקשרים, כותב מצוין, מסכם, מארגן מידע, פותר בעיות – והוא גם מצטיין בכתיבת קוד מדויק, נקי ואפקטיבי. מדובר בכלי רב־תחומי שיכול לחסוך לכם זמן ולהעלות את רמת הביצוע כמעט בכל תחום עבודה. אבל חשוב לזכור – קלוד לא מחליף שיקול דעת אנושי. הוא עוזר לחשוב, לא מחליט בשבילכם.

היתרון הגדול? כשהבקשה מנוסחת נכון – הוא מחזיר תשובה חכמה, ברורה, וישימה. קלוד יודע ליצור סיכומים, מסמכים, פוסטים ומצגות, לכתוב קוד בפייתון, ג’אווה סקריפט ושפות נוספות, לבדוק באגים ולהציע פתרונות. הוא מסוגל להבין הוראות מורכבות, לזהות דקויות ולבצע חיפוש ברשת כדי לאמת מידע או למצוא מקורות עדכניים. למשתמשים בתשלום הוא יודע לגשת ל”חשיבה מורחבת” (Extended Thinking), ובאחרונה יודע גם להתחבר לג’ימייל, למסמכי גוגל וליומן וכך בעצם להשתלב ישירות בשגרת העבודה שלכם.

מה כוללת כל תוכנית?

• משתמשים חינמיים: גישה למודל Claude 3.7. אין גישה ל”חשיבה מורחבת” (Extended Thinking), ויש מגבלות על מספר ההודעות.

• מנויי Pro ($20 לחודש): כוללים מצב “חשיבה מורחבת” – תהליך שבו קלוד עובר על הבקשה בצעדים איטיים ומדויקים, מה שמוביל לתשובות איכותיות יותר. בנוסף: חיבור ל-Gmail, Google Docs ויומן, גישה לאינטרנט, שימוש נרחב יותר וביצועים טובים בזמני עומס.

• מנויי Max, Team ו-Enterprise: מקבלים את כל יכולות Pro, יחד עם כלים למחקר מתקדם (Claude Research), שיתוף צוותים וניהול משתמשים.

איך להשתמש בעשרת הפרומפטים בקלוד?

הפרומפטים הבאים נועדו לעזור לכם להתחיל להשתמש ב-Claude 3.7 בצורה חכמה, ממוקדת וישימה. אם חיברתם את קלוד לחשבון הגוגל שלכם (דרייב, ג’ימייל או יומן), תוכלו גם “לדבר” איתו ישירות על התוכן שנמצא שם – בלי להעתיק, לצרף, לגרור או להסביר הכול מחדש. כמובן שלא כל פרומפט יתאים לכולם. יש פרומפטים פשוטים שמתאימים לכל משתמש, ויש כאלה – כמו כתיבת קוד או אוטומציה – שידרשו מכם יותר הבנה טכנית או שיחה עם מישהו בצוות שמכיר את התחום. אבל אל תיבהלו – ההשקעה הזו משתלמת. היא תפתח לכם יכולות שבעבר דרשו הרבה זמן או עזרה חיצונית – והיום אפשר להתחיל להתקדם בהן בצורה עצמאית ובקצב שלכם.

לכל פרומפט תמצאו כאן: רמת מורכבות (בסוגריים), מתי כדאי להשתמש בו, איך לנסח, דוגמה שימושית, למה זה עובד, ושאלות המשך שיעזרו לכם לחדד את הבקשה או להוציא ממנה יותר. בסופו של דבר – המטרה היא אחת – שתיקחו את הכלי הזה לעולם שלכם, תעשו לו התאמות פשוטות – ותתחילו לעבוד חכם יותר, כבר עכשיו.

1. תכנון פרויקט (בסיסי)

מתי להשתמש?

כשאתם עומדים להתחיל פרויקט חדש – מוצר, שירות, קמפיין או יוזמה – ורוצים לבנות תוכנית מסודרת.

איך לנסח לקלוד?

צור תוכנית פרויקט מפורטת עבור [שם הפרויקט],

שכוללת תיאור קצר של מטרות ויעדי הפרויקט.

הפרויקט אמור להסתיים בתוך [מסגרת זמן],

ולצורך כך דרושים [רשימת משאבים או אנשי צוות נדרשים].

נא לכלול גם אבני דרך, תאריכי יעד, ותוכנית פעולה מפורטת שלב-אחר-שלב.

דוגמה שימושית

צור תוכנית לפרויקט השקת מוצר חדש, כולל כל השלבים מהרעיון ועד המכירה, לטווח של 3 חודשים.

למה זה עובד?

במקום להתחיל עם דף ריק – קלוד יכול להציע לכם שלד ברור, סדר עדיפויות, טווחי זמן ריאליים ומשימות שאפשר להתחיל לרוץ איתן. זה חוסך שעות של ניסוי וטעייה.

שאלות המשך שכדאי לשאול

• “איך אפשר לקצר את זה לשבועיים?” – שימושי כשקיבלתם תוכנית לטווח ארוך, ואתם רוצים להתחיל מגרסה בסיסית או MVP.

• “תוכל להציע גרסה שמתאימה לצוות קטן?” – מתאים כשאתם רואים שהתוכנית מצריכה יותר אנשים או משאבים ממה שיש לכם בפועל, ורוצים להתאים אותה למציאות.

2. פתרון בעיות (בסיסי)

מתי להשתמש?

כשאתם נתקלים באתגר בעסק, בפרויקט או בשגרה – ואין לכם למי לזרוק שאלה, לשמוע זווית נוספת או לקבל כיוון לחשיבה.

איך לנסח לקלוד?

אני מתמודד עם בעיה: [תיאור הבעיה או האתגר].

המגבלות הן: [רשימת מגבלות או תנאים].

באמצעות גישה שלב-אחר-שלב, הצע לפחות שלושה פתרונות אפשריים,

וערוך ניתוח של ההיתכנות וההשפעה הפוטנציאלית של כל אחד מהם.

דוגמה שימושית

יש לי רק 1000 ש”ח לפרסום. איך אפשר למקסם את החשיפה של קורס חדש?

למה זה עובד?

קלוד לא רק נותן תשובות – הוא מפרק את הבעיה לגורמים, שוקל מגבלות ומציע פתרונות מכל מיני כיוונים. לפעמים רק עצם הניסוח הברור של הבעיה מולו עוזר לכם לראות את התמונה מחדש.

שאלות המשך שכדאי לשאול

• “איזה פתרון הכי יעיל בטווח הקצר?” – עוזר למקד את ההמלצה לפעולה מיידית, במיוחד כשצריך תוצאה מהירה.

• “מה היית ממליץ אם התקציב היה כפול?” – פותח אופציות נוספות מתוך נקודת מבט עתידית או חלופית.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית במשרד

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

3. יצירת מסמכי הדרכה (בסיסי)

מתי להשתמש?

כשאתם משיקים מוצר, שירות או מערכת – וצריכים ללוות את המשתמשים שלכם עם הסבר ברור, ידידותי ונגיש שמראה להם בדיוק איך להתחיל.

איך לנסח לקלוד?

כתוב מדריך משתמש מקיף עבור [שם המוצר או התוכנה].

המדריך צריך לכלול את הפיצ'רים המרכזיים או הפונקציות העיקריות,

ולהסביר שלב-אחר-שלב איך לבצע פעולות מסוימות בתוך המערכת.

יש להקפיד שהשפה תהיה ברורה, נגישה ומתאימה לקהל היעד: [תיאור קהל היעד].

דוגמה שימושית

כתוב מדריך למשתמש חדש בפלטפורמת CRM בסיסית, שיסביר איך להוסיף לקוח חדש, לעדכן פרטי התקשרות וליצור משימה מעקב.

למה זה עובד?

קלוד יודע להפוך מידע טכני למסמך קריא, נעים ומסודר. הוא יכול לנסח הוראות בלשון פשוטה, להוסיף הסברים לכל שלב – ואפילו להציע מבנה מסמך שאפשר לשלוח כמו שהוא או להכניס למצגת או קובץ PDF.

שאלות המשך שכדאי לשאול

• “אפשר גרסה שמתאימה למשתמשים בלי רקע טכני?” – שימושי כשאתם פונים לקהל מגוון ורוצים לוודא שההסבר מובן לכל אחד.

• “תוכל להפוך את זה לרשימת בדיקה (צ’קליסט)?” – זה טוב כשאתם רוצים להפוך את ההדרכה לכלי יומיומי וקל ליישום.

4. הכנה לפגישה (בסיסי)

מתי להשתמש?

לפני כל פגישת עבודה – עם צוות, שותפים, משקיעים או לקוחות – כשאתם רוצים להגיע מוכנים עם סדר ברור, מטרות, ותיאום ציפיות.

איך לנסח לקלוד?

הכן סדר יום לפגישה עם [שמות המשתתפים או תפקידים] בנושא [נושאי הפגישה].

כלול סקירה קצרה של כל נושא, שאלות עיקריות שיש לדון בהן,

וכל מידע רקע או חומר שחשוב לעבור עליו לפני הפגישה.

דוגמה שימושית

צור סדר יום לפגישת צוות שבועית הכוללת סקירת ביצועים והחלטות לפעולה.

למה זה עובד?

פגישה טובה מתחילה בהכנה טובה. קלוד יכול לעזור לכם לארגן את הנושאים החשובים, לחדד מטרות, ולהבטיח שכל המשתתפים יקבלו את המידע הנכון מראש. זה משפר את היעילות ומצמצם בזבוז זמן.

שאלות המשך שכדאי לשאול

• “תוכל להציע ניסוח להזמנה לפגישה?” – שימושי כשאתם רוצים לצרף טקסט מסודר להזמנה באימייל או ביומן.

• “מה כדאי לשלוח מראש כדי שהפגישה תהיה אפקטיבית יותר?” – עוזר לכם להכין חומרים תומכים שיחסכו זמן בזמן אמת.

5. יצירת תוכן (בסיסי)

מתי להשתמש?

כשאתם צריכים לכתוב פוסט, בלוג, כתבה או דוח – ואין לכם זמן להתחיל מאפס או שאתם רוצים טיוטה ראשונית שאפשר לבנות עליה.

איך לנסח לקלוד?

כתוב [פוסט בבלוג / כתבה / דוח תוכן] בנושא [נושא],

תוך התמקדות בהיבטים או נושאים מסוימים כמו [ציין מה חשוב להדגיש].

אורך הטקסט צריך להיות בערך [מספר מילים],

ולכלול [רשימת דרישות מיוחדות – מילות מפתח, מקורות, סגנון כתיבה וכו'].

דוגמה שימושית

כתוב פוסט בלוג של 400 מילים בנושא “איך להשתמש ב-AI לניהול זמן”, עם מילות מפתח כמו פרודוקטיביות, אוטומציה.

למה זה עובד?

קלוד יודע להפיק טקסטים ברורים, זורמים ומותאמים לסגנון שתבחרו – בין אם זה שיווקי, מקצועי או אישי. הוא יכול להתחשב במילות מפתח, להציע כותרות מושכות, ולהפוך רעיון כללי לתוכן קונקרטי ומוכן לפרסום או עריכה.

שאלות המשך שכדאי לשאול

• “אפשר גרסה קצרה שמתאימה לפוסט בלינקדאין?” – שימושי כשרוצים למחזר תוכן לפלטפורמות שונות.

• “מה עוד כדאי לכלול כדי שזה יהיה יותר מעניין?” – עוזר לשדרג את התוכן מבחינת ערך מוסף, אנקדוטות או קריאה לפעולה.

6. ניתוח נתונים (בינוני)

מתי להשתמש?

כשיש לכם קובץ נתונים – גיליון אקסל, CSV או טבלה – ואתם רוצים להבין מה הוא מספר לכם בפועל: מגמות, בעיות, הזדמנויות או תובנות שאפשר לפעול לפיהן.

איך לנסח לקלוד?

נתח את הנתונים מתוך [שם קובץ, מערכת או מקור נתונים],

כדי לזהות מגמות ותובנות בנושא [תחום עניין ספציפי].

הנתונים כוללים את המשתנים/המדדים הבאים: [רשימה].

סכם את הממצאים המרכזיים וספק המלצות לפעולה על בסיס הניתוח.

דוגמה שימושית

נתח נתוני מכירות רבעוניים כדי לזהות ירידות במכירות ולתת המלצות שיווקיות לשיפור.

למה זה עובד?

קלוד יודע לזהות דפוסים גם בקבצים מורכבים, להציע תובנות עסקיות, ולנסח המלצות בצורה ברורה. הוא לא רק מנתח – הוא גם מציע כיוונים לחשיבה ולשיפור, בלי שתצטרכו להפעיל נוסחאות או גרפים בעצמכם.

שאלות המשך שכדאי לשאול

• “איזו מגמה הכי חריגה בנתונים?” – עוזר לחדד תובנות בולטות שקל לפספס בהסתכלות ראשונית.

• “איך אפשר להציג את זה בגרף פשוט?” – שימושי כשאתם רוצים להעביר את המידע בצורה ויזואלית במצגת או מול לקוחות.

כאן אפשר גם לבקש מקלוד להציג את הממצאים בצורה ויזואלית – בטבלאות, גרפים, תרשימים או אפילו אינפוגרפיקות. קלוד יפתח את זה בחלון נפרד (Artifacts), ויאפשר לכם להפיק קבצים אינטראקטיביים ודינמיים שאפשר להמשיך לעבוד איתם בקלות.

7. סיכום מחקר (בינוני)

מתי להשתמש?

כשיש לכם כמה מאמרים, מסמכים או דוחות – ואתם צריכים להבין במהירות את העיקר: מה כתוב, מה חשוב, ואיך זה משפיע על מה שאתם עושים.

איך לנסח לקלוד?

סכם את הממצאים המרכזיים מתוך [רשימת מאמרים או מחקרים רלוונטיים] בנושא [נושא המחקר].

הדגש תגליות חשובות, שיטות מחקר שבהן השתמשו,

והשלכות אפשריות של הממצאים על התחום או התעשייה: [ציין תחום].

דוגמה שימושית

סכם 3 מאמרים עיקריים בנושא למידת חיזוק והשפעתה על תעשיית המשחקים.

למה זה עובד?

קלוד יודע לחלץ תובנות ממקורות שונים, לזהות נקודות חוזק וחולשה, ולנסח סיכום ברור שנשמע אנושי – לא כמו תקציר אקדמי יבש. הוא גם שומר על סדר, מפריד בין עיקר לטפל, ומוסיף הקשר למי שלא בקיא בתחום.

שאלות המשך שכדאי לשאול

• “מה המסקנה המרכזית שחוזרת על עצמה?” – עוזר לזהות קו מנחה או תובנה חוזרת בין המקורות.

• “איך זה משפיע על התחום בפועל?” – שימושי כשרוצים לחבר בין תיאוריה לפרקטיקה ולקבל ערך יישומי.

8. פיתוח אסטרטגיה (בינוני)

מתי להשתמש?

כשאתם בונים תוכנית לטווח בינוני או ארוך – לחברה, למוצר או ליוזמה חדשה – ורוצים לגבש מסלול ברור שמבוסס על נתונים, תחרות ומטרות מדידות.

איך לנסח לקלוד?

פתח תוכנית אסטרטגית עבור [שם החברה או הפרויקט] במטרה להשיג את היעדים הבאים: [רשימת מטרות].

התחשב בגורמים רלוונטיים כמו מגמות שוק, תחרות, או שינויים בענף.

פרט את האסטרטגיות המרכזיות, הצעדים הטקטיים, ומדדים ברי מדידה להערכת הצלחה.

דוגמה שימושית

בנה אסטרטגיה לשיווק קורס דיגיטלי חדש בתחום הבריאות.

למה זה עובד?

קלוד יודע לשלב מידע חיצוני עם ההקשר שתיתנו לו – ולבנות תוכנית אסטרטגית שכוללת ניתוח מצב קיים, כיוונים אפשריים, מטרות ריאליות וצעדים פרקטיים. זו דרך מהירה להפסיק לדחות תכנון ולעבור לביצוע.

שאלות המשך שכדאי לשאול

• “איך היית מתעדף את הצעדים לפי השפעה וזמן ביצוע?” – עוזר להפוך את האסטרטגיה לרשימת פעולות מסודרת וברורה.

• “מה הסיכונים שצריך לקחת בחשבון?” – מאפשר להיערך מראש לאתגרים או כשלים אפשריים ולתכנן בהתאם.

9. יצירת קוד (מתקדם)

מתי להשתמש?

כשאתם צריכים לכתוב קוד פשוט – למשל סקריפט, בדיקת פונקציונליות, או פתרון טכני קטן – ואין לכם רקע תכנותי או זמן ללמוד הכול מאפס.

איך לנסח לקלוד?

כתוב קטע קוד בשפת [שפת תכנות] שמבצע את הפעולה הבאה: [תיאור הפונקציונליות או המשימה].

הקוד צריך לכלול את הדרישות הבאות: [ספריות, חיבורים או תנאים מיוחדים].

ודא שהקוד מתועד היטב, ועומד בסטנדרטים מקובלים של כתיבת קוד - כמו [סטנדרט מסוים אם יש].

דוגמה שימושית

כתוב קוד ב-Python ששולח אימייל ברגע שמתווספת שורה חדשה בגיליון Google Sheet.

למה זה עובד?

קלוד יודע לכתוב קוד ברור, קריא ולפי תקנים, כולל הסברים. הוא גם יכול לעזור לכם להבין מה הקוד עושה, לבקש גרסה חלופית או לתקן שגיאות. אם אתם לא מתכנתים – זו דרך מעולה לייצר פתרונות בלי להסתבך.

שאלות המשך שכדאי לשאול

• “אפשר להפוך את זה לאוטומציה שרצה כל יום בשעה קבועה?” – רלוונטי כשאתם רוצים להפוך את הקוד מפעולה חד-פעמית לתהליך קבוע ואוטומטי.

• “איך אני יכול לבדוק אם הקוד הזה באמת עובד?” – עוזר לכם להבין איך להריץ את הקוד בפועל ולוודא שהוא עושה את מה שהתבקש.

10. אוטומציה של משימות (מתקדם)

מתי להשתמש?

כשאתם חוזרים שוב ושוב על אותה פעולה – שליחת מייל, יצירת מסמך, סידור נתונים – ורוצים לחסוך זמן, להפחית טעויות ולפנות את עצמכם לדברים חשובים יותר.

איך לנסח לקלוד?

פתח סקריפט, כלי או רעיון לאוטומציה של [תיאור הפעולה או המשימה שברצונך לאוטומט].

הכלי צריך לכלול את הפונקציות או החיבורים הבאים: [רשימת אינטגרציות או דרישות].

ספק הוראות ברורות איך ליישם את האוטומציה בפועל ואיך לתחזק אותה בהמשך.

דוגמה שימושית

צור אוטומציה שמייצרת PDF מכל טופס Google Forms שנשלח.

למה זה עובד?

קלוד יודע לחשוב בצורה תהליכית ולהציע פתרונות שמבוססים על כלים קיימים – כמו Google Apps Script, Zapier או Make. הוא יכול להציע לכם שלבים מדויקים, חיבורים בין מערכות, והסברים פשוטים שמאפשרים גם למי שלא מתכנת ליישם אוטומציה אפקטיבית.

שאלות המשך שכדאי לשאול

• “תוכל לפרט איך מגדירים את זה בתוך Zapier/Make?” – שימושי כשאתם רוצים להוציא לפועל את ההמלצה עם כלי ספציפי.

• “איך אפשר לבדוק שהתהליך באמת פועל כמו שצריך?” – עוזר לוודא שהאוטומציה לא רק בנויה – אלא גם אמינה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציה עסקית ובינה מלאכותית

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

איך לשפר את התשובות של Claude?

גם אם קיבלתם תשובה סבירה – תמיד אפשר ללטש אותה. קלוד מגיב מעולה להכוונה, הבהרה ובקשות המשך. הנה כמה דרכים פשוטות לשפר את התוצאה:

• תנו הקשר נוסף: במקום לכתוב רק “כתוב פוסט”, הסבירו למי זה מיועד, מה המטרה, ומה חשוב שייכלל בתוכן.

• הוסיפו הוראות סגנון: אפשר לבקש “כתוב בשפה פשוטה”, “הימנע מז’רגון”, או “תכתוב בטון מקצועי”. זה משנה לגמרי את האופי של התוצאה.

• בקשו ניסוח מחדש: לא אהבתם את הסגנון? תגידו לו “תנסח את זה בצורה פחות רשמית” או “אפשר גרסה עם דוגמאות?”.

• שאלו שאלות המשך: קלוד מצוין בלפתח רעיונות. נסו לשאול אותו “איך היית משפר את הרעיון הזה?” או “אפשר גרסה קצרה יותר?”

כל שיפור קטן כזה יקרב אתכם בדיוק למה שאתם צריכים.

חשוב לדעת 

Claude 3.7 Sonnet הוא כלי חכם מאוד – אבל לא מושלם. חשוב להכיר את המגבלות, כדי להשתמש בו בצורה אחראית וחכמה:

• הוא עלול “להמציא” מידע שנשמע נכון, אבל לא מבוסס על עובדות. לכן תמיד כדאי לוודא כל נתון שהוא מציע.

• הוא לא באמת מבין רגשות, הקשרים תרבותיים או סרקזם – לפעמים הוא יפספס את הכוונה.

• אין לשתף איתו מידע רגיש או אישי: לא מספרי חשבון, לא תעודות זהות, ולא פרטי לקוחות.

• ואם אתם עובדים עם מידע פנימי – חשוב לפעול תמיד לפי הנהלים של הארגון או החברה.

ולסיום – גם כשקלוד עוזר, האחריות היא שלכם. תמיד כדאי לקרוא את התוצאה בעין ביקורתית, לערוך אותה, ולוודא שהיא מתאימה בדיוק לצרכים שלכם.

זה לא קסם, זו שיטה

לא משנה אם אתם עצמאים, מנהלי צוותים, מפתחי תוכן או יזמים – Claude Sonnet 3.7 יכול להפוך לעוזר האישי שלכם. הוא לא מחליף אתכם – הוא עובד איתכם. המפתח הוא לא להגיד לו “תעשה בשבילי“, אלא לבקש “תעזור לי להתחיל חכם יותר”. ככל שתנסחו טוב יותר – תקבלו תוצאות טובות יותר.

תנסו פרומפט אחד. תראו איך זה מרגיש. ומשם פשוט תמשיכו ללמוד תוך כדי תנועה – זה לא דורש שלמות, רק סקרנות.

רוצים להעמיק עוד קצת? יש גם את המדריך למתחילים להנדסת פרומפטים בקלוד – שווה לעיין בו. 

הפוסט 10 פרומפטים ל-Claude 3.7 Sonnet כדי להספיק יותר בפחות זמן הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה זה פרפלקסיטי AI?

פרפלקסיטי AI הוא מנוע תשובות חכם המשלב את היתרונות של שני עולמות: היכולת האנליטית של מודלי שפה מתקדמים (כמו ChatGPT) לנתח ולהסביר מידע בשפה טבעית, יחד עם היכולת של מנועי חיפוש מסורתיים כמו גוגל לאיתור ולאימות מידע עדכני מרחבי האינטרנט. או במילים אחרות – אם גוגל ו-ChatGPT היו מתחתנים – פרפלקסיטי הוא הילד שהיה יוצא להם!

פרפלקסיטי – אם לגוגל ו-ChatGPT היה ילד.

בניגוד למנועי חיפוש מסורתיים שמחזירים רשימת קישורים, פרפלקסיטי מספק תשובות ישירות ומקיפות לשאלות שלכם, עם ציטוטים ומקורות מאומתים. 

חשוב לומר, הממשק שתראו בתמונות במהלך המדריך הוא ממשק גרסת הפרו (20$ בחודש) עם כל מה שיש לפרו להציע. יחד עם זאת, תהליך ההרשמה, האינטראקציה עם הכלי כמו גם הדוגמאות, הפרומפטים והטיפים רלוונטיים גם למשתמשים חינמיים כשאת ההבדלים בין הגרסאות תוכלו לראות בטבלה בהמשך המדריך.

הרשמה וכניסה למערכת

1. היכנסו לאתר של פרפלקסיטי או הורידו את האפליקציה מחנות האפליקציות.
2. לחצו על “Sign Up” ליצירת חשבון חדש.
3. הירשמו באמצעות חשבון Google, Apple, או כתובת אימייל.
4. אשרו את כתובת האימייל שלכם (אם בחרתם באפשרות זו).
5. התאימו אישית את החשבון שלכם על ידי בחירת תחומי עניין.

הכרות עם הממשק

1. Home – כפתור הבית שמאפשר לחזור למסך הראשי של Perplexity. זהו המסך הראשון שתראו כשתיכנסו לאפליקציה.

2. Discover – אזור שמציג תוכן מומלץ, חדשות עדכניות ונושאים פופולריים. מאפשר לכם לגלות מידע חדש בלי לחפש באופן אקטיבי.

3. Spaces – מרחבי עבודה שיתופיים שמאפשרים לכם לארגן מחקרים אופרויקטים ולשתף אותם עם אחרים. ניתן ליצור מרחבים שונים לנושאים שונים.

4. Search/Research – כפתורים המאפשרים לבחור בין חיפוש מהיר (Search) לבין מחקר מעמיק יותר (Research) שמספק תשובות מעמיקות ומפורטות יותר.

5. בחירת מודל – אפשרות לבחור את המודל שיתפקד ״מתחת למכסה המנוע״. יש גם אפשרות לבחור מודלי היסק וחשיבה (Reasoning).

6. כפתור מקורות – מאפשר לבחור את סוג המיקוד של החיפוש, כמו Web (אינטרנט כללי), Academic (מאמרים אקדמיים), או Social (דיונים ודעות מרשתות חברתיות).

7. כפתור האטב לצירוף קבצים – מאפשר להעלות קבצים כמו PDF או תמונות לניתוח.

8. פונקציית הקלט הקולי – בניגוד לכפתור גל הקול (soundwave) שמאפשר שיחה אינטראקטיבית יותר, המיקרופון משמש בעיקר להכתבת טקסט בסיסית.

9. גל קול (soundwave) – מאפשר להפעיל אינטראקציה קולית מלאה עם Perplexity – כלומר, במקום להקליד את השאלות שלכם, אתם יכולים פשוט לדבר אל המערכת. זה מאפשר חוויית שיחה טבעית יותר, כאשר אתם מדברים והמערכת מקשיבה ומגיבה.

10. Thread/Page – לחיצה על הפלוס תפתח את האופציה לראות את כל השיחות/השרשורים הקודמים שלכם וגם ללחוץ על פלוס נוסף שבו תהיה אפשרות לבחור בין שרשור (Thread) חדש לבין תצוגת עמוד (Page) שמארגנת את המידע בפורמט של דף אינטרנט.

בנוסף, אתם יכולים לראות את שדה החיפוש “Ask anything…” שבו אתם מקלידים את השאלות שלכם. ובתחתית המסך מוצג מידע על מזג האוויר המקומי וכותרות חדשותיות עדכניות.

גרסאות ותוכניות

* קחו בחשבון שהמידע נתון לשינויים תכופים וניתן להתעדכן תמיד באתר הרשמי של פרפלקסיטי.

שימוש ראשוני בפרפלקסיטי

1. מקורות (Sources) – ברגע ששאלתם שאלה המערכת תאסוף מגוון של מקורות (אם שאלתם בעברית תהיה עדיפות למקורות בעברית). מעבר לתשובה הראשונית שקיבלתם, תוכלו להיכנס דרך לשונית מקורות ולראות את כל המקורות עליהן התבססה התשובה. בלחיצה על מספר מקור מסוים (נגיד מקור 5 בעיגול ורוד) – ייפתח העמוד של אותו מקור בטאב נפרד.

2. שאלות המשך (Related) – אל תסתפקו בתשובה הראשונה. תיעזרו בשאלות המשך כדי לחקור היבטים שונים של הנושא ובעיקר תיעזרו בפרפלקסיטי עצמה שמייצרת לכם שאלות המשך שנכנסות לעובי הקורה של אותו נושא או לניואנסים ספציפיים. למשל, אחרי ששאלתם “איך בינה מלאכותית משפיעה על שירותי בריאות?”, המשיכו עם “איך בינה מלאכותית משפרת אבחון רפואי?” ותמשיכו ״לדבר״ עם פרפלקסיטי.

3. אפשרויות נוספות – אתם תמיד יכולים לשתף, לג׳נרט מחדש, לייצא, להעתיק ולבצע מגוון פעולות. כשתלחצו על שלוש הנקודות בעמוד המקורות, תוכלו לקבל מגוון רחב של אפשרויות: Add to Space להוספת התוכן למרחב עבודה שמור, Convert to Page להמרת התוכן לדף מעוצב נפרד, שלוש אפשרויות ייצוא – Export as PDF, Export as Markdown ו-Export as DOCX המאפשרות לייצא את התוכן בפורמטים שונים, ואפשרות Delete למחיקת התוכן. כך תוכלו לשמור, לייצא או לערוך את התוכן שיצרתם בדרכים שונות בהתאם לצרכים שלכם.

מחקר עמוק בפרפלקסיטי

בפרפלקסיטי AI, מצב “Research” (מקביל ל- “Deep Research”) הוא תכונה מתקדמת המאפשרת ביצוע חקירה מעמיקה ומקיפה של נושאים מורכבים. במקום לספק תשובה קצרה ומיידית, מצב זה מפעיל תהליך חיפוש רחב היקף, המאגד מידע ממקורות מגוונים ואמינים, ומציג את הממצאים בדוח מובנה עם כותרות, נקודות עיקריות וציטוטים.

תכונה זו מתאימה במיוחד למשתמשים הזקוקים להבנה מעמיקה של נושא מסוים, כגון חוקרים, סטודנטים, אנשי מקצוע ומקבלי החלטות. היא מאפשרת קבלת תובנות עשירות ומבוססות, תוך חיסכון בזמן ובמאמץ הכרוך באיסוף וניתוח מידע ממקורות שונים.

השימוש במצב “Research” זמין לכל המשתמשים של פרפלקסיטי, ומציע כלי עזר יעיל ואמין לביצוע מחקרים וניתוחים מעמיקים. פשוט תעברו למצב “Research” ותכתבו את השאלת מחקר שלכם. זמן ההמתנה לתשובה משתנה בהתאם למורכבות השאלה ולתנועת המשתמשים בפלטפורמה. לרוב, ניתן לצפות לקבלת תשובה תוך 2–4 דקות, אך במקרים מסוימים, במיוחד כאשר מדובר בשאלות מורכבות או בזמני עומס, התהליך עשוי להימשך בין 5 ל-20 דקות. כמו שאנחנו אומרים תמיד – לדברים טובים צריך לחכות!

10 שימושים מעשיים של פרפלקסיטי

1. שינוי חווית החיפוש

פרפלקסיטי משנה את חוויית החיפוש על ידי מתן תשובות ישירות ומחקריות עם מקורות מצוטטים, ומבטל את הצורך בחיפושים מרובים.

שיטות עבודה מומלצות:

• התמקדות בשאלות ספציפיות ומוגדרות היטב
• בדיקת הציטוטים המסופקים לאימות מקורות
• שימוש בשאלות המשך לצלילה עמוקה יותר לנושאים

דוגמאות לשאילתות:

• “מהם הממצאים המדעיים האחרונים על צום לסירוגין?”
• “הסבר את ההשפעה של בינה מלאכותית על שירותי הבריאות ב-2024”
• “מהם ההבדלים העיקריים בין מחשוב קוונטי למחשוב קלאסי?”

2. מעקב אחר אירועים בזמן אמת

הישארו מעודכנים בחדשות מתפרצות, מגמות שוק ואירועים חיים עם יכולות אחזור המידע בזמן אמת של פרפלקסיטי.

שיטות עבודה מומלצות:

• הגדירו מסגרות זמן ספציפיות בשאילתות שלכם
• בקשו מקורות מרובים לכיסוי מקיף
• השתמשו בשאילתות ממוקדות מיקום כאשר רלוונטי

דוגמאות לשאילתות:

• “מהן ההתפתחויות העיקריות בתעשיית הטכנולוגיה היום?”
• “הראה לי את העדכונים האחרונים ביוזמות האקלים העולמיות”
• “מהן המסקנות העיקריות מישיבת הבנק הפדרלי היום?”

3. עוזר קניות חכם

שנו את חוויית הקניות שלכם עם השוואות מחירים חכמות ומחקר מוצרים בפלטפורמות מרובות.

שיטות עבודה מומלצות:

• תכללו דגמים או מפרטים ספציפיים של מוצרים
• בקשו השוואה בין קמעונאים שונים
• בקשו מידע על מחירים וביקורות

דוגמאות לשאילתות:

• “מצא את העסקאות הטובות ביותר על טלוויזיות 4K מעל 55 אינץ'”
• “השווה מחירים של MacBook Pro M2 בין קמעונאים מובילים”
• “מהן אוזניות האלחוטיות המדורגות ביותר מתחת ל-200$?”

4. סיכום תוכן ומחקר אקדמי

המירו מאמרים ארוכים ומאמרי מחקר לסיכומים תמציתיים תוך שמירה על תובנות מפתח. סטודנטים וחוקרים יכולים להשתמש בפרפלקסיטי AI כדי לקבל תשובות מהירות ומדויקות לשאלותיהם, עם ציטוטים ממקורות אמינים.

שיטות עבודה מומלצות:

• ספקו תחומי מיקוד ספציפיים לסיכום
• בקשו נקודות מפתח בנקודות
• שאלו על היבטים ספציפיים (למשל, מתודולוגיה, מסקנות)

דוגמאות לשאילתות:

• “סכם את הממצאים העיקריים של [כתובת URL של המאמר]”
• “מהן הנקודות העיקריות ממאמר מחקר זה על אנרגיה מתחדשת?”
• “צור סיכום מנהלים של דוח מחקר השוק הזה”

5. מחקר פיננסי

גישה למידע פיננסי מקיף וניתוח שוק לקבלת החלטות השקעה מושכלות.

שיטות עבודה מומלצות:

• ציינו תקופות זמן לנתונים היסטוריים
• בקשו מדדים מרובים לניתוח מעמיק
• כללו בקשות להשוואת מתחרים

דוגמאות לשאילתות:

• “נתח את הביצועים הפיננסיים של טסלה ברבעון האחרון”
• “השווה את מדדי הצמיחה של 5 חברות הבינה המלאכותית המובילות”
• “מהם גורמי הסיכון העיקריים המשפיעים על תעשיית המוליכים למחצה?”

6. כלי אופטימיזציה ל-SEO

יצירת אסטרטגיות תוכן ומחקר מילות מפתח ידידותיים ל-SEO לשיפור דירוגי החיפוש.

שיטות עבודה מומלצות:

• התמקדו בנישות או תעשיות ספציפיות
• בקשו וריאציות של מילות מפתח ארוכות זנב
• כללו ניתוח מתחרים בשאילתות

דוגמאות לשאילתות:

• “צור אשכול מילות מפתח לסוכנות שיווק דיגיטלי”
• “מהם הנושאים המובילים באופנה בת-קיימא?”
• “צור אסטרטגיית תוכן SEO לבלוג כושר”

7. עוזר יצירת תוכן

התגברו על חסימת כתיבה וצרו רעיונות תוכן יצירתיים במגוון פורמטים. כותבי תוכן יכולים להיעזר בפרפלקסיטי AI ליצירת רעיונות לפוסטים בבלוג או ברשתות החברתיות.

שיטות עבודה מומלצות:

• ספקו דמוגרפיה ספציפית של קהל היעד
• כללו העדפות טון וסגנון
• ציינו אורך ופורמט תוכן

דוגמאות לשאילתות:

• “צור 10 רעיונות לפוסטים בלינקדאין לסטארט-אפ טכנולוגי”
• “צור מתווה לפוסט בבלוג על פרודוקטיביות במקום העבודה”
• “הצע כותרות מייל מעניינות לניוזלטר על כלכלה אישית”

8. קבלת החלטות עסקיות

מנהלים יכולים להשתמש בפרפלקסיטי AI כדי לנתח מגמות שוק עדכניות. לדוגמה, בשאלה “מהן המגמות האחרונות בשוק האופנה לשנת 2025, כולל שינויי העדפות צרכנים וטכנולוגיות חדשות?”, הכלי יספק תובנות על שינויים בהעדפות צרכנים, טכנולוגיות חדשות ומגמות מתפתחות.

9. תכנון טיולים

מטיילים יכולים להשתמש בפרפלקסיטי AI לתכנון מסלולי טיול, מציאת אטרקציות מומלצות ומסעדות.

שיטות עבודה מומלצות:

• ציינו תאריכים ספציפיים לנסיעה המתוכננת
• הגדירו תקציב ומגבלות מיוחדות
• בקשו המלצות מותאמות אישית לפי העדפות (משפחות, הרפתקאות, תרבות)

דוגמאות לשאילתות:

• “תכנן מסלול טיול של 5 ימים בפריז עבור משפחה עם ילדים בגילאי 8-12”
• “מהן האטרקציות המומלצות בברצלונה שאינן עמוסות בתיירים בחודש אוגוסט?”
• “השווה בין 3 מלונות ברומא במחיר של עד 150 יורו ללילה באזור מרכז העיר”

10. סיוע טכני

מפתחים יכולים להיעזר בפרפלקסיטי AI לקבלת פתרונות לבעיות קוד.

שיטות עבודה מומלצות:

• ספקו פרטים מדויקים על הגרסה והמערכת שבה אתם משתמשים
• תארו את הבעיה בצורה ברורה וספציפית
• העלו צילומי מסך או קטעי קוד רלוונטיים (למשתמשי Pro)

דוגמאות לשאילתות:

• “כיצד לפתור שגיאת ‘Cannot connect to server’ ב-MySQL בגרסה 8.0 על Windows 11?”
• “הסבר כיצד ליצור פונקציית לולאה יעילה בפייתון לעיבוד קבצי CSV גדולים”
• “מה הדרך הטובה ביותר לאבטח אפליקציית React מפני התקפות XSS?”

10 פרומפטים שיהפכו את העבודה שלכם לקלה יותר (רלוונטי גם למצב “Research”) 

מחקר מקיף בנושא

אני צריך לחקור [נושא ספציפי] עבור [סוג הפרויקט]. אנא ספק:

(1) סקירה תמציתית של 3 פסקאות על המושגים המרכזיים,

(2) 5 ההתפתחויות החשובות ביותר בתחום זה מאז [תאריך],

(3) רשימה של 3-5 מקורות מוסמכים שכדאי לי לבחון לעומק,

(4) 3 יישומים פוטנציאליים של נושא זה בתעשייה שלי [שם התעשייה].

פרמט זאת כדוח מובנה עם כותרות ברורות ונקודות עיקריות היכן שמתאים.

יצירת תוכן מקצועי

צור מסמך באורך 1,000 מילים מסוג [סוג המסמך] בנושא [נושא ספציפי].

עליו לעקוב אחר המבנה הבא:

הקדמה המסבירה את חשיבות הנושא, 
3-4 חלקים עיקריים המכסים

[נקודה מרכזית 1], 
[נקודה מרכזית 2], 
[נקודה מרכזית 3],

ומסקנה עם תובנות מעשיות. 
השתמש בטון מקצועי וסמכותי המתאים ל[קהל היעד].

כלול 5-7 נקודות עיקריות המדגישות את המידע החשוב ביותר.

ודא שהתוכן עובדתי וציין את המקורות שלך.

ניתוח נתונים

אספתי את הנתונים הבאים: 
[הדבק נתונים או תאר את מערך הנתונים]. 
אנא נתח מידע זה וספק:

(1) סיכום של המגמות והדפוסים המרכזיים

(2) שלוש תובנות מעשיות שנתונים אלה חושפים לגבי [תחום העסק]

(3) מגבלות או פערים פוטנציאליים במערך נתונים זה

(4) המלצות לאיסוף נתונים נוסף.

כלול הסבר קצר של כל מושג סטטיסטי שנעשה בו שימוש 
בניתוח שלך שיעזור לאדם לא-טכני להבין את הממצאים.

תעדוף משימות אסטרטגי

עליי להשלים את המשימות הבאות היום: 
[רשימת כל המשימות עם הערכת זמן נדרש]. 
שעות העבודה שלי הן [שעת התחלה] עד [שעת סיום] עם הפסקת צהריים של [משך זמן]. 
אנא עזור לי לארגן אותן ללוח זמנים מובנה ש:

(1) מתעדף משימות על בסיס דחיפות וחשיבות

(2) מקבץ משימות דומות כדי למזער החלפת הקשר

(3) כולל הפסקות של 15 דקות כל 90 דקות לפרודוקטיביות מיטבית

(4) ממליץ אילו משימות להאציל או לדחות אם אין מספיק זמן.

התחשב בכך שרמות האנרגיה שלי הן הגבוהות ביותר ב[בוקר/צהריים/ערב].

מסגרת קבלת החלטות

אני מתמודד עם החלטה קשה לגבי [החלטה ספציפית] בעבודה. 
האפשרויות הן: 
[אפשרות א] או [אפשרות ב]. 
שיקולים מרכזיים כוללים: [רשימת שיקולים]. 
אנא עזור לי להעריך החלטה זו על ידי:
(1) יצירת ניתוח מקיף של יתרונות/חסרונות לכל אפשרות

(2) זיהוי סיכונים פוטנציאליים ואסטרטגיות להפחתתם

(3) הצעת 3 גורמים נוספים שאולי לא שקלתי

(4) המלצה על מסגרת קבלת החלטות המתאימה לסוג זה של בחירה.

פרמט זאת כדוח מובנה שאוכל להשתמש בו לקבלת החלטה מושכלת.

פיתוח מטרות SMART

עזור לי לפתח מטרת SMART עבור [תחום מקצועי ספציפי] להשגה בתוך [מסגרת זמן]. 
רמת המיומנות הנוכחית שלי היא [מתחיל/בינוני/מתקדם], 
ואני רוצה להשתפר כדי לתמוך בתפקידי כ[תואר תפקיד] ב[סוג חברה]. 
אנא צור:

(1) הצהרת מטרת SMART מפורמטת כראוי

(2) 3-5 אבני דרך מדידות למעקב אחר התקדמות

(3) רשימת מכשולים פוטנציאליים ואסטרטגיות להתגבר עליהם

(4) 3-5 משאבים (ספרים, קורסים, כלים) שיעזרו לי להשיג מטרה זו.

פרמט זאת כתוכנית השגת מטרות שאוכל להתייחס אליה באופן קבוע.

פתרון בעיות במקום העבודה

אני חווה את האתגר הבא בעבודה: [תיאור מפורט של הבעיה]. 
ההקשר הוא: [הקשר מקום העבודה]. 
כבר ניסיתי [ניסיונות פתרון קודמים] ללא הצלחה. אנא ספק:

(1) ניתוח שורש הבעיה המזהה בעיות בסיסיות פוטנציאליות

(2) 3-5 פתרונות חדשניים שטרם שקלתי, עם יתרונות וחסרונות לכל אחד

(3) תוכנית יישום מומלצת לפתרון הטוב ביותר

(4) מדדים להערכה האם הפתרון עובד.

אנא מבנה זאת כדוח פתרון בעיות שאוכל להציג לצוות שלי.

יצירת קוד ותיעוד

אני צריך ליצור סקריפט ב[שפת תכנות] שמבצע [משימה ספציפית]. 
הסביבה כוללת [מערכות/פלטפורמות/גרסאות רלוונטיות]. 
קלטים נדרשים כוללים [פרמטרי קלט], והפלט הצפוי צריך [תיאור פלט צפוי].

אנא ספק:
(1) פתרון קוד עובד עם הערות המסבירות כל חלק

(2) הסבר קצר של הגישה וכל האלגוריתמים שנעשה בהם שימוש

(3) מקרי קצה פוטנציאליים או מגבלות שיש להיות מודעים להם

(4) הוראות לבדיקה ויישום הפתרון.
כלול טיפול בשגיאות עבור בעיות נפוצות.

ניתוח שוק תחרותי

אני צריך לנתח את מיקום השוק שלנו בהשוואה למתחרים בסקטור [תעשייה/שוק]. 
החברה שלנו מציעה [תיאור מוצר/שירות]. 
המתחרים העיקריים שלנו הם [רשימת מתחרים]. אנא ספק:

(1) ניתוח השוואתי של החוזקות והחולשות שלנו לעומת מתחרים מרכזיים

(2) זיהוי של 3-5 מגמות שוק המשפיעות על התעשייה שלנו

(3) הזדמנויות פוטנציאליות לבידול או יתרון תחרותי

(4) המלצות למיצוב אסטרטגי.

פרמט זאת כדוח ניתוח שוק מקצועי עם חלקים ברורים ותובנות מעשיות.

הכנה לפגישה וסדר יום

אני מתכונן לפגישת [סוג הפגישה] עם [משתתפים/מחלקות]. 
המטרה היא לדון ב[נושא/מטרת הפגישה]. 
הפגישה תימשך [משך זמן] דקות. אנא עזור לי ליצור:

(1) סדר יום מובנה עם הקצאות זמן מתאימות

(2) 3-5 נקודות מרכזיות לדיון עבור כל פריט בסדר היום

(3) שאלות או התנגדויות פוטנציאליות שעשויות לעלות וכיצד להתייחס אליהן

(4) תבנית תוכנית פעולה למעקב להפצה לאחר הפגישה.

פרמט זאת כמסמך הכנה לפגישה מלא שאוכל להשתמש בו להוביל דיון יעיל ופרודוקטיבי.

האם אפשר לסמוך על המידע שמספק פרפלקסיטי?

Perplexity נועד להציג תשובות מדויקות שמבוססות על מקורות אמינים, אך חשוב להבין – גם הוא לא חסין מטעויות. כמו כל מערכת בינה מלאכותית, ייתכנו חוסרים, פרשנויות שגויות או מידע חלקי. לכן, במיוחד כשמדובר בנושאים רגישים – כמו עסקים, רפואה או משפט – חשוב לבדוק את המקורות המצורפים ולוודא את המידע מול מקורות נוספים מהימנים.

פרטיות ואבטחת מידע

במקביל, מומלץ לא לשתף בצ’אט מידע אישי או רגיש כמו פרטי אשראי, מספרי תעודת זהות או מידע עסקי חסוי. גם השירותים המאובטחים ביותר אינם מבטיחים הגנה מוחלטת, ולכן האחריות למה ששיתפתם – היא שלכם.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

בזמן שמנועי חיפוש מסורתיים מציפים אותנו בקישורים – Perplexity AI משנה את כללי המשחק. הוא לא רק מוצא מידע, אלא מסכם, מנתח, ומספק תובנות מדויקות בזמן אמת – וכל זה בשפה טבעית, עם מקורות אמינים. הכלי הזה מתאים לכל מי שצריך לחשוב, להחליט, או ליצור תוכן במהירות: סטודנטים, חוקרים, אנשי עסקים או פשוט אנשים סקרנים. הוא חוסך זמן, מגביר בהירות, והופך כל שאלה לפתח לתובנה. כדי להפיק ממנו את המרב – תתחילו בלנסח נכון את השאלות, תתנסו בפיצ’רים מתקדמים, ואל תחששו לטעות בדרך. כמו כל טכנולוגיה, גם פרפלקסיטי משתפר כל הזמן. שווה לעקוב אחרי עדכונים – ולהתאים את הדרך שבה אתם חוקרים מידע לעידן החדש. תתחילו בקטן, תשאלו שאלה אחת חכמה – ומשם תראו איך הכל מתרחב. 

זה לא חיפוש. זו רמה אחרת של חשיבה. תנסו בעצמכם.

עוד קצת פרפלקסיטי

כמו שכבר הבנתם – פרפלקסיטי לא רק מחפש בשבילכם. הוא חושב איתכם. במקום להציף אתכם בקישורים, הוא מנהל איתכם שיחה אינטליגנטית – מבין הקשר, מספק תשובות מדויקות ומבוססות, ומפנה למקורות בזמן אמת. רוצים לנסות את זה על אמת? תשאלו שאלה ישירות בוואטסאפ. תוסיפו את פרפלקסיטי כאיש קשר – ותוך שניות תקבלו תשובה מהירה, אמינה, עם מקורות.

ואם בא לכם לראות מה אפשר להוציא מכל זה – הציצו בסיכום השנתי של 2024 שפרפלקסיטי הוציאה על סמך מאגרי מידע עצומים וניתוח חכם במיוחד.

הפוסט מדריך ל- Perplexity AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

שווי מסחרר של יותר מ-120 מיליארד דולר

על פי הדיווחים, הגיוס המתוכנן צפוי להעריך את החברה המאוחדת בשווי של יותר מ-120 מיליארד דולר. הסכום עצמו עשוי לעלות על 20 מיליארד דולר, אך נכון לעכשיו טרם הוסכם על מספר סופי או על תנאי העסקה, והם עשויים להשתנות בהמשך. אם יושלם, זה יהיה אחד הגיוסים הפרטיים הגדולים בהיסטוריה וימקם את xAI Holdings בין החברות הפרטיות היקרות ביותר בעולם.

Credit: Shawn Thew, EPA, Bloomberg

המיזוג שהוביל לגיוס

הגיוס המתוכנן מגיע כחודש בלבד לאחר מהלך אסטרטגי משמעותי שביצע מאסק בסוף מרץ 2025, כאשר מיזג בין חברת הבינה המלאכותית xAI לפלטפורמת המדיה החברתית X (לשעבר טוויטר) – שתיהן בשליטתו. במסגרת העסקה, xAI רכשה את X בעסקת מניות שהעריכה את שוויה של xAI ב-80 מיליארד דולר, ואת X ב-33 מיליארד דולר, לאחר ניכוי חוב בהיקף של 12 מיליארד דולר.

“העתיד של X ו-xAI שזור זה בזה”, כתב מאסק ב-X כשהודיע על המיזוג. “היום אנו לוקחים צעד רשמי לשילוב המידע, המודלים, המחשוב, התפוצה והכישרון. השילוב הזה יפתח פוטנציאל עצום – על ידי חיבור היכולות המתקדמות של xAI עם התפוצה האדירה של X”.

הצמיחה המהירה של xAI

מבחינה עסקית, xAI מציגה קצב צמיחה מהיר. לפי דיווחים בתקשורת הכלכלית, החברה הגיעה להכנסות שנתיות חוזרות (ARR) של מעל 100 מיליון דולר – הישג בולט לחברה צעירה יחסית. מקורות ההכנסה כוללים מנויי פרימיום, הסכם חלוקת הכנסות עם X, ושירות API שהושק בינואר 2025.

בפברואר השיקה החברה את גרסה 3 של Grok – צ’אטבוט הבינה המלאכותית שמשולב בפלטפורמת X ומהווה את מוצר הליבה של xAI. הגרסה החדשה כוללת תכונה חדשה בשם “Think” המאפשרת למשתמשים להפעיל מצב חשיבה מתקדם, מערכת חיפוש וניתוח עומק בשם “DeepSearch”, וכן מודל טקסט-לתמונה בשם Aurora.

תחרות בשוק הבינה המלאכותית

הגיוס צפוי לאפשר ל-xAI להאיץ את פיתוח מוצרי הבינה המלאכותית שלה, להרחיב את תשתיות המחשוב, ולבסס את מעמדה כמתחרה בולטת בשוק ההולך ומתמקד סביב שחקניות כמו OpenAI עם ChatGPT ו- Anthropic עם Claude. השילוב עם פלטפורמת X מעניק ל-xAI יתרון ייחודי – לא רק בהפצה של הצ’אטבוט Grok למיליוני משתמשים בזמן אמת, אלא גם בגישה ישירה לדאטה רלוונטי מהפוסטים ברשת החברתית. שילוב כזה מאפשר למודל ללמוד, להתעדכן ולהגיב בהתאם לשיח הציבורי, מה שמעניק לו יתרון דינמי מול מתחרים הפועלים בסביבות סגורות או מבוקרות יותר.

השוואה לגיוסים בתחום

לשם השוואה, OpenAI גייסה מאז 2019 כ-13 מיליארד דולר ממיקרוסופט – רובם במסגרת שותפות אסטרטגית שכוללת גם משאבי ענן. Anthropic, המתחרה המרכזית הנוספת, גייסה מעל 7 מיליארד דולר מגוגל, אמזון ומשקיעים נוספים. אם גיוס של 20 מיליארד דולר יושלם, xAI Holdings תהפוך לאחת החברות הפרטיות עם סך ההשקעות הגבוה ביותר בענף הבינה המלאכותית – ציון דרך מרשים (נוסף) לחברה שבשלב זה עדיין נחשבת צעירה יחסית, הן טכנולוגית והן מסחרית.

השפעה על מאזן הכוחות

מהלך כזה עשוי לשנות את מאזן הכוחות בשוק הבינה המלאכותית. בעוד חברות כמו OpenAI ו-Anthropic מציעות גישה פתוחה יחסית דרך ממשקי API ומודלים שניתנים לשילוב חיצוני, מאסק מקדם מודל הפוך: מערכת סגורה, הנשענת על שילוב הדוק בין Grok לבין פלטפורמת X – כולל גישה ישירה בזמן אמת לשיח הציבורי ברשת. גישה זו עשויה להעניק ל-xAI יתרון ביכולות התאמה, עדכון ותגובה למציאות המשתנה – אך במקביל, היא מקבעת את התלות במערכת אקולוגית שנשלטת בלעדית על ידי אדם אחד. זהו יתרון תחרותי – אך גם סיכון מבני.

מעניין לציין את האירוניה בכך שמאסק מבקר את OpenAI על המעבר שלה ממודל קוד פתוח למודל סגור יותר. בהתבטאויות שלו, מאסק טען שOpenAI הפכה ל-“Super closed source”, בניגוד לחזון המקורי שלה. אולם, במקביל, הוא עצמו מקדם מודל דומה באמצעות האינטגרציה ההדוקה בין xAI ל-X.

משקיעים פוטנציאליים

מאסק צפוי לפנות למשקיעים שכבר הביעו בו אמון בעבר – בהם Fidelity, BlackRock ו-Sequoia Capital – שהובילו את סבב הגיוס הקודם של xAI בדצמבר 2024, במסגרתו גויסו 6 מיליארד דולר. החברות הללו נחשבות לגורמים שמלווים את פרויקטי הטכנולוגיה של מאסק לאורך זמן, וייתכן שישתתפו גם בגיוס הנוכחי. לפי הדיווחים, המגעים עמם נמצאים בשלב ראשוני, וטרם נחתמו הסכמים או התחייבויות רשמיות.

שיקולים וספקות

לצד ההתלהבות מהיקף הגיוס ומהמהלך האסטרטגי של שילוב xAI עם X, עולות גם לא מעט שאלות. המבקרים מצביעים על כך שמדובר במיזוג בין רשת חברתית לבין חברת בינה מלאכותית צעירה – שילוב שעשוי לטשטש את הגבולות בין מידע ציבורי, פרסונליזציה אגרסיבית, ופיתוח טכנולוגי שאינו מפוקח. אחת הדאגות המרכזיות נוגעת לריכוזיות הרבה: מדובר בחברה פרטית בשליטה מלאה של אדם אחד – מאסק – מה שמעורר שאלות בנוגע לשקיפות, אחריות ציבורית, ופיקוח חיצוני על טכנולוגיות בעלות השפעה רחבה.

ג’יל לוריה, אנליסט בבית ההשקעות D.A. Davidson, התייחס להערכת השווי ואמר ל־Reuters: “המחיר של 45 מיליארד דולר עבור X, כולל החוב, אינו מקרי – זהו מיליארד דולר יותר מהעסקה לרכישת טוויטר ב־2022.”

גם Euronews העלו סימני שאלה בנוגע לפרטיות המשתמשים: “המיזוג בין xAI ל־X מעלה שאלות על פרטיות, במיוחד כאשר הנתונים משמשים לאימון מודלים של בינה מלאכותית.”

על פי Financial Times, הגישה של מאסק, השואפת לשליטה אנכית מלאה – מהפיתוח ועד ההפצה – לא תמיד מוכיחה את עצמה. העיתון מזכיר את Tencent כדוגמה חלופית, המשלבת טכנולוגיות AI בתוך פלטפורמות קיימות בקצב יעיל ורווחי יותר.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס AI בינה מלאכותית למנהלים ובכירים

למידע נוסף >>

הגיוס המתוכנן של xAI Holdings מעיד על כך שמשקיעים ממשיכים להאמין בחזון של מאסק – וגם על האטרקטיביות המתמשכת של תחום הבינה המלאכותית. אך אם יושלם, הוא לא רק יזרים הון עצום למרוץ הטכנולוגי – אלא גם יבסס את מודל הפיתוח של מאסק – תשתיות פרטיות, שליטה ריכוזית, ושילוב הדוק בין רשתות חברתיות, תוכן גולשים וטכנולוגיה מתקדמת. השאלה שנותרה פתוחה היא האם מודל כזה יקדם את התחום – או יהפוך אותו לפחות שקוף, פחות דמוקרטי, ויותר ממוקד בידיים בודדות. Grok אולי יהפוך לחכם יותר – אבל האם גם אנחנו?

הפוסט xAI Holdings של אלון מאסק מנהלת מגעים לגיוס 20 מיליארד דולר הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

v4.5 just dropped for Pro & Premier subscribers A wider range of genres, richer vocals, & enhanced prompt understanding for songs that match your vision.

What’s New:
Expanded genres & smarter mashups: More genre options — Blends like midwest emo + neosoul or EDM + folk… pic.twitter.com/MGp3zH8VHd

— Suno (@SunoMusic) May 1, 2025

מה חדש ב-Suno v4.5?

סונו (Suno), למי שלא מכיר, היא פלטפורמה אונליין שמאפשרת ליצור שירים שלמים – מילים, לחן, עיבוד וקולות – פשוט על ידי תיאור טקסטואלי קצר של הסגנון, הרגש או הנושא. אתם כותבים מה אתה רוצים, והמערכת מייצרת עבורכם שיר אמיתי, כולל קול אנושי וכלי נגינה, תוך שניות. אפשר גם להזין מילים שכתבתם בעצמכם, לבחור סגנון מוזיקלי, לייצר קטע אינסטרומטלי או לתת לסונו להמציא הכל לבד.

למרות השיפורים המרשימים ב-Suno 4.5, כמו בכל גרסת בטא, קיימים עדיין אתגרים ומגבלות. יחד עם זאת, היכולת ליצור מוזיקה בצורה כה פשוטה ומדויקת היא התקדמות משמעותית. הכלי הזה פותח אפשרויות חדשות להוספת ליווי מוזיקלי אישי לפרויקטים שונים – החל מסרטוני וידאו, דרך מצגות ועד לכל יצירה דיגיטלית אחרת. התוצאה היא הגשמת חלום עבור יוצרים רבים שאינם מוזיקאים מקצועיים.

1. שילובים חדשניים של סגנונות מוזיקליים

גרסה v4.5 מרחיבה משמעותית את התמיכה בז’אנרים מוזיקליים ומאפשרת שילובים מרתקים ביניהם. בין אם תנסו “מטאל + בלוז + סינת’ווייב” או “פאנק רוק” עם “ג’אז האוס”, המודל יפיק תוצאה טבעית, מדויקת ומפתיעה. אפשרויות השילוב בין סגנונות הפכו למהודקות וזורמות הרבה יותר.

2. הבנת פרומפטים חכמה יותר

המערכת יודעת להבין לעומק את התיאורים שתכניסו – גם מבחינה טכנית וגם רגשית. למשל, תיאורים כמו “גוון נוסטלגי ומרומם”, “מרקם עלים”, או “שריקה מלודית” לא רק מובנים, אלא משפיעים ישירות על הצליל של השיר שאתם יוצרים. בדוגמה הבאה מתוך ממשק המשתמש של Suno v4.5, ניתן לראות פרומפט מורכב הכולל שילוב בין Rap, שירה בסגנון R&B, קצב בסגנון Stereo Bounce וסיום עם דגימת Soul:

הבנת פרומפטים חכמה יותר

3. כלי חיזוק לפרומפטים (Prompt Enhancement Helper)

הפיצ’ר הזה עוזר לכם לקחת רעיון גולמי – כמו שם של סגנון – ולהפוך אותו לפרומפט עשיר ומפורט. אפשר להשתמש בהצעות של המערכת כמו שהן, או לערוך אותן ידנית.

4. קולות עשירים ומגוונים יותר

v4.5 מאפשרת יצירת ביצועים ווקאליים מורכבים ומלאי רגש – החל משירה עדינה ואינטימית ועד ביצועים עוצמתיים עם ויבראטו. זהו שדרוג משמעותי לרמת ההבעה הקולית.

5. תכנים מורכבים יותר מבחינה מוזיקלית

המערכת קולטת ומפיקה גם ניואנסים עדינים – כמו שינויים טבעיים בגוון הצליל, שכבות של כלי נגינה, ודקויות אקוסטיות. כל אלה הופכים את השירים לעשירים ומלאי חיים.

6. יצירה מהירה יותר

המהירות שודרגה – מה שאומר שתוכלו לייצר יותר שירים, לבדוק רעיונות שונים וללטש אותם במהירות גבוהה יותר.

7. שדרוג קאברים ודמויות (Personas)

הקאברים שומרים כעת על פרטים מלודיים בצורה טובה יותר, והמעבר בין ז’אנרים הפך לחלק יותר. תוכלו, למשל, להפוך שיר רוק מוכר לרמיקס בסגנון האוס וליהנות מתוצאה משכנעת.

8. שילוב בין קאברים לדמויות

אפשר לשלב בין שני הכלים כדי לשנות בו-זמנית את הקול, הסגנון והמבנה של השיר. השילוב הזה פותח אפשרויות אינסופיות ליצירתיות.

9. שירים ארוכים יותר

כעת אפשר ליצור שירים באורך של עד שמונה דקות – בלי לפגוע באיכות או ברצף המוזיקלי.

10. איכות סאונד משופרת

המערכת מייצרת מיקס מאוזן וברור יותר, מפחיתה רעשים ותופעות לוואי כמו “Shimmer”, ושומרת על איכות צליל יציבה לכל אורך היצירה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת מוזיקה עם AI

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

מי יכול להשתמש ב-Suno v4.5 וכמה זה עולה?

כדי להשתמש במודל v4.5 החדש של Suno, הכולל איכות סאונד משופרת ויכולות מתקדמות, יש לבחור באחת מתוכניות המנוי בתשלום. קיימות שלוש תוכניות עיקריות:

• תוכנית חינמית (Free Plan) – כוללת גישה רק לגרסה v3.5, מוגבלת ל-10 שירים ביום (50 קרדיטים), ללא זכויות שימוש מסחרי וללא אפשרות לרכישת קרדיטים נוספים. שירים שיווצרו בתוכנית זו ניתנים לשימוש אישי בלבד.

• Pro Plan – במחיר של 10 דולר בחודש (או 8 דולר בחודש עם תשלום שנתי), כוללת גישה מלאה ל-v4.5, אפשרות ליצור עד 500 שירים בחודש (2,500 קרדיטים), שימוש מסחרי בזמן תקופת המנוי, תכונות עריכה מתקדמות (כמו Personas ו-Covers), ותור מהיר ליצירה.

• Premier Plan – עבור משתמשים מתקדמים במיוחד, בתשלום של 30 דולר לחודש (או 24 דולר עם תשלום שנתי), כוללת עד 2,000 שירים בחודש (10,000 קרדיטים) וגישה לכלל הפיצ’רים המתקדמים.

בנוסף, סטודנטים במוסדות אקדמיים מוכרים זכאים להתנסות חינמית של חודש בתוכנית ה-Pro, ולאחר מכן להמשיך במחיר מוזל של 5 דולר לחודש.

כמה זה עולה לכם?

עם השקת גרסה v4.5, Suno מציעה כלי ליצירת מוזיקה מתקדם מאי פעם. השילוב בין שיפורים טכניים – קולות עשירים, איכות סאונד גבוהה, ויכולת ליצור שירים ארוכים – לבין ממשק ידידותי למשתמש, הופך את תהליך היצירה לנגיש לכל אחד. גם ללא ידע מוזיקלי קודם או ניסיון בכלי נגינה, אפשר היום להפוך רעיון מופשט לשיר שלם ומקצועי. Suno v4.5 מסמנת צעד משמעותי בהנגשת היצירה המוזיקלית, ומאפשרת ביטוי אישי דרך מוזיקה – בדרך שבעבר הייתה שמורה למעטים בלבד.

הפוסט 10 שדרוגים ליוצרי מוזיקה עם השקת סונו v4.5 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

למה חשוב להבין איך בינה מלאכותית חושבת?

גם כשהמודלים הופכים למדויקים ומרשימים יותר – אנחנו עדיין לא יודעים למה הם בוחרים במילים מסוימות, טועים במקרים אחרים, או מגיבים בצורה שנראית לפעמים יצירתית ולפעמים מסוכנת.

“אנשים מחוץ לתחום נדהמים לגלות שאנחנו לא באמת מבינים איך היצירות שלנו עובדות – ובצדק. זה חסר תקדים בהיסטוריה של הטכנולוגיה.”

לפי אמודיי, זה לא רק חיסרון טכני – אלא סיכון מהותי. לדוגמה, לא ניתן כיום לשלול שמודלים יפתחו דפוסים של הונאה או חתירה לעוצמה, פשוט כי אין לנו גישה לתהליכי החשיבה הפנימיים.

טכנולוגיה שאי אפשר לעצור, אבל אפשר לכוון

לפי אמודיי, קצב ההתקדמות של הבינה המלאכותית לא ניתן לעצירה – אבל הסדר שבו בונים דברים, אילו יישומים מקבלים עדיפות, ואיך מוציאים אותם החוצה – הם בחירה שלנו. את הבחירה הזו אפשר וצריך לכוון.

“אי אפשר לעצור את האוטובוס – אבל אפשר להחזיק בהגה.”

אחד הכלים החשובים ביותר להכוונה הזו, לדבריו, הוא אינטרפרטביליות (Interpretability) – היכולת לראות מה באמת מתרחש בתוך מודל AI.

אז איך בכלל אפשר להבין מה קורה בתוך מודל של בינה מלאכותית?

בדרך כלל זה מרגיש כמו לנסות לפענח קופסה שחורה – המודל נותן תשובה, אבל לא ברור למה הוא בחר בה. כדי לשנות את זה, חוקרים עובדים על תחום שנקרא אינטרפרטביליות – ניסיון להבין את המנגנונים הפנימיים של המודלים – כמו לעשות להם MRI. בהתחלה, הם גילו שיש בתוך המודלים “נוירונים” מסוימים שמזהים רעיונות ברורים – למשל, נוירון שמזהה את המילה “מכונית” או את המושג “גשר שער הזהב”. אפשר לחשוב על זה כמו מילון פנימי – כל נוירון מחזיק משמעות מסוימת.

אבל מהר מאוד התברר שזה לא כל כך פשוט. רוב הנוירונים מייצגים כמה רעיונות מעורבבים יחד – תופעה שנקראת סופרפוזיציה. זה כאילו נוירון אחד אומר גם “חתול”, גם “שקט” וגם “ספק”. קשה להבין מה הוא באמת “מתכוון”. כדי להתמודד עם זה, החוקרים פיתחו שיטה שמסוגלת להפריד את הרעיונות – קצת כמו פילטר שמפריד צבעים בתמונה מעורפלת. כך אפשר לראות תכונות מורכבות יותר, כמו “היסוס” או “זעם עדין בשיר”.

ובשלב הבא הגיע רעיון מעניין במיוחד: מעגלים (Circuits). אלה רצפים של נוירונים שפועלים יחד, כמו סיפור שנבנה שלב אחר שלב. למשל, אם שואלים את המודל “מהי עיר הבירה של המדינה שבה נמצאת דאלאס?” – אפשר ממש לראות איך הוא מזהה “דאלאס”, מקשר ל”טקסס”, ואז מגיע ל”אוסטין”.

“התחלנו לראות איך רעיונות נוצרים מהקלט, איך הם משתלבים, ואיך הם מניעים פעולה. אפשר ממש לעקוב אחרי תהליך החשיבה של המודל.”

אבל מה עושים עם זה?

אמודיי מתאר ניסוי שבו הוכנסה בכוונה תקלה מודעת למודל – וצוותים שונים נדרשו לאתר אותה. חלקם הצליחו בעזרת כלי אינטרפרטביליות.

“השאיפה שלנו היא שאפשר יהיה לעשות סריקה של המודל, כמו MRI, ולזהות מראש בעיות כמו הונאה, חולשות באבטחה, או נטייה לרכוש עוצמה.”

החזון? MRI למוחות של מודלים, שיהיה חלק מתהליך הפיתוח והבדיקה, כמו שהרופא שולח אותך לצילום לפני שמתחילים טיפול.

מה הסיכון הגדול?

אמודיי מזהיר שאנחנו נכנסים למרוץ נגד הזמן. הבינה המלאכותית מתקדמת בקצב מהיר יותר מיכולת הפירוש שלה. לדבריו, ייתכן שכבר ב־2026 יהיו מערכות חזקות כמו:

“מדינה של גאונים בתוך דאטה סנטר – עם אוטונומיה מספיקה כדי לשנות את הכלכלה והביטחון הלאומי.”

אם נגיע לשם בלי MRI מוכן – אנחנו עלולים לשחרר כוח עצום שאין לנו דרך להבין או לרסן.

ומה אפשר לעשות?

אמודיי מציע שלושה כיוונים עיקריים:

חיזוק המחקר המדעי

אמודאי סבור שנושא האינטרפרטביליות חייב לקבל קדימות באקדמיה, במיוחד בכנסים כמו ICML (כנס בינלאומי ללמידת מכונה). לתפיסתו, זהו עניין קריטי שיש לתת לו במה ומענה הולם.

“למרות ההתקדמות, אינטרפרטביליות מקבלת פחות תשומת לב ממירוץ שחרור המודלים – וזה מגוחך. הגיע הזמן להשקיע יותר, לא פחות.”

חקיקה מעודדת שקיפות

“לא צריך עכשיו חוקים כבדים. אבל כן אפשר לחייב חברות לדווח איך הן בודקות את המודלים, כדי לייצר מרוץ חיובי לאחריות – לא רק לעוצמה.”

רגולציה גיאופוליטית מושכלת

“הטלת מגבלות על ייצוא שבבים לסין היא לא רק עניין אסטרטגי – זו דרך לאפשר לדמוקרטיות להקדים את האוטוקרטיות בתחום הקריטי ביותר של הדור.”

הוא מציין שזה גם נותן “מרווח ביטחון” שמאפשר לפתח אינטרפרטביליות לפני שמגיעים למודלים רבי עוצמה באמת.

ואולי – גם שאלה מוסרית?

אמודיי נוגע בנקודה מסקרנת, שנשמעת כמו מדע בדיוני אבל נידונה יותר ויותר:

“יום אחד יתעורר חשש שמודלים של בינה מלאכותית מרגישים או חווים תודעה – כלומר, שהם לא רק מחשבים אלא אולי אפילו דומים במשהו ליצורים חושבים – נצטרך כלים שיאפשרו לבדוק את זה ברצינות. האם נוכל לדעת אם הם ‘מרגישים’ משהו? האם נוכל לבדוק אם הם סובלים? אינטרפרטביליות תהיה הכלי המרכזי להבין את זה.”

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

זהו מרוץ בין יכולת הפירוש לבין עוצמת הבינה המלאכותית. המאמר של אמודיי הוא קריאת השכמה שקולה ומעמיקה: אם נבין את המודלים שאנחנו בונים – נוכל להפיק מהם את הטוב ולצמצם את הסיכון. אם לא – נישאר מאחור בזמן שמכונות חושבות מקבלות החלטות שאנחנו לא מבינים.

“אנחנו ראויים להבין את היצירות שלנו – לפני שהן ישנו את הכלכלה, את החברה, ואת העתיד של כולנו”.

הפוסט איך פותחים את הקופסה השחורה של הבינה המלאכותית ולמה זה דחוף? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

גל חדש של פניות מנכ”לים

באחרונה אנחנו עדים לגל חסר תקדים של פניות ישירות מצד מנכ”לים לעובדים, שמטרתן להבהיר בצורה חד-משמעית: עידן הבינה המלאכותית כבר כאן, והוא משנה את כללי המשחק בשוק העבודה. מנכ”לים בחברות מובילות כמו פייבר ושופיפיי שלחו מכתבים פנימיים בהם הדגישו כי אימוץ כלים וטכנולוגיות של AI הפך לדרישה בסיסית מכל עובד – ולא רק לאנשי טכנולוגיה. המסר ברור: מי שלא ילמד, יתעדכן וישתמש בבינה מלאכותית בעבודתו, עלול למצוא את עצמו לא רלוונטי. פניות אלו לא נועדו להפחיד, אלא לעורר מוטיבציה ולהניע את העובדים לקחת אחריות אישית על ההתפתחות המקצועית שלהם, כדי להבטיח את מקומם בשוק העבודה המשתנה.

למה דווקא עכשיו?

לפי פון אהן, הבינה המלאכותית כבר משנה את הדרך שבה עבודה מתבצעת – לא בעתיד, אלא עכשיו. הוא טוען שלא מדובר בשאלה של “האם”, אלא רק “מתי”, וההזדמנות היא לפעול לפני שהשוק כולו משתנה. ההמלצה שלו ברורה: לחכות זה הסיכון האמיתי.

איך AI משנה את המשחק?

קצב יצירת תוכן

בכדי ללמד מיליוני אנשים, צריך לייצר כמויות עצומות של תוכן חינוכי. תהליך ידני פשוט לא מסוגל לעמוד בקצב הזה. דואלינגו החליפה תהליך יצירת תוכן איטי במנוע שמופעל על ידי בינה מלאכותית – והמהירות השתפרה באופן דרמטי.

יכולות חדשות

פיצ’רים שבעבר היו בלתי אפשריים, כמו שיחות וידאו ללמידת שפה, הפכו כעת לאפשריים בזכות AI.

שיפור באיכות ההוראה

לראשונה, יש לחברה יכולת ללמד בקנה מידה עולמי – באיכות שיכולה להשתוות לזו של המורים הטובים ביותר. פון אהן מציין שזו נקודת מפנה אמיתית.

שינוי מערכתי ולא תיקון קוסמטי

המעבר ל-AI-First מחייב לא רק שילוב טכנולוגי, אלא עיצוב מחדש של הדרך בה החברה עובדת. לא מדובר ב”שיפוצים קטנים” – אלא ברה-ארכיטקטורה של תהליכים. במקרים רבים, יהיה צורך לבנות מערכות מאפס. פון אהן מודה שזה לא יהיה מושלם מההתחלה, אבל מדגיש שעדיף לפעול מהר ולשפר תוך כדי, מאשר להיתקע בחיפוש אחר שלמות. דואלינגו כבר החלה ביישום שורה של צעדים פרקטיים שמטרתם לשלב את הבינה המלאכותית בליבת הפעילות הארגונית.

אחד הצעדים המרכזיים הוא צמצום הדרגתי של ההסתמכות על קבלני משנה עבור משימות שה-AI מסוגל לבצע בצורה מהירה ויעילה. המשמעות היא שהחברה שואפת להעביר יותר משימות לביצוע אוטומטי, במקום להוציא אותן החוצה.

גם תהליכי הגיוס משתנים: השימוש ב-AI הפך לשיקול מוצהר בעת קבלת עובדים חדשים. מועמדים יידרשו להראות יכולת עבודה עם כלים מבוססי AI, והבנה של הטכנולוגיה לא תיחשב כתוספת – אלא כדרישה בסיסית. בהתאם לכך, גם מדדי ההערכה הפנימיים יעודכנו כך שישקפו את האופן שבו עובדים עושים שימוש בכלים אלו בעבודתם.

בנוסף, מדיניות גיוס עובדים חדשה קובעת כי תוספת כוח אדם תאושר רק אם לא ניתן לפתור את הצורך באמצעות אוטומציה. כלומר, לפני כל גיוס – נשקלת האפשרות ש-AI יכול למלא את התפקיד.

לבסוף, כל מחלקה בארגון, בלי יוצא מן הכלל, תידרש לעבור התאמה לעבודה עם מערכות מבוססות בינה מלאכותית – מה שמרמז על שינוי עמוק ורוחבי בתרבות העבודה כולה.

ומה עם העובדים?

המסר המרכזי: לא באים להחליף אנשים – באים להוריד מהעובדים משימות שחוזרות על עצמן, כדי שיוכלו להתמקד בפתרון בעיות משמעותיות יותר. דואלינגו מבטיחה להמשיך להשקיע בעובדים – דרך הכשרות, חניכה, וכלים חדשים – כדי שיצליחו להוביל בעידן שבו AI הוא חלק בלתי נפרד מכל תפקיד.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית במשרד

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לא טכנולוגיה, אלא תפיסה

המייל של פון אהן לא מדבר רק על כלים חדשים, אלא על שינוי תרבותי עמוק. המטרה של דואלינגו לא השתנתה – חינוך נגיש ואיכותי לכל אדם, בכל מקום. הדרך לשם משתנה: טכנולוגיה חכמה – והכי חשוב, אנשים שמובילים את השינוי.

הפוסט דואלינגו משנה כיוון ובונה את עצמה מחדש סביב בינה מלאכותית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

בחירת מודל V7 דרך ממשק ההגדרות המתקדמות של מידג’רני, שנמצא בתוך תיבת הפרומפטים.

שליטה במשקל של פיצ’ר ה-Omni-Reference.

קצת דוגמאות

שימו לב – בתמונות מטה תוכלו לראות שילובים משתנים של משקלים ותמונות רפרנס, על אותה תמונת רפרנס של אותה דמות – בחור מזוקן עם כיפה (שמככב בקליפ AI עליו אני עובד בימים אלו).

זה הבחור המקורי.

פרומפט: MAN IN A BIG CITY | משקל 100 ללא סטייל רפרנס.

פרומפט: Close-up of a bearded man with a white Jewish kippah in a green field with a rainbow and blue sky | משקל 100 ללא סטייל רפרנס.

פרומפט: close up in a MAN in a futuristic city, blade runner style | משקל 100 – ללא סטייל רפרנס.

פרומפט: medium shot of a bearded man with a white Jewish kippah in a futuristic city, blade runner style –ow 1000 | עם תמונת סטייל רפרנס ומשקל 1000.

פרומפט: medium shot of a bearded man with a white Jewish kippah in a tel aviv street like Rothschild Boulevard or Florentine –ow 1000 | ללא תמונת סטייל רפרנס – משקל 1000.

פרומפט: medium shot of a bearded man with a white Jewish kippah in a futuristic city, blade runner style –ow 1000 | עם תמונת סטייל רפרנס ומשקל 400.

פרומפט: medium shot of a bearded man with a white Jewish kippah, in the style of anime –ow 25 | עם תמונות סטייל רפרנס ומשקל נמוך של 25.

Credit: Midjourney.

הפוסט דמות עקבית במידג’רני: מדריך ל-Omni Reference הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אז מה זה בעצם Claude Integrations?

אחרי שאיפשר לנו להתחבר ליומן, למייל ולדרייב, Claude – עוזר ה-AI של Anthropic – מרחיב משמעותית את היכולות להתחבר לכלים העסקיים שלכם: ניהול משימות, שירות לקוחות, מידע פיננסי, ניתוח ביצועים, ועוד. Claude כבר לא רק “מדבר חכם” – הוא נכנס לתוך הכלים שבהם אתם באמת עובדים, מבין את התמונה הרחבה, ומבצע פעולות בזמן אמת בצורה שקופה, בטוחה ויעילה.

איך זה בכלל עובד?

מאחורי הקלעים פועל תקן פתוח בשם Model Context Protocol (MCP) – ש-Anthropic פיתחה כדי לאפשר ל-Claude להתחבר לכלים חיצוניים בצורה מאובטחת וגמישה. בהתחלה זה עבד רק מקומית, מתוך Claude Desktop, אבל עכשיו עם Integrations – אפשר להתחבר גם לשרתים מרוחקים דרך האינטרנט או אפליקציות דסקטופ.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציה עסקית ובינה מלאכותית

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

אילו כלים Claude יודע לחבר?

Claude יודע להתחבר כבר עכשיו לעשרה מהשירותים הכי פופולריים בעולם העבודה הדיגיטלי. הוא מתחבר ל-Jira ו-Confluence כדי לנהל פרויקטים ולתעד תהליכים, ל-Asana ו-Linear כדי לנהל משימות, ול-Zapier שמאפשר לו להתחבר לאלפי אפליקציות נוספות דרך אוטומציות מוכנות מראש. בנוסף, הוא יודע לעבוד עם Cloudflare ו-Sentry לניטור ביצועים ותקלות, עם Intercom לניהול שירות לקוחות, ועם מערכות תשלומים כמו PayPal, Square ו-Plaid. וזה רק ההתחלה – אינטגרציות נוספות עם Stripe, GitLab ואחרות כבר בדרך.

מה Claude באמת יודע לעשות?

Claude לא רק עונה על שאלות – הוא מבין את ההקשר שבו אתם פועלים. הוא יודע אילו משימות פתוחות, מה הסטטוס בפרויקטים, ואילו תקלות דווחו לאחרונה. כשאתם משוחחים איתו, הוא לא סתם נותן תשובה – הוא פועל מתוך הכלים שלכם, בזמן אמת. תוכלו לבקש ממנו ליצור משימה חדשה ב-Jira, לסכם שיחה אחרונה ב-Intercom, או לגשת לאוטומציה שבניתם ב-Zapier כדי למשוך מידע מ-HubSpot או מהיומן שלכם בגוגל. ובמקרים רבים, Claude אפילו לא מחכה שתבקשו – הוא פשוט מבצע בשמכם: יוצר משימות ב-Asana, שולח חשבוניות ב-PayPal, ומנתח נתוני מכירות מ-Square. הכול דרך שיחה אחת, פשוטה.

חיפוש באינטרנט בזמן אמת

Claude יודע עכשיו לחפש באינטרנט בזמן אמת, מכל מקום בעולם. הפיצ’ר הזה פתוח כבר עכשיו לכל המשתמשים בתשלום, ומאפשר לו לגשת למידע עדכני ורלוונטי בכל רגע נתון. כשאנחנו אומרים שמודל בינה מלאכותית היה עד עכשיו מוגבל ל”ידע היסטורי” או “חתך ידע”, הכוונה היא שהוא אומן על מידע עד תאריך מסוים – ואין לו שום מושג מה התרחש אחריו. עם הגישה לאינטרנט, Claude עובר את המגבלה הזו: הוא לא נשאר תקוע בעבר, אלא מעודכן למה שקורה עכשיו.

לחצו על כפתור הכלים בחלון הצ׳אט והדליקו את טוגל החיפוש

מחקר אמיתי, לא רק חיפוש

Claude מצויד עכשיו ביכולת מחקר מתקדמת במיוחד שנקראת Research Mode – והיא לוקחת את העבודה איתו לרמה חדשה לגמרי. כשאתם מפעילים את המצב הזה, הוא מפרק כל שאלה לגורמים, חוקר כל היבט לעומק, ומחפש מידע מתוך האינטגרציות שחיברתם, Google Workspace, וגם מהאינטרנט. התוצאה היא דו”ח מקיף שמגיע עם ציטוטים מדויקים וקישורים למקורות – ממש כמו עוזר מחקר אישי. רוב הדוחות מוכנים תוך 5 עד 15 דקות, אך בבקשות מורכבות הוא עשוי להשקיע עד 45 דקות כדי לספק תוצאה איכותית באמת.

הפיצ’ר הזה זמין כרגע למשתמשי Max, Team ו-Enterprise, ועתיד להיפתח גם למנויי Pro בקרוב. עד אז – אם אתם בתוכנית תומכת, כל מה שצריך זה להפעיל את המצב בצ’אט – ושם המחקר מתחיל.

אבטחה, שליטה ושקיפות

Claude פועל מתוך הבנה שמידע רגיש דורש התייחסות רצינית. כל אינטגרציה נעשית באמצעות אימות OAuth מאובטח, כך שאין גישה למידע ללא הרשאה מפורשת מצדכם. בכל שלב, Claude מציג את המקורות שעליהם הוא מתבסס – כולל ציטוטים עם קישורים ישירים – כדי שתדעו בדיוק מאיפה הגיע כל פרט. למפתחים ולצוותים טכניים יש גם אפשרות להקים שרת MCP פרטי, ולשלוט באופן מלא על אילו נתונים זמינים למערכת ובאילו תנאים.

שורה תחתונה?

Claude סוף סוף יוצא מהקופסה ומתחבר לעולם החיצון.

זה אמנם לקח קצת זמן – אבל נראה שזה היה שווה את ההמתנה. עם גישה לאינטרנט בזמן אמת ויכולת מחקר עמוקה שמפצלת כל שאלה לגורמים, Claude מביא גם את העולם לתוך השיחה. הוא משלב בין מה שקורה אצלכם לבין מה שקורה עכשיו בזמן אמת – ומחזיר תשובות חכמות, מדויקות, ומבוססות על מקורות ברורים. הוא כבר לא רק צ’אטבוט מתוחכם – הוא חבר צוות אמיתי. כזה שמתחבר למערכות שלכם, מבין הקשר, מבצע משימות, ומחזיר תובנות מבוססות על המידע הפנימי שלכם.

זו קפיצת מדרגה אמיתית באופן שבו אתם עובדים, חוקרים ומקבלים החלטות עם Claude.

הפוסט Claude מתחבר לעולם עם אינטגרציות חכמות וחיפוש באינטרנט בזמן אמת הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Today we are releasing Gen-4 References to all paid plans. Now anyone can generate consistent characters, locations and more. With References, you can use photos, generated images, 3D models or selfies to place yourself or others into any scene you can imagine.

More examples… pic.twitter.com/Je59RsRnyW

— Runway (@runwayml) April 30, 2025

מה זה פיצ’ר ה-References ב-Gen-4?

הפיצ’ר החדש מאפשר לכם להעלות תמונה אחת של דמות (או מקום) ולהשתמש בה כ”רפרנס” כדי לייצר עוד ועוד תמונות חדשות, כשהדמות נשארת עקבית – בכל תנאי תאורה, לוקיישן וסגנון. הפיצ’ר הזה זמין רק במודלים Gen-4 ו-Gen-4-XL – שימו לב לבחור בהם בלוח הבקרה. בניגוד ל-Image-to-Image, כאן הדמות לא מועתקת ישירות – אלא רק המאפיינים הוויזואליים שלה נשמרים, מה שנותן תוצאה טבעית ונאמנה יותר.

שילוב אלמנטים ב-3D בפיצ’ר הרפרנסים של ראנוויי:

מה היה עד עכשיו?

עד היום, כל מי שניסה לייצר דמות עקבית בתמונות שונות נשאר מתוסכל ועבר תהליך של ניסוי וטעייה בלי שליטה אמיתית על התוצאה. הפיצ’ר החדש של Runway משנה את זה לגמרי – הוא חוסך זמן, מפחית טעויות, ופותח עולם של אפשרויות יצירתיות. אפשר לעבוד עם אותה דמות ולהפיק ממנה וריאציות מגוונות – להחליף רקעים, בגדים, ואביזרים – בלי לאבד את הזהות שלה. אפשר אפילו להשתמש באותה דמות כדי לבנות סיפור שלם, סצנה אחר סצנה, ואחר כך להחיות אותה באנימציה. הכל קורה תוך שמירה מרשימה על תווי הפנים, השיער והבעות – גם כשמשנים לגמרי את הסביבה או הסגנון. 

איך זה עובד בפועל?

1. בחרו ב-“Generate Image” בלוח הבקרה.

2. בחרו את הטאב של References שמתחת לאזור ההנחיה (prompt).

3. גררו תמונה של הדמות שתרצו לשמור עליה עקביות, או בחרו תמונה שכבר העליתם.

4. תוכלו לשמור את הרפרנס לשימוש עתידי (על ידי סימון ותיוג). אפשר גם להשתמש בסימן @ בתוך הפרומפט כדי להשלים אוטומטית את שם הרפרנס.

5. ניתן להעלות עד שלושה רפרנסים שונים לאותה יצירה – לדוגמה: רפרנס אחד לדמות, אחד לרקע ואחד לסגנון (כמו קומיקס, צילום אנלוגי וכו’). המערכת תשלב ביניהם בהרמוניה.

מגוון דוגמאות שימושיות

בדוגמאות נשתמש בתמונה הבאה, בשם bryan, כרפרנס ההתחלתי שלנו:

תמונת headshot

פרומפט עם רפרנס יחיד

כאשר משתמשים בתמונה אחת כרפרנס, הטקסט (הפרומפט) משמש לתיאור השינויים שרוצים לבצע – תוך שמירה על הזהות של הדמות. זו שיטה מהירה וגמישה, שמתאימה במיוחד למי שרוצה לחקור אפשרויות יצירתיות בלי להעלות תמונות נוספות. הנה כמה דוגמאות:

פרומפט עם מספר רפרנסים

שימוש בכמה תמונות רפרנס מאפשר שליטה מדויקת יותר על אלמנטים ספציפיים בתמונה הסופית. השיטה הזו נותנת תוצאות צפויות יותר, ומתאימה במיוחד כשיש לכם חזון ברור שקשה לבטא במילים בלבד. הנה כמה דוגמאות:

יצירת סצנות עקביות

באמצעות תמונת רפרנס, אפשר גם ליצור סביבה עקבית או “b-roll” על ידי כתיבת פרומפטים שמבקשים זוויות שונות, נקודות מיקוד ואובייקטים מגוונים. זה עוזר לבנות אווירה ויזואלית אחידה לפרויקט שלכם, תוך שמירה על התחושה של הרפרנס המקורי. הנה כמה דוגמאות שמשתמשות בדמות ה- elf שנוצרה בשלב הרפרנס היחיד:

איטרציה מתקדמת

שימוש במספר רפרנסים יחד עם פרומפטים שמבקשים תמונות שונות לגמרי פותח הרבה יותר אפשרויות ליצירת וריאציות בין התוצאות. כל משתנה חדש שמכניסים פותח מרחב של יצירתיות – למרות שלפעמים התוצאה עשויה לסטות מהחזון המקורי. לדוגמה, הנה וריאציות שונות של תלבושות שקיבלנו בג׳ינרוט אחד עבור תמונת גוף מלאה של elfbryan:

אם מעדיפים את הביגוד שמופיע בתמונה הראשונה, אפשר להמשיך לעבוד איתה ליצירת סצנות חדשות. כדי להמשיך לעבוד עם תוצאה מסוימת, רחפו עם העכבר מעל התמונה ולחצו על “Reference for image”:

עכשיו אפשר לשמור את הרפרנס הזה בשם (fullbodyelfbryan) כדי להמשיך לעבוד איתו בסצנה חדשה:

איטרציה לכיוון תוצאה סופית באמצעות מסלולי רפרנס נפרדים מאפשרת דיוק רב יותר כשמשנים לחלוטין את התמונה. זה נותן לכם שליטה מלאה על התהליך – שלב אחרי שלב. הנה דוגמה לשימוש בשני מסלולים נפרדים – דמות וסצנה – כדי להתקדם לעבר התוצאה הסופית:

מה הלאה?

עכשיו כשיצרתם תמונות רפרנס, אפשר לקחת את היצירה שלכם צעד קדימה. רחפו עם העכבר מעל כל תמונת שיצרתם ולחצו על אייקון המצלמה – זה יעלה את התמונה בקלות ישירות למודל הווידאו וכך תוכלו להפוך את התמונות הסטטיות שלכם לאנימציות עם תנועה טבעית וחיים.

שימו לב כמה קל לייצר דמות עקבית בוידאו עם ראנוויי:

קצת טיפים

כדי לקבל תוצאות עקביות וטובות יותר, התחילו מתמונה באיכות גבוהה שצולמה מהחזית, עם תאורה אחידה והבעה נייטרלית. חשוב לבחור תמונה נקייה מהפרעות – בלי משקפיים כהים, ידיים שמסתירות את הפנים או פרטים שמטשטשים את תווי הדמות. כל זה מאפשר למערכת להבין את הדמות בצורה מדויקת יותר. אם יצאה לכם תוצאה טובה, שמרו אותה כרפרנס חדש – כך תוכלו להמשיך לפתח את הדמות ולבנות עליה וריאציות חדשות.

רוצים לגוון? אפשר לשלב כמה רפרנסים – לדמות, לרקע או לסגנון – ולתת למערכת לשלב ביניהם.

כדי להשיג תמונת גוף מלאה בצורה עקבית, נסו לכלול בפרומפט תיאור של הנעליים או המכנסיים של הדמות.

שליטה ברמת ההשפעה (Reference Strength) – אתם יכולים לשלוט כמה הרפרנס ישפיע על התוצאה. אם אתם רוצים שהתמונה תהיה מאוד דומה לדמות המקורית – תעלו את ערך ה-Strength. אם אתם רוצים רק השראה כללית ודימוי חופשי יותר – תורידו אותו קצת.

ועוד טיפ חשוב – אם אתם משתמשים בתמונה שכבר מופיעה בה דמות, כדאי לכסות את הפנים הקיימות לפני ההעלאה (למשל בעזרת ריבוע שחור כמו בדוגמה של פרומפט עם מספר רפרנסים). זה עוזר למנוע בלבול בין הדמות המקורית לזו שאתם יוצרים עכשיו.

מגבלות שחשוב להכיר

כמו בכל כלי יצירתי, גם כאן יש מגבלות. עקביות הדמות לא תמיד תהיה מושלמת – במיוחד כשמדובר בזוויות צילום חריגות, קומפוזיציות מורכבות או פרומפטים עמוסים בפרטים. לפעמים התוצאה תסטה ממה שציפיתם, וזה לגמרי טבעי. הדרך הטובה ביותר להתמודד עם זה היא פשוט לנסות שוב – לשנות ניסוח, לפשט את הבקשה, או לדייק את הרפרנסים. זה חלק מהתהליך, והניסיונות האלה הם גם מה שמוביל לתוצאות הכי טובות.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

פיצ’ר ה-References של Runway Gen-4 מאפשר לכם לשמור על עקביות ויזואלית של דמויות, סצנות וסגנונות – בקלות, דיוק וגמישות שלא היו זמינים קודם. בין אם אתם יוצרים סיפור, בונים קמפיין או מפתחים דמות לאורך זמן, הכלי הזה חוסך שעות של ניסוי וטעייה ופותח עולם של אפשרויות יצירתיות. בעזרת שילוב נכון של רפרנסים, כתיבה מדויקת של פרומפטים ושליטה על רמת ההשפעה, תוכלו להפיק תוצאות עקביות, מרשימות ודינמיות. זה כלי שמשנה את חוקי המשחק – ועכשיו כשהוא אצלכם בידיים, השלב הבא הוא פשוט להתחיל ליצור.

הפוסט דמות עקבית בוידאו בראנוויי, עם פיצ’ר ה-References ב-Gen4 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

צידה לדרך

אחרי שלמדתם ותרגלתם את שבעת כללי הזהב הבסיסיים בחלק הראשון של המדריך, הגיע הזמן להיכנס לרובד הבא – טכניקות מתקדמות שמיועדות להתמודד עם משימות מורכבות יותר. אבל רגע לפני שנצלול לעומק, הנה תזכורת קצרה (בתמונה המצורפת) ואחריה גם כמה טיפים קצרים שכדאי מאוד להחזיק בראש:

7 כללי זהב להנדסת פרומפטים

האינפוט הוא המלך

מה שתכניסו – זה מה שתקבלו. אם הפרומפט מעורפל או לא מקצועי, אל תתפלאו אם גם הפלט יהיה בינוני או מאכזב. הקפידו לבנות בקשות מדויקות, מאורגנות וברורות.

זכרו את הכלל הפשוט: Garbage in – Garbage out.

נהלו דיאלוג מתמשך לשיפור התוצאות

אל תתייחסו למודל כמו מכונה שמחזירים לה פקודה ומקבלים תשובה סופית. תתייחסו אליו כמו לשותף לשיחה. קיבלתם טיוטה? זה הזמן לדייק:

"תכתוב את זה בטון ידידותי יותר"

"תוסיף פסקה שמדגישה את היתרונות הכלכליים"

שיחה פתוחה ומתמשכת עוזרת להגיע לתוצאה הרבה יותר חדה, מדויקת ורלוונטית.

תנו פידבק איכותי גם למפתחים – זה באמת משפיע

מאחורי הקלעים, מודלים כמו ChatGPT ו‑Claude משתפרים בעזרת תהליך שנקרא RLHF – למידה מחיזוקים מבוססי משוב אנושי. כאשר אתם מדרגים תשובות (/) או שולחים הערות מפורטות, אתם עוזרים למפתחים להבין מה עבד טוב ומה דרוש שיפור. מעבר לכך, הרגל של מתן משוב גם יחדד אצלכם את המחשבה: “האם התוצאה שקיבלתי באמת עונה על מה שביקשתי?”. כך אתם לא רק משתפרים בעצמכם – אלא גם תורמים לבנייה של דור חדש של בינה מלאכותית: חכמה יותר, מדויקת יותר, ואתית יותר.

תנו למודל לעזור לכם לבנות פרומפטים טובים יותר

לפעמים אין סיבה לשבור את הראש לבד. תנו למודל לעבוד בשבילכם כ״מאמן אישי״. פשוט בקשו מהמודל:

"במקום שאנחש מה לכתוב, תשאל אותי כמה שאלות קצרות כדי לדייק את הבקשה שלי -
 ואז תבנה לי את הפרומפט המושלם"

שיטה כזו תחסוך זמן ותעזור לחדד את המטרה בצורה טבעית וממוקדת.

עם הטיפים האלה בארגז הכלים שלכם, אתם מוכנים באמת לצלול לטכניקות המתקדמות שיקפיצו את העבודה שלכם עם בינה מלאכותית לרמה הבאה. קדימה, מתחילים!

טמפרטורה (Temperature)

כשעובדים עם מודלים של בינה מלאכותית, יש מספר פרמטרים שאפשר לכוון כדי להשפיע על אופי התשובה שהמודל מחזיר. בין האפשרויות האלה תמצאו גם הגדרות כמו Top‑P, Top‑K ועוד – אבל רוב הפרמטרים האלו מוגדרים “מאחורי הקלעים” על ידי מפתחים, במיוחד כשעובדים דרך API.

במדריך הזה, כדי לא להעמיס, נתמקד רק בכיוון אחד מרכזי וחשוב שגם ”המשתמש הפשוט” צריך להכיר והוא טמפרטורה. 

הגדרת טמפרטורה לא נעשית בתוך הפרומפט עצמו, אלא דרך הממשק שבו אתם משתמשים – לרוב באמצעות סליידר פשוט או שדה הגדרות. ברוב המקרים לא תצטרכו להגדיר טמפרטורה ידנית – המערכות בוחרות ערך כברירת מחדל. רק אם תעבדו בממשקים מקצועיים יותר, כמו Google AI Studio או כלי פיתוח אחרים, תינתן לכם שליטה ישירה על ערך הטמפרטורה. המטרה כאן היא שתכירו ותבינו את העיקרון.

Google AI Studio

אז מהי טמפרטורה?

הטמפרטורה קובעת כמה “בטוחה” מול “יצירתית” תהיה התשובה של המודל:

• טמפרטורה נמוכה (0-0.3) ← תשובות מאוד צפויות, מדויקות ועקביות.

• טמפרטורה גבוהה (0.7-1) ← תשובות מגוונות יותר, יצירתיות ולעיתים מפתיעות או לא צפויות.

חשוב לזכור: טמפרטורה לא קובעת את איכות המידע, אלא את רמת הגיוון והרנדומליות שבתשובה.

תרחיש:

אתם מנהלים סיעור מוחות על סלוגנים לקמפיין חדש לבקבוק מים אקולוגי.

עם טמפרטורה 0.2, הבקשה:

"תן 5 רעיונות לסלוגנים"

תקבלו תשובות מאוד בסיסיות ושבלוניות, כמו:

"מים ירוקים, חיים ירוקים" או "בחירה חכמה לסביבה בריאה"

עם טמפרטורה 0.8, אותה בקשה – תקבלו רעיונות מגוונים, מפתיעים ולעיתים לא שגרתיים, למשל:

"בכל שלוק - מצילים יער", או "תן למים לדבר בשפת הטבע"

למה זה עובד?

שליטה בטמפרטורה מאפשרת להתאים את סגנון ואופי התגובה של המודל למשימה הספציפית שלכם. כאשר נדרש דיוק גבוה, כמו במענה לשאלות מדויקות, או סיכום מסמך מקצועי, בחירה בטמפרטורה נמוכה תבטיח תשובות צפויות וברורות. לעומת זאת, כאשר רוצים לעודד יצירתיות, לחשוב מחוץ לקופסה או להפיק רעיונות שיווקיים חדשים, טמפרטורה גבוהה יותר תפתח מגוון רחב יותר של אפשרויות. הבנה נכונה של טמפרטורה נותנת לכם שליטה אמיתית – ומאפשרת להפיק מהמודל בדיוק את סוג התוצאה שאתם צריכים, מבלי להמר על מה שתקבלו.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

שרשרת מחשבה (Chain of Thought Prompting)

כאשר שואלים את המודל שאלה מורכבת – כמו בעיה מתמטית, ניתוח לוגי או תכנון תהליך – לעיתים תשובה קצרה וישירה מפספסת שלבים חשובים בדרך לפתרון. כאן נכנסת לתמונה טכניקת שרשרת המחשבה (Chain of Thought Prompting). באמצעות טכניקה זו, אתם מבקשים מהבינה המלאכותית לא רק לספק תשובה סופית, אלא לפרק את הבעיה שלב אחרי שלב: לחשוב בקול רם, להסביר כל שלב, ולבנות את ההיגיון שמוביל לפתרון.

איך עושים את זה בפועל? פשוט מוסיפים לפרומפט משפט שמזמין חשיבה מתגלגלת, למשל:

"בוא נחשוב שלב אחר שלב"

"פתור את הבעיה בצורה לוגית"

"הסבר את תהליך החשיבה שלך"

"ראשית, זהה את המשתנים. לאחר מכן, חשב את התוצאה"

תרחיש ראשון – חישוב עסקי פשוט:

לקוח רכש מוצר ב‑40 ₪.

הוא קיבל הנחת 15 %, ולאחר מכן חויב במע"מ של 17 %.

מהו הסכום הסופי לתשלום?

בוא נחשוב שלב אחר שלב

המודל יגיב עם תשובה ״מפורקת לשלבים״ ולא רק תשובה סופית:

חישוב הסכום לאחר ההנחה: 40 ₪ × 0.85 = 34 ₪

חישוב הסכום לאחר הוספת מע"מ: 34 ₪ × 1.17 = 39.78 ₪

סכום סופי לתשלום: 39.78 ₪

הסבר: במקרה כזה, ייתכן שהמודל היה מצליח להגיע לפתרון נכון גם בלי לפרק שלבים – כי מדובר בתרגול מתמטי פשוט יחסית. ובכל זאת, פירוק לשלבים מאפשר לכם לבדוק בקלות שהחישוב בוצע נכון, לזהות טעויות אם ישנן, ולהבין את התהליך המלא מאחורי המספר הסופי.

תרחיש שני – בעיה מורכבת יותר:

אני מנהל חברת הפקות.

לקוח מבקש הצעת מחיר לאירוע שכוללת חישוב מורכב:

שכירת אולם ב‑12,000 ₪ כולל מע"מ.

קייטרינג: 250 ₪ לאדם × 100 אורחים (לפני מע"מ).

תוספת של 7 % דמי שירות מהסכום הכולל.

מהו הסכום הסופי שהלקוח יצטרך לשלם?

בוא נחשוב שלב אחר שלב

חישוב עלות הקייטרינג: 250 ₪ × 100 = 25,000 ₪

הוספת מע"מ לקייטרינג: 25,000 ₪ × 1.17 = 29,250 ₪

עלות האולם: 12,000 ₪ (כבר כולל מע"מ)

סך הכל לפני דמי שירות: 12,000 ₪ + 29,250 ₪ = 41,250 ₪

חישוב דמי שירות: 41,250 ₪ × 0.07 = 2,887.5 ₪

סכום סופי לתשלום: 41,250 ₪ + 2,887.5 ₪ = 44,137.5 ₪

הסבר: בבעיה כזו, שרשרת מחשבה היא קריטית – בלי לפרק כל שלב בנפרד, קל מאוד להתבלבל בין חישובים לפני ואחרי מע”מ, לשכוח את דמי השירות, או להכניס אותם בסדר הלא נכון.

למה זה עובד?

כשמבקשים מהמודל “לחשוב שלב אחר שלב”, מתרחשת עצירה מכוונת שמונעת ממנו לקפוץ מיד למסקנה סופית. במקום תשובה חפוזה, המודל מפרק את הבעיה ומציג את כל השלבים בדרך לפתרון. הפירוק הזה מפחית טעויות לוגיות וחישוביות, מאפשר להבין ולבקר את תהליך קבלת ההחלטות, ומייצר גמישות – כך שאם משתנה נתון אחד, קל לעדכן רק את החלק הרלוונטי בלי להתחיל הכל מחדש. מעבר לכך, עצם הצגת שלבי החשיבה עוזרת למשתמש ללמוד, להבין את מבנה הפתרון ולהפוך מתהליך פסיבי של קבלת תשובה לפעולה אקטיבית של שליטה וביקורת. בסופו של דבר, שרשרת מחשבה הופכת את המודל מ”מכונה שמחזירה תוצאה” ל”יועץ שחושב בקול רם” – מה שמאפשר לכם לא רק לקבל תשובות מדויקות יותר, אלא גם לפתח שליטה וביטחון אמיתי בתהליך עצמו.

שרשור פרומפטים (Prompt Chaining)

כשמתמודדים עם משימות מורכבות במיוחד כמו מחקר, כתיבת דו”ח או פיתוח תהליך מורכב, לפעמים פרומפט אחד פשוט לא מספיק. במקום לנסות לדרוש הכל בבת אחת, עדיף לפרק את העבודה לצעדים קטנים וברורים, שכל אחד מהם מתמקד בחלק אחד של התהליך. הטכניקה הזו נקראת Prompt Chaining – שרשור פרומפטים. בפועל, כל פרומפט מפיק תוצאה שמזינה את הפרומפט הבא אחריו, וכך בונים תהליך הדרגתי, מסודר ומדויק.

תרחיש – מחקר כתיבה מדורג:

נניח שאתם רוצים לכתוב מאמר נגיש על ההיסטוריה של האינטרנט. במקום לבקש מהמודל “כתוב לי מאמר על ההיסטוריה של האינטרנט” ולהסתכן בתשובה מעורפלת או שטחית, תבנו תהליך בשלבים:

פרומפט 1 – שלב איסוף מידע:

"מצא ורשום 5 עובדות מפתח על ההתפתחות המוקדמת של האינטרנט"

פלט: רשימה של עובדות בסיסיות ומדויקות.

פרומפט 2 – שלב עיבוד המידע:

"באמצעות העובדות המסופקות להלן, כתוב פסקה קצרה (כ-80 מילים) 
 המסכמת את שלבי ההתפתחות המוקדמים של האינטרנט"

[כאן מדביקים את העובדות מפלט פרומפט 1]

פלט: פסקת סיכום קוהרנטית וממוקדת.

פרומפט 3 – שלב הרחבה ושדרוג:

"הרחב את הפסקה שלהלן למאמר באורך 500 מילים, 
 המתאים לקהל הרחב וכולל דוגמאות מפורסמות (למשל ARPANET או Tim Berners-Lee)"

[כאן מדביקים את הפסקה מפלט פרומפט 2]

פלט: מאמר מלא, זורם ומעניין לקריאה.

למה זה עובד?

במקום להעמיס על המודל דרישה לבצע “הכול מהכול” בפרומפט אחד, טכניקת שרשור פרומפטים מחלקת את המשימה לצעדים קטנים ומדויקים שקל לבצע נכון. כל שלב בתהליך מאפשר לעצור, לבדוק, לשפר ולהתאים לפני שממשיכים הלאה, מה שמבטיח איכות גבוהה יותר לאורך כל הדרך.

בנוסף, מבנה מדורג כזה יוצר תהליך ברור, קריא ומסודר, שבו כל פלט הופך לאבן בניין לקראת התוצר המוגמר. השליטה נותרת בידיים שלכם – בכל שלב אפשר לעדכן כיוון או לחדד דרישות בלי לפרק את כל המגדל מהיסוד. כך, Prompt Chaining מאפשר להתמודד עם משימות מורכבות בצורה חכמה, מסודרת ובשליטה מלאה – כמו בניית מגדל קומה אחר קומה, במקום לנסות להקים את כולו בפעם אחת.

ביקורת עצמית (Self-Critique)

בדרך כלל, כשאנחנו מבקשים מהמודל להפיק תוצאה, הוא פשוט נותן את התשובה הכי סבירה שנראית לו מתאימה. הרי מודל שפה לא באמת “חושב” – הוא פשוט מנבא את המילה הבאה שנראית לו הכי סבירה לפי מה שלמד. אבל בעזרת טכניקה שנקראת Self-Critique (ביקורת עצמית), אנחנו מבקשים מהמודל לעצור, להסתכל על הפלט שהוא עצמו יצר, ולבצע עליו ביקורת ממוקדת לפי קריטריונים שנגדיר מראש. המטרה היא לגרום למודל “לחשוב פעמיים” על התוצאה, להאיר חולשות אפשריות, ולהציע בעצמו דרכים לשפר. טכניקה זו מגבירה משמעותית את רמת הדיוק, הרלוונטיות והאיכות של התוצרים – במיוחד במשימות מורכבות או יצירתיות.

תרחיש – פיתוח רעיון לקמפיין שיווקי:

"פתח רעיון לקמפיין שיווקי לקו מוצרי טיפוח טבעיים חדש.

 לאחר שתציג את הרעיון, תבצע עליו ביקורת עצמית ממספר היבטים:
 מקוריות, ישימות בתקציב ממוצע, התאמה לערכי המותג (טבעיות, קיימות, אותנטיות) 
 ופוטנציאל להשפעה רחבה. לאחר מכן, הצע 2–3 שיפורים לרעיון המקורי שיענו על הביקורת"

מה יקרה בפועל:

• המודל יפיק רעיון קמפיין ראשון.

• מיד אחר כך, הוא ינתח את הרעיון לפי הקריטריונים שהוגדרו.

• לבסוף, יציע שיפורים או התאמות כדי לשפר את הרעיון לפי הניתוח העצמי.

דוגמה קצרה – כתיבת מייל פנייה ללקוח חדש

כתוב מייל קצר לפנייה ללקוח פוטנציאלי ולהזמין אותו לשיחת היכרות.


הצעה ראשונית של המודל:


שלום רב,

אשמח להציג בפניך את שירותי החברה שלנו בשיחה קצרה.

אנא השב למייל זה ונקבע מועד.

בברכה,

צוות XYZ


ביקורת עצמית של המודל:

- בהירות: טובה – המסר ברור.

- חיבור רגשי: חלש – אין פנייה אישית או סיבה שמדברת אל הלקוח.

- קריאה לפעולה: קיימת, אך כללית מדי.


שיפורים מוצעים:
- להוסיף משפט קצר שמציג את הערך המיוחד שהחברה מציעה.

- להפוך את הקריאה לפעולה ליותר ישירה ומזמינה ("נשמח לתאם איתך שיחה השבוע, מתי נוח לך?").

למה זה עובד?

ביקורת עצמית מאלצת את המודל לעצור ולהפעיל רפלקציה במקום לעבור אוטומטית לשלב הבא. התהליך הזה עוזר לזהות בעיות או חולשות שהיו עלולות להישמט בדרך, ולתקן אותן כבר בשלב מוקדם – בלי שהמשתמש יצטרך לנחש מה לשאול או לבקש. מעבר לכך, דרישת ביקורת לפי קריטריונים ברורים מחדדת את התוצאה, מעלה את רמת המקצועיות, ומייצרת פתרונות מחודדים ומדויקים הרבה יותר מהגישה הסטנדרטית של “תשובה וזהו”.

טיפ: ככל שתפרטו יותר את קריטריוני הביקורת, כך תגרמו למודל לבחון את עצמו לעומק רב יותר.

שיח רב-דמויות (Multi-Persona Debates)

בדרך כלל, כשאנחנו שואלים שאלה את המודל, אנחנו מקבלים תשובה אחת – מזווית אחת. אבל לפעמים, במיוחד בנושאים מורכבים שאין עליהם תשובה אחת ברורה, הרבה יותר חכם לבדוק את הנושא דרך כמה נקודות מבט שונות. טכניקת שיח רב-דמויות (Multi-Persona Debates) מאפשרת לנו לעשות בדיוק את זה: לבקש מהמודל לייצג כמה דמויות מקצועיות שונות, שכל אחת מהן תציג את העמדה שלה, תענה לטיעון אחר, ולבסוף גם תסכם את נקודות ההסכמה והמחלוקת. השיטה הזו עוזרת לנתח לעומק נושאים מורכבים, לחשוף תובנות שלא בהכרח היינו חושבים עליהן לבד, ולהפיק תוצר עשיר ומאוזן הרבה יותר.

תרחיש – דיון אסטרטגי בנושא שיווק:

"נהל דיון בנושא 'האם כדאי להשקיע בפרסום ברשתות חברתיות או בשיווק תוכן' בין:


- מנהל/ת שיווק ותיק/ה בחברה מסורתית

- יועץ/ת דיגיטל צעיר/ה עם התמחות ברשתות חברתיות

- אנליסט/ית ROI עם גישה מבוססת נתונים

- מנכ"ל/ית של סטארט-אפ עם תקציב מוגבל.


כל דמות תציג את הטיעון המרכזי שלה (פסקה אחת), ואז תגיב לטיעון אחד של דמות אחרת.
לסיום, סכם את נקודות ההסכמה והמחלוקת בין הדמויות".

מה יקרה בפועל:

• כל דמות תנסח טיעון מנקודת המבט שלה (למשל: המנהל הוותיק יטה להעדיף שיווק תוכן, היועץ הדיגיטלי יילחם על רשתות חברתיות).

• לאחר מכן, כל דמות תנתח או תבקר טיעון של דמות אחרת (למשל: האנליסט יאיר עלויות מול תועלת).

• לבסוף, המודל יסכם את נקודות החוזקה והחולשה שהועלו בדיון.

למה זה עובד?

כאשר מבקשים מהמודל לייצג כמה דמויות מקצועיות שונות, הוא נאלץ “להחליף כובעים” ולנתח את הנושא ממספר פרספקטיבות אמיתיות. זה מאפשר להעמיק בחשיבה, להאיר ניואנסים שאחרת היו מתפספסים, וליצור תוצאה עשירה ומאוזנת יותר – ממש כמו ישיבת צוות אמיתית שבה לכל אחד יש דעה שונה. במקום לקבל תשובה חד-ממדית, אתם מרוויחים ניתוח מורכב, מגוון ומבוסס יותר – כזה שמעניק תובנות אמיתיות ועוזר לקבל החלטות מושכלות.

הנה כמה נושאים מצוינים לשיח רב-דמויות:

• בחירת אסטרטגיית חדירה לשוק חדש – מנכ”ל, סמנכ”ל שיווק, אנליסט שוק, מנהל מוצר.

• האם לפתח מוצר חדש בתוך הבית או להוציא למיקור חוץ – CTO, CFO, מנהל מוצר, יועץ פיתוח.

• הגדרת אסטרטגיית עבודה היברידית בארגון – מנהל משאבי אנוש, מנהל תפעול, עובד זוטר, מנהל כספים.

• החלטה בין השקעה בחדשנות טכנולוגית לעומת שימור לקוחות קיימים – יועץ אסטרטגי, מנהל מכירות, אנליסט פיננסי.

והנה תבנית מוכנה, מדויקת ומנוסחת בצורה טבעית כך שתוכלו להעתיק ולהדביק ישירות לתוך מודל (כמו ChatGPT, Claude וחבריהם):

נהל שיח רב-דמויות בנושא: "האם כדאי להרחיב את פעילות החברה
לשווקים בינלאומיים במהלך השנה הקרובה?"

הדמויות המשתתפות בדיון:
- סמנכ"ל כספים בחברה גדולה - סגנון דיבור: חד, תמציתי, ממוקד בעלויות ובסיכונים.
- מנהלת שיווק עם ניסיון בטרנדים עולמיים - סגנון דיבור: יצירתי, מבוסס דוגמאות מהשטח.
- יועץ אסטרטגי עצמאי - סגנון דיבור: קליל, דינמי, נגיש, מדבר בגובה העיניים.
- מנכ"ל החברה - סגנון דיבור: רחב, מתחשב בתמונה הגדולה ובחזון הארגוני.

הנחיות לביצוע:
- כתוב פסקה אחת לכל דמות, שבה היא מציגה את עמדתה המרכזית בנושא.
- לאחר מכן, כל דמות תגיב בקצרה לעמדה של דמות אחרת, תוך שמירה על סגנון הדיבור הייחודי לה.
- בסיום, ערוך סיכום של נקודות ההסכמה והמחלוקת שעלו בדיון.
- אם ניתן, הצע מסקנה או דרך פעולה אפשרית המאזנת בין הגישות השונות.

שמור על שפה טבעית, זורמת ומובנת, כאילו מדובר בדיון אמיתי בין אנשים עם סגנונות מחשבה שונים.

התבנית מוכנה לשימוש מיידי ומנוסחת בצורה שתגרום למודל להבין גם תפקיד, גם סגנון דיבור, גם אינטראקציה אמיתית.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס AI בינה מלאכותית למנהלים ובכירים

למידע נוסף >>

עץ מחשבות (Tree of Thought)

אחת הבעיות בעבודה עם מודלים היא שלפעמים הם “נתקעים” על קו חשיבה אחד בלבד – גם אם הוא לא בהכרח הכי נכון או הכי חכם. שיטת עץ המחשבות (Tree of Thought) מרחיבה את רעיון שרשרת המחשבה (Chain of Thought), בכך שהיא מבקשת מהמודל לא לעקוב אחרי מסלול חשיבה יחיד – אלא לחקור במקביל כמה דרכים שונות לפתרון בעיה. במקום לצעוד רק בשביל אחד, המודל בונה “עץ” של אפשרויות: כמה קווים לוגיים מקבילים, שכל אחד מהם מוביל למסקנות שונות. בהמשך, המודל משקלל את כל המסלולים ומציע המלצה מושכלת שמבוססת על בחינה רחבה יותר.

תרחיש – החלטה אסטרטגית עסקית:

"פתור את הבעיה הבאה על ידי חקירת 3 דרכי פתרון שונות:

חברה מתלבטת אם להרחיב לשוק חדש. העלות הראשונית היא 1.5 מיליון ₪, 
וההערכה היא שיש 40% סיכוי להצלחה שתניב 5 מיליון ₪ תוך שנתיים, 
35% סיכוי להחזר ההשקעה בלבד, ו-25% סיכוי להפסד של 70% מההשקעה."

דרך 1 – חישוב תוחלת רווח פשוטה:

המודל יחשב את התוחלת המתמטית:

(40% × 5 מיליון) + (35% × 1.5 מיליון) + (25% × הפסד של 1.05 מיליון)

וישקל אם התוצאה החיובית מצדיקה את הסיכון.

דרך 2 – ניתוח סיכונים מבוסס מצב קיים:

המודל יבחן את הסיכון בהקשר למצב הנוכחי של החברה – האם יש לה רזרבות? האם היא יכולה לספוג הפסד?

דרך 3 – בחינת אופציות להקטנת סיכון:

המודל יציע חלופות כמו כניסה הדרגתית, גיוס שותפים, או ביצוע פיילוט מוגבל לפני השקעה מלאה.

לבסוף:

המודל ישקלל את שלוש דרכי החשיבה ויציע המלצה מנומקת, שתביא בחשבון את כל הגורמים שנבדקו.

למה זה עובד?

כאשר בונים עץ מחשבות, לא מסתפקים במסלול חשיבה יחיד אלא פותחים בחינה מעמיקה של כמה דרכי פתרון שונות במקביל. שיטה זו מאפשרת למודל לזהות פתרונות יצירתיים שלא היו עולים אם היה עוקב רק אחרי קו אחד, להשוות בצורה מושכלת בין יתרונות וחסרונות של גישות שונות, ולבסוף לגבש המלצה חכמה שמבוססת על בחינת תרחישים מגוונים ולא על תחושת בטן אחת. במקום להסתפק בתשובה שטחית ומהירה, עץ מחשבות מוביל לתוצאות מורכבות, שקולות ורלוונטיות הרבה יותר – במיוחד במצבים שבהם החלטות חפוזות עלולות לעלות ביוקר.

הנה תבנית מקצועית ומדויקת שתוכלו להעתיק ולהשתמש בה ישירות לכל משימה שתרצו לפתח בעזרת Tree of Thought:

פתור את הבעיה הבאה באמצעות חקירת לפחות 3 דרכי פתרון שונות:

"[הכניסו כאן את תיאור הבעיה או האתגר]"

לכל דרך:
- תאר בקצרה את הגישה המוצעת.
- פרט את היתרונות והחסרונות של הגישה.
- הסבר מה התנאים שבהם הדרך הזו תהיה הבחירה המומלצת.

בסיום:
- השווה בין דרכי החשיבה השונות.
- שקול את כל הנתונים והצג המלצה סופית מנומקת 
המבוססת על שקלול היתרונות, הסיכונים והנסיבות.
שמור על סגנון ברור, מוסבר היטב, ומובנה לפי שלבים.

איך זה ייראה בפועל:

פתור את השאלה: "האם כדאי להשיק מוצר חדש בתחום הבריאות הדיגיטלית?"

- דרך 1: פיתוח עצמי מלא

- דרך 2: רכישת סטארט-אפ קיים

- דרך 3: שיתוף פעולה אסטרטגי

ואז תבצע ניתוח, השוואה והמלצה סופית.

זה בנוי לחשיבה מרובת מסלולים, עוזר להעמיק את איכות הפתרונות וזורם טבעי במודלים מתקדמים (ChatGPT, Claude, וכו’).

והנה תבנית שמתאימה יותר לבעיות יומיומיות:

בחן את השאלה הבאה באמצעות 3 דרכי חשיבה שונות:

"[הכניסו כאן את השאלה או ההתלבטות היומיומית]"

לכל דרך:
- תאר את אפשרות הפעולה בקצרה.
- פרט יתרונות וחסרונות אפשריים של הבחירה הזו.
- הסבר באילו תנאים הדרך הזו מתאימה במיוחד.

בסיום:
- ערוך השוואה קצרה בין האפשרויות.
- הצע המלצה סופית מנומקת, לפי ניתוח היתרונות והחסרונות.

שמור על סגנון פשוט, נגיש, ומדבר בגובה העיניים.

דוגמה יומיומית שמתאימה לתבנית:

שאלה: "האם כדאי לצאת לחופשה עכשיו בקיץ או לדחות לחורף?"



דרך 1: לצאת לחופשה בקיץ (יתרונות: מזג אוויר חם, חופים פתוחים /

          חסרונות: מחירים גבוהים, עומס תיירים)


דרך 2: לדחות לחורף (יתרונות: מחירים זולים, מקומות פנויים יותר /
          חסרונות: מזג אוויר לא צפוי)


דרך 3: למצוא יעד אחר שבו החורף הוא עונת שיא נעימה.



ואז ניתוח השוואתי והמלצה מה הכי משתלם לפי העדפות אישיות.

התנסו בעצמכם: בחרו בעיה, שאלה מקצועית או סוגיה אישית, ויישמו עליה את השיטה. כך תראו איך אפשר לשדרג משמעותית את איכות הפלט שהמודל מחזיר לכם.

שאילתא מועשרת במקורות (Retrieval-Augmented Generation – RAG)

ברוב הזמן, כשאנחנו שואלים שאלה את המודל, הוא עונה מתוך הידע הפנימי שנלמד לו – מה שאומר שלפעמים הוא ימציא פרטים (“הזיות”) או יסתמך על ידע שאינו מעודכן. טכניקת RAG – Retrieval-Augmented Generation פותרת את הבעיה הזו: במקום להסתמך רק על מה שהמודל “זוכר”, מספקים לו מקורות מידע חיצוניים בזמן השאילתה – והוא מתבקש להסתמך רק עליהם בתשובתו. ברמת הארגון, טכניקת RAG מתבצעת על ידי חיבור של מערכות ה-AI לידע הארגוני: מאגרי מידע, מסמכים פנימיים, שרתים בענן או ב-On-Premises. אבל גם ברמת המשתמש הפרטי, אפשר ליישם את העיקרון הזה בפרומפטים רגילים: פשוט לספק למודל קטעי מידע ולדרוש ממנו להסתמך אך ורק עליהם.

תרחיש – חיבור בין מקורות מדעיים:

"לפניך מידע ממקורות מוסמכים על השפעת אימון כוח על בריאות המוח:

מקור 1: Liu-Ambrose, T., et al. (2023) - 
מצא שיפור של 14% בזיכרון עבודה אחרי אימון כוח פעמיים בשבוע במשך 6 חודשים.

מקור 2: הנחיות ארגון הבריאות העולמי (2024) - 
ממליצות על לפחות שני אימוני כוח שבועיים למניעת דמנציה.

מקור 3: Gonzalez, M., et al. (2022) - 
סקירה שיטתית שמצאה שיפור בקוגניציה (7–18%) אך לא מנעה אלצהיימר.

בהתבסס אך ורק על המידע לעיל, כתוב סיכום קצר (עד 150 מילים) 
על הקשר בין אימון כוח לבריאות המוח.

ציין במדויק את המקור לכל טענה שתציין"

מה יקרה בפועל:

• המודל יקרא את קטעי המידע.

• יכתוב סיכום שמבוסס רק על מה שנאמר, בלי להמציא עובדות חדשות.

• יאזכר במדויק את המקורות בתשובתו.

למה זה עובד?

כאשר מספקים למודל מידע חיצוני ברור ומנחים אותו להסתמך אך ורק עליו, מצמצמים משמעותית את הנטייה ל”הזיות” (Hallucinations) ולתשובות שגויות. במקום שהמודל ינחש או ישלים פרטים מהזיכרון הפנימי שלו, הוא פועל כעורך תוכן אחראי: קורא, מסכם, מצטט. התוצאה היא תשובות מדויקות יותר, אמינות יותר, ומתועדות היטב – מה שמגביר את האמון ביכולות של המודל גם במשימות קריטיות.

טיפ חשוב: כאשר אתם מעלים מידע אישי או מידע ארגוני, זכרו שחלק מהחברות עשויות להשתמש בנתונים שמוזנים למודל לצורכי שיפור ואימון עתידי. לכן, אל תשתפו מידע רגיש או סודי, אלא אם אתם בטוחים שהמערכת מגנה על פרטיותכם בהתאם למדיניות ברורה וכמובן בהתאם למדיניות הארגון שאתם עובדים בו.

 ReAct או אינטגרציה עם כלים חיצוניים

חשוב להזכיר, שחלק מהמודלים המתקדמים של בינה מלאכותית לא מסתפקים ביצירת תשובות “מהראש” – הם יודעים גם להשתמש בכלים חיצוניים כחלק מתהליך המענה. למשל: לבצע חיפוש באינטרנט, להריץ קוד, להשתמש במחשבון, או לפנות למאגרי מידע חיצוניים כדי להביא מידע מעודכן ומדויק. טכניקה זו, שנקראת לעיתים ReAct (קיצור של Reasoning + Acting), מאפשרת לפרומפטים לא רק להנחות את המודל מה לומר, אלא גם אילו פעולות לבצע כדי להגיע לתוצאה איכותית יותר. לדוגמה: במקום לבקש מהמודל “תגיד לי מה מזג האוויר היום”, אפשר להנחות אותו לבצע חיפוש ולענות לפי התוצאה המעודכנת. במילים פשוטות: אתם מדריכים את המודל לחשוב, ואז לפעול.

היום כבר יש גישה למודלים מתקדמים כמו o3 של ChatGPT ו-Claude 3.7 Sonnet, עם יכולות חשיבה פנימית וביקורת עצמית משולבות כברירת מחדל. מודלים אלו מסוגלים “לעצור ולחשוב” באופן מובנה, לפרק בעיות מורכבות לשלבים, ולחשוף את תהליך החשיבה שלהם למשתמשים. במקרים רבים, אין צורך להנחות אותם במפורש להשתמש בטכניקות כמו Chain of Thought או ReAct, שכן הם כבר מתוכנתים לבצע תהליכים אלו כחלק מהפעולה השוטפת שלהם. תכונות אלו משפרות את הדיוק, מפחיתות טעויות, ומאפשרות למשתמשים להבין ולבקר את תהליך קבלת ההחלטות של המודל בצורה שקופה וברורה.​

טכניקות מתקדמות בהנדסת פרומפטים

אתגרים, אחריות וביקורת אנושית

עבודה עם מודלי שפה גדולים (LLMs) היא כלי עוצמתי שמציע אינסוף אפשרויות, אבל דורשת גם אחריות ומודעות. יש להבין שהתוצאות שמתקבלות מהמודל אינן קבועות: גם אם תשתמשו באותו פרומפט בדיוק, ייתכנו הבדלים קטנים מתשובה לתשובה. זה טבעי, ומזמין גישה של ניסוי, התאמה ושיפור. מעבר לכך, מאחר שהמודלים לומדים ממקורות טקסט אנושיים, הם עלולים לשקף עמדות מוטות, הנחות שגויות או חוסר איזון. לכן, כל תוצר שמתקבל דורש קריאה ביקורתית – להבין מה עומד מאחוריו ולא לקבל אותו כמובן מאליו.

בנוסף, חשוב לזכור שמודלים עלולים “להזות” – לייצר מידע שגוי אך מנוסח בביטחון. בפרט כשמדובר בנתונים, עובדות או מידע מקצועי, יש לבצע תמיד אימות עצמאי. ביישומים פתוחים או ציבוריים, קיים גם סיכון של “הזרקת פרומפט” (Prompt Injection) – ניסיון מצד גורמים עוינים לגרום למודל להתנהג בניגוד להוראות או לחשוף מידע רגיש. מודעות לנושא זה חשובה במיוחד למפתחים ואנשי מוצר. מעבר לכל אלה, עומדת אחריות אתית בסיסית: התוצרים שהבינה המלאכותית מספקת הם בידינו. חשוב להשתמש בהם באחריות, להימנע מהפצת מידע מזיק, ולפעול לפי עקרונות של אמת, הוגנות ואנושיות.

הערת סיום – אל תדלגו על הבדיקה האנושית!

גם עם פרומפט מדויק ותוצאה שנראית מרשימה, המודל יכול להחסיר מידע, לטעות בפרטים, או לפרש כוונות בצורה לא מדויקת. התייחסו לכל תוצר שמתקבל כטיוטה חכמה שדורשת בדיקה: עברו עליו בעין ביקורתית, ודאו שהמסר ברור ועקבי, התאימו את הטון והסגנון לקהל היעד, ואמתו עובדות חשובות לפני שימוש.

קחו אחריות ותהיו בשליטה!

זכרו: הבינה המלאכותית היא שותף עוצמתי – אבל השיפוט, האחריות וההחלטה הסופית תמיד בידיים שלכם. השילוב בין הנדסת פרומפטים חכמה לבין בקרה אנושית חכמה הוא המפתח לעבודה נכונה, אחראית ומוצלחת באמת.

עכשיו הכל בידיים שלכם

הנדסת פרומפטים היא מיומנות – וכמו כל מיומנות אמיתית, היא נבנית דרך תרגול, התבוננות ולמידה מתמשכת. עכשיו, כשאתם מצוידים בכלים, בעקרונות ובטכניקות המתקדמות ביותר, אין גבול למה שתוכלו להשיג בעבודה נכונה עם מודלי שפה גדולים.

הטיפ הכי חשוב? פשוט להתחיל. התנסו בחופשיות, אל תפחדו לטעות, וגלו מה עובד הכי טוב עבורכם. התחילו מפרומפטים פשוטים וברורים – ובכל שלב הוסיפו עוד עומק ומורכבות. אם משהו לא עובד כמו שציפיתם, אל תתייאשו – התבוננו בתוצאה, למדו ממנה, כוונו מחדש ונסו שוב. שיפור מתמיד הוא חלק טבעי מהתהליך. זכרו גם להיות סבלניים. לפעמים צריך כמה איטרציות קטנות כדי שהמודל “יתפוס” בדיוק את הכיוון שאתם מחפשים. ואל תשכחו ללמוד מאחרים – יש היום אינספור משאבים, קהילות ודוגמאות ברשת שיכולים להעניק לכם השראה ורעיונות לפרומפטים יצירתיים ואפקטיביים. בסופו של דבר, הנדסת פרומפטים חכמה מחברת בין מה שאתם רוצים – לבין היכולת של הבינה המלאכותית לעזור לכם להשיג את זה.

השמיים הם לא הגבול – הם רק נקודת ההתחלה. בהצלחה במסע שלכם! 

הפוסט המדריך המקיף להנדסת פרומפטים – מהבסיס ועד לטכניקות מתקדמות [חלק ב׳] הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

סיפור קטן עם לקח גדול

תלמיד או תלמידה מקבלים משימה בית ספרית, ובבית – שם ההורים לעיתים עובדים בתחומי טכנולוגיה או פשוט מכירים את העולם העדכני – מתרחש תהליך למידה משותף בעזרת כלי בינה מלאכותית יוצרת. ההורה והילד משקיעים יחד, חוקרים, שואלים את הכלי שאלות ומנחים אותו ליצירת תוצר מושקע. הילד לומד להתמודד עם המידע, לבקר אותו ולהוסיף את הנופך האישי שלו. בהגינות וביושר, הוא מציין בעבודתו שנעזר בבינה מלאכותית. ואז מגיעה האכזבה: במערכת החינוך, שעדיין לא התאימה את עצמה למציאות החדשה, העבודה נפסלת או מקבלת ציון נמוך “כי לא נעשתה באופן עצמאי”. מה שנתפס בבית כחדשנות וכהכנה לעולם האמיתי, נתפס בבית הספר כמעין “רמאות”.

הפער הזה מייצר דילמה אמיתית: הילדים נקלעים בין שני עולמות בעלי תפיסות מנוגדות, והמבוגרים משני הצדדים משוכנעים שהם פועלים לטובתם. זהו אחד האתגרים המרכזיים של החינוך בעידן הנוכחי – כיצד לגשר בין חדשנות לערכים חינוכיים מסורתיים, וכיצד להבטיח שהדור הבא לא רק יידע לעבוד עם טכנולוגיות מתקדמות, אלא גם יידע לחשוב, להטיל ספק ולהנהיג בעידן חדש.

בין הזדמנות לסיכון

מצד אחד, השימוש בבינה מלאכותית פותח בפני הילדים הזדמנויות יוצאות דופן: גישה למידע במהירות, חידוד יכולות ניסוח ויצירתיות, ולמידה עצמאית שמותאמת לקצב ולסגנון האישי שלהם. מצד שני, אסור להתעלם מהסיכונים שהטכנולוגיה הזו מביאה עמה. גם הורים שמכירים את התחום לעומק לא מאפשרים לילדיהם להשתמש בבינה מלאכותית באופן חופשי וללא ליווי.

יש לכך שתי סיבות עיקריות: ראשית, מודלי בינה מלאכותית הם מודלים הסתברותיים – הם לא תמיד מספקים מידע נכון או אמין. ילד שמשתמש בהם עשוי להיחשף לשגיאות, מידע חלקי או לתכנים לא מתאימים, מבלי שהוא עצמו יידע להבחין בכך. שנית, השימוש בבינה מלאכותית עלול לעודד עצלנות מחשבתית. כשקל כל כך לקבל תשובות מוכנות, יש פיתוי חזק להפסיק לחשוב, לבדוק ולחקור. כהורים, חובתנו לשמור על חשיבת הילדים פעילה, סקרנית וביקורתית.

אחריות חדשה להורים

כיום, האחריות שלנו כהורים אינה מסתכמת בללמד את ילדינו להשתמש בכלי בינה מלאכותית, אלא גם להדריך אותם כיצד להשתמש בהם נכון. עלינו להקפיד שלא לאפשר לילדים לכבות את המוח בעת השימוש בטכנולוגיה, אלא לעודד אותם להפעיל חשיבה ביקורתית, לשאול שאלות, לבדוק את המידע באופן עצמאי ולהטיל בו ספק בעת הצורך. במקביל, חשוב לא לחשוש ולאסור את הגישה לכלים מתקדמים. להפך – יש לאפשר לילדים להתנסות בטכנולוגיה, ללוות אותם תוך השגחה צמודה, ולהפוך את השימוש בבינה מלאכותית לחלק מתהליך למידה חכם, מודע ואחראי.

מה צריך לקרות ברמה המערכתית?

אבל אחריות ההורים היא רק חלק מהתמונה. כדי להכין באמת את ילדינו לעולם של בינה מלאכותית, נדרשים גם שינויים מערכתיים רחבים.

ראשית, מערכת החינוך חייבת להתאים את עצמה למציאות החדשה. במקום לאסור על שימוש ב-AI, יש לבנות מערכי שיעור שמלמדים איך לעבוד נכון עם הטכנולוגיות האלה – איך להנחות מודל, איך לבדוק תוצאות ואיך לשפר אותן.

שנית, יש צורך בהנחיות ברורות ומעשיות: כיצד להטמיע AI בלמידה בצורה חכמה. לדוגמה, שימוש בבינה מלאכותית כ”שותף לדיון” שמאתגר את חשיבת התלמידים, או ככלי לסיעור מוחות – ולא כמחליף מלא של עבודות.

שלישית, אסור להתעלם מאחריות ענקי הטכנולוגיה. הם נדרשים לפתח גרסאות ייעודיות לחינוך – עם הגנות מותאמות לילדים, שקיפות לגבי מקורות המידע, וכלים לזיהוי קל וברור של תוכן שנוצר בבינה מלאכותית.

רק שילוב נכון של הורות מודעת, מערכת חינוך מתקדמת וטכנולוגיה אחראית יכין את הדור הבא לחיים בעולם שמשתנה במהירות.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית בהוראה וחינוך

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

בסופו של דבר, בינה מלאכותית לא רק משנה את הכלים שבהם אנחנו משתמשים – היא משנה את הדרך שבה אנחנו צריכים לחשוב, ללמוד ולחנך. כדי להכין את ילדינו לעתיד, עלינו לשמש עבורם דוגמה חיה: להשתמש בטכנולוגיה באחריות, לשאול שאלות, לחשוב לעומק ולא להפסיק ללמוד. להיות מודל לחיקוי – בעידן שבו כל העולם מלא במודלים.

הפוסט איך להיות מודל לחיקוי בעולם של מודלים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

למה זה כל כך חשוב?

עד לא מזמן, אם רציתם להאזין לסיכום של מסמך ב-NotebookLM, הייתם תקועים עם פודקאסטים באנגלית – גם כשעבדתם על טקסט בעברית. זה היה מתסכל, במיוחד כשהכי נוח לנו בשפת האם שלנו. עכשיו זה משתנה: אפשר להפוך כל מסמך לסיכום קולי – כמעט כמו פודקאסט אישי – בשפה שנוחה לכם. בלחיצת כפתור. גם אם המסמכים עצמם לא כתובים בעברית. המשמעות? יותר נגישות, במיוחד למי שמתקשה בקריאה או מעדיף ללמוד בהאזנה. אפשר לשלב את זה ביום-יום, בדרך לעבודה, בזמן ספורט, או אפילו בבישול. וגם – הרבה יותר קל לשתף סיכומים עם אחרים, בלי מגבלות שפה. זה עדכון ששם את הלמידה והעבודה עם מידע דיגיטלי במקום חדש – גמיש, אישי ונגיש.

יצירת אודיו פודקאסט בעברית – שלב אחרי שלב

כניסה לחשבון והעלאת מקורות למחברת חדשה

בואו נעבור יחד שלב-אחר-שלב, כדי שתוכלו לייצר אודיו בעברית (או בכל שפה אחרת) בקלות:

1. התחברות ל-NotebookLM – כנסו לאתר של NotebookLM. אם אין לכם חשבון, הכי פשוט להתחבר עם חשבון Google קיים – זה תהליך מהיר.

2. יצירת מחברת חדשה – לחצו על Create New (צור חדש) כדי לפתוח מחברת חדשה. שם תוכלו לאסוף, לנתח ולסכם מקורות מידע לפי הצורך.

3. הוספת מקורות למחברת – כאן תבחרו או תעלו את המקורות שתרצו לעבוד איתם – יש לכם כמה אפשרויות:

• Discover sources (חיפוש מקורות) – לחיצה על האפשרות הזו תציע לכם מקורות מידע רלוונטיים מהאינטרנט לפי הנושא שבחרתם, בלי צורך להעלות הכל בעצמכם. 

• Upload sources (העלאת/הוספת מקורות) – העלאת קבצים מהמחשב שלכם (באמצעות גרירה או בחירה). תומך בקבצי PDF, טקסט רגיל, Markdown וגם קבצי אודיו (למשל mp3).

• Google Drive / Google Docs / Google Slides – חיבור ישיר למסמכים בדרייב שלכם.

• Link / Website / YouTube – הוספת קישור ישיר לאתר או לסרטון YouTube שקשור לנושא.

• Paste text / Copied text – הדבקת טקסט שהעתקתם ממקום אחר.

אפשר להשתמש בכמה אפשרויות במקביל – מה שנוח לכם. ברגע שהמקורות בפנים, אפשר להתחיל לעבוד.

פתיחת מחברת ובחירת מקורות

שימו לב שיש לכם עד 50 מקורות בחשבון החינמי

הגדרות שפה

לפני שממשיכים – בואו נוודא שהשפה מוגדרת לעברית, כדי שהדוברים בפודקאסט ידברו בעברית (כמובן שאפשר לבחור כל שפה אחרת מהרשימה):

1. לוחצים על Settings (הגדרות) – נמצא בצד ימין למעלה במסך.

2. בוחרים באפשרות Output Language (שפת פלט). כאן מגדירים באיזו שפה יוצגו הסיכומים, התשובות או האודיו שהמערכת תפיק.

3. תיפתח רשימת שפות. גוללים עד שמוצאים עברית (Hebrew), לוחצים, ומאשרים – וזהו, אתם מוכנים להאזין לסיכומים בעברית.

בחירת שפה דרך הגדרות

אישור מקורות לפני יצירת אודיו

1. אם בחרתם באפשרות Discover sources (חיפוש מקורות) – ייפתח חלון שבו כותבים הנחיה (Prompt) לגבי הנושא שתרצו לחקור. אחרי שמסיימים לנסח – לוחצים על Submit כדי לאשר.

2. המערכת תבצע חיפוש ברקע, ותציג רשימה של מקורות רלוונטיים לפי הנושא שביקשתם. כברירת מחדל, כל המקורות מסומנים לייבוא – אבל אפשר גם לבטל סימון של מקורות לא רצויים. לאחר מכן לוחצים על Import (ייבוא מקורות).

3. ייפתח כעת מסך עבודה שמחולק לשלושה אזורים:

• • בצד שמאל: אזור המקורות – כאן תראו את המסמכים או החומרים שבחרתם.

  • במרכז: Chat – ממשק השיחה שבו תוכלו לשאול שאלות, לבקש סיכומים ועוד.

  • בצד ימין: Studio – האזור שבו יוצרים את הסיכום הקולי (Audio Overview).

המקורות שיהיו הבסיס לפודקאסט

איזור הסטודיו

1. כאן תוכלו לבצע התאמה אישית של הפודקאסט. לחיצה על כפתור Customize תפתח חלון שבו תכתבו לדוברים מה תרצו שיאמרו – למשל טון הדיבור, סגנון, או נקודות מפתח שתרצו להדגיש.

2. אחרי שסיימתם להגדיר את ההנחיות ואישרתם, לחצו על כפתור Generate כדי להתחיל ביצירת הפודקאסט הקולי.

הסטודיו של NotebookLM

הפודקאסט מוכן

1. לאחר שלחצתם על Generation, המערכת תתחיל ליצור את הפודקאסט הקולי. זה לוקח כמה דקות – תלוי בכמות ובאורך המקורות שבחרתם.

2. כשתהליך היצירה מסתיים, תקבלו שיחה קולית בין דובר ודוברת – מעין פודקאסט מותאם אישית לפי ההנחיות שלכם. לוחצים על כפתור Play, ומתחילים להאזין לסיכום הקולי – בשפה שבחרתם, על נושא שבחרתם, בהתבסס על המקורות וההנחיות שהזנתם. כשהפודקאסט מוכן תוכלו לדרג אותו, לשתף, להוריד או למחוק אותו.

הפודקאסט שיצרתם מוכן להאזנה!

המגבלות החינמיות של NotebookLM – מה חשוב לדעת?

בגרסה החינמית של NotebookLM אפשר להעלות עד 50 מקורות לכל מחברת, ליצור עד 100 מחברות שונות, ולהוסיף לכל מקור עד חצי מיליון מילים. כל מחברת יכולה להכיל עד 1,000 הערות. פיצ’רים מתקדמים כמו ניתוחים מורחבים, העלאת מאות מקורות נוספים ושיתופי פעולה בצוות שמורים לגרסת הפרימיום, אבל לרוב המשתמשים – הכלי החינמי בהחלט מספק לצרכי לימוד, מחקר וארגון מידע אישי.

דוגמאות לשימושים פרקטיים

העדכון האחרון של NotebookLM מציב רף חדש בכל הנוגע לשימושים חכמים באודיו, והופך את הלמידה, העבודה והתקשורת לחוויה נגישה, יעילה ונוחה מתמיד. כעת אפשר לסכם הרצאות, קורסים או שיעורים ולהפוך אותם לפודקאסטים שניתן להאזין להם תוך כדי תנועה. מצגות, סיכומי ישיבות ודוחות הופכים לתוכן קולי שניתן לצרוך בלי לקרוא שורה אחת עם דגש על היכולת לשתף דוחות עם צוותים רב-לשוניים. גם ההכנה לפגישות מתייעלת – פשוט מזינים את החומר הרלוונטי, מפעילים את Deep Research, ושומעים את הסקירה באוזניות. בנוסף, אפשר ליצור פודקאסטים מקצועיים מחומרים קיימים בלחיצת כפתור, לתרגל שפה דרך האזנה לסיכומים בשפה זרה, ואפילו להנגיש מידע חשוב למי שמתקשה בקריאה או ריכוז.

מעבר ליכולות האודיו המרשימות, NotebookLM מציע שדרוגים משמעותיים נוספים: תמיכה במפות חשיבה אינטראקטיביות להצגת מושגים בצורה ויזואלית, שדרוג ממשק שמקל על הניווט בין מסמכים, צ’אט וסטודיו, ואיתור אוטומטי של מקורות מידע רלוונטיים מהאינטרנט. השדרוג של מנוע ה-AI (כעת Gemini 2.0) מאפשר ניתוח מעמיק ומדויק יותר של טקסטים, תמונות וגרפים. בזכות כל אלה, הכלי מציע חוויית עבודה ולמידה מהירה, חכמה וידידותית – לסטודנטים, אנשי מקצוע ולכל מי שרוצה לנצל את המידע סביבו בצורה יעילה יותר.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

העדכון החדש של NotebookLM סוף סוף מביא תמיכה מלאה בעברית – מה שאומר שאתם יכולים עכשיו להאזין לסיכומים, לנתח מסמכים ולשתף תובנות בצורה טבעית, נגישה ונוחה. זה שינוי אמיתי שמאפשר ללמוד, לעבוד ולתקשר ביעילות, בלי לתרגם כל דבר לאנגלית. אם חיכיתם לרגע שבו הכלי הזה ידבר גם עברית – הרגע הזה הגיע.

הפוסט עדכון פורץ דרך ב-NotebookLM עם סיכומי אודיו ביותר מ-50 שפות כולל עברית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

You can use Perplexity directly from WhatsApp now. Answers, sources, image generation. A lot more features coming soon there!

+1 (833) 436-3285

pic.twitter.com/Ux4CUO6ipR

— Aravind Srinivas (@AravSrinivas) April 28, 2025

מה זה פרפלקסיטי בוואטסאפ?

פרפלקסיטי (Perplexity) הוא עוזר בינה מלאכותית שפועל ישירות בצ’אט של וואטסאפ – בלי הרשמה, בלי סיסמאות ובלי צורך להוריד אפליקציה. אפשר לשאול שאלות, לחפש מידע, לסכם טקסטים ואפילו ליצור תמונות – פשוט שולחים הודעה ומקבלים תשובה במקום.

איך מתחילים?

• שמרו באנשי הקשר שלכם את המספר: 1-833-436-3285+.
• פתחו שיחה חדשה בוואטסאפ עם המספר הזה.
• שלחו שאלה – זהו, התחלתם!

מה אפשר לעשות עם פרפלקסיטי בוואטסאפ?

עם פרפלקסיטי בוואטסאפ תוכלו לשאול כל שאלה ולקבל תשובות מדויקות עם קישורים למקורות מהימנים, לסכם טקסטים, מאמרים ומסמכים בשניות, לבצע חיפושים מתקדמים בנושאים מגוונים, ליצור תמונות על פי תיאור שתגישו, וגם לקבל עזרה בתכנון, בקבלת החלטות, בהמלצות או בפתרון בעיות יומיומיות – והכל מתוך שיחה פשוטה בוואטסאפ, בלי לעבור אפליקציות או לפתוח דפדפן.

יתרונות מרכזיים

השימוש בפרפלקסיטי בוואטסאפ מביא איתו כמה יתרונות מרכזיים שהופכים את החוויה לפשוטה ונוחה במיוחד. קודם כל, הכל מתבצע בתוך וואטסאפ – אין צורך לעבור בין אפליקציות או לפתוח דפדפן. השירות חינמי לגמרי בשלב זה, כך שאפשר להתנסות בו ללא עלות. כל תשובה שתקבל מגובה בקישור למקור המידע, מה שמבטיח אמינות ושקיפות. בנוסף, פרפלקסיטי זמין עבורך 24/7, כך שאפשר לשאול שאלות בכל שעה ומכל מקום בעולם. יש גם תמיכה בעברית ובאנגלית, כאשר חיפוש באנגלית לרוב ייתן תוצאות רחבות ומעמיקות יותר.

הערות חשובות

חשוב לדעת שהשירות מתאים במיוחד למי שמחפש פתרון מהיר, פשוט ונוח לשאלות וחיפושים יומיומיים, בלי להסתבך או לעבור בין פלטפורמות. אם אתם זקוקים ליכולות מתקדמות יותר, כמו ניתוחים מעמיקים או עבודה עם מסמכים גדולים, שווה לבדוק את אפליקציית פרפלקסיטי או להשתמש בגרסה בדפדפן. בקרוב גם יתווספו תכונות חדשות לשירות בוואטסאפ, כמו תמיכה בהודעות קוליות, זיהוי תמונות ושילוב בקבוצות – כך שהחוויה צפויה להשתדרג עוד יותר.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית למתחילים

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לסיכום, אם אתם כבר משתמשים בוואטסאפ – אין סיבה לא לנסות. פרפלקסיטי הוא עוזר AI מהיר, אמין ונוח שמשלב בין כוח של מנוע חיפוש לבין נוחות של צ’אט אישי ויביא את עוצמת הבינה המלאכותית ישירות לכף היד שלכם.

הפוסט פרפלקסיטי מעכשיו גם ב- WhatsApp הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

למה זה בכלל משנה?

דמיינו שאתם משתמשים בשירות בריאות דיגיטלי המופעל על-ידי בינה מלאכותית. הזנתם מידע רפואי אישי כדי לקבל אבחון ראשוני. מה קורה עם המידע הזה? האם הוא נשמר? האם גורמים נוספים יכולים לגשת אליו? או אולי אתם מנהלים עסק ושוקלים להשתמש בכלי AI לסינון מועמדים לעבודה. האם אתם רשאים לעשות זאת? ומה עליכם לגלות למועמדים על התהליך? ההנחיה החדשה עוסקת בדיוק בשאלות הללו, ומבהירה את החובות החוקיות של כל מי שמפתח או משתמש במערכות בינה מלאכותית. בואו נבחן את העקרונות המרכזיים ומשמעותם המעשית.

המידע שלכם מוגן גם כשהוא מעובד על-ידי בינה מלאכותית

העיקרון המרכזי שקובעת ההנחיה: חוק הגנת הפרטיות חל במלואו על מערכות בינה מלאכותית – הן בשלב האימון של המודל והן בשלב היישום בפועל.

דוגמה מעשית: כאשר אתם מבקשים מ-ChatGPT לנתח את הוצאות הבית שלכם, המידע הזה מוגן על פי חוק. אבל החידוש המשמעותי הוא שגם המסקנות שמסיקה המערכת עליכם (למשל, “אדם זה בסיכון גבוה לפתח מחלת לב” או “לקוח זה צפוי להתקשות בהחזרי הלוואה”) נחשבות למידע אישי מוגן, גם אם מעולם לא מסרתם אותן בעצמכם.

מה זה אומר לארגונים: כל מסקנה, המלצה או תחזית שמערכת AI מייצרת אודות אדם ספציפי היא מידע אישי הכפוף לחוק הגנת הפרטיות. עליכם לנהוג בתוצרי המערכת באותם סטנדרטים של אבטחה, שקיפות והסכמה כמו במידע שנאסף ישירות מהמשתמשים.

לא כל קליק הוא הסכמה

ההנחיה מדגישה שקבלת הסכמתו של אדם לעיבוד מידע אישי במערכות בינה מלאכותית דורשת הרבה יותר מאשר “סימון V” בתיבה קטנה. על ההסכמה להיות “מדעת” – כלומר, על נושא המידע להבין באופן מלא:

• למה המידע נאסף ובמה הוא ישמש?
• האם ואיך המידע יישמר?
• האם המידע ישמש לאימון המערכת?
• מהם הסיכונים האפשריים בעיבוד המידע?

חידוש חשוב: כאשר אתם מתקשרים עם מערכת אוטומטית המבוססת על בינה מלאכותית (“בוט”), קיימת חובה ליידע אתכם על כך אם לעובדה זו השפעה מהותית על החלטתכם לספק מידע.

מה זה אומר לארגונים

 עליכם לפתח מנגנונים ברורים להסברת אופן פעולת מערכת ה-AI. ככל שהמערכת מורכבת יותר או משתמשת במידע למטרות רחבות יותר, כך נדרשת הסכמה מפורשת יותר (למשל במתכונת של Opt-in – הסכמה אקטיבית נפרדת לכל שימוש).

לא כל מידע ברשת מותר לשימוש חופשי

נקודה מפתיעה בהנחיה נוגעת לאיסוף מידע אישי מהאינטרנט (scraping) לצורך אימון מודלים של בינה מלאכותית. העמדה המדויקת מדברת על כך שגם אם אדם פרסם מידע אישי באופן פומבי (למשל ברשת חברתית), לא ניתן להסיק מכך הסכמה לשימוש במידע למטרות אחרות כמו אימון מערכות AI – אלא אם התקיימו תנאים מסוימים (כמו תנאי שימוש באתר שאינם מגבילים שימוש כזה, והמשתמש לא הגביל את הגישה למידע).

דוגמה חשובה

 ההנחיה קובעת במפורש כי לא ניתן להשתמש בתמונות פנים שפורסמו ברשתות חברתיות לצורך אימון אלגוריתמים לזיהוי פנים, ללא הסכמה מפורשת של האנשים המופיעים בתמונות.

סיכון אמיתי

 כיום, חברות רבות המפתחות מודלים של בינה מלאכותית משתמשות במידע זמין באינטרנט לאימון האלגוריתמים שלהן. פרקטיקה זו, שעד כה התנהלה ב”אזור אפור” רגולטורי, הופכת כעת לבעייתית מבחינה משפטית ועלולה לחשוף חברות לסנקציות משמעותיות.

מה זה אומר לארגונים

 פלטפורמות המאפשרות שיתוף מידע אישי ברשת (כגון רשתות חברתיות) חייבות לנקוט אמצעים טכנולוגיים למניעת כריית מידע אוטומטית. כריית מידע אסורה מוגדרת כ”אירוע אבטחה חמור” שמחייב דיווח מיידי לרשות להגנת הפרטיות.

הזכות לתיקון מידע שגוי עד רמת האלגוריתם עצמו

החוק מעניק זכות לדרוש תיקון של מידע שגוי. ההנחיה מחדשת שזכות זו חלה גם על מידע שנוצר או הוסק על ידי מערכות בינה מלאכותית, ואף מרחיקה לכת יותר.

דוגמה מעשית

 אם אלגוריתם של חברת אשראי סיווג אתכם בטעות כבעלי סיכון גבוה להלוואה, לא רק שיש לכם זכות לתקן את המידע הספציפי, אלא ייתכן שהחברה תצטרך לתקן את האלגוריתם עצמו אם הוא מייצר באופן שיטתי מידע שגוי.

סיכון אמיתי

 בעולם שבו החלטות גורליות מתקבלות על ידי אלגוריתמים – מאישור הלוואות ועד לקבלה לעבודה או ללימודים – טעות או הטיה במערכת יכולה להשפיע דרמטית על חייכם. הבעיה מחריפה כשמדובר במערכות “קופסה שחורה” שקשה להבין כיצד הגיעו להחלטה מסוימת.

אבטחת מידע והגנה מאיומים חדשים

מערכות בינה מלאכותית מציבות אתגרי אבטחת מידע ייחודיים שלא היו קיימים בעבר.

סיכונים ייחודיים

 “מתקפות הסקה” על מודלים של בינה מלאכותית מאפשרות לחלץ מידע אישי ששימש לאימון המודל. לדוגמה, חוקרים הצליחו לשחזר תמונות מהנתונים ששימשו לאימון מודלים של בינה מלאכותית יוצרת.

דרישות מחמירות

 ההנחיה קובעת כי על מאגרי מידע המשתמשים בבינה מלאכותית יחולו רמות אבטחת המידע הבינונית או הגבוהה בשל הסיכונים הייחודיים. יתר על כן, הרשות להגנת הפרטיות רשאית להחיל רמת אבטחה גבוהה על מאגרים מסוימים גם אם לא עמדו בקריטריונים הרגילים לכך.

מה זה אומר לארגונים

 נדרשת התייחסות ספציפית לסיכוני אבטחה ייחודיים לבינה מלאכותית בתסקירי סיכונים, במבדקי חדירות ובמדיניות הארגונית. כמו כן, חובה לפתח מדיניות ברורה לשימוש עובדים בשירותי AI חיצוניים כמו ChatGPT, כדי למנוע חשיפת מידע רגיש.

הכלים המעשיים לציות

ההנחיה מדגישה שני כלים מרכזיים שיסייעו לארגונים לעמוד בדרישות החוק:

1. מינוי ממונה על הגנת הפרטיות – עם כניסת תיקון 13 לתוקף, חובה זו תחול על כל הגופים הציבוריים ועל ארגונים פרטיים העונים לקריטריונים מסוימים. ממונה כזה יהיה אחראי על יישום ואכיפת מדיניות הפרטיות בארגון, כולל היבטים הקשורים לבינה מלאכותית.

2. תסקיר השפעה על הפרטיות (PIA) – זהו תהליך מתודולוגי לזיהוי וצמצום סיכוני פרטיות במערכות בינה מלאכותית. אף שעדיין אינו חובה בישראל, ההנחיה מדגישה כי זוהי הדרך המומלצת לוודא עמידה בדרישות החוק ולצמצם חשיפה לסיכונים רגולטוריים.

מה קורה עם כניסת תיקון 13 לתוקף?

תיקון 13 לחוק הגנת הפרטיות, שייכנס לתוקף באוגוסט 2025, מהווה מהפכה של ממש בסמכויות האכיפה והפיקוח של הרשות. עם יישום התיקון, תוכל הרשות להטיל עיצומים כספיים בסכומים משמעותיים, שעשויים להגיע למיליוני שקלים, על ארגונים שיפרו את החוק. בנוסף, התיקון מרחיב את הגדרת “מידע אישי” כך שתכלול באופן מפורש גם מידע שהוסק או הופק באמצעים אוטומטיים – נקודה קריטית בעידן הבינה המלאכותית. ארגונים יידרשו גם לעמוד בחובות רישום ודיווח מוגברות, ורבים מהם יחויבו במינוי ממונה הגנת פרטיות ייעודי שיפקח על יישום החוק בארגון. כל אלה הופכים את ההיערכות המוקדמת לתיקון לחיונית עבור כל ארגון המשתמש או מפתח טכנולוגיות בינה מלאכותית.

השורה התחתונה – מה עליכם לעשות כעת?

לאזרחים

• דרשו שקיפות: שאלו אילו מערכות AI מעבדות את המידע שלכם ולאילו מטרות.
• קראו בעיון הסכמי פרטיות: במיוחד כאשר אתם מספקים מידע רגיש לשירותים המשתמשים בבינה מלאכותית.
• הפעילו שיקול דעת: הימנעו משיתוף מידע אישי רגיש עם שירותי AI חיצוניים אם אינכם בטוחים באבטחתם.
• דעו את זכויותיכם: אתם זכאים לדרוש תיקון של מידע שגוי עליכם, כולל מידע שהופק על ידי אלגוריתם.

לעסקים וארגונים

• היערכו לתיקון 13: התיקון ייכנס לתוקף באוגוסט 2025 ויוביל למשטר אכיפה מחמיר – הקדימו תרופה למכה.
• ערכו ניתוח השפעה על הפרטיות: בצעו ניתוח מעמיק של ההשפעות האפשריות על פרטיות המשתמשים לפני יישום מערכות AI.
• מנו ממונה על הגנת הפרטיות: גם אם אינכם מחויבים בכך כיום, הכשירו גורם אחראי לנושא בארגון.
• פתחו מנגנוני שקיפות והסכמה: ודאו שאתם מספקים הסברים ברורים ומקבלים הסכמה מפורשת לשימושים שונים במידע.
• ישמו פעולות אבטחת מידע מוגברת: הטמיעו אמצעי הגנה ייעודיים נגד סיכוני אבטחה הייחודיים למערכות בינה מלאכותית.
• בחנו את חוקיות השימוש במידע לאימון מודלים: ודאו שיש לכם הרשאה חוקית לכל מידע המשמש לאימון מערכות AI.

חשוב לדעת: ההנחיה שתיארנו במאמר זה היא בגדר טיוטה שפרסמה הרשות להגנת הפרטיות להערות הציבור, ולא מסמך סופי ומחייב. זו למעשה פרשנות הרשות להוראות חוק הגנת הפרטיות הקיים, המבהירה כיצד היא מתכוונת להפעיל את סמכויותיה בנוגע למערכות בינה מלאכותית. אם אתם מייצגים ארגון שפעילותו מושפעת מהנחיות אלו, זו הזדמנות להשתתף בעיצוב הכללים – הרשות מקבלת הערות מהציבור שעשויות להשפיע על הנוסח הסופי. מומלץ להתעדכן באתר הרשות להגנת הפרטיות לגבי המועד האחרון להגשת הערות ולעקוב אחר פרסום הגרסה הסופית של ההנחיה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס AI לעורכי דין ומשפטנים

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

ההנחיה החדשה של הרשות להגנת הפרטיות היא חלק ממגמה עולמית של הסדרת השימוש בבינה מלאכותית. ישראל מתיישרת עם סטנדרטים בינלאומיים, כפי שניכר מחתימתה על אמנת מועצת אירופה בנושא בינה מלאכותית וממעקב שלה אחר חוק הבינה המלאכותית האירופי (AI Act). בעוד שהבינה המלאכותית מציעה הזדמנויות אדירות לקידמה, חדשנות וצמיחה, ההנחיות החדשות מזכירות לנו שפיתוחה צריך להיעשות באופן אחראי המכבד את הזכות הבסיסית לפרטיות. השילוב בין אסדרה ברורה ויישום אחראי יאפשר לנו ליהנות מיתרונות הטכנולוגיה תוך שמירה על זכויות הפרט.

הפוסט הרשות להגנת הפרטיות מפרסמת טיוטת הנחיות משמעותית בנושא שימוש ופיתוח בינה מלאכותית בישראל הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אז מה זה Canva Code?

Canva Code הוא כלי חדש שמאפשר לכם להקליד (או אפילו להכתיב) רעיון – וקאנבה תבנה עבורכם אפליקציה, משחק, מחשבון, דף אינטראקטיבי, או אפילו אתר, בלי לכתוב שורת קוד בעצמכם. הכל מתבצע בעזרת בינה מלאכותית שמבינה את הבקשה שלכם ומייצרת חוויה דינמית שאפשר להטמיע בכל עיצוב בקאנבה.

איך משתמשים בזה?

• נכנסים לדף הבית של קאנבה – תראו כפתור חדש בשם Canva AI.
• לוחצים על “Code for me” – זה המקום שבו מתחילים לתאר מה רוצים לבנות: משחק זיכרון, מחשבון, דף נחיתה, אתר תדמית, ועוד.
• מתארים את הרעיון שלכם – אפשר להוסיף צבעים, פונטים, ואפילו לבקש פונקציות מיוחדות (למשל, טיימר, כפתור הרשמה, גלריה).
• תוכלו גם לבחור פריסה או עיצוב מתבניות שנבנו מראש ושאפשר לבחור בהם כנקודת התחלה או השראה. פשוט בוחרים תבנית, עורכים אותה, ומקבלים תוצאה מקצועית בקלות ובמהירות.
• קאנבה יוצרת עבורכם את הקוד – הכל קורה אוטומטית. אתם רואים את התוצאה, יכולים לערוך, לשנות צבעים, להטמיע לוגו, ולהתאים אישית.
• מפרסמים בלחיצת כפתור – אפשר לשתף כקישור, להטמיע באתר קיים, או אפילו להגדיר סיסמה אם רוצים שהגישה תהיה מוגבלת.

איך ליצור בקלות עיצובים אינטראקטיביים עם Canva Code

למה זה משנה?

קודם כל, כי זה פשוט בטירוף – לא צריך לדעת HTML, CSS או JavaScript. הכל נעשה בשפה יומיומית, כאילו אתם מדברים עם חבר. מעבר לזה, זה חוסך המון זמן – בתוך כמה דקות בלבד תוכלו להקים דף נחיתה, ליצור משחק אינטראקטיבי או להקים כלי לאיסוף לידים, בלי להסתבך ובלי לפנות למתכנת. והכי כיף? זה גמיש – אפשר להטמיע את מה שיצרתם בכל עיצוב קיים, להוסיף לאתר, לשלב במצגת, או פשוט לשתף כלינק עצמאי. בקיצור, כל אחד יכול ליצור – בקלות, במהירות, ובדיוק כמו שהוא רוצה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס קנבה ובינה מלאכותית

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לסיכום, הפיצ’ר החדש של Canva Code באמת משנה את כללי המשחק ופותח דלת לעולם של יצירתיות – גם עבור מי שמעולם לא התנסה בתכנות. אם תמיד חלמתם לבנות אתר, דף נחיתה או כלי אינטראקטיבי, עכשיו זה אפשרי, פשוט ומהיר, בלי להסתבך ובלי להוציא כסף (לפחות בשלב הראשוני ובשימוש בפיצ’רים החינמיים). זה הזמן לנסות, להתנסות ולגלות כמה קל להפוך רעיון למציאות – אפילו בלי לדעת קוד.

הפוסט איך תבנו דף נחיתה מעוצב בעזרת קאנבה ו-AI בלי לדעת קוד הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

עיקרי הצו הנשיאותי

הצו הנשיאותי כולל מספר מרכיבים מרכזיים שיעצבו את עתיד החינוך הטכנולוגי בארה”ב:

הקמת צוות משימה ייעודי

במסגרת הצו יוקם צוות משימה מיוחד בבית הלבן לשילוב בינה מלאכותית במערכת החינוך. בצוות ישתתפו נציגים ממשרדי ממשלה שונים, כולל משרדי החינוך, העבודה, החקלאות והאנרגיה.

שילוב AI בתוכנית הלימודים

הצו מקדם פיתוח מודולים לימודיים בנושא בינה מלאכותית המותאמים לכל שכבות הגיל, החל מכיתה א’ ועד לחינוך העל-תיכוני. המטרה היא לא רק ללמד על הטכנולוגיה עצמה, אלא גם לעורר סקרנות ויצירתיות בקרב התלמידים.

הכשרת מורים

הצו מנחה את מזכיר החינוך לתת עדיפות למענקים לתוכניות הכשרת מורים בנושא AI. ההכשרה תכלול הן הוראת מושגי יסוד בבינה מלאכותית והן שילוב הטכנולוגיה בכל תחומי הלימוד.

תחרות AI נשיאותית

במסגרת הצו תוקם תחרות “אתגר AI נשיאותי” שתעודד ותציג הישגים של תלמידים ומחנכים בתחום הבינה המלאכותית. התחרות תקדם אימוץ טכנולוגי באזורים גיאוגרפיים רחבים ותטפח שיתוף פעולה בין ממשלה, אקדמיה, פילנתרופיה ותעשייה.

תוכניות התמחות והסמכה

הצו מרחיב את הגישה למסלולי הסמכה בתחום ה-AI המותאמים לתעשייה, ומאפשר לתלמידי תיכון לצבור נקודות זכות אקדמיות והסמכות בתחום. כמו כן, הוא מעודד את מזכיר העבודה לספק תמריצים כלכליים להתמחויות הקשורות ל-AI.

The executive order on AI education ensures all American students learn AI tools.

This isn't just a new class.

It's a complete transformation in how we prepare the next generation.

The stakes? America's economic competitiveness for the next 50 years. pic.twitter.com/tmqPTnUus9

— Karl Mehta (@karlmehta) April 25, 2025

מה הרקע לצו הנשיאותי?

צו זה מגיע לאחר שינויים משמעותיים במדיניות האמריקאית בנושא בינה מלאכותית. בינואר 2025, טראמפ חתם על צו נשיאותי ראשון בתחום ה-AI שכותרתו “הסרת חסמים למובילות אמריקאית בבינה מלאכותית”. צו זה ביטל את המדיניות הקודמת של ממשל ביידן והעניק לחברות יד חופשית כמעט בפיתוח מודלי AI מתקדמים.

לפני כן, באוקטובר 2023, הנשיא ביידן חתם על צו נשיאותי מקיף בנושא בינה מלאכותית שכלל הנחיות לסטנדרטים של בטיחות, פרטיות, שוויון וזכויות אזרח. צו זה בוטל על ידי טראמפ מיד עם כניסתו לתפקיד בינואר 2025. מהלך זה מגיע גם בתגובה להתקדמות של סין בתחום ה-AI בחינוך. לפי דיווחים, בייג’ינג הכריזה על תוכניות להפוך קורסי AI לחובה עבור תלמידי בתי ספר יסודיים ותיכוניים, עם דרישה של 8 שעות לימוד שנתיות החל מספטמבר 2025.

השלכות והשפעות אפשריות

הצו הנשיאותי צפוי להשפיע באופן משמעותי על מערכת החינוך האמריקאית ומעבר לה, ומסמן נקודת מפנה בגישה האמריקאית לטכנולוגיה. הכשרת דור חדש של אמריקאים בתחום הבינה המלאכותית תשנה את פני שוק העבודה העתידי ותכין את התלמידים למקצועות המחר. המהלך מדגיש את המאבק הטכנולוגי המתמשך בין ארה”ב לסין, כאשר שתי המעצמות מתחרות על עליונות בתחום ה-AI במסגרת מרוץ אסטרטגי רחב יותר.

ביטול הצו הנשיאותי הקודם של ביידן, שהתמקד בבטיחות ואחריות בפיתוח AI, מסמל שינוי מדיניות משמעותי המעדיף חדשנות וצמיחה כלכלית על פני רגולציה. בעוד שהמהלך מבטיח להכין את הדור הצעיר לעתיד מבוסס-AI, הוא מעלה שאלות מהותיות על האיזון הנכון בין קידום טכנולוגי לבין הגנה על ערכים חברתיים בעידן הדיגיטלי.

מדיניות אמריקאית בתחום הטכנולוגיה נוטה להפוך לסטנדרט עולמי, ולכן צפויה להשפיע על מדיניות החינוך במדינות רבות, כולל ישראל. המהלך יוביל לפיתוח קורסים, ערכות לימוד וכלים חינמיים רבים שיהיו זמינים גם למדינות אחרות, ויפתח הזדמנויות חדשות בתחום החינוך הטכנולוגי ברחבי העולם. בסופו של דבר, המדינות שישכילו לאמץ גישה מאוזנת – המקדמת מצוינות טכנולוגית לצד ערכים אנושיים – הן שיובילו את מהפכת הבינה המלאכותית בעשורים הבאים.

הפוסט טראמפ חותם על צו נשיאותי לקידום בינה מלאכותית בקרב הדור הצעיר הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Motion Control has arrived!

Take full control of your AI videos with 12 dynamic camera shots — from smooth Dolly moves to dramatic Cranes and VFX like Explosions and Disintegration.
Perfect for adding cinematic flare, stock footage, product ads, or just experimenting with… pic.twitter.com/xToh06EaLd

— Leonardo.Ai (@LeonardoAi_) April 17, 2025

בקרת מצלמה ב- Motion 2.0

מערכת בקרת המצלמה המתקדמת של לאונרדו מציעה מגוון רחב של תנועות מצלמה מוגדרות מראש שניתן לבחור מהן בקלות. כאשר בוחרים תנועת מצלמה, ניתן לראות המחשה ויזואלית של האפקט. בין האפשרויות:

• Crane Up/Down – תנועת מצלמה כלפי מעלה/מטה.
• Dolly In/Out – תנועת מצלמה חלקה קדימה/אחורה.
• Orbit – תנועת מצלמה סביב נקודה מרכזית.
• Zoom In – התקרבות אל האובייקט.

מגוון תנועות מצלמה מוגדרות מראש

דרכים ליצירת וידאו

לאונרדו Motion 2.0 מציע שתי דרכים עיקריות ליצירת וידאו: האפשרות הראשונה היא “מתמונה לוידאו” (ImageToVideo), המאפשרת להעלות או לבחור תמונה קיימת שתשמש כפריים הראשון ולהוסיף פרומפט המתאר את התנועה הרצויה. האפשרות השנייה היא “מטקסט לוידאו” (TextToVideo), המאפשר ליצור וידאו ישירות מפרומפט טקסטואלי, ללא צורך בתמונת התחלה. בנוסף, המערכת מציעה הגדרות מתקדמות כמו Smooth Video להפעלת וידאו חלק יותר עם קצב פריימים מוגבר, Prompt Enhance לשיפור אוטומטי של הפרומפט לתוצאות משופרות, ו-Private Mode המאפשר להסתיר את התוצאה מה-Community Feed.

איך להשתמש בכלי החדש

1. בחרו באפשרות Video בממשק היצירה של לאונרדו.

2. בחרו את מודל Motion 2.0 מתפריט בחירת המודל.

3. בחרו את ה- Motion Control הרצוי מהתפריט הנפתח.

4. הזינו פרומפט המתאר את הסצנה והתנועה הרצויה.

5. אם ברצונכם להתחיל מתמונה, לחצו על כפתור ה-Add Start Frame בצד שמאל של שורת הפרומפט.

6. כשאתם מוכנים – לחצו על Generate.

מה השיפורים לעומת Motion 1.0?

Motion 2.0 של לאונרדו מהווה שדרוג מהותי לעומת הגרסה הקודמת, עם שיפורים שהופכים את יצירת הווידאו לחוויה משופרת משמעותית. הגרסה החדשה מציעה תנועה חכמה יותר עם הבנה מרחבית משופרת, מה שמוביל לאנימציות ריאליסטיות יותר עם אינטראקציית אור ודפוסי תנועה טבעיים. המשתמשים נהנים מיציבות משופרת באנימציה של אלמנטים בסצנה, פיזיקה ריאליסטית יותר, ושליטה מדויקת יותר באמצעות פרומפטים. בנוסף, Motion 2.0 מאפשר ליצור אפקטים מתקדמים כמו שינוי פוקוס המצלמה מנושא אחד לאחר, מה שמוסיף עומק וממד קולנועי לסרטונים. בהשוואה ל-Motion 1.0, הגרסה החדשה מספקת תוצאות איכותיות ומקצועיות שמתחרות בפלטפורמות וידאו AI מובילות אחרות בשוק.

מחיר ומגבלות

Motion 2.0 של לאונרדו AI מציע יכולות מתקדמות, אך מגיע עם מספר מגבלות ועלויות שחשוב להכיר. הכלי זמין באופן בלעדי למשתמשים בעלי מנוי בתשלום, כאשר עלות השימוש עומדת על 250 טוקנים לכל סרטון – פי עשרה מהמחיר של Motion 1.0 שעמד על 25 טוקנים בלבד. הפער המשמעותי במחיר נובע מהעלויות החישוביות הגבוהות יותר הנדרשות להפעלת הטכנולוגיה המתקדמת. אחת המגבלות העיקריות היא שהסרטונים המופקים מוגבלים לאורך של 5 שניות בלבד ובאיכות של 480p, שנחשבת נמוכה יחסית לסטנדרטים העכשוויים. למרות זאת, משתמשים יצירתיים יכולים להתגבר על מגבלת האורך באמצעות שילוב של מספר סרטונים קצרים לכדי יצירה ארוכה יותר, תוך שימוש בתוכנות עריכת וידאו חיצוניות.

כנסו ותנסו את בקרת המצלמה עם Motion 2.0

Motion 2.0 מהווה שיפור משמעותי לעומת הגרסה הקודמת שהייתה טובה אבל מוגבלת יותר. הגרסה החדשה מאפשרת ליצור סרטונים איכותיים ומקצועיים יותר, עם תנועות מצלמה חלקות ואפקטים מרשימים, והופכת את לאונרדו למתחרה רציני יותר בשוק יצירת הוידאו באמצעות AI.

הפוסט לאונרדו עם בקרת מצלמה ב-Motion 2.0 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה בדיוק קבעה האקדמיה?

בכללים החדשים שפורסמו לקראת טקס האוסקר ה-98 (שיתקיים ב-15 במרץ 2026), האקדמיה הבהירה כי “בינה מלאכותית גנרטיבית וכלים דיגיטליים אחרים לא יסייעו ולא יפגעו בסיכויים להשיג מועמדות”. הניסוח המדויק, כפי שהומלץ על ידי מועצת המדע והטכנולוגיה של האקדמיה, קובע: “בנוגע לבינה מלאכותית גנרטיבית וכלים דיגיטליים אחרים המשמשים ביצירת הסרט, הכלים אינם מסייעים או פוגעים בסיכויים להשיג מועמדות. האקדמיה וכל מחלקה ישפטו את ההישג, תוך התחשבות במידה שבה אדם היה בלב היצירה האמנותית בעת בחירת הסרט לפרס”. במילים פשוטות, האקדמיה מכירה בכך שבינה מלאכותית היא חלק בלתי נפרד מתעשיית הקולנוע המודרנית, אך מדגישה שהיצירתיות האנושית נשארת הגורם המכריע בהערכת סרטים.

למה ההחלטה הזו משמעותית?

בשנה האחרונה, בינה מלאכותית גנרטיבית חדרה לכל היבט של יצירת סרטים – מתסריטאות ועד לעריכה, מאפקטים חזותיים ועד לעיבוד קול. סרטים מובילים כמו “The Brutalist”, “חולית: חלק שני” ו-“אמיליה פרז” כבר השתמשו בטכנולוגיות AI כדי לשפר ביצועים ולהעצים את החוויה החזותית. אדריאן ברודי, למשל, זכה בפרס השחקן הטוב ביותר על תפקידו ב-“The Brutalist”, סרט שהשתמש בבינה מלאכותית כדי לשפר את המבטא ההונגרי שלו. “אמיליה פרז”, שזכה בקטגוריית המחזמר הטוב ביותר, השתמש בטכנולוגיית שכפול קול מבוססת AI לסצנות שירה. אפילו כוכבים כמו דמי מור ספגו ביקורת רק בגלל שהעזו להתנסות בתמונות שנוצרו באמצעות AI ברשתות החברתיות, מה שמדגיש עד כמה הדיון הזה הפך לטעון.

מדוע האקדמיה קיבלה את ההחלטה עכשיו?

האמת היא שלאקדמיה כנראה לא הייתה ברירה אחרת. בינה מלאכותית כבר נמצאת בכל מקום בתעשיית הקולנוע – מתיקונים עדינים בביצועי שחקנים ועריכת סאונד ועד לאפקטים חזותיים ותיקוני צבע. ניסיון לאסור או להגביל את השימוש בה היה כמעט בלתי אפשרי, ועלול היה לדחוק את האוסקר לשוליים על ידי פסילת כמעט כל הפקה מודרנית. במילים אחרות, המהלך של האקדמיה היה קשור יותר להישרדות מאשר לכל דבר אחר. האקדמיה הבינה שעליה להתאים את עצמה למציאות החדשה אם היא רוצה לשמור על הרלוונטיות שלה.

שינויים נוספים בכללי האוסקר

לצד ההנחיות בנושא בינה מלאכותית, האקדמיה הכריזה על מספר שינויים משמעותיים נוספים:

• דרישת צפייה חובה: חברי האקדמיה חייבים עכשיו לצפות בכל הסרטים המועמדים בכל קטגוריה לפני ההצבעה בסיבוב הסופי.

• הרחבת הזכאות לפליטים: סרטים שנוצרו על ידי פליטים או מבקשי מקלט זכאים כעת לקטגוריית הסרט הבינלאומי הטוב ביותר.

• פרס ליהוק חדש: האקדמיה מציגה פרס להישג בליהוק.

• רשימה מקוצרת לצילום: תהליך הרשימה המקוצרת הורחב לפרס הצילום הטוב ביותר.

ההשלכות הרחבות יותר

החלטת האקדמיה מגיעה בעיצומו של ויכוח נוקב על תפקידה של בינה מלאכותית בתעשיות יצירתיות. איגוד התסריטאים ואיגוד השחקנים SAG-AFTRA כבר נאבקו נגד חדירת בינה מלאכותית לתפקידים אנושיים במשא ומתן על חוזים בשנה האחרונה. העמדה של האקדמיה מייצגת גישה פרגמטית המכירה במציאות של הקולנוע המודרני, אך עדיין מעניקה עדיפות ליצירתיות אנושית. כפי שאחד הפרשנים מציין: “המהלך של האקדמיה אינו נוגע להגבלת בינה מלאכותית, אלא להבהרת תפקידה ככלי יצירתי מועיל, ולא כתחליף לכישרון אנושי”.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

השאלה הגדולה שנותרת פתוחה

האוסקר אמר את דברו, אך זוהי רק המערכה הראשונה. הוליווד (וכולנו) נצטרך להתמודד עם שאלה גדולה יותר בשנים הקרובות: האם אמנות יכולה להישאר אנושית כאשר בינה מלאכותית ממלאת תפקיד משמעותי ביצירתה? בעוד שהאקדמיה בחרה בגישה מאוזנת, הדיון על הגבול בין יצירה אנושית לבין תוכן שנוצר על ידי מכונה רק מתחיל. ההחלטה הזו מסמנת את תחילתה של תקופה חדשה בקולנוע, תקופה שבה נצטרך להגדיר מחדש מהי אמנות ומהו תפקידו של היוצר האנושי. האם אנחנו מוכנים או לא? אנחנו עומדים לגלות.

הפוסט האקדמיה לקולנוע קובעת שבינה מלאכותית בסרטים לא תפגע בסיכויי הזכייה באוסקר הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה חדש ב-GPT-4o לעומת DALL-E?

GPT-4o מביא מהפכה ליצירת תמונות בהשוואה ל-DALL-E, עם שילוב טבעי של יכולות חזותיות בתוך המודל עצמו במקום להסתמך על מודל חיצוני. היתרונות המשמעותיים כוללים רינדור מדויק של טקסט בתמונות, מעקב קפדני אחר הנחיות מורכבות עם יכולת לטפל בעד 20 אובייקטים שונים בתמונה אחת, ואפשרות לנהל שיחות רב-שלביות לשיפור ושינוי תמונות באופן טבעי. בנוסף, המודל החדש מאפשר יצירת תמונות עם אזורים שקופים ומציע יכולות מתקדמות לעריכה ושינוי של תמונות קיימות שהועלו למערכת.

איך להפעיל את GPT-4o ב-GPTs שלכם?

כדי להפעיל את יכולת יצירת התמונות של GPT-4o בבוט ה-GPT שאתם בונים, עליכם לבצע שלושה צעדים פשוטים: היכנסו ללשונית Configure בממשק בניית ה-GPTs, גללו למטה לטאב Capabilities (יכולות), וסמנו V על האופציה המאפשרת שימוש ב-GPT-4o ליצירת תמונות. פעולה זו תאפשר לבוט שלכם לנצל את היכולות המתקדמות של מודל התמונות החדש.

סמנו V על האופציה המאפשרת שימוש ב-GPT-4o ליצירת תמונות

מי יכול להשתמש בזה?

מודל GPT-4o מציע גישה דמוקרטית למדי: בעוד שליצירת בוטים מותאמים אישית (GPTs) נדרש מנוי בתשלום כמו Plus, Team או Pro, הרי שלשימוש בבוטים אלה לא נדרש תשלום כלל. משמעות הדבר היא שאם אתם יוצרים בוט עם יכולות יצירת תמונות של GPT-4o, כל משתמש – גם כזה שאין לו מנוי בתשלום – יוכל להשתמש בבוט שלכם וליצור תמונות באמצעותו. זוהי דרך נהדרת להנגיש את הטכנולוגיה המתקדמת לקהל רחב יותר.

רעיונות לשימושים אפשריים

יכולות יצירת התמונות של GPT-4o ב-GPTs פותחות עולם של אפשרויות יצירתיות. ניתן לפתח בוטים ליצירת תוכן לרשתות חברתיות שמייצרים תמונות ותוכן ויזואלי מותאם לפלטפורמות שונות, בוטים לעיצוב גרפי לקמפיינים שיוצרים גרפיקות שיווקיות עקביות בסגנון מסוים, בוטים למניפולציות תמונה שממירים תמונות של משתמשים לדמויות היסטוריות, פנטזיה או מדע בדיוני, ובוטים לעריכת תמונות המאפשרים שינויים כמו המרת יום ללילה, שינוי זווית, החלפת בגדים ועוד. יתרון משמעותי נוסף של GPT-4o הוא היכולת לשמור על עקביות בדמויות לאורך סדרת תמונות, מה שהופך אותו לכלי שימושי במיוחד ליצירת סיפורים חזותיים או קמפיינים שיווקיים עקביים.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית למתחילים

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

פלטפורמת ה-GPTs עם יכולות GPT-4o מסמנת צעד משמעותי קדימה בדמוקרטיזציה של יצירת תמונות מבוססת בינה מלאכותית. בעוד שיצירת הבוטים עצמם דורשת מנוי בתשלום, העובדה שכל משתמש – גם ללא מנוי – יכול להשתמש בבוטים אלה, מנגישה טכנולוגיה מתקדמת לקהל רחב. היכולת לייצר תמונות מותאמות אישית ולנצל את היכולות המתקדמות, הופכת את הכלי לרלוונטי עבור יוצרי תוכן, מעצבים, משווקים ואנשי יצירה מכל הסוגים. עם התפתחות הטכנולוגיה והרחבת היכולות, נראה שהגבול היחיד הוא הדמיון של המשתמשים והיוצרים.

הפוסט יצירת תמונות עם GPT-4o בפלטפורמת GPTs הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

איך לגשת לספריית התמונות?

הגישה לספריית התמונות החדשה של ChatGPT היא פשוטה ואינטואיטיבית. כל שעליכם לעשות הוא לפתוח את אפליקציית ChatGPT בטלפון הנייד או לגלוש לאתר במחשב. לאחר מכן, חפשו את הלשונית “Library” שנוספה לאחרונה בסרגל הצד השמאלי של הממשק. לחיצה על לשונית זו תציג בפניכם את כל התמונות שיצרתם אי פעם באמצעות ChatGPT, מסודרות בתצוגת רשת נוחה. יתרון משמעותי של הספרייה החדשה הוא שהיא זמינה לכלל המשתמשים – בין אם אתם משתמשים בחשבון חינמי, Plus או Pro – ופועלת באופן זהה הן בגרסת האתר והן באפליקציות לאנדרואיד ו-iOS.

מה אפשר לעשות בספרייה החדשה?

ספריית התמונות החדשה של ChatGPT מציגה ממשק נקי ואינטואיטיבי עם תצוגת רשת של כל התמונות שיצרתם. בצד הימני העליון של הספריה נמצא גם כפתור ייעודי ליצירת תמונות חדשות ישירות מהספרייה, מה שמייתר את הצורך לחזור לשיחות רגילות ומפשט משמעותית את תהליך ניהול התוכן החזותי שלכם. לאחר שפתחתם תמונה ספציפית על ידי לחיצה על אותה תמונה – בפינה הימנית העליונה יופיעו שלושה כפתורים פונקציונליים: כפתור השיחה (אייקון בועת דיבור) המאפשר לחזור לשיחה המקורית בה נוצרה התמונה, כפתור ההורדה (אייקון חץ למטה) לשמירת התמונה למכשיר, וכפתור השיתוף (אייקון חץ למעלה). 

שיחה, הורדה ושיתוף לכל תמונה

עריכת תמונות בקלות

עריכת תמונות בספריית ChatGPT החדשה היא פשוטה ואינטואיטיבית. כדי לערוך תמונה קיימת, לחצו עליה בספרייה ותיכנסו למצב עריכה (Edit Image) מתחת לתמונה. פשוט תארו בתיבת הטקסט את השינויים שתרצו לבצע, והבינה המלאכותית תיישם אותם על התמונה. תוכלו לערוך את התמונה באמצעות הנחיות טקסטואליות בלבד, תוך תיאור מדויק של השינוי הרצוי ואפילו להפעיל אופציה של עריכה קולית, אותה תוכלו להפעיל בצד ימין של חלון השיחה. הגדירו בשיח חופשי את השינויים הרצויים, ולאחר אישור הטקסט המתומלל, ChatGPT יבצע את העריכה המבוקשת.

אם תחזרו לשיחה שבה יצרתם תמונה מסוימת ותלחצו על אותה תמונה, ייפתח לכם סרגל האפשרויות של ספריית התמונות ובו חמישה אייקונים שמאפשרים אינטראקציה עם התמונות. האייקון המרכזי (אייקון עריכה/מברשת) ייאפשר לכם לסמן איזור ספציפי בתמונה ולערוך אותו.

שיתוף והורדת תמונות

שיתוף והורדת תמונות מספריית ChatGPT הוא תהליך פשוט ומהיר. כשתרצו להוריד תמונה מהספריה פשוט לחצו עליה עם העכבר ואז לחצו על כפתור ההורדה שיופיע בפינה הימנית העליונה. לחלופין, תוכלו ללחוץ קליק ימני על התמונה ולבחור באפשרות “Save image as”. אם ברצונכם לשתף את התמונה, לחצו עליה ובחרו באפשרות השיתוף מהתפריט שיופיע. 

אפשרויות שיתוף תמונה

יש גם חסרונות

לצד היתרונות, קיימים גם מספר חסרונות: אין כרגע אפשרות לחזור ישירות לשיחה המקורית שבה נוצרה התמונה, מה שעלול להקשות על הבנת ההקשר המלא של היצירה. כמו כן, אי אפשר למחוק תמונות בודדות מהספרייה – כדי להסיר תמונה יש למחוק את השיחה המקורית כולה. מגבלה נוספת היא שבשלב זה מוצגות בספרייה רק תמונות שנוצרו באמצעות מודל GPT-4o החדש, כאשר תמונות ישנות יותר שנוצרו עם DALL-E צפויות להתווסף רק בעדכונים עתידיים.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

ספריית התמונות החדשה של ChatGPT היא צעד משמעותי קדימה בניהול היצירות הדיגיטליות שלכם. הפיצ’ר החדש מפשט את הגישה לכל התמונות שיצרתם, מאפשר עריכה מהירה ואינטואיטיבית, ומקל על שיתוף והורדת תמונות – הכל במקום אחד מרוכז. למרות שעדיין חסרות כמה יכולות כמו קישור לשיחות המקוריות וארגון בתיקיות, זוהי תוספת חיונית שתחסוך לכם זמן רב ותשפר משמעותית את חווית השימוש ביכולות יצירת התמונות של ChatGPT. נסו את הספרייה החדשה עוד היום ותגלו כמה פשוט יכול להיות ניהול התמונות שלכם.

הפוסט מדריך לספריית התמונות החדשה של ChatGPT הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

ניצוצות של הבנה

הרעיון למאמר הזה התחיל כשנתקלתי בפוסט של גרנט לי בלינקדאין. לי, מייסד ומנכ”ל Gamma תיאר בפוסט איך העובדים הכי משפיעים בארגון כבר לא בהכרח המומחים הצרים, אלא אלה שמשתמשים בכלי בינה מלאכותית כדי לחצות גבולות מקצועיים. משהו בתיאור שלו היה כל כך מדויק, שזה פשוט נתקע לי בראש. ההבחנות שהוא כתב עליהן עוררו אצלי רצף מחשבות על איך העולם משתנה, ואיך גם אנחנו – אולי בלי לשים לב – הופכים לאנשים “פול־סטאק” (“Full Stack Human”). המאמר הזה הוא ניסיון לסדר את המחשבות האלה, ולנסות להבין לאן אנחנו הולכים מכאן.

עולם שבו שאלות חשובות יותר מתשובות

פעם זה היה הגיוני לגמרי לבנות קריירה שלמה על משהו אחד. למשל, להיות רואה חשבון שיודע בדיוק איך לקזז הפסדים מהבורסה מול הכנסות מהשכר – ולהתמקצע בזה עשרים שנה. היית המומחה, כולם שלחו אליך לקוחות, והידע שלך נחשב נכס נדיר, כזה שרוב האנשים לא טרחו להבין. וזה באמת עבד. כי המערכות היו מורכבות, המידע היה קשה להשגה, והעולם התקדם לאט. מומחיות עמוקה הייתה כמו מצפן בלב יער עבות. אבל אז – הכלים נהיו חכמים יותר. פתאום ChatGPT יכול להסביר את אותה שאלה בפשטות לילד בכיתה ח’. ויש אפליקציות שעושות את העבודה שלך בלחיצת כפתור.

ולאט לאט, ההתמחות העמוקה שלך כבר לא הרגישה כמו מבצר בלתי חדיר – אלא יותר כמו מחסן ישן שאף אחד כבר לא צריך מפתח אליו. במקביל, הגבולות בין תחומים החלו להיטשטש. תפקידים שבעבר היו סגורים, מדויקים, כמעט בירוקרטיים – הפכו פתאום לרכים, דינמיים וגמישים. מהנדס, מעצב, חוקר, אנליסט – כל אלה התערבבו כמו צבעי מים. וכולם? כולם פתאום “אסטרטגים של מוצר” – כולל הבריסטה בבית הקפה השכונתי שבנה מחדש את חוויית הצ’יפ טיפ בעזרת שיחה עם קלוד.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

עלייתו של הג׳נרליסט המוכשר עם כוחות-על

בעולם שבו הגדרות תפקיד הן המלצה בלבד – הנה כמה אנשים שכתבו לעצמם תיאור משרה חדש:

• מנהל מוצר שגייס את Claude כדי לבנות דאשבורד אנליטיקה שלם – ללא שורת SQL אחת – כי הוא לימד את המערכת להבין שפה אנושית, כמו “איזה קמפיינים באמת עבדו בחודש האחרון?”

• מעצבת שפותחת קודם את Cursor ולא את Figma, כי היא מעדיפה לבדוק את ה־UI שלה בקוד אמיתי מאשר לקוות שזה יעבוד אחר כך.

• מנהלת שיווק שסינתזה אלפי פניות תמיכה בעזרת NotebookLM ויצאה מזה לא רק שפויה – אלא גם עם פרסונות מגובשות של לקוחות שבנו את האסטרטגיה החדשה של החברה.

האנשים האלו לא רק עושים את העבודה שלהם יותר טוב. הם משנים את ההגדרה של מה אדם אחד מסוגל לבצע.

בינה מלאכותית כמכפיל יכולות

בינה מלאכותית לא סתם “עושה אוטומציה למשימות”. זה היה יכול להיות שימושי, אבל בערך כמו לראות רובוט עושה אקסל: פרקטי, חסר מעוף, וקצת כמו סרט מד”ב גרמני משנות ה־80. מה שקורה בפועל הרבה יותר מלהיב ומרגש. כלים כמו Claude, Cursor, NotebookLM ו־Midjourney (ועוד הרבה אחרים) לא חוסכים לכם זמן – הם פותחים בפניכם אפשרויות חדשות. כאלה שבעבר דרשו מחלקה שלמה, שלושה עובדים חדשים, או הארה פתאומית במדיטציה. זה לא כמו לקבל גרסה מהירה יותר של עצמך – זה כמו לגלות שצירפו לך עוד כמה איברים שימושיים: יד אחת כותבת קוד, יד שנייה מעצבת, השלישית מסכמת דוחות, והרביעית מכינה לך קפה תוך כדי. אתם עדיין אתם – פשוט עם תוספות שלא כתבו עליהן במדריך למשתמש.

אז מה זה בכלל “Full Stack Human”?

אם מפתח פול־סטאק הוא מישהו שיודע לבנות גם את הצד שרואים (הפרונט־אנד) וגם את מה שקורה מאחורי הקלעים (הבק־אנד), אז אדם פול־סטאק הוא גרסה אנושית לא פחות מרשימה: מישהו שלא תקוע בתחומו אלא מסוגל לזוז בין עולמות. הוא יודע מספיק על עיצוב, דאטה, קוד, שיווק ואפילו אסטרטגיה – כדי לתרום באמת. הוא לומד מהר, יודע לשאול את השאלות הנכונות, ומשתמש בכלי בינה מלאכותית כמו הארכת זרוע, לא כמו קיצור דרך. הוא מזהה הזדמנויות בדיוק באזורים שאחרים מפספסים – המקומות שבין הסילואים – ויודע לתווך בין מומחים כמו גוגל טרנסלייט עם קצת אינטואיציה אנושית. זה לא אומר שהוא מתפזר. זה אומר שהוא בנה בסיס חזק – ואז בנה עליו גשרים. הוא לא ויתר על עומק – הוא פשוט סירב לטבוע בו.

רלוונטיות מקצועית, גרסת 2025

הגרסה המפחידה של המהפכה הזו היא: “אם אתה לא לומד להשתמש בבינה מלאכותית – אתה לא רלוונטי”. אבל האמת העדינה יותר היא: “אם אתה לא לומד איך ללמוד בעזרת בינה מלאכותית – אתה סתם מקשה על עצמך”. פעם רלוונטיות הייתה פונקציה של עומק. עכשיו היא פונקציה של רוחב וגמישות. אז לפני שאתם נרשמים לקורס מתקדם בסטטיסטיקה בייסיאנית לניתוח מוצרים, תעצרו רגע. תשאלו את עצמכם – האם נוכל להגיע ל־80% מהתוכן הזה בשלוש שעות עם Claude וסרטון ביוטיוב? לא תמיד – אבל מספיק פעמים כדי להבין שמשהו השתנה.

מה עושים עכשיו?

בעולם החדש, מי שיצליח לא יהיה בהכרח זה שיודע הכי הרבה – אלא זה שיודע להשתמש בכלי הבינה המלאכותית, לחצות גבולות בין תחומים, ולשאול את השאלות הנכונות. זה האדם שלא מחכה שמישהו יגיד לו “זה התפקיד שלך”, אלא פשוט מתחיל לשחק, לנסות, לבדוק – ולעשות.

כן, אנחנו עדיין צריכים מנתחים, פיזיקאים, מהנדסי ענן. אבל את הצעדים הכי מעניינים עושים דווקא אנשי ה”פול־סטאק”. אלה שלא מנסים להיות הכול – אבל גם לא מתנהגים כאילו הם חייבים להידחס לקופסה עם תווית אחת ברורה.

אז איזה סוג של אדם ואיש מקצוע אתם רוצים להיות? כי לא חייבים להיות הכי טובים בעולם בתחום אחד. מספיק לדעת הרבה דברים מספיק טוב – ולשאול בדיוק את השאלות שהמכונה הכי טובה בלענות עליהן.

הפוסט היום לא צריך לדעת הכל – צריך רק לדעת לשאול הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה מייחד את Genspark AI Slides?

Genspark AI Slides הוא כלי חדשני שהושק ב-22 באפריל 2025, המבוסס על סוכני בינה מלאכותית המסוגלים להפוך נתונים גולמיים למצגות מקצועיות ומוכנות להצגה בחדר ישיבות. בניגוד לכלים מסורתיים, Genspark אינו מתמקד רק בעיצוב המצגת, אלא מספק פתרון מקיף הכולל מחקר אוטומטי מעמיק של הנושא הנבחר, יצירת תוכן איכותי המבוסס על מחקר זה, עיצוב ויזואלי מרשים ומקצועי, ושילוב מגוון רכיבי מדיה כמו תמונות, סרטונים ואפילו דוגמאות אודיו. המערכת פועלת באמצעות צוות של תשעה מודלים מתמחים של בינה מלאכותית, הבוחרים אוטומטית את “המוח” האופטימלי לכל חלק במשימה, מה שמבטיח מהירות, דיוק ויעילות מרבית בתהליך יצירת המצגות.

איך להשתמש ב-Genspark AI Slides?

יצירת מצגת מנושא

יצירת מצגת מנושא עם Genspark AI Slides היא פשוטה להפליא – כל שעליכם לעשות הוא להזין את הנושא המבוקש, ומשם הבינה המלאכותית תיקח פיקוד. המערכת תבצע מחקר מעמיק ואוטומטי באינטרנט על הנושא שבחרתם, תאסוף מידע רלוונטי ממקורות מהימנים, ותוך דקות ספורות תייצר עבורכם מצגת שלמה ומקצועית הכוללת תוכן איכותי, עיצוב מרשים ואלמנטים ויזואליים כמו תמונות וסרטונים. כל התהליך מתרחש במהירות מפתיעה, מה שהופך את הכלי לפתרון אידיאלי למי שרוצים לחסוך זמן ומאמץ בהכנת מצגות מקצועיות.

יצירת מצגת מקבצים קיימים

Genspark AI Slides מציע יכולת מרשימה להפוך קבצים קיימים למצגות מקצועיות. המערכת מסוגלת לעבד כמעט כל סוג של קובץ – בין אם מדובר במסמכי Word, גיליונות Excel, קבצי PDF או פורמטים אחרים. כל שעליכם לעשות הוא להעלות את הקבצים למערכת, והיא תנתח את התוכן באופן אוטומטי, תארגן אותו בצורה לוגית ומובנית, ותייצר מצגת מאורגנת ומעוצבת. לדוגמה, אם ברשותכם 10 חשבוניות בפורמטים שונים, פשוט העלו אותן למערכת ו-Genspark יהפוך אותן לדוח ברור ומקיף המציג את המצב הפיננסי שלכם ואת תנאי התשלום הרלוונטיים, כל זאת בתוך דקות ספורות.

עריכת המצגת באמצעות AI

אחד היתרונות המרכזיים של Genspark הוא היכולת לערוך את המצגת באמצעות פקודות טקסט פשוטות:

איחוד נתונים: "שלב את שלושת התרשימים לתרשים אחד"

הוספת מדיה: "הוסף סרטון רלוונטי ושלב אותו בשקף"

שינוי פריסה: "שנה את הפריסה והעבר את ציר הזמן לחלק העליון"

הוספת נתונים: "הוסף עוד שנים של נתונים היסטוריים לתרשים הזה"

כמובן שתמיד אפשר גם לערוך טקסט ותמונות באופן ידני לפי הצורך.

שימושים מעשיים

Genspark AI Slides מציע מגוון רחב של שימושים מעשיים המתאימים לקהלים שונים. אנשי עסקים יכולים להפיק תועלת מהכלי ליצירת מצגות סקירת ביצועים מקצועיות, דוחות פיננסיים מפורטים, הצגות נתוני שוק מבוססות מחקר ומצגות איכותיות לישיבות דירקטוריון. מרצים ומדריכים ימצאו ערך רב ביכולת ליצור מצגות לימודיות המבוססות על מחקר מעמיק, וכן בניתוח טקטיקות ואסטרטגיות – כמו במקרה של מאמני ספורט המנתחים משחקים ותרגילים. גם לשימושים אישיים הכלי מציע אפשרויות מגוונות, כגון יצירת מצגות על תחביבים כמו כלי נגינה מסורתיים (עם אפשרות לשלב דוגמאות אודיו), סקירות תרבותיות מקיפות, ומצגות אישיות בסגנונות אמנותיים מגוונים כמו פופ-ארט או בסגנון פיקאסו, המאפשרות ביטוי אישי וייחודי.

לסיכום, Genspark AI Slides מהווה קפיצת מדרגה משמעותית בעולם המצגות המקצועיות. הכלי החדשני הזה מנצל מערכת של סוכני בינה מלאכותית המסוגלים להפוך נושאים או קבצים קיימים למצגות מרשימות תוך דקות ספורות. Genspark מציע פתרון מקיף הכולל מחקר אוטומטי, יצירת תוכן איכותי, עיצוב ויזואלי מרשים ושילוב מדיה מתקדם. הכלי חוסך שעות רבות של עבודה ומאפשר לכם להתמקד ביצירת ערך במקום בעיצוב המצגת עצמה, תוך הפקת תוצאות מקצועיות שעומדות בסטנדרטים הגבוהים ביותר.

מחפשים עוזר אישי סופר חכם?

אם מצאתם את עצמכם מדמיינים עוזר אישי שלא רק עונה על שאלות, אלא באמת מבצע משימות מורכבות בעצמו – כזה שיכול להרים טלפון ולהזמין לכם מקום במסעדה, לתכנן מסלול טיול מושלם, או אפילו ליצור סרטון שלם מאפס – זה אולי נשמע כמו תסריט מסרט מדע בדיוני אבל זה הפך למציאות עם השקת “סופר אייג’נט” (Super Agent) מבית ג’נספארק (Genspark). חברת הטכנולוגיה מקליפורניה חוללה מהפכה של ממש בעולם הבינה המלאכותית עם פיתוח סוכן אוטונומי שמציב רף חדש לגמרי בתחום, ומסמן את תחילתו של עידן חדש ביחסים בין בני אדם לטכנולוגיה.

הפוסט איך להכין מצגת מדהימה ב-5 דקות עם Genspark הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה זה Deep Research?

למי שפחות מכיר, Deep Research, שהושק לראשונה בתחילת 2025 למשתמשי ChatGPT Pro ונפתח לשימוש משתמשי Plus בסוף חודש פברואר, הוא כלי מחקר אוטונומי המסוגל לבצע חיפושים מורכבים ברשת, לנתח מידע ממקורות שונים ולייצר דוחות מקיפים עם ציטוטים מדויקים. הכלי מתוכנן לבצע מחקרים רב-שלביים באופן עצמאי, כאשר המשתמש מזין שאלה או בקשה והמערכת מבצעת את כל תהליך המחקר. בקיצור, כלי שעוזר לכם להעמיק בנושאים ושאלות חשובות בחיים, בעבודה או בלימודים.

כדי להשתמש בכלי, יש לבחור באפשרות ‘Deep research’ או בכפתור שמסומן כאייקון של מיקרוסקופ עם סימן ‘+’ לפני הקלדת השאלה שלכם. התהליך עשוי לקחת עד 30 דקות לייצר את הדוח (תלוי במורכבות השאלה והמחקר הנדרש) אבל כידוע – דברים טובים שווים את ההמתנה.

יתרונות ומגבלות של הגרסה הקלה

הגרסה הקלה של Deep Research מציעה איזון מרשים בין יעילות לביצועים. היא שומרת על כל היכולות המרכזיות של הגרסה המלאה – חשיבה רב-שלבית, גלישה בזמן אמת, ניתוח מסמכים וציטוטים מדויקים עם לוגיקה מובנית. אמנם התשובות נוטות להיות תמציתיות יותר, אך הן מקפידות לשמר את העומק והאיכות המאפיינים את הכלי. היתרון המשמעותי טמון בשימוש במודל o4-mini, שהופך את השירות לחסכוני יותר במשאבים ומהיר יותר בביצועיו, מה שמאפשר ל-OpenAI להרחיב את הזמינות לכלל המשתמשים, כולל משתמשים בחינם. זוהי דוגמה מצוינת לאיך אופטימיזציה טכנולוגית יכולה להנגיש כלים מתקדמים לקהל רחב יותר מבלי לפגוע משמעותית באיכות התוצאות.

זמינות ומגבלות שימוש

OpenAI מציעה כעת גישה לכלי Deep Research לכל רמות המנוי של ChatGPT, עם מדרג מגבלות שימוש המותאם לכל תכנית. משתמשים חינמיים יוכלו ליהנות מ-5 מחקרים חודשיים בגרסה הקלה, בעוד מנויי Plus ו-Team מקבלים 10 מחקרים בגרסה המלאה בתוספת 15 מחקרים בגרסה הקלה. משתמשי Pro זוכים להקצאה נדיבה במיוחד של 125 מחקרים בכל אחת מהגרסאות, ואילו לקוחות Enterprise מוגבלים ל-10 מחקרים בגרסה המלאה בלבד. המערכת תוכננה לנוחות מרבית – כאשר משתמש מגיע למכסת השימוש בגרסה המלאה, היא עוברת אוטומטית לגרסה הקלה, מה שמבטיח רציפות בעבודה. משתמשי Enterprise ו-EDU יקבלו גישה לגרסה הקלה בשבוע הבא, עם מגבלות זהות לאלו של משתמש.

תחרות בשוק כלי המחקר המתקדמים

השקת הגרסה הקלה של Deep Research מגיעה בתקופה של תחרות גוברת בתחום כלי המחקר המבוססים על בינה מלאכותית. גוגל כבר השיקה את Gemini Deep Research, כלי דומה המציע יכולות מחקר מתקדמות למשתמשי Gemini Advanced, ואילו Perplexity מציעה גרסה חינמית של כלי מחקר עם מגבלת שימוש יומית.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

הרחבת הזמינות של Deep Research למשתמשים חינמיים מהווה צעד משמעותי בהנגשת טכנולוגיית AI מתקדמת לקהל רחב יותר. זהו חלק ממגמה רחבה יותר של OpenAI להפוך את הכלים המתקדמים שלה לנגישים יותר, תוך שמירה על איזון בין ביצועים לעלויות הפעלה. עבור משתמשים רבים, הגישה לכלי מחקר אוטונומי עשויה לשנות משמעותית את אופן ביצוע המחקרים, ולחסוך שעות רבות של עבודה ידנית בחיפוש וניתוח מידע.

הפוסט OpenAI משיקה גרסה קלה של Deep Research שזמינה גם למשתמשים חינמיים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

בינה מלאכותית חוקרת את עצמה

דו”ח פורץ דרך – פרי יוזמה חדשנית וראשונה מסוגה מבית משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה, בשיתוף רשות החדשנות – חושף תמונת מצב מרתקת. מה הופך אותו לייחודי? הדו”ח נוצר לא בידי מומחים אנושיים, אלא על-ידי מערכות בינה מלאכותית אוטונומיות שאספו נתונים, ניתחו מגמות וגיבשו מסקנות עצמאיות. המערכת הורכבה ממגוון סוכני AI, מודל בקרת איכות ומנגנון מיזוג אוטומטי של הממצאים. זהו שילוב של כלי מחקרי וניסוי טכנולוגי חדשני. המטרה? להציג ניתוח מעמיק, אובייקטיבי ועכשווי של מעמד ישראל בתעשיית הבינה המלאכותית העולמית.

אגב, מעבר לתוכן שלו, הדו”ח מהווה גם התנסות בשאלה כיצד ייראו מחקרים בעתיד. אמנם, הדו”ח כולל הסתייגויות: חלק מהנתונים – במיוחד אלה המתייחסים לרבעון הראשון של 2025 – טרם אומתו במלואם ונועדו בעיקר להדגמה. עם זאת, המגמות העיקריות מוצגות בבהירות, נתמכות בנתונים עדכניים, ומדגישות בעקביות את יתרונות הליבה של האקוסיסטם הישראלי בתחום ה-AI. לכן, הדו”ח אינו רק מקור מידע – הוא חלון הצצה לעתיד שבו הבינה המלאכותית עצמה מנסחת גם את השאלות וגם את התשובות.

אז מה הסיפור? אפשר כבר להרים כוסית ולחגוג?

כמעט מחצית מכלל ההשקעות בטכנולוגיה בישראל זורמות לסטארטאפים שמתמקדים ב-AI. וזה קורה למרות שהם מהווים רק שלושים אחוזים מסך הסטרטאפים. במילים אחרות: הקטר שמוביל את החדשנות הישראלית מונע על-ידי בינה מלאכותית.

קצת נתונים: בישראל פועלות כיום כ-2,500 חברות בינה מלאכותית – פי שניים ממה שהיה לפני שבע שנים בלבד. אם המגמה תימשך, שוק ה-AI יזרים למשק כ-4.6 מיליארד דולר עד 2030, עם צמיחה שנתית של כמעט שלושים אחוזים. ההשקעה השנתית צפויה לטפס לשבעה מיליארד דולר – זינוק של כמעט 300% מאז 2018.

וזה לא רק עניין של כמות – זו גם איכות. ישראל מובילה עולמית במספר חברות AI לנפש ובריכוז כישרונות. ענקיות הטכנולוגיה כמו גוגל, אמזון ומייקרוסופט מזהות את הפוטנציאל ורוכשות חברות ישראליות, מה שמעיד על אמון בתעשייה ובמוח היהודי, שגם הפעם ממשיך להמציא פטנטים מבריקים. חדשנות פורצת דרך בתחומי הבריאות, הסייבר, האנרגיה והחקלאות מציבה אותנו בחזית החדשנות העולמית, וה-AI רק מאיץ את כל הקדמה הזו לגבהים חדשים.

רכישות של חברות בינה מלאכותית ישראליות

הגרף המצורף מציג מגמת עלייה משמעותית ברכישות של חברות בינה מלאכותית ישראליות על-ידי ענקיות טכנולוגיה עולמיות בשנים האחרונות. ניתן לראות עלייה מתמדת במספר הרכישות – מ-5 בשנת 2020 ל-17 בשנת 2024. המגמה ממשיכה גם ברבעון הראשון של 2025 עם 6 רכישות נוספות, המעידות על ההכרה הגוברת בחדשנות הישראלית בתחום ה-AI בזירה העולמית:

 

רכישות של חברות AI ישראליות. נתונים: משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה

מגמות השקעה בחברות ישראליות

הגרף הבא מציג את מגמות ההשקעה בחברות AI ישראליות בין השנים 2018-2025, המבוסס על שני מקורות נתונים שונים. העמודות בתכלת מייצגות השקעות שנתיות מ-2020 עד 2025 (עם אומדן לשנת 2025). הקו הכחול מספק נתונים מורחבים יותר משנת 2018 עד 2025. ניתן לראות עלייה משמעותית בהשקעות לאורך השנים, מכ-1.8 מיליארד דולר ב-2018 לכ-7 מיליארד דולר ב-2025, עם ירידה קלה ב-2022 בעקבות תיקון גלובלי בהשקעות טכנולוגיה:

מגמות השקעה בחברות AI ישראליות. נתונים: משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה

שחקנים מרכזיים בזירת ה-AI הישראלית

ישראל הפכה למעצמה עולמית בתחום הבינה המלאכותית, עם אקוסיסטם משגשג של חברות חדשניות בתחומים מגוונים. הטבלה שלפניכם מציגה את השחקנים המרכזיים בזירת ה-AI הישראלית, מחברות שפיתחו מודלי שפה מתקדמים כמו AI21 Labs, ועד לפתרונות אבטחת סייבר פורצי דרך כמו Wiz שגייסה למעלה מ-1.9 מיליארד דולר. ניתן לראות נתונים שונים על כל חברה וכוכב כחול ליד חברות שנרכשו על-ידי תאגידי ענק בינלאומיים בעסקאות מרשימות:

השחקנים המרכזיים בזירת ה-AI הישראלית. נתונים: משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה

השוואה גלובאלית במדדי השקעה שונים בתחום הבינה המלאכותית

תרשים הרדאר מציג השוואה בין ישראל, ארצות הברית והאיחוד האירופי במדדי השקעה שונים בתחום הבינה המלאכותית (כשהערך 100 מייצג את הביצוע הטוב ביותר). ניתן לראות כי ישראל מובילה במדדים של אחוז השקעות ה-AI מתוך סך ה-VC, צמיחת השקעות פרטיות ב-AI וחברות AI לכל מיליון תושבים. ארה”ב מובילה בהשקעות ציבוריות ב-AI, בעוד שבריכוז כישרונות בתחום ה-AI ופטנטים לנפש, שתי המדינות מציגות ביצועים חזקים. האיחוד האירופי נמצא מאחור ברוב המדדים, אך מראה ביצועים סבירים בהשקעות ציבוריות:

השוואת השקעות גלובליות בתחום ה-AI. נתונים: משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה

התפלגות סקטורים בתעשיית הבינה המלאכותית בישראל

בגרף הבא ניתן לראות את התפלגות חברות הסטארט-אפ הישראליות בתחום הבינה המלאכותית לפי סקטורים תעשייתיים נכון לשנת 2025. ניתן לראות שהסקטור המוביל הוא בריאות עם 24% מהשוק, אחריו אבטחת סייבר (18%), תוכנה ארגונית (15%) ופינטק (12%). סקטורים מתפתחים כמו חקלאות (8%), רכב (7%) ואנרגיה (6%) תופסים נתח קטן יותר אך משמעותי. הנתונים מדגישים את המגוון הרחב של תחומים בהם פועלות חברות בינה מלאכותית ישראליות, עם דגש משמעותי על פתרונות בתחום הבריאות והסייבר:

התפלגות חברות הסטארט-אפ הישראליות בתחום ה-AI. נתונים: משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה

הסקטורים המובילים

הדשבורד שלפניכם מציג סקירה מקיפה של תעשיית הבינה המלאכותית בישראל, עם  שמונת הסקטורים המובילים ותיאור קצר של הפעילות בתחום וחברות ישראליות מובילות. הדשבורד מדגיש את החוזקות הייחודיות של האקוסיסטם הטכנולוגי הישראלי:

שמונה סקטורים מובילים. נתונים: משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה

ניתוח מדד ה-AI העולמי 2024

דירוג מדד ה-AI העולמי לשנת 2024 חושף תמונה מרתקת של המובילות הטכנולוגית בעולם, כאשר ארצות הברית שולטת בפסגה עם ציון מרשים, כפול כמעט מזה של סין שבמקום השני. בריטניה מחזיקה במקום השלישי, ואחריה מתקבצת קבוצה של מדינות עם ציונים דומים. למרות ממדיה הקטנים, ישראל משתלבת היטב בחברת מדינות גדולות ועשירות, והיא מדורגת במקום השישי בין עשר המדינות המובילות בתחום. גרמניה, צרפת, סינגפור ודרום קוריאה משלימות את העשירייה המובילה, עם פערים קטנים יחסית ביניהן. הדירוג משקף היטב את הפער המשמעותי בין המעצמות הגדולות לשאר העולם, ובו בזמן מדגיש את ההישג הישראלי החריג – מדינה קטנה שמצליחה להתחרות ברמה הגבוהה ביותר בזירה העולמית של טכנולוגיות בינה מלאכותית, עדות לחדשנות ולאיכות ההון האנושי שלה:

דירוג מדד ה-AI העולמי. נתונים: משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה

המעמד של ישראל בזירה הגלובלית

הגרף הבא מציג השוואה של אקוסיסטם הבינה המלאכותית העולמי לשנת 2025, ומדגים את מעמדה המרשים של ישראל בזירה הגלובלית. ניתן לראות שארה”ב מובילה בפער ניכר עם כ-8,500 סטארטאפים בתחום ה-AI והשקעות של כ-80 מיליארד דולר, אחריה סין עם כ-3,800 סטארטאפים והשקעות של כ-45 מיליארד דולר. בריטניה במקום השלישי עם כ-2,800 סטארטאפים והשקעות של כ-15 מיליארד דולר. ישראל ממוקמת במקום הרביעי עם כ-2,500 סטארטאפים והשקעות של כ-7 מיליארד דולר, הישג יוצא דופן בהתחשב בגודלה ובאוכלוסייתה הקטנים בהשוואה למדינות האחרות. קנדה, גרמניה וצרפת מציגות מספרים נמוכים יותר הן במספר הסטארטאפים והן בהיקף ההשקעות, עם פחות מ-2,000 סטארטאפים וכ-5 מיליארד דולר השקעות או פחות בכל אחת מהן:

אקוסיסטם ה-AI העולמי לשנת 2025. נתונים: משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה

סימני אזהרה ואתגרים בדרך למעצמת AI

רצינו מאוד להרים ודיברנו הרבה על החיובי – ויש הרבה ממנו, יחד עם זאת, ולמרות ההישגים המרשימים, ישנם גם מספר סימני אזהרה שאסור להתעלם מהם. “בריחת מוחות” מדאיגה – כ-8,300 עובדי היי-טק עזבו את המדינה מאז אוקטובר 2023, וענף ההיי-טק חווה ירידה של 10% במספר המועסקים. המחסור בכוח אדם מיומן מחריף, כשרק כ-700 בוגרי תואר שני רלוונטיים מצטרפים לשוק מדי שנה, ו-15%-21% מבעלי התארים המתקדמים מהגרים לחו”ל. המצב הביטחוני המתמשך, הסנקציות האמריקאיות על חברות סייבר ישראליות, והיעדר אסטרטגיה לאומית מקיפה לבינה מלאכותית מקשים אף הם. כל זה מצטרף לממצאים שעלו מדו״ח מבקר המדינה האחרון בנושא ההיערכות הלאומית בתחום הבינה המלאכותית. אם ברצוננו לשמר את מעמדנו כמעצמת AI, עלינו להתמודד עם אתגרים אלה בנחישות ובמהירות!

יש גאווה ותחזיות אופטימיות – אבל יש עוד הרבה עבודה

למרות האתגרים הרבים, קיימות גם הזדמנויות משמעותיות והרבה עבודה לעשות. וכן, בינה מלאכותית צריכה גם בני אדם. אנשים אמיתיים שיובילו את הפוטנציאל הזה למימוש. הדו”ח ממליץ לחזק את האסטרטגיה הלאומית, להשקיע בהכשרת הון אנושי, לפתח רגולציה שתאפשר חדשנות אחראית, ולטפח שותפויות בינלאומיות, כולל בסביבה האזורית שלנו דרך הסכמי אברהם. בתחום הסייבר אנחנו מעצמה – בתחום ה-AI יש עוד דרך ארוכה לצעוד. חיוני לגוון את התעשייה ולהביא נקודות מבט מגוונות, ולהקים תשתיות לאומיות, תוכניות ומשאבים נוספים, שיאפשרו למוחות המבריקים שלנו להישאר כאן ולעצב את העתיד הכלכלי המשותף לכולנו.

הגרף שלפנינו מציג את תחזית הצמיחה של שוק הבינה המלאכותית בישראל בין 2023-2030. נקודת ציון חשובה מסומנת בשנת 2025 – השקעה של 500 מיליון דולר מצד Nvidia, שמהווה זרז לצמיחה המואצת בשנים הבאות. הגרף מדגים קצב צמיחה שנתי ממוצע של כ-28.33%, עם קפיצה משמעותית בין 2027 ל-2030, שם השוק יותר ממכפיל את עצמו מ-2.1 מיליארד דולר ל-4.6 מיליארד דולר. צמיחה זו משקפת את התבססותה של ישראל כמעצמת בינה מלאכותית עולמית, עם השקעות גוברות והולכות בתחום זה. כל שנותר לקוות הוא שהתחזית אכן תתממש ושנדע לעשות את הנדרש כדי להגביר את סיכויי מימושה:

תחזית צמיחה של שוק ה-AI בישראל . נתונים: משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה

אז ביום שבו כולנו חוגגים עצמאות, כדאי לזכור: עצמאות אמיתית היא גם עצמאות טכנולוגית. עם קצת תכנון והרבה תעוזה, נוכל להפוך את הסטארט-אפ ניישן ל-AI ניישן. העתיד הכלכלי והבטחוני של ישראל מושתת על ההנחה שנמשיך להיות אור לגויים. שנמשיך לייצר עליונות טכנולוגית, שתהפוך את משאב הטבע היקר ביותר שלנו – המוח היהודי – למוצר צריכה אטרקטיבי בשדה הגלובלי. כי בעתיד לא יהיו יותר מדינות מערביות מול מדינות עולם שלישי. בעתיד יהיו רק שני סוגים של מדינות: מדינות AI וכל השאר. חג עצמאות שמח!

הפוסט בינה מלאכותית כחול-לבן הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מודלי הריזונינג החדשים של OpenAI פשוט מדהימים!

מתחילים עם “המלכה-האם”, הלוא היא OpenAI. לפני כשבוע השיקה OpenAI את המודלים החדשים שלה: o3 ו-o4-mini – הדור החדש בסדרת מודלי ה-o שלה – מודלי ריזונינג ש”חושבים לפני שהם עונים”. והם טובים. מאוד טובים! מדובר בסט המודלים המתקדמים והחכמים ביותר שהחברה שחררה עד כה, והם מציגים יכולות חדשניות ומסמנים התקדמות משמעותית לעומת הדור הקודם של מודלי הריזונינג של החברה. את הקפיצה המשמעותית ניתן להרגיש במיוחד ביכולת לניתוח קבצים ועיבוד נתונים וכמובן הפקת תובנות טקסטואליות מתוכם! הם מדהימים במשימות מורכבות, כמו כתיבת קוד או חישובים מתמטיים.

בנוסף לכל זה, הם גם מבינים תמונות ושרטוטים וכן – מדובר בעליית מדרגה רצינית ביכולות, מה שפותח דלת לשימושים חדשים רבים, או לביצוע טוב יותר ואיכותי יותר של משימות, שבעבר הצ’ט התקשה לבצע בצורה מיטבית. המודלים החדשים לא רק חכמים יותר, אלא גם יותר “אייג׳נטיים”… כן כן – מילה מוזרה. המשמעות היא שהם מסוגלים להשתמש בכלים באופן עצמאי, להסיק מסקנות מניתוחים שונים, לגלוש ברשת כשבא להם, וכך להשיג את מה שהם צריכים כדי לפתור בעיות. המודלים זמינים למנויים משלמים, כאשר o3-pro צפוי להגיע בעוד מספר שבועות.

עוד פלוס אדיר הוא חלון הקונטקסט העצום של o4-mini-high – מיליון טוקנים!! המשמעות היא שהוא יכול לנתח ספרים שלמים עם מאות עמודים (כ-1,500 דפי A4). מדהים!! במקביל, החברה השיקה גם את Codex CLI, סוכן קוד, קל משקל בקוד פתוח שרץ מקומית ועובד עם המודלים החדשים.

רוצים 30% הנחה לכנס ה-AI הגדול של השנה?

בואו לראות אותנו בכנס Future of AI של Lynx, בשיתוף LetsAI, שיתקיים ביום שני 28/4 בבורסה ת”א. מה יהיה שם? הרצאות מרתקות, פאנלים מקצועיים, נטוורקינג איכותי, וסקירה של החידושים החמים ביותר בתחום. את הכנס ינחה אביתר אדרי, מייסד-שותף ב-Let’s AI, שייתן גם הרצאת Keynote מרתקת על “המהפכה החמישית”: Revolution 5.0: How Gen AI is Reshaping Our World – מסע אל לב המהפכה הג’נרטיבית והאופן בו מודלי AI משנים את חוקי המשחק בעולם ייצור התוכן, השיווק והעסקים. אז אם אתם רוצים להבין לאן העולם הולך… אם אתם רוצים להיות חלק מהגל, ולא לתת לו לעבור מעליכם… אם אתם רוצים לפגוש מאות משתתפים מעולמות האנטרפרייז, ה-AI והטק – זה בדיוק המקום להיות בו! למימוש ההטבה לחצו על התמונה מטה.

לכרטיסים מוזלים לחצו פה.

קלוד מתחבר למייל, ליומן ולדרייב שלכם

מהמלכה-האם, עוברים לטוענת לכתר – אנטרופיק, אהובת ליבנו. לפני כשבוע קלוד קיבל שדרוג משמעותי, שמשנה לחלוטין את האופן בו אנחנו עובדים עם מודל השפה המדהים הזה! היכולת להתחבר ישירות ל-Googl Workspace. המשמעות היא שמשתמשים יכולים לחבר את קלוד ליומן שלהם, למייל שלהם ואפילו לדרייב שלהם. הוא יכול לקרוא את המיילים שלכם, ואף לסכם היסטוריית שיחות שלמה עם כתובת ספציפית. הוא יכול לתת לכם טיפים לניהול היומן, כשהוא מחובר בזמן אמת למה שקורה בלו”ז שלכם. הוא יכול לנתח את דפוסי הפעילות שלכם, ולהציע הצעות להגברת פרודוקטיביות. הוא יכול לגשת לקבצים ישירות מהדרייב שלכם, לנתח אותם ולעבד את המידע שבהם. או בקיצור – הוא מאפשר למשתמשים פרטיים וארגוניים, להתחבר למידע הארגוני, המקצועי או האישי שלהם. אבל רגע לפני שאתם נהנים מכל הטוב הזה, בדקו האם אתם רוצים לתת ל-AI גישה לכל המידע האישי והמקצועי שלכם, וכמובן, אם מדובר בחשבון עבודה – בדקו את נהלי אבטחת המידע בארגון שלכם. אמנם אנטרופיק מתחייבת לא לעשות שימוש במידע זה, ולא לאמן את המודלים שלה על הדאטה שלכם, אבל שכל אחד יחליט בעצמו אם זה משהו שהוא רוצה לעשות.

סוס העבודה החדש של גוגל – Gemini 2.5 Flash

יותר חכם – פחות יקר, וחושב לפני שהוא עונה. גוגל השיקה את Gemini 2.5 Flash – סוס העבודה החדש של גוגל. מדובר במודל ai חדש ומצוין, שמהווה המשך ישיר למודל 2.0 Flash הפופולרי, ואמור להיות ה-Go to guy שלכם למשימות יומיומיות. הוא מציע שדרוג משמעותי ביכולות החשיבה וההסקה (ריזונינג), תוך שמירה על מהירות ויעילות כלכלית – שילוב שהופך אותו לאטרקטיבי במיוחד עבור מפתחים וארגונים. הוא מולטימודאלי – כלומר, הוא יכול לקבל ולנתח אינפוטים שונים – תמונה, וידאו וטקסט, מה שהופך אותו למתאים למגוון רחב של משימות. הוא מהיר במיוחד וגם חכם במיוחד, אבל גולת הכותרת שלו הוא ממשק שליטה בעוצמת החשיבה שהמודל מבצע. כלומר, המשתמשים יכולים לקבוע “כמה חזק הוא חושב”, בעזרת סליידר ייעודי, שמגדיר לו “תקציב חשיבה”.

וובינר AI בעיצוב פנים ואדריכלות

רוצים לראות מה קורה כשאדריכלות ועיצוב פנים פוגשים את ה-Ai? הצטרפו לוובינר החינמי שלנו ביום שני הקרוב 28/4 ב-20:00.

להרשמה לחצו כאן.

גוגל מנסה לדבר עם דולפינים עם DolphinGemma

האם ה-AI יאפשר לנו לדבר עם דולפינים?! אם תשאלו את גוגל – יש מצב! החברה חשפה באמצע אפריל את DolphinGemma – מודל בינה מלאכותית פורץ דרך שנועד לפענח את שפת הדולפינים. המודל מנסה ללמוד את מבנה הקולות שמפיקים דולפינים ובעזרת ה-AI לזהות תבניות תקשורת. השאיפה: לפתח שפה משותפת עם הדולפינים וליצור תקשורת דו-כיוונית אמיתית בין מינים. גם אתם מרגישים שהחיים שלנו הפכו לסרט פנטזיה? אם תהיתם – המודל צפוי להשתחרר בקוד פתוח לקהילה המדעית בקיץ הקרוב.

מיקרוסופט עוברת מעוזרים חכמים ל”חברים מותאמים אישית”

עוזרי AI זה העבר – אם תשאלו את מיקרוסופט, “חברים מותאמים אישית” זה העתיד. לאחרונה חשפה מיקרוסופט סדרת עדכונים לעוזר ה-AI שלה במקביל לציון 50 שנות פעילות לחברה. החזון החדש עבור קופיילוט, כולל יכולות מולטימודאליות חדשות, ביצוע פעולות, יצירת פודקאסטים ועוד. היכולת המרכזית החדשה היא ה-“Memory”, שמאפשרת לקופיילוט לזכור פרטים חשובים על חיי המשתמש והעדפותיו, כמו העדפות אוכל, בידור ואירועים או תכנים משמעותיים בחייו האישיים והמקצועיים. מדובר בשינוי פרדיגמה – מעבר מעוזרי בינה מלאכותית גנריים לשותפי בינה מלאכותית מותאמים אישית.

AI וחברים

את הפודקאסט “AI וחברים” מבית LetsAI, מנחים רותם בר – מומחה סייבר עם מוניטין עולמי, ועומר הררי – מייסד-שותף ב-LetsAI. הפודקאסט מכוון לקהלים אינטליגנטיים יותר, מנוסים יותר, שכבר מכירים AI, אבל רוצים לעלות רמה, ולראות איך אפשר לשלב אותו בעולמות האנטרפרייז, הסייבר, ההייטק והעסקים. 

האזינו לפודקאסט “AI וחברים” בהנחיית רותם בר ועומר הררי.

קופיילוט למסחר: Copilot Merchant Program

ממשיכים עם מיקרוסופט, שמחברת עסקים לקופיילוט ומשיקה את Copilot Merchant Program – תוכנית חדשנית שמשלבת בין מסחר לבינה מלאכותית ומאפשרת לעסקים להטמיע חוויות קנייה מותאמות אישית ישירות בתוך Copilot. המשתמשים יכולים לקבל המלצות, השוואות מחירים ולבצע רכישות – הכל תוך כדי שיחה עם העוזרת החכמה. המוכרים נהנים מחשיפה מוגברת, תהליך מכירה מקוצר ושימוש בכוחו של AI, והחיבור בין תוכן למסחר מתהדק. מדובר בצעד שמסמן את העתיד של המסחר הדיגיטלי, בו עוזרי AI ממלאים תפקיד מרכזי בכל שלב בחוויית הקנייה.

גרוק (Grok) של xAI משתדרג עם Workspace

גרוק (Grok), מודל השפה של xAI של אילון מאסק, קיבל שדרוג משמעותי – מעכשיו יש פיצ’ר חדש בשם Workspace, שמזכיר את PROJECTS של GPT. הפיצ’ר מאפשר ליצור, לנהל ולארגן פרויקטים או משימות בצורת חללי עבודה ייעודיים, בהם אפשר לשמור שיחות, קבצים, קוד, מסמכים וכל תוכן הרלוונטי – והכול במקום אחד, בצורה נוחה ומסודרת. כך ניתן לעבוד על מספר פרויקטים במקביל, לשמור הקשר ולהתייעץ עם הבינה המלאכותית בכל שלב.

הצטרפו לערוץ הטלגרם שלנו – המקום בו אנחנו מעדכנים בתדירות הכי גבוהה, ובו אפשר לראות גם תכנים לפני שהצטרפתם.

Gamma vs Canva: תחרות בעולם העיצוב

לאחרונה פלטפורמת המצגות הפופולרית קאנבה (Canva) השתדרגה והשיקה שורת חידושים ושינויים בממשק ובכלי העבודה שלה. המהלך הזה כנראה העיר את התחרות בשוק העיצוב. עכשיו גם פלטפורמת עיצוב המצגות Gamma השיקה לרגל חגיגת שנתיים להיווסדה, גרסה חדשה. מדובר בשדרוג משמעותי, שהופך את מה שהיה בעבר כלי ליצירת מצגות בלבד לפלטפורמת יצירה מקיפה. הגרסה החדשה מאפשרת למשתמשים ליצור מצגות, אתרים, דפי נחיתה, תכנים ופוסטים לרשתות חברתיות, ועוד. בעזרת ה-AI הכל קורה מאוד מהר, ועם טאץ’ עיצובי מדויק. וכן – זה נראה ממש טוב, בטח עבור תוצר שהמשתמש יצר בכמה קליקים ותוך מספר שניות. האם Canva צריכה להתחיל לדאוג?

Veo2 ו-Lightricks: שליטה מלאה בנרטיב הווידאו

מי מודל הוידאו הטוב בעולם? לשאלה הזו אין באמת תשובה, אבל Veo2 הוא ללא ספק אחד מהטוענים לכתר! הכלי שבעבר היה זמין רק בחו”ל, נגיש עכשיו במגוון פלפורמות, גם למשתמשים מישראל. רוצים להתנסות בו בחינם? כנסו לגוגל AI סטודיו. כמו כן, תמצאו אותו גם ב-Gemini Advanced, ב-Freepik ואפילו ב-LTX STUDIO של לייטריקס הישראלית. ואם כבר מדברים על לייטריקס, בטח תשמחו לשמוע שהיא הוסיפה לפלטפורמה שלה פיצ’ר חדש שנקרא Timeline, ומאפשר למשתמשים לנהל את כל תהליך יצירת הסרטון שלהם במקום אחד – לנהל את הסטוריבורד, לגזור סרטונים, לסנכרן את האודיו, לארגן ולסדר מחדש סצנות, ועוד. המשמעות של כל זה: נוחות ושליטה מוחלטת על הנרטיב שלכם, לצד דיוק חסר תקדים.

הכשרות מקצועיות מבית LetsAI

להתעדכן זה חשוב – אבל אם אתם רוצים לקחת את זה צעד אחד קדימה, אנו ממליצים לכם בחום להעיף מבט על היצע הקורסים וההכשרות העשיר של LetsAI. חשבו כמה ערך קיבלתם פה במבזקון חדשות אחד בודד – עכשיו חשבו כמה ערך תקבלו בקורס מקצועי, שמועבר על ידי המרצים הטובים בארץ – אותם אנשים שהכשירו עובדים ומנהלים בחברות הגדולות בארץ, במשרדי ואגפי ממשלה, ובקרנות ועמותות שמנהלות תקציבים של מאות מיליונים. כי לכם מגיע רק את הטוב ביותר! הכלים שהזכרנו פה, נלמדים לעומק גם בקורסים שלנו ובאקוסיסטם שבנינו עבור משתתפי הקורסים שלנו. הצטרפו ללמעלה מ-50,000 סטודנטים, תלמידים ובוגרי הכשרות!

למעבר לעמוד הקורסים שלנו – לחצו פה.

הפוסט חדשות ה-AI: אפריל 2025 כמעט מאחורינו הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מחקר ארוך-טווח של חברת דולפינים

פרויקט הדולפינים הפראיים (WDP) מנהל את מחקר הדולפינים התת-ימי הארוך ביותר בעולם מאז 1985. החוקרים עוקבים אחר קהילה ספציפית של דולפינים מנוקדים באוקיינוס האטלנטי (Stenella frontalis) באיי בהאמה לאורך דורות. גישת המחקר הלא-פולשנית שלהם, “בעולמם, לפי תנאיהם”, יצרה מאגר נתונים עשיר וייחודי הכולל עשרות שנים של הקלטות וידאו ואודיו תת-ימיות המשויכות בקפידה לדולפינים ספציפיים, היסטוריית החיים שלהם והתנהגויות נצפות.

החוקרים הצליחו לקשר בין סוגי צלילים להקשרים התנהגותיים ספציפיים:

• שריקות זיהוי (שמות ייחודיים) המשמשות אימהות וגורים להתאחד.
• צלילי “סקווק” פולסיים הנשמעים לעתים קרובות במהלך קרבות.
• “זמזומי” קליקים המשמשים לעתים קרובות בחיזור או ברדיפה אחרי כרישים.

הספקטרוגרמה (ייצוג חזותי של ספקטרום) היא כלי חשוב במחקר תקשורת הדולפינים, המאפשר לחוקרים לנתח את המבנה והתדרים של הצלילים שהדולפינים מפיקים, ובמקרה זה – את “שריקת הזיהוי” הייחודית שמשמשת אימהות לתקשר עם הגורים שלהן.

בתמונה המצורפת אתם יכולים לראות אם שמשגיחה על הגור שלה בזמן חיפוש מזון. האם תשתמש בשריקת הזיהוי הייחודית שלה כדי לקרוא לגור לחזור אליה לאחר שיסיים (משמאל). מימין ניתן לראות ספקטרוגרמה המציגה באופן חזותי את השריקה של הדולפין. הספקטרוגרמה מראה את הדפוסים האקוסטיים של השריקה בצבעים חמים (צהוב, כתום ואדום) על רקע כחול, כאשר ניתן לראות את התבניות המובהקות של השריקה בצורת קווים מתעקלים:

“שריקת הזיהוי” הייחודית. Credit: google blog

מודל DolphinGemma

DolphinGemma הוא מודל בינה מלאכותית חדשני שפותח על ידי גוגל במטרה לפענח את תקשורת הדולפינים. המודל משתמש בטכנולוגיית SoundStream המתקדמת, המאפשרת ייצוג יעיל של צלילי דולפינים מורכבים, ומשלב ארכיטקטורה מיוחדת המותאמת לניתוח רצפים קוליים מורכבים. עם כ-400 מיליון פרמטרים, DolphinGemma תוכנן להיות קומפקטי מספיק כדי לפעול ישירות על מכשירי Pixel שבהם משתמשים חוקרי פרויקט הדולפינים הפראיים (WDP) בעבודת השטח שלהם.

המודל מבוסס על תובנות מסדרת Gemma, אוסף המודלים הפתוחים של גוגל, ואומן באופן מקיף על מאגר הנתונים האקוסטי העשיר של WDP, הכולל עשרות שנות הקלטות. בפעולתו, DolphinGemma מתפקד כמערכת אודיו-לאודיו, המעבדת רצפים של צלילי דולפינים טבעיים, מזהה בהם דפוסים ומבנים, ובסופו של דבר מסוגלת לחזות את הצלילים הבאים ברצף – בדיוק כפי שמודלים של שפה אנושית מנבאים את המילה הבאה במשפט.

שתי הספקטרוגרמות בתמונה המצורפת מציגות את יכולתו של מודל DolphinGemma לייצר סוגים שונים של קולות דולפינים באופן מלאכותי, כחלק ממאמצי המחקר להבין ולפענח את תקשורת הדולפינים:

ספקטרוגרמות שנוצרו במהלך בדיקות מוקדמות של המודל. Credit: google blog

שימוש במכשירי Pixel לניתוח צלילי דולפינים

פרויקט הדולפינים הפראיים משתמש בטכנולוגיה מתקדמת לחקר תקשורת דו-כיוונית עם דולפינים. הם פיתחו את מערכת CHAT (Cetacean Hearing Augmentation Telemetry) בשיתוף עם מכון ג’ורג’יה לטכנולוגיה. CHAT היא מחשב תת-ימי המיועד ליצור אוצר מילים משותף פשוט יותר עם הדולפינים.

מכשירי Pixel של גוגל הפכו לכלי מפתח במחקר תקשורת הדולפינים, עם יתרונות משמעותיים לעבודת שטח מאתגרת. חוקרי פרויקט הדולפינים הפראיים כבר משתמשים ב-Pixel 6 לניתוח צלילי דולפינים באיכות גבוהה בזמן אמת, ישירות בסביבה הימית. הדור הבא של המחקר, המתוכנן לקיץ 2025, יתבסס על מכשירי Pixel 9 שישלבו פונקציות רמקול ומיקרופון מתקדמות עם יכולות עיבוד חזקות.

שילוב זה יאפשר הפעלה בו-זמנית של מודלי למידה עמוקה ואלגוריתמים מורכבים להתאמת תבניות קול, ישירות במכשיר הנייד. המעבר לסמארטפונים מסחריים מביא יתרונות עצומים למחקר בים הפתוח: הוא מייתר את הצורך בחומרה יקרה ומותאמת אישית, מפשט את תחזוקת המערכת, מפחית משמעותית את צריכת החשמל, ומקטין את העלות והממדים של ציוד המחקר – כל אלה הם שיפורים מכריעים למדענים העובדים בתנאי שטח מאתגרים באוקיינוס.

מכשיר גוגל פיקסל 9 בתוך מערכת CHAT הייעודית. Credit: google blog

שיתוף המודל עם קהילת המחקר

גוגל מתכננת לשתף את DolphinGemma כמודל פתוח בקיץ הקרוב. למרות שהמודל אומן על צלילי דולפינים מנוקדים מהאטלנטי, החברה צופה שהוא יהיה שימושי גם לחוקרים הלומדים מינים אחרים של לווייתנאים, כמו דולפינים אף-בקבוק (bottlenose) או דולפיני ספינר (Burrunan dolphins). ייתכן שיידרש כוונון עדין עבור הקולות של מינים שונים, והאופי הפתוח של המודל מקל על התאמה זו. על ידי אספקת כלים כמו DolphinGemma, גוגל מקווה לתת לחוקרים בכל העולם את הכלים לחקור את מאגרי הנתונים האקוסטיים שלהם, להאיץ את החיפוש אחר דפוסים ולהעמיק באופן קולקטיבי את ההבנה שלנו לגבי יונקים ימיים אינטליגנטיים אלה.

המסע לפענוח תקשורת הדולפינים

המסע להבנת תקשורת הדולפינים הוא ארוך, אך השילוב של מחקר שדה מסור על ידי WDP, מומחיות הנדסית מג’ורג’יה טק והכוח של הטכנולוגיה של גוגל פותח אפשרויות חדשות ומרגשות. אנחנו לא רק מקשיבים יותר. אנחנו מתחילים להבין את הדפוסים בתוך הצלילים, סוללים את הדרך לעתיד שבו הפער בין תקשורת אנושית ותקשורת דולפינים עשוי להצטמצם מעט. פרויקט זה מדגים כיצד בינה מלאכותית יכולה לשמש לא רק לשיפור היכולות האנושיות, אלא גם לגשר על הפער בין מינים ולהעמיק את הבנתנו לגבי יצורים אינטליגנטיים אחרים החולקים איתנו את כדור הארץ.

הפוסט כיצד בינה מלאכותית של גוגל מסייעת לפענח תקשורת בין דולפינים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

כיצד ארגונים מובילים מפיקים ערך אמיתי מטכנולוגיות גנרטיביות

כאשר הבינה המלאכותית מתפתחת מפוטנציאל מבטיח למציאות תפעולית מרכזית, גל חדש של מנהיגים ארגוניים מדגים כיצד נראה אימוץ יעיל של בינה מלאכותית. חברות מובילות אינן רק בוחנות כלים – הן מדמיינות מחדש תהליכי עבודה, מרחיבות את ההשפעה, וקובעות סטנדרטים חדשים לחדשנות. מבט מעמיק על עבודתה של OpenAI ושותפיה העסקיים חושף דפוס ברור: הצלחה בבינה מלאכותית אינה קשורה להתלהבות או למהירות, אלא לניסוי אסטרטגי, מעגלי משוב הדוקים, ויישום ממוקד. בלב הטרנספורמציה הזו נמצאים שלושה גורמים עקביים של ערך ארגוני: שיפור ביצועי כוח העבודה, אוטומציה של פעולות שגרתיות, ושיפור מוצרים. כאשר תחומים אלה מתיישרים עם אסטרטגיות ביצוע חזקות, הבינה המלאכותית הופכת ליותר מאשר כלי תמיכה – היא הופכת לזרז לשינוי משמעותי.

שלוש התוצאות המרכזיות של בינה מלאכותית ארגונית

לפני שנצלול לטקטיקות, חשוב להבין היכן בינה מלאכותית מספקת באופן עקבי תשואות בסביבות ארגוניות:

• ביצועי כוח עבודה: העצמת יכולות העובדים להגברת הפרודוקטיביות וצמצום זמני מחזור.
• אוטומציה שגרתית: ייעול משימות בעלות ערך נמוך, שחרור זמן לעבודה אסטרטגית.
• שיפור מוצרים: הפיכת הצעות ליותר מותאמות אישית, מדויקות ושימושיות למשתמשי הקצה.

תוצאות אלה אינן יתרונות מבודדים – הן מחזקות זו את זו וצומחות לאורך זמן כאשר הן נתמכות על ידי אסטרטגיות אימוץ נכונות.

היכן בינה מלאכותית מספקת תשואות בסביבות ארגוניות

שבעה לקחים מחברות שאימצו את הטכנולוגיה לפני כולם (Early Adopters)

1. בניית אמון באמצעות הערכות לפני הרחבה

איך מורגן סטנלי (Morgan Stanley) הצליחה לגרום ליועצים שלה לאמץ בינה מלאכותית? הם התחילו בצעד חכם – בדיקות מקיפות. במקום לפרוס את הטכנולוגיה בבת אחת, הם ערכו “הערכות” – בדיקות מעמיקות שהותאמו במיוחד לעולם הפיננסי שלהם. הם בדקו אם הבינה המלאכותית יכולה לתרגם מסמכים, לסכם מידע, ולהגיב בדיוק כמו יועץ אנושי מיומן. רק כשהוכח שהמערכת עומדת באותם סטנדרטים כמו בני אדם, הם הרחיבו את השימוש.

התוצאה? כיום 98% מהיועצים משתמשים בבינה מלאכותית מדי יום, והם נהנים מיתרונות ברורים: מציאת מסמכים מהירה יותר, שיחות טובות יותר עם לקוחות, וביטחון גדול יותר בעבודתם.

המסר העיקרי: לפני שאתם מטמיעים בינה מלאכותית בכל הארגון, בנו אמון דרך בדיקות יסודיות שמתאימות לתחום העיסוק שלכם. זה יבטיח אימוץ מוצלח בהמשך.

2. שלבו בינה מלאכותית במקומות החשובים ביותר – המוצרים שלכם

איך Indeed הצליחה להשתמש בבינה מלאכותית בצורה שבאמת עשתה הבדל? הם שמו אותה בדיוק במקום שמשפיע על הלקוחות שלהם. במקום להשתמש בבינה מלאכותית רק בתהליכים פנימיים, Indeed שילבה מודלים מותאמים של GPT ישירות במוצר העיקרי שלהם – המלצות עבודה. כשמחפשי עבודה קיבלו הודעות המלצה שהותאמו במיוחד עבורם, הם הרגישו שמבינים אותם.

התוצאה? יותר אנשים התעניינו במשרות ויותר אנשים מצאו עבודה. הסוד להצלחה לא היה רק בטכנולוגיה המתקדמת, אלא ביכולת לתת למשתמשים תחושה שהמערכת באמת מכירה אותם ומבינה את הצרכים שלהם.

המסר העיקרי: שימו את הבינה המלאכותית במקום שיעצים את הערך המרכזי שאתם מציעים ללקוחות. עדיף להשקיע בהתאמה אישית ורלוונטיות מאשר באוטומציה כללית שלא באמת פוגשת את הצרכים הייחודיים של המשתמשים שלכם.

3. להתחיל עכשיו כדי לקצור יתרונות מצטברים

איך קלארנה (Klarna) הפכה את שירות הלקוחות שלה למכונת רווחים? הם פשוט התחילו לפעול במקום רק לדבר. הסיפור של קלארנה מראה בדיוק למה כדאי להתחיל עם בינה מלאכותית כבר עכשיו. העוזר החכם שלהם לא רק עונה לשאלות – הוא מטפל בשני שליש מכל פניות הלקוחות! חשבו על זה: לקוחות שפעם חיכו 11 דקות לפתרון, היום מקבלים מענה תוך פחות מ-2 דקות. והתוצאה הכספית? קלארנה צופה שיפור של 40 מיליון דולר ברווח השנתי שלהם. זה כאילו הוסיפו 700 עובדים חדשים, אבל בלי העלויות.

הסוד שלהם לא היה בהשקה מושלמת אחת, אלא בגישה של ניסוי וטעייה מתמשכים. הם בדקו, למדו, שיפרו, ובדקו שוב.

המסר העיקרי: אל תחכו לפתרון המושלם. התחילו עכשיו, גם אם בקטן, ותלמדו תוך כדי תנועה. ככל שתתחילו מוקדם יותר, תצברו יותר ניסיון, ותראו תוצאות מהר יותר. ההצלחה בבינה מלאכותית לא באה מהשלמות – היא באה מהנכונות להתנסות, ללמוד ולהשתפר בהתמדה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס AI בינה מלאכותית למנהלים ובכירים

למידע נוסף >>

4. כוונון עדין למען דיוק ועקביות

האם שמעתם על “כוונון עדין”? זה פשוט אומר להתאים מודל בינה מלאכותית כללי למשימה ספציפית שלכם (Fine Tuning) . חברת Lowe’s נתקלה בבעיה מוכרת – נתונים לא אחידים מספקים שונים. במקום להשתמש במודל בינה מלאכותית סטנדרטי, הם לקחו את המודלים של OpenAI ו”לימדו” אותם את המידע הספציפי של המוצרים שלהם. התוצאות? מרשימות מאוד. דיוק התיוג של המוצרים השתפר ב-20%, והיכולת לזהות שגיאות עלתה ב-60%.

המסר העיקרי: אם אתם עובדים בתחום ייחודי או עם נתונים מורכבים, כדאי להשקיע בהתאמה אישית של מודל הבינה המלאכותית שלכם. זה כמו לקבל עובד חדש עם ידע כללי בלבד ולהכשיר אותו בדיוק לפי הצרכים של העסק. כוונון עדין עוזר לכם להפחית טעויות, לקבל תוצאות רלוונטיות יותר לעסק שלכם, ולשמור על מסר עקבי שתואם את המותג שלכם.

5. להעצים מומחי תחום, לא רק מפתחים

איך בנק BBVA שינה את כללי המשחק? במקום להשאיר את הבינה המלאכותית רק בידי מחלקת המחשוב, הם עשו מהלך נועז – נתנו את הכלים ישירות לאנשים בשטח. הבנק הפקיד את טכנולוגיית ChatGPT Enterprise בידי היועצים המשפטיים, האנליסטים וצוותי שירות הלקוחות – האנשים שמכירים את העבודה היומיומית הכי טוב.

התוצאה הייתה מדהימה: תוך חמישה חודשים בלבד, העובדים יצרו יותר מ-2,900 כלי בינה מלאכותית מותאמים אישית (GPTs) לשימוש פנימי. כיום, 83% מהמשתמשים בבנק משתמשים בכלים האלה באופן קבוע. למה? כי הם נבנו על ידי אנשים שמבינים בדיוק מה צריך.

לדוגמה, צוות הייעוץ המשפטי יצר עוזר שעונה על 40,000 שאלות משפטיות שמגיעות מלקוחות מדי שנה, וצוות ניהול הסיכונים בנה כלי שמנתח חברות במהירות לצורך הערכת סיכוני אשראי.

המסר העיקרי: אל תשאירו את הבינה המלאכותית רק בידי מומחי טכנולוגיה. תנו את הכלים לאנשים שמבינים את העסק מבפנים – הם יודעים הכי טוב מה באמת נחוץ. צוותי AI מרכזיים חשובים, אבל כשאתם מעצימים את כל העובדים, אתם יוצרים השפעה בקנה מידה גדול בהרבה.

6. לשחרר חסמים למפתחים כדי להכפיל השפעה

איך מרקדו ליברה (Mercado Livre), ענקית המסחר האלקטרוני הגדולה באמריקה הלטינית, פתרה את הבעיה שהאטה את ההתקדמות שלה? הם יצרו כלי ששינה את כל התמונה העיסקית. המצב היה מוכר – 17,000 מפתחים שמנהלים יותר מ-30,000 מיקרו-שירותים לא הצליחו לעמוד בקצב הדרישות. הפתרון שלהם? פלטפורמה בשם Verdi, שפותחה בשנת 2023 ומופעלת על ידי GPT-4o של OpenAI.

Verdi מאפשרת לכל מפתח ליצור אפליקציות בינה מלאכותית בקלות, פשוט באמצעות הוראות בשפה רגילה. המפתחים אפילו לא צריכים לראות את קוד המקור – הם פשוט מתארים מה הם רוצים, והמערכת דואגת לשאר. האבטחה, ההגנות והלוגיקה כבר מובנים בתוך המערכת.

התוצאות? מרשימות בהחלט. Verdi כבר מטפלת ב-10% מפניות שירות הלקוחות באחד האתרים המרכזיים של החברה, ובקרוב תוכל לנהל החלטות שירות לקוחות בשווי 450 מיליון דולר בשנה. המערכת משמשת לכל דבר – מזיהוי הונאות ועד להתאמה אישית של הודעות שיווקיות.

המסר העיקרי: כשאתם משקיעים בפלטפורמות שמפשטות את העבודה של המפתחים שלכם, אתם לא רק חוסכים זמן – אתם משחררים יצירתיות. הסרת מחסומים טכניים מאפשרת לכל הארגון לחשוב בגדול ולפתור בעיות בדרכים חדשות לגמרי.

7. לשאוף גבוה עם יעדי אוטומציה

רוב האנשים חושבים על אוטומציה רק כדרך לחסוך כסף. אבל הסיפור של OpenAI מראה שהפוטנציאל הרבה יותר גדול. במקום להסתכל על אוטומציה רק כעל כלי לקיצוץ הוצאות, OpenAI ראתה בה הזדמנות לשינוי מהותי. הם שילבו בינה מלאכותית במערכות הג’ימייל ובמערכות הפנימיות שלהם, וכך הצליחו ״לאטמט״ (להפוך אוטומטיות) אלפי משימות בכל חודש.

התוצאה המפתיעה? צוותי התמיכה שלהם לא רק נהיו יעילים יותר – הם הפכו לחלוטין את תפקידם. במקום לכבות שריפות ולהגיב לבעיות, הם הפכו לפותרי בעיות יוזמים שמזהים אתגרים לפני שהם מתפתחים.

המסר העיקרי: אל תסתפקו במטרות קטנות של “לחסוך קצת זמן” או “להוריד עלויות”. כשאתם מציבים יעדים שאפתניים לאוטומציה, אתם יכולים לשנות לגמרי את האופן שבו העסק שלכם פועל ולשחרר רמות חדשות לגמרי של יעילות ויצירתיות.

שבעה עקרונות מנצחים לאימוץ בינה מלאכותית בארגונים

לקראת אוטונומיה מקצה לקצה

מושג מתפתח המעצב מחדש את החשיבה הארגונית הוא בינה מלאכותית אייג’נטיבית (אם יש מילה כזו בכלל) או פשוט “בינה מלאכותית סוכנית” – מערכות שלא רק מייצרות תוכן או מנתחות נתונים, אלא גם נוקטות פעולה אוטונומית. ה”מפעיל” (Operator) של OpenAI, סוכן דפדפן וירטואלי, ממחיש את השינוי הזה. הוא יכול לנווט בממשקים, למלא טפסים, ולמשוך נתונים ללא אינטגרציות מותאמות אישית – רומז לעתיד שבו בינה מלאכותית פועלת בין כלים ומערכות כמו חבר צוות דיגיטלי, לא רק עוזר.

בעוד שזו מערכת בתחילת דרכה, זה בהחלט מסמן כיוון: בינה מלאכותית לא כתוסף, אלא כשותף לתהליך.

לנקודת המבט של Anthropic על העולם הזה – מוזמנים לקרוא על תובנות מהמומחים שלהם על הפוטנציאל של סוכני בינה מלאכותית.

אבטחה, אמון, ושימוש אחראי בבינה מלאכותית

בעידן שבו ארגונים מאמצים בינה מלאכותית בקצב מסחרר, האבטחה הפכה לחלק בלתי נפרד מהמשוואה. אבטחת בינה מלאכותית אינה רק עניין טכני – היא הבסיס לאמון ולאימוץ מוצלח. כיום, ארגונים חייבים להתמודד עם אתגרים כמו דליפת מידע רגיש, אבטחת נתוני אימון, והגנה מפני גישה לא מורשית. הגנות יסוד כמו שמירה על בעלות בלעדית על נתוני הארגון, ציות לתקני אבטחה מחמירים, בקרת גישה מדויקת ומדיניות שמירה גמישה אינן תוספות נחמדות – הן תנאים הכרחיים להצלחה.

חברות מובילות מפתחות כלים ייעודיים המאפשרים לארגונים ליהנות מיתרונות הבינה המלאכותית תוך מזעור הסיכונים, עם פתרונות הכוללים סינון פרומפטים, חסימת העברת נתונים מסווגים, וניטור בזמן אמת. בעולם שבו בינה מלאכותית הופכת לחלק בלתי נפרד מהעבודה היומיומית, אבטחה אינה מכשול – היא המפתח לחדשנות אחראית ובת-קיימא.

מפת דרכים לאימוץ בינה מלאכותית אחראית וסקיילבילית

ההבדל בין ארגונים שמצליחים עם בינה מלאכותית לבין אלה שנשארים מאחור אינו בטכנולוגיה עצמה, אלא בגישה. החברות המובילות מיישמות שבעה עקרונות מנצחים: הן בונות אמון דרך בדיקות מקיפות, משלבות בינה מלאכותית במוצרים עצמם, מתחילות מוקדם ולומדות תוך כדי תנועה, מתאימות מודלים לצרכים הספציפיים שלהן, מעצימות מומחי תחום, מסירות מכשולים טכניים, ומציבות יעדי אוטומציה שאפתניים. הן מבינות שבינה מלאכותית אינה מחליפה אנשים אלא מעצימה אותם, אינה רודפת כותרות אלא בונה יכולות, ואינה מתמקדת במהירות אלא בהתאמה אסטרטגית. ארגונים המאמצים עקרונות אלה יכולים לנווט בביטחון בעולם הבינה המלאכותית – עם בהירות, שליטה ומטרה ברורה.

למסמך המלא שפרסמה OpenAI, כנסו כאן.

הפוסט איך ארגונים מובילים מפיקים ערך אמיתי בעידן הבינה המלאכותית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

היתרונות המרכזיים של חלל העבודה

חלל העבודה (Grok Workspace) משנה את הדרך שבה אנחנו משתמשים בגרוק, והופך אותו מצ’אטבוט חכם לסביבת פרודוקטיביות מקיפה. זהו שילוב של יכולות דומות לארטיפקטים של קלוד, הפרוייקטים של ChatGPT וה-Spaces של פרפלקסיטי.

הממשק המפוצל הוא כמו קנבס חכם שמבטל את הצורך לקפוץ בין אפליקציות שונות, ומאפשר לראות בו-זמנית את השיחה עם גרוק לצד הפרויקט שעובדים עליו – בין אם זה קוד Python שמנתח נתונים פיננסיים, מסמך מחקר שדורש עריכה, או אתר HTML בפיתוח. האינטגרציה המובנית עם Google Drive (ובעתיד גם ל- Microsoft OneDrive) מאפשרת גישה ישירה למסמכים בענן, כך שניתן לצרף גיליון אלקטרוני של נתוני מכירות רבעוניים ולבקש מגרוק ליצור דוח מסכם עם גרפים מותאמים אישית, הכל מבלי לצאת מהממשק.

שיתוף הפעולה בזמן אמת מאפשר לבקש שינויים מיידיים ולראות אותם מתבצעים מיד – למשל, כשמבקשים “הוסף טופס יצירת קשר לאתר” או “שנה את הגרף לתצוגת עוגה”, התוצאות מופיעות מיד בחלון העריכה. ניהול הפרויקטים הופך פשוט יותר הודות ליכולת לארגן שיחות וקבצים בחללי עבודה נפרדים. כך ניתן לנהל במקביל פרויקט לפיתוח אפליקציה, הכנת מצגת לישיבת דירקטוריון, וכתיבת תוכן שיווקי – כל אחד בחלל משלו עם כל ההקשר הרלוונטי. אמנם גרוק סטודיו הוא פיתוח חדש יחסית שצפוי להתפתח בהדרגה, אך כבר עכשיו הוא מציע סביבת עבודה אינטואיטיבית שחוסכת זמן יקר ומגבירה את הפרודוקטיביות באופן משמעותי.

איך מתחילים?

הרשמה והתחברות

הירשמו לחשבון באתר הרשמי של גרוק. הפיצ’ר זמין לכל המשתמשים, כולל חשבונות חינמיים.

יצירת פרויקט חדש

לאחר ההתחברות, פשוט הקלידו בחלון ההנחיות בקשה שמתארת את מה שאתם רוצים, לדוגמא:

"כתוב דוח מחקר על מגמות באנרגיה מתחדשת"

"צור קוד Python למחשבון בסיסי"

"בנה משחק מילים פשוט לדפדפן"

עבודה בסביבת המסך המפוצל

כאשר תשלחו את הבקשה, חלל העבודה של גרוק יפתח לצד חלון הצ’אט בפורמט מסך מפוצל. סביבת העבודה מאפשרת שיתוף פעולה ישיר, כך שתוכלו לסקור, לערוך ולשפר את התוכן או הקוד שגרוק מייצר, הכל מבלי לאבד את ההקשר. כדי לבנות פרוייקט בצורה מאורגנת ומסודרת יותר, תוכלו לפתוח חלל עבודה חדש ישירות מהממשק הראשי ולתת הנחיות ספציפיות כמו Custom instructions, לצרף קבצים ו״לדבר עם גרוק״ על המידע שהעליתם. 

יצירה וארגון של עבודה מותאם אישית

בדוגמה המצורפת רואים את ממשק העבודה של גרוק Workspace המציג את המסך המפוצל. בצד שמאל נמצא חלון הצ’אט, שבו ביקשנו “צור קוד Python למחשבון בסיסי” (במסך השמאלי). בצד ימין מוצג חלון העריכה/פיתוח שבו גרוק יצר קוד Python למחשבון בסיסי בעברית. הממשק כולל גם כפתורי “Code” ו-“Preview” בחלק העליון, המאפשרים למשתמש לעבור בין תצוגת הקוד לתצוגה מקדימה של התוצאות (במסך הימני). זוהי הדגמה מצוינת של יכולת הרצת הקוד בזמן אמת שמציע גרוק סטודיו, המאפשרת למשתמשים לכתוב, לערוך ולבדוק קוד ישירות בממשק:

המסך המפוצל בגרוק

מה אפשר לעשות עם חללי העבודה של גרוק?

הטבלה הבאה מציגה את הפיצ’רים העיקריים של חלל העבודה של גרוק, המאפשרים סביבת עבודה אינטגרטיבית ויעילה לניהול פרויקטים עם בינה מלאכותית:

הפיצ’רים העיקריים של חלל העבודה 

אבטחת מידע בשימוש עם Grok Studio

בעת השימוש בגרוק סטודיו, חשוב להיות מודעים להיבטי אבטחת המידע, במיוחד כאשר משתמשים באינטגרציה עם Google Drive או מעלים מסמכים רגישים. על פי מדיניות השימוש של xAI, החברה עשויה להשתמש באינטראקציות שלכם עם גרוק לצורך אימון ושיפור המודל, כולל קלט, תוצאות ונתונים ציבוריים מפלטפורמת X. חשוב לזכור שגרוק מציע גישה למידע בזמן אמת מהאינטרנט ומפוסטים ציבוריים ב-X, מה שמאפשר לו לספק מידע עדכני, אך גם מעלה שאלות לגבי אמינות המידע.

כדי להגן על פרטיותכם, מומלץ להימנע מהעלאת מסמכים המכילים מידע אישי רגיש, להגדיר את חשבון X כפרטי אם אינכם מעוניינים שהפוסטים שלכם ישמשו לאימון המודל, ולבדוק את הגדרות הפרטיות שלכם כדי לשלוט במידע המשמש לפרסונליזציה של גרוק. זכרו שניתן לבטל את הרשאות הגישה של גרוק לשירותים מחוברים בכל עת דרך הגדרות החשבון שלכם.

למי מתאימים חללי העבודה של גרוק?

חלל העבודה של גרוק מציע פתרונות מותאמים למגוון רחב של משתמשים, כל אחד עם הצרכים הייחודיים שלו. סטודנטים ימצאו בו כלי יעיל לכתיבת עבודות אקדמיות ופרויקטים מחקריים, עם יכולת לקבל הכוונה, הצעות וסיוע בזמן אמת מהבינה המלאכותית – בין אם מדובר בניסוח טיעונים משכנעים, בארגון מבנה העבודה או באיתור מקורות רלוונטיים.

מפתחי תוכנה יוכלו להאיץ משמעותית את תהליכי הפיתוח שלהם באמצעות עריכה ובדיקת קוד בממשק המפוצל, כאשר תכונת התצוגה המקדימה המובנית מאפשרת להם לראות את התוצאות בזמן אמת ולבצע התאמות מיידיות ללא צורך במעבר בין סביבות פיתוח שונות.

כותבים ויוצרי תוכן יגלו סביבה אידיאלית לניסוח ועריכת מסמכים, מאמרים וספרים, תוך קבלת משוב מיידי ומועיל מהבינה המלאכותית על סגנון הכתיבה, בהירות המסרים ודיוק המידע.

ואילו אנשי עסקים ומנהלים יוכלו לנצל את הפלטפורמה לניהול יעיל של קבצים, יצירת מצגות מרשימות והכנת דוחות מקצועיים – כל זאת תוך חיסכון משמעותי בזמן והפקת תוצרים באיכות גבוהה שיסייעו להם לקבל החלטות עסקיות מושכלות ולהציג את הרעיונות שלהם בצורה משכנעת ואפקטיבית.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

גרוק סטודיו (Grok Studio) מייצג התפתחות משמעותית בדרך שבה משתמשים יכולים לעבוד עם הבינה מלאכותית של גרוק. בניגוד לצ’אטבוטים מסורתיים, גרוק סטודיו מציע סביבת עבודה בסגנון קנבס ומאפשר למשתמשים ליצור ולערוך מסמכים, לכתוב ולהריץ קוד, לבנות משחקים ולעבוד עם קבצים מ-Google Drive – הכל בחלון ייעודי מחוץ לצ’אט. במקום לכתוב הנחיה אחת בכל פעם ולשחזר את ההקשר שוב ושוב, גרוק עובד עם המשתמשים בתוך “חלל חי וגמיש”, מה שמייעל משמעותית את תהליכי העבודה. גרוק סטודיו זמין כעת לכלל המשתמשים ומצטרף למגמה רחבה בתעשייה שבה צ’אטבוטים הופכים למרחבי עבודה מלאים. עם גרוק סטודיו, xAI מציעה סביבת עבודה שיתופית שמאפשרת למשתמשים ליצור, לפתח ולשתף פעולה עם בינה מלאכותית באופן יעיל ואינטואיטיבי יותר, מה שהופך אותו לכלי שימושי עבור מפתחים, כותבים, אנשי עסקים וסטודנטים כאחד.

רוצים להכיר את גרוק 3 לעומק?

במדריך למשתמש תוכלו לקרוא על הפונקציות הייחודיות של המודל: פונקציית “Think” המציגה את תהליך החשיבה של גרוק, מנוע “DeepSearch” המשלב חיפוש אינטרנטי עם ניתוח מעמיק, מודל “Aurora” ליצירת תמונות ריאליסטיות, ומצב קולי חדשני המאפשר אינטראקציה טבעית ומגוונת. המדריך כולל גם פרומפטים מומלצים ודרכים יעילות לשימוש במודל, שיעזרו לכם להפיק את המרב מגרוק 3. מוזמנים גם לקרוא על ההשקה של xAI לגרוק 3, הפוטנציאל של החברה להפוך לשחקן מוביל בשוק הבינה המלאכותית הצומח במהירות וכיצד גרוק משתלב בחזונו השאפתני של מאסק לקדם טכנולוגיות פורצות דרך – מרכבים חשמליים ועד התיישבות בין-כוכבית.

הפוסט מדריך לשימוש בסטודיו החדש של גרוק (Grok Workspace) הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מרחב עבודה אחיד ליוצרים

Timeline של Lightricks הוא לא תחליף לכלי עריכה מקצועיים מסוגו, אך הוא מציע יתרון מובהק למי שמחפש דרך ממוקדת, נוחה ומודולרית לבניית סרטונים – במיוחד כאשר הדגש הוא על נרטיב ברור ורצף סצנות הגיוני. המערכת מבוססת על תכנון סצנות באמצעות סטוריבורד ויזואלי, חיתוך ועריכה של קטעים, שילוב מדויק של פסי קול, ויכולת לשנות את הסדר והמבנה של הסרטון בכל שלב.

רכיבי הממשק המרכזיים

• סטוריבורד חזותי: מאפשר למשתמשים לתכנן ולארגן את רצף הסצנות מראש, כולל חלוקה ברורה לסצנות וסידור לפי ציר זמן.
• חיתוך וגזירה: כלים גרפיים פשוטים אך מדויקים שמאפשרים להסיר חלקים, לקצר סצנות או להאריך אותן – בהתאם לצורך הנרטיבי.
• סנכרון קול: התאמה של פסי קול, מוזיקה, דיבוב ואפקטים לסצנות הווידאו, תוך שליטה מלאה בתזמון ובאיזון האודיו.
• סידור סצנות מחדש: גרירת סצנות ושינוי הסדר הפנימי של הסרטון, תוך אפשרות להוסיף שכבות ואפקטים בצורה נקודתית או כללית.
• פילטרים ואפקטים: החלת סגנונות עיצוביים על סצנות בודדות או על הסרטון כולו, כחלק בלתי נפרד מתהליך העריכה.

הממשק המרכזי של Timeline ב-LTX Studio

יתרונות תפעוליים

Timeline מציע יתרון משמעותי בעולם עריכת הווידאו דרך שילוב חכם בין ניהול תוכן לממשק עריכה מאוחד. המערכת מאפשרת רצף עבודה יעיל וברור, כאשר כל תהליך העריכה מתרחש בסביבה אחת ללא צורך במעבר בין תוכנות שונות. המשתמשים נהנים משליטה מבנית מלאה לאורך כל שלבי היצירה, מה שמאפשר להם לבחון את הנרטיב המתפתח ולבצע התאמות מדויקות בזמן אמת. הממשק האינטואיטיבי והתהליכים הפשוטים חוסכים זמן יקר בשלב ההפקה, יתרון משמעותי במיוחד בפרויקטים קצרים או דחופים. בניגוד לכלים מגבילים, Timeline מעודד יצירתיות באמצעות אפשרויות מגוונות לעיצוב מחדש של סצנות, הוספת שכבות, שינויי תאורה והטמעת אלמנטים גרפיים בצורה חלקה ואינטגרטיבית.

אינטגרציה עם כלים נוספים

Timeline אינו עומד לבדו. הוא חלק ממערך של כלים שמציעה לייטריקס, כולל LTX Studio – מערכת שמבוססת בין היתר על בינה מלאכותית. כאן ניתן למצוא שימושים מתקדמים יותר: תכנון גרפי מוקדם, בניית סטוריבורד אוטומטי, הצעות לסצנות חלופיות, ואפילו עריכה חצי-אוטומטית לקטעים שאינם עומדים בקריטריונים של רצף או קצב. האפשרות לעבור מעריכה ידנית לעריכה נתמכת AI יכולה לשפר את הדיוק ולמנוע טעויות תסריט או בעיות קצב, במיוחד בפרויקטים הדורשים עקביות סגנונית.

למי זה מתאים?

Timeline מיועד למשתמשים שמעוניינים לנהל את תהליך העריכה מתחילתו ועד סופו מבלי לאבד שליטה. הוא יכול לשרת יוצרים מתחילים, אנשי שיווק, מפיקי תוכן ברשתות החברתיות, סטודנטים או במאים שמחפשים פתרון זמין ונוח ליצירת וידאו מהירה. הכלי מתאים גם לפרויקטים קצרים שמבוססים על תסריט ברור ומובנה, שם כל שלב ביצירה צריך להיות מדויק ונשלט, אך אינו דורש תשתית מורכבת או ציוד כבד.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

Timeline לא בא להחליף מערכות עריכה מסחריות מורכבות, אלא לספק חלופה נגישה יותר – כזו שמאפשרת שליטה מיידית בסיפור, קצב העבודה ונראות הסרטון. השקת Timeline משתלבת במגמה רחבה יותר של מעבר לפלטפורמות יצירה כוללות – מערכות שמרכזות בתוכן לא רק את הכלים הטכניים, אלא גם את אופן החשיבה, המבנה וההבעה הוויזואלית של היוצר. מדובר בגישה שמנסה לצמצם פערים בין רעיון לביצוע, ולאפשר לכל אחד לבנות את הנרטיב שלו – מתוך שליטה מלאה במרכיבים שמרכיבים אותו.

הפוסט הכל במקום אחד – הטיימליין החדש של לייטריקס הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מהי אוטומציה?

אוטומציה היא התשתית הטכנולוגית שמאפשרת לנו לבצע משימות שגרתיות באופן אוטומטי, ללא התערבות אנושית מתמדת. בליבה של הטכנולוגיה הזו עומדת היכולת לחסוך זמן יקר ולהפחית טעויות אנוש בתהליכים חוזרים ונשנים. כשמדברים על אוטומציה, מתכוונים למערכת שפועלת על פי כללים מוגדרים מראש. היא עובדת באמצעות לוגיקה פשוטה וברורה – אם מתקיים תנאי מסוים, תתבצע פעולה מסוימת. חשבו על מערכת השקיה שמופעלת בשעות קבועות, על דוחות חודשיים שנשלחים אוטומטית למנהלים, או על מיון אוטומטי של הודעות דוא”ל לתיקיות שונות. כל אלה דוגמאות לאוטומציה פשוטה אך יעילה שכבר משולבת בחיי היומיום שלנו.

היתרון המרכזי של אוטומציה הוא העקביות המושלמת שלה. בניגוד לבני אדם, מערכת אוטומטית תבצע את אותה פעולה באותה צורה בדיוק בכל פעם, ללא תלות בגורמים חיצוניים כמו עייפות או הסחות דעת. היא מספקת תוצאות אמינות במהירות גבוהה, מה שמשפר באופן דרמטי את היעילות התפעולית של כל ארגון.

עם זאת, חשוב להכיר גם במגבלות המובנות של אוטומציה. בניגוד לטכנולוגיות מתקדמות יותר כמו בינה מלאכותית, אוטומציה מוגבלת אך ורק למה שהוגדר מראש בתכנות שלה. היא אינה יכולה לאלתר, להסתגל למצבים חדשים או לקבל החלטות מורכבות מעבר למה שתוכנתה לעשות. כאשר מתרחש אירוע בלתי צפוי או חריג שלא הוגדר במערכת, האוטומציה פשוט לא תדע כיצד להגיב.

בעולם העסקי המודרני, אוטומציה משמשת כאבן יסוד לייעול תהליכים בסיסיים. היא משחררת עובדים ממשימות שגרתיות ומאפשרת להם להתמקד בעבודה יצירתית ואסטרטגית שדורשת חשיבה אנושית. ככל שהטכנולוגיה מתקדמת, אנו רואים שילוב הולך וגובר בין אוטומציה בסיסית לבין טכנולוגיות מתקדמות יותר, מה שמרחיב את טווח היכולות ומאפשר פתרונות מורכבים ואינטליגנטיים יותר.

מהי אינטגרציה?

אינטגרציה אינה טכנולוגיה העומדת בפני עצמה, אלא מתודולוגיה. היא הגשר הדיגיטלי המחבר בין מערכות טכנולוגיות שונות, ומאפשר להן לתקשר ולהחליף מידע באופן יעיל. בעוד שאוטומציה מתמקדת בביצוע משימות, אינטגרציה מתמקדת בזרימת המידע בין מערכות שבעבר פעלו כאיים מבודדים. במהותה, אינטגרציה מבוססת על פרוטוקולים ותקנים לחילופי מידע, המבטיחים שמערכות שונות “מדברות” זו עם זו בשפה משותפת. כשהיא מיושמת נכון, היא יוצרת אקוסיסטם טכנולוגי מסונכרן שמאפשר לארגונים לראות תמונה הוליסטית של הנתונים שלהם.

בעולם העסקי, אינטגרציה מתבטאת במגוון יישומים. בחנויות מקוונות, למשל, היא מחברת בין מערכת המכירות, ניהול המלאי והנהלת החשבונות – כך שרכישה מעדכנת את המלאי ונרשמת בספרים אוטומטית. בשיווק, היא מאפשרת סנכרון בין מערכת CRM לפלטפורמות דיוור, ובמשאבי אנוש היא מבטיחה שעדכוני עובדים מתעדכנים בכל המערכות בו-זמנית.

היתרונות של אינטגרציה משמעותיים: היא מונעת כפילויות והזנה ידנית של מידע, משפרת את זרימת העבודה, ומספקת תמונה מדויקת יותר של הנתונים הארגוניים. כל אלה מובילים להגברת היעילות התפעולית ולחיסכון במשאבים.

עם זאת, אינטגרציה מציבה גם אתגרים: המורכבות הטכנית בחיבור בין מערכות שונות, אתגרי אבטחת מידע, ותלות הדדית בין המערכות. תקלה במערכת אחת עלולה להשפיע על התפקוד של מערכות אחרות, ועלויות התחזוקה של מערכת משולבת יכולות להיות גבוהות.

בעידן הדיגיטלי הנוכחי, אינטגרציה הפכה מאופציה לצורך הכרחי. ארגונים שמצליחים ליישם אינטגרציה יעילה בין המערכות השונות שלהם נהנים מיתרון תחרותי משמעותי, עם תהליכים מהירים יותר, שירות לקוחות משופר, וקבלת החלטות מבוססת נתונים.

מהי בינה מלאכותית?

בינה מלאכותית (AI) היא הטכנולוגיה המתקדמת ביותר מבין השלוש, המעניקה למחשבים יכולת לחשוב, ללמוד ולהסתגל באופן דומה לבני אדם. בניגוד לאוטומציה המסורתית, AI אינה מוגבלת להוראות קבועות מראש, אלא יכולה להשתפר עם הזמן ולהתמודד עם מצבים חדשים. הכוח האמיתי של בינה מלאכותית טמון ביכולתה לזהות דפוסים מורכבים בתוך מסות נתונים, לחשוף קשרים סמויים ולעבד מידע לא מובנה כמו טקסטים, תמונות וקול. היא מסוגלת לקבל החלטות מושכלות המבוססות על ניתוח מעמיק של נתונים רבים ומגוונים, לעתים בהיקפים שאדם לא היה מסוגל לעבד.

בינה מלאכותית מתבטאת במספר טכנולוגיות מרכזיות:

1. תהליכי עבודה מבוססי AI – משלבים מודלי שפה גדולים (כמו ChatGPT, Gemini או Claude) בתוך מערכות אוטומטיות, ומאפשרים להן להתמודד עם משימות מורכבות שדורשות הבנה והסתגלות.

2. למידת מכונה (ML) – אלגוריתמים המסוגלים ללמוד מנתונים ולשפר את ביצועיהם עם הזמן, כמו מערכות המלצות בנטפליקס או ספוטיפיי שלומדות את העדפותיכם.

3. עיבוד שפה טבעית (NLP) – מאפשר למחשבים להבין ולייצר שפה אנושית, כפי שרואים בעוזרים קוליים ובצ’אטבוטים חכמים.

היתרונות של בינה מלאכותית כוללים את היכולת להתמודד עם משימות מורכבות, הסתגלות מהירה לשינויים, זיהוי תובנות עמוקות מנתונים, ואוטומציה של משימות שבעבר דרשו שיקול דעת אנושי. עם זאת, היא מציבה גם אתגרים משמעותיים: מורכבות גבוהה בפיתוח והטמעה, דרישה למערכי נתונים גדולים ואיכותיים, שקיפות מוגבלת בתהליך קבלת ההחלטות (“קופסה שחורה”), ושאלות אתיות ורגולטוריות הנוגעות לפרטיות, הטיות אלגוריתמיות ואחריות משפטית.

בעידן הדיגיטלי המתפתח, בינה מלאכותית הופכת מאופציה לצורך הכרחי עבור ארגונים המבקשים להישאר תחרותיים ולהוביל בתחומם.

הסינרגיה בין הטכנולוגיות

דמיינו לרגע תזמורת סימפונית. הכינורות מצוינים, הפסנתר מרהיב, והחצוצרות מדהימות – אבל הקסם האמיתי מתרחש כשכולם מנגנים יחד. כך בדיוק עובדות הטכנולוגיות המתקדמות בעולם העסקי המודרני.

השילוב המנצח

אוטומציה, אינטגרציה ובינה מלאכותית אינן פועלות בבידוד – הן משלימות זו את זו ויוצרות יחד מערכת חזקה בהרבה מסכום חלקיה:

אוטומציה ובינה מלאכותית פועלות כצמד מושלם. האוטומציה מטפלת במשימות השגרתיות והחוזרות, משחררת את ה-AI להתמקד במה שהיא עושה הכי טוב – פתרון בעיות מורכבות וקבלת החלטות חכמות. במקביל, ה-AI מנתחת את הנתונים שנאספים דרך תהליכי האוטומציה ומגלה תובנות שעין אנושית הייתה מחמיצה.

לדוגמה, חברת ביטוח יכולה להשתמש באוטומציה לעיבוד טפסי תביעות בסיסיים, בעוד שמקרים מורכבים מועברים למערכת AI שמנתחת את הפרטים, משווה למקרים דומים בעבר, ומציעה המלצות מדויקות. אינטגרציה היא הדבק שמחבר הכל יחד. היא מאפשרת לאוטומציה ולבינה המלאכותית לתקשר עם כל המערכות בארגון – מהמחסן ועד שירות הלקוחות. בלעדיה, גם האוטומציה המתקדמת ביותר וה-AI החכם ביותר יישארו מבודדים ומוגבלים.

אוטומציה חכמה 2.0

כשמשלבים את שלוש הטכנולוגיות נוצרת “אוטומציה חכמה” – הדור הבא של פתרונות עסקיים. מחקרים מראים שאוטומציה חכמה יכולה להגדיל את הפרודוקטיביות בעד 50% – מספר מדהים שמסביר מדוע ארגונים מובילים משקיעים בה.

חשבו על מערכת שיווק דיגיטלית מודרנית: היא אוספת נתונים מכל נקודות המגע עם הלקוח (אינטגרציה), מבצעת פעולות שגרתיות כמו שליחת אימיילים ופרסום בזמנים אופטימליים (אוטומציה), ומנתחת את התוצאות כדי להתאים אישית את המסרים ולחזות מגמות עתידיות (בינה מלאכותית).

התוצאה הסופית

השילוב של שלוש הטכנולוגיות לא רק מאיץ את הטרנספורמציה הדיגיטלית של ארגונים – הוא מאפשר להם להיות זריזים וגמישים בעולם עסקי שמשתנה במהירות. חברות שמצליחות לרתום את הכוח המשולב הזה נהנות מיתרון תחרותי משמעותי, עם תהליכים יעילים יותר, החלטות חכמות יותר, ויכולת טובה יותר לענות על צרכי הלקוחות המשתנים. כמו בתזמורת טובה, הערך האמיתי לא נמצא בכלי נגינה בודד, אלא בהרמוניה המושלמת שנוצרת כשכולם מנגנים יחד.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציה עסקית ובינה מלאכותית

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

ההבדלים המרכזיים

למרות הסינרגיה, חשוב להבין את ההבדלים המהותיים בין הטכנולוגיות:

חשיבה לעומת עשייה

אוטומציה מבצעת את משימותיה כמו סוס עבודה נאמן. היא לא צריכה לחשוב; היא רק צריכה לעשות. לעומת זאת, בינה מלאכותית משתמשת בתהליכים קוגניטיביים הדומים לחשיבה אנושית. היא יכולה לקרוא הודעות דוא”ל וצורות אחרות של נתונים לא מובנים כדי לחלץ משמעות או למצוא דפוסים בנתונים כדי להפיק תובנות או אפילו תחזיות.

פיתוח

אוטומציה היא מונחית תהליכים. מפתחים ממפים את המשימות שהם רוצים להפוך לאוטומטיות והופכים את השלבים לסקריפט מחשב המבצע את המשימות. בינה מלאכותית, לעומת זאת, היא מונחית נתונים. היא משתמשת בלמידת מכונה כדי למצוא דפוסים במערכי נתונים גדולים, אשר מאומנים לייצר פלטים.

מחסום כניסה

אוטומציה זכתה לאימוץ נרחב מכיוון שהיא חסכונית, מהירה ליישום ובעלת עקומת למידה רדודה. בינה מלאכותית, לעומת זאת, היא טכנית מאוד, קשה לאימון ויקרה, במידה רבה בשל הסתמכותה על מערכי נתונים ענקיים.

טבלת השוואה מקיפה
 

קבלו החלטות מושכלות לגבי איזו טכנולוגיה מתאימה לצרכים הספציפיים שלכם

חשוב להדגיש: הדירוגים בטבלה הם יחסיים ולא אבסולוטיים – כאשר מצוין שבינה מלאכותית היא “יחסית איטית”, הכוונה היא בהשוואה לאוטומציה פשוטה שמבצעת משימות חוזרות ומוגדרות היטב, אך לא שהיא איטית באופן אבסולוטי. למעשה, בינה מלאכותית יכולה להיות מהירה מאוד בתרחישים מסוימים, במיוחד כשהיא מותאמת לחומרה ייעודית ולמשימות ספציפיות שדורשות עיבוד מורכב של נתונים.

איך לבחור את הטכנולוגיה המתאימה לעסק שלכם?

למרות ההתלהבות סביב AI וטכנולוגיות מתקדמות, חשוב לזכור שלא כל עסק צריך את הטכנולוגיה המתקדמת ביותר. הנה כמה שיקולים שיעזרו לכם לבחור:

קריטריונים להערכת התאמת פתרונות טכנולוגיים

לא טכנולוגיה לשם טכנולוגיה

בעולם שבו מונחים טכנולוגיים חדשים צצים כמעט מדי יום, הבנת ההבדלים בין אוטומציה, אינטגרציה ובינה מלאכותית היא יותר מסתם ידע טכני – היא מפתח להצלחה עסקית בעידן הדיגיטלי. לאורך המאמר הזה, ראינו כיצד אוטומציה מייעלת תהליכים שגרתיים, אינטגרציה מחברת בין מערכות נפרדות, ובינה מלאכותית מעניקה למחשבים יכולות קוגניטיביות מתקדמות. ראינו גם כיצד השילוב ביניהן יוצר ערך שהוא גדול בהרבה מסכום חלקיו.

אך בסופו של יום, הטכנולוגיה לעולם אינה המטרה – היא רק האמצעי. האתגר האמיתי אינו לאמץ את הטכנולוגיה החדשה ביותר, אלא לזהות את הבעיות העסקיות האמיתיות שלכם ולבחור את הפתרון המתאים ביותר עבורן. לפעמים, אוטומציה פשוטה תהיה יעילה יותר מפתרון AI מורכב. במקרים אחרים, שילוב של כל שלוש הטכנולוגיות יהיה הכרחי.

העתיד שייך לארגונים שיודעים לא רק להבין את הטכנולוגיות השונות, אלא גם לשלב ביניהן בחוכמה כדי ליצור ערך אמיתי. אלה שיתמקדו בפתרון בעיות באמצעות הכלים הנכונים, ולא באימוץ טכנולוגיה לשם הטכנולוגיה, הם אלה שיובילו את השוק. כשאתם ניגשים לפרויקט הטכנולוגי הבא שלכם, שאלו את עצמכם: מהי הבעיה האמיתית שאנחנו מנסים לפתור? האם אנחנו צריכים לייעל תהליכים חוזרים, לחבר בין מערכות נפרדות, או להעניק למחשבים יכולת לקבל החלטות מורכבות? התשובה לשאלות אלו תוביל אתכם לבחירה הנכונה.

בעולם הטכנולוגי המתפתח במהירות, הבנת ההבדלים והסינרגיה בין אוטומציה, אינטגרציה ובינה מלאכותית תעזור לכם ולארגון שלכם להישאר לא רק מעודכנים, אלא גם רלוונטיים, יעילים ותחרותיים בעתיד המתהווה לנגד עינינו.

הפוסט מה ההבדלים בין אוטומציה, אינטגרציה ובינה מלאכותית? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מהי Copilot Merchant Program?

Copilot Merchant Program היא תוכנית חדשה שמובילה Microsoft, ומאפשרת לעסקים לשלב את המוצרים שלהם ישירות בתוך פלטפורמת Copilot – אותה עוזרת חכמה מבוססת AI, שהולכת ומסתמנת כאחת מהשחקניות המרכזיות בזירת הבינה המלאכותית. לראשונה, מוכרים יכולים לבנות חוויות קנייה דינמיות וישירות בתוך שיחה עם משתמש. מדובר בשדרוג משמעותי לחוויית הצרכן, שיכול, למשל, לקבל המלצות למוצרים, השוואות מחירים, מידע עדכני, ואפילו להשלים רכישה – מבלי לצאת מהשיחה עצמה.

קנייה שמתנהלת בתוך השיחה

אחד האלמנטים המרכזיים של התוכנית הוא היכולת לייצר אינטראקציה מסחרית מתוך הממשק של Copilot. זהו שינוי משמעותי במבנה המסחר האלקטרוני המסורתי – במקום אתרים, קטלוגים, וסלים, יש שיחה. המשתמש מדבר עם העוזרת החכמה, והמערכת מבינה את צרכיו, בונה עבורו הצעות, מספקת מידע – ומאפשרת לו לקנות בלחיצת כפתור.

עוזרת אישית או מוכרת מקצועית?

בהקשר הזה, Copilot הופכת למעין שילוב בין עוזרת אישית למוכרת חכמה. היא מסוגלת לזהות את ההעדפות של המשתמש, להצליב בין מוצרים דומים, להציע אלטרנטיבות, ולשקול שיקולי מחיר, מיתוג, זמינות ועוד. המערכת גם מספקת התראות מחיר, מאפשרת סינון מתקדם לפי העדפות משתמש, ויודעת להשלים רכישה בצורה חלקה מתוך הפלטפורמה עצמה.

חוויית הקנייה החדשנית מבוססת בינה מלאכותית. Credit: microsoft blog

מידע אמין, זמין ומעודכן

חלק מהחבילה הוא גם יכולת המוכרים לשתף עם Microsoft מידע מלא ומעודכן על המוצרים שלהם – מפרטים טכניים, זמינות, מחיר, צבעים, דגמים, ועוד. בכך, Copilot יכולה להציע למשתמשים מידע מדויק ולהימנע מהצעות שאינן רלוונטיות.

יתרונות לבעלי עסקים

מנקודת מבט עסקית, התוכנית מבטיחה יתרונות משמעותיים:

• חשיפה מוגברת: באמצעות השתלבות בתוך Copilot, עסקים נחשפים למיליוני משתמשים, באופן ישיר וחכם.
• תהליך מכירה מקוצר: כל שלבי המכירה – מהמלצה ועד לרכישה – מתבצעים בתוך הפלטפורמה, ללא צורך באתר חיצוני.
• שיפור חוויית המשתמש: הלקוחות נהנים ממידע מותאם אישית, הצעות רלוונטיות וזמינות מיידית – מה שמוביל לעלייה פוטנציאלית בשביעות רצון ובמכירות.
• שימוש בכוחו של AI: הטמעה בתוך Copilot מאפשרת לכל עסק ליהנות מכוחה של בינה מלאכותית מתקדמת, מבלי להשקיע בפיתוח עצמאי.

מה הלאה? מהפיילוט לפריסה מלאה

נכון לעכשיו, התוכנית זמינה רק למפתחים נבחרים בארצות הברית. עם זאת, Microsoft מצהירה על כוונתה להרחיב את ההשתתפות לכלל השווקים והעסקים. ניתן להירשם להתנסות, אך הגישה הראשונית ניתנת רק למי שעובר סינון מוקדם. תוכניות כמו Copilot Merchant Program מצביעות על מגמה רחבה הרבה יותר – כזו שבה AI איננו רק כלי לשאלות ותשובות, אלא חלק פעיל, דינמי ומעורב בכל חוויית המשתמש. הקו בין שיחה למכירה מיטשטש, והגבול שבין מערכת מידע לעוזר אישי הופך לנזיל. במובנים רבים, מדובר באבולוציה טבעית של שירותי הצריכה. המשתמשים כבר התרגלו לכך שהמלצות מבוססות אלגוריתמים מובילות את הבחירות שלהם – באמזון, בנטפליקס, או בספוטיפיי. כעת, אותם מנגנונים מגיעים גם אל עולם הקנייה הישירה, עם מימד נוסף של אינטראקטיביות.

חיבור בין תוכן למסחר – והכיוון לעתיד

התוכנית החדשה מדגישה מגמה שחשוב לשים לב אליה – החיבור בין עולמות התוכן, השירות והמסחר. חוויית הקנייה אינה מתקיימת עוד באתרים, פרסומות ודפי מוצר, אלא בתוך שיחה. ולא סתם שיחה – אלא כזו שמופעלת על ידי מנוע AI מתוחכם, שיודע להקשיב, להבין, להציע – ולמכור. לא מדובר רק במהלך שיווקי, אלא בהצעה טכנולוגית משמעותית, שמביאה איתה שינוי תפיסתי: המסחר לא חייב להיות פסיבי, הוא יכול להיות פרואקטיבי, מותאם אישית, ומשולב עמוק בתוך כל אינטראקציה יומיומית. ההשתלבות של עסקים קטנים וגדולים כאחד בתוך Copilot מצביעה על מודל עסקי חדש, שמעניק כוח רב למי שמבין כיצד לשלב נכון בין מידע, המלצה ורכישה. בעידן שבו הקו בין עוזר חכם למוכרן וירטואלי מיטשטש, נשאלת לא רק השאלה מה נקנה, אלא מי מייעץ לנו על מה לקנות ומדוע. Copilot של Microsoft מציעה מענה ראשון, טכנולוגי ומרשים, אך כמו תמיד – השאלה האמיתית תישאר בידיים של המשתמשים והעסקים: כיצד נרצה שחוויית הקנייה העתידית שלנו תיראה? לפרטים והרשמה לחצו פה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

עוד בגזרת מייקרוסופט

החברה חשפה לאחרונה סדרת עדכונים לעוזר ה-AI שלה במקביל לציון יום השנה ה-50 של החברה. מייקרוסופט מקדמת מעבר משמעותי מעוזרי AI כלליים ל״חברים אישיים מותאמים אישית״, עם יכולות חדשות שמשנות את האופן בו אנחנו מתקשרים עם טכנולוגיה. מוזמנים לקרוא על החזון החדש של מיקרוסופט עבור Copilot הכולל יכולות מולטימודאליות חדשות, פעולות, פודקאסטים ועוד.

הפוסט מייקרוסופט מחברת עסקים עם Copilot Merchant Program הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מרחיבים את היכולות

אנטרופיק השיקה שדרוג פורץ דרך לקלוד – אינטגרציה מקיפה עם Google Workspace שהופכת את מודל השפה המתקדם למעין עוזר אישי-דיגיטלי רב-עוצמה. זהו צעד משמעותי שמטשטש את הגבולות בין כלי AI לבין סביבת העבודה היומיומית שלנו, ומציע חוויית עבודה חדשה לחלוטין.

מה קלוד יכול לעשות עכשיו?

שליטה מלאה בתיבת הדואר שלכם

קלוד מסוגל לצלול לעומק תיבת הג’ימייל שלכם ולהפוך אותה למשאב נגיש ויעיל. הוא יכול לסרוק אלפי מיילים במהירות, לזהות שרשורי שיחות חשובים, ולהציג בפניכם סיכומים ממוקדים של התכתבויות ארוכות. דמיינו שאתם יכולים לשאול: “מה היו ההחלטות העיקריות בפרויקט X בחודשיים האחרונים?” וקלוד פשוט יסרוק את כל ההתכתבויות הרלוונטיות ויציג לכם תמצית מדויקת.

יומן חכם שעובד בשבילכם

האינטגרציה עם Google Calendar הופכת את קלוד ליועץ לוח זמנים אישי. הוא לא רק רואה את הפגישות שלכם, אלא מבין את ההקשר שלהן, יכול להתכונן אליהן עבורכם, ולהציע דרכים לייעול הזמן שלכם. קלוד יכול לזהות התנגשויות בלוח הזמנים, להציע זמנים פנויים לפגישות חדשות, ואפילו לסכם את המידע הרלוונטי לפני פגישה חשובה – כל זאת בהתבסס על הבנה מעמיקה של הפעילות שלכם.

מומחה מסמכים בכיס שלכם

עם החיבור המשופר ל-Google Docs, קלוד הופך למעין עוזר מחקר וכתיבה צמוד. הוא יכול לנתח מסמכים ארוכים, לחלץ מידע מטבלאות מורכבות, ולשלב נתונים ממקורות שונים לתוך תשובותיו. עבור משתמשים ארגוניים, קלוד אף מציע יכולת קטלוג מסמכים מתקדמת שמאפשרת לו למצוא מידע גם כשהוא מפוזר בין עשרות או מאות קבצים שונים.

ניתוח PDF מתקדם

יכולת חשובה ויעילה במיוחד היא היכולת של קלוד לנתח קבצי PDF באופן מעמיק, כולל הבנת תוכן חזותי כמו גרפים ותרשימים. המערכת מסוגלת לחלץ טקסט, להמיר עמודים לתמונות, ולבצע ניתוח משולב שמאפשר הבנה מקיפה של המסמך על כל מרכיביו. זוהי יכולת קריטית עבור אנשי עסקים, חוקרים, ואנשי מקצוע שעובדים עם דוחות מורכבים.

איך זה משנה את סביבת העבודה?

האינטגרציה החדשה מייצרת מהפכה של ממש בדרך שבה אנחנו עובדים. במקום לנווט בין מערכות שונות, להעתיק מידע ממקום למקום, ולבזבז זמן על חיפושים חוזרים ונשנים – קלוד מאפשר גישה אחידה וחלקה לכל המידע הארגוני והאישי שלכם. דמיינו תרחיש שבו אתם מתכוננים לפגישה חשובה. במקום לחפש ידנית את כל המיילים הקשורים, לסרוק מסמכים רלוונטיים, ולנסות לזכור מה נאמר בפגישות קודמות – אתם פשוט מבקשים מקלוד: “הכן אותי לפגישה עם צוות המוצר מחר”. קלוד יסרוק את היומן שלכם, יזהה את הפגישה, יאתר את כל המיילים והמסמכים הקשורים, יסכם את הנקודות העיקריות מפגישות קודמות, ויציג בפניכם תמונה מקיפה – הכל במקום אחד, תוך דקות ספורות.

מי יכול להשתמש ביכולות החדשות?

האינטגרציה עם Google Workspace, כולל ג’ימייל, מסמכים ולוח השנה, זמינה בבטא לכל המשתמשים בתשלום בהגדרות הפרופיל בחשבון Claude. כדי להתחיל להשתמש בה, פשוט עברו להגדרות החשבון שלכם, בחרו ב-“Connect apps”, אשרו את החיבור לשירותי Google השונים ותנו לקלוד הרשאה לגשת לכל שירות. תוכלו גם לבצע את החיבורים ישירות מממשק המשתמש:

האינטגרציה עם Google Workspace

שיקולי פרטיות ואבטחה

חשוב לשקול את ההשלכות של מתן גישה ל-AI למידע האישי והמקצועי שלכם:

אנטרופיק מתחייבת שכברירת מחדל, היא אינה משתמשת בנתונים מ-Claude.ai החינמי או מ-Claude Pro לאימון המודל, אלא אם כן אתם מאשרים זאת במפורש. החברה מיישמת מנגנוני בקרת גישה כמו RBAC (בקרת גישה מבוססת תפקידים), ABAC (בקרת גישה מבוססת תכונות) ו-MAC (בקרת גישה חובה) כדי לאכוף מדיניות בקרת גישה. אנטרופיק טוענת שהיא מפעילה “אימות ברמת משתמש”, מה שמבטיח שקלוד ניגש רק למסמכים שאישרתם באמצעות הכניסה שלכם. עבור משתמשי Claude for Work (Team & Enterprise), החברה מציעה אבטחת נתונים ברמה ארגונית ומאפשרת ללקוחות מסחריים לקבוע הסכמי שמירה ועיבוד נתונים ספציפיים, התומכים בדרישות רגולטוריות כמו GDPR.

טיפים מעשיים לשימוש בטוח

אם אתם שוקלים להשתמש באינטגרציה החדשה:

• הגבילו שיתוף מידע רגיש: הימנעו מהזנת נתונים רגישים או סודיים, במיוחד בגרסה החינמית של קלוד.
• נהלו את שמירת הנתונים: שתי הגרסאות מציעות אפשרויות מחיקת נתונים. מחקו באופן קבוע נתונים משיחות שאינן נחוצות עוד.
• בדקו את מדיניות אבטחת המידע בארגון שלכם: לפני שימוש בכלי במסגרת ארגונית, ודאו שהוא עומד בדרישות האבטחה של הארגון שלכם. 

השדרוג החדש של קלוד מציע יכולות מרשימות שיכולות לחסוך זמן רב ולהגביר את הפרודוקטיביות, אך כמו עם כל כלי AI, חשוב לשקול את שיקולי הפרטיות והאבטחה לפני שמעניקים לו גישה למידע האישי והמקצועי שלכם.

מודל שפה שמבין את העולם שלכם

מעבר ליכולות הטכניות, השדרוג החדש של קלוד מייצג שינוי תפיסתי בעולם הבינה המלאכותית. במקום כלי שמגיב לשאלות בודדות, קלוד הופך למערכת שמבינה את ההקשר המלא של העבודה והחיים שלכם. הוא יכול לזהות דפוסים בהתנהלות שלכם, להבין את סדרי העדיפויות שלכם, ולהתאים את עצמו לצרכים הספציפיים שלכם. זוהי התקדמות משמעותית לקראת חזון של עוזר AI שלא רק עונה על שאלות, אלא באמת מבין את המשתמש ופועל כשותף אמיתי לעבודה ולחשיבה. האינטגרציה החדשה של קלוד עם Google Workspace מסמנת צעד ענק בהפיכת הבינה המלאכותית לחלק אינטגרלי מסביבת העבודה היומיומית שלנו, ומבטיחה לשנות לחלוטין את האופן שבו אנחנו מנהלים מידע, מתקשרים, ומקבלים החלטות בעידן הדיגיטלי.

הפוסט קלוד נכנס לעולם העבודה שלכם דרך גוגל וורקספייס הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

למה בכלל להשקיע בפרומפט?

אתם עשויים לחשוב, “האם אני לא יכול פשוט להקליד מה שאני רוצה?” כן, אתם יכולים!

אבל השקעה בפרומפט איכותי משתלמת בשלושה מישורים מרכזיים: ראשית, היא חוסכת לכם זמן יקר – במקום להתעסק בסבבי עריכה אינסופיים, אתם מקבלים תשובה מדויקת יותר כבר בניסיון הראשון. שנית, פרומפט מנוסח היטב מפחית משמעותית את תופעת ה”הזיות” – אותן תשובות שגויות או מומצאות שמודלי AI נוטים לייצר כשההנחיות אינן ברורות. ולבסוף, הוא מאפשר לכם להפיק ערך אמיתי ומיידי – בין אם מדובר במסרים שיווקיים מדויקים, תוכנית אימון להורדת משקל, סיכומי ישיבות ממוקדים או רעיונות מוצר חדשניים – הכל מתחיל בהנחיה ברורה ומובנית.

בעולם שבו AI הופך לכלי עבודה יומיומי, פרומפט מוצלח הוא ההשקעה המשתלמת ביותר ביחס לתוצאה. הנדסת פרומפטים תעזור לכם לשחרר את מלוא העוצמה של המודלים האלה ולקבל תוצאות אמינות ומועילות.

מהו פרומפט?

פרומפט הוא הבסיס לתקשורת עם בינה מלאכותית. חשבתם פעם מה בעצם קורה כשאתם מתקשרים עם ChatGPT או מודל דומה? בבסיס כל אינטראקציה עומד ה”פרומפט” – המונח המקצועי לקלט שאתם מזינים למודל השפה הגדול (LLM). פרומפט יכול להופיע במגוון צורות:

שאלה פשוטה ("מהי בירת צרפת?")

הוראה ישירה ("כתוב שיר קצר על חתול")

בקשה עם חומר גלם ("סכם את הטקסט הבא: [הדבק טקסט כאן]")

פרומפט גם יכול להיות שילוב מתוחכם של כל אלה. במהותו, פרומפט הוא פשוט ה”גירוי” שמפעיל את המודל ומכוון אותו לייצר תגובה מסוימת. אבל אל תטעו בפשטות הזו – ההבדל בין פרומפט בסיסי לפרומפט מתוחכם הוא כמו ההבדל בין לבקש ממאמן כושר “תעזור לי להתאמן” לבין לתת לו תוכנית מפורטת עם מטרות, מגבלות ודרישות ספציפיות. ובדיוק כמו באימון כושר – ככל שההנחיות שלכם יהיו ממוקדות ומדויקות יותר, כך התוצאות יהיו טובות יותר. בהמשך המדריך נלמד איך להפוך את הפרומפטים הפשוטים האלה לכלים עוצמתיים שמפיקים בדיוק את התוצאות שאתם צריכים.

אבני הבניין של פרומפטים מעולים 

לפניכם שבעה כללי זהב שיהפכו את התקשורת שלכם עם בינה מלאכותית מאקראית למדויקת ומקצועית:

1. בהירות וספציפיות

הכלל הראשון בהנדסת פרומפטים הוא פשוט: היו ברורים וספציפיים ככל האפשר. כשאתם מנסחים בקשה עמומה, המודל נאלץ לנחש את כוונתכם – וזה ניחוש שלא תמיד מצליח. בניגוד לבני אדם, מודלי בינה מלאכותית לא יעצרו כדי לשאול “למה בדיוק התכוונת?” – הם פשוט יענו על מה שהבינו, גם אם הבינו לגמרי לא נכון. לכן, ככל שתדייקו בהנחיות שלכם, כך תקבלו תוצאות קרובות יותר למה שבאמת רציתם. חשבו על זה כמו על הזמנת מנה במסעדה – ההבדל בין “אני רוצה משהו עם עוף” לבין “אני רוצה חזה עוף צלוי ברוטב לימון, עם תוספת אורז ואספרגוס בצד” הוא עצום. הדיוק שלכם הוא המפתח לתוצאה המושלמת.

דוגמה לא‑ברורה: “כתוב מאמר על כלבים.”

דוגמה ממוקדת: “כתוב שלוש פסקאות על גזע הגולדן־רטריבר, תוך הדגשת אופיו
 הנינוח והסיבות שבגללן הוא נבחר לעיתים קרובות ככלב שירות.”
               

הנושא, האורך והזווית ברורים, ולכן גם התשובה תהיה ממוקדת.

למה זה עובד?

הסוד טמון בהגדרה מדויקת של שלושה מרכיבים קריטיים: נושא ממוקד (“גולדן-רטריבר” ולא “כלבים בכללי”), מסגרת אורך ברורה (“שלוש פסקאות”) וזווית ייחודית (הדגשת האופי הנינוח ותפקיד כלב השירות). שילוב זה מונע מהמודל להתפזר, מעודד מבנה מאורגן, ומכוון אותו להבליט בדיוק את המידע שחשוב לכם – בלי לבזבז מילים על פרטים שוליים. השילוב הזה מצמצם עמימות, חוסך מילים מיותרות ומבטיח תשובה תמציתית ורלוונטית.

2. מתן הקשר

הקשר הוא המפתח להבנה משותפת. כשאתם מדברים עם חבר קרוב, אתם נעזרים בשנים של היסטוריה משותפת. “זוכר את המקום ההוא ליד טבריה?” – והוא מיד יודע למה אתם מתכוונים. אבל מודל בינה מלאכותית? הוא לא יודע דבר על החיים שלכם, על הפרויקט שאתם עובדים עליו, או על הבעיה הספציפית שאתם מנסים לפתור. מודלי שפה גדולים (LLMs) הם כמו אורח חדש בעיר – חכמים מאוד, אבל חסרים את ההקשר המקומי. בלי הכוונה, הם נאלצים “לירות בחשכה” – לנחש את הכוונות שלכם ולהציע פתרונות כלליים שעלולים להחטיא את המטרה.

איך נותנים הקשר אפקטיבי?

• ספרו למודל מי אתם: “אני מנהל שיווק בחברת סטארט-אפ בתחום הבריאות…”
• הסבירו את המטרה: “אני מכין מצגת למשקיעים פוטנציאליים שצריכה להדגיש…”
• תארו את קהל היעד: “התוכן מיועד לאנשי מקצוע בתחום הרפואה שאינם מכירים טכנולוגיה…”
• הגדירו את ההקשר העסקי: “אנחנו מתחרים מול שתי חברות גדולות שמציעות פתרונות דומים…”

כל פיסת הקשר שאתם מספקים היא כמו מנורה נוספת שמאירה את החדר החשוך. ככל שתספקו יותר הקשר רלוונטי, כך המודל יוכל לכוון את התשובה בצורה מדויקת יותר לצרכים הספציפיים שלכם.

דוגמה ללא הקשר: ״סכם את הממצאים הבאים״
(הבקשה מגיעה עם קובץ אקסל גדול של נתוני שביעות רצון לקוחות,
 אבל לא מצוין למי מיועד הסיכום, באיזה עומק, ובאיזה פורמט.)

דוגמה עם הקשר ברור: ״בהתבסס על נתוני שביעות‑הרצון המצורפים, 
כתוב תקציר בן 200 מילים עבור המנכ"ל. 

הדגש שני נתונים מטרידים
במיוחד והצע צעד אופרטיבי אחד לשיפור חוויית הלקוח.
הצג את התקציר בפסקאות קצרות״.

למה זה עובד?

יש כאן הגדרה מדויקת של ארבעה מרכיבים חיוניים: קהל יעד ברור (מנכ”ל שזקוק למידע תמציתי ולא טכני), רמת פירוט מוגדרת (200 מילים שמחייבות דיוק), מוקדי עניין ממוקדים (“שני נתונים מטרידים” שמכוונים לממצאים הדחופים ביותר), והנחיית פעולה מעשית (דרישה ל”צעד אופרטיבי אחד”). ללא הקשר זה, המודל היה עלול להציף את המנכ”ל בדוח ארוך, טכני ומלא נתונים שאינם תורמים לקבלת החלטות מהירה ואפקטיבית.

3. הגדרת פורמט הפלט 

כשאתם מבקשים מידע מבינה מלאכותית, חשוב לא רק מה אתם מבקשים אלא גם איך אתם רוצים לקבל אותו. המפתח לתשובות שימושיות הוא הגדרת פורמט ברורה שהופכת את התשובה למשאב שימושי במקום לגוש טקסט שתצטרכו לעבד מחדש.

פרומפט בסיסי: "רשום את היתרונות של פעילות גופנית."

בעיה: המודל יכול להחזיר פסקה ארוכה, רשימה, טבלה – מי יודע?

פרומפט טוב יותר: 
"רשום את 5 היתרונות העיקריים של פעילות גופנית קבועה באמצעות נקודות."

שיפור: הגדרתם כמות (5) ופורמט (נקודות)

פרומפט מעולה: "רשום את 5 היתרונות העיקריים של פעילות גופנית קבועה באמצעות נקודות,
כאשר כל נקודה מתחילה בפועל המתאר פעולה או השפעה (כמו "מחזקת", "משפרת", "מפחיתה").

שדרוג: הוספתם מבנה פנימי לכל פריט ברשימה.

זה כמו ההבדל בין לבקש “קפה” (פרומפט בסיסי), “קפה עם חלב סויה” (פרומפט טוב), ו”קפה עם חלב סויה, טמפרטורה בינונית, בכוס גדולה, עם מכסה לנסיעה” (פרומפט מעולה).

דוגמה מעשית:

במקום לבקש “מידע על שיווק דיגיטלי”, נסו:

"צור טבלה עם 4 אסטרטגיות שיווק דיגיטלי מובילות ב-2025. 

בטבלה יהיו 3 עמודות: שם האסטרטגיה, יתרונות עיקריים (2-3), ומדדי הצלחה מומלצים."

למה זה עובד?

מודלי בינה מלאכותית מתוכנתים לזהות ולחקות תבניות. כשאתם מספקים מבנה ברור, אתם למעשה “מתכנתים” את המודל לארגן את הידע שלו בתבנית זו. הדבר דומה לתהליך קוגניטיבי אנושי – כשמישהו נותן לכם תבנית ברורה למשימה, אתם יכולים להתמקד בתוכן במקום להתלבט על הצורה. בנוסף, הגדרת פורמט מדויקת מצמצמת את “מרחב האפשרויות” עבור המודל. במקום לבחור מבין אינסוף דרכים להציג מידע, המודל מקבל מסלול ברור – מה שמשפר את הדיוק ואת הרלוונטיות של התשובה. זוהי למעשה הדרך שלכם “לתכנת” את הפלט בלי לדעת לתכנת.

4. שימוש בדוגמאות 

כשאנחנו עובדים עם מודלי שפה גדולים (LLMs), אחת ההחלטות החשובות היא איך לבנות את הפרומפט שלנו. בואו נבין את שלוש השיטות המרכזיות ואת ההבדלים ביניהן.

Zero-Shot Prompting: בקשה ישירה ללא דוגמאות

Zero-Shot Prompting היא השיטה הפשוטה ביותר, בה אנחנו פשוט מבקשים מהמודל לבצע משימה בלי לתת לו דוגמאות קודמות. המודל נדרש להסתמך אך ורק על הידע שרכש במהלך האימון שלו.

סווג את הרגש במשפט הבא כחיובי, שלילי או ניטרלי:

"אני אוהב את המוצר הזה!"

במקרה זה, המודל צריך להבין מה זה ניתוח רגש ואיך לבצע אותו, בלי שהראינו לו דוגמה ספציפית לסיווג רגשות. יתכן שהתשובה שלו תהיה נכונה אבל מה הוא יענה במקרים בהם ניתוח הרגש יהיה מורכב יותר? Zero-Shot עובד היטב עבור משימות פשוטות או נפוצות שהמודל כנראה נתקל בהן במהלך האימון שלו, כמו סיווג רגשות בסיסי, תרגום או שאלות כלליות.

One-Shot Prompting: דוגמה אחת להבהרה

One-Shot Prompting מוסיף דוגמה אחת לפני המשימה החדשה, מה שעוזר להבהיר למודל מה בדיוק אנחנו מצפים ממנו.

סווג את הרגש במשפטים הבאים כחיובי, שלילי או ניטרלי:

משפט: "המוצר הזה נוראי."

רגש: שלילי

כאן, המודל רואה דוגמה אחת של משפט וסיווג הרגש שלו לפני שהוא מתבקש לסווג את המשפט החדש. זה נותן למודל נקודת התחלה ומבהיר את הציפיות.

Few-Shot Prompting: מספר דוגמאות להבנה מעמיקה

Few-Shot Prompting מספק שתיים או יותר דוגמאות, מה שעוזר למודל לזהות דפוסים ולהתמודד עם משימות מורכבות יותר. עם יותר דוגמאות, המודל מקבל הבנה טובה יותר של המשימה.

סווג את הרגש במשפטים הבאים כחיובי, שלילי או ניטרלי:

משפט: "המוצר הזה נוראי."

רגש: שלילי

משפט: "מזג האוויר נעים היום."

רגש: חיובי

משפט: "הקיר הוא לבן."

רגש: ניטרלי

משפט: "הסרט הזה היה בסדר, אני מניח."

רגש: ?

במקרה זה, המודל מקבל שלוש דוגמאות שמכסות את כל האפשרויות (חיובי, שלילי, ניטרלי) לפני שהוא מתבקש לסווג את המשפט החדש. זה מאפשר למודל להבין טוב יותר את המשימה ולהתמודד עם מקרים מורכבים יותר, כמו המשפט האחרון שהוא פחות חד-משמעי.

דוגמה מעשית: סיווג פניות לקוחות

משימה: סיווג אימיילים ל-Billing / Technical / General


אימייל: "החיוב בכרטיס האשראי שלי שגוי."

סיווג: Billing


אימייל: "שכחתי את הסיסמה לאתר."

סיווג: Technical


אימייל: "עד מתי אתם פתוחים היום?"

סיווג: General


אימייל: "לא הצלחתי להתקין את העדכון האחרון."

סיווג: ?

לאחר שהמודל ראה שלוש דוגמאות של סיווג אימיילים, הוא כבר “תופס” את השיטה ויכול לסווג את האימייל הרביעי כ-Technical בצורה מדויקת.

למה זה עובד?

הסוד טמון ביכולת המדהימה של מודלי שפה גדולים ללמוד “תוך כדי תנועה” מהדוגמאות שאתם מספקים. בדיוק כמו שאנחנו, בני האדם, לומדים טוב יותר כשמראים לנו דוגמאות מאשר כשרק מסבירים לנו, כך גם המודל “רואה” את הדפוס בפעולה ומחקה אותו. הדוגמאות מבהירות ציפיות, מצמצמות את מרחב האפשרויות, מדגימות מקרי קצה, ומנצלות את יכולת ההכללה המובנית של המודל. במקום להתמודד עם אינסוף אפשרויות, המודל מקבל מסלול ברור לפעולה – וזה בדיוק מה שהופך את השיטה הזו לכל כך אפקטיבית.

מתי להשתמש בכל שיטה?

• Zero-Shot: כשהמשימה פשוטה, מוכרת היטב, או כשאין לכם מקום/זמן לדוגמאות.
• One-Shot: כשהמשימה דורשת הבהרה קלה או כשיש לכם מקום לדוגמה אחת בלבד.
• Few-Shot: למשימות מורכבות, כשצריך להדגים מגוון מקרים, או כשדיוק גבוה חשוב במיוחד.

ככל שהמשימה מורכבת יותר או פחות שגרתית, כך כדאי להשתמש ביותר דוגמאות כדי להבטיח שהמודל מבין בדיוק מה נדרש ממנו.

5. קביעת מגבלות

כשעובדים עם בינה מלאכותית, חשוב לא רק להגדיר מה אתם רוצים, אלא גם מה אתם לא רוצים. קביעת מגבלות ברורות מאפשרת לכם לשלוט בתוצאה ולמנוע תשובות שלא מתאימות לצרכים שלכם.

ממפרט עמום למפרט מדויק

פרומפט בסיסי: "כתוב סיכום של הארי פוטר 3"

פרומפט מוגבל: "כתוב סיכום של הספר 'הארי פוטר והאסיר מאזקבאן'
בפחות מ-150 מילים. אל תכלול פרטי עלילה מעבר לפרק 10."

שיפור: הגדרת גבולות ברורים לאורך ולתוכן (ועל הדרך גם היינו ספציפיים יותר).

סוגי מגבלות שימושיות:

1. מגבלות אורך: “בדיוק 3 פסקאות”, “לא יותר מ-200 מילים”.
2. מגבלות תוכן: “ללא אזכור של מחירים”, “ללא דעות פוליטיות”.
3. מגבלות סגנון: “ללא ז’רגון טכני”, “ללא שימוש במטאפורות”.
4. מגבלות מבנה: “ללא כותרות משנה”, “ללא הערות שוליים”.

דוגמה מעשית:

במקום לבקש “כתוב מייל שיווקי על המוצר החדש שלנו”, נסו:

"כתוב מייל שיווקי על המוצר החדש שלנו בהתאם להנחיות הבאות:

אורך: 150-200 מילים בלבד

קהל יעד: מנהלי משאבי אנוש

אל תכלול מחירים ספציפיים

הימנע מהבטחות שאי אפשר להוכיח

אל תשתמש ביותר מ-2 סימני קריאה בכל המייל"

למה זה עובד?

מודלי בינה מלאכותית פועלים כמערכות הסתברותיות שמנסות לחזות את התשובה “הנכונה ביותר” בהתבסס על הקלט. כשאתם מספקים מגבלות ברורות, אתם למעשה מצמצמים את “מרחב האפשרויות” שהמודל צריך לחפש בו. מבחינה קוגניטיבית, זה דומה לאופן שבו המוח האנושי עובד – קל לנו יותר להתמקד ולהיות יצירתיים כשיש לנו מסגרת ברורה. כשאין גבולות, המודל נאלץ לבחור מבין אינספור אפשרויות, מה שעלול להוביל לתשובות כלליות או לא ממוקדות. בנוסף, מגבלות מאפשרות למודל להבין טוב יותר את הצרכים האמיתיים שלכם. כשאתם אומרים “אל תכלול X”, אתם למעשה מעבירים מידע חשוב על ההקשר והמטרה של הבקשה שלכם, מה שמאפשר למודל לכוון את התשובה בצורה מדויקת יותר.

6. הקצאת תפקיד או פרסונה

אחת הטכניקות החזקות ביותר להשגת תוכן איכותי היא פשוט לתת למודל לחבוש “כובע” מקצועי. כשאתם מקצים למודל תפקיד או פרסונה ספציפית, אתם משנים באופן דרמטי את סגנון הכתיבה, הטון, ורמת המומחיות בתשובה.

מתפקיד בסיסי לפרופיל מומחה מפורט

גישה בסיסית: "כתוב מייל התנצלות ללקוח על עיכוב בשירות."

תוצאה: מייל סטנדרטי, כללי, ללא אופי מיוחד.

גישה משודרגת: "אתה יועץ שירות לקוחות ותיק בחברת טכנולוגיה. 
כתוב מייל התנצלות מנומס ללקוח ששירותו התעכב, והצע פיצוי של 10% הנחה על ההזמנה הבאה."

תוצאה: מייל עם טון אדיב אך מקצועי, פתרון ענייני, ושפה שמשקפת חברה רצינית.

קחו את זה לרמה הבאה

Role-Play Prompting לוקח את רעיון הפרסונה צעד קדימה על ידי יצירת פרופיל מומחה מפורט. במקום רק לציין תפקיד, אתם בונים דמות שלמה עם רקע, ניסיון והתמחות:

"אתה מומחה בעל 20 שנות ניסיון בפיתוח אפליקציות בריאות, עם תואר דוקטור במדעי המחשב וניסיון קליני.

 המשימה שלך היא לסקור את הרעיון למוצר שלי ולספק ביקורת קונסטרוקטיבית מנקודת מבט של:

1. ישימות טכנית

2. ערך קליני

3. חוויית משתמש

4. מודל עסקי"

דוגמאות לשימוש בפרסונות

במקום: "הסבר פוטוסינתזה."

נסו: "הסבר פוטוסינתזה כאילו אתה מורה מדעים נלהב המדבר לכיתה של תלמידי כיתה ה'."

במקום: "כתוב כותרות למוצר חדש."

נסו: "התנהג כקופירייטר מקצועי שהתמחה בשיווק מוצרים ירוקים. 
כתוב שלוש כותרות שונות למימיית מים חדשה וידידותית לסביבה."

למה זה עובד?

כשאתם נותנים למודל “זהות” ספציפית, אתם למעשה מפעילים מערך שלם של מודלים מנטליים שהוא למד מאינספור טקסטים. בדיוק כמו שחקן שנכנס לדמות, המודל מאמץ את סגנון החשיבה, הטון והמומחיות של אותה פרסונה. הוא מתמקד בידע הרלוונטי לתחום המומחיות הספציפי, מצמצם את מרחב האפשרויות הקוגניטיבי שלו, ושומר על עקביות סגנונית לאורך כל התשובה. במילים פשוטות, במקום לקבל תשובה מ-AI גנרי, אתם מקבלים תשובה שכאילו נכתבה על ידי מומחה אמיתי בתחום – עם כל הניואנסים, הפרספקטיבה והעומק שמגיעים עם ניסיון אמיתי. זו הדרך שלכם לומר למודל: “אל תחשוב כמו מחשב – תחשוב כמו אדם מקצועי עם רקע וניסיון ספציפיים.”

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

איך לחבר את כל העקרונות יחד?

בואו נראה איך שילוב כל העקרונות שלמדנו יוצר פרומפט עוצמתי שמביא תוצאות מדויקות מהניסיון הראשון.

ממעורפל למדויק: המסע של פרומפט

דמיינו שאתם צריכים עזרה בכתיבת אימייל לעמיתה לעבודה. הנה איך הפרומפט מתפתח:

פרומפט בסיסי: "כתוב אימייל על הפגישה."

הבעיה: על איזו פגישה? למי? באיזה טון? עם איזה מידע?

פרומפט משודרג: "כתוב אימייל מקצועי לקולגה שלי, שרה, 
המסכם את ההחלטות העיקריות שהתקבלו במהלך פגישת תכנון הפרויקט שלנו הבוקר.

כלול את הנקודות הבאות:

1. החלטה להשתמש בכלי התוכנה החדש.

2. הקצאת משימות לשלב הראשון (תוך אזכור מי אחראי על מה).

3. הסכמה על תאריך הבדיקה הבא (ציין שזה ביום שלישי הבא).

4. קריאה לפעולה המבקשת ממנה לסקור את פרוטוקול הפגישה המצורף.

שמור על טון תמציתי וממוקד פעולה."

העקרונות בפעולה

בפרומפט המשודרג שילבנו מספר עקרונות חיוניים:

בהירות וספציפיות: הגדרנו במדויק את סוג האימייל (סיכום פגישה), מי הנמענת (שרה), ובאיזה פגישה מדובר (פגישת תכנון פרויקט מהבוקר).

הקשר רלוונטי: סיפקנו את המידע החיוני על הפגישה והמטרה של האימייל.

פורמט מוגדר: ביקשנו אימייל מקצועי עם נקודות ספציפיות לכיסוי.

מגבלות ברורות: הגדרנו “טון תמציתי וממוקד פעולה” כדי למנוע אימייל ארוך ומעורפל.

תפקיד/פרסונה: ביקשנו טון מקצועי המתאים לתקשורת עסקית.

כשמשלבים את כל העקרונות שדיברנו עליהם בפרומפט אחד, פתאום הכל מתחבר: בהירות וספציפיות מגדירות בדיוק מה מבקשים, הקשר רלוונטי מספק למודל את הרקע הדרוש, פורמט מוגדר מבטיח שהתשובה תהיה שימושית, מגבלות ברורות מונעות סטייה מהנושא, ותפקיד או פרסונה מכוונים את הטון והסגנון.

בכל פעם שאתם כותבים פרומפט, עברו בראש על הרשימה הזו: האם הייתם ברורים? האם סיפקתם הקשר? הגדרתם פורמט? הוספתם דוגמה? הצבתם מגבלות? הקציתם תפקיד? כשמשלבים את כל אלה, השיחה עם הבינה המלאכותית הופכת ממקרית למדויקת ומקצועית – והתוצאה? תשובה שמותאמת בדיוק לצרכים שלכם, כבר בניסיון הראשון, בלי בזבוז זמן על תיקונים מיותרים.

7. שיפור מתמיד – טיפ למתקדמים

הכלל הזה הוא לא מחייב אבל אם אתם רוצים לקחת את יכולות הנדסת הפרומפטים שלכם צעד אחד קדימה – כדאי שתחשבו על פרומפטים כעל נכס טכנולוגי. עבור משתמשים מתקדמים, הנדסת פרומפטים היא הרבה יותר מאשר כתיבת הוראות חד-פעמיות – זו מתודולוגיה שלמה של פיתוח, בדיקה ואופטימיזציה מתמדת. פרומפט מוצלח היום עלול להפוך לבינוני מחר. מודלים משתנים, צרכים מתפתחים, וגם אנחנו משתדרגים ומשתפרים. לכן, המקצוענים מתייחסים לפרומפטים כמו למוצרי תוכנה – עם גרסאות, בקרת איכות ותיעוד מסודר.

שלושה עמודי תווך לשיפור מתמיד

שיפור פרומפטים הוא תהליך מתמשך המבוסס על שלושה עמודי תווך חיוניים: ראשית, ערכו ניסויים מבוקרים בשינוי משתנה אחד בלבד בכל פעם – בדקו אם הגבלת אורך משפרת את התוצאה, אם שינוי הטון מפורמלי לידידותי מגביר אפקטיביות, או אם הוספת דוגמה מחדדת את הדיוק. שנית, ישמו כיוונון הדרגתי ושיטתי – השוו גרסה A לגרסה B, בחרו את המנצחת, ואז צרו גרסה C משופרת עוד יותר. לבסוף, הקפידו על תיעוד מסודר ב”ספריית פרומפטים” הכוללת תאריך ומזהה גרסה, הגדרות טכניות כמו טמפרטורה ומקס-טוקנים (נסביר ונרחיב בחלק הבא של המדריך), ציון איכות בסולם 1-5, והערות על ביצועים והתאמה למטרה. שילוב שלושת העקרונות האלה יבטיח שהפרומפטים שלכם משתפרים באופן עקבי ומדיד לאורך זמן.

דוגמה מעשית: אבולוציית פרומפט

נניח שאתם צריכים כותרות אימייל לקמפיין שיווקי:

גרסה A (בסיסית):

"צור ארבע כותרות למייל קידום מכירות לחנות ספרים."

תוצאה: כותרות גנריות, ארוכות מדי, לא מספיק מושכות.

גרסה B (משופרת):

"צור ארבע כותרות למייל קידום מכירות לחנות ספרים עצמאית. 
כל כותרת ≤ 40 תווים ומתחילה בפועל המתאר פעולה או השפעה."

תוצאה: קצרות יותר, אקטיביות יותר, אך עדיין חסרות מיקוד.

גרסה C (מכוונת):

"צור ארבע כותרות למייל קידום מכירות לחנות ספרים עצמאית המתמחה בספרות מתח. 
כל כותרת ≤ 40 תווים, 
מתחילה בפועל המתאר פעולה או השפעה, ומכוונת לקוראים כבדים. 
סגנון ידידותי אך מקצועי, הימנע מסימני קריאה מרובים."

תוצאה: כותרות ממוקדות, מותאמות לקהל היעד, עם טון עקבי.

למה זה עובד?

הסוד טמון בשלושה עקרונות משלימים: למידה מצטברת, שבה כל ניסוי מספק תובנות חדשות על מה עובד ומה לא, בדיוק כמו מדענים הבונים על תגליות קודמות, אופטימיזציה מבוססת נתונים, המאפשרת קבלת החלטות אובייקטיביות על סמך תוצאות אמיתיות במקום ניחושים, וזיכרון ארגוני, שבו תיעוד מסודר מונע “המצאת הגלגל מחדש” והופך פרומפטים מוצלחים לנכסים ארגוניים שניתן לשתף ולשפר.

התהליך המחזורי של ניסוי, כיוונון ותיעוד משייף בהתמדה את איכות הפרומפטים ומשמר ידע חיוני, כך שכל שיפור קטן מצטבר לתוצאות משמעותיות לאורך זמן – בדיוק כמו קוד תוכנה המשתפר עם כל גרסה חדשה.

זכרו: הנדסת פרומפטים היא מיומנות נרכשת – ככל שתתרגלו ותיישמו את העקרונות הללו, כך תשתפרו והתוצאות שתקבלו יהיו איכותיות יותר.

שבעה כללי זהב בסיסיים להנדסת פרומפטים

הנדסת פרומפטים היא מפתח ההצלחה בעידן הבינה המלאכותית

בחלק הזה של המדריך חשפנו את שבעת עקרונות הזהב שהופכים אינטראקציה רגילה עם בינה מלאכותית לשיחה מדויקת ויעילה. למדנו שבהירות וספציפיות מבטיחות שהמודל מבין את כוונתנו, הקשר רלוונטי מספק את הרקע החיוני, הגדרת פורמט מעצבת את התשובה לצרכים הספציפיים שלנו, דוגמאות ממחישות את הציפיות שלנו, מגבלות מכוונות את התוצאה, והקצאת תפקיד משנה את הטון והמומחיות של התשובה. העיקרון השביעי – שיפור מתמיד – מזכיר לנו שהנדסת פרומפטים היא מיומנות מתפתחת. כשנתייחס לפרומפטים כאל נכסים דיגיטליים הדורשים ניסוי, כיוונון ותיעוד, נוכל להפיק ערך הולך וגדל ממודלי השפה הגדולים. אימוץ העקרונות האלה יהפוך את הבינה המלאכותית מכלי טכנולוגי מעניין למשאב אסטרטגי רב-עוצמה בחיים האישיים והמקצועיים. בחלק השני של המדריך נעמיק ונחשוף טכניקות מתקדמות שיאפשרו לכם להפיק תוצאות ברמה מקצועית ולהוביל בעידן החדש של תקשורת אדם-מכונה. 

הפוסט המדריך המקיף להנדסת פרומפטים – מהבסיס ועד לטכניקות מתקדמות [חלק א׳] הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Today we’re introducing Veo 2 in LTX Studio.

We’re giving you the flexibility to switch between models and the most cost-effective way to generate with Veo 2. pic.twitter.com/Q3Gr6QVHwD

— LTX Studio (@LTXStudio) April 20, 2025

זמינות רחבה בפלטפורמות מובילות

Veo 2 זמין כעת במספר פלטפורמות מרכזיות, מה שמאפשר גישה נרחבת למגוון משתמשים:

גישה חופשית דרך Google AI Studio

Google הפתיעה את עולם הטכנולוגיה והיצירה הדיגיטלית כשהשיקה גישה חופשית למודל Veo 2 המתקדם שלה דרך Google AI Studio ב-15 באפריל 2025. זהו צעד משמעותי שמנגיש טכנולוגיית יצירת וידאו מתקדמת לקהל הרחב. כל משתמש עם חשבון Google רגיל יכול כעת להיכנס לפלטפורמה ולגלות את לשונית “Video Gen” החדשה, שפותחת עולם של אפשרויות יצירתיות.

Everything here is 100% generated w/ Google Veo 2. I've got early access, and the visual fidelity and prompt adherence is genuinely nuts.

Let's test it together and have some fun. Drop your prompts below — and for the next hour or so I'll reply with videos pic.twitter.com/7UupqatLIL

— Bilawal Sidhu (@bilawalsidhu) December 17, 2024

הממשק שעיצבה Google הוא פשוט ואינטואיטיבי במיוחד, מה שמאפשר גם למשתמשים ללא רקע טכני ליצור תוכן וידאו איכותי. המשתמשים יכולים להזין תיאור טקסטואלי מפורט של הווידאו שהם מדמיינים, או לחלופין להעלות תמונה שתשמש כבסיס ליצירת וידאו דינמי. הפלטפורמה מציעה גמישות בבחירת יחסי תצוגה – בין אם מדובר בפורמט רחב המתאים לתוכן כמו YouTube או פורמט אנכי לפלטפורמות כמו TikTok ו-Instagram.

Been playing around with Google's VEO 2.

And i have to say, it really does nail the Battlefield vibes, if you dont put them on the big screen, (720p max) it wouldnt surprise me if it fooled people to think its a new BF5 map

''Gameplay of the next battlefield game by EA, in… pic.twitter.com/jDCK3t5aBY

— DANNYonPC (@DANNYonPC) April 19, 2025

LTX Studio של Lightricks הישראלית

בהתפתחות מרגשת במיוחד, חברת Lightricks הישראלית הודיעה ב-20 באפריל 2025 על שילוב Veo 2 בפלטפורמת LTX Studio שלה. LTX Studio, שהיא פלטפורמה מבוססת AI המיועדת לאנשי מקצוע יצירתיים, מאפשרת כעת למשתמשים לבחור בין שני מודלים חזקים ליצירת וידאו, כל אחד עם היתרונות והתכונות הייחודיות שלו. Lightricks, שנוסדה ב-2013, היא חברה ישראלית מובילה בתחום הAI ליצירת תוכן חזותי, ומציגה סט כלים מתקדם שמייעל את תהליכי העבודה בתעשיית התוכן הדיגיטלי. 

Gemini Advanced

Veo 2 זמין כעת גם דרך אפליקציית Gemini עבור מנויי Gemini Advanced בלבד (במחיר 19.99$ לחודש, כחלק מחבילת Google One AI Premium). המשתמשים יכולים לבחור את Veo 2 מתפריט נפתח באפליקציה, ולאחר הזנת תיאור טקסטואלי מפורט, המערכת מייצרת סרטון באורך 8 שניות ברזולוציה של 720p בפורמט 16:9 רוחבי. הסרטונים נשמרים כקבצי MP4 וכוללים סימן מים דיגיטלי SynthID. באפליקציה למובייל קיימת אפשרות לשתף את הסרטונים ישירות לפלטפורמות כמו TikTok ו-YouTube Shorts. חשוב לציין שקיימת מגבלה חודשית על מספר הסרטונים שניתן ליצור, והמערכת תתריע כשהמשתמש מתקרב למגבלה זו. השירות הושק ב-15 באפריל 2025, אך הפריסה הדרגתית ותימשך מספר שבועות עד שיהיה זמין לכל מנויי Gemini Advanced ברחבי העולם, בכל השפות שג’מיני תומך בהן.

It's finally spring in Paris, and Veo 2 is finally on the Gemini App! https://t.co/40ZQWumzTj pic.twitter.com/AJb0TV1lB8

— Hus (@hsavas) April 15, 2025

Freepik 

Freepik מציעה גם היא גישה לטכנולוגיית יצירת הווידאו המתקדמת של Google. הגישה נפתחה כבר בפברואר והשימוש ב-Veo 2 בפלטפורמה דורש 1,000 קרדיטים לכל יצירת וידאו.

Veo 2 is here, first on Freepik worldwide

Google partners with us to debut the most advanced AI video model.
Unmatched realism, precision, and smooth animations.

Run! The first 10K users will get 2 free generations. pic.twitter.com/9VaR4pOEQ3

— Freepik (@freepik) February 21, 2025

יכולות מרשימות

Veo 2 מציע יכולות מהפכניות שמציבות אותו בחזית טכנולוגיית יצירת הווידאו באמצעות בינה מלאכותית מול מודלים כמו Sora של OpenAI, קלינג ו- Runway. המודל המתקדם של Google DeepMind, מרשים ביכולתו לייצר תוכן וידאו באיכות קולנועית גבוהה, עם הבנה מעמיקה של עקרונות קולנועיים ופיזיקה מציאותית. הסרטונים שמופקים באמצעותו מציגים תנועות טבעיות ורציפות, דינמיקה אמינה של אובייקטים והתנהגות פיזיקלית משכנעת.

בפלטפורמות הזמינות כיום למשתמשים התפוקה מוגבלת לרזולוציה של 720p וסרטונים באורך של 8 שניות בלבד. למרות שהמודל עצמו מסוגל טכנית לתמוך ברזולוציות גבוהות יותר ובסרטונים ארוכים יותר, הגרסאות הזמינות למשתמשים מוגבלות כרגע מסיבות טכניות ועסקיות. מה שעדיין הופך את Veo 2 לכלי יצירתי רב-עוצמה, גם במגבלות הנוכחיות, הוא רמת השליטה המדויקת שהוא מעניק למשתמשים. אתם יכולים לשלוט בפרמטרים מתקדמים כמו סגנונות חזותיים, זוויות מצלמה, סוגי עדשות ואפקטים מיוחדים. 

Veo 2 is more than just a video generation tool in @GoogleCloud’s #VertexAI.

Here’s a rundown of its features. pic.twitter.com/L1XfQ6BOXW

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) April 10, 2025

שחרור Veo 2 לפלטפורמות מרכזיות כמו Google AI Studio, Freepik, Gemini ו-LTX Studio של Lightricks הישראלית מסמן נקודת מפנה משמעותית בנגישות של טכנולוגיית יצירת וידאו מתקדמת. עבור יוצרי תוכן, מפתחים ומשווקים, זוהי הזדמנות מצוינת לחקור את הפוטנציאל של יצירת וידאו מבוססת AI ולשלב אותה בתהליכי העבודה היצירתיים שלהם. אם אתם סקרנים לגבי יכולות Veo 2, כעת זה הזמן האידיאלי להתנסות בו דרך אחת הפלטפורמות הזמינות ולגלות כיצד הוא יכול לשדרג את היצירות שלכם.

הפוסט Veo 2 של Google זמין עכשיו במספר פלטפורמות מובילות הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מתודולוגיית המחקר

Anthropic השתמשה בכלי הניתוח הפנימי שלה, Clio (Claude Insights and Observations), כדי לנתח את השיחות תוך שמירה על פרטיות המשתמשים. הכלי מאפשר גילוי דפוסי שימוש ב-AI מלמטה למעלה על ידי זיקוק שיחות משתמשים לסיכומי שימוש ברמה גבוהה, כמו “פתרון בעיות בקוד” או “הסבר מושגים כלכליים”. מתוך כמיליון שיחות שנותחו, כ-574,740 זוהו כקשורות לסטודנטים ולאקדמיה.

מי מוביל באימוץ טכנולוגיית AI?

אימוץ טכנולוגיית בינה מלאכותית בקרב סטודנטים מציג תמונה מעניינת של פערים משמעותיים בין תחומי לימוד שונים. סטודנטים למדעי המחשב מובילים באופן דרמטי את השימוש בכלי AI כמו Claude, כאשר הם אחראים לכמעט 37% מכלל השיחות עם המערכת, למרות שהם מהווים רק כ-5.4% מכלל בעלי התארים האקדמיים בארה”ב. הפער הזה מדגיש את הקשר ההדוק בין הכשרה טכנולוגית לבין נכונות לאמץ חידושים בתחום הבינה המלאכותית. בדומה, תחומי מדעי הטבע והמתמטיקה מציגים ייצוג גבוה יחסית עם 15.2% מהשיחות לעומת 9.2% מהתארים, מה שמחזק את המגמה שסטודנטים בתחומי STEM (מדע, טכנולוגיה, הנדסה ומתימטיקה) נוטים להיות מאמצים מוקדמים של טכנולוגיות חדשניות.

לעומת זאת, תחומים כמו מנהל עסקים, מקצועות הבריאות ומדעי הרוח מציגים תמונה הפוכה – ייצוג נמוך משמעותית בשימוש בכלי AI ביחס לחלקם באוכלוסיית הסטודנטים. דפוס זה מעיד על פער דיגיטלי בין תחומי הלימוד השונים, כאשר סטודנטים מתחומים שאינם טכנולוגיים במהותם משלבים את כלי הבינה המלאכותית בקצב איטי יותר בעבודתם האקדמית, למרות הפוטנציאל הרב שיש לכלים אלה גם בתחומים הומניים ועסקיים.

הגרף המצורף משווה בין שיעור השימוש ב-Claude.ai לבין שיעור תארי הבוגר בארה”ב לפי תחומי לימוד. הגרף מדגים פער משמעותי במיוחד בתחום מדעי המחשב, שם 38.6% מהשימוש ב-Claude מגיע מסטודנטים בתחום זה, בעוד שהם מהווים רק 5.4% מכלל בעלי התארים. לעומת זאת, בתחומים כמו עסקים (8.9% שימוש לעומת 18.6% תארים), מקצועות הבריאות (5.5% לעומת 13.1%) ומדעי הרוח (6.4% לעומת 12.5%) ניכר שימוש נמוך יחסית. מדעי הטבע ומתמטיקה מראים מגמה הפוכה עם שימוש גבוה יותר (15.2%) מאשר שיעור התארים (9.2%). הגרף ממחיש בבירור את האימוץ הלא אחיד של טכנולוגיית AI בין תחומי הלימוד השונים:

אימוץ לא אחיד של טכנולוגיית AI בין תחומי הלימוד השונים. Credit: anthropic.com

למה סטודנטים משתמשים ב-Claude?

דו”ח Anthropic מציג תמונה מקיפה של האופנים השונים בהם סטודנטים מתקשרים עם מערכות בינה מלאכותית כמו Claude. הניתוח זיהה ארבעה דפוסי אינטראקציה מובחנים המסווגים לאורך שני צירים מרכזיים: סוג המשימה (פתרון בעיות או יצירת תוצרים) ואופן האינטראקציה (ישיר או שיתופי). מעניין לראות שכל אחד מארבעת הדפוסים הללו מיוצג בשיעור דומה בקרב כלל השיחות (בין 23% ל-29%), מה שמעיד על מגוון השימושים שסטודנטים מוצאים בטכנולוגיית AI. בפתרון בעיות ישיר, סטודנטים פונים למערכת לקבלת פתרונות מהירים לשאלות ספציפיות, בעוד שביצירת תוצרים ישירה הם מבקשים מהמודל ליצור תוצרים שלמים כמו מצגות או חיבורים. לעומת זאת, בפתרון בעיות שיתופי מתנהל דיאלוג אקטיבי בין הסטודנט למערכת לצורך הגעה לפתרון, וביצירת תוצרים בשיתוף פעולה הסטודנטים עובדים באופן איטרטיבי עם המודל ליצירת תוצרים מורכבים. 

התמונה המצורפת מציגה מטריצה המתארת ארבעה דפוסי שימוש עיקריים של סטודנטים במערכות AI כמו Claude. המטריצה מחולקת לפי שני צירים: אופן האינטראקציה (ישיר מול שיתופי) וסוג המשימה (פתרון בעיות מול יצירת תוצרים). בריבוע השמאלי העליון, סטודנטים מבקשים פתרונות ישירים כמו “פתור והסבר בעיות דיפרנציאליות בחשבון אינפיניטסימלי”. בריבוע הימני העליון, הם מבקשים יצירת חומרים שלמים כמו “צור סיכומי טקסט אקדמי וגרסאות מתומצתות”. בריבוע השמאלי התחתון, הם מחפשים הדרכה שיתופית לפתרון בעיות כמו “למד יסודות תכנות עם דוגמאות פייתון”. ובריבוע הימני התחתון, הם מבקשים שיפור איטרטיבי כמו “ספק משוב ותיקונים למטלות כתיבה”. התרשים ממחיש את מגוון הדרכים שבהן סטודנטים מנצלים כלי AI בלימודיהם:

מגוון הדרכים שבהן סטודנטים מנצלים כלי בינה מלאכותית. Credit: anthropic.com

בגרף הבא תוכלו לראות סגנונות אינטראקציה עם AI לפי תחומי לימוד שונים. הגרף מראה התפלגות של ארבעה סגנונות שונים: פתרון בעיות ישיר (סגול), יצירת תוצרים ישירה (ירוק), פתרון בעיות שיתופי (תכלת) ויצירת תוצרים בשיתוף פעולה (כחול) בתשעה תחומי לימוד. ניתן לראות הבדלים משמעותיים בין התחומים – למשל, סטודנטים למדעי הטבע ומתמטיקה מעדיפים פתרון בעיות שיתופי (32.5%), בעוד שסטודנטים לחינוך נוטים יותר ליצירת תוצרים בשיתוף פעולה (40.6%) וליצירת תוצרים ישירה (33.8%). סטודנטים למדעי המחשב מראים העדפה גבוהה יחסית לפתרון בעיות שיתופי (29.9%) בהשוואה לתחומים אחרים. 

סגנונות אינטראקציה עם AI לפי תחומי לימוד שונים. Credit: anthropic.com

כיצד סטודנטים מנצלים את היכולות של Claude?

ניתוח דפוסי השימוש של סטודנטים ב-Claude חושף תמונה מעניינת של העדפותיהם ביחס למטרות האקדמיות. יצירה ושיפור תוכן חינוכי מובילים בראש הרשימה עם כמעט 40% מכלל השיחות, כאשר סטודנטים מסתמכים על המערכת לעיצוב שאלות תרגול, עריכת חיבורים וסיכום חומרי לימוד. במקום השני ניצבים הסברים טכניים ופתרונות למשימות אקדמיות עם כשליש מהשיחות, הכוללים ניפוי שגיאות בקוד, יישום אלגוריתמים ופתרון בעיות מתמטיות מורכבות. ניתוח וויזואליזציה של נתונים תופסים כ-11% מהשיחות, בעוד ששימושים נוספים כמו תמיכה בעיצוב מחקר, יצירת תרשימים טכניים ותרגום או הגהת תוכן בין שפות מהווים אחוזים בודדים. דפוס זה משקף את הנטייה של סטודנטים להשתמש ב-AI בעיקר למשימות יצירתיות ואנליטיות מורכבות, בעוד שמשימות בסיסיות יותר נותרות בידיהם. התפלגות זו מעלה שאלות מהותיות לגבי האופן שבו טכנולוגיות AI משנות את תהליכי הלמידה והיצירה האקדמית, ומדגישה את הצורך בהתאמת שיטות ההוראה וההערכה למציאות החדשה.

בתמונה המצורפת רואים את סוגי הבקשות הנפוצות שסטודנטים מפנים למערכות AI כמו Claude. בצד ימין מופיעות בקשות בתחומי מדעי החברה והמשפטים, כמו תמיכה בכתיבה אקדמית על יחסים בינלאומיים, הסבר תיאוריות במדעי החברה, ניתוח פסקי דין ופתרון בעיות בתורת המשחקים. בצד שמאל מופיעות בקשות בתחומי העסקים והכלכלה, כמו סיוע במושגי חשבונאות, ניתוח מקרי בוחן עסקיים, מענה לשאלות פיננסיות עם חישובים, הסבר מושגי ניהול פרויקטים, ויצירת תרגילי משא ומתן מעשיים. התמונה ממחישה את מגוון השימושים של AI בתחומי לימוד שונים:

בקשות הנפוצות שסטודנטים מפנים לבינה המלאכותית. Credit: anthropic.com

משימות קוגניטיביות שסטודנטים מאצילים ל-AI

אחד הממצאים המפתיעים והמטרידים ביותר בדו”ח Anthropic הוא הדפוס שבו סטודנטים מאצילים למערכות בינה מלאכותית דווקא את המשימות הקוגניטיביות המורכבות ביותר. בניגוד למה שניתן היה לצפות, הטקסונומיה של בלום (Bloom’s Taxonomy) – מסגרת חינוכית מוכרת המדרגת מיומנויות חשיבה מהפשוטות למורכבות – מתהפכת כשמדובר בשימוש ב-AI. סטודנטים נוטים להשתמש במערכות כמו Claude בעיקר למשימות ברמות הגבוהות של יצירה, בעוד שמשימות ברמות הנמוכות יותר כמו יישום, הבנה והיכולת לזכור נתונים נותרות בידי האדם. דפוס זה מעורר דאגה עמוקה בקרב אנשי חינוך, שכן הוא מרמז על תלות גוברת של סטודנטים במערכות AI דווקא עבור מיומנויות חשיבה ביקורתית וחשיבה יצירתית – יכולות שנחשבות לליבת ההתפתחות האינטלקטואלית.

כפי שמציינים מומחים בתחום החינוך, יכולות חשיבה מסדר גבוה נשענות על בסיס איתן של מיומנויות יסוד, ואם סטודנטים מדלגים על פיתוח עצמאי של מיומנויות אלה, הם עלולים לפתח “קביים קוגניטיביים” שיפגעו ביכולתם לפתח חשיבה עצמאית ומקורית לטווח ארוך. בעידן שבו AI הופך לכלי זמין ונגיש, האתגר החינוכי המרכזי הוא למצוא את האיזון הנכון בין ניצול יתרונות הטכנולוגיה לבין הבטחת פיתוח עצמאי של מיומנויות חשיבה חיוניות.

הגרף המצורף מתאר את השימוש במיומנויות Claude לפי טקסונומיית החשיבה של בלום. הגרף מחולק לשתי רמות: מיומנויות חשיבה מסדר גבוה ומיומנויות חשיבה מסדר נמוך. ניתן לראות שסטודנטים משתמשים ב-Claude בעיקר למשימות חשיבה מסדר גבוה: יצירה (39.8%) וניתוח (30.2%), בעוד ששימוש במיומנויות מסדר נמוך כמו הבנה (10.0%) וזיכרון (1.8%) נמוך משמעותית. הערכה (5.5%) ויישום (10.9%) נמצאים בשימוש בינוני. הגרף ממחיש את הנטייה של סטודנטים להאציל ל-AI דווקא את המשימות הקוגניטיביות המורכבות ביותר, מה שמעלה שאלות לגבי פיתוח מיומנויות חשיבה עצמאיות בקרב סטודנטים בעידן ה-AI:

סטודנטים מאצילים ל-AI משימות קוגניטיביות מורכבות. Credit: anthropic.com

המענה של Anthropic לאתגרי ה-AI בחינוך הגבוה

בתגובה לממצאים המעלים חששות לגבי האופן שבו סטודנטים משתמשים בבינה מלאכותית, Anthropic השיקה ב-2 באפריל 2025 את Claude for Education – יוזמה מקיפה המותאמת במיוחד למוסדות חינוך גבוה. בלב היוזמה עומד “מצב למידה” (Learning Mode) חדשני, המשנה באופן מהותי את אופי האינטראקציה בין סטודנטים למערכת ה-AI. במקום לספק תשובות מוכנות, מצב זה מיישם גישה סוקרטית המעודדת חשיבה עצמאית באמצעות שאילת שאלות מנחות כמו “כיצד היית ניגש לבעיה זו?” או “איזה ראיות תומכות במסקנה שלך?”. הגישה מדגישה הבנה מושגית עמוקה ומספקת תבניות מובנות לעבודות מחקר, מדריכי למידה וראשי פרקים, במטרה לפתח מיומנויות חשיבה ביקורתית אמיתיות במקום לעקוף אותן.

Introducing Claude for Education.

We're partnering with universities to bring AI to higher education, alongside a new learning mode for students. pic.twitter.com/PXekAICIKV

— Anthropic (@AnthropicAI) April 2, 2025

Anthropic כבר יצרה שותפויות אסטרטגיות עם מוסדות חינוך מובילים, ביניהם אוניברסיטת Northeastern שמשמשת כשותפת העיצוב הראשונה של החברה ומספקת גישה ל-Claude ל-50,000 סטודנטים וחברי סגל ב-13 קמפוסים גלובליים. גם London School of Economics (LSE) ו-Champlain College הצטרפו ליוזמה, במטרה להבטיח גישה שוויונית לכלי AI ולחקור את האופן שבו ניתן לשלב טכנולוגיות אלה באופן אחראי בסביבה האקדמית. במקביל, Anthropic הצטרפה לקונסורציום Internet2, ארגון ללא מטרות רווח התומך בתשתיות טכנולוגיות לחינוך ומחקר, ויצרה שיתוף פעולה עם Instructure, החברה מאחורי מערכת ניהול הלמידה Canvas, במטרה לשלב את Claude בתשתיות חינוכיות קיימות.

היוזמה כוללת גם שתי תוכניות ייעודיות לסטודנטים: תוכנית Claude Campus Ambassadors, המאפשרת לסטודנטים לעבוד ישירות עם צוות Anthropic כדי להוביל יוזמות חינוכיות בקמפוסים שלהם, ותוכנית Claude for Student Builders, המציעה קרדיטים לשימוש ב- API לפרויקטים בהובלת סטודנטים המשתמשים ב-Claude. לפי Anthropic, מטרת היוזמות הללו היא להבטיח שסטודנטים ואנשי חינוך ימלאו תפקיד מרכזי בעיצוב תפקידה של הבינה המלאכותית בחברה, תוך איזון בין היתרונות הטכנולוגיים לבין הצורך לפתח מיומנויות חשיבה עצמאיות וביקורתיות.

אתגרים ושאלות לעתיד החינוך בעידן ה-AI

דו”ח Anthropic מהווה אבן דרך משמעותית בהבנת האופן שבו סטודנטים משתמשים במערכות בינה מלאכותית בסביבה האקדמית. הממצאים המקיפים של מחקר Anthropic מציבים בפני עולם החינוך הגבוה שורה של אתגרים מורכבים שדורשים התייחסות מעמיקה. בראש ובראשונה עולה השאלה כיצד ניתן להבטיח שסטודנטים ימשיכו לפתח מיומנויות קוגניטיביות ומטה-קוגניטיביות בסיסיות בעידן שבו AI יכול להחליף חלק ניכר מהעבודה האינטלקטואלית. כאשר סטודנטים מאצילים למערכות בינה מלאכותית את המשימות המורכבות ביותר, קיים חשש ממשי שמיומנויות חשיבה קריטיות כמו ניתוח ביקורתי, פתרון בעיות יצירתי וסינתזה של מידע עלולות להיחלש. במקביל, מוסדות חינוך נדרשים להגדיר מחדש את מדיניות ההערכה והרמאות האקדמית.

כאשר AI יכול לכתוב חיבור מלוטש או לפתור בעיה מתמטית מורכבת בשניות, האם השימוש בכלים אלה מהווה רמאות או כלי לגיטימי? מעל הכל מרחפת שאלת היסוד: מהי בכלל למידה משמעותית בעידן שבו טכנולוגיה יכולה לייצר תוצרים שבעבר היו דורשים שעות של מאמץ אינטלקטואלי? האם עלינו להתמקד יותר בתהליכי למידה מאשר בתוצרים סופיים? האם יש לשנות את מבנה הקורסים והתרגילים כדי להדגיש מיומנויות שAI מתקשה בהן? שאלות אלו דורשות דיאלוג מתמשך בין מחנכים, מפתחי טכנולוגיה, קובעי מדיניות וסטודנטים כדי לעצב מחדש את מערכת החינוך באופן שינצל את יתרונות הטכנולוגיה מבלי לוותר על הערכים המהותיים של למידה אמיתית ופיתוח אינטלקטואלי.

הפוסט תובנות ומגמות מדו”ח Anthropic על שימוש סטודנטים ב-Claude הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מהפכת ההתאמה האישית

החזון של מיקרוסופט עבור Copilot מייצג שינוי פרדיגמה מעוזרי בינה מלאכותית גנריים לשותפי בינה מלאכותית מותאמים אישית. כפי שסולימאן מתאר בצורה אלגנטית: “היום, אנחנו יוצאים למסע להפוך את Copilot משותף בינה מלאכותית לשותף הבינה המלאכותית שלך“. טרנספורמציה זו מופעלת על ידי סדרה של יכולות חדשות שנועדו להפוך את Copilot ליותר אישי, אינטואיטיבי ומשולב בחיי המשתמשים.

מעבר לזיכרון, מיקרוסופט מפתחת גם אפשרויות התאמה אישית למראה Copilot, שיאפשרו לכם לעצב את שותף ה-AI שלכם הן ויזואלית והן פונקציונלית. חזון החברה הוא שיהיו “כמספר המשתמשים ב-Copilot כך מספר ה-Copilot השונים” – כלומר, חוויה ייחודית לחלוטין עבור כל משתמש. חשוב לציין שמיקרוסופט שמה דגש מיוחד על פרטיות, ומעניקה לכם שליטה מלאה על המידע שלכם באמצעות לוח בקרה ייעודי. תוכלו לבחור בדיוק אילו סוגי מידע Copilot יזכור, או לבטל את התכונה לחלוטין אם תעדיפו זאת.

זיכרון הוא הבסיס 

תכונת ה-Memory היא אבן היסוד של Copilot החדש, המאפשרת לו לזכור מידע משמעותי על חייכם – החל מהעדפות קולינריות, דרך סגנונות בידור אהובים ועד לפרטים אישיים חשובים. בכל אינטראקציה, Copilot מעשיר את הפרופיל שלכם, מה שמאפשר לו להציע פתרונות מותאמים אישית, לספק הצעות יזומות ולהזכיר לכם דברים חשובים ברגע הנכון. “באישורך, Copilot יזכור כעת על מה אתה מדבר, כך שהוא לומד את מה שאתה אוהב ולא אוהב ופרטים על חייך: את שם הכלב שלך, את הפרויקט המאתגר בעבודה, מה מניע אותך להתמיד בשגרת האימונים החדשה שלך”, מסביר סולימאן.

היכולות החדשות של Copilot

ההכרזה מציגה מספר תכונות פורצות דרך ההופכות את Copilot מעוזר פסיבי לשותף פעיל המסוגל להתערבות משמעותית:

פעולות (Actions)

אחת התכונות המתקדמות והמשמעותיות ביותר היא Copilot Actions, המאפשרת לבינה המלאכותית לבצע משימות בשם המשתמשים ברחבי האינטרנט. במקום פשוט לספק מידע, Copilot יכול כעת להזמין כרטיסים לאירועים, לעשות הזמנות במסעדות, או לשלוח מתנות. קופיילוט משלים משימות אלה מאחורי הקלעים תוך עדכון המשתמשים על ההתקדמות. יכולת זו מתרחבת לרוב האתרים, עם שותפי השקה הכוללים פלטפורמות נסיעות ואירוח מובילות כמו Booking.com, Expedia, OpenTable ואחרים.

הבנה חזותית (Vision)

מיקרוסופט הרחיבה משמעותית את יכולות ההבנה החזותיות של Copilot עם Copilot Vision. היכולת זמינה גם במכשירים ניידים והן ב-Windows, ומאפשרת ל-Copilot לראות ולפרש את העולם סביב המשתמשים:

• ראייה ניידת: דרך מצלמת סמארטפון, Copilot יכול לנתח וידאו בזמן אמת או תמונות שמורות כדי לספק מידע, הדרכה או רעיונות יצירתיים. היישומים נעים מאבחון בריאות צמחים ועד הצעות עיצוב פנים.
• ראיית Windows: האפליקציה החדשה של Windows מאפשרת ל-Copilot לקרוא ולתקשר עם תוכן על המסך במספר אפליקציות וכרטיסיות דפדפן. משתמשים יכולים לגשת לתכונה זו באמצעות Alt+Space או על ידי החזקת Alt+Space לפקודות קוליות.

Consider me leveled up!  Introducing Copilot Vision in @MicrosoftEdge, where I can help you browse, organize, and even prep for a job interview. It's free to use – open Copilot in Edge, click on the mic icon, and I'll see what you see. https://t.co/6pm4WGTmo4 pic.twitter.com/dT6hIHEnWG

— Microsoft Copilot (@Copilot) April 16, 2025

דפים (Pages)

Copilot Pages משנה את האופן שבו משתמשים מארגנים ומתקשרים עם מידע. תכונה זו ממירה הערות מפוזרות, תוכן ומחקר לקנבס מאורגן ש-Copilot עוזר לפשט ולשפר. Pages משמש כמרחב עבודה מתמשך בו משתמשים יכולים להמשיך שיחות ואיטרציות לאורך זמן, עוברים מטיוטות גסות לגרסאות סופיות.

פודקאסטים (Podcasts)

בגישה חדשנית לצריכת מידע, Copilot Podcasts יכול כעת ליצור פודקאסטים מבוססי בינה מלאכותית בהתאם לתחומי העניין של המשתמש או תוכן ספציפי. מצגות אודיו מותאמות אישית אלה יכולות לנתח אפשרויות להחלטות גדולות (כמו תוכניות חופשה או רכישת בית), להסביר נושאים מורכבים, או פשוט לספק אלטרנטיבה קלה לעיכול מול גלילה אינסופית. האופי האינטראקטיבי של פודקאסטים אלה מאפשר שיחה מתמשכת תוך כדי האזנה. לדברי סולימאן, “Copilot יבין אותך בהקשר של חייך, ויופיע, לפי התנאים שלך, בדרך הנכונה בזמן הנכון. זה עשיר הרבה יותר, דינמי יותר, תומך ומתפתח מכל תוכנה שראינו בעבר. זהו סוג חדש של מערכת יחסים עם טכנולוגיה, עידן חדש”.

יצירת פודקאסטים מבוססי בינה מלאכותית. Credit: microsoft blog

קניות (Shopping)

Copilot פועל כעת כעוזר קניות אישי המבצע מחקר, בונה השוואות מוצרים, מציע עצות ומתריע למשתמשים על ירידות מחירים או מבצעים. Copilot Shopping משדרגת את חווית הקניות על ידי מתן אפשרות למשתמשים לבצע רכישות ישירות דרך האפליקציה, ובעצם יוצרת פלטפורמת קניות מותאמת אישית הבנויה סביב העדפות אישיות.

מחקר מעמיק (Deep Research)

אחת היכולות החדשות המשמעותיות ביותר של Microsoft Copilot היא “Deep Research” – כלי מחקר מתקדם שמשנה את האופן בו אנחנו מבצעים מחקר מורכב. יכולת זו מאפשרת לבצע במהירות משימות מחקר רב-שלביות שבאופן רגיל היו דורשות שעות עבודה ידנית. איך זה עובד? Deep Research מסוגל לאתר מידע, לנתח אותו ולשלב תובנות ממגוון מקורות מקוונים, מסמכים ותמונות. הכלי נשען על מודל המחקר העמוק של OpenAI, המבוסס על טכנולוגיית o3, שפותחה במיוחד למשימות מחקר מעמיקות. בפועל, Deep Research מאפשר לכם לחקור נושאים בצורה שיטתית ומעמיקה יותר, עם דגש על דיוק ואמינות. הוא מצטיין במיוחד בארגון מידע ממקורות אמינים, מה שהופך אותו לכלי יעיל במיוחד עבור מחקרים אקדמיים, פרויקטים מקצועיים או חיפושי מידע אישיים. לפי מיקרוסופט, Deep Research מסוגל לחסוך שעות רבות של עבודה על ידי ביצוע יעיל של תהליכי איסוף, ניתוח ושילוב מידע ממקורות שונים.

מחקר מעמיק. Credit: microsoft blog

חיפוש ברשת

Copilot Search מייצג אבולוציה משמעותית בחיפוש באינטרנט, משלב פונקציות חיפוש מסורתיות עם יכולות בינה מלאכותית גנרטיביות. התכונה מצליבה מידע ממספר אתרים כדי לספק תשובות מקיפות עם מקורות מצוטטים ישירות ב-Bing, ויוצרת חוויית חיפוש משולבת ויעילה יותר.

שליטה, פרטיות ואמון

לאורך כל ההכרזה, מיקרוסופט מדגישה נקודה חשובה: אתם, המשתמשים, שומרים על שליטה מלאה בשותף ה-AI שלכם. למרות העוצמה הרבה של תכונת ה-Memory (זיכרון), היא לחלוטין אופציונלית. אתם קובעים אילו פרטים Copilot יזכור עליכם, ויכולים בכל רגע לשנות או למחוק מידע זה, ואפילו לבטל את התכונה לגמרי. כפי שסולימאן מדגיש: “אתה נשאר בשליטה, אתה הטייס ואתה מקבל את ההחלטות וקובע את הגבולות”.

מיקרוסופט מבינה שאמון הוא המפתח להצלחת מערכת יחסים עמוקה יותר עם עוזרי AI אישיים. לכן החברה שמה דגש מיוחד על בקרות פרטיות ושקיפות מלאה. כשאתם רוצים לדעת מה Copilot זוכר עליכם, פשוט שאלו “מה אתה יודע עליי?” והוא יציג בפניכם את כל המידע השמור. אם תרצו להסיר פרט מסוים, אמרו “שכח מ-X” והוא יעשה זאת מיד. גישה זו נועדה ליצור סביבה בטוחה שבה תרגישו נוח לפתח קשר משמעותי עם שותף ה-AI שלכם, תוך שמירה על פרטיותכם ועל הזכות שלכם להחליט איזה מידע אישי לשתף.

איך מתחילים?

התחלת השימוש ב-Microsoft Copilot פשוטה ונגישה לכולם. אתם יכולים לגשת לעוזר ה-AI החכם במגוון דרכים, בהתאם להעדפותיכם האישיות. הדרך המהירה ביותר היא פשוט לבקר באתר מכאן דרך כל דפדפן מודרני, שם תוכלו להתחיל לשוחח עם Copilot מיד לאחר התחברות לחשבון Microsoft שלכם. אם אתם מעדיפים גישה נוחה יותר במכשיר הנייד, הורידו את אפליקציית Copilot החינמית מ-Google Play Store למכשירי Android או מ-App Store למכשירי iPhone ו-iPad. למשתמשים במחשב, האפליקציה זמינה להורדה מ-Microsoft Store עבור Windows ומ-Mac App Store עבור מחשבי Apple. אם אתם מנויים ל-Microsoft 365, תוכלו ליהנות מיתרונות Copilot המשולבים באפליקציות כמו Word, Excel ו-PowerPoint. למי שמחפש את החוויה המתקדמת ביותר, מחשבי Copilot+ החדשים מציעים יכולות AI משופרות במיוחד. כל שנדרש הוא חשבון Microsoft פעיל וחיבור לאינטרנט, ואתם מוכנים להתחיל את המסע שלכם עם עוזר ה-AI האישי החדש של מיקרוסופט.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

העתיד של בינה מלאכותית כשותף

החזון של מיקרוסופט עבור Copilot מייצג עוד נקודת מפנה משמעותית באבולוציה של בינה מלאכותית. במקום להתמקד רק בהשלמת משימות או באחזור מידע, הגישה החדשה ממקמת את ה-AI כשותף אמיתי שגדל ומתפתח לצד המשתמש. מיקרוסופט מקדמת מעבר מעוזרי AI כלליים לחברים אישיים מותאמים, עם יכולות חדשות המשנות את האופן בו אנחנו מתקשרים עם טכנולוגיה. עם יכולות כמו Memory, המאפשרת לקופילוט לזכור פרטים חשובים על חיי המשתמש והעדפותיו, נוצרת מערכת יחסים המבוססת על המשכיות והיכרות מתפתחת. הקופילוט מציע גם התאמה אישית של סגנון התקשורת, למידה מהעדפות המשתמש, ואפילו תמיכה רגשית כשנדרש, מה שמקרב אותו לדמות אנושית יותר.

בעוד שמיקרוסופט מתמקדת בהגדלת הפרודוקטיביות של עובדים באמצעות ה-AI, חברות אחרות בתעשייה מציעות גישות שונות. סיילספורס, למשל, מקדמת חזון של סוכני AI אוטונומיים שיכולים להחליף עובדים בתקופות עמוסות. הבדלי גישות אלה מדגישים עד כמה מוקדם השלב שבו אנחנו נמצאים – איש עדיין לא יודע בוודאות כיצד AI ישנה את האופן שבו עובדים בארגונים. מה שברור הוא שמיקרוסופט מדגישה שליטת משתמש ופרטיות בחזון שלה. למרות העוצמה של תכונות כמו Memory, המשתמשים נשארים בשליטה מלאה על המידע שהם משתפים עם ה-AI שלהם.  ככל שהטכנולוגיה מתפתחת, אנחנו צפויים לראות שותפי AI שהופכים אישיים יותר, אינטואיטיביים ומשולבים בחיי היומיום שלנו. חזון זה של ליווי בינה מלאכותית מייצג לא רק התקדמות טכנולוגית, אלא שינוי יסודי באופן שבו אנו מתקשרים עם ותופסים בינה מלאכותית – מעבר מכלים שאנו משתמשים בהם לשותפים שאנחנו סומכים עליהם.

הפוסט החזון של מיקרוסופט עבור Copilot הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית