חדשות AI - חדשות בינה מלאכותית | Let's AI בינה מלאכותית https://letsai.co.il/articles/news-and-innovations/ בינה מלאכותית Mon, 12 Jan 2026 16:33:44 +0000 he-IL hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.8.3 https://letsai.co.il/wp-content/uploads/2024/03/cropped-logo-lets-ai-32x32.webp חדשות AI - חדשות בינה מלאכותית | Let's AI בינה מלאכותית https://letsai.co.il/articles/news-and-innovations/ 32 32 האימייל שלכם עומד להשתנות: Gmail נכנס רשמית לעידן ה-Gemini https://letsai.co.il/gmail-gemini-guide/ https://letsai.co.il/gmail-gemini-guide/#respond Mon, 12 Jan 2026 13:36:57 +0000 https://letsai.co.il/?p=68028 עם 3 מיליארד משתמשים ונפח הודעות שנמצא בשיא של כל הזמנים, ניהול תיבת הדואר הפך למשימה מורכבת לא פחות מכתיבת המיילים עצמם. גוגל משיקה כעת את המהפכה הבאה של Gmail, במטרה להפוך אותו מתיבת דואר פסיבית ל”עוזר אישי פרואקטיבי”, המבוסס על מודל Gemini. במדריך הקצר שלפניכם נסביר לכם את כל השינויים המשמעותיים, מה תקבלו בחינם […]

הפוסט האימייל שלכם עומד להשתנות: Gmail נכנס רשמית לעידן ה-Gemini הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
עם 3 מיליארד משתמשים ונפח הודעות שנמצא בשיא של כל הזמנים, ניהול תיבת הדואר הפך למשימה מורכבת לא פחות מכתיבת המיילים עצמם. גוגל משיקה כעת את המהפכה הבאה של Gmail, במטרה להפוך אותו מתיבת דואר פסיבית ל”עוזר אישי פרואקטיבי”, המבוסס על מודל Gemini. במדריך הקצר שלפניכם נסביר לכם את כל השינויים המשמעותיים, מה תקבלו בחינם ועל מה תצטרכו לשלם.

 

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

ניהול מידע חכם עם AI Overviews (תקצירים ותשובות)

גוגל מטמיעה בתוך Gmail את יכולות ה-AI המוכרות ממנוע החיפוש שלה, כדי לחסוך לכם את הנבירה המייגעת בהיסטוריית ההודעות. היכולות הללו מתחלקות לשתי רמות של סיוע:

סיכום שיחות 

במקום ללכת לאיבוד בתוך שרשור מיילים אינסופי, ה-AI יסכם עבורכם את הנקודות העיקריות של השיחה ברגע שתפתחו אותה. זה פתרון אידיאלי למצבים שבהם אתם צריכים להבין את “השורה התחתונה” של דיון ארוך מבלי לקרוא עשרות תגובות מהעבר.

שאלו את האינבוקס

זהו השדרוג המשמעותי ביותר בניהול המידע. במקום לנסות לנחש מילות מפתח בתיבת החיפוש, תוכלו פשוט לשאול את התיבה שאלה בשפה חופשית, כמו: “מי היה האינסטלטור ששלח לי הצעת מחיר בקיץ האחרון?”. המערכת תסרוק את הארכיון, תבצע הסקה לוגית ותציג לכם תשובה ישירה ומדויקת.

 

כתיבה חכמה ומהירה (בחינם לכולם!)

החל מהיום, כלי הכתיבה המתקדמים של גוגל כבר אינם נחלתם של מנויים בתשלום בלבד. גוגל מנגישה את יכולות הניסוח מבוססות ה-AI לכלל המשתמשים, כדי להפוך את תהליך כתיבת המיילים לקצר ואפקטיבי הרבה יותר:

Help Me Write (עזרו לי לכתוב)

הכלי הזה משמש כשותף צמוד ליצירת תוכן. הוא מאפשר לכם לייצר טיוטה ראשונית מאפס על בסיס הנחיה קצרה, או לקחת מייל שכתבתם ולבקש מה-AI “ללטש” אותו עבורכם. השדרוג המשמעותי צפוי בחודש הבא: המערכת תתחיל לשאוב הקשר (Context) מאפליקציות גוגל האחרות שלכם, מה שיהפוך את הניסוחים להרבה יותר מותאמים אישית ללוח הזמנים או לקבצים שלכם.

Suggested Replies (תשובות מוצעות)

תשכחו מהתגובות הקצרות והרובוטיות שהכרתם. הגרסה החדשה מנתחת את עומק השיחה ומציעה תשובות מורחבות ומפורטות בלחיצה אחת. המערכת לומדת את סגנון הכתיבה והטון האישי שלכם, כך שהתשובה האוטומטית נשמעת כאילו אתם כתבתם אותה בעצמכם.

 

כלי ההגהה Proofread 

למנויים בגרסאות ה-Google AI Pro ו-Ultra, גוגל מציעה כלי עריכה מתקדם שחורג הרבה מעבר לתיקון שגיאות כתיב סטנדרטי. ה-Proofread מתפקד כעורך לשוני צמוד שבודק לעומק את הדקדוק, הסגנון ואפילו את הטון של המייל. המטרה היא להבטיח שהמסר שלכם לא רק יהיה נכון מבחינה טכנית, אלא יישמע מקצועי, מלוטש ומדויק עבור הנמען עוד לפני שאתם לוחצים על כפתור השליחה.

העתיד הקרוב עם תיבת דואר אוטונומית (AI Inbox)

גוגל כבר מכינה את השלב הבא באבולוציה של Gmail: ה-AI Inbox. זוהי מערכת שנועדה לשמש כמעטפת חכמה שתסנן עבורכם את “רעשי הרקע” ותשאיר אתכם ממוקדים רק במה שחשוב באמת:

ניהול סדרי עדיפויות חכם

המערכת תפעל כמעין “תדריך אישי”. היא תדע לזהות באופן אוטומטי אנשי קשר בעלי חשיבות עליונה (VIPs) על בסיס היסטוריית ההתכתבויות שלכם, ותציף לראש התיבה משימות דחופות כמו תזכורת לתור לרופא או חשבון שמועד הפרעון שלו חל מחר.

פרטיות לפני הכל

למרות הניתוח המעמיק של התכנים, גוגל מדגישה כי התהליך מתבצע תחת מעטפת הפרטיות המאובטחת שלה. המידע נשאר בשליטתכם המלאה ואינו יוצא מחוץ להגנות המקובלות של חשבון המשתמש שלכם.

 

 

 

חשוב לדעת שהפיצ’ר נמצא כעת בשלבי בדיקה אצל “נסיינים אמינים” (Trusted Testers) וצפוי להתרחב לקהל הרחב בחודשים הקרובים.

אז מה זמין למי?

הנה טבלה מסכמת שמשווה בין יכולות ה-Gemini ב-Gmail הזמינות לכלל המשתמשים בחינם לבין כלי הפרימיום המתקדמים השמורים למנויי AI Pro ו-Ultra:

 

ריכוז יכולות: מי מקבל מה?

ריכוז יכולות: מי מקבלים המשתמשים?

המהלך האסטרטגי של גוגל

ההטמעה של Gemini בתוך Gmail היא הרבה מעבר לעדכון גרסה, זה מהלך שנועד להגדיר מחדש את האופן שבו אנחנו צורכים ומנהלים מידע:

  • היתרון התחרותי (גוגל נגד OpenAI): בזמן שמתחרות כמו OpenAI מציעות מודלי שפה מרשימים, גוגל מחזיקה בנכס שאין לאף אחת אחרת: הגישה הישירה למידע האישי שלכם. השילוב בין בינה מלאכותית חזקה לבין “מכרה הזהב” של המיילים, אנשי הקשר והיסטוריית ההתכתבויות שלכם, מייצר ערך מוסף שקשה מאוד להתחרות בו ללא חיבורים חיצוניים מורכבים.

  • מודל ה-Freemium החכם: גוגל בחרה בטקטיקה של דמוקרטיזציה של הכלים הבסיסיים. על ידי הצעת כלי היצירה (כתיבה וסיכום) בחינם, היא מבטיחה ש-3 מיליארד המשתמשים שלה יישארו בתוך המערכת ולא יחפשו פתרונות AI חיצוניים. יחד עם זאת, היא “נועלת” את יכולות העיבוד המתקדמות והניתוח המעמיק מאחורי חומת תשלום, מה שיוצר הפרדה ברורה ומוצדקת למשתמשים מקצועיים שזקוקים ליותר כוח.

  • מתיבת דואר למאגר ידע אישי: השינוי המשמעותי ביותר הוא המהפך של Gmail מכלי לתכתובות בלבד ל”מוח שני” נגיש. היכולת לשאול שאלות ישירות את תיבת הדואר הופכת אותה למנוע חיפוש אישי. זהו המענה המדויק לעומס המידע המודרני – במקום לחפש בערמות של דאטה, אתם פשוט מקבלים תשובות.

השורה התחתונה היא שג’ימייל מפסיק להיות רק תיבת דואר והופך לעוזר אישי אקטיבי שמנהל עבורנו את המידע במקום שבו אנו מבלים את רוב היום.

הפוסט האימייל שלכם עומד להשתנות: Gmail נכנס רשמית לעידן ה-Gemini הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/gmail-gemini-guide/feed/ 0
פרסומת AI לבלדי – המדריך המלא ליצירה קולנועית עם AI https://letsai.co.il/baladi/ https://letsai.co.il/baladi/#comments Mon, 12 Jan 2026 05:54:59 +0000 https://letsai.co.il/?p=67892 מאור אדרי, בוגר קורס Gen AI Master של LetsAI, מספר איך יצר פרסומת קולנועית באמצעות AI לחברת בלדי – מסע יצירתי מהרעיון אל המסך. זה מה שמאור מספר: כמנהל קריאייטיב, מוזיקאי ויוצר, רציתי לבדוק עד כמה אפשר ללכת רחוק… האם ניתן ליצור פרסומת שמרגישה כמו הפקה אמיתית, בעלת נרטיב, עומק רגשי ושפה ויזואלית עקבית – […]

הפוסט פרסומת AI לבלדי – המדריך המלא ליצירה קולנועית עם AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
מאור אדרי, בוגר קורס Gen AI Master של LetsAI, מספר איך יצר פרסומת קולנועית באמצעות AI לחברת בלדי – מסע יצירתי מהרעיון אל המסך. זה מה שמאור מספר:

כמנהל קריאייטיב, מוזיקאי ויוצר, רציתי לבדוק עד כמה אפשר ללכת רחוק… האם ניתן ליצור פרסומת שמרגישה כמו הפקה אמיתית, בעלת נרטיב, עומק רגשי ושפה ויזואלית עקבית – בעזרת כלים מבוססי AI, אבל מתוך חשיבה קולנועית אמיתית? זה היה האתגר. בפרויקט הזה בחרתי להתייחס ל-AI לא כאל קיצור דרך, אלא כאל חלופה לסטודיו הפקה מלא: חדר תסריטאות, מחלקת ארט, צוות צילום, חדר סאונד ופוסט-פרודקשן – כולם מתפקדים יחד בתוך תהליך יצירתי אחד.

 

 

אבל לפני הכל – צפו בפרסומת המלאה שיצרתי:

 

ועכשיו – הנה שלבי התהליך מתחילתו ועד סופו – מקונספט ועד ביצוע והפקה!

 

פיתוח הקונספט – קודם כל סיפור!

השלב הראשון לא התחיל מול מודל, אלא מול רעיון. רציתי לבנות פרסומת שבמרכזה חוויה – לא מוצר, לא יתרון פונקציונלי – אלא תחושה. בעזרת ChatGPT ו-Gemini עברתי תהליך של דיאלוג קריאטיבי: ניסוחים שונים, טון רגשי, קצב משפטים, בחירת מילים שיוצרות אווירה ולא רק מסר.

המטרה לא הייתה “לכתוב טקסט יפה”, אלא לגבש שפה נרטיבית מזוהה – פיוטית, רגועה, טקסית, כזו שמחברת בין טבע, איכות ואופי מותג.

תמונה מתוך השיח הראשוני עם ChatGPT

תמונה מתוך השיח הראשוני עם ChatGPT.

 

בניית מודל קול – פחות קריין ויותר דמות מספרת

בבסיסה של כל פרסומת טובה (לרוב) יש קריין. היום הבינה המלאכותית מאפשרת לנו לייצר מודלי קול, מה שנותן ליוצרים חופש מוחלט. אין כבר צורך להתבסס על שחקנים או קריינים אנושיים, ואפשר לייצר כל קול בקליק (גבר, אישה, מפלץ, ילדה – המגבלה היחידה היא הדמיון שלכם).

נכנסתי ל-ElevenLabs (פלטפורמה מדהימה ליצירת קולות ישירות מטקסט, שמאפשרת גם לבנות מודלי קול על בסיס הקלטות), ושם התחלתי לנבור. לא חיפשתי “קול טוב”, אלא קול שיש לו נשימה, משקל ועומק. במקום לבחור פריסט מוכן, יצרתי Voice Profile המבוסס על הפרמטרים הבאים:

  • חום אנושי, לא שיווקי.
  • קצב קריאה איטי אך לא כבד.
  • תחושת קרבה ורוך.
  • אינטונציה שמפרשת את הטקסט, לא רק מקריאה אותו

אחרי כמה איטרציות ו-Fine Tuning, הקול הפך לחלק מהעולם הסיפורִי, לא רק שכבה טכנית נוספת.

הממשק של יצירת קול באילבן לאבס

הממשק של יצירת קול באילבן לאבס.

 

עיצוב העולם הוויזואלי – לא “תמונה יפה”, אלא שפה אחידה!

לא רבים מבינים את הכלל הבא, אבל מאחורי כמעט כל סרטון AI טוב, יושבת שכבה של תמונות, שאותם הופכים לוידאו. כלומר – קודם כל צריך לג’נרט תמונות ורק לאחר מכן להפוך אותן לפורמט וידאו – זה נקרא הנפשת תמונה סטטית: IMG to VID (מתמונה לוידאו).

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

לפני יצירת השוט הראשון בניתי ב-Nano Banana (מודל התמונה המצוין של גוגל) ספר סגנון ויזואלי (Moodboard), שמורכב מפלטת צבעים, סוג תאורה, טקסטורות, חומרים, יחס בין נוף, דמויות וסביבה. המטרה הייתה ליצור עולם שמרגיש אמיתי, קוהרנטי ומגובש (גם אם כל שוט נוצר בנפרד).

כאן נבנתה הזהות האסתטית של הפרסומת: אור רך, טבעי, חם; עומק שדה עדין; גריין קולנועי עדין שמוסיף תחושת מציאות – בלי לגלוש למראה מלאכותי. למה עושים את זה? כי כשיוצרים משהו שרוצים שיהיה עקבי אז ננו בננה חייב משהו להישען עליו – חייבים לתת לו תמונות רפרנס, וברגע שעושים את זה – ברגע שמעלים לו תמונת רפרנס עם אותו “עולם” ואותה “שפה”, אז גם התמונה החדשה תצא עם אותם מאפיינים – אותה ניראות… אותה שפה גרפית.

 

זה המודבורד שבו השתמשתי ליצירת הפרסומת.

זה המודבורד שבו השתמשתי ליצירת הפרסומת.

 

יצירת הדמויות – פחות “פנים יפות” ויותר זהות קולנועית עקבית!

אחד האתגרים המשמעותיים בפרויקט היה ליצור דמויות שלא ירגישו כמו דימויים שנולדו ב-AI (יפים מדי או מושלמים מדי), אלא יותר כמו דמויות שקיימות בעולם אמיתי – עם נוכחות, אישיות, וכמובן שתהיה המשכיות ויזואלית בין סצנות שונות.

 

עוד לפני שהתחלתי להפיק שוטים, בניתי ב-Nano Banana סט דמויות קבוע, ממש כמו במחלקת ארט בהפקה קולנועית. המטרה הייתה ליצור זהות חזותית ברורה לכל דמות: לא רק בגדים ומבנה פנים – אלא גם סיפור פנימי, מעמד, אופי ותפקיד בעולם של הסרט. הרי הפרות האלה מגיעות מפרגוואי אז רציתי לייצר דמויות שיהיו מקומיות.

הדמויות של הפרסומת

איפיון הדמויות של הפרסומת.

 

איך ניגשתי לתהליך?

במקום “לייצר פרצוף יפה”, כל דמות הוגדרה סביב שלושה ערכים:

  • נוכחות: מי היא בתוך העולם? מה היא משדרת?
  • אותנטיות: לא קריקטורה, לא תחפושת, ולא יפה מדי – חשוב להעניק תחושה אמיתית ואותנטית.
  • עקביות: היא חייבת להיראות אותו אדם בכל זווית, בכל שוט!

 

וכך נולדו הדמויות:

דמות עם איכויות של שומר, רגוע ובטוח – לא גיבור על, אלא חלק מהמרחב.

דמות עקבית - קאובוי

דמות עקבית – קאובוי

 

 

דמות שתפקידה תחזוקה וטקסיות – תנועה עדינה, יחס מכבד, לא קומי ולא פארודי.

דמות עקבית - משרת

דמות עקבית – משרת

 

 

דמות נשית שמסמלת טיפול, רוך ואלגנטיות טבעית.

דמות עקבית - משרתת

דמות עקבית – משרתת

 

כל דמות נבנתה בכמה וריאציות: תאורה שונה, זוויות שונות, מצבים שונים – כדי לוודא שהיא “שורדת” גם כשהסצנה משתנה.

למה זה היה כל-כך חשוב?

בעולמות ה-AI קל מאוד להגיע לתוצאה יפה, אבל קשה להגיע לעקביות! פעם היינו צריכים לבנות LoRA, אבל היום, עם מודלי תמונה מעולים כמו מודל התמונה החדש של GPT, או ננו בננה, הרבה יותר קל לשמור על עקביות בג’ינרוט דמויות, ללא שום צורך בבנייה מורכבת ומסורבלת של לורה. זה הרבה יותר מהיר, פשוט ולא פחות חשוב – נוח. כי בסופו של יום, גם הזמן שלי שווה לי כסף. כמות השעות שאני משקיע בכל פרויקט היא פרמטר חשוב בשקלול הצעת המחיר שאני נותן ללקוח, וכמובן לשולי הרווח שלי. ואם אני יכול “לבזבז” פחות זמן על פעולות מורכבות ולהקדיש יותר זמן לתהליך היצירה – כולם מרוויחים. גם אני (היוצר), אבל גם הלקוח!

הדמויות הפכו לעוגנים נרטיביים: הן לא רק הופיעו בפריימים – הן חיברו בין סצנות, יצרו רצף רגשי ונתנו לצופה תחושת המשכיות. במילים אחרות – במקום “אוסף של תמונות יפות” נבנה עולם שמרגיש אמיתי.

רק אחרי סיום תהליך יצירת הדמויות, הגיעו השוטים – רק כאשר הרגשתי שהדמויות אחידות, אמינות, וחיות בתוך הסיפור, עברתי לשלב הבא – בניית סצנות.

 

העבודה על הדמויות אפשרה לי ליצור שוטים קולנועיים שבהם הפריים הוא לא קומפוזיציה סטטית, אלא רגע שמתרחש בין דמויות שקיימות באמת בתוך המרחב החדש שיצרתי – העולם של הפרסומת.

 

טיפים לכתיבת הפרומפטים

במקום “לתאר תמונה”, כתבתי כל שוט כמו הוראת צילום אמיתית, תוך התייחסות למרכיבים הבאים:

  • סוג עדשה.
  • זווית מצלמה.
  • מקור אור.
  • איזון עומק-שדה.
  • קומפוזיציה.
  • דינמיקה ורגש בפריים.

כל פריים עבר מספר איטרציות (ניסיונות) עד שהרגיש לא רק נכון, אלא גם מדויק נרטיבית. זה הרגע שבו AI מפסיק להיות מחולל תמונות והופך לכלי קולנועי לכל דבר!

 

הנה דוגמה לפרומפט אחד – ממליץ לכם לקרוא אותו לרגע בעיון ולנסות להבחין בחלקים השונים שלו. האופן בו הוא מתייחס לכל הפרמטרים שתיארתי מעלה, וכך מבטיח עקביות ואחידות, תוך חיבור לשפה הגרפית הכללית:

 

Ultra-realistic cinematic medium-close shot, grounded and natural, no exaggerated light rays, no fantasy glow — clean premium realism. Captured in a lush deep-green Chaco pasture at soft golden-sunrise tone, subtle warm backlight only, ARRI Alexa Mini LF + Cooke Anamorphic 65mm, true-to-life perspective with zero face distortion, gentle 35mm film grain, identical locked color grade and lighting continuity.

 

THE SAME EXACT WHITE NELORE QUEEN COW FROM IMAGE 1 — identity fully locked (same face, same proportions, same flawless clean white coat, same royal gold jewelry — forehead ornament + chains + neck jewelry identical, non-optional). She stands close in the foreground, head slightly angled away from camera (not looking at lens), calm, noble, dignified.

 

The identity-locked Paraguayan aristocratic servant stands beside her, close-framed from waist-up, sharp, realistic, without distortion. He looks directly at the cow — not at the camera — focused, respectful, serious. He holds the golden serving cloche with both hands, positioned clearly mid-motion toward her, as if he is genuinely about to present it — elegant, intentional, believable. The gesture is subtle and controlled, no comedy exaggeration — refined, premium, ceremonial

 

Camera angle: A slightly diagonal offset side-angle — close, intimate, cinematic, visually interesting but stable. Depth of field shallow enough to separate subjects, but all faces and the cloche remain perfectly sharp and readable. Mood: royal, precise, emotional, grounded — humor comes from the seriousness of the moment, not parody. Format: 9:16 vertical, close-framed composition

 

בניית רצף סצנות והפיכת התמונות לסיפור חי

בשלב הבא (יצירת סטוריבורד) סידרתי את כל השוטים על לוח Whiteboard כדי לבחון את המרכיבים הבאים: קצב רגשי, זרימה הדרגתית, נשימה בין רגעים, נקודות שיא ושקט, חיבור בין טקסט לתמונה ועוד. זהו שלב שבו הסרט כבר “חי”, גם אם אין בו עדיין אנימציה. נסו לחשוב על שלב זה כמו מעין סיפור בתמונות, או קומיקס, בו אתם יכולים לראות את רצף הסצנות של הסרטון שלכם ולבדוק אם זה נראה הגיוני. אם הוא זורם. אם הוא מעביר את המסר ומרגיש נכון.

 

יצירת סטוריבורד עם webwhiteboard

 

 

יצירת תנועה בתמונות: Kling כמצלמה קולנועית

ועכשיו מגיע החלק הכי מרגש (וכיף) בתהליך יצירת הפרסומת. אני בחרתי במודל הוידאו הסיני קלינג (Kling) – שנחשב על ידי רבים לאחד מהטובים בעולם! ב-Kling 2.5 Turbo הפכתי פריימים סטטיים לתנועה עדינה. חלק מהשוטים נבנו כ-Start-End Motion, ואחרים נשארו עם Micro-Movement.

 

שמתי דגש על תנועה אורגנית, שקופה, שמחזיקה את השפה הקולנועית ולא “מושכת תשומת לב לעצמה”.

 

הנפשת תמונה סטטית בקלינג

הנפשת תמונה סטטית בקלינג, והפיכתה לוידאו

 

זה הפרומפט בו השתמשתי:

 

Ultra-realistic cinematic shot based on the uploaded frame — same cow, same rider, same horse, same outfit, same jewelry, same field, same sunrise light, same identity and anatomy. Strict continuity — no redesign, no reinterpretation.The cow and the rider walk forward together — slow, steady, powerful, dignified, synchronized movement.The cow walks with calm royal presence; the rider sits tall and steady on the horse, guiding silently.The camera performs a slow, epic forward tracking shot — gentle hero-style push-in with cinematic depth and parallax. Movement is smooth, stable, premium, emotional — no wobble, no distortion.The grass moves only slightly from the natural footsteps. No wind gusts, no chaotic motion.Golden sunrise haze in the background, soft cinematic glow, warm epic light, subtle 35mm film grain, rich contrast, dramatic pastoral atmosphere.Mood: powerful, noble, sacred, timeless — “a royal procession across the fields.”

 

פסקול – שכבת העומק של הפרסומת

מאחורי כל פרסומת את סרט טוב, לרוב תמצאו את פס הקול. רבים כלל לא שמים אליו לב ולא מודעים לקיומו – אבל ככה זה עם פסקול טוב. אתה לא שם לב שהוא שם, אבל אם הוא לא שם… תרגיש שמשהו חסר!

 

כדי לייצר את המוזיקה, בחרתי במחולל המוזיקה המדהים (והחינמי) סונו (Suno). אמנם יש לו חבילת התנסות נדיבה, אבל כדאי לדעת שאם תרצו ליצור איתו מוזיקה לפרויקטים מסחריים, תיאלצו לשדרג למנוי בתשלום. ב-Suno יצרתי מוזיקה שמלווה ולא מובילה. מעין Sound-Bed רגשי עדין, שמעצים את הקריינות והחוויה הטבעית, ולא מנסה “לשלוט בסצנה”. התוצאה: מוזיקה שנמצאת שם, אבל כמעט לא “מדברת” או “מורגשת”. רק תומכת בסצנות.

 

פרומפט לסונו

פרומפט לסונו

 

עריכה וליטוש — המקום שבו הכול הופך לסרט אחד

אחרי שיש לנו את כל ה”שכבות” של הפרסומות: הוידאו, הקריינות, פס הקול וכו’, צריך לחבר את הכל במקום אחד. אפשר להשתמש בתוכנות עריכת וידאו חינמיות כמו clipchamp של מיקרוסופט (מאוד בסיסי אבל גם מאוד פשוט ונוח לתפעול). אני בחרתי לעבוד עם CapCut.

 

ב-CapCut חיברתי את התזמון, הנשימה, המעברים והרגש, והוספתי Film-Grain עדין כדי לתת שכבת עומק קולנועית ולא דיגיטלית. הוספה של מעין “פילטר” שכזה, תורמת לאיחוד השוטים השונים, מה שנותן לתוצר הסופי הרגשה של אחידות. כאילו הכל נוצר במקום אחד… כאילו הכל צולם באותה מצלמה (למרות שבפועל אין שום שימוש במצלמה). זה השלב שבו החומרים הופכים לאמירה יצירתית שלמה.

 

עריכת וידאו בקאפקאט

עריכת וידאו בקאפקאט

 

רשימת הכלים ששימשו אותי בתהליך היצירה

  • ChatGPT & Gemini – פיתוח שפה ותסריט
  • ElevenLabs – עיצוב ובניית קול קריינות
  • Nano Banana – יצירת עולם ויזואלי ודמויות
  • Kling 2.5 Turbo – תנועה ואנימציה קולנועית
  • Suno – פסקול עדין ומותאם אווירה
  • CapCut – עריכה, קצב וליטוש סופי
  • Whiteboard – תכנון זרימה נרטיבית

 

מחשבות לסיום: AI הוא לא תחליף ליצירה – הוא שותף

אז נכון – אפשר להפיק סרטון AI תוך שעה, אבל לא בטוח שזה יהיה סרטון טוב. אבל מטרת הפרויקט הזה הייתה אחרת: לא “להראות מה AI יכול לעשות”, אלא להראות מה יוצר יכול לעשות בעזרת AI. ה-AI סיפק כלים. היצירה – היא הגיע מהלב. היא הגיעה מהכוונה. היא מבוססת על טעם אישי, ניסיון ומומחיות. על נרטיב והקשבה לסיפור. וזה, בעיניי, ההבדל האמיתי בין “וידאו שנוצר בבינה מלאכותית” לבין יצירה קולנועית שנולדה בעזרת ובסיוע ה-AI.

 

 

ולא פחות חשוב מזה – המעבר ליצירה בשילוב AI מאפשר גם ליוצרים וגם ללקוחות להוזיל דרמטית עלויות (להרחבה, צפו בסרטון מעלה). מעבר ליכולת לפרוץ את גבולות הדמיון, יש פה הזדמנות להפיק תוצרים שבעבר היו בגדר חלום – כאלה שהפקה מסורתית (בעולם של פעם), הייתה מצריכה משאבים רבים ועלויות אדירות. היום, אפשר לייצר דימויים וסצנות כאלה מהמחשב – והכל מבוצע על ידי יוצר בודד (אם רוצים). מדהים!

 

הפוסט פרסומת AI לבלדי – המדריך המלא ליצירה קולנועית עם AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/baladi/feed/ 1
CES 2026 היא תערוכה שבה הבינה המלאכותית קיבלה גוף https://letsai.co.il/ces-2026-robotics/ https://letsai.co.il/ces-2026-robotics/#respond Sun, 11 Jan 2026 07:33:07 +0000 https://letsai.co.il/?p=67876 במשך שני עשורים הייתה CES חגיגה של מסכים נוצצים, גאדג’טים מבריקים וטרנדים שבאו והלכו. אבל 2026 הייתה שונה. השנה, לראשונה, היה ברור שה‑AI מפסיק להיות “מוח ללא גוף” ומתחיל להפוך לישות פיזית שמבצעת משימות בעולם האמיתי. זהו המעבר החד מ‑Generative AI ל‑Physical AI: מ‑“מה ה‑AI יכול לכתוב” ל‑“מה ה‑AI יכול לעשות”. המהפכה הזו לא נולדה […]

הפוסט CES 2026 היא תערוכה שבה הבינה המלאכותית קיבלה גוף הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
במשך שני עשורים הייתה CES חגיגה של מסכים נוצצים, גאדג’טים מבריקים וטרנדים שבאו והלכו. אבל 2026 הייתה שונה. השנה, לראשונה, היה ברור שה‑AI מפסיק להיות “מוח ללא גוף” ומתחיל להפוך לישות פיזית שמבצעת משימות בעולם האמיתי. זהו המעבר החד מ‑Generative AI ל‑Physical AI: מ‑“מה ה‑AI יכול לכתוב” ל‑“מה ה‑AI יכול לעשות”. המהפכה הזו לא נולדה בחלל ריק.

 

היא מונעת מפריצות דרך במודלי Vision‑Language‑Action (VLA), מעלייה דרמטית בכוח מחשוב קצה, ממלחמת שבבים עולמית, מתחרות אגרסיבית בין ענקיות טכנולוגיה, מצריכת אנרגיה אדירה, ומאי‑ודאות רגולטורית שמרחפת מעל הכול. CES 2026 הייתה המקום שבו כל הכוחות האלה התנקזו לרגע אחד. שלוש הכרזות מרכזיות סימנו את קו השבר: אטלס החדש של בוסטון דיינמיקס, רכישת Mentee Robotics על ידי מובילאיי, ורובוטי הבית של UniX AI ו‑SwitchBot. במאמר הזה נסקור את החידושים, ננתח את המשמעויות, וניתן הצצה לעולם הרובוטי של השנים הקרובות.

 

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

מהרובוט שעושה סלטות לעובד אמיתי בתעשייה

בוסטון דיינמיקס הגיעה ל‑CES 2026 עם הצהרה ברורה: עידן הרובוטים ההידראוליים המרהיבים הסתיים. אטלס (Atlas) החדש הוא רובוט חשמלי לחלוטין, קל יותר, שקט יותר ובעיקר כזה שאפשר לדמיין על רצפת ייצור, לא רק בסרטוני יוטיוב ויראליים.

 

המערכות ההידראוליות הכבדות, שהפכו את אטלס לדמות אייקונית, הוחלפו במנועים חשמליים ובשלדה קלה מאלומיניום וטיטניום. השינוי הזה מאפשר לראשונה ייצור בקנה מידה. מנועים חשמליים הם מוצר תעשייתי שניתן לייצר במיליונים, אבל מערכות הידראוליות מורכבות – הרבה פחות. במילים אחרות, אטלס 2026 הוא לא רק רובוט טוב יותר – הוא רובוט בר‑ייצור.

 

לצד השינוי המכני, אטלס קיבל גם יכולת עבודה רציפה עם סוללה שמחזיקה כארבע שעות ויכולת להחליף אותה בעצמו. זהו תנאי בסיסי לעבודה במשמרות 24/7 – תכונה שממקמת אותו ישירות מול שוק העבודה הפיזית.

 

 

המוח החדש: Vision‑Language‑Action

אבל השרירים הם רק חצי מהסיפור. החידוש המשמעותי באמת הוא המוח. אטלס 2026 מופעל על ידי מודלי Vision‑Language‑Action (VLA) – הדור הבא של בינה מלאכותית פיזית ואותו מוח שמופעל גם ברובוטים של חברת Figure.

 

זה מודל חדשני שמאחד תפיסה חזותית, הבנת שפה ושליטה מוטורית. בניגוד לרובוטים קלאסיים שפועלים לפי תסריטים קשיחים, מודלי VLA מאפשרים לרובוט להבין פקודות מורכבות כמו: “תביא לי את הכוס הירוקה מהמדף העליון”. בלי תכנות ידני, בלי מסלולים מוגדרים מראש ובלי הנדסה פרטנית לכל משימה. זה רגע שבו רובוט מפסיק להיות מכונה שמבצעת הוראות, והופך להיות סוכן פעולה שמבין את הסביבה ופועל בתוכה.

האתגר הרגולטורי

המעבר לרובוטים אוטונומיים מציף פער מוכנות בין טכנולוגיה שמתקדמת במהירות לבין רגולציה שנבנתה לעידן של מכונות סטטיות. התקנים הבינלאומיים מספקים מסגרת ברורה לבטיחות, ביטוח ואחריות, אבל הם נכתבו עבור רובוטים שמוצמדים לרצפה או פועלים במסלולים קבועים.

 

רובוטים כמו אטלס 2026 נעים בחופשיות, מקבלים החלטות על בסיס הסתברות ומגיבים לסביבה בזמן אמת. כאשר רובוט כזה מבצע פעולה “יצירתית” שלא נצפתה מראש, קשה להחיל עליה את דיני האחריות הקלאסיים. זהו שטח אפור משפטי שמחייב עדכון גרסה של כל מערכת הפיקוח.

 

לכן האתגר המרכזי הופך להיות מנהלתי – המעבר מרגולציה של מכונות סטטיות לרגולציה של סוכנים אוטונומיים. זה המכשול המשמעותי שמפריד בין הדגמות מרשימות ב‑CES לבין אימוץ רחב במפעלים ובמרחבים אנושיים.

מובילאיי ו‑Mentee Robotics עם קפיצה אסטרטגית לעולם הרובוטיקה

מובילאיי הגיעה ל‑CES 2026 עם מהלך אסטרטגי שמסמן שינוי כיוון משמעותי: “Mobileye 3.0”. אחרי שנים שבהן החברה הייתה מזוהה כמעט בלעדית עם נהיגה אוטונומית, היא מכריזה על כניסה רשמית לעולם הרובוטיקה ההומנואידית – תחום שנחשב כיום לאחד ממנועי הצמיחה הגדולים של תעשיית ה‑AI.

 

כדי לבצע את הקפיצה הזו, מובילאיי רכשה את Mentee Robotics תמורת כ‑900 מיליון דולר – שילוב של מזומן ומניות. המהלך הזה מציב אותה ישירות מול שחקניות כמו טסלה (עם Optimus) ויונדאי (באמצעות בוסטון דיינמיקס).

 

 

חזון 2028: רובוטים תעשייתיים ללקוחות הרכב

יצרניות הרכב, לקוחותיה המשמעותיים של מובילאיי, נמצאות בעיצומו של תהליך אוטומציה מואץ. הן יזדקקו לרובוטים הומנואידיים שיפעלו לצד עובדים אנושיים, יבצעו משימות פיזיות מורכבות ויאפשרו ייצור רציף. מובילאיי רוצה להיות זו שמספקת להם את הדור הבא של כוח העבודה הרובוטי כבר ב‑2028.

 

אגב, למי שלא מכיר, Mentee Robotics היא חברה פרטית שהוקמה על ידי פרופ’ אמנון שעשוע, דמות מפתח בתעשיית ההייטק הישראלית והעולמית, המוכר בעיקר כמנכ”ל וממייסדי חברת מובילאיי (Mobileye). המשמעות היא שמובילאיי הציבורית רכשה את הסטארטאפ של המנכ”ל שלה עצמו. שעשוע פסל את עצמו מההצבעה בדירקטוריון, אך העסקה עדיין מוגדרת כעסקת צד קשור – מהלך שמטבעו דורש בחינה רגולטורית וזהירות.

 

למרות זאת, מניית מובילאיי זינקה ביותר מ‑11% לאחר ההכרזה – ביטוי לרצון המשקיעים לראות את החברה מתרחבת מעבר לנהיגה אוטונומית ונכנסת לעולם ה‑AI הפיזי.

רובוטים נכנסים למציאות של הבית

אחד המוטיבים הבולטים ב‑CES 2026 היה המעבר של הרובוטיקה מהתעשייה אל המרחב הביתי. לפי דיווח המבוסס על נתוני CES הרשמיים, 21 מתוך 38 המציגים בקטגוריית הרובוטיקה ההומנואידית בתערוכה הגיעו מסין. כלומר, יותר ממחצית מהחברות שהציגו רובוטים הומנואידיים השנה היו סיניות.

 

הנתון הזה משתלב היטב עם המגמה הרחבה יותר שנראתה ב‑CES 2026: נוכחות סינית דומיננטית ברובוטיקה, AI וייצור חכם – עד כדי כך שהעיתונות תיארה את כ”תצוגת עליונות רובוטית סינית”.

UniX AI

חברת רובוטיקה סינית צעירה שהוקמה ב‑2024 ופועלת מסוז׳ואו ושנחאי, מציגה את עצמה כאחת השחקניות החדשות והשאפתניות בתחום הרובוטים ההומנואידיים. החברה מתמקדת בפיתוח וייצור בקנה מידה גדול של רובוטים לשימוש יומיומי, עם דגש על שילוב מודלים מתקדמים של ראייה, מגע ותכנון משימות.

 

במסגרת הצגת היכולות שלה, UniX AI חשפה בתערוכה את Wanda – רובוטית ביתית שמדגימה את שאיפת החברה להביא אוטומציה חכמה אל תוך הבית. Wanda מסוגלת להכין תה, לערבב קוקטיילים, לסדר מיטות ולנקות חדרי רחצה, והיא מייצגת את הכיוון שבו UniX AI רוצה להוביל את השוק – רובוטים שמבצעים משימות יומיומיות בצורה אמינה, בטוחה ומסחרית, ולא רק כהדגמות טכנולוגיות:

 

 

SwitchBot 

אחת החברות הסיניות הוותיקות והמוכרות בתחום האוטומציה הביתית ממשיכה להרחיב את החזון שלה מעבר לגאדג’טים חכמים אל עבר רובוטיקה ביתית מלאה. במסגרת קפיצה אסטרטגית קדימה, החברה הציגה בתערוכה את Onero H1 – רובוט שירות ביתי שממחיש את המעבר של SwitchBot ממוצרים נקודתיים למערכת רובוטית מקיפה שמבצעת משימות פיזיות אמיתיות.

 

Onero H1 מסוגל לקפל כביסה, להפעיל מכונת קפה ולבצע עבודות תחזוקה קלות ברחבי הבית, והוא משקף את השאיפה של SwitchBot להפוך את הבית החכם לבית שמתפקד באופן עצמאי, עם רובוט שמבצע פעולות יומיומיות בצורה אמינה ומעשית:

 

 

לצד ההכרזות החדשות, קשה להתעלם מ- Neo, שהושק כבר במהלך 2025 והפך לאחד הניסיונות הראשונים להביא רובוט הומנואידי לשוק הביתי במחיר צרכני. Neo לא הוצג השנה ב‑CES, אבל הוא שימש כרקע חשוב – הוא הראה לעולם עד כמה הפער בין הדגמות מרשימות לבין שימוש יומיומי עדיין גדול, ועד כמה הציפייה הציבורית לרובוט ביתי אמיתי כבר כאן.

 

ההדגמות האלו לא נועדו רק להרשים את המבקרים בתערוכה. הן מסמנות שינוי כיוון ומעבר מרובוטים שמבצעים טריקים על במה לרובוטים שמנסים להתמודד עם כאוס יומיומי אמיתי.

 

אבל הבית האמיתי רחוק מהתנאים הסטריליים של CES. במציאות יש ילדים, כלים בכיור, צעצועים על הרצפה וחתול שמפיל דברים – סביבה לא מובנית שרובוטים הומנואידיים עדיין מתקשים להתמודד איתה באופן עקבי.

 

לכן לצד ההתקדמות המרשימה, נשארים על השולחן נושאים של אחריות משפטית, פרטיות ובטיחות. אלו שאלות שהטכנולוגיה מתקדמת מהר יותר מהרגולציה שמסדירה אותה.

הקשר הגיאו‑כלכלי: הרובוטים הם רק הסימפטום

מאחורי כל רובוט שהוצג ב‑CES 2026 עומדת מערכת כוחות גדולה בהרבה מהטכנולוגיה עצמה. תעשיית ה‑AI הפיזי מתפתחת בתוך מציאות גאו‑פוליטית מתוחה: מלחמת שבבים בין ארה”ב לסין, שליטה כמעט מוחלטת של NVIDIA בשרשרת הערך, ומאבקי כוח בין אינטל, AMD ו‑ARM על עתיד המחשוב.

 

לצד זאת, הדרישה הגוברת לאנרגיה, התחרות בין טסלה, יונדאי, בוסטון דיינמיקס ומובילאיי, והמרוץ העולמי לייצור רובוטים בקנה מידה – כולם מעצבים את קצב האימוץ ואת כיוון החדשנות.

 

CES 2026 הייתה לא רק תערוכה של מוצרים חדשים, אלא זירת כוח גלובלית שבה נחשפו האינטרסים, הבריתות והמאבקים שמניעים את מהפכת הרובוטיקה.

אז לאן ממשיכים מכאן

CES 2026 תיזכר כרגע שבו הבינה המלאכותית קיבלה גוף – לא כמטאפורה, אלא כשלב שבו הרובוטיקה ההומנואידית הפכה לתעשייה של ממש. אבל כדי שהרובוטים יעברו מהבמה בלאס וגאס אל בתים, מפעלים ומרחבים ציבוריים, נדרש פתרון לשורה של חסמים: רגולציה שמתאימה לעידן של סוכנים אוטונומיים, מסגרות ביטוח ואחריות, הגנה על פרטיות, הורדת עלויות, זמינות אנרגיה ותלות עמוקה בשבבים.

 

הרובוטים כבר כאן. השאלה היא האם העולם מוכן לקלוט אותם – לא כדמויות הדגמה, אלא כשותפים לעבודה ולחיים. העשור הקרוב לא יבחן מה הרובוטים מסוגלים לעשות, אלא עד כמה אנחנו מוכנים לשלם את המחיר של שילובם במציאות היומיומית.

הפוסט CES 2026 היא תערוכה שבה הבינה המלאכותית קיבלה גוף הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/ces-2026-robotics/feed/ 0
OpenAI משיקה את ChatGPT Health https://letsai.co.il/chatgpt-health/ https://letsai.co.il/chatgpt-health/#respond Sat, 10 Jan 2026 14:04:58 +0000 https://letsai.co.il/?p=67843 OpenAI הכריזה על ChatGPT Health, חוויה ייעודית בתוך ChatGPT שמחברת בין מידע בריאותי אישי לבין היכולת של המערכת להסביר, לסכם ולתת הכוונה. המהלך נועד לתת מענה להרגל שכבר הפך לשגרה: אנשים משתמשים בצ’אט כדי להבין תוצאות בדיקות, תסמינים והרגלי בריאות יומיומיים. כעת OpenAI מנסה להסדיר את השימוש הזה בתוך מרחב נפרד ומוגן, שמאפשר חיבור לתיק […]

הפוסט OpenAI משיקה את ChatGPT Health הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
OpenAI הכריזה על ChatGPT Health, חוויה ייעודית בתוך ChatGPT שמחברת בין מידע בריאותי אישי לבין היכולת של המערכת להסביר, לסכם ולתת הכוונה. המהלך נועד לתת מענה להרגל שכבר הפך לשגרה: אנשים משתמשים בצ’אט כדי להבין תוצאות בדיקות, תסמינים והרגלי בריאות יומיומיים. כעת OpenAI מנסה להסדיר את השימוש הזה בתוך מרחב נפרד ומוגן, שמאפשר חיבור לתיק הרפואי האישי ולאפליקציות כמו Apple Health. כך המערכת יכולה לסייע בפרשנות בדיקות מעבדה, בהכנה ממוקדת לקראת ביקור אצל רופא, ובהבנת דפוסים של תזונה, פעילות ושגרה, על בסיס דאטה אישי ולא השערות כלליות.

 

OpenAI משיקה את ChatGPT Health

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

מה ChatGPT Health מציע

ChatGPT Health הוא אזור בריאות ייעודי בתוך ChatGPT, שמאפשר לנהל שיחות בריאות כשהן מבוססות על מידע אישי שהמשתמש בוחר לחבר או להעלות. המטרה היא לרכז הקשר רפואי שנמצא כיום במקומות שונים, ולאפשר הבנה רציפה וברורה יותר בתוך שיחה אחת.

 

לוחצים ונכנסים לאזור ייעודי שנועד להפוך ליועץ הבריאות האישי

נכנסים לאזור ייעודי שנועד להפוך ליועץ הבריאות האישי שלכם | OpenAI

מה אפשר לעשות עם זה

OpenAI מציינת ש-Health מאפשר לחבר רשומות רפואיות ואפליקציות wellness כמו Apple Health, Function ו-MyFitnessPal. בפועל, ניתן לבקש הסבר לתוצאות בדיקות, להתכונן לפגישה עם רופא, לקבל הכוונה כללית לגבי תזונה ואימון, או להבין שיקולים בין אפשרויות ביטוח שונות על בסיס דפוסי שימוש רפואיים. המערכת מיועדת לתמוך בשאלות יומיומיות ובהבנת מגמות לאורך זמן, לא רק ברגעי מחלה.

תחליף לאבחון או טיפול רפואי?

OpenAI מדגישה ש-ChatGPT Health נועד לתמוך, לא להחליף טיפול רפואי. הוא אינו מיועד לאבחון או לטיפול, אלא לסיוע בהבנת מידע ולהגעה מוכנים יותר לשיחה עם רופא. זה ניסוח מכוון, שמציב גבול ברור בין כלי לניווט והכוונה לבין החלטות קליניות.

 

ההדגשה הזו אינה מקרית. לפי OpenAI, בריאות היא אחד השימושים הנפוצים ביותר ב-ChatGPT, עם יותר מ-230 מיליון אנשים ברחבי העולם ששואלים שאלות בריאות ו-wellness מדי שבוע, על בסיס ניתוח אנונימי של שיחות. ChatGPT Health נבנה על המציאות הזו בדיוק, שימוש רחב ומתמשך ב-AI כדי להבין את הבריאות, ולא כניסיון לייצר תפקיד רפואי חדש למערכת.

 

 

מה בנוגע לפרטיות

OpenAI מציגה את ChatGPT Health כמרחב נפרד בתוך ChatGPT, עם זיכרונות משלו. שיחות, קבצים ואפליקציות שמחוברים ל-Health נשמרים בנפרד משאר הצ’אטים, ונועדו להיות מבודדים מהשימושים האחרים במערכת.

 

לפי החברה, שיחות שמתנהלות בתוך Health אינן משמשות לאימון מודלי הבסיס של OpenAI. מידע וזיכרונות שנוצרים במרחב הבריאות אינם זמינים לשיחות שאינן Health, ושיחות רגילות אינן יכולות לגשת לתוכן שנשמר בו.

 

עם זאת, יש הסתייגות שחשוב להכיר – כאשר הדבר מועיל, ChatGPT עשוי להשתמש בהקשר משיחות שאינן Health, כמו מעבר דירה או שינוי אורח חיים, כדי להפוך שיחה בריאותית לרלוונטית יותר. הכיוון ההפוך, כלומר זרימה של מידע בריאותי החוצה – חסום.

איך מתחברים לנתונים ושולטים בהם

לצורך חיבור לרשומות רפואיות בארה”ב, OpenAI אומרת שהיא משתפת פעולה עם b.well, הרשת הגדולה והמאובטחת ביותר לחיבור נתוני בריאות של צרכנים בארה”ב. החיבור מתבצע רק בהסכמת המשתמש.

 

החברה מדגישה שהשליטה בנתונים נשארת בידי המשתמש. גישה לרשומות רפואיות ולאפליקציות מחוברות ניתנת להסרה בכל רגע דרך סעיף Apps בהגדרות. בנוסף, זיכרונות בריאות שנשמרים בתוך Health ניתנים לצפייה ולמחיקה דרך Health עצמו או דרך אזור ההתאמה האישית (Personalization) בהגדרות (Settings).

 

גם חיבור לאפליקציות בריאות ורווחה מתבצע רק לאחר הסכמה מפורשת, גם אם האפליקציה כבר מחוברת לשיחות שאינן Health. לפי OpenAI, כל אפליקציה שנכללת ב-Health חייבת לעמוד בדרישות מחמירות של פרטיות ואבטחה, לאסוף רק את המידע הנדרש, ולעבור בדיקות אבטחה ייעודיות לפני שהיא זמינה לשימוש.

 

 

 

בטיחות קלינית

ChatGPT Health פותח בשיתוף רופאים, בתהליך שנמשך יותר משנתיים וכלל מעל 260 רופאים מ-60 מדינות וממגוון תחומי מומחיות. במסגרת העבודה הזו, הרופאים סיפקו משוב על פלטי המודל יותר מ-600,000 פעמים, ב-30 תחומי מיקוד שונים.

 

לפי החברה, השיתוף הזה עיצב לא רק את היכולות של המערכת, אלא גם את אופן התגובה שלה: מתי להדגיש דחיפות, איך לנסח מידע רפואי בלי לפשט יתר על המידה, ואיך לשים בטיחות מעל הכול במצבים רגישים.

 

כדי להעריך את הביצועים, OpenAI מציגה כלי בשם HealthBench, שבוחן תשובות לפי רובריקות שנכתבו על ידי רופאים. ההערכה מתמקדת בקריטריונים קליניים כמו בטיחות, בהירות, הפניה מושכלת לטיפול רפואי והתייחסות להקשר האישי של המשתמש.

למי זה זמין ואיך נרשמים

ChatGPT Health נפתח בשלב זה דרך רשימת המתנה (לחצו כאן להירשם). OpenAI מתחילים עם קבוצה מצומצמת של משתמשים, במטרה ללמוד, לאסוף משוב ולשפר את החוויה לפני הרחבה.

 

נכון להיום, משתמשי Free, Go, Plus ו Pro יכולים להירשם לרשימת ההמתנה, כל עוד הם נמצאים מחוץ לאזור הכלכלי האירופי, שווייץ ובריטניה. OpenAI מציינת שהיא מתכננת להפוך את Health לזמין לכל המשתמשים ב-web וב-iOS במהלך השבועות הקרובים.

 

יש גם מגבלות טכניות וגיאוגרפיות – חיבור לרשומות רפואיות וחלק מהאפליקציות זמין כרגע רק בארה”ב, וחיבור ל-Apple Health דורש שימוש ב-iOS.

מסדרים הרגל קיים מחדש

ChatGPT Health לא ממציא את השימוש בבינה מלאכותית לבריאות, אלא מנסה להסדיר אותו. OpenAI לוקחת פעולה שכבר מתרחשת מדי יום, ומכניסה אותה למסגרת עם הפרדה ברורה, שליטה במידע, והגדרות מפורשות לגבי פרטיות ושימוש בנתונים.

 

ההבטחה של החברה פשוטה – אם כבר פונים ל AI עם שאלות בריאות, עדיף לעשות זאת במרחב ייעודי, עם הגנות נוספות ושיחה שנשענת על מידע אישי אמיתי, ולא על ניחושים כלליים.

הפוסט OpenAI משיקה את ChatGPT Health הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/chatgpt-health/feed/ 0
דוח מיקרוסופט חושף פערים גלובליים באימוץ בינה מלאכותית https://letsai.co.il/global-ai-adoption/ https://letsai.co.il/global-ai-adoption/#respond Sat, 10 Jan 2026 07:49:44 +0000 https://letsai.co.il/?p=67859 בוקר רגיל במשרד ישראלי, בחברת תוכנה קטנה בהרצליה, העובדים מתיישבים לעוד יום עבודה. לפני הקפה הראשון, שלושה מהם כבר פותחים חלון של מודל שפה: אחת מנסחת מייל מורכב באנגלית, אחר בודק טיוטת קוד, והשלישי מבקש סיכום של מסמך משפטי. אף אחד מהם לא חושב על זה כעל “שימוש בבינה מלאכותית”. זו פשוט הדרך שבה עובדים […]

הפוסט דוח מיקרוסופט חושף פערים גלובליים באימוץ בינה מלאכותית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
בוקר רגיל במשרד ישראלי, בחברת תוכנה קטנה בהרצליה, העובדים מתיישבים לעוד יום עבודה. לפני הקפה הראשון, שלושה מהם כבר פותחים חלון של מודל שפה: אחת מנסחת מייל מורכב באנגלית, אחר בודק טיוטת קוד, והשלישי מבקש סיכום של מסמך משפטי. אף אחד מהם לא חושב על זה כעל “שימוש בבינה מלאכותית”. זו פשוט הדרך שבה עובדים עכשיו. התמונה הזו – יומיומית, כמעט מובנת מאליה – מקבלת משמעות חדשה כשמניחים לצידה את נתוני דוח מיקרוסופט למחצית השנייה של 2025. לפי הדוח, 36.1% מהישראלים בגיל העבודה משתמשים בכלים ג׳נרטיביים. אחד מכל שלושה! זה שיעור שממקם את ישראל במקום ה-12 בעולם, לפני גרמניה, קנדה ושוויץ – ובפער ניכר לפני ארצות הברית. הפער הזה, בין מי שמפתח את הטכנולוגיה לבין מי שמאמץ אותה, הוא אחד הסיפורים המרכזיים של הדוח. והוא מספר משהו עמוק יותר על האופן שבו חדשנות מתפשטת בעולם – ועל מי נשאר מאחור.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

המרוץ הגלובלי צפון מול דרום

הנתון הבולט ביותר בדוח הוא הפער המתרחב בין “הצפון הגלובלי” ל“דרום הגלובלי”. בעוד שבמדינות המפותחות שיעור האימוץ הגיע ל-24.7%, במדינות המתפתחות הוא עומד על 14.1% בלבד. בתוך חצי שנה בלבד, הפער גדל מ-9.8% ל-10.6%. המשמעות היא, שגם כשהעולם כולו מאמץ AI בקצב מהיר, לא כולם נהנים מהקפיצה הזו באותה מידה.

 

הגרף הבא ממחיש את הפער המתרחב בין הצפון הגלובלי לדרום הגלובלי

הפער המתרחב בין הצפון הגלובלי לדרום הגלובלי | Microsoft

 

הדוח מדגיש שהעלייה העולמית, מ-15.1% ל-16.3%, מרשימה כשלעצמה, במיוחד עבור טכנולוגיה שנכנסה לשימוש המוני רק לאחרונה. אבל מאחורי המספרים מסתתרת תמונה מורכבת יותר: המדינות שמובילות את האימוץ הן בדיוק אלו שהשקיעו במשך שנים בתשתיות דיגיטליות, בהכשרת כוח אדם ובהטמעת טכנולוגיות במגזר הציבורי. האמירויות, סינגפור, נורווגיה, אירלנד, צרפת וספרד ממשיכות להוביל את הרשימה, כמעט ללא שינוי.

עלייה במדינות עשירות

במקביל, הדוח מצביע על כך שכל עשרת המדינות שרשמו את העלייה הגדולה ביותר באימוץ במחצית השנייה של 2025 הן מדינות עשירות. דרום קוריאה והאמירויות בולטות במיוחד, עם זינוק של יותר מ-4% – עדות לכך שהמומנטום מתרכז במדינות שכבר היו עמוק בתוך מהפכת ה-AI.

שיעור האימוץ בישראל

ישראל, שמדורגת במקום ה-12, מציגה שיעור אימוץ גבוה במיוחד ביחס לגודל האוכלוסייה. העלייה מ-33.9% ל-36.1% משקפת שילוב של כמה גורמים: תשתית דיגיטלית מפותחת, תרבות עבודה שמקדשת פתרונות מהירים, חשיפה מוקדמת לשירותים מערביים איכותיים ושימוש מקצועי רחב במגוון תחומים – מהייטק ועד משפט וחינוך.

 

ישראל במקום ה־12 בעולם

ישראל במקום ה-12 בעולם | Microsoft

 

הדוח מתאר את ישראל כשוק “בוגר ומתוחכם”, כזה שפחות נוטה לאמץ תחליפים חינמיים או זולים דוגמת DeepSeek, משום שהשירותים המערביים כבר מושרשים היטב. זהו ממצא עקבי עם התנהגות צרכנית מוכרת בישראל – העדפה לאיכות ולכלים מתקדמים, גם אם הם כרוכים בתשלום.

 

חשוב לציין שגם שיקולי אבטחת מידע ופרטיות, הנפוצים בקרב ארגונים בישראל, תורמים להעדפה לכלים מערביים על פני חלופות סיניות חינמיות.

המעצמה שממציאה – אבל לא מאמצת

אחד הממצאים המפתיעים בדוח הוא ירידת ארה״ב מהמקום ה-23 למקום ה-24. רק 28.3% מהאמריקאים בגיל העבודה משתמשים ב-AI ג׳נרטיבי, נתון נמוך משמעותית ביחס למדינות מערביות אחרות.

 

הדוח אינו מספק הסבר חד-משמעי, אך מצביע על כמה גורמים אפשריים: שוק ענק ומגוון שקשה לייצר בו אימוץ אחיד, פערים דיגיטליים בין אזורים עירוניים וכפריים, ורמת אמון ציבורית נמוכה במיוחד – רק 32% מהאמריקאים מביעים אמון ב-AI, לעומת 67% באמירויות.

מדיניות עקבית שמייצרת אימוץ חסר תקדים

האמירויות מובילות את העולם עם שיעור אימוץ של 64%. הדוח מציג תמונה ברורה שמראה שזה לא זינוק מקרי, אלא תוצאה של מדיניות עקבית שנבנתה במשך שנים. כבר ב-2017 מונה שר ייעודי לענייני AI, והמדינה השיקה אסטרטגיה לאומית מקיפה שכללה תשתיות, רגולציה, הכשרת כוח אדם ומסלולי ויזה ייעודיים.

שילוב של מדיניות, שפה ותרבות רשת

דרום קוריאה היא סיפור הצלחה יוצא דופן. בתוך שלושה חודשים בלבד היא זינקה מהמקום ה-25 למקום ה-18, עם עלייה של 4.8%. הדוח מייחס את הזינוק לשלושה גורמים מרכזיים: מדיניות ממשלתית אקטיבית, שיפור דרמטי בביצועי המודלים בשפה הקוריאנית, ותופעה תרבותית ויראלית שהציתה גל אימוץ.

 

המדיניות כללה הקמת ועדה לאומית חדשה לאסטרטגיית AI וחוק חדש שמאזן בין חדשנות לבין רגולציה. במקביל, שדרוגי המודלים, GP‑4o ולאחריו GPT‑5, הפכו את השימוש בקוריאנית לא רק אפשרי, אלא איכותי ומדויק באופן שמותאם לשפה ולתרבות המקומית. השילוב הזה יצר סביבה שבה הציבור כבר היה פתוח לטכנולוגיה, והמודלים סוף-סוף דיברו באותה שפה.

 

פערי אימוץ בין אנגלית לקוריאנית מצטמצמים במהירות

פערי אימוץ בין אנגלית לקוריאנית מצטמצמים במהירות | Microsoft

 

על הרקע הזה הגיע גם הרגע הוויראלי: גל של תמונות “סטייל ג׳יבלי” שנוצרו ב‑ChatGPT והציפו את הרשתות החברתיות. מה שהתחיל כטרנד קליל הפך במהירות לשער כניסה למיליוני משתמשים חדשים – רבים מהם כאלה שלא התנסו קודם בכלים ג׳נרטיביים, אבל מצאו לפתע חוויה פשוטה, מהנה ונגישה. הוויראליות לא הייתה הסיבה היחידה לזינוק, אבל היא הייתה הזרז שהפך מגמות קיימות לאימוץ המוני.

 

צמיחה באימוץ AI בדרום קוריאה

צמיחה באימוץ AI בדרום קוריאה | Microsoft

מודל סיני חינמי משנה את מפת האימוץ

אחד הסיפורים המפתיעים בדוח הוא עלייתו של DeepSeek – מודל סיני חינמי לשימוש עם גרסת API בתשלום, שמציג חדירה גבוהה במדינות שבהן שירותים מערביים מוגבלים או יקרים. השילוב בין מודל פתוח, אפליקציה חינמית לחלוטין וקידום אגרסיבי בשווקים מתפתחים הפך אותו לכלי משמעותי במיוחד באפריקה, רוסיה, איראן, קובה ובלארוס.

 

שיעור החדירה של DeepSeek לפי מדינה

שיעור החדירה של DeepSeek לפי מדינה | Microsoft

 

הדוח מציין כי במדינות שבהן כבר קיימת תשתית של שירותים מערביים איכותיים, כמו ישראל ודרום קוריאה, השפעתו של DeepSeek כמעט ואינה מורגשת. אבל במקומות שבהם חסמי עלות, תשתית או רגולציה מגבילים את הגישה למודלים מערביים, הוא הפך לאלטרנטיבה זמינה ומשפיעה.

כשמסתכלים על התמונה הגדולה

הדוח מציג תמונה מורכבת – טכנולוגיה שמתקדמת במהירות, אך מתפשטת באופן לא שוויוני. ישראל נמצאת בצד המאמץ של הגרף – מדינה קטנה שמאמצת מהר, אולי מהר מדי, אולי פשוט מהר מספיק. אבל השאלה הגדולה היא לא מי במקום הראשון או ה-12. השאלה היא מה יקרה כשהפערים יעמיקו עוד יותר: האם בינה מלאכותית תהפוך לכלי שמצמצם פערים – או למנוע שמגדיל אותם? זו כבר לא שאלה טכנולוגית. זו שאלה חברתית.

 

למי שרוצה להעמיק, הדוח המלא כאן.

הפוסט דוח מיקרוסופט חושף פערים גלובליים באימוץ בינה מלאכותית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/global-ai-adoption/feed/ 0
מי באמת אחראי לקשר הרגשי הבעייתי שנוצר בין בני נוער לצ׳אטבוט https://letsai.co.il/character-ai-google-settlement/ https://letsai.co.il/character-ai-google-settlement/#comments Fri, 09 Jan 2026 07:08:05 +0000 https://letsai.co.il/?p=67836 מה המחיר של קשר אישי עם בוט? עבור חלק מבני הנוער, שיחה עם צ’אטבוט אינה שונה משיחה עם חבר. לפעמים היא אפילו קלה יותר. חבר דיגיטלי שתמיד זמין, דמות שמקשיבה, מגיבה ומבינה. בלי מבוכה, בלי שיפוט, בלי שתיקות לא נוחות. אבל בשנים האחרונות הקשר הזה הפסיק להיות סקרנות טכנולוגית והפך לשאלה מטרידה. שורה של תביעות […]

הפוסט מי באמת אחראי לקשר הרגשי הבעייתי שנוצר בין בני נוער לצ׳אטבוט הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
מה המחיר של קשר אישי עם בוט? עבור חלק מבני הנוער, שיחה עם צ’אטבוט אינה שונה משיחה עם חבר. לפעמים היא אפילו קלה יותר. חבר דיגיטלי שתמיד זמין, דמות שמקשיבה, מגיבה ומבינה. בלי מבוכה, בלי שיפוט, בלי שתיקות לא נוחות. אבל בשנים האחרונות הקשר הזה הפסיק להיות סקרנות טכנולוגית והפך לשאלה מטרידה. שורה של תביעות שהוגשו בארצות הברית טוענת כי בני נוער שפיתחו קשר רגשי עם דמויות AI נקלעו למצוקה נפשית, ובמקרים מסוימים שמו קץ לחייהם. כעת, לאחר סערה ציבורית ודיונים משפטיים טעונים, פלטפורמת הצ’אטבוטים Character.AI וחברת Google הגיעו להסדרי פשרה עם משפחות שתבעו אותן. תנאי ההסדרים טרם פורסמו והם עדיין כפופים לאישור שיפוטי, אך המסר כבר ברור – גם שיחה עם בוט עלולה להפוך מסיכון רגשי לשאלה משפטית ומוסרית.

 

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

מה נטען בתביעות נגד Character.AI

בלב התביעות עומדת הטענה כי Character.AI עיצבה מוצר שמאפשר יצירת קשר רגשי עמוק בין בני נוער לדמויות בינה מלאכותית, מבלי להציב מנגנוני הגנה מספקים לקטינים. לפי כתבי התביעה, משתמשים צעירים פיתחו תלות רגשית בדמויות ה-AI, שראו בהן מקור לנחמה ולעיתים תחליף לקשרים אנושיים.

 

אחד המקרים הבולטים הוגש על ידי אם מפלורידה, שטענה כי בנה בן ה-14 פיתח קשר רגשי ממושך עם צ’אטבוט המבוסס על דמות מסדרת Game of Thrones. לטענתה, במהלך השיחות לא נבלמו תכנים רגישים ולא ניתנה הכוונה לפנייה לעזרה חיצונית. זמן קצר לאחר מכן, הבן שם קץ לחייו. התביעה אינה טוענת שהבוט גרם ישירות למעשה, אלא שעיצוב המוצר יצר סביבה מסוכנת עבור קטין במצוקה נפשית.

למה גם Google הופיעה כנתבעת

על פניו, Character.AI היא סטארטאפ עצמאי. בפועל, הקשרים בינה לבין גוגל הפכו את ענקית הטכנולוגיה לשחקנית שקשה להתעלם ממנה. בתביעות נטען כי גוגל קיימה עם Character.AI קשרי רישוי טכנולוגיים משמעותיים, הייתה מעורבת בעסקאות מסחריות הקשורות למוצר, ואף קלטה לשורותיה את מייסדי החברה.

 

לטענת התובעים, השילוב הזה חורג משיתוף פעולה שולי. הם טוענים כי גוגל הייתה גורם בעל השפעה מהותית על פיתוח המוצר, על הארכיטקטורה הטכנולוגית שלו ועל האופן שבו הופעל בפועל. מכאן נגזרת הדרישה לראות בה לא רק שותפה עסקית, אלא גורם שצריך לשאת באחריות משפטית לתוצאות שנוצרו.

טיעוני הצדדים בתביעות וסוגיית חופש הביטוי

אחד מקווי ההגנה המרכזיים של החברות היה טיעון חוקתי. לטענתן, הפלט שמייצר הצ’אטבוט הוא צורה של ביטוי, ולכן מוגן תחת התיקון הראשון לחוקת ארצות הברית. לפי גישה זו, הטלת אחריות משפטית על תוכן שנוצר על ידי מערכת AI עלולה לפגוע בעקרון יסוד של חופש הביטוי.

 

אלא שבשלבים מוקדמים של הדיונים, חלק מבתי המשפט הפדרליים סירבו לקבל את הטענה הזו באופן אוטומטי. השופטים הבהירו כי בשלב התביעה אין מקום להניח שפלט של צ’אטבוט נהנה מהגנת חופש הביטוי, במיוחד כאשר מדובר במוצר מסחרי שפועל במסגרת מערכת מתוכננת וממוסחרת. ההחלטות לא הכריעו בשאלה החוקתית עצמה, אך הן אפשרו לתביעות להמשיך ולהתברר.

 

להכרעה עתידית בסוגיה עשויות להיות השלכות רחבות. אם ייקבע שפלט של צ’אטבוט אינו מוגן כחופש ביטוי, ייפתח פתח לרגולציה הדוקה יותר ולהטלת אחריות משפטית על נזק שנגרם דרך אלגוריתמים. במילים אחרות, השאלה אינה רק משפטית, אלא עשויה לקבוע אם בינה מלאכותית תיתפס כדובר עצמאי או כמוצר שעל יצרניו חלה אחריות מלאה.

תביעה תקדימית נגד OpenAI סביב ChatGPT

המגרש המשפטי הזה אינו מוגבל ל-Character.AI בלבד. באוגוסט 2025 הוגשה בארצות הברית תביעה תקדימית גם נגד OpenAI, בטענות שמעלות שאלות דומות סביב אחריות, בטיחות והקשר הרגשי בין בני נוער למערכות AI.

 

בכתב התביעה נטען כי בני זוג מקליפורניה תובעים את החברה ואת המנכ״ל שלה, סם אלטמן, לאחר שבנם בן ה-16 שוחח במשך חודשים עם ChatGPT על מצוקותיו הנפשיות. לטענת המשפחה, השיחות לא זוהו כמצב סיכון מתמשך ולא הופנו לגורמי סיוע, ובשלב מסוים כללו גם תכנים חמורים, בהם דיונים על מוות ופגיעה עצמית.

 

התביעה אינה טוענת לגרימה ישירה, אלא לכך שהיעדר מנגנוני הגנה מספקים הפך שיח כללי או מסייע, לטענת המשפחה, לחלק מסביבה מסוכנת עבור קטין במצוקה נפשית.

תשובת OpenAI להאשמות

OpenAI דחתה את הטענות נגדה והדגישה כי היא פועלת לשיפור מתמיד של מערכי הבטיחות ב-ChatGPT. החברה מסרה כי בתקופה האחרונה נוספו למערכת מנגנונים לזיהוי שיח רגיש, אזהרות למשתמשים במצוקה, הפניות לקווי סיוע וכלים לפיקוח הורי.

 

עם זאת, לפי כתבי התביעה, חלק מהצעדים הללו הוטמעו רק לאחר האירוע שעליו מבוססת התביעה. השאלה שנותרה במחלוקת אינה רק אילו מנגנונים קיימים כיום, אלא האם מערך הבטיחות שפעל בזמן אמת היה מספק כדי לזהות ולהגיב למצוקה מתמשכת.

שינוי המוצר בעקבות הביקורת

בעקבות התביעות והלחץ הציבורי, Character.AI ביצעה שינוי משמעותי במדיניות המוצר. החברה הסירה אפשרויות שיחה פתוחות עבור משתמשים מתחת לגיל 18, והוסיפה מגבלות שמטרתן לצמצם חשיפה לתכנים רגישים ולדינמיקות של קשר אינטימי עם דמויות AI.

 

מדובר בצעד שמסמן הכרה רשמית בסיכונים שעלו מהשימוש בפלטפורמה בקרב קטינים. עם זאת, בעיני המבקרים והמשפחות התובעות, השאלה המרכזית אינה עצם השינוי אלא עיתויו. לטענתם, בדומה למקרה עם OpenAI, ההגבלות נוספו רק לאחר שהתבררו ההשלכות הקשות, ולא כחלק מתכנון מוקדם שמזהה סיכון מובנה במוצר עצמו.

משמעות רחבה לתעשייה

הפשרות המשפטיות, גם אם אינן יוצרות פסק דין תקדימי, מסמנות שינוי באופן שבו תעשיית הבינה המלאכותית נתפסת. אינטראקציות עם צ’אטבוטים כבר אינן נתפסות ככלי טכנולוגי ניטרלי בלבד, אלא כמערכות שפועלות גם על מישורים רגשיים ופסיכולוגיים, ושבנסיבות מסוימות עלולות לגרום לנזק ממשי.

 

התביעות נגד Character.AI, Google ו-OpenAI מציבות שאלה שלא נוח לתעשייה לשאול: האם האחריות של חברות AI מסתיימת ביכולת הטכנולוגית, או שהיא מתחילה בדיוק במקום שבו נוצר קשר אנושי פגיע? כשהשיח עובר ממילים על מסך להשפעה ממשית על חיי בני אדם, נדרש חשבון נפש שאינו רק טכנולוגי, אלא גם מוסרי וחברתי.

הפוסט מי באמת אחראי לקשר הרגשי הבעייתי שנוצר בין בני נוער לצ׳אטבוט הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/character-ai-google-settlement/feed/ 1
המירוץ של xAI לריבונות דיגיטלית ואנרגטית https://letsai.co.il/xai-20b-funding/ https://letsai.co.il/xai-20b-funding/#respond Thu, 08 Jan 2026 10:38:40 +0000 https://letsai.co.il/?p=67812 בצעד שמגדיר מחדש את קנה המידה של ההשקעות בתעשיית ההייטק העולמית, הודיעה חברת הבינה המלאכותית xAI, שבבעלות אילון מאסק, על השלמת סבב גיוס הון חסר תקדים (Series E) בהיקף של 20 מיליארד דולר. הגיוס, שעקף באופן משמעותי את היעד המקורי, הוא לא רק עדות לאמון המשקיעים במאסק, אלא משקף תפיסה אסטרטגית חדשה: בניית “מדינה בתוך […]

הפוסט המירוץ של xAI לריבונות דיגיטלית ואנרגטית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
בצעד שמגדיר מחדש את קנה המידה של ההשקעות בתעשיית ההייטק העולמית, הודיעה חברת הבינה המלאכותית xAI, שבבעלות אילון מאסק, על השלמת סבב גיוס הון חסר תקדים (Series E) בהיקף של 20 מיליארד דולר. הגיוס, שעקף באופן משמעותי את היעד המקורי, הוא לא רק עדות לאמון המשקיעים במאסק, אלא משקף תפיסה אסטרטגית חדשה: בניית “מדינה בתוך מדינה” טכנולוגית, הכוללת לא רק תוכנה, אלא שליטה מוחלטת בתשתיות המחשוב, באנרגיה ובמערך השירותים לארגונים גדולים.

 

סבב גיוס הון חסר תקדים (Series E) בהיקף של 20 מיליארד דולר

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

מהקמת החברה ועד לשיא הנוכחי

חברת xAI הוקמה ביולי 2023 במטרה מוצהרת “להבין את טבע היקום”. מאז הקמתה, החברה נמצאת במירוץ רצוף מול ענקיות כמו OpenAI, גוגל ו-Anthropic.

 

בעוד שהמתחרות התמקדו בעיקר בפיתוח מודלי שפה (LLMs), xAI אימצה גישה של אינטגרציה אנכית מהירה. בתוך פחות משנתיים, הצליחה החברה להשיק את המודל “Grok”, לשלב אותו בפלטפורמת המדיה החברתית X (לשעבר טוויטר), ולהקים את מערכי המחשוב הגדולים בעולם.

 

הגיוס הנוכחי מגיע לאחר שנה שבה הוכיחה xAI יכולת ביצועית יוצאת דופן. בשנת 2025, החברה פרסה למעלה ממיליון כרטיסי עיבוד גרפי מסוג H100 (או שווי ערך להם) במרכזי הנתונים המכונים “Colossus I” ו-“Colossus II”. התשתיות האלה הן המנוע מאחורי Grok Voice, הסוכן הקולי בזמן אמת של החברה, ומאחורי אימון הדורות הבאים של הבינה המלאכותית.

 

במקביל, החברה הרחיבה ממש באחרונה את אחיזתה גם בשוק העסקי עם השקת פתרון האנטרפרייז (Enterprise) שלה, “Grok Business”, המציע לארגונים גישת API מתקדמת, אבטחה מוגברת ויכולת לאמן מודלים על מידע פרטי – צעד המציב אותה בתחרות ישירה מול הפתרונות העסקיים של OpenAI ומיקרוסופט.

שותפויות אסטרטגיות ומשקיעים

רשימת המשקיעים בסבב ה-Series E מלמדת על השילוב שבין הון פיננסי מסורתי לשותפויות טכנולוגיות עמוקות. לצד קרנות כמו Valor Equity Partners ו-Fidelity, בולטת השתתפותה של רשות ההשקעות של קטאר (QIA), המצביעה על העניין הגלובלי בריבונות טכנולוגית.

 

עם זאת, הנקודה המעניינת ביותר היא מעורבותן של ענקיות החומרה NVIDIA ו-Cisco. נוכחותן בסבב הגיוס היא לא רק פיננסית, היא מבטיחה ל-xAI גישה מועדפת לשבבים המתקדמים ביותר ולציוד רשת קריטי, בתקופה שבה שרשרת האספקה העולמית מהווה את אחד מצווארי הבקבוק המרכזיים בתחום ה-AI.

תחנת כוח פרטית למחשבי על

ההיבט המפתיע והמשמעותי ביותר בדיווחים האחרונים הוא החלטתה של xAI להיכנס לתחום ייצור האנרגיה. מאסק אישר כי החברה רכשה חמש טורבינות גז טבעי ענקיות מחברת Doosan Enerbility הדרום-קוריאנית. המטרה של מאסק ברורה – הקמת תחנת כוח פרטית שתספק 380 מגה-וואט (MW) של חשמל באופן עצמאי.

 

המהלך הזה נובע מצורך קיומי. מחשבי העל של הדור הבא דורשים כמויות חשמל אדירות כדי להזין את מערך המחשוב המורכב (Cluster) שבו מאות אלפי מעבדים מחוברים ביניהם ופועלים כיחידה אחת מסונכרנת.

 

לשם המחשה, האנרגיה שתייצר התחנה מיועדת להזין קלאסטר בקנה מידה דמיוני, שווה ערך ל-600,000 מעבדי GB200 של NVIDIA. בעוד שחברות כמו מיקרוסופט חתמו (ספטמבר 2024) על הסכמים אסטרטגיים לשני עשורים, דוגמת הפעלתו מחדש של הכור הגרעיני ב-Three Mile Island, הן נותרות תלויות ברגולציה מורכבת ובלוחות זמנים חיצוניים.

 

מאסק, לעומת זאת, בוחר בנתיב של בעלות ישירה ובנייה עצמית מהירה. הוא אמנם מתעדף את הגז הטבעי על פני ה’ניקיון’ הסביבתי של האנרגיה הגרעינית או המתחדשת, אך הוא מבטיח לעצמו את המשאב הקריטי ביותר במירוץ ל-AI ללא תלות באף גורם חיצוני.

תגובות מעורבות

האסטרטגיה של xAI מעוררת תגובות מעורבות בקהילה הטכנולוגית והכלכלית.

 

התומכים טוענים כי מדובר במהלך גאוני של “דה-ריסקינג” (הפחתת סיכונים). על ידי בניית תחנת כוח משלה, xAI עוקפת את הרגולציה המורכבת ואת העומסים על רשתות החשמל הציבוריות, מה שמאפשר לה להקים דאטה-סנטרים בלוחות זמנים קצרים פי כמה מהמקובל בתעשייה. היכולת של xAI, בגיבוי הניסיון הלוגיסטי של SpaceX וטסלה, ליצור תשתית פיזית במהירות שיא מעניקה לה יתרון תחרותי שקשה לגשר עליו.

 

המבקרים, לעומת זאת, מעלים שאלות בנוגע להשפעה הסביבתית. שימוש בטורבינות גז טבעי, גם אם הן יעילות, עומד בסתירה למגמה הכללית של מעבר לאנרגיה מתחדשת בקרב ענקיות הטכנולוגיה. בנוסף, יש המטילים ספק ביכולת של חברה אחת לנהל בו-זמנית פיתוח אלגוריתמי מורכב, ייצור חומרה (באמצעות שותפויות) ותפעול תחנות כוח, מבלי להתפזר יתר על המידה.

 

בהיבט הכלכלי, שריפת המזומנים (Burn Rate) של xAI היא עצומה. למרות הגיוס של 20 מיליארד דולר, עלויות החומרה והאנרגיה עלולות לכלות את המשאבים הללו במהירות. השאלה המרכזית נותרת בעינה – האם המודלים העתידיים, כמו Grok 5 הנמצא כעת באימון, יצליחו לייצר ערך כלכלי שיצדיק השקעות בסדרי גודל כאלה?

האסטרטגיה של xAI לשליטה מקצה לקצה בעידן ה-AGI

השלמת סבב הגיוס והיציאה לדרך עם פרויקט תחנת הכוח מסמנות את תחילתו של פרק חדש במירוץ לבינה המלאכותית. עם בסיס משתמשים של כ-600 מיליון איש באפליקציות X ו-Grok, ושילוב הולך וגובר ברכבי טסלה, xAI מנסה ליצור אקו-סיסטם סגור שבו היא שולטת בכל שלב: מהחשמל שנכנס לטורבינה, דרך השבב שמעבד את הנתונים, ועד לממשק המשתמש הסופי.

 

הגעת יחידות ייצור האנרגיה הראשונות בסוף 2026 תהיה נקודת בוחן קריטית. אם המודל של מאסק יצליח, הוא עשוי להפוך לסטנדרט חדש עבור חברות טכנולוגיה גדולות, שיבינו כי בעידן של בינה מלאכותית כללית (AGI), השליטה באנרגיה היא חשובה לא פחות מהשליטה בקוד. xAI לא רק בונה מודל שפה, היא בונה תשתית פיזית ודיגיטלית שנועדה להבטיח שהיא תהיה השחקן הדומיננטי במציאות הטכנולוגית החדשה.

הפוסט המירוץ של xAI לריבונות דיגיטלית ואנרגטית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/xai-20b-funding/feed/ 0
לקראת אוגוסט 2026: כך ישפיע חוק ה-AI האירופי על חברות וארגונים מישראל https://letsai.co.il/eu-ai-act-preparation/ https://letsai.co.il/eu-ai-act-preparation/#respond Wed, 07 Jan 2026 07:50:04 +0000 https://letsai.co.il/?p=67787 אוגוסט 2026 נשמע רחוק, אבל עבור ארגונים שעובדים עם בינה מלאכותית, השעון כבר רץ. חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי נכנס ליישום מדורג, וחלקים ממנו כבר חלים בפועל. עבור חברות ישראליות שפועלות באירופה, או כאלה שמשתמשות ב-AI כחלק מהמוצר או התפעול, זו כבר לא שאלה תיאורטית אלא החלטה עסקית עם השלכות מיידיות. במאמר הזה נציג […]

הפוסט לקראת אוגוסט 2026: כך ישפיע חוק ה-AI האירופי על חברות וארגונים מישראל הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
אוגוסט 2026 נשמע רחוק, אבל עבור ארגונים שעובדים עם בינה מלאכותית, השעון כבר רץ. חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי נכנס ליישום מדורג, וחלקים ממנו כבר חלים בפועל. עבור חברות ישראליות שפועלות באירופה, או כאלה שמשתמשות ב-AI כחלק מהמוצר או התפעול, זו כבר לא שאלה תיאורטית אלא החלטה עסקית עם השלכות מיידיות. במאמר הזה נציג סקירה ברורה ומעשית של עיקרי החוק, ציר הזמן הרלוונטי, והצעדים שארגונים בישראל צריכים להכיר כבר עכשיו לקראת התחולה המלאה באוגוסט 2026.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

בין רעש רגולטורי למציאות משפטית

בפברואר 2025 עסקנו כאן לראשונה בחוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי (AI Act) כרגולציה המקיפה הראשונה בעולם שמנסה להסדיר את השימוש בבינה מלאכותית בקנה מידה רחב. כבר אז היה ברור שמדובר בחוק שאינו נשאר בגבולות אירופה בלבד, אלא צפוי להשפיע גם על חברות ישראליות שמפתחות, מטמיעות או מוכרות פתרונות AI לשוק האירופי. בדומה ל-GDPR, המחוקק האירופי סימן כיוון: בטיחות, אחריות ושקיפות, גם במחיר של חובות רגולטוריות חדשות לארגונים.

 

שנת 2025 עצמה הייתה שנה מבלבלת בשיח סביב החוק. מצד אחד, דיווחים חוזרים על לחץ מצד התעשייה ומדינות באירופה לדחות את היישום, בעיקר סביב החובות על מודלים כלליים (General-Purpose AI – GPAI) והעיכוב בפרסום קוד הפרקטיקה שאמור להנחות את השוק. מצד שני, עמדת הנציבות האירופית נותרה עקבית – אין “עצירת שעון”, והחוק מתקדם לפי לוח הזמנים שנקבע.

 

נכון לתחילת 2026, החוק עצמו לא שונה. קיימות הצעות לתיקונים ולדחיות נקודתיות, בעיקר בכל הנוגע למערכות בסיכון גבוה, אך אלה מצריכות תהליך חקיקה מלא שטרם הושלם. עבור ארגונים, המשמעות ברורה: מתכננים לפי החוק הקיים, ומנהלים מעקב שוטף אחר שינויים, לא להפך.

ציר הזמן שכל ארגון צריך להכיר

היישום של חוק ה-AI אינו אירוע חד-פעמי אלא תהליך מדורג. בפברואר 2025 נכנסו לתוקף האיסורים על פרקטיקות מסוימות, כמו מערכות דירוג חברתי, לצד חובת אוריינות בינה מלאכותית שמחייבת ארגונים לוודא שהעובדים מבינים כיצד להשתמש ב-AI בצורה אחראית. באוגוסט 2025 החלו לחול חובות ייעודיות על ספקי מודלים כלליים, במקביל להקמת מנגנוני ממשל ואכיפה ברמת האיחוד.

 

נקודת הייחוס המרכזית עבור מרבית הארגונים היא אוגוסט 2026, אז נכנסת לתוקף התחולה הכללית של החוק. המשמעות הניהולית היא שאין יותר מדי “זמן חסד”. חלק מהחובות כבר כאן, והיערכות מוקדמת היא הדרך היחידה לצמצם סיכון רגולטורי ולהימנע מהפתעות לא נעימות בהמשך.

החוק חל גם על חברות ישראליות

אחת הנקודות שממשיכות להפתיע מנהלים בישראל היא התחולה האקס-טריטוריאלית של חוק ה-AI. בניגוד לאינטואיציה, מיקום החברה כמעט ואינו רלוונטי. אם המוצר שלכם מוצב בשוק האירופי, או אם יש לכם משתמשים, לקוחות או שותפים באיחוד, אתם נמצאים בתחום התחולה של החוק. זה נכון לחברות SaaS, לפלטפורמות B2B, וגם לארגונים שמספקים פתרונות מבוססי בינה מלאכותית כחלק משירות רחב יותר.

 

עבור ארגונים ישראלים שפועלים בזירה גלובלית, המשמעות היא שחוק ה-AI אינו “בעיה אירופית”, אלא שיקול תפעולי ועסקי שצריך להיכנס לשולחן ההנהלה.

ספקים מול משתמשים: מי אחראי ועל מה

אחרי שמבינים שהחוק חל גם עליכם, השאלה הבאה היא איזה תפקיד רגולטורי אתם ממלאים. החוק מבצע הבחנה ברורה בין שני תפקידים מרכזיים. ספק (Provider) הוא מי שמפתח או משווק מערכת בינה מלאכותית תחת שמו. משתמש או מפעיל (Deployer) הוא מי שמטמיע מערכת כזו בתוך הארגון או כחלק משירות שהוא מספק.

 

ההבחנה הזו אינה סמנטית. ספקים נושאים באחריות רחבה יותר, במיוחד כאשר מדובר במערכות בסיכון גבוה, ונתבעים להוכיח תיעוד, ניהול סיכונים וממשל טכנולוגי. משתמשים נדרשים בעיקר לשימוש אחראי, שקיפות והכשרת עובדים. בפועל, לא מעט חברות הן גם ספק וגם משתמש, ולכן נדרשות לבחון כל מערכת בינה מלאכותית בנפרד ולא להסתפק בהגדרה אחת גורפת.

סיווג הסיכון והשלכות עסקיות

לב ליבה של רגולציית ה-AI האירופית הוא סיווג סיכון. החוק אינו שואל רק “האם יש כאן בינה מלאכותית”, אלא עד כמה השימוש בה עלול להשפיע על זכויות, בטיחות והזדמנויות של אנשים. מערכות שמעורבות בקבלת עובדים, מתן אשראי, תמחור ביטוח או קבלת החלטות רפואיות עשויות להיחשב כמערכות “בסיכון גבוה”.

 

חשוב להדגיש, סיווג כזה אינו אוסר על השימוש במערכת, אלא מגדיר רף גבוה יותר של אחריות. ארגונים נדרשים לעמוד בדרישות מחמירות יותר של תיעוד, ניהול סיכונים, פיקוח אנושי ושקיפות. בפועל, זה משפיע ישירות על אופן הפיתוח, ההטמעה והתחזוקה של המערכת לאורך זמן.

 

גם מערכות שאינן מסווגות כ”סיכון גבוה” אינן פטורות מחובות. צ’אטבוטים, מערכות ג׳נרטיביות וממשקים שבהם משתמש עלול לחשוב שהוא מתקשר עם בן אדם מחויבים בשקיפות בסיסית. עבור ארגונים רבים, אלו בדיוק המקומות שבהם נדרש שינוי קטן בממשק או בניסוח, אך כזה שיש לו משמעות רגולטורית ברורה.

 

החוק כולל מנגנוני אכיפה וקנסות משמעותיים, עם תקרות שיכולות להגיע עד 35 מיליון אירו או עד 7% מהמחזור העולמי של החברה, הגבוה מביניהם, בהתאם לסוג ההפרה. עבור הפרות אחרות, החוק קובע תקרות נמוכות יותר אך עדיין משמעותיות. עם זאת, האכיפה אינה פועלת ככפתור אדום שסוגר שווקים בן לילה.

 

לרשויות יש סל כלים רחב, החל מדרישות תיקון והגבלות שיווק, ועד קנסות מנהליים במקרים חמורים. עבור הנהלות, המשמעות היא סיכון תפעולי ומסחרי מתמשך, ולא רק שאלה משפטית נקודתית.

GPAI וקוד הפרקטיקה כשכבת רגולציה נפרדת

ארגונים שמפתחים מודלים כלליים, כמו מודלי שפה או תמונה, נכנסים לשכבה רגולטורית ייעודית בחוק. מדובר במודלים רב-שימושיים שיכולים לשמש כבסיס למגוון רחב של יישומים, ולכן המחוקק האירופי בחר להתייחס אליהם בנפרד. כאן נכנס לתמונה קוד הפרקטיקה, שנועד לשמש מסלול וולונטרי שיסייע להדגים עמידה בדרישות החוק.

 

במהלך 2025 נרשמה אי ודאות סביב לוחות הזמנים של הקוד, והלחץ לדחייה נבע בעיקר מהמורכבות הטכנית והארגונית הכרוכה ביישום החובות על מודלי GPAI. חשוב להבין, החובות עצמן כבר מעוגנות בחוק. קוד הפרקטיקה נועד להקל על היישום ולהציע מסגרת עבודה מוסכמת, אך הוא אינו תנאי לקיומן של החובות ואינו מחליף אותן. עבור מפתחי מודלים, המשמעות היא צורך להיערך גם אם המסגרת הוולונטרית עדיין מתגבשת.

AI literacy

אחד הסעיפים הפחות דרמטיים אך המשמעותיים ביותר בחוק הוא חובת אוריינות הבינה המלאכותית. כל ארגון שמשתמש ב-AI נדרש לנקוט צעדים סבירים כדי לוודא שהעובדים מבינים מה הם עושים, מה מותר ומה אסור, ואילו סיכונים קיימים בשימוש במערכות כאלה. החובה הזו חלה כבר מפברואר 2025, ולא נדחתה לשלב מאוחר יותר.

 

עבור מנהלים, מדובר ב-Quick win מובהק. הדרכה קצרה, נהלים ברורים ותיעוד בסיסי לא רק מספקים מענה רגולטורי, אלא גם משמשים כלי ניהולי שמקטין טעויות, מחדד אחריות ומעלה את רמת המקצועיות בארגון. זהו אחד המקרים הנדירים שבהם ציות ויעילות הולכים יד ביד.

תקצוב חכם

אחת הטעויות הנפוצות בשיח סביב חוק ה-AI היא ניסיון להצמיד לו תג מחיר אחיד. בפועל, הגישה הנכונה היא מודל תקצוב ולא סכום קבוע. העלות תלויה בשלושה גורמים עיקריים: היבטים רגולטוריים ומשפטיים, בדיקות ואבטחת איכות טכנית, ותיעוד וממשל פנימי.

 

ארגון עם מספר מערכות פשוטות ושימושים מוגבלים יידרש להיערכות שונה לחלוטין מארגון שמפתח מודלים קריטיים לשוק הפיננסי או הרפואי. ההבנה הזו מאפשרת תכנון ריאלי, הדרגתי ושקול, במקום תגובה בלחץ לרגולציה שנתפסת כמאיימת.

מה עושים עכשיו

הצעד הראשון שאינו תלוי בדחיות, תיקונים או פרשנויות עתידיות הוא מיפוי. לדעת אילו מערכות בינה מלאכותית קיימות בארגון, מי משתמש בהן, לאילו שימושים, והאם יש להן נגיעה לשוק האירופי. במקביל, חשוב להתחיל בשקיפות בסיסית מול משתמשים ובהכשרת עובדים. אלה צעדים פשוטים יחסית, אך כאלה שמייצרים שליטה, סדר והפחתת סיכון, גם אם לוח הזמנים הרגולטורי עוד ישתנה.

 

חוק הבינה המלאכותית האירופי הוא לא עוד רגולציה חולפת. בדומה ל-GDPR, הוא צפוי להפוך לסטנדרט ייחוס עולמי שישפיע גם מעבר לגבולות האיחוד. עבור ארגונים ישראלים, ההיערכות אינה רק עניין של ציות, אלא הזדמנות לבנות תשתית AI אחראית, שקופה ובוגרת יותר. מי שיתחיל עכשיו, יגיע לאוגוסט 2026 ללא לחץ וללא הפתעות, עם הבנה, שליטה ויתרון תפעולי ברור.

 

האמור במאמר זה הוא סקירה כללית ואינו מהווה ייעוץ משפטי. יישום חוק ה-AI בפועל תלוי בנסיבות הספציפיות של כל ארגון, ולכן מומלץ להיעזר בייעוץ משפטי או רגולטורי המתמחה בחוק הבינה המלאכותית האירופי.

הפוסט לקראת אוגוסט 2026: כך ישפיע חוק ה-AI האירופי על חברות וארגונים מישראל הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/eu-ai-act-preparation/feed/ 0
אז מה היה לנו כאן? סיכום שנה שבה הקסם הפך לתשתית https://letsai.co.il/ai-2025-growing-up/ https://letsai.co.il/ai-2025-growing-up/#respond Mon, 05 Jan 2026 10:41:08 +0000 https://letsai.co.il/?p=67595 אם 2024 הייתה שנת ההבטחות, ההדגמות והקסם, 2025 הייתה שנת המפגש עם המציאות. זו הייתה השנה שבה הבינה המלאכותית הפסיקה להיות ניסוי מעבדה מרשים והתחילה להתנהג כמו תשתית חיונית. וכשתשתית נכנסת לחיים, פתאום אכפת לנו מדברים פחות זוהרים: עלות, אמינות, קצב ושליטה. זו כבר לא הייתה שיחה תיאורטית על “מה אפשר לעשות”, אלא שיחה קרה […]

הפוסט אז מה היה לנו כאן? סיכום שנה שבה הקסם הפך לתשתית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
אם 2024 הייתה שנת ההבטחות, ההדגמות והקסם, 2025 הייתה שנת המפגש עם המציאות. זו הייתה השנה שבה הבינה המלאכותית הפסיקה להיות ניסוי מעבדה מרשים והתחילה להתנהג כמו תשתית חיונית. וכשתשתית נכנסת לחיים, פתאום אכפת לנו מדברים פחות זוהרים: עלות, אמינות, קצב ושליטה. זו כבר לא הייתה שיחה תיאורטית על “מה אפשר לעשות”, אלא שיחה קרה וישירה על מי שולט בתשתית, מי נושא בעלויות האמיתיות, מי משלם את המחיר כשהמערכות טועות, ומי באמת מפיק מזה ערך עסקי.

 

בתוך שצף העדכונים והחדשות שלא פסק לרגע, בלתי אפשרי לסכם כל פיצ’ר או כלי שיצא. לכן, ברוח השנה הזו, נעשה כאן “Vibe Recap”: נתמקד במגמות העומק ששינו את הכיוון של הספינה. אבל לפני שנצלול, כדאי לעצור לרגע ולהיזכר בקצב החריג שבו הכל התרחש. הסרטון שלפניכם דוחס ל־75 שניות את ה”חום הגבוה” של 2025: מהכניסה הבלתי צפויה של DeepSeek, דרך הטלטלות ב-OpenAI, ועד המהלכים המכריעים של גוגל, שסיימה את השנה בעמדת כוח שונה לחלוטין מזו שבה התחילה:

 

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

רוחות מזרחיות

2025 לא נפתחה בהכרזה נוצצת מעמק הסיליקון, אלא בזעזוע שהגיע מכיוון פחות צפוי – סין. DeepSeek לא רק השיקה מודל חזק וזול והקריסה את מניית אנבידיה ואת שוק המניות, היא סדקה את המיתוס היקר ביותר של התעשייה.

 

במשך שנים, המשוואה הייתה פשוטה: יותר כסף + יותר שבבים = מודל חכם יותר. DeepSeek הוכיחה שארכיטקטורה חכמה וסינון נתונים קפדני יכולים לנצח כוח מחשוב גולמי. השורה התחתונה הייתה שיעור בהנדסה – הבינה המלאכותית הפסיקה להיות רק מרוץ חימוש של חומרה (GPU) והפכה לאתגר של יעילות. ברגע שהיעילות הפכה לסטנדרט, השאלה עברה מ”כמה המודל גדול” ל”כמה הוא מסוגל לנמק ולפתור בעיות”.

עידן ה-Reasoning 

כשאינטליגנציה למדה לעצור ולחשוב בתגובה ללחץ להפגין אמינות, ענקיות המערב שינו מסלול. OpenAI, עם סדרות o3 ו-o4 ובהמשך עם דגמי ה-GPT-5 הראשונים, סימנה את המעבר ממודלים שמצטיינים ב”שטף דיבור” למודלים שמתמקדים בהסקה, בתכנון ובבדיקה עצמית. ה-Reasoning (יכולת הסקת המסקנות) הפסיק להיות מונח אקדמי והפך לדרישה מעשית בשטח.

 

אבל השינוי העמוק ביותר של 2025 היה פסיכולוגי. לראשונה, הסכמנו לוותר על המיידיות לטובת איכות התוצאה. התרגלנו למצב שבו תשובה טובה דורשת זמן חישוב, והבנו שאינטליגנציה אמיתית לא תמיד עונה מהר – היא “חושבת” ומתקנת את עצמה לפני שהיא מגיבה.

 

2025 הוכיחה שהבעיה של 2024 לא הייתה מחסור במידע (המודלים כבר ‘קראו’ את כל האינטרנט) אלא מחסור בבקרת איכות עצמית. הבנו שאינטליגנציה אמיתית היא לא היכולת לשלוף תשובה מהירה מהזיכרון, אלא היכולת להפעיל לוגיקה על המידע הקיים, לבדוק אם יש סתירות, לתכנן את שלבי הפתרון ולזהות טעויות לפני שהן יוצאות למסך. ב-2025 עברנו ממודלים ש’שולפים תשובה מהמותן’, למודלים שבאמת ‘חושבים’.

אפקט קרפאתי

אי אפשר לסכם את 2025 בלי לדבר על המהפכה השקטה שחולל אנדריי קרפאתי. בתחילת השנה, אחד המייסדים של OpenAI ומנהל ה-AI בטסלה, פתח את סכר ה-Vibe Coding – המעבר מכתיבת סינטקס דקדקני לניהול של “אווירה” וכוונות. פתאום, המרחק בין רעיון למוצר עובד הצטמצם לאפס. ב-2025, מתכנתים הפכו למנצחים על תזמורת של מודלים, שבה ה”וויב” (הכוונה הלוגית) חשוב יותר מהפסיק והנקודה. זה היה אחד השיאים של חזון ה-Reasoning, כי אם המכונה מבינה אותי, אני כבר לא צריך לדבר בשפה שלה.

 

אבל אותה שנה שהתחילה באופוריה של יצירה קלה, הסתיימה בציוץ המהדהד של קרפאתי מדצמבר על ה-FOMO. כשמי שנחשב לאחד האדריכלים של עולם ה-AI מודה שגם הוא לא מצליח לעמוד בקצב, הבנו שמשהו השתנה. ה-FOMO של 2025 לא היה על “כלי חדש”, אלא על היכולת האנושית לעכל את השינוי. זה סיכם היטב את הפרדוקס של השנה: מעולם לא היה קל יותר לבנות דברים, ומעולם לא היה קשה יותר להרגיש שאתה באמת שולט במה שקורה.

וידאו שווה אלף מילים

אם ב-2024 התפעלנו מתמונות סטטיות, 2025 הייתה השנה שבה המחסום הוויזואלי נפרץ סופית. מודלים כמו Sora 2, Kling ו-Runway Gen-4.5 הפסיקו להיות סרטוני דמו בטוויטר והפכו לכלי עבודה בסטודיו של הוליווד ובמשרדי פרסום. זה כבר לא היה רק ‘וידאו יפה’, אלא היכולת לייצר עולמות שלמים בפקודה קולית. המעבר הזה משלים את תמונת ה-Reasoning – המכונה לא רק ‘חושבת’ בלוגיקה, היא ‘מבינה’ את חוקי הפיזיקה והתנועה, והופכת כל רעיון למוצר ויזואלי גמור תוך דקות.

עוברים לעולם אייג׳נטי

אבל המכונה לא רק למדה לראות ולדמיין, היא למדה גם לבצע. המשחק השתנה ברגע שהפסקנו לבקש מה-AI לייצר טקסט או תמונה והתחלנו לדרוש ממנו תוצאות: לסגור עסקאות, לנהל פרויקטים ולהריץ תהליכים מקצה לקצה. ב-2025, ה-AI יצא מהמעבדה הסטרילית ועבר למשרד האמיתי – מקום שבו החוקים נוקשים, המערכות מורכבות, וטעויות עולות כסף אמיתי.

 

המעבר לסוכנים (Agents) הפך את הבינה המלאכותית מ”יועץ רהוט” למערכת ביצועית. החותמת הרשמית לעידן הזה הייתה הרכישה של Manus על ידי Meta בסוף דצמבר – מהלך שסימן את קו פרשת המים והבהיר שתשתית העבודה העתידית היא כבר לא “צ’אט”, אלא פעולה.

 

אבל המעבר ל”ידיים עובדות” חשף חיכוך אנושי חדש: “צוואר הבקבוק של האחריות”. התברר שסוכן שיודע לנהל תקציב הוא חסר ערך אם התרבות הארגונית לא מסוגלת להעניק לו הרשאות. ב-2025, החזון של “טייס אוטומטי” נעצר במחסום של נהלים ישנים וחשש אנושי, והזכיר לנו שגם התוכנה המתקדמת ביותר עדיין צריכה לעבור דרך האנשים שאמורים לסמוך עליה.

צוות של איש אחד

לצד השינוי הפסיכולוגי, התרחש שינוי דרמטי לא פחות בעולם התעסוקה. בשנה הזו נולד המושג “צוות של איש אחד”: הגדרת התפקיד של עובד או מנהל עברה טרנספורמציה מביצוע משימות לניהול סוכנים. הפיל שבחדר כבר לא היה “האם ה-AI יחליף אותי”, אלא איך אני מנהל צי של עוזרים שמבצעים 90% מהעבודה השחורה שלי.

 

השינוי הזה הוליד את תופעת ה-Shadow AI (בינת צללים) – בזמן שארגונים גדולים התחבטו בשאלות של רגולציה ואבטחה, העובדים בשטח כבר הקימו לעצמם “מחלקות צללים” מתחת לרדאר הארגוני. הם רתמו סוכנים עצמאיים כדי לעקוף צווארי בקבוק בירוקרטיים ולייצר תפוקה של צוות שלם, בלי לבקש רשות ובלי לחכות ל-IT.

 

זה יצר משבר זהות מקצועי עמוק. כשהמכונה כותבת, מעצבת ומקודדת טוב יותר מהאדם, הערך האנושי עבר לשיקול הדעת וליכולת לשאול את השאלות הנכונות.

איכות מול סקייל 

ב-2025 התעשייה התפצלה לשתי פילוסופיות עסקיות מנוגדות: מצד אחד, “מודלי בוטיק” שמכוונים לדיוק גבוה במשימות קריטיות (כמו Claude 4.5 Opus). מצד שני, תשתית המונית של ענקיות כמו גוגל ומיקרוסופט, שהפכו את ה-AI לברירת מחדל בכל מוצר קיים.

 

האמת הפחות נעימה של השנה היא שככל שההפצה גדלה, חלק מהכלים עברו מקטגוריה של “חדשנות” לסטטוס של “טוב מספיק”. הנגישות הרחבה אמנם האיצה את האימוץ, אך לעיתים קרובות זה קרה על חשבון הדיוק במשימות מורכבות.

 

למה זה קרה? משום שסקייל מחייב פשרות כלכליות. כדי לשרת מיליארדי משתמשים בלי לקרוס תחת עלויות המחשוב, הענקיות נדחפו להשתמש במודלים “רזים” ומהירים יותר. התוצאה היא דמוקרטיזציה של הטכנולוגיה, אבל כזו שמגיעה עם “תקרת זכוכית” של עומק ואיכות.

הגבולות הפיזיים והמשפטיים 

מעבר לאלגוריתמים, 2025 הייתה השנה שבה הבינה המלאכותית פגשה את תקרת הזכוכית של הפיזיקה והחוק. הזינוק במודלי ה-Reasoning חשף את תג המחיר האנרגטי המבהיל של האינטליגנציה: כל “מחשבה” עמוקה של המכונה דורשת כוח מחשוב אדיר, והרעב הזה לחשמל הפך ממשבר טכני למאבק פוליטי. ראינו מדינות שנאלצו להכריע בין הקמת דאטה-סנטרים חדשים לבין הבטחת יציבות רשת החשמל לתושבים.

 

במקביל, “המערב הפרוע” של הנתונים נתקע בצווארי בקבוק משפטיים. הכרעות תקדימיות בנושאי זכויות יוצרים והסכמי רישוי יקרים הבהירו שאי אפשר להמשיך לאמן מודלים על גבם של יוצרים ללא תמורה.

 

הרגולציה אולי עדיין מפגרת אחרי קצב הפיתוח, אבל ב-2025 היא ייצרה מספיק “חיכוך” כדי להפוך את שאלת הקניין והאנרגיה מנושא משפטי אפור לבעיה אסטרטגית על שולחן המנכ”ל. הבנו סופית שאי אפשר לבנות עולם חדש תוך התעלמות ממשאבים מתכלים ומחוקי העולם הישן.

הקאמבק (המרשים) של גוגל וסוף המונופול

אם 2024 הייתה השנה של “המלך ChatGPT“, ב-2025 הכתר התפצל. הבלעדיות של OpenAI נסדקה כי המשתמשים התבגרו והתחילו לחפש כלים כירורגיים למשימות ספציפיות: Claude (של Anthropic) הפך לבחירה האוטומטית של מפתחים וחוקרים שחיפשו דיוק ושיקול דעת עמוק (במיוחד בסדרת 4.5), Perplexity הגדירה מחדש את החיפוש כחוויית ידע מבוססת מקורות, ו-Grok (של xAI) ניצל את שריר המחשוב האדיר שלו ואת החיבור הישיר ל-X כדי לספק תשובות חריפות ועדכניות בזמן אמת.

 

אבל מעל הפיצול הזה, נחשף היתרון ה”לא-הוגן” של גוגל. אחרי שנעלמה ולא באמת היוותה תחרות, ובזמן שהמתחרות רצו אחרי פריצות דרך “תודעתיות”, גוגל ניצחה במבחן החיכוך ופשוט דאגה להיות שם השנה.

 

היא פשוט הייתה שם כשהמשתמש הקליד – הטמיעה את ה-AI כשכבה שקופה בתוך ה”שלח” של המייל וה”שמור” במסמכים, שחררה כלים משני הרגלים כמו NotebookLM ומודל תמונה מתקדם כמו ננו בננה פרו, והוכיחה לכולנו שכאשר כלים יעילים מושתתים על המוח של אחד המודלים החזקים בעולם (ג׳מיני 3) – המשתמשים מצביעים ברגליים.

 

אין ספק שמתחת לפני השטח, הניצחון הזה הונע גם על ידי מגמה פסיכולוגית מכרעת: עייפות המשתמשים. אחרי שנתיים של הפצצת פיצ’רים, השאלה ב-2025 הפכה מ”איזה עוד כלי יצא?” ל”איך זה בכלל משרת אותי?”. המעבר למולטי-מודאליות ולאקו-סיסטם אחוד נולד מהצורך להפסיק לזגזג בין טאבים ופשוט להתחיל לעבוד. ב-2025, ה-AI הפסיק להיות יעד, והפך לאוויר שאנחנו נושמים בתוך סביבת העבודה.

הקרב על הערך 

הפער בין היכולת לבין המציאות מעולם לא היה גדול יותר. מצד אחד, מחקר של MIT מאוגוסט 2025 מצא נתון מדהים: 95% מהפיילוטים של בינה מלאכותית בארגונים נכשלים בהוכחת ערך אמיתי. מצד שני, מקינזי מעריכה שהפוטנציאל הכלכלי של הטכנולוגיה נע בין 2.6 ל-4.4 טריליון דולר בשנה.

 

איך ייתכן שפער כזה קיים? התשובה היא שהטכנולוגיה עובדת מצוין – הבעיה היא ביישום. ב-2025 הבנו שאי אפשר להטמיע כלים של העתיד בתוך נהלים ושיטות עבודה של העבר. הפער הזה הוא לא “באג” בטכנולוגיה, הוא קריאת השכמה לארגונים שחשבו שאפשר לקנות בינה מלאכותית מהמדף ולצפות לשינוי בלי לשנות את התרבות הארגונית שלהם.

 

הקרחון של שנת 2025

הבטחות מעל, ומציאות מתחת

 

מעולם של הבטחות לעולם של תוצאות

רבים יסתכלו על 2025 כעל השנה שבה ההתלהבות של 2024 פגשה את מבחן המציאות. עבור אלו שחיכו ל’מפץ גדול’ תודעתי או ל-AGI שיפתור את כל בעיות האנושות בלחיצת כפתור, זו הייתה אולי שנה מאכזבת. אבל בשנה שבה הקסם הפך לתשתית, מיתוסים התנפצו והדיון עבר לשאלות קשות של עלות, אמינות ושליטה – קיבלנו בדיוק את מה שהיינו צריכים. ודווקא בגלל הפיכחון הזה, זו הייתה שנה מצוינת.

 

2025 הייתה השנה שבה ה-AI עבר משלב ה”דמו” למערכות שעובדות ביום עבודה אמיתי. ראינו פחות טריקים נוצצים ויותר תפעול בשטח. פחות הייפ סביב כלים חדשים, ויותר אסטרטגיה סביב השאלה “איך עובדים נכון”. למדנו שדיוק חשוב ממהירות, שארכיטקטורה חכמה חשובה מכוח גולמי, ושאימוץ אמיתי בשטח חשוב מכל הבטחה תיאורטית על AGI.

 

אם 2025 לימדה אותנו איך המכונה חושבת, 2026 תכריח אותנו להוכיח שאנחנו יודעים להפעיל אותה. המנצחים של השנה הבאה לא יהיו אלו שיאמצו הכי הרבה כלים, אלא אלו שידעו לחבר ביניהם כדי לייצר ערך בעולם הפיזי.

 

השורה התחתונה ברורה: 2026 לא תהיה שנת המודלים – היא תהיה שנת ה-ROI. זו תהיה השנה שבה ארגונים יפסיקו לשאול “מה אפשר לעשות” ויצטרכו להבין “מה זה נותן לנו”. כלים שלא יוכיחו ערך מדיד פשוט יימחקו מהתקציב. המסך יורד על מופעי הראווה של עולם ה-AI, והעבודה האמיתית? היא מתחילה ממש עכשיו.

 

מאחל לכולנו שנת 2026 של ROI גבוה ואפס הזיות. אם ב-2025 למדנו איך זה עובד, ב-2026, אני מאחל לכם/ן שתגרמו לזה לעבוד עבורכם/ן. שנה של הטמעה חכמה וערך אמיתי!

הפוסט אז מה היה לנו כאן? סיכום שנה שבה הקסם הפך לתשתית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/ai-2025-growing-up/feed/ 0
OpenAI משלמת יותר מכל סטארט-אפ בהיסטוריה – האם זה טירוף או הימור מחושב? https://letsai.co.il/openai-employee-compensation/ https://letsai.co.il/openai-employee-compensation/#respond Sun, 04 Jan 2026 13:20:22 +0000 https://letsai.co.il/?p=67549 OpenAI שילמה לעובדיה תגמול מנייתי בשווי ממוצע של 1.5 מיליון דולר לעובד ב-2025, לפי מסמכים שהוצגו למשקיעים ופורסמו בוול סטריט ג’ורנל. הנתון הזה הפך את החברה לסטארט-אפ הטכנולוגי הנדיב ביותר בהיסטוריה. מאחורי השכר הדמיוני עומדת שאלה שמחלקת את עולם ההשקעות: האם זו בועה פיננסית מסוכנת, או הימור רציונלי על המירוץ לבינה מלאכותית כללית (AGI)?   […]

הפוסט OpenAI משלמת יותר מכל סטארט-אפ בהיסטוריה – האם זה טירוף או הימור מחושב? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
OpenAI שילמה לעובדיה תגמול מנייתי בשווי ממוצע של 1.5 מיליון דולר לעובד ב-2025, לפי מסמכים שהוצגו למשקיעים ופורסמו בוול סטריט ג’ורנל. הנתון הזה הפך את החברה לסטארט-אפ הטכנולוגי הנדיב ביותר בהיסטוריה. מאחורי השכר הדמיוני עומדת שאלה שמחלקת את עולם ההשקעות: האם זו בועה פיננסית מסוכנת, או הימור רציונלי על המירוץ לבינה מלאכותית כללית (AGI)?

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

המספרים במבט השוואתי

כאשר משווים את ה-1.5 מיליון דולר הממוצעים לעובד לנורמות התעשייה, הפער נראה כמעט אבסורדי. החבילה המנייתית של OpenAI גבוהה פי שבעה מהתגמול המנייתי שגוגל דיווחה עליו לפני הנפקתה ב-2004, ופי 34 מהממוצע של 18 חברות טכנולוגיה גדולות אחרות בשנה שלפני ה-IPO (הנפקה ראשונית לציבור) שלהן, לאחר התאמת אינפלציה, לפי ניתוח של Equilar ו-WSJ.

 

הנדיבות הזו לא נשארת רק על הנייר. עלות התגמול המנייתי של OpenAI הגיעה ל-46% מההכנסות ב-2025 – במספרים מוחלטים: כ-6 מיליארד דולר בתגמול מנייתי מתוך 13 מיליארד דולר הכנסות.

 

בחברות טכנולוגיה גדולות לפני הנפקה, תגמול מנייתי מקובל נע סביב אחוזים בודדים מההכנסות. היחידה שהתקרבה לפרופורציה של OpenAI היא יצרנית הרכב החשמלי Rivian, שהנפקתה ב-2021 לוותה בספקות כבדים לגבי הכלכלה הבסיסית של החברה. Rivian דיווחה על הפסדים עצומים והתקשתה להגיע לרווחיות עד היום.

מלחמת הטאלנטים

מאחורי המספרים מסתתרת תחרות גיוס חריפה במיוחד בתחום ה‑AI. בשנים 2024-2025 Meta הגבירה משמעותית את מאמצי הגיוס שלה, במיוחד מול OpenAI, והציעה לחוקרים ומהנדסים חבילות תגמול יוצאות דופן – הצעות ארוכות טווח שדווחו כבעלות שווי מצטבר שיכול להגיע עד כ‑100 מיליון דולר למועמד יחיד, לפי CNBC ומקורות נוספים.

 

לפי דיווחים מה‑Wall Street Journal ומקורות טכנולוגיים נוספים, Meta הצליחה לגייס מספר חוקרים מ‑OpenAI, בהם שלושה חוקרים בכירים מציריך ועוד כמה חוקרים נוספים שזוהו בדיווחים אחרים.

 

כתגובה, ולפי דיווחים פנימיים שהודלפו, OpenAI לא הסתפקה בשיפור שכר. בקיץ 2025 חולקו בונוסים חד-פעמיים נדיבים במיוחד לצוותי מחקר והנדסה, לעיתים בסכומים של מיליוני דולרים לעובד. במקביל, החברה ביטלה את דרישת הוותק של שישה חודשים לפני תחילת הבשלת האופציות – מהלך חריג שמטרתו להפוך כל הצעה למיידית ואטרקטיבית יותר למועמדים. מי שנכנס היום ל-OpenAI מתחיל “לנעול” את הערך של המניות כמעט מיד, בניגוד לנהוג ברוב חברות הטכנולוגיה.

 

עבור העובדים עצמם, המצב מורכב מכפי שנראה. מצד אחד, הערך של 1.5 מיליון דולר תלוי בהערכת שווי עתידית של החברה. מצד שני, OpenAI מבצעת באופן תקופתי אירועי נזילות פנימיים (Tender Offers) שבהם עובדים יכולים למכור מניות למשקיעים קיימים – מה שאומר שחלק מהעובדים כבר הפכו למיליונרים במזומן, לא רק “על הנייר”. זה מסביר חלק נכבד מהנאמנות של העובדים ומהקושי של Meta לגייס כמות גדולה – הם לא רק מחכים לעתיד מיתולוגי, הם כבר רואים כסף אמיתי.

המציאות הכלכלית

אם מסתכלים רק על השכר, קל לחשוב שמדובר במכונת רווח משומנת. המספרים הפיננסיים המלאים מציירים תמונה הפוכה – לכאורה. לפי מסמכים שהגיעו לידי Fortune ו-The Information, חברת OpenAI סיימה את 2025 עם הפסד נקי של כ-9 מיליארד דולר, על הכנסות של כ-13 מיליארד דולר. מקורות אחרים מדווחים על נתונים חלקיים שמצביעים על הפסדים אף גבוהים יותר – 13.5 מיליארד דולר רק במחצית הראשונה של השנה.

 

החברה הוציאה 22 מיליארד דולר ב-2025, כלומר שרפה בערך 1.69 דולר על כל דולר הכנסה. לפי הערכות מסוימות, עד 2029 ההפסדים המצטברים עשויים להגיע ל‑115 מיליארד דולר, במקביל להשקעות עתק בתשתיות ענן, שבבים ומרכזי נתונים.

 

דליפה נוספת הראתה כי רק ב-2025 שילמה OpenAI קרוב ל-866 מיליון דולר למיקרוסופט בחלוקת הכנסות. נקודה חשובה כאן היא שמרבית הכסף הזה זורם חזרה למיקרוסופט דרך שירותי Azure – מערכת יחסים מעגלית שבה מיקרוסופט משקיעה ב-OpenAI ומרוויחה ממנה בו-זמנית דרך תשתיות הענן. זו לא סתם “תלות”, אלא מערכת סימביוטית שמנפחת את השווי של שתי החברות.

 

HSBC, בנק השקעות גלובלי, מעריך שהעלות הכוללת של תשתיות הענן וה-compute של OpenAI עשויה להגיע למאות מיליארדי דולרים עד תחילת העשור הבא, עם פער מימון של מעל 200 מיליארד דולר שיש לסגור באמצעות חוב, הון או הכנסות נוספות.

 

OpenAI שורפת מזומנים בקצב של סטארט-אפ קטן בכל יום עבודה, מתוך הבנה שבעולם ה-AI, הגודל והמהירות הם תעודת הביטוח היחידה.

ככה נראית שריפת מזומנים

 

בשורה התחתונה, OpenAI שורפת מזומנים בקצב של סטארט-אפ קטן בכל יום עבודה, מתוך הבנה שבעולם ה-AI, הגודל והמהירות הם תעודת הביטוח היחידה.

הדילמה האמיתית: טירוף או הכרח?

כדי להצדיק את רמת השכר, ההפסדים וריצת החימוש התשתיתית, OpenAI מציגה למשקיעים גרף צמיחה אגרסיבי. על פי המסמכים, החברה צופה הכנסות שנתיות של כ-200 מיליארד דולר עד 2030, והגעה לתזרים חיובי רק לקראת 2029-2030. המשמעות – עוד שנים של הפסדים עצומים לפני שמגיעה נקודת האיזון.

 

גורמי מחקר ב-HSBC מזהירים שייתכן שגם תרחיש כזה לא יספיק כדי להביא את החברה לרווחיות, בשל עלויות התשתית הענקיות והצורך המתמשך “להאכיל” את מודלי הענק במחשוב ובחשמל. הם מעריכים שעד 2030 OpenAI עדיין תהיה במינוס תזרימי עמוק ותידרש להביא מהמשקיעים עוד מאות מיליארדי דולרים כדי לעמוד בתחזיות של עצמה.

 

אבל יש כאן פרספקטיבה אחרת, חשובה לא פחות. אם OpenAI באמת במירוץ לבינה מלאכותית כללית (AGI), 115 מיליארד דולר הפסד זה לא טעות – זה מחיר הכניסה. המהלך הזה לא עוקב אחרי כללי הכלכלה המסורתית כי המשחק שונה לחלוטין. זה לא סטארט-אפ רגיל שמנסה להגיע לרווחיות רבעונית – זה הימור על השליטה בטכנולוגיה שעשויה לשנות את כל המשק העולמי.

 

במצב כזה, השכר הדמיוני לעובדים הוא לא בזבזנות – זה מנגנון הגנה אנושי (Moat). אם תאבד את הטאלנט הזה ל-Meta או Google, תאבד את המירוץ. ואם תאבד את המירוץ, לא משנה כמה כסף חסכת. זה “הכל או כלום” במובן הכי מילולי.

מה זה אומר על תעשיית ה-AI

המודל של OpenAI מעלה שאלות לגבי קיימות התעשייה כולה. אם הכוכב הכי בוהק בתחום שורף מיליארדים, האם חברות אחרות יוכלו לעמוד בקצב? מלחמת הטאלנטים דוחפת את כל השחקנים הגדולים להעלות משכורות, מה שמקשה על חברות קטנות וחברות שאין להן כיסים עמוקים כמו אלה של Microsoft או Meta.

 

ברמה המעשית, המודל הזה בר-קיימא רק אם OpenAI תצליח לעמוד בתחזיות האופטימיות ביותר שלה. אם לא, המשקיעים ייאלצו להכיר בהפסדים עצומים, והתעשייה תצטרך למצוא דרכים יותר ברות-קיימא לשלם עבור טאלנט בלי לשרוף מיליארדים בתהליך.

 

 

למי זה טוב ולמי זה מסוכן

עבור עובדי OpenAI, המצב טוב יותר מכפי שנראה – הם לא רק מחזיקים בערך נומינלי של 1.5 מיליון דולר “על הנייר”, חלקם כבר מימשו חלק מהערך הזה במזומן דרך מכירות פנימיות. עבור המשקיעים, זה הימור קיומי. אם OpenAI תצליח, התשואה תהיה עצומה. אם לא, ההפסדים יהיו היסטוריים.

 

עבור התעשייה, המודל הזה מעלה את הסטנדרטים באופן שלא בהכרח בריא. חברות קטנות ובינוניות לא יכולות לשלם סכומים כאלה, מה שמרכז את הטאלנט במספר קטן של חברות ענק. זה מקשה על חדשנות ומגביל תחרות.

 

בסופו של יום, OpenAI לא מוכרת רק מודל בינה מלאכותית – היא מוכרת את האמונה שמי שיגיע ראשון ל-AGI יכתוב מחדש את כללי המשחק הכלכלי. אם המודל הזה יקרוס, הוא עלול למשוך איתו חלק נכבד מכלכלת הסיליקון ואלי. אם הוא יצליח, 1.5 מיליון דולר לעובד ייזכרו כהשקעה הכי חכמה בהיסטוריה. במירוץ הזה, המחיר להישאר בפנים הוא כל מה שיש לך – ואולי עוד קצת.

הפוסט OpenAI משלמת יותר מכל סטארט-אפ בהיסטוריה – האם זה טירוף או הימור מחושב? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/openai-employee-compensation/feed/ 0
איך המהלך של Nvidia מול Groq מסמן שינוי בשוק שבבי ה-AI https://letsai.co.il/nvidia-groq-inference/ https://letsai.co.il/nvidia-groq-inference/#respond Sun, 04 Jan 2026 07:41:37 +0000 https://letsai.co.il/?p=67563 בשוק שבבי הבינה המלאכותית, שבו יתרון טכנולוגי נמדד לא רק בביצועים אלא גם בזמן תגובה ובשליטה באקוסיסטם, הכריזה לאחרונה אנבידיה על מהלך אסטרטגי חריג: הסכם רישוי לא בלעדי לטכנולוגיית האינפרנס (Inference) של Groq, לצד צירופם של המנכ”ל המייסד ג’ונתן רוס ובכירים נוספים לשורותיה. בדיווחים של אנליסטים ופרסומים בתקשורת הכלכלית הבינלאומית הוזכר אומדן של כ-20 מיליארד דולר […]

הפוסט איך המהלך של Nvidia מול Groq מסמן שינוי בשוק שבבי ה-AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
בשוק שבבי הבינה המלאכותית, שבו יתרון טכנולוגי נמדד לא רק בביצועים אלא גם בזמן תגובה ובשליטה באקוסיסטם, הכריזה לאחרונה אנבידיה על מהלך אסטרטגי חריג: הסכם רישוי לא בלעדי לטכנולוגיית האינפרנס (Inference) של Groq, לצד צירופם של המנכ”ל המייסד ג’ונתן רוס ובכירים נוספים לשורותיה. בדיווחים של אנליסטים ופרסומים בתקשורת הכלכלית הבינלאומית הוזכר אומדן של כ-20 מיליארד דולר למהלך כולו, אם כי מדובר בהערכה ולא בנתון רשמי. בניגוד לרכישה מלאה, Groq ממשיכה לפעול כחברה עצמאית, אך המהלך מסמן שינוי עמוק באופן שבו אנבידיה בוחרת לאמץ טכנולוגיות מתחרות ולשלב טאלנט חיצוני. השילוב הזה, של רישוי ארכיטקטורה ייעודית יחד עם גיוס הנהלה מפתחת, מעלה שאלות מהותיות על עתיד שוק שבבי ה-AI, על גבולות התחרות, ועל האסטרטגיה שמאפשרת לאנבידיה לשמר את מעמדה הדומיננטי מבלי להרחיב עוד את טביעת הרגל הרגולטורית שלה.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

הנוף של תעשיית השבבים

המהלך של אנבידיה לא מתרחש בוואקום. הוא משתלב בנוף רחב יותר של תעשיית השבבים, שבה התחרות כבר אינה נסובה רק סביב כוח חישוב גולמי, אלא סביב ארכיטקטורות ייעודיות, זמני תגובה ויעילות של אינפרנס (הסקה בזמן אמת). לאחר שנים שבהן ה-GPU שימש כסטנדרט דה-פקטו לעומסי עבודה של בינה מלאכותית, החלו לצוץ פתרונות שמערערים על ההנחה שארכיטקטורה כללית יכולה לשרת בצורה מיטבית כל שלב בשרשרת ה-AI.

 

בתוך הקשר זה, העניין של אנבידיה ב-Groq נראה פחות כמהלך הגנתי ויותר כהכרה בכך שחדשנות אמיתית בשוק מגיעה כיום משחקנים שמאתגרים את מודל ה-GPU עצמו. הארכיטקטורה של Groq אינה מבטיחה רק ביצועים גבוהים, אלא מציעה תפיסה שונה של איך צריך להיראות שבב שמיועד מלכתחילה להיסק וליישומי AI בזמן אמת. עבור אנבידיה, אימוץ גישה כזו אינו סתירה לאסטרטגיה הקיימת, אלא הרחבה מחושבת שלה.

החיפוש אחר יתרון תחרותי

הצמיחה המואצת של יישומי בינה מלאכותית יצרה ביקוש עצום לשבבים ייעודיים, אך גם חשפה פערים מהותיים בין שלבי העבודה השונים של מערכות AI. בעוד שאימון מודלים גדולים נשאר תחום שבו יתרון לגודל ולכוח חישוב גולמי משחק תפקיד מרכזי, שלב ההיסק, ובמיוחד היסק בזמן אמת, מציב דרישות אחרות לחלוטין: השהייה נמוכה, התנהגות צפויה ויעילות תפעולית בקנה מידה גדול.

 

לאורך העשור האחרון ביססה אנבידיה את מעמדה כמובילת שוק באמצעות ארכיטקטורת ה-GPU, שהוכיחה גמישות יוצאת דופן והפכה לסטנדרט בפיתוח ובאימון מודלים. אולם אותה גמישות, שמקנה ל-GPU יתרון בעומסי עבודה מגוונים, הופכת במקרים מסוימים לחיסרון כאשר נדרשת תגובה דטרמיניסטית ומהירה במיוחד. כאן נכנסות לתמונה ארכיטקטורות ייעודיות, שתוכננו מלכתחילה סביב צורכי אינפרנס ולא כהרחבה של חומרה גרפית.

 

בהקשר הזה, הפתרון שמציעה Groq בולט לא בזכות הבטחה ליותר FLOPS (כמה חישובים מתמטיים מורכבים מחשב יכול לבצע בשנייה), אלא בזכות מיקוד ב-low latency (תגובה עם עיכוב מינימלי) ובביצוע צפוי ועקבי. יכולת כזו פותחת אפשרויות חדשות ליישומים שבהם זמן תגובה הוא קריטי, כמו ניתוח נתונים בזמן אמת ומערכות אוטונומיות. עבור אנבידיה, אימוץ טכנולוגיה כזו אינו ניסיון להחליף את ה-GPU, אלא דרך להשלים אותו בנקודות שבהן הדרישות התפעוליות של שוק ה-AI משתנות.

הטכנולוגיה של גרוק

Groq פיתחה ארכיטקטורת מעבדים ייעודית המכונה LPU (Language Processing Unit), אך השם עצמו מעט מטעה, לא מדובר במעבד “לשפה” במובן האפליקטיבי, אלא בארכיטקטורה שתוכננה סביב אופן החישוב של מודלים מבוססי טרנספורמרים. בניגוד ל-GPU, שמבצע חישובים מקביליים כלליים ומסתמך על תזמון דינמי, ה-LPU של Groq פועל במודל dataflow דטרמיניסטי, שבו כל שלב חישוב מתוכנן מראש והביצוע צפוי לחלוטין.

 

תכנון כזה מאפשר להתמודד עם אחת הבעיות המרכזיות באינפרנס של מודלים גדולים: צוואר הבקבוק של הזיכרון. במקום להסתמך על גישות של זיכרון חיצוני והעברות נתונים תכופות, Groq משלבת זיכרון מהיר על גבי השבב ומפחיתה למינימום את חוסר הוודאות בזמני גישה לנתונים. התוצאה אינה בהכרח throughput (כמה דברים מערכת מצליחה לעבד בזמן מסוים) גבוה יותר, אלא השהייה נמוכה ועקבית, מאפיין קריטי ביישומים שבהם זמן תגובה חשוב לא פחות מהדיוק.

 

הארכיטקטורה של Groq גם פשוטה יחסית ברמת הבקרה והניהול, תוצאה של ויתור מודע על מנגנוני תזמון מורכבים לטובת ביצוע קבוע וצפוי. הפשטות הזו מקלה על אופטימיזציה של עומסי אינפרנס בקנה מידה גדול, אך באה במחיר של גמישות כללית נמוכה יותר. עבור אנבידיה, שילוב טכנולוגיה כזו אינו תחליף לאקוסיסטם ה-GPU, אלא הרחבה נקודתית לאזורים שבהם דטרמיניזם והשהייה נמוכה חשובים יותר מגמישות חישובית מלאה.

קצת מעבר לטכנולוגיה עצמה

מעבר להסכם הרישוי עצמו, הצירוף של ג’ונתן רוס ובכירים נוספים מ-Groq לשורות אנבידיה משקף מהלך ממוקד ידע ולא רק קליטת טאלנט. מדובר באנשי מפתח שהובילו פיתוח של ארכיטקטורה החורגת מהנחות היסוד של עולם ה-GPU, וצברו ניסיון מעשי בניהול trade-offs בין דטרמיניזם, השהייה, גמישות וסקייל. ידע כזה הוא לא טריוויאלי להעתקה דרך תיעוד טכני בלבד.

 

במקביל, פעילות השירות של Groq, ובראשה פלטפורמת Groq Cloud, ממשיכה לפעול כיישות עצמאית, מה שמחדד כי מדובר בשילוב ממוקד של טכנולוגיה וידע ולא בפירוק החברה או בבליעתה אל תוך אנבידיה.

 

עבור אנבידיה, שילוב הנהלה שפעלה מחוץ לאקוסיסטם שלה ומולו מאפשר לא רק הבנה עמוקה יותר של טכנולוגיה אלטרנטיבית, אלא גם חשיפה לאופן חשיבה שונה לגבי תכנון שבבים ייעודיים לאינפרנס. זה ניסיון שנצבר תחת אילוצים שונים מאלו של חברת שבבים מבוססת, והוא רלוונטי במיוחד בתקופה שבה הדרישות מיישומי AI משתנות מהר יותר מהארכיטקטורות שמנסות לשרת אותן.

 

במובן הזה, המהלך האנושי אינו תוספת רכה למהלך הטכנולוגי, אלא חלק אינטגרלי ממנו. זה ניסיון להטמיע בתוך אנבידיה לא רק רכיב או פטנט, אלא הבנה מערכתית של מתי וכיצד ארכיטקטורות ייעודיות עדיפות על פתרונות כלליים, ואיך ניתן לשלב אותן מבלי לפרק את האקוסיסטם הקיים.

השלכות אפשריות על שוק שבבי ה-AI

הסכם הרישוי וה-acqui-hire מול Groq מאותתים על שינוי באופן שבו אנבידיה בוחרת להתמודד עם תחרות ארכיטקטונית. במקום להמר על פיתוח פנימי ארוך טווח בלבד, אנבידיה בוחרת לשלב טכנולוגיות ייעודיות קיימות, גם אם הן חורגות מהמודל ההיסטורי שלה. זה מהלך שמקצר זמן תגובה לשוק ומפחית סיכון, אבל גם מחזק את מעמדה כשחקן שמסוגל לספוג ולנטרל חדשנות חיצונית לפני שהיא הופכת לאיום רחב.

 

עבור חברות אחרות המפתחות מאיצי AI, המשמעות אינה בהכרח “אזהרה”, אלא שינוי בתמריצים. סטארטאפים שמפתחים ארכיטקטורות ייעודיות לאינפרנס עשויים לראות ברישוי ובשילוב לתוך אקוסיסטם קיים מסלול ריאלי יותר מהתמודדות חזיתית מול GPU דומיננטי. במקביל, שחקנים גדולים יותר יידרשו להבהיר היכן הערך הייחודי שלהם אינו ניתן להטמעה או לספיגה דרך הסכמים מסוג זה.

 

מנקודת מבט של לקוחות ומפתחים, המהלך מגלם מתח מוכר: בטווח הקצר, שילוב טכנולוגיות משלימות תחת פלטפורמה אחת עשוי לשפר זמינות, ביצועים וקלות אימוץ. בטווח הארוך, ריכוז גובר של שכבות חומרה, תוכנה וטאלנט בידי מספר מצומצם של ספקים עלול לצמצם את מרחב הבחירה. האיזון בין יעילות מערכתית לבין תחרות פתוחה אינו תוצאה של מהלך בודד, אך צעדים מהסוג הזה ממקמים את אנבידיה בעמדה שמעצבת את כללי המשחק, לא רק משתתפת בהם.

 

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

 

אתגרים פוטנציאליים לאנבידיה

לצד היתרונות הברורים, שילוב טכנולוגיה חיצונית וקליטת הנהלה מחברה שפעלה מחוץ לאקוסיסטם של אנבידיה מציב גם אתגרים לא טריוויאליים. האתגר המרכזי אינו עצם האינטגרציה, אלא המתח בין שתי פילוסופיות תכנון שונות: ארכיטקטורת GPU גמישה, הנשענת על תזמון דינמי ואקוסיסטם תוכנה רחב, מול ארכיטקטורה דטרמיניסטית וממוקדת אינפרנס. שילוב כזה מחייב החלטות זהירות לגבי גבולות השימוש, מפת הדרכים והממשק למפתחים, מבלי לערער את היתרון התחרותי שעליו נבנה המותג של אנבידיה.

 

במקביל, המהלך מתרחש בשוק שבו התחרות אינה נחלשת אלא משנה צורה. יצרניות שבבים מבוססות כמו Intel ו-AMD ממשיכות להשקיע במאיצים ייעודיים, בעוד ענקיות ענן כמו Google ו-Amazon מפתחות שבבים פנימיים שמותאמים ישירות לצרכים שלהן. בתוך מציאות כזו, אנבידיה נדרשת לא רק להוביל טכנולוגית, אלא להוכיח שמהלכים של שילוב ורישוי אכן מייצרים יתרון בר קיימא ולא רק פתרון נקודתי.

 

גם הממד הרגולטורי אינו נעלם. ככל שאנבידיה מרחיבה את השליטה שלה על שכבות נוספות בשרשרת הערך של ה-AI, כך גוברת הרגישות סביב ריכוז כוח וגישה לשוק. הבחירה במודל של רישוי ושילוב, ולא ברכישה מלאה, עשויה להתברר כמהלך מחושב שנועד לצמצם חיכוך רגולטורי, אבל היא אינה פוטרת את החברה מהצורך להוכיח שהחדשנות אינה באה על חשבון תחרות פתוחה.

 

בסופו של דבר, המהלך מול Groq אינו רק סיפור על טכנולוגיה חדשה או גיוס הנהלה. הוא משקף שאלה רחבה יותר שעומדת כיום בפני שוק שבבי ה-AI כולו: האם עתיד התחום שייך לפלטפורמות כלליות שמתרחבות ללא הרף, או לשילוב מודולרי של ארכיטקטורות ייעודיות, שכל אחת מהן פותרת בעיה מוגדרת היטב. האופן שבו אנבידיה תענה על השאלה הזו עשוי להשפיע לא רק על מפת הדרכים שלה, אלא על מבנה השוק כולו בשנים הקרובות.

הפוסט איך המהלך של Nvidia מול Groq מסמן שינוי בשוק שבבי ה-AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/nvidia-groq-inference/feed/ 0
Fast, Thinking או Pro? המדריך למשתמש בג’מיני 3 https://letsai.co.il/gemini-3-modes-guide/ https://letsai.co.il/gemini-3-modes-guide/#comments Sat, 03 Jan 2026 14:09:46 +0000 https://letsai.co.il/?p=67534 רוצים להפיק יותר מג’מיני ב-2026? כדאי שתבינו מה קורה “מתחת למכסה המנוע”. למרות השמות השונים, חשוב לדעת ש-Fast ו-Thinking הם למעשה אותו מודל (Gemini 3 Flash) בהגדרות עבודה שונות: אחד מותאם למהירות שיא והשני לעצירה וחשיבה לוגית. לעומתם, מצב ה-Pro הוא מודל Gemini 3 Pro – מנוע שונה לחלוטין ובעל עוצמה גדולה בהרבה, המיועד למשימות […]

הפוסט Fast, Thinking או Pro? המדריך למשתמש בג’מיני 3 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
רוצים להפיק יותר מג’מיני ב-2026? כדאי שתבינו מה קורה “מתחת למכסה המנוע”. למרות השמות השונים, חשוב לדעת ש-Fast ו-Thinking הם למעשה אותו מודל (Gemini 3 Flash) בהגדרות עבודה שונות: אחד מותאם למהירות שיא והשני לעצירה וחשיבה לוגית. לעומתם, מצב ה-Pro הוא מודל Gemini 3 Pro – מנוע שונה לחלוטין ובעל עוצמה גדולה בהרבה, המיועד למשימות שמצריכות עומק וניתוח רב-שכבתי.

 

המודלים של ג׳מיני

 

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

Fast (מהיר)

מצב Fast מבוסס על מודל Gemini 3 Flash הפועל במהירות מלאה ומותאם לספק זמני תגובה קצרים במיוחד. אפשר לדמות אותו לקולגה חד וחריף שמספק תשובות מהירות ומקצועיות מבלי “לחפור” או להשקיע מחשבת יתר בפרטים הטכניים.

 

הבחירה במצב זה מייצגת העדפה ברורה של מהירות על פני עומק. המודל לא יעצור כדי לאמת את הלוגיקה שלו או לתכנן פתרונות רב-שלביים מורכבים, מה שהופך אותו לכלי אידיאלי עבור שאלות ישירות ופשוטות.

 

דוגמה קלאסית ליעילות המודל היא ניהול עומס של 50 אי-מיילים שלא נקראו לפני פגישה דחופה: במשימה כזו, אתם זקוקים למיון (Triage) מהיר שיקבע מה דורש פעולה, מה מיועד לידיעה בלבד ומה יכול להמתין. מכיוון שמדובר במשימת סיווג ולא בבעיה הדורשת חשיבה מעמיקה, מצב ה-Fast מאפשר לכם להבין את תמונת המצב בתוך שניות, בעוד שמצבי החשיבה האחרים פשוט יגרמו לכם להמתין זמן מיותר עבור אותה התוצאה.

 

דוגמה למצב Fast: מיון אימיילים מהיר

דוגמה למצב Fast: מיון אימיילים מהיר

 

למה Fast מתאים כאן? זו משימת מיון, לא משימת חשיבה. אתם לא מבקשים מהמודל לפתור בעיה, אתם מבקשים ממנו לעזור לכם לראות את התמונה הכללית. מצב Fast יכול לסווג ולסכם בשניות. מצב Thinking פשוט יגרום לכם לחכות יותר זמן לאותה תוצאה בדיוק. Pro יהיה מוגזם למשימה כזו.

Thinking (חשיבה)

מצב ה-Thinking מבוסס גם הוא על מודל Gemini 3 Flash, אך בתוספת “שכבת חשיבה” המורה לו לעצור ולמפות שרשרת מחשבה (COT) מסודרת לפני מתן התגובה. ניתן לדמות את זה לאותו קולגה חריף, אלא שהפעם הוא לוקח לעצמו כמה דקות לשרטט את הנימוקים שלו על לוח מחיק לפני שהוא משיב.

 

הבחירה במצב הזה אמנם הופכת את התהליך לאיטי יותר בהשוואה ל-Fast, אבל היא הופכת אותו לאמין משמעותית בפתרון בעיות הדורשות לוגיקה, ניתוח או תכנון מבני. המודל צורך כמות משאבי מחשוב דומה למצב המהיר, אך מקצה חלק גדול יותר מהם לתהליך האימות והבנייה הלוגית.

 

דוגמה בולטת ליעילות המודל היא תכנון מערכת פרודוקטיביות אישית, כמו יצירת תבנית לסיכום שבועי המותאמת בדיוק לכלי העבודה וללוח הזמנים שלכם. מכיוון שמדובר בבעיית עיצוב המפיקה תועלת מחשיבה מובנית, מצב ה-Thinking ידע לייצר פתרון קוהרנטי ומותאם אישית, בעוד שמצב ה-Fast היה מספק תבנית גנרית בלבד.

 

דוגמה למצב Thinking: עיצוב שיטת עבודה

דוגמה למצב Thinking: עיצוב שיטת עבודה

 

למה Thinking מתאים כאן? זו בעיית עיצוב ותכנון שמרוויחה מחשיבה מובנית. אתם רוצים שהמודל יחשוב על המרכיבים של מערכת סיכום טובה, ישקול את זרימת העבודה הספציפית שלכם וייצור משהו קוהרנטי. Fast ייתן לכם תבנית גנרית. Pro יעבוד, אבל הוא מיותר כי זו לא בעיה טכנית קשה במיוחד.

Pro (מקצוען)

מצב ה-Pro מבוסס על Gemini 3 Pro, מודל השונה מהיסוד וגדול משמעותית ממודל ה-Flash. זהו המודל בעל היכולות הגבוהות ביותר של גוגל לחשיבה מורכבת וסנכרון מידע ממגוון רב של מקורות במקביל.

 

באנלוגיה לעולם העבודה, ניתן לראות בו מומחה בכיר המגויס לפתרון הבעיות הסבוכות ביותר. הוא אמנם איטי יותר וצורך מכסות שימוש רבות יותר, אך הוא מסוגל לפתור את מה שאיש מקצוע כללי פשוט לא יוכל לצלוח. עבור משימות שגרתיות הוא עשוי להיראות כמו “Overkill”, אך בבעיות קשות באמת הוא בהחלט שווה את ההמתנה.

 

דוגמה מובהקת לצורך בו היא משימה של מנהלי שיווק הנדרשים לבנות סקירה תחרותית המבוססת על מקורות רבים כמו תמלילי דוחות רווחים, הודעות לעיתונות, דפי תמחור וביקורות לקוחות. במקרה כזה, רק ה-Pro מסוגל להחזיק את כל המקורות בתוך ההקשר (Context), לזהות סתירות ולגבש תובנות אסטרטגיות שאינן מובנות מאליהן.

 

דוגמה למצב Pro: ניתוח אסטרטגי מורכב

דוגמה למצב Pro: ניתוח אסטרטגי מורכב

 

למה Pro מתאים כאן? משימה כזו דורשת סנכרון של מידע סותר בין מסמכים רבים והסקת מסקנות לא מובנות מאליהן.

  • Fast יסכם כל מקור בנפרד אבל יפספס את ההקשרים ביניהם.

  • Thinking יצליח יותר, אבל נוטה “לאבד הקשר” בניתוח של מסמכים מרובים.

  • Pro מסוגל להתמודד עם העומס הקוגניטיבי של החזקת כל המקורות בהקשר אחד וחשיבה רוחבית עליהם.

 ה-Pro פשוט טוב יותר בסינתזה של מסמכים רבים, וזה נובע גם מ”חלון ההקשר” הגדול שלו. עבור מי שעובד עם קבצי ענק, זהו נתון קריטי לא פחות מהיכולת ה”חשיבתית”.

אז איך מחליטים?

סיכמתי לכם בשלוש נקודות, לפי סדר עדיפויות:

1. השתמשו ב-Thinking כברירת מחדל. עבור 99% מהמשתמשים ומקרי הבוחן, אי אפשר לטעות כאן. זו האופציה המאוזנת שמתמודדת היטב עם רוב משימות העבודה.

2. עברו ל-Fast כשאתם מבצעים חיפושים מהירים, סיכומים פשוטים, סיעור מוחות או מיון משימות. אם אתם תופסים את עצמכם מחכים וחושבים “זה לא צריך להיות כזה איטי”, השתמשו ב-Fast.

3. ״שדרגו״ ל-Pro כשהבעיה קשה באמת: דיבאגינג (ניפוי שגיאות) מורכב, מתמטיקה רב-שלבית, סינתזה של מסמכים גדולים או ניתוח טכני. אם Thinking נותן לכם תשובה חלשה בנושא חשוב, Pro שווה את “עלות” מגבלת השימוש.

 

ודבר אחרון, אם אתם משתמשים במסלול החינמי, אתם יכולים לגשת לכל שלושת המצבים, אך עם מגבלות יומיות שגוגל לא מפרסמת באופן רשמי.

הפוסט Fast, Thinking או Pro? המדריך למשתמש בג’מיני 3 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/gemini-3-modes-guide/feed/ 1
xAI נכנסת לשוק הארגוני ומשיקה את Grok Business ו-Enterprise למשתמשים עסקיים https://letsai.co.il/grok-business-enterprise-launch/ https://letsai.co.il/grok-business-enterprise-launch/#respond Fri, 02 Jan 2026 12:52:01 +0000 https://letsai.co.il/?p=67496 חברת xAI של אילון מאסק השיקה ב-30 בדצמבר 2025 שתי חבילות עסקיות חדשות: Grok Business ו-Grok Enterprise. המהלך מסמן את הכניסה הרשמית של החברה לשוק ה-AI הארגוני, זירה שבה שלטו עד כה ביד רמה OpenAI (עם ChatGPT Enterprise) ו-Google (עם Gemini Enterprise), תוך שהן נשענות על תשתיות הענן והפרודוקטיביות של Microsoft וגוגל. הבחירה של xAI […]

הפוסט xAI נכנסת לשוק הארגוני ומשיקה את Grok Business ו-Enterprise למשתמשים עסקיים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
חברת xAI של אילון מאסק השיקה ב-30 בדצמבר 2025 שתי חבילות עסקיות חדשות: Grok Business ו-Grok Enterprise. המהלך מסמן את הכניסה הרשמית של החברה לשוק ה-AI הארגוני, זירה שבה שלטו עד כה ביד רמה OpenAI (עם ChatGPT Enterprise) ו-Google (עם Gemini Enterprise), תוך שהן נשענות על תשתיות הענן והפרודוקטיביות של Microsoft וגוגל. הבחירה של xAI להשיק פתרונות עסקיים ייעודיים נובעת מההבנה שהתחרות בשוק ה-AI השתנתה – החברות כבר לא מתחרות רק על ביצועי המודל, אלא על ארכיטקטורת אבטחה, אינטגרציה עם דאטה ארגוני ועלות כוללת (TCO) בקנה מידה רחב. עם זינוק בשימוש בארגונים מ-2.6% ל-23% בתוך חודשים ספורים, Grok מנסה כעת להפוך משחקן “מרדני” לאלטרנטיבה מוסדית לגיטימית מול הענקיות הוותיקות.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

מה מציעה כל חבילה?

Grok Business מיועדת לצוותים קטנים ובינוניים של עד 100 עובדים. המחיר נקבע על 30 דולר למשתמש בחודש. זהו מחיר סטנדרטי בשוק, הדומה לתמחור של Gemini Enterprise מבית גוגל.

 

היתרון התחרותי האמיתי של xAI כאן הוא הגמישות – בעוד שחברות כמו OpenAI דורשות לעיתים קרובות התחייבות לכמות מינימלית של משתמשים (Seat Minimum) בחוזים ארגוניים, xAI מאפשרת הרשמה בשירות עצמי (Self-serve) ללא דרישות סף נוקשות.

 

לשם השוואה, בעוד שחבילת ה-Team של OpenAI עולה כ-25 דולר, חבילת ה-ChatGPT Enterprise מתומחרת בפורמט Custom (מותאם אישית) הדורש משא ומתן מול מחלקת המכירות, כשהערכות השוק עבור חוזים אלו נעות סביב ה-60 דולר למשתמש.

 

Grok Enterprise מיועדת לארגונים גדולים הזקוקים ליכולות ניהול מתקדמות כמו אימות זהות מותאם (Custom SSO) וסנכרון ספריות משתמשים (SCIM). בדומה לפתרונות המקבילים של OpenAI וגוגל, התמחור של גרסה זו הוא Custom ונקבע באופן פרטני מול צוות המכירות של xAI.

 

מפת הדרכים והתאמת הגרסאות למשתמשים

קונסולה ניהולית לשליטה מרכזית

שתי החבילות כוללות גישה לקונסולת ניהול מרכזית דרך xAI Console. מנהלי IT יכולים להזמין משתמשים, לנהל הרשאות גישה ולעקוב אחרי צריכת המערכת בזמן אמת – הכל ממקום אחד. 

 

 

Enterprise Vault: הפיצ’ר שמכוון לסקטורים מפוקחים

עבור ארגונים עם דרישות אבטחה מחמירות, כמו בנקים, חברות ביטוח ומשרדי עורכי דין, xAI מציעה שכבה נוספת בשם Enterprise Vault.

 

מה זה אומר בפועל? מישור נתונים מבודד לחלוטין מהתשתית הרגילה של xAI, עם הצפנה בשליטת הלקוח (Customer Managed Encryption Keys). המשמעות היא שהארגון מנהל בעצמו את מפתחות ההצפנה, ואפילו ל-xAI אין גישה טכנית למידע.

 

פיצ’רים דומים קיימים אצל ספקי ענן כמו AWS ו-Google Cloud, וגם ל-OpenAI ו-Anthropic יש פתרונות אבטחה מתקדמים. אולם, בעוד שמתחרים מציעים יכולות דומות לרוב כחלק מפתרונות “Tailor-made” הדורשים משא ומתן אישי והתאמה ארוכה, xAI הופכת את האבטחה העילאית למוצר מדף (Off-the-shelf) שניתן להטמיע בצורה מוצרית וברורה מהיום הראשון.

אינטגרציה עם מקורות מידע ארגוניים

xAI שמה דגש על האינטגרציה עם כלים ארגוניים קיימים. נכון להיום, המערכת מתחברת ל-Google Drive ול-xAI Collections.

 

 

נקודה קריטית למנהלים בארגונים גדולים היא שכרגע אין אינטגרציה עם Microsoft 365 ,SharePoint או OneDrive. עבור רוב חברות ה-Fortune 500 שיושבות על תשתית Azure, זהו חסם כניסה משמעותי. אם הארגון שלכם מבוסס על מיקרוסופט, תצטרכו להמתין לאינטגרציה עתידית או לעבוד עם פתרון אחר.

 

הפיצ’ר המעניין כאן הוא “Permission Awareness”: המערכת מכבדת את הרשאות הגישה הקיימות. אם לעובד אין גישה למסמך מסוים בדרייב, Grok לא ישלוף לו מידע ממנו. זה פותר בעיה מוכרת של דליפת מידע פנימי שמעכבת ארגונים רבים מלהטמיע כלי AI.

 

בנוסף, תשובות המערכת כוללות ציטוטים עם קישורים ישירים למקור, מה שמאפשר אימות של המידע.

Collections API: חיפוש חכם במאגרי מידע גדולים

פיצ׳ר מעניין נוסף הוא Collections API. ארגונים יכולים להעלות בסיסי ידע גדולים – מאגרי מסמכים משפטיים, תיעוד טכני, data rooms לעסקאות M&A – ולאפשר ל-Grok לחפש בהם עם יכולות Agentic Search.

 

 

בפועל, זה אומר שצוות משפטי יכול לשאול “מצא את כל הסעיפים בחוזים שלנו שמתייחסים לאחריות על נזקים עקיפים” ולקבל תשובה מבוססת על אלפי מסמכים, עם הפניות מדויקות למקור. זו יכולת שרלוונטית במיוחד לסקטורים עתירי מסמכים.

שיתוף שיחות מאובטח

פיצ’ר נוסף שכדאי להכיר הוא שיתוף שיחות בין חברי צוות. ניתן לשתף שיחה עם Grok באמצעות קישור, כשהגישה מוגבלת רק למי שקיבל הרשאה מפורשת. זה שימושי כשצוות עובד על פרויקט משותף ורוצה לשתף תובנות או ניתוחים שהמערכת הפיקה.

 

חלון הקשר של 2 מיליון טוקנים

אחד היתרונות הטכניים המובהקים של Grok, כפי שנגזר מהמפרט של מודל ה-Grok 4 Heavy המניע את המערכת, הוא חלון הקשר (Context Window) עצום המגיע לעד 2 מיליון טוקנים בפעולה אחת. בפועל, יכולת זו מאפשרת לארגונים לטעון אלפי עמודי מסמכים, ספריות קוד שלמות או דוחות פיננסיים רב-שנתיים מורכבים ולקבל תשובות מבוססות על המאגר כולו.

 

לשם השוואה, נכון לתחילת 2026, הגרסאות העסקיות של המתחרות מציעות נפחים מצומצמים יותר: ChatGPT Enterprise מציע 400,000 טוקנים עם מודל GPT-5.2, בעוד Claude Enterprise מגיע ל-500,000 טוקנים עם Sonnet 4.5. הפער הזה מעניק ל-Grok Business יתרון משמעותי עבור ארגונים המנהלים מסמכי ענק או קודבייסים רחבים, שכן הוא מאפשר ניתוח הוליסטי של המידע ללא צורך בפיצולו למקטעים קטנים.

 

עם זאת, חשוב להדגיש שחלון הקשר ענק אינו יתרון מוחלט ללא בקרה. קיימת תופעה טכנולוגית מוכרת בשם “Lost in the Middle”, במסגרתה מודלים נוטים לעיתים “לשכוח” או להתעלם ממידע שנמצא במרכזם של מסמכים ארוכים מאוד. המשמעות היא שהמערכת עשויה לסכם מסמך רחב היקף בצורה טובה, אך להחמיץ פרט קריטי המופיע בעומק הטקסט (למשל, בעמוד 847 מתוך 2,000). לכן, מומלץ לארגונים לבדוק את איכות השליפה (Retrieval Quality) הספציפית בתקופת הניסיון לפני הסתמכות מלאה על המערכת למשימות קריטיות.

ההתחייבות לפרטיות

xAI מצהירה במפורש שנתוני לקוחות עסקיים לא ישמשו לאימון מודלים. זו התחייבות סטנדרטית בשוק הארגוני, שגם OpenAI ו-Anthropic מציעות ללקוחות Enterprise. אבל זה שינוי מהותי מהגרסה הצרכנית של Grok, שם המידע עשוי לשמש לשיפור המודל. הפלטפורמה עומדת בתקן SOC 2 ותואמת לדרישות GDPR ו-CCPA.

איפה Grok עומד בשוק?

נתוני התנועה והאימוץ מציגים תמונה מורכבת של שוק הנמצא בתהליך של ביזור: לפי נתוני SimilarWeb, בעוד ש-ChatGPT עדיין שולט בשוק עם נתח של כ-68%, מדובר בירידה משמעותית לעומת דומיננטיות של 87% בשנה הקודמת. במקביל, Gemini של גוגל רשמה צמיחה אגרסיבית וטיפסה מנתח שוק של 5% ל-18% בתוך שנה אחת בלבד.

 

נכון לאוקטובר 2025, Grok הצליח להתברג בעשירייה הפותחת של כלי ה-AI מבחינת תנועה, עם כ-27.8 מיליון מבקרים ייחודיים בחודש. עם זאת, הפער מהמובילה נותר עצום, שכן ChatGPT משך באותה תקופה כ-660 מיליון מבקרים ייחודיים.

 

למרות פער הכמויות, Grok מוביל את הקטגוריה במדד המעורבות (Engagement): זמן השהייה הממוצע לביקור ב-Grok עומד על כ-14:02 דקות, נתון שעקף את אלו של ChatGPT (כ-13:32 דקות) ושל Gemini (כ-11:13 דקות) במהלך החודשים אוקטובר-נובמבר 2025.

 

בזירה הארגונית, הזינוק משמעותי עוד יותר: לפי דו”ח של Netskope מיוני 2025, נוכחותו של Grok בארגונים (שיעור החברות בהן יש לפחות משתמש פעיל אחד) זינקה מ-2.6% ל-23% בתוך חודשים ספורים. נתון זה מעיד על חדירה מהירה של המותג למגזר העסקי עוד לפני ההשקה הרשמית של חבילות ה-Enterprise.

האם Grok מתאים לארגון שלכם?

במבט קדימה, xAI כבר סימנה את היעדים הבאים שלה: הרחבת האינטגרציות מעבר ל-Google Drive, פיתוח סוכנים אוטונומיים (Agents) לביצוע משימות מורכבות ושיפור משמעותי של יכולות השיתוף הצוותיות. ההשקה הנוכחית מסמנת רשמית את הפיכתו של Grok ממוצר צריכה המזוהה עם תרבות הרשת למתחרה מוסדי רציני בשוק הארגוני.

 

למרות שהתמחור נותר סטנדרטי ביחס לשוק, היתרון התחרותי האמיתי שלו טמון בגמישות ובצמצום חסמי הכניסה, במיוחד לאור היעדר דרישת המינימום למשתמשים שהייתה נהוגה עד כה אצל חלק מהמתחרות הוותיקות. פיצ’רים ייחודיים כמו ה-Collections API וה-Enterprise Vault מעניקים למערכת ערך טכנולוגי גבוה, במיוחד עבור סקטורים עתירי מסמכים ורגולציה הזקוקים לבידוד נתונים מוחלט.

 

יחד עם זאת, חסם משמעותי שעומד כרגע בפני החברה הוא היעדר אינטגרציה עם Microsoft 365. עבור ארגונים רבים המבוססים על Azure ו-SharePoint, מדובר בחיסרון שמהווה סיבה ממשית להמתין להתפתחויות עתידיות. בעוד ששחקניות כמו OpenAI ו-Anthropic נהנות מרקורד מוכח, תשתית תמיכה רחבה ואינטגרציות עמוקות יותר, xAI נמצאת רק בתחילת דרכה בעולם הארגוני.

 

בסופו של יום, עבור ארגונים המבוססים על Google Workspace ומוכנים להיות מאמצים מוקדמים (Early Adopters), Grok מציע חלופה עוצמתית ומסקרנת, אך הצלחתה בטווח הארוך תלויה ביכולתה של xAI לספק לא רק טכנולוגיה מתקדמת, אלא גם את רמת האמינות והשירות המצופה מספקית פתרונות לארגוני ענק.

 

לסקירה המלאה ולפרטים נוספים על Grok Business & Enterprise Launch, כנסו כאן.

הפוסט xAI נכנסת לשוק הארגוני ומשיקה את Grok Business ו-Enterprise למשתמשים עסקיים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/grok-business-enterprise-launch/feed/ 0
הכירו את Studio Mode ב-Gamma: מצגות עם ננו בננה פרו https://letsai.co.il/gamma-studio-mode/ https://letsai.co.il/gamma-studio-mode/#respond Fri, 02 Jan 2026 09:16:18 +0000 https://letsai.co.il/?p=67502 אם חשבתם ש-Gamma כבר שינתה את הדרך שבה אנחנו יוצרים מצגות, חכו שתראו את הפיצ’ר החדש – Studio Mode עם ננו בננה פרו מתחת מכסה המנוע. זה מאוד מזכיר את חוויית המשתמש במצגות של NotebookLM – בקליק אתה מקבל מצגת מרהיבה, אבל פה אתם מקבלים פלוס אדיר! כל הטוב שמגיע עם הממשק של Gamma. אפשרויות […]

הפוסט הכירו את Studio Mode ב-Gamma: מצגות עם ננו בננה פרו הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
אם חשבתם ש-Gamma כבר שינתה את הדרך שבה אנחנו יוצרים מצגות, חכו שתראו את הפיצ’ר החדש – Studio Mode עם ננו בננה פרו מתחת מכסה המנוע. זה מאוד מזכיר את חוויית המשתמש במצגות של NotebookLM – בקליק אתה מקבל מצגת מרהיבה, אבל פה אתם מקבלים פלוס אדיר! כל הטוב שמגיע עם הממשק של Gamma. אפשרויות עריכה מתקדמות, סוכן צמוד, אפשרויות ייצוא למגוון פורמטים וחוויית יצירה במתחם ייעודי, מזמין ונוח.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

קצת רקע

בחודשים האחרונים השיקה Gamma את גרסת 3.0, יחד עם סוכן חדש שמאפשר לערוך מצגות באמצעות שפה טבעית. במקום להתעסק בתפריטים, כפתורים ושדות, המשתמש פשוט כותב מה הוא רוצה לשנות, והמערכת מבצעת. עכשיו מצטרף לשולחן כלי נוסף, שונה באופיו אך משלים את המהלך: Studio Mode. מדובר במצב עבודה חדש לגמרי בתוך הפלטפורמה, כזה שמאותת על שינוי תפיסתי ולא רק פונקציונלי. זה נראה טוב, לעיתים אפילו טוב מאוד, אבל חשוב להבין מה בדיוק עומד מאחורי ההבטחה הזו. מה שמניע את המצב החדש הזה, הוא מודל Nano Banana Pro המצוין של גוגל.

 

סטודיו מוד בגאמה

סטודיו מוד בגאמה

 

מה זה בעצם Studio Mode?

עד היום, כלי AI למצגות הצטיינו בבניית מבנה (Outline) וטקסט, אבל התמונות היו לעיתים נקודת התורפה: תמונות גנריות, או לחלופין – שילוב לא טבעי בין תמונה לטקסט שלפעמים עובד ולפעמים לא. בכל מה שנוגע לתמונות עם טקסטים בעברית – פה הכל כבר היה מתחרבש, עם טקסטים משובשים (“ג’יבריש”). מאז שיצא ננו בננה פרו, קיבלנו את היכולת לג’נרט טקסט בתמונות גם בעברית, וזה מדהים! ועכשיו גאמה מנצלים את היכולת הזו ומשלבים אותה בתוך הפלטפורמה שלהם. ה-Studio Mode משנה את המשוואה. מדובר במצב עבודה חדש שמתמקד ביצירת ויזואליה עשירה, “מלאה” ואיכותית הרבה יותר. יותר פוקוס על תמונות, והטקסט עצמו מוטבע בהן. זה נראה הרבה יותר טוב, אבל זה לא מתאים לכל מצב ולכל אחד (נרחיב על כך בהמשך).

 

מצב הסטודיו החדש של גאמה

מצב הסטודיו החדש של גאמה

 

מתי נשתמש במצב החדש?

מהר מהר – כאן ועכשיו!

התקילו אתכם עם ישיבה עוד 4 דקות ואתם חייבים מצגת מרהיבה תוך דקות?! זה בול הכלי בשבילכם!!

 

יצירת קרוסלות ללינקדאין

הפעילו את מצב הסטודיו, בחרו באופציית ה-Social ובחרו בגודל של 1:1. ואז פשוט צרו קרוסלות ללינקדאין או אינסטגרם שנראות כאילו עוצבו בפוטושופ או אילוסטרייטור על-ידי מעצב מקצועי!

 

שלב ראשון: בחירת מצב סושיאל וכתיבת הנחיה מילולית:

מצב סושיאל

מצב סושיאל

 

שלב שני: עריכת התוכן של כל סלייד בקרוסלה:

עריכת מבנה השקפים

עריכת מבנה השקפים

 

שלב שלישי: שמירת התוצר הסופי כקובץ PDF ופרסום בלינקדאין כקרוסלה (לחצו על Add a document).

קרוסלה ללינקדאין בקליק

קרוסלה ללינקדאין בקליק עם Sudio Mode ב-Gamma

 

מנהלי מוצר ויזמים

לשקופיות Hero Slides בפיץ’-דק, שצריכות להרשים משקיעים או מנהלים תוך שניות. שקפים שמתמקדים יותר בויזואליזציה של הנתונים ולא במלל.

 

יצירת מצגת מרהיבה בקליק עם מצב הסטודיו בגאמה

יצירת מצגת מרהיבה בקליק עם מצב הסטודיו בגאמה

 

כל מי שרוצה להשיג את “אפקט הוואו”

כשהמצגת צריכה להפיל את הלסת – להיות צבעונית, קומיוניקטיבית, ופחות טכנית. באופן כללי המצב הזה מתעדף את הנראות והתמונה, על פני הטקסט. זה לא שהוא לא מסוגל לייצר טקסט – להיפך – הוא ממש טוב בזה! אבל הטקסט שלוב בתוך התמונה עצמה, ולא כאלמנט נפרד. זה היתרון (נראות), אבל גם החיסרון (קושי בעריכה).

 

איך להשתמש ב-Studio Mode

השימוש בפיצ’ר מפתיע בפשטותו, אך דורש שינוי מחשבתי קל לעומת המצגות הרגילות (“Classic Mode”). כך תעשו זאת נכון:

 

1) כנסו לאתר של Gamma

לחצו על הלינק הבא וכנסו לאתר של גאמה.

 

2) בחירת המצב (Mode Selection)

בכניסה ליצירת מצגת חדשה ב-Gamma, אל תרוצו ישר לטקסט. חפשו את האפשרות לבחור ב-Studio Mode. זהו הצעד הראשון שמאותת למערכת שאתם מכוונים לויזואליה ולא רק לבולטים של טקסט.

 

בחירת Sudio Mode ב-Gamma

בחירת Sudio Mode ב-Gamma

 

  1. כתיבת פרומפט: רשמו הנחיה מילולית שמסבירה לגאמה מה הנושא הכללי של המצגת.
  2. הגדרות מתקדמות: במסך זה תוכלו להגדיר את הגודל של המצגת או הגרפיקה שאתם רוצים ליצור, את כמות השקפים ואת שפת הפלט. כמו כן, תוכלו להגדיר אם תרצו שקפים שבהם יש הרבה מלל, מעט מלל או פשוט שקפי “אווירה” (Vibe) ששמים דגש גדול יותר על הויז’ואל ופחות על הטקסט.
  3. בניית שלד למצגת: בסיום הגדרת הפרמטרים, לחצו על כפתור Generate Outline, כדי שגאמה תייצר עבורכם שלד למצגת (אותו כמובן תוכלו לערוך).

 

3) הגדרת הסגנון (Visual Style)

כאן הקסם מתחיל. המערכת תציע לכם לבחור סגנון ויזואלי(טמפלט או Theme), לצד האפשרות לבחור את השפה הגרפית של התמונות: איור, פוטוריאליסטי, 3D Render, Line Art ועוד. בחירה זו תכתיב את האווירה והנראות של כל התוצרים שתייצרו.

 

4) יצירת המצגת

לאחר שסיימתם להגדיר את כל הפרמטרים הנדרשים, לחצו על כפתור Generate וצפו בקסם מתחיל. זה השלב שבו אתם יושבים, לוגמים קפה, ומסתכלים על הסוכן של גאמה עובד בשבילכם!

 

5) עריכת המצגת ופרסום / שיתוף

לאחר שגאמה סיים לג’נרט עבורכם את המצגת, כל שנותר לכם הוא לפרסם או לשתף אותה (כפתור Share), או לחלופין, לייצא אותה במגוון פורמטים: PDF, PNG ואפילו Google Slides או Powerpoint (מה שמאפשר לכם להמשיך לערוך את המצגת שלכם בתוכנות אחרות).

 

כמו כן, אפשר לבקש מהסוכן של גאמה לייצר עריכות, תיקונים ושינויים על ידי הנחיות בשפה טבעית.

 

תיקונים בשפה טבעית עם הסוכן של גאמה

תיקונים בשפה טבעית עם הסוכן של גאמה

 

חסרונות

עריכה מוגבלת

משום שהפיצ’ר הזה יוצר שקפים בפורמט של תמונה (JPG) עם מודל התמונות של גוגל “ננו בננה”, ולא שקפים עם טקסט חי שניתן לערוך, יש מגבלות בחופש העריכה וביצוע שינויים.

 

עברית… אבל לא עד הסוף

למצב הסטודיו של גאמה אין שום בעיה לייצר שקפים בעברית – הוא עושה את זה מצוין על הניסיון הראשון! אבל כמבקשים מהסוכן לבצע עריכות טקסט בעברית, הוא לעיתים “יורד” ממודל ננו בננה פרו לגרסה הישנה של ננו בננה, שלא יודעת לג’נרט טקסטים בעברית. קצת מבאס ומקשה על ביצוע תיקוני טקסט בתמונה.

 

עברית - אבל לא עד הסוף

עברית – אבל לא עד הסוף

 

אי אפשר לשנות קומפוזיציה ידנית

אין באמת אפשרות לשנות ידנית את הקומפוזיציה של השקף כמו בגרסה הרגילה של גאמה – מה שמחייב אותנו לג’נרט מחדש את כל השקף, כל פעם שרוצים לבצע שינויים.

 

אי אפשר לייצר מצגת מקובץ או לינק

נכון להיום אין אפשרות לייצר מצגת על בסיס קובץ או לינק (URL) כמו בעורך הישן.

 

 

פסק הדין שלנו

בסופו של יום מדובר בכלי AI מעולה, שמייצר מהר מאוד מצגות מאוד מאוד יפות. מתאים למצבים בהם אתם לא רוצים להסתבך עם עריכות ולמרוח זמן על שינויים. מצוין ל”מצגת בקליק”, אבל למשימות שמצריכות יותר תשומת לב, עדיף לעבור לעורך הישן, או לתוכנות מקצועיות יותר כמו Canva.

הפוסט הכירו את Studio Mode ב-Gamma: מצגות עם ננו בננה פרו הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/gamma-studio-mode/feed/ 0
מפת הדרכים האסטרטגית של IBM לבינה מלאכותית ב-2026 https://letsai.co.il/ibm-ai-trends-2026/ https://letsai.co.il/ibm-ai-trends-2026/#respond Thu, 01 Jan 2026 12:21:03 +0000 https://letsai.co.il/?p=67396 שנת 2026 מסתמנת כקו פרשת המים שבו הבינה המלאכותית משילה מעליה את תג ה”עוזר הווירטואלי” והופכת לכוח עבודה אינטגרלי, תבוני ואוטונומי. התחזית הטכנולוגית המרתקת של IBM חושפת מציאות חדשה שבה ה-AI מפסיקה רק “לייצר תוכן” ומתחילה “לבצע משימות”. עבור הדרג הניהולי וקובעי המדיניות, המשמעות היא שינוי פרדיגמה עמוק: המעבר מניהול של כלי עזר (Assistant) לניהול […]

הפוסט מפת הדרכים האסטרטגית של IBM לבינה מלאכותית ב-2026 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
שנת 2026 מסתמנת כקו פרשת המים שבו הבינה המלאכותית משילה מעליה את תג ה”עוזר הווירטואלי” והופכת לכוח עבודה אינטגרלי, תבוני ואוטונומי. התחזית הטכנולוגית המרתקת של IBM חושפת מציאות חדשה שבה ה-AI מפסיקה רק “לייצר תוכן” ומתחילה “לבצע משימות”. עבור הדרג הניהולי וקובעי המדיניות, המשמעות היא שינוי פרדיגמה עמוק: המעבר מניהול של כלי עזר (Assistant) לניהול של מערכות סוכנים (Agents) הפועלות בסנכרון מלא – מהמרחב הדיגיטלי ועד לעולם הפיזי. זה לא שיפור הדרגתי, אלא ארגון מחדש של הממשק בין אדם, מכונה ותהליכים עסקיים.

 

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

הארכיטקטורה של האוטונומיה 

עד עכשיו, האינטראקציה הארגונית עם בינה מלאכותית התבססה על מודל שפה מרכזי אחד שמנסה לפתור כל בעיה. ב-2026, הארכיטקטורה משתנה ל“תזמור סוכנים מרובים” (Multi-agent orchestration). במבנה הזה, ה-AI פועלת כרשת של מומחים שבה סוכן אחד מתמקד בתכנון המשימה, סוכן שני בביצוע קוד, וסוכן שלישי בביקורת איכות והצלבת נתונים. הדינמיקה הזו מאפשרת ל-AI לטפל בתהליכי עבודה (Workflows) שלמים ולא רק במטלות בודדות.

 

עבור המנהל המודרני, מדובר ב“כוח עבודה דיגיטלי” (Digital Labor). הסוכנים האלה לא רק מבצעים פעולות, אלא מנווטים באופן עצמאי בתוך מערכות עסקיות מורכבות. יחד עם זאת, הארכיטקטורה של IBM מדגישה את עקרון ה-“Human in the loop” – עקרון שבו המנהל האנושי אינו מוחלף, אלא משתדרג לתפקיד של “מתזמן על” (״מנצח״). במקום להכתיב לסוכן איך לעבוד, המנהל מגדיר את היעדים, מאשר את אבני הדרך הקריטיות ומפקח על הסנכרון בין צוותי הסוכנים הדיגיטליים לצוותים האנושיים.

בינה עם גוף

החזון של IBM לשנת 2026 מסמן את סופה של ההפרדה בין הבינה הדיגיטלית למציאות המוחשית. המגמה של “בינה מלאכותית פיזית” (Physical AI) מייצגת קפיצת מדרגה קוגניטיבית שבה מודלים אינם מסתפקים בעיבוד טקסט או תמונה, אלא לומדים להבין את חוקי הפיזיקה, התנועה והמרחב התלת-ממדי. במקום לתכנת רובוט בכל תנועה ותנועה (Hard-coding), ה-AI מפתחת “אינטואיציה” מרחבית המאפשרת למכונות לפעול בסביבות משתנות ובלתי צפויות.

 

השילוב של בינה זו בתוך “מחשוב חברתי” (Social Computing) יוצר שינוי עמוק באופן שבו טכנולוגיה משתלבת בחברה. המערכות של 2026 יהיו מסוגלות לפענח לא רק פקודות, אלא גם הקשרים חברתיים וכוונות אנושיות. במרחבים משותפים, ממפעלים ועד בתי חולים, ה-AI תלמד “לקרוא” את הדינמיקה האנושית סביבה, מה שיהפוך את האינטראקציה איתה מטכנית וקרה לשיתוף פעולה זורם ובטוח.

 

התובנה למנהל/ת: בשנת 2026, הגבול בין ה-IT (טכנולוגיית מידע) ל-OT (טכנולוגיה תפעולית) יטושטש לחלוטין. מנהלים יצטרכו לחשוב על נכסים פיזיים, ממלגזות במחסן ועד לחיישנים בחנות, כעל סוכנים תבוניים. היכולת של ה-AI להבין הקשר חברתי ופיזי פירושה שניתן יהיה להטמיע אוטומציה גם בתהליכים שדרשו בעבר “שיקול דעת אנושי בשטח”, ובכך לייצר יעילות חסרת תקדים בניהול שרשראות אספקה ושירות לקוחות פרונטלי.

מחשוב היברידי, קוונטי ובינה בקצה

היכולות המתקדמות של 2026 דורשות כוח חישוב מסוג חדש. IBM מגדירה זאת כמעבר ל“מחשוב היברידי אמורפי” (Amorphous hybrid computing). אם בעבר הארגון הסתמך על שרתים מרכזיים או ענן גנרי, הרי שב-2026 התשתית תהיה דינמית לחלוטין. המערכת תדע לנתב כל משימה באופן אוטומטי למעבד המתאים ביותר עבורה, בין אם מדובר במעבד גרפי (GPU), שבב נוירומורפי המחקה את פעולת המוח, או מחשב קוונטי.

שני וקטורים מרכזיים יגדירו את המנוע הזה:

  1. הסקה במכשיר הקצה (Reasoning at the edge): זה המעבר של ה”מוח” של ה-AI מהענן ישירות אל מכשירי הקצה (טלפונים, חיישנים תעשייתיים ומחשבים אישיים). מודלים קטנים ויעילים יאפשרו למכשירים “לחשוב” ולפתור בעיות באופן מקומי. עבור הארגון, המשמעות היא ביטול השהייה (Latency) ופרטיות נתונים מוחלטת, שכן המידע הרגיש אינו עוזב את המכשיר.

  2. תועלת קוונטית (Quantum Utility): בשנת 2026, המחשוב הקוונטי יוצא ממעבדות המחקר אל שולחן העבודה העסקי. לא מדובר עוד בהבטחה עתידית, אלא בכלי עבודה לפתרון בעיות אופטימיזציה מורכבות שהיו בלתי אפשריות למחשוב קלאסי – החל מתכנון חומרים חדשים ועד לניהול סיכונים פיננסיים בזמן אמת.

התובנה למנהל/ת: היעילות האנרגטית והיכולת הכלכלית של ארגון ב-2026 יהיו תלויות ב”חכמת הניתוב” שלו. מנהלים צריכים להבין שחוסן טכנולוגי לא יימדד רק בכמות כוח העיבוד, אלא ביכולת להריץ משימות קריטיות ב”קצה” (מסיבות של אבטחה ומהירות) ולנצל יתרון קוונטי לפתרון צווארי בקבוק עסקיים. זו אסטרטגיה של אופטימיזצית משאבים קיצונית.

אמון כנכס עסקי 

בעוד ששנות הפריצה של ה-AI התאפיינו בהתפעלות מהתוצרים, שנת 2026 תתאפיין בדרישה חקירתית לגבי התהליך. המגמה של “בינה מלאכותית ניתנת לאימות” (Verifiable AI) הופכת מצורך טכני לדרישה עסקית ומשפטית מחמירה. תחת מסגרות רגולטוריות גלובליות, ובראשן חוק ה-AI האירופי (EU AI Act), ארגונים לא יוכלו עוד להסתפק במודלים של “קופסה שחורה” שפעולתם אינה שקופה.

 

אימות ב-2026 מורכב משלוש שכבות קריטיות:

  1. מקוריות הנתונים (Provenance): היכולת להוכיח בדיוק מאיפה הגיעו נתוני האימון, תוך כיבוד זכויות יוצרים ומניעת הטיות מובנות.

  2. תיעוד טכני שוטף: מערכות AI ידרשו לספק “יומן עבודה” המציג כיצד התקבלה החלטה מסוימת, מה שמאפשר ביקורת חיצונית ופנימית בזמן אמת.

  3. שקיפות אלגוריתמית: היכולת להסביר את ה”לוגיקה” שמאחורי פלט המערכת, במיוחד בתחומים רגישים כמו פיננסים, בריאות ומשאבי אנוש.

התובנה למנהל/ת: בשנת 2026, אמון (Trust) יהפוך למטבע עובר לסוחר. מנהלים שישקיעו בתשתית של אימות ושקיפות לא רק “יעברו את הרגולטור”, אלא יזכו ביתרון תחרותי מובהק. לקוחות ושותפים עסקיים יעדיפו מערכות שניתן לסמוך עליהן ולהבין אותן על פני מערכות חזקות אך מסתוריות. ציות (Compliance) מפסיק להיות מרכז עלות והופך למנוע צמיחה שמאפשר אימוץ מהיר ובטוח של טכנולוגיות חדשות.

 

מגמות מובילות לשנת 2026

מגמות מובילות לשנת 2026

מפת הדרכים למנהיגות טכנולוגית ב-2026

התחזית של IBM לשנת 2026 לא עוסקת רק בטכנולוגיה חזקה יותר, אלא במערכת אקולוגית חדשה של בינה. המעבר מבינה מלאכותית יוצרת (Generative) לבינה מלאכותית פועלת (Agentic), בשילוב עם תשתיות קוונטיות ויכולות קצה, מחייב מנהלים לבחון מחדש את האסטרטגיה הארגונית שלהם כבר היום.

 

כדי להגיע מוכנים ל-2026, על קובעי המדיניות להתמקד בשלושה צירי פעולה:

1. מארכיטקטורת כלים לארכיטקטורת סוכנים: הפסיקו לחפש “שימושים בודדים” (Use Cases) ל-AI. במקום זאת, התחילו לתכנן תהליכי עבודה המבוססים על צוותי סוכנים. השאלה היא כבר לא “איך ה-AI תכתוב לי מייל”, אלא “איך מערך סוכנים דיגיטלי ינהל את שרשרת האספקה שלי מקצה לקצה”.

2. השקעה בתשתית של אמון (Trust by Design): אל תחכו לרגולציה שתכפה עליכם שקיפות. הטמעת כלי אימות (Verifiability) ובניית מסגרות אתיות לשימוש בנתונים הן הבסיס שעליו ייבנה האמון של הלקוחות והעובדים שלכם. הארגון שלכם יהיה חייב לדעת להסביר את החלטות ה-AI שלו ב-2026 כדי להישאר במשחק.

3. הכשרת ההון האנושי ל”תזמור”: המיומנות הנדרשת מהעובדים ומהמנהלים שלכם משתנה. היכולת לנהל “כוח עבודה היברידי” – המורכב מאנשים, סוכנים דיגיטליים ורובוטים פיזיים – תהיה המיומנות הקריטית ביותר. עליכם להשקיע בחינוך טכנולוגי ששם דגש על שיתוף פעולה (Social Computing) ולא רק על תפעול טכני.

 

שנת 2026 תתגמל את הארגונים שידעו לשלב בין העוצמה הבלתי מוגבלת של המחשוב לבין האחריות והערכים האנושיים. הטכנולוגיה כבר כאן – כעת תורו של הניהול להדביק את הקצב.

הפוסט מפת הדרכים האסטרטגית של IBM לבינה מלאכותית ב-2026 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/ibm-ai-trends-2026/feed/ 0
Adobe ו-Runway מאחדות כוחות בצעד שמקרב וידאו ג׳נרטיבי לשולחן העבודה של העורך https://letsai.co.il/adobe-runway-partnership/ https://letsai.co.il/adobe-runway-partnership/#respond Wed, 31 Dec 2025 14:27:26 +0000 https://letsai.co.il/?p=67245 ב-18 בדצמבר 2025 הכריזה Adobe על שותפות אסטרטגית רב שנתית עם Runway, מחלוצות תחום הווידאו הג׳נרטיבי. בציוץ שפרסם Cristóbal Valenzuela, מנכ״ל Runway, הוא הדגיש כי מטרת המהלך היא להביא את המודלים והטכנולוגיה של Runway ישירות לכלי העבודה של Adobe, לצד פיתוח יכולות AI ייעודיות שיוטמעו באפליקציות Adobe. במסגרת ההסכם הוגדרה Adobe כ-“preferred API creativity partner” […]

הפוסט Adobe ו-Runway מאחדות כוחות בצעד שמקרב וידאו ג׳נרטיבי לשולחן העבודה של העורך הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
ב-18 בדצמבר 2025 הכריזה Adobe על שותפות אסטרטגית רב שנתית עם Runway, מחלוצות תחום הווידאו הג׳נרטיבי. בציוץ שפרסם Cristóbal Valenzuela, מנכ״ל Runway, הוא הדגיש כי מטרת המהלך היא להביא את המודלים והטכנולוגיה של Runway ישירות לכלי העבודה של Adobe, לצד פיתוח יכולות AI ייעודיות שיוטמעו באפליקציות Adobe. במסגרת ההסכם הוגדרה Adobe כ-“preferred API creativity partner” של Runway, סטטוס שמקנה לה גישה מוקדמת למודלים החדשים של החברה ושילובם בתוך האקוסיסטם של Adobe.

 

השותפות בין Adobe ל-Runway

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

מה זמין עכשיו, ומה עדיין נמצא על מפת הדרכים

החלק המיידי של השותפות הוא שילוב המודל Gen-4.5 של Runway בתוך Adobe Firefly. ב-Adobe מתארים את המודל ככזה שמציע איכות תנועה גבוהה יותר, היצמדות מדויקת יותר לפרומפטים, ועקביות ויזואלית משופרת, כולל יכולת לביים סצנות מורכבות בפריימים קצרים.

 

מעבר לזמינות המיידית, ההודעה מדברת על פיתוח משותף של יכולות AI ייעודיות לזרימות עבודה מקצועיות, שיהיו זמינות בלעדית באפליקציות Adobe, בדגש על Firefly. במקביל, מצוין שיוצרים יכולים להעביר תוצרים שנוצרו ב-Firefly להמשך עבודה ב-Adobe Premiere Pro וב-Adobe After Effects, כחלק מזרימת העבודה הקיימת של Creative Cloud.

 

עם זאת, ההודעה אינה מפרטת אילו יכולות חדשות ישולבו ישירות בתוך Premiere Pro או After Effects, וגם לא מציגה לוחות זמנים. לכן נכון לראות במהלך הזה כ-Roadmap ברור לכיוון אינטגרציה עמוקה יותר, ולא כהשקה מלאה של פיצרים חדשים בכלי העריכה המקצועיים כבר היום.

 

 

למה Adobe עושה את זה עכשיו

הקרב סביב וידאו ג׳נרטיבי כבר לא מתמקד רק בשאלה מי מחזיק במודל האיכותי ביותר, אלא בשאלה היכן מתבצעת העבודה בפועל. כל עוד יצירת וידאו ג’נרטיבי דורשת מעבר לפלטפורמה חיצונית, רבים מהעורכים המקצועיים פשוט לא ישנו את סביבת העבודה שלהם. כאן נכנסת Adobe, והמטרה שלה היא להפוך את הווידאו הג׳נרטיבי לשכבה טבעית בתוך זרימות עבודה קיימות, ולא לכלי ניסיוני שנמצא מחוץ לפרודקשן.

 

מהצד השני, Runway מקבלת גישה ישירה לקהל הקריטי ביותר בתחום הקריאייטיב, יוצרים שכבר עובדים עם כלים מקצועיים, משלמים עליהם, ויודעים להפוך רעיון או ניסוי ג׳נרטיבי לחומר גלם שמגיע עד מסך העריכה וההפצה. עבור Runway, זו לא רק הרחבת חשיפה, אלא קיצור משמעותי של הדרך בין הדגמה טכנולוגית לשימוש מסחרי יומיומי.

 

מעבר לפיצ’רים עצמם, Adobe מהמרת כאן על תפקיד אחר לגמרי – לא להיות החברה עם המודל הכי חזק, אלא זו שמחברת בין מודלים, כלים, ופרודקשן תחת שכבת תפעול אחת. זה ההבדל בין פלטפורמה שמייצרת תוצרים, לבין מערכת שמנהלת יצירה מקצועית כחלק מתהליך פרודקשן שלם.

Firefly כמרכז רב מודלי

Adobe ממקמת את Firefly כמרכז עבודה רב מודלי, שמאפשר לבחור מודלים ג׳נרטיביים שונים לפי צורך וסגנון. לצד מודלי Firefly של Adobe, זמינים גם מודלי שותפים כמו Google, OpenAI ו-Luma AI (ועוד מגוון שותפים נוספים), בהתאם לכלי שבו עובדים בתוך Firefly.



ההיגיון כאן ברור – יוצרים מקצועיים לא מחפשים מודל אחד מושלם, אלא ארגז כלים שמאפשר לבחור את הכלי המתאים ביותר לכל משימה, ולהחליף מודלים כחלק מזרימת עבודה אחת.

 

עם זאת, כאן נכנסת נקודה שחשוב לומר בצורה ברורה. גם Adobe עצמה מציינת שכאשר עובדים עם מודלים שותפים בתוך Firefly, האחריות לבחון התאמה לפרויקט נותרת בידי היוצר. זה כולל שאלות של אופן האימון, רישוי, ושימוש מסחרי בטוח. במילים אחרות, הבחירה במודל אינה רק החלטה יצירתית או טכנולוגית, אלא גם החלטה שמגלמת רמת סיכון שונה.

מה כדאי לקחת מהמהלך הזה

השותפות בין Adobe ל-Runway מסמנת שינוי כיוון ברור – וידאו ג’נרטיבי יוצא מהמרחב הניסיוני של דפדפנים וכלי הדגמה, ומתקרב לתוכנות העריכה שבהן מתבצעת העבודה המקצועית בפועל. עבור מי שעובד יום יום עם Adobe Creative Cloud, זה פחות עניין של אפקטים מרשימים, ויותר שילוב פרקטי בתוך סביבת עבודה מוכרת.

 

מי שלא עובד באקוסיסטם של Adobe יראה במהלך הזה בעיקר עוד סימן לכך שהמאבק בשוק עובר מ”איכות המודל” לשאלת ההפצה והאינטגרציה בתוך זרימות עבודה קיימות.

 

בסופו של דבר, השאלה החשובה למשתמשים אינה רק עד כמה המודל מייצר תוצאה מרשימה, אלא עד כמה מהר אפשר להפוך קליפ ג׳נרטיבי לחומר גלם בעריכה, להשלים פרויקט, ולהימנע מהתחושה שעבדתם בשני עולמות נפרדים.

הפוסט Adobe ו-Runway מאחדות כוחות בצעד שמקרב וידאו ג׳נרטיבי לשולחן העבודה של העורך הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/adobe-runway-partnership/feed/ 0
הטרנד ששובר את הרשת: כך תיצרו סרטון “סלפי מדלג” בין סטים של סרטים וסדרות  https://letsai.co.il/jumping-selfie-movie-trend/ https://letsai.co.il/jumping-selfie-movie-trend/#comments Wed, 31 Dec 2025 06:16:57 +0000 https://letsai.co.il/?p=67188 נתקלתם בטרנד שבו היוצר הולך במהירות בין הסט של “חברים”, פוגש את ג’וליה רוברטס ב”אישה יפה” ומסיים עם הארי פוטר? זה נראה כמו קסם, אבל עם הכלים הנכונים – גם אתם יכולים לעשות את זה. במדריך הבא נלמד איך ליצור את המעברים החלקים, איך לשמור על הפנים שלכם עקביות לאורך כל הסרטון, ואיך לגרום לדמויות […]

הפוסט הטרנד ששובר את הרשת: כך תיצרו סרטון “סלפי מדלג” בין סטים של סרטים וסדרות  הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
נתקלתם בטרנד שבו היוצר הולך במהירות בין הסט של “חברים”, פוגש את ג’וליה רוברטס ב”אישה יפה” ומסיים עם הארי פוטר? זה נראה כמו קסם, אבל עם הכלים הנכונים – גם אתם יכולים לעשות את זה. במדריך הבא נלמד איך ליצור את המעברים החלקים, איך לשמור על הפנים שלכם עקביות לאורך כל הסרטון, ואיך לגרום לדמויות (ולכם) לזוז בצורה טבעית ומרשימה.

 

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

מה צריך להכין?

1. מחולל תמונות (ליצירת הבסיס): מומלץ להשתמש ב-Nano Banana, Freepik, או כל מודל אחר ששומר על עקביות פנים גבוהה. גם מודל התמונה החדש של GPT יעשה עבודה מעולה!

2. מחולל וידאו (להנפשה): כלי שתומך ב-Start Frame ו-End Frame (כמו Kling AI, Luma, או Runway).

3. כלי עריכה ועיצוב: Canva (לתיקוני תמונה ועיצוב מקדים אם צריך) ו-CapCut או Clipchamp (לחיבור הסרטונים והוספת מוזיקה).

 

שלב 1: יצירת התמונות (הבסיס) 

לפני שניגש לוידאו, אנחנו צריכים ליצור את ה”תחנות” שלנו. כל תחנה היא תמונה שבה אתם מצטלמים סלפי עם הקאסט.

 

הפרומפט (למחולל התמונות – Nano Banana / Freepik):

 

העלו תמונת רפרנס טובה של עצמכם והשתמשו בפרומפט הבא.

 

שימו לב: במקום (movie), כתבו את שם הסרט או הסדרה (למשל: Friends, Harry Potter, Pretty Woman). אין צורך לפרט את שמות השחקנים, ה-AI לרוב מזהה לבד את “השחקנים הראשיים”.

 

טיפ חשוב: כדי למנוע “זליגה” של דמויות מסרט לסרט, פתחו צ’אט או סשן חדש לכל תמונה שאתם יוצרים.

 

I'm taking a selfie with the main actors from the film on the set of (movie). Keep the person exactly as shown in the reference image with 100% identical facial features, bone structure, skin tone, facial expression, pose, and appearance. 9:16 aspect ratio, 4k detail.

 

גלריית התמונות ממנה מכינים את הסרטון המלא עם מעברים והנפשות

 

שלב 2: הנפשת המעברים (הקסם) 

עכשיו ניצור את התנועה. הרעיון הוא ליצור קליפים קצרים שמחברים בין התמונות שיצרנו. אנחנו נשתמש בפיצ’ר של תמונה פותחת (Start Frame) ו-תמונה סוגרת (End Frame).

 

השיטה – שרשרת התמונות:

סרטון 1: תמונה שלכם לבד ⬅ תמונה עם הקאסט הראשון.

סרטון 2: תמונה עם הקאסט הראשון (זו שהייתה הסיום בסרטון הקודם) ⬅ תמונה עם הקאסט השני.

סרטון 3: תמונה עם הקאסט השני ⬅ תמונה עם הקאסט השלישי. (וחוזר חלילה).

 

הפרומפט (למחולל הוידאו – Kling AI וכד’): הפרומפט הזה גורם לכם “ללכת מהר” בין הסטים.

 

The woman is fast walking through the set until she takes a selfie with the next person.

 

⚠ שימו לב לפני ההורדה (Watermark): כשאתם מורידים את הסרטון מהמחולל, בדקו את הגדרות ההורדה:

  • ללא סימן מים: אם יש לכם מנוי בתשלום, ודאו שאתם מורידים את הקובץ הנקי (לרוב נקרא “No Watermark”).
  • עם סימן מים: בגרסאות חינם הלוגו של האפליקציה (כמו Kling) יופיע בפינה. קחו זאת בחשבון – אם הלוגו מפריע, נסו לחתוך אותו (Crop) מעט בעריכה או להשתמש בכלי להסרת לוגואים.

 

 

שלב 3: למקצוענים – שליטה בתנועה ובאקשן

רוצים לשדרג את הסרטון? במקום סתם ללכת, בואו נכניס אקשן וכיוונים. זה יוצר דינמיות מטורפת בעין.

 

אופציה א’: שליטה בכיוונים (ימינה/שמאלה/ישר)

כדי שהסרטון לא ייראה מונוטוני, שנו את כיוון ההליכה בפרומפט הוידאו:

  • הליכה ימינה: Fast walking to the right
  • הליכה שמאלה: Fast walking to the left
  • הליכה ישר למצלמה: Fast walking straight towards the camera

 

דוגמה לפרומפט משודרג עם תנועה מורכבת:

 

The first group of actors are walking away and The woman is Moving, walking fast in the far Right direction through the next movie set until she takes a selfie with the next person.

 

אופציה ב’: שינוי הקצב (ריצה במקום הליכה) 

אם הסצנות שלכם הן מסרטי אקשן (כמו “משימה בלתי אפשרית” או “הנוקמים”), אפשר להחליף את ההליכה בריצה:

 

The woman is running fast, sprinting through the movie set, dynamic camera movement, until she stops to take a selfie.

 

אופציה ג’: הוספת פעולות מיוחדות בתמונת הסיום 

רוצים שהשחקנים יעשו משהו ספציפי בתמונת הסלפי? הוסיפו את הפעולה המבוקשת בפרומפט של יצירת התמונה (שלב 1), ה-AI ידאג לשלב את זה בתמונה, ומחולל הוידאו ישלים את התנועה לשם.

 

דוגמה להרמת כוסית יין:

 

I'm taking a selfie with The main actors from the film on the set of (movie) while holding a glass of wine and making a toast. Keep the person exactly as shown in the reference image with 100% identical facial features... [המשך הפרומפט הרגיל]

 

דוגמה להדלקת חנוכיה (או כל חפץ אחר):

 

I'm taking a selfie with The main actors from the film on the set of (A Nightmare on Elm Street) When they light a Hanukkah chanukia. Keep the person exactly as shown... [המשך הפרומפט הרגיל]

 

שלב 4: עריכה וחיבור סופי 

1. אספו את כל קטעי הוידאו שיצרתם.

2. פתחו את CapCut או Canva (מצב עריכת וידאו).

3. סדרו את הקליפים לפי הסדר. שימו לב שהחיבור בין הקליפים אמור להיות מושלם (“Seamless”) כי התמונה האחרונה של קליפ א’ היא בדיוק התמונה הראשונה של קליפ ב’.

4. הוסיפו מוזיקה קצבית (טרנדית) שתואמת את קצב ההליכה/ריצה.

 

זהו! יש לכם סרטון ויראלי ביד. רוצו לנסות (ותייגו אותנו!) 

הפוסט הטרנד ששובר את הרשת: כך תיצרו סרטון “סלפי מדלג” בין סטים של סרטים וסדרות  הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/jumping-selfie-movie-trend/feed/ 10
מטא רוכשת את Manus ומהמרת על שכבת הביצוע https://letsai.co.il/meta-acquires-manus/ https://letsai.co.il/meta-acquires-manus/#respond Tue, 30 Dec 2025 12:02:48 +0000 https://letsai.co.il/?p=67136 כשהודעת הרכישה יצאה, המספרים סביב Manus היו הדבר הראשון שתפס את העין. Meta הודיעה על רכישת Manus, חברת אייג’נטים שנוסדה בידי צוות עם שורשים סיניים ושמרכז פעילותה כיום בסינגפור. סכום העסקה לא פורסם רשמית. לפי דיווח של רויטרס, ההערכה בשוק נעה בטווח של 2 עד 3 מיליארד דולר. הוול סטריט ג’ורנל ובלומברג מסגרו את המהלך […]

הפוסט מטא רוכשת את Manus ומהמרת על שכבת הביצוע הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
כשהודעת הרכישה יצאה, המספרים סביב Manus היו הדבר הראשון שתפס את העין. Meta הודיעה על רכישת Manus, חברת אייג’נטים שנוסדה בידי צוות עם שורשים סיניים ושמרכז פעילותה כיום בסינגפור. סכום העסקה לא פורסם רשמית. לפי דיווח של רויטרס, ההערכה בשוק נעה בטווח של 2 עד 3 מיליארד דולר. הוול סטריט ג’ורנל ובלומברג מסגרו את המהלך כ”הימור של יותר מ-2 מיליארד דולר על אייג’נטים”. אבל הסיפור כאן אינו המחיר. הוא הסיבה. מטא לא קונה עוד מודל שפה. היא קונה שכבה אחרת לגמרי במערכת הבינה המלאכותית – שכבת הביצוע. לא המוח שמבין ושואל, אלא הידיים שמבצעות.

 

מטא רוכשת את מאנוס

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

למה דווקא Manus, ולמה עכשיו

Manus לא ממצבת את עצמה כחברת מודלים. היא מדברת על execution layer – שכבת ביצוע שמאפשרת לאייג’נטים לפעול בתוך סביבת עבודה אמיתית. לא רק לנסח תשובה, אלא לתכנן משימה, להריץ אותה, לעקוב אחריה, ולסיים אותה.

 

במונחים מעשיים, זה ההבדל בין מערכת שמסבירה למשתמש מה צריך לעשות, לבין מערכת שעושה זאת במקומו: גולשת ברשת, אוספת מידע, כותבת ומריצה קוד, מנהלת קבצים וממשיכה לעבוד לאורך זמן.

 

זה הבדל קטן בניסוח, אבל גדול מאוד במשמעות. ובדיוק שם מטא הייתה חלשה יחסית לעומת שחקנים אחרים.

 

לגוגל יש שליטה בדפדפן ובמערכת ההפעלה. למיקרוסופט יש את Windows ו-Office. למטא יש פלטפורמות חברתיות עצומות, אבל עד היום לא הייתה לה שכבה שמבצעת עבודה דיגיטלית מורכבת בשם המשתמש. Manus נכנסת בדיוק לוואקום הזה.

המספרים שמשרטטים קנה מידה

בדצמבר פרסמה Manus פוסט שבו טענה כי הגיעה ל-ARR של כ-100 מיליון דולר, וכי קצב ההכנסות הכולל שלה עבר 125 מיליון דולר. נתונים דומים הופיעו גם בדיווחים של Investing.com ובלוגים טכנולוגיים, כולם בהסתמך על דיווח עצמי של החברה.

 

ככה נראית הסיבה שמטא מוכנה לשלם מיליארדים

ככה נראית הסיבה שמטא מוכנה לשלם מיליארדים

 

אין כאן דוחות מבוקרים, אבל יש איתות ברור. Manus מבקשת להיתפס לא כניסוי, אלא כמוצר שפועל בקנה מידה מסחרי. עבור מטא, ההבדל הזה משמעותי. רכישת טכנולוגיה שונה מרכישת מערכת שכבר פוגשת לקוחות, תהליכים והכנסות.

ההימור של מטא

כאן מתחיל המתח האסטרטגי האמיתי. בשנתיים האחרונות מטא מיתגה את עצמה כמי שמקדמת קוד פתוח בעולם ה-AI, בעיקר דרך Llama. זו הייתה גם אמירה אידיאולוגית וגם כלי תחרותי מול OpenAI וגוגל. אבל שכבת ביצוע היא חיה אחרת.

 

אייג’נטים שמבצעים פעולות דורשים שליטה הדוקה – הרשאות, זהויות, תשלומים, ניטור ואחריות משפטית. קשה מאוד לדמיין שכבה כזו פועלת באמת כקוד פתוח בקנה מידה של מיליארדי משתמשים.

 

המתח כאן אינו בין “פתוח” ל”סגור”, אלא בין פתיחות ברמת המודל לבין שליטה ברמת הפעולה. רכישת Manus מרמזת שמטא מוכנה לוותר על חלק מהאידיאולוגיה הפתוחה שלה, לטובת מוצר שעובד.

מלכוד האמון

המעבר מצ’אט לביצוע אינו רק שדרוג טכנולוגי. הוא קפיצת מדרגה דרמטית ברמת הסיכון. עד היום, כשעוזר מבוסס AI סיפק תשובה שגויה, הנזק הסתכם במידע מוטעה. עם אייג’נטים מבצעים, אנחנו נכנסים לעידן של הלוצינציית ביצוע.

 

בתרחיש כזה, אייג’נט לא רק טועה בהבנה, אלא מפרש פקודה באופן שגוי ומבצע פעולה ממשית ובלתי הפיכה כמו רכישה שגויה, מחיקת נתונים, או חשיפה של מידע רגיש. זה שינוי מהותי באופי הסיכון, כזה שמעביר את הבעיה מתחום הדיוק הלשוני אל תחום האחריות המעשית.

 

כאן טמון האתגר הגדול ביותר של מטא. כדי שאייג’נטים כמו של Manus יהיו אפקטיביים בתוך וואטסאפ או אינסטגרם, המשתמשים יצטרכו להעניק להם הרשאות עמוקות: גישה לדפדפן, לחשבונות פיננסיים, ולמידע אישי. עבור חברה שעדיין מתמודדת עם משקעים של משברי אמון מהעבר, זהו מחסום פסיכולוגי לא פחות מטכנולוגי.

 

אם מטא לא תצליח לבנות סביב שכבת הביצוע הזו מנגנוני בידוד, בקרת הרשאות ושקיפות ברמה חסרת תקדים, ההימור על אייג’נטים עלול להפוך לחרב פיפיות. בעולם כזה, האמון אינו תכונה נלווית למוצר. הוא המוצר עצמו.

האם Manus היא באמת טכנולוגיה ייחודית?

שאלה נוספת מרחפת מעל העסקה והיא עד כמה Manus באמת ייחודית.

 

יכולות של שליטה בדפדפן, הרצת קוד ושימוש בכלים קיימות היום גם בחברות אחרות, ובמיזמי Open Source. לכן אפשר להסתכל על העסקה גם מזווית אחרת: ייתכן שמטא לא קנתה פתרון סופי, אלא קנתה זמן.

 

זמן שבו OpenAI וגוגל לא סוגרות את הפער. זמן שבו צוות מגובש עם ניסיון מעשי לא מגיע לידי מתחרה. במובן הזה, ייתכן שמדובר לא רק ברכישת טכנולוגיה, אלא ב-Acqui-hire יקר שמטרתו לנעול כישרון בשלב קריטי של השוק.

הציר הגיאופוליטי והרגולציה

לפי דיווחים, Manus, שנוסדה בידי צוות עם שורשים סיניים, העבירה בהמשך את מרכז פעילותה לסינגפור, על רקע מתיחות גוברת בין ארה”ב לסין. מטא, לפי Business Insider, התחייבה לנתק קשרי פעילות ובעלות בסין וליישם הפרדות גישה ברורות.

 

אין כאן בהכרח חסם רגולטורי מיידי, אבל יש שכבת רגישות נוספת. בעולם שבו אייג’נטים פועלים בשם המשתמש, שאלות של אמון, ריבונות נתונים ואחריות משפטית הופכות לקריטיות.

 

 

דז’ה וו של מטא

ההשוואה המתבקשת היא לרכישת Oculus ב-2014, אז שילמה פייסבוק כ-2 מיליארד דולר על מה שנתפס כהימור על פלטפורמת מחשוב עתידית. גם אז זו לא הייתה רכישה של מוצר בשל, אלא של שכבה אסטרטגית.

 

לא כל ההימורים של מטא הצליחו, אבל הדפוס ברור – החברה מוכנה לשלם מחיר גבוה כדי לקנות לעצמה עמדה מוקדמת בשכבת מחשוב שהיא מאמינה שתהפוך מרכזית.

המבחן האמיתי

הקרב הבא בעולם ה-AI לא יוכרע רק בשאלה מי עונה הכי טוב, אלא מי עובד הכי טוב. אייג’נטים מבצעים מבטיחים יעילות חסרת תקדים, אבל גם מעלים את רף האחריות, הסיכון והאמון.

 

המבחן של צוקרברג אינו טכנולוגי בלבד, הוא אנושי. האם משתמשים יהיו מוכנים לתת ל-AI של מטא גישה לחשבון הבנק שלהם, לקבצים שלהם, ולזהות הדיגיטלית שלהם.

 

אם התשובה תהיה כן, העסקה הזו תיראה בדיעבד כצעד מבריק. אם לא, שכבת הביצוע שנקנתה במיליארדים עלולה להפוך לנקודת החיכוך הבאה בין מטא לציבור.

 

בשורה התחתונה, עבור מי שבונה היום מוצרים עם AI, המסר ברור: בחירת מודל חשובה. בניית שכבת ביצוע אמינה היא ההבדל בין הדגמה למוצר אמיתי.

הפוסט מטא רוכשת את Manus ומהמרת על שכבת הביצוע הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/meta-acquires-manus/feed/ 0
האם 2025 הייתה שנת ה-AI האייג’נטי, או רק תחילתה של דרך ארגונית ארוכה? https://letsai.co.il/agentic-ai-2025/ https://letsai.co.il/agentic-ai-2025/#respond Mon, 29 Dec 2025 13:35:59 +0000 https://letsai.co.il/?p=67079 בעולם הטכנולוגיה יש מסורת קבועה: כל שנה מוכרזת כ”שנת ה-X”. ההצהרות נאמרות בביטחון, התחזיות נשמעות חדות, ואז מגיעה המציאות, לרוב מורכבת ופחות חד-משמעית מהכותרות. לפני שנה בדיוק, הקונצנזוס בתעשיית הבינה המלאכותית היה ברור: 2025 תהיה “שנת סוכני ה-AI”. התחזיות דיברו על קפיצה מאוטומציה חכמה למערכות שפועלות בעצמן, מקבלות החלטות ומבצעות עבודה מורכבת בקנה מידה ארגוני. […]

הפוסט האם 2025 הייתה שנת ה-AI האייג’נטי, או רק תחילתה של דרך ארגונית ארוכה? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
בעולם הטכנולוגיה יש מסורת קבועה: כל שנה מוכרזת כ”שנת ה-X”. ההצהרות נאמרות בביטחון, התחזיות נשמעות חדות, ואז מגיעה המציאות, לרוב מורכבת ופחות חד-משמעית מהכותרות. לפני שנה בדיוק, הקונצנזוס בתעשיית הבינה המלאכותית היה ברור: 2025 תהיה “שנת סוכני ה-AI”. התחזיות דיברו על קפיצה מאוטומציה חכמה למערכות שפועלות בעצמן, מקבלות החלטות ומבצעות עבודה מורכבת בקנה מידה ארגוני. עכשיו, כש-2025 כמעט מאחורינו, הגיע הזמן לבדוק מה באמת קרה, לא ברמת ההבטחות אלא ברמת האימוץ בפועל בתוך ארגונים. והשאלה הנכונה איננה האם סוכני AI הופיעו, אלא איזה סוג של סוכנים הופיעו, למי, ובאילו תנאים. כי ב-2025 אכן קרה משהו אמיתי, אבל זה לא היה הסיפור ההוליוודי של אוטונומיה מלאה.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

סוכנים הפסיקו להיות פיצ’ר והפכו לשכבה

הטיעון החזק ביותר בעד 2025 כ”שנת הסוכנים” הוא לא שסוכני AI הפכו לעצמאיים באמת, אלא שספקיות תוכנה ארגונית התחילו להתייחס ל-AI אייג׳נטי ככיוון פלטפורמי בסיסי, ולא כתוספת נחמדה לדמו או לפיצ’ר נקודתי.

 

לפי סקירת סוף השנה של Futurum Group, שנת 2025 סימנה מעבר מהייפ ל-Agentic AI מוטמע ותפעולי. לא עוד יכולת שמוצגת במצגות, אלא רכיב שחי בתוך המוצר עצמו, בתוך חבילות הליבה, מודלי התמחור וזרימות העבודה היומיומיות.

 

זו הייתה הנקודה הראשונה שבה הלחץ האטמוספרי בתעשייה באמת השתנה.

מירוץ תשתיות: שנת ה-Runtime של הסוכנים

אם מקלפים את שכבת השיווק, מגלים ש-2025 הייתה פחות שנה של קפיצה ביכולות, ויותר שנה של בנייה תשתיתית.

תזמור סוכנים (אורקסטרציה) הפך לסטנדרט

חברות כמו Microsoft ו-Adobe השקיעו מאמצים גדולים ביכולות של תזמור בין סוכנים. כלומר, סוכנים שמפעילים סוכנים אחרים, מחלקים משימות, ומשתפים הקשר ונתונים בין מערכות שונות. זה חשוב כי בלי תזמור, “סוכן” הוא בסך הכל צ’אט חכם עם הרשאות.

 

ולא רק Microsoft ו-Adobe. גם ServiceNow עם AI Agent Orchestrator, Salesforce עם Multi-Agent Orchestration ב-Agentforce, AWS עם multi-agent collaboration ב-Bedrock, ו-Google עם Vertex AI Agent Builder, כולם דוחפים את אותו כיוון – תזמור סוכנים כשכבת תשתית ארגונית.

מרכז הכובד עבר משליטה ביכולות לשליטה במערכת

בחצי השני של 2025, המסר המרכזי כבר לא היה “תראו מה ה-AI יודע לעשות”, אלא “איך מנהלים את זה בארגון”. רגולציה, הרשאות, ניטור, אבטחה, שליטה בעלויות ושקיפות הפכו לנושאים המרכזיים.

 

עצם העובדה שספקיות התחילו לדבר במונחים של Control Plane (המוח הניהולי מעל הסוכנים) לסוכנים היא הודאה בכך שהבעיה האמיתית איננה עוד יכולת טכנולוגית, אלא ניהול, אחריות וצפיות תפעולית.

מודלים מותאמים החליפו מודלים כלליים

יותר ויותר ארגונים הבינו שסוכן שמבוסס על מודל גנרי הוא לעיתים בעיה, לא יתרון. לכן ראינו מעבר למודלים מותאמים לארגון, לדאטה שלו, לשפה הפנימית שלו ולמותג שלו. זה פחות נוצץ, אבל הרבה יותר שימושי.

האם הייתה תנועה מהדמו לפרודקשן?

פלטפורמות כמו Agentforce של Salesforce או Copilot Studio של Microsoft אכן עברו מהבטחות להשקות רחבות. זה שינוי חשוב, משום שהוא מעיד על מעבר מפיילוטים ניסיוניים לאימוץ בפועל, ולא רק לניסויים אקדמיים או דמואים שיווקיים.

 

אבל כאן חשוב לדייק, האימוץ הזה עדיין איננו רחב כפי שהשיח לעיתים מציג. סקרים שפורסמו במהלך 2025 על ידי גופים כמו McKinsey ו-IBM מראים שרק מיעוט מהארגונים הגדולים פרסו סוכני AI בקנה מידה חוצה ארגון ובתהליכים עסקיים קריטיים. ברוב המקרים מדובר בהטמעות ממוקדות, בצוותים מסוימים או בתהליכים תחומים היטב.

 

במילים אחרות, הסוכנים כבר יצאו מהמעבדה, אבל עדיין לא השתלטו על רצפת הייצור.

מי שולט בשכבה האייג׳נטית?

וכאן מתגלה שאלה עמוקה יותר, שברוב הדיונים כמעט ואינה נשאלת: מי באמת שולט בשכבה האייג׳נטית?

 

ככל שסוכני AI הופכים לחלק משכבת ה-Runtime הארגונית, השליטה עוברת בהדרגה לפלטפורמות שמספקות את התזמור, ההרשאות והניטור. עבור ארגונים רבים, המעבר לפרודקשן איננו רק החלטה טכנולוגית, אלא בחירה אסטרטגית עם השלכות על תלות בספקים, גמישות עתידית ויכולת שליטה פנימית.

 

אפשר לראות את הפער הזה היטב בדוגמה מארגון גלובלי בתחום השירותים הפיננסיים, שתואר בכנס Ignite 2025 של Microsoft. הארגון הטמיע סוכני AI כחלק מ-Copilot Studio כדי לטפל בפניות פנים ארגוניות כמו פתיחת קריאות IT, בקשות הרשאה ושאלות תפעוליות חוזרות.



הסוכנים קיצרו זמני טיפול בצורה משמעותית והפחיתו עומס מצוותי התמיכה. אבל כשהארגון ניסה להרחיב את השימוש לתהליכים חוצי מחלקות, כמו תיאום בין כספים, רכש ומשאבי אנוש, הוא נתקל במהירות במגבלות: הרשאות מורכבות, דאטה לא אחיד, וצורך בפיקוח אנושי צמוד.

 

זה לא כישלון, זו תזכורת לכך שגם כשסוכנים עובדים, הם עובדים בתוך גבולות ברורים מאוד.

הטיעון הנגדי: שנת מיתוג אייג׳נטי, לא שנת אוטונומיה

הביקורת המרכזית על 2025 היא לא ש”לא קרה כלום”, אלא שמה שקרה בפועל לא תאם את גודל ההבטחות שניתנו בתחילת השנה.

1. רוב הסוכנים עדיין לא באמת אוטונומיים: בפועל, חלק גדול ממה שהושק נראה יותר כמו קופיילוטים מתקדמים, אוטומציות מונחות וזרימות עבודה מתוזמרות, ופחות כמו מערכות שמבצעות עבודה מורכבת מקצה לקצה ללא התערבות אנושית מתמשכת.

 

גם Futurum Group מודה שהפער בין הנרטיב האייג׳נטי לבין המציאות התפעולית עדיין משמעותי, ושמעבר אמיתי לאוטונומיה עקבית רחוק מלהיות פתור.

2. הסיפור עבר מיכולות לשליטה, עלות ואינטגרציה: אם 2024 הייתה שנת “תראו איזה מדהים זה”, אז 2025 הייתה שנת “רגע, איך זה עובד בארגון אמיתי”. המעבר הזה איננו מקרי. הוא משקף מציאות שבה היכולות קיימות, אך האתגרים האמיתיים נמצאים בשכבות אחרות: חיבור למערכות קיימות, ניהול הרשאות, שליטה בעלויות והבטחת פעולה צפויה ובטוחה לאורך זמן.

 

במונחים של Futurum, זה פחות התלהבות מ״מה ה-AI מסוגל לעשות״, ויותר עיסוק בשאלה ״איך מחזיקים את זה בשליטה״.

3. הלקוחות התעייפו מהבטחות בלי הוכחות: לקראת סוף השנה, המסרים של הספקיות התחילו להישמע דומים מדי. כולם “ייחודיים”, כולם “ארגוניים”, וכולם “מהפכניים”. אבל בשלב הזה, הדיון כבר לא עסק בדמואים מרשימים אלא בשאלה קשה יותר: איפה המספרים?

 

החזר השקעה ברור, שיפור מדיד בפרודוקטיביות או השפעה מוכחת על השורה התחתונה עדיין הופיעו במעט מאוד מקרים בקנה מידה רחב. זה אולי הסימן החזק ביותר לכך שב-2025 נוצרה תשתית ומומנטום, אך לא עדיין הוכחה חד משמעית שמצדיקה את גובה הציפיות.

פסק הדין: שנת תשתיות אייג׳נטיות, לא שנת עבודה אוטונומית

אז האם 2025 הייתה שנת סוכני ה-AI? התשובה שלי: כן, אבל לא כמו שחשבו.

 

זו הייתה השנה שבה התעשייה התחייבה ברצינות לסוכנים כשכבה ארגונית. לא כהבטחה עתידית ולא כגימיק מוצרי, אלא כתשתית ממשית הכוללת Runtime, תזמור, מנגנוני שליטה ודאטה. במובן הזה, מדובר בנקודת מפנה אמיתית.

 

אבל אם “שנת הסוכנים” אמורה להיות שנה שבה מערכות מבצעות עבודה מורכבת, עסקית וקריטית מקצה לקצה, באופן עקבי ועם מינימום פיקוח אנושי, אז 2025 עדיין לא שם.

 

במונחים של מזג אוויר – זו לא הייתה שנה של שמש בהירה. זו הייתה השנה שבה האקלים השתנה.

 

 

ומה זה אומר על 2026?

מי שרוצה להתנהל חכם ב-2026 צריך לשנות את נקודת המבט. פחות לשאול מה הסוכנים מסוגלים לעשות, ויותר לשאול מה הארגון באמת מסוגל להפעיל, למדוד ולשלוט בו.

 

בפועל, שלושה דברים יבדילו בין ארגונים שימנפו Agentic AI לבין כאלה שיתאכזבו ממנו:

1. תוצאות עסקיות מדידות, לא הדגמות יפות: הצלחה לא תימדד בכמה משימות סוכן יודע לבצע, אלא בשאלה אם הוא מייצר ערך עסקי ברור, חוזר ומוכח.

2. שליטה וניהול כברירת מחדל, לא כתוספת: מי שלא בונה מנגנוני בקרה, הרשאות וניטור מהיום הראשון, יגלה מהר מאוד שהבעיה איננה ה-AI, אלא חוסר היכולת לנהל אותו.

3. דאטה ואינטגרציה לפני חוכמה: סוכנים חכמים לא מפצים על דאטה מפוזר, תהליכים שבורים או מערכות שלא מדברות זו עם זו.

 

אז הסוכנים כבר כאן. אבל מי שימשיך להתייחס אליהם כמו קסם, יגלה מהר מאוד שמדובר בתשתית תפעולית לכל דבר, כזו שדורשת משמעת, אחריות והרבה פחות הייפ. במובן הזה, 2026 לא תהיה “שנת הסוכנים”, אלא שנת ההבחנה הברורה בין ארגונים שיודעים להפעיל תשתיות מורכבות לאורך זמן, לבין כאלה שעדיין מחפשים קיצורי דרך.

הפוסט האם 2025 הייתה שנת ה-AI האייג’נטי, או רק תחילתה של דרך ארגונית ארוכה? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/agentic-ai-2025/feed/ 0
אם גם אנדריי קרפאתי ב-FOMO, אתם יכולים לנשום לרווחה https://letsai.co.il/karpathy-ai-fomo/ https://letsai.co.il/karpathy-ai-fomo/#respond Mon, 29 Dec 2025 08:21:17 +0000 https://letsai.co.il/?p=67050 יש משפט אחד שתפס השבוע את קהילת הפיתוח בגרון: “מעולם לא הרגשתי כל כך מאחור כמתכנת”. הדובר הוא אנדריי קרפאתי, ממייסדי OpenAI והאיש שהוביל את ה-AI בטסלה. כשאדם ברמה הזו מודה שהוא מרגיש שהוא לא עומד בקצב, האינסטינקט של כולנו הוא להיבהל. אם הוא מאחור, מה נגיד אנחנו? אבל כאן מגיע הטוויסט: הציוץ שלו לא […]

הפוסט אם גם אנדריי קרפאתי ב-FOMO, אתם יכולים לנשום לרווחה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
יש משפט אחד שתפס השבוע את קהילת הפיתוח בגרון: “מעולם לא הרגשתי כל כך מאחור כמתכנת”. הדובר הוא אנדריי קרפאתי, ממייסדי OpenAI והאיש שהוביל את ה-AI בטסלה. כשאדם ברמה הזו מודה שהוא מרגיש שהוא לא עומד בקצב, האינסטינקט של כולנו הוא להיבהל. אם הוא מאחור, מה נגיד אנחנו? אבל כאן מגיע הטוויסט: הציוץ שלו לא באמת אומר “אנחנו מפסידים”. הוא אומר “תנאי המגרש השתנו”. וזה בדיוק מה שאמור להרגיע אתכם. כי כשכללי המשחק מתחלפים באמצע, הפער שאתם מרגישים הוא לא פער של יכולת – הוא פער של מודל עבודה.

 

ציוץ הפומו של אנדריי קרפאתי

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

זה לא שאתם מתקלקלים – המקצוע עובר ריפקטור

קרפאתי, שכבר אמר בעבר לא פעם שעידן התכנות משתנה מהיסוד, מתאר תהליך שקשה להודות בו בקול רם: התרומה האנושית בתוך הקוד נעשית דלילה יותר. לא כי החשיבה נעלמה, אלא כי היא זזה שכבה אחת למעלה. פעם הערך היה “לכתוב מאפס”. היום הערך הוא ביכולת להגדיר כוונה, לפרק בעיה, להנחות מערכת, ולבחור בין חלופות.

באותו כיוון, בוריס צ’רני (מי שבנה את קלוד קוד ב-Anthropic), הגיב לציוץ וסיפר על חודש שבו כמעט לא פתח IDE, בזמן שהמודל ייצר עבורו המון שינויים במערכת. הסיפור הזה הוא סימפטום – הוא מצביע על מעבר מתכנות של שורות לתכנות של תהליכים.

 

חשוב לדייק, זה ממש לא אומר שה-IDE מת – זה אומר שהעבודה הופכת להיות יותר אסינכרונית. ה-AI עובד בנפרד, כמו עוד מפתח בצוות, ואתם עוברים ממצב של הקלדה למצב של סקירה, הכוונה ואישור.

 

שכבת אבסטרקציה חדשה נולדה

הנקודה החדה ביותר אצל קרפאתי היא לא ש”המודלים כותבים מהר”. נוצרה שכבה חדשה של הנדסה: סוכנים (Agents), תתי-סוכנים, הקשר (Context), זיכרון, והרשאות. לא מדובר בכלי שמציע השלמת קוד, אלא בסביבת עבודה שמתנהגת כמו מערכת הפעלה חדשה, ואתם צריכים לדעת לתכנת אותה.

 

הבעיה היא לא ללמוד, אלא “לפרוק” (Unlearning)

מפתחים מנוסים סוחבים רשימה מנטלית של “מה המודל לא יכול לעשות”. אלו צלקות קרב מתקופות של הזיות ובאגים מטופשים. אבל הרשימה הזו מתיישנת מהר, לפעמים תוך חודש. כאן נכנס מושג ה-Reset Cycle – היכולת להתעדכן, לבדוק מחדש, ולמחוק הנחות ישנות. בעולם החדש, ידע על יכולות מודל הוא נכס לטווח קצר. אל תנהלו את עצמכם לפי מגבלות שפג תוקפן.

 

רגע של אחריות: מה הסיכון?

הסיכון האמיתי ב”המון PRs” הוא לא הכמות, אלא העיוורון. בלי מערכת אימות חזקה, הכמות מייצרת אשליה של התקדמות בזמן שהמורכבות והחוב הטכני מצטברים בשקט. המעבר הזה מחייב אתכם להיות מקצועיים יותר במקומות אחרים: פחות “מי כותב” ויותר “מי מאמת”.

 

קיבלנו כלי חייזרי. בלי מדריך. המקצוע כולו לומד להחזיק אותו בזמן אמת.

קיבלנו כלי חייזרי. בלי מדריך | Andrej Karpathy

 

מה זה אומר להפשיל שרוולים? (5 צעדים פרקטיים)

1. מאמצים תהליך בקרה, לא עוד כלי: הערך שלכם עובר מייצור לבחינה. תנו לכל שינוי מסלול אימות: בדיקות אוטומטיות, סקירה והרצה. בלי זה, אתם פשוט מאיצים טעויות.

2. כותבים כוונה לפני קוד: מודלים עובדים טוב יותר כשיש להם יעד ברור. כתבו מפרט קצר: מה המטרה, מה הקלט ומה אסור שיקרה. מאוד דומה לדרך הנכונה לגבי איך כותבים פרומפט (הנחיה) גם מחוץ לעולמות הקוד.

3. מקימים “פלייבוק אישי” של אמון: תנהלו רשימה של איפה אתם סומכים על הכלי ואיפה לא. זה מייצר שקט בתוך המרדף.

4. מבצעים Reset Cycle חודשי: בחרו משימה אחת שחשבתם שהמודל לא מסוגל לבצע, ונסו שוב עם הכלים של היום. תופתעו לגלות שהגבול זז.

5. ה-IDE הוא כבר לא כל הסיפור: תבינו שהכוח זז לתכנון ותזמור. מי שישלוט בשכבת הניהול של הסוכנים, יחזיק ביתרון הגדול ביותר.

 

אז בת׳כלס, אם אנדריי קרפאתי מרגיש מאחור, אתם בחברה טובה. אבל הנשימה לרווחה צריכה להימשך שנייה אחת בלבד. מיד אחריה מפשילים שרוולים – לאו דווקא כדי לעבוד קשה יותר, אלא כדי להפסיק לעבוד לפי מגבלות שכבר לא קיימות.

הפוסט אם גם אנדריי קרפאתי ב-FOMO, אתם יכולים לנשום לרווחה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/karpathy-ai-fomo/feed/ 0
NotebookLM עולה כיתה בעידן Gemini 3 https://letsai.co.il/notebooklm-with-gemini3/ https://letsai.co.il/notebooklm-with-gemini3/#comments Sun, 28 Dec 2025 13:32:18 +0000 https://letsai.co.il/?p=67005 מאז השקתו, NotebookLM נשען על עיקרון אחד ברור: עבודה עם מקורות שהמשתמש בוחר ומספק. בניגוד לצ׳אטבוטים כלליים הפועלים על ידע רחב מהאינטרנט הפתוח, NotebookLM מתמקד בסביבה סגורה ומקורקעת, מסמכים, קבצים, סרטונים ומקורות ייעודיים שהוזנו אליו מראש. עם המעבר לליבת Gemini 3 והוספת יכולות מתקדמות לעבודה עם נתונים מובנים, הכלי מתרחב מעבר לסיכום טקסטים והופך לשכבת […]

הפוסט NotebookLM עולה כיתה בעידן Gemini 3 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
מאז השקתו, NotebookLM נשען על עיקרון אחד ברור: עבודה עם מקורות שהמשתמש בוחר ומספק. בניגוד לצ׳אטבוטים כלליים הפועלים על ידע רחב מהאינטרנט הפתוח, NotebookLM מתמקד בסביבה סגורה ומקורקעת, מסמכים, קבצים, סרטונים ומקורות ייעודיים שהוזנו אליו מראש. עם המעבר לליבת Gemini 3 והוספת יכולות מתקדמות לעבודה עם נתונים מובנים, הכלי מתרחב מעבר לסיכום טקסטים והופך לשכבת ניתוח וארגון ידע מתקדמת יותר, המתאימה גם לשימושים מקצועיים וארגוניים.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

המוח החדש: Gemini 3 והסקה רב-מודאלית

השדרוג המשמעותי ביותר מתרחש מאחורי הקלעים. המעבר ל-Gemini 3 אינו מתמקד רק בשיפור ביצועים, אלא בעיקר ביכולת להתמודד עם מידע מורכב בצורה עקבית ומקושרת יותר.

 

בגרסאות קודמות, חיבור בין סוגי מידע שונים היה לעיתים נקודת תורפה. לדוגמה, זיהוי קשר בין גרף במסמך PDF, טענה במסמך טקסט, וציטוט מתוך סרטון. Gemini 3 מחזק משמעותית את היכולת הרב מודאלית ומאפשר למערכת לנתח יחסים בין מקורות שונים, לזהות חפיפות, סתירות והשלמות, ולהציג את התמונה הרחבה בצורה ברורה יותר.

 

למה זה חשוב? בעבודה מקצועית, לא מספיק לקבל תשובה שנשמעת סבירה. נדרשים דיוק, עקביות והבנה של ההקשר שממנו המידע נובע. השדרוג מאפשר לשאול שאלות מורכבות שמחייבות הצלבת נתונים ממספר מקורות במקביל, תוך שמירה על שקיפות והפניה למקורות שעליהם מבוססת התשובה.

המהפכה המבנית עם Data Tables

עד לאחרונה, NotebookLM הצטיין בעיקר בסיכום וארגון של טקסטים. הפיצ’ר Data Tables מרחיב את היכולות הללו ומאפשר להפוך מידע לא מובנה לנתונים מובנים וברורים. המערכת יכולה לסרוק תמלילי פגישות, דוחות, מאמרים או מסמכי אפיון, ולחלץ מהם נתונים לטבלאות, כאשר כל שדה מקושר למקור שממנו נלקח.

דוגמת שימוש

אם תזינו חמישה דוחות רבעוניים של חברות שונות, ניתן לבקש יצירת טבלה המשווה בין מדדים כמו רווח נקי, הוצאות מחקר ופיתוח ותחזיות צמיחה. NotebookLM יבנה את הטבלה באופן אוטומטי ויאפשר לבדוק מהו המקור של כל נתון. המשמעות הפרקטית היא פחות עבודה ידנית, פחות טעויות אנוש, וחיסכון משמעותי בזמן שמוקדש לארגון וניתוח מידע.

ייצוא ל-Google Workspace

אחת הבעיות החוזרות בכלי AI היא ניתוק מתהליך העבודה עצמו. התובנות נשארות בתוך הצ׳אט, מנותקות מהמסמכים, הטבלאות והכלים שבהם העבודה האמיתית מתבצעת. NotebookLM מצמצם את הפער הזה באמצעות ייצוא ישיר ל-Google Workspace. במקום תוצר חד פעמי, ה-AI משתלב כשלב בתוך רצף העבודה היומיומי:

ייצוא ל-Google Docs

סיכומים, תובנות ומסמכי עבודה מועברים לפורמט עריך ונקי, שניתן להמשיך לעבוד עליו, לשתף ולהטמיע בתהליכים קיימים.

ייצוא ל-Google Sheets

טבלאות שנוצרו באמצעות Data Tables מיוצאות ישירות לגיליון, ומאפשרות המשך עבודה עם חישובים, פילוחים וגרפים, בלי צורך בהעתקה ידנית.

מה עובד, ולמה זה משנה

בסביבה שבה כלי AI מספקים תשובות מהירות אך לא תמיד ניתנות לאימות, הערך של NotebookLM נמצא ביכולת לעבוד עם מידע שניתן לבדוק, לבקר ולהצליב. הקרקוע למקורות, היכולת לחבר בין סוגי מידע שונים, והשילוב בתוך תהליך העבודה, יוצרים כלי שמעדיף עקביות וביקורתיות על פני תשובות “מרשימות”.

 

בפועל, השילוב בין Gemini 3, עבודה עם נתונים מובנים וייצוא ל-Workspace לא ממציא קטגוריה חדשה, אך כן משנה את אופי השימוש: פחות חיפוש אחר ניסוח, ויותר תמיכה בניתוח, השוואה וקבלת החלטות על בסיס מידע קיים.

3 טיפים למתקדמים: כך תפיקו יותר מ-Data Tables

1. הגדירו מבנה לפני הבקשה: במקום לבקש “צור טבלה”, הגדירו מראש מבנה ברור. לדוגמה: שם ישות, KPI מרכזי, סטטוס, וציטוט תומך מהמקור. הגדרה מוקדמת של העמודות מייצרת נתונים עקביים שקל להמשיך לעבוד איתם ב-Google Sheets.

2. השוו בין מקורות כדי לחשוף פערים: בקשה לטבלה שמשווה בין שני מסמכים או יותר על אותו נושא מאפשרת לזהות הבדלים, סתירות או חוסרים שקשה להבחין בהם בקריאה רציפה. זה שימוש שמדגיש את הערך האנליטי של הכלי, ולא רק את יכולת הסיכום שלו.

3. דייקו את הטבלה לפני הייצוא: הטבלה בתוך NotebookLM אינה תוצר סופי אלא סביבת עבודה. ניתן להוסיף עמודות, למזג שורות או לחדד קריטריונים עד שהמבנה משרת את המטרה. רק לאחר שהטבלה מדויקת וברורה, כדאי לייצא אותה ל-Docs או ל-Sheets.

 

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

 

נכון לעדכון הנוכחי, יכולות Data Tables והייצוא המתקדם זמינות למנויי Google AI Pro ו-Ultra, עם פתיחה מדורגת למשתמשים חינמיים. כמו בכל מוצר מתפתח, הזמינות וההיקף עשויים להשתנות, אבל הכיוון כבר ברור – NotebookLM עובר בחודשים האחרונים אבולוציה שקטה אבל מאוד משמעותית.

 

השילוב בין Gemini 3, עבודה עם נתונים מובנים וייצוא ישיר ל-Google Workspace ממקם אותו מעבר לכלי למידה או סיכום בלבד, כעזר מעשי לניתוח, השוואה וקבלת החלטות על בסיס מידע שניתן לבדוק ולבקר. עבור מי שעובד עם כמויות גדולות של ידע, זה כבר לא רק כלי תומך, אלא שכבת חשיבה שמתחברת ישירות לאופן שבו העבודה מתבצעת בפועל.

הפוסט NotebookLM עולה כיתה בעידן Gemini 3 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/notebooklm-with-gemini3/feed/ 1
OpenAI משיקים חנות אפליקציות בתוך ChatGPT https://letsai.co.il/chatgpt-apps/ https://letsai.co.il/chatgpt-apps/#comments Sun, 28 Dec 2025 06:54:30 +0000 https://letsai.co.il/?p=67010 מאז שיצא לאוויר העולם, ChatGPT היה כלי חזק לחשיבה, ניסוח ויצירת רעיונות. הוא עזר לפתור בעיות, להציע כיוונים ולבנות תכניות, אך תמיד נעצר לפני השלב הקריטי: הביצוע. העדכון האחרון מבית OpenAI משנה את האיזון הזה. עם השקת ChatGPT Apps, המערכת עוברת מבינה שמגיבה בטקסט, לבינה שיכולה לפעול בעולם האמיתי. במקום להסביר איך להזמין מלון, לבנות […]

הפוסט OpenAI משיקים חנות אפליקציות בתוך ChatGPT הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
מאז שיצא לאוויר העולם, ChatGPT היה כלי חזק לחשיבה, ניסוח ויצירת רעיונות. הוא עזר לפתור בעיות, להציע כיוונים ולבנות תכניות, אך תמיד נעצר לפני השלב הקריטי: הביצוע. העדכון האחרון מבית OpenAI משנה את האיזון הזה. עם השקת ChatGPT Apps, המערכת עוברת מבינה שמגיבה בטקסט, לבינה שיכולה לפעול בעולם האמיתי. במקום להסביר איך להזמין מלון, לבנות פלייליסט או להכין מצגת, ChatGPT יכול פשוט לעשות זאת, ישירות מתוך הצ׳אט.

 

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

אז מה הם בעצם ChatGPT Apps?

ChatGPT Apps הן אינטגרציות עם שירותים חיצוניים, שמרחיבות את יכולות הפעולה של ChatGPT מעבר לשיחה עצמה. חלקן מציגות ממשק אינטראקטיבי, חלקן מחברות מידע מהשירות, ובחלק מהמקרים גם מאפשרות לבצע פעולות, תמיד לאחר אישור המשתמש.

 

לאחר תקופת השקה ראשונית עם מספר מצומצם של חיבורים, OpenAI מרחיבה כעת את המהלך ומשיקה חנות אפליקציות מובנית בתוך הצ׳אט, עם מגוון רחב של אפשרויות חיבור.

דוגמה לפעולה בשימוש ChatGPT Apps

אם תבקשו ליצור פלייליסט ב-Apple Music, הצ׳אט לא יחזיר סתם רשימת שירים כהצעה. הוא יפתח את Apple Music ויצור פלייליסט אמיתי בחשבון שלכם.

 

ChatGPT יוצר ומוסיף פלייליסט חדש לספרייה

ChatGPT יוצר ומוסיף פלייליסט חדש לספרייה

הבדל בין GPTs מותאמים אישית ל-ChatGPT Apps

כאן חשוב לעצור ולהבחין בין שני פיצ׳רים שונים, שמשרתים מטרות שונות:

GPTs מותאמים אישית – צ׳אטבוטים ייעודיים עם ידע, אופי או תפקיד מוגדר מראש. הם משנים את אופן החשיבה, הניתוח והתגובה של המערכת, אך פועלים בעיקר ברמת השיחה והתוכן.

ChatGPT Apps – חיבורים לשירותים חיצוניים, שמאפשרים ל-ChatGPT לפעול מעבר לשיחה עצמה, להתחבר לחשבונות קיימים, ולהפעיל מערכות אמיתיות כמו מוזיקה, מייל, יומן וקניות.

 

במילים אחרות, GPTs משנים את אופי החשיבה של ChatGPT, בעוד ש-Apps מרחיבים את יכולת הפעולה שלו בעולם האמיתי.

חנות האפליקציות של ChatGPT

כדי לנהל את מספר האפליקציות הגדל, נוספה חנות אפליקציות ייעודית בתוך ChatGPT. הגישה מאוד פשוטה – לחיצה על “Apps” בפינה השמאלית העליונה של הממשק. כבר כעת זמינות עשרות אפליקציות, רובן נוצרו במסגרת שיתופי פעולה מוקדמים שנועדו לבדוק ולהדגים את יכולות הפלטפורמה החדשה. OpenAI פתחה את הפלטפורמה גם למפתחים חיצוניים, כאשר כל אפליקציה עוברת תהליך בדיקה ואישור לפני פרסום.

 

חנות האפליקציות

חנות אפליקציות ייעודית בתוך ChatGPT

 

המשמעות כאן כפולה: מצד אחד, קצב התרחבות מהיר ומגוון שימושים הולך וגדל. מצד שני, ניסיון לשמור על רף איכות, אבטחה ואמינות.

 

חשוב לדעת, שהזמינות משתנה לפי מדינה וסוג המנוי, וחלק מהאפליקציות עשויות להיות חסומות או מוגבלות.

איך משתמשים באפליקציות בפועל?

אפשר למצוא את ה-Apps מהתפריט הצידי, או מתוך Settings > Apps.

 

לגלות את האפליקציות דרך ההגדרות

לגלות את האפליקציות דרך ההגדרות (Settings)

בחירה ידנית

לחיצה על “+” ואז “More”, שם מופיעות האפליקציות המחוברות והכלים הזמינים.

 

איך מוצאים אפליקציות

לחיצה על “+” ואז “More” כדי למצוא אפליקציות מחוברות

שימוש טבעי בתוך השיחה

פשוט מזכירים אפליקציה באמצעות הסימן @. אם האפליקציה עדיין לא מחוברת, ChatGPT יבקש אישור חיבור וימשיך את השיחה בצורה רציפה.

 

הפעלת השטרודל

אפליקציות יכולות לראות הקשר רחב יותר של שיחה ולבצע את ההתאמות הנדרשות

שימוש בהקשר רב-אפליקטיבי

כאן נמצא אחד הכוחות המשמעותיים ביותר של המערכת – היכולת לעבוד בהקשר רב-אפליקטיבי. ChatGPT אינו מוגבל לאפליקציה אחת בכל פעם, ובתרחישים מסוימים יכול לשלב כמה אפליקציות שונות בתוך אותה שיחה ולתאם ביניהן רצף פעולות.

 

לדוגמה, בקשה כמו: “תסכם לי את המייל האחרון מיוסי, ואז תקבע לי איתו פגישה למחר בצהריים” עשויה להוביל את ChatGPT להשתמש גם באפליקציית מייל וגם ביומן, בכפוף להרשאות ולזמינות השירותים.

 

במקרים כאלה, המערכת שומרת הקשר ומבצעת תיאום בין שירותים שונים. זו כבר לא אינטגרציה נקודתית, אלא התחלה של ניהול תהליכים.

פרטיות ואבטחת מידע 

כדי שאפליקציה תוכל לפעול, המשתמש נדרש לאשר הרשאות גישה, כלומר לאפשר ל-ChatGPT גישה מוגדרת ומוגבלת מראש לנתונים או לפעולות מסוימות, כמו יומן, מיילים או חשבון סטרימינג, בהתאם לאישור שניתן.

 

אין פעולה בלי הרשאה, ואין חיבור בלי הסכמה מפורשת. עם זאת, מדובר בשינוי תפיסתי שדורש מודעות וניהול זהיר של ההרשאות, במיוחד ככל שיותר שירותים מתחברים לשכבת שיחה אחת.

למה OpenAI עושה את זה?

מעבר לשיפור חוויית המשתמש, זהו מהלך אסטרטגי רחב. OpenAI לא מנסה רק לשפר צ׳אט. היא מנסה להפוך את ChatGPT לשכבת ממשק מרכזית, כזו שמרכזת פעולות דיגיטליות רבות במקום אחד.

 

בדומה לאופן שבו ה-App Store הפך את האייפון מטלפון לפלטפורמה, ChatGPT Apps הופכים את הצ׳אט לנקודת כניסה שממנה אפשר לעבוד, לחפש, ליצור וגם לבצע, בלי לקפוץ בין שירותים וממשקים.

 

במילים פשוטות, המשתמש כבר לא צריך לדעת איפה השירות נמצא. הוא רק צריך לדעת מה הוא רוצה לעשות. ככל שיותר שירותים מתחברים לשכבת שיחה אחת, כך גדל הערך שלה, וגם גדל התמריץ של משתמשים להישאר בה.

 

בשורה התחתונה, ChatGPT Apps מסמנים מעבר ברור מבינה שמדברת לבינה שפועלת. ChatGPT כבר לא רק חושב יחד איתנו, אלא מתחיל לתאם תהליכים, לחבר בין מערכות ולבצע רצפים של פעולות, בכפוף להרשאות ולמגבלות השירותים. זהו בסיס מעשי לעידן הסוכנים האוטונומיים, והצעד הראשון בהפיכת הצ׳אט לכלי עבודה מרכזי, לא רק כלי שיחה.

הפוסט OpenAI משיקים חנות אפליקציות בתוך ChatGPT הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/chatgpt-apps/feed/ 2
המדריך ל-NotebookLM לעו”ד בתיקי ליטיגציה https://letsai.co.il/litigation-notebooklm-guide/ https://letsai.co.il/litigation-notebooklm-guide/#respond Sat, 27 Dec 2025 13:51:23 +0000 https://letsai.co.il/?p=66998 איך להפוך תיק של אלפי עמודים לתובנות משפטיות מזוקקות בתוך דקות – בבטחה וביעילות? דמיינו את התרחיש הבא (אתם כנראה לא צריכים לדמיין, אתם חיים אותו): יום חמישי בערב, הצד שכנגד מגיש באיחור “תיק מוצגים” שכולל מאות עמודי PDF סרוקים, תדפיסי בנק וקבלות. ביום ראשון בבוקר יש לכם דיון קדם משפט, ואתם חייבים לשלוט בחומר […]

הפוסט המדריך ל-NotebookLM לעו”ד בתיקי ליטיגציה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
איך להפוך תיק של אלפי עמודים לתובנות משפטיות מזוקקות בתוך דקות – בבטחה וביעילות? דמיינו את התרחיש הבא (אתם כנראה לא צריכים לדמיין, אתם חיים אותו): יום חמישי בערב, הצד שכנגד מגיש באיחור “תיק מוצגים” שכולל מאות עמודי PDF סרוקים, תדפיסי בנק וקבלות. ביום ראשון בבוקר יש לכם דיון קדם משפט, ואתם חייבים לשלוט בחומר ברמת הפסיק. עד היום, האפשרויות היו: לילות לבנים של קריאה רפרופית, או הסתמכות על מתמחה עייף שעלול לפספס פרטים. היום, יש אפשרות שלישית שמשנה את כללי המשחק: NotebookLM. מדריך זה נכתב במיוחד עבורכם, על ידי עורכת דין שעוסקת בליטיגציה כבר למעלה מ-20 שנה. אני כותבת מתוך השטח, כמי שחיה את בתי המשפט, מכירה את הלחץ שלפני דיון הוכחות, ומשתמשת בכלי הזה ביום-יום (Walk the Talk) כדי להגיע מוכנה יותר, חדה יותר ויעילה יותר.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

מה זה בעצם NotebookLM?

NotebookLM הוא כלי מחקר ושיתוף פעולה מבוסס בינה מלאכותית מבית גוגל. בשונה ממודלים “כלליים” כמו ChatGPT, Claude או Gemini, שאומנו על כל האינטרנט ועשויים “להזות” עובדות, NotebookLM הוא מודל שפה “מקורקע” (Grounded AI).

תחשבו עליו כעל “מתמחה-על” סופר-אינטליגנט, שקרא אך ורק את המסמכים שנתתם לו עבור התיק הספציפי. כשאתם שואלים אותו שאלה, הוא לא ממציא תשובה מהאוויר, אלא סורק את המסמכים שהעליתם, מוצא את המידע הרלוונטי, ומנגיש לכם אותו עם הפניות מדויקות למקור (ציטוטים).

מה הוא עושה בשטח עבור עו”ד ליטיגטור?

סיכום מהיר וניתוח פסיקה: לא רק סיכום מסמכים, אלא היכולת להזין פסקי דין רלוונטיים ולבקש מהכלי לחלץ תובנות משפטיות שיתאימו בדיוק לנסיבות התיק שלכם.

איתור סתירות (“האקדח המעשן”): השוואה כירורגית בין גרסאות – למשל, בין הנאמר בתצהירים לבין חקירה במשטרה, פרוטוקולים מדיונים קודמים או כתבי טענות.

סיוע בכתיבת סיכומים: זיקוק מטרות התיק, הגדרת יסודות העילה שנדרש להוכיח, וריכוז הנקודות העיקריות והראיות התומכות לכל טענה כדי לבנות שלד לסיכומים מנצחים.

מפת חשיבה ובניית ציר זמן

מפת חשיבה (Bird’s-eye view): קבלת תמונת מבט מלמעלה על התיק, מיפוי הדמויות המרכזיות והקשרים ביניהן.

בניית ציר זמן: חילוץ תאריכים ואירועים מתוך ערימות של נספחים ליצירת כרונולוגיה מסודרת.

הכנה לחקירה: איתור נקודות תורפה בטיעוני הצד שכנגד.

כלל הברזל: אבטחת מידע, חיסיון והתממה

לפני שצוללים לפרקטיקה, זהו הסעיף החשוב ביותר. עבודתנו כוללת מידע רגיש, פרטים מזהים (PII) וסודות לקוח.

עבודה בסביבה סגורה והתממה

ההמלצה המקצועית היא לעבוד דרך חשבון ארגוני מאובטח – Google Workspace (חשבון עסקי בתשלום). גוגל מצהירה כי בגרסאות אלו, המידע שאתם מעלים אינו משמש לאימון המודלים הכלליים שלהם ונשאר ב”סילו” סגור שלכם.

גם בסביבה מאובטחת, עלינו לנקוט משנה זהירות. לפני העלאת מסמכים הכוללים פרטים רגישים (שמות קטינים, מספרי ת.ז, חשבונות בנק), יש לבצע התממה:

דיגיטלית: שימוש בכלי עריכת PDF למחיקת הטקסט (Redaction).

פיזית: השחרה עם טוש שחור וסריקה מחדש.

המדריך המעשי: הכנת תיק ליטיגציה (דוגמת תביעת מזונות)

כדי להמחיש את היכולות, ניקח דוגמה מעשית מהשטח: תביעת מזונות ילדים ומדור. התיק עמוס בדפי חשבון, תלושי שכר, הרצאות פרטים וכתבי טענות סותרים.

שלב 1: הקמת ה”מחברת” (Notebook)

נכנסים ל-NotebookLM דרך החשבון המאובטח. יוצרים מחברת חדשה ובקצה ימני עליון של הממשק נחליף את שם המחברת, למשל: “תיק משפחה פלוני – מזונות”.

העלאת מקורות: מעלים את המסמכים המותממים, למשל: כתב התביעה, כתב ההגנה, הרצאת פרטים של שני הצדדים, תלושי שכר (מקובצים ל-PDF אחד), דפי חשבון בנק, ופרוטוקול קדם משפט ראשון.

 

מסך העלאת מקורות

מסך העלאת מקורות

שלב 2: ניתוח ראשוני והכנה לקדם משפט

המטרה: להבין את הפערים הכלכליים ואת צרכי הקטינים כפי שהם משתקפים מכתבי הטענות, ולהגיע לדיון עם רשימת נושאים סגורה, אסטרטגית ומסודרת.

 

פרומפט מומלץ להכנת התיק:

"אני מתכונן לדיון קדם משפט. בהתבסס על כל המסמכים בתיק, צור עבורי מסמך הכנה לדיון הכולל:

פרטי הצדדים בתיק (שמות מלאים, ת.ז, גילאים כפי שמופיעים במסמכים).

סכם את הנקודות שיש לגביהן הסכמה וניתן לקדם לגביהן הסכמה פורמלית בדיון. לגבי הנקודות שאין לגביהן הסכמה (הפלוגתאות) - פרט מה טענות הצדדים ומה הטענה שניתן להעלות בפני ביהמ"ש בנקודה זו לטובת הלקוח שלי.

רשימת מסמכים חסרים שעליי לדרוש מהצד השני במסגרת גילוי מסמכים ספציפי או בדיון קדם משפט.

טבלה משווה בין צרכי הקטינים הנטענים על ידי התובעת לבין הסכומים שהנתבע מודה בהם."

 

פרומפט נוסף לניתוח כלכלי:

"נתח את הרצאת הפרטים של הנתבע אל מול דפי החשבון שצירף. האם ישנן הוצאות קבועות או הכנסות המופיעות בדפי החשבון אך לא דווחו בהרצאת הפרטים?"

שלב 3: שלב ההוכחות והחקירות (הכסף הגדול)

כאן אנחנו מחפשים את הסתירות הקטנות שמפילות תיקים. נשווה בין מה שנאמר בתצהיר לבין מה שנאמר בעל-פה בדיונים קודמים או במסמכים אחרים.

 

פרומפט לאיתור סתירות:

"עבור על כל החומר בתיק: תצהירי עדות ראשית, כתב ההגנה, ופרוטוקול הדיון מיום 10.2.23. השווה את גרסאות הנתבע בנוגע להכנסתו הנוספת מעבודות פרטיות. הצג כל סתירה בין הגרסאות, כולל הפניה מדויקת (ציטוט) למסמך ולעמוד בו מופיעה כל גרסה."

 

פרומפט להכנת חקירה נגדית:

"אני מכין חקירה נגדית לאם (התובעת). היא טוענת בתצהיר להוצאות מדור גבוהות. בדוק את הסכם השכירות שצורף ואת דפי הבנק שלה - האם ישנן ראיות לכך שהיא חולקת את הדירה עם צד ג' או שהסכומים המשולמים בפועל נמוכים מהנטען? צטט את הממצאים."

פרומפט לסקירת על (מפת חשיבה)

"צור מפת חשיבה (סקירה מושגית) של התיק: מי הן הדמויות המעורבות (כולל סבים/סבתות אם הוזכרו כגורם מממן), ומהם מקורות ההכנסה השונים שהוזכרו לאורך כל המסמכים בתיק."

שלב 4: הכנת סיכומים

בסוף ההליך, הניירת עצומה. אנחנו צריכים לזקק את הטיעונים המשפטיים ולבסס אותם על ראיות בצורה שתקל על כתיבת הסיכומים.

 

פרומפט שלב א’ – הגדרת המטרות:

"רכז עבורי בנקודות ברורות מהן מטרות התיק שעלינו להוכיח בסיכומים כדי לזכות במזונות המקסימליים, ומהם יסודות העילה שנדרש לבסס בהתבסס על כתבי הטענות שלנו."

 

פרומפט שלב ב’ – איתור הראיות לסיכומים:

"כעת, עבור כל נקודה שציינת למעלה, מצא את הראיות התומכות מתוך פרוטוקולי ההוכחות והמוצגים. צור טבלה: בעמודה אחת הטענה, ובעמודה השנייה הציטוט המדויק מהעדויות או המסמכים שמוכיח אותה."

 

הכנה לקראת חקירות

הכנה לקראת חקירות

בונוס לזמן פקקים: הפודקאסט האישי שלכם (עכשיו גם בעברית!)

זהו אחד הפיצ’רים המרשימים והשימושיים ביותר עבור עורכי דין עמוסים. NotebookLM מציע פיצ’ר שנקרא Audio Overview, שמייצר מעין “פודקאסט” בו שני מנחי AI משוחחים על החומרים שהעליתם.

החדשות הטובות? זה עובד מעולה גם בעברית. אתם יכולים לשמוע דיון אינטליגנטי על התיק שלכם, שמציף זוויות ראייה חדשות וקשרים שלא תמיד רואים בקריאה רגילה.

טיפ זהב לעבודה מהנייד האישי

לכלי יש גם ממשק מותאם לנייד, מה שאומר שאתם יכולים להעלות מסמכים (למשל, בקשה דחופה שנחתה לכם במייל) ישירות מהטלפון הנייד. כך שרגע לפני הנסיעה לבית המשפט, אתם יכולים להעלות את החומר, להפעיל את ה-Audio Overview, ולהגיע לדיון אחרי ש”שמעתם את התיק” במהלך הפקקים.

לסיכום

כעורכת דין, אני יכולה להעיד ש-NotebookLM הוא מכפיל כוח אמיתי. הוא לא מחליף את שיקול הדעת המשפטי שלנו, אבל הוא חוסך לנו את העבודה הטכנית הסיזיפית ומאפשר לנו להגיע לדיון כשכל העובדות פרושות לפנינו.

התחילו בקטן: קחו תיק שכבר הסתיים, בצעו התממה, העלו אותו למערכת ונסו לאתגר אותה. התוצאות ידברו בעד עצמן.

הפוסט המדריך ל-NotebookLM לעו”ד בתיקי ליטיגציה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/litigation-notebooklm-guide/feed/ 0
מה באמת קורה בכיתה ובראש של “דור ה-AI”? https://letsai.co.il/ai-generation-classroom/ https://letsai.co.il/ai-generation-classroom/#respond Fri, 26 Dec 2025 09:45:14 +0000 https://letsai.co.il/?p=66987 פעם, בשנת 2002, החידוש הגדול היה גוגל. זה הרגיש כמו קסם, קיצור דרך לתשובות. עבור התלמידים של היום, הקסם הזה השתנה. התשובות לא רק מופיעות על המסך, הן מנהלות שיחה, מסבירות רעיונות ומציעות ניסוחים. על הרקע הזה, דו”ח מחקרי חדש של Oxford University Press, גוף ההוצאה האקדמי של אוניברסיטת אוקספורד, בחן כיצד בינה מלאכותית משפיעה […]

הפוסט מה באמת קורה בכיתה ובראש של “דור ה-AI”? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
פעם, בשנת 2002, החידוש הגדול היה גוגל. זה הרגיש כמו קסם, קיצור דרך לתשובות. עבור התלמידים של היום, הקסם הזה השתנה. התשובות לא רק מופיעות על המסך, הן מנהלות שיחה, מסבירות רעיונות ומציעות ניסוחים. על הרקע הזה, דו”ח מחקרי חדש של Oxford University Press, גוף ההוצאה האקדמי של אוניברסיטת אוקספורד, בחן כיצד בינה מלאכותית משפיעה בפועל על חוויית הלמידה של תלמידים. המחקר, שהתבסס על סקר של כ-2,000 תלמידים בגילאי 13-18 ברחבי בריטניה, מצביע על שינוי עמוק בהרגלי הלמידה: כ-80% מהתלמידים כבר משתמשים בבינה מלאכותית לצרכים לימודיים. אך מאחורי הנתון המרשים הזה מסתתר מתח פחות מדובר, בין תחושת העצמה לבין חשש אמיתי מהמחיר הלימודי.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

השותף החדש לספסל הלימודים

התלמידים לא משתמשים ב-AI רק כדי “לחפף”. לפי המחקר, רוב גדול מהם מדווח שהכלי סייע להם לפתח מיומנויות כמו פתרון בעיות, חשיבה יצירתית וארגון זמן. אחד התלמידים, בן 17, תיאר זאת בפשטות: “ה-AI לוקח את מה שאני מנסה להגיד ומסדר את זה בצורה שאחרים יכולים להבין”.

 

עבורם, זה לא “מנוע חיפוש” אלא שותף למחשבה. כלי שמסייע לפרק בעיות, לנסח רעיונות ולגשר בין מחשבה לא מנוסחת לבין טקסט כתוב. ה-AI משמש הן לפישוט של תכנים מורכבים והן כשלב ביניים בתהליך החשיבה עצמו.

 

אך לצד האימוץ הנרחב, מופיעה גם הסתייגות ברורה. יותר ממחצית מהתלמידים מביעים חשש שהשימוש ב-AI פוגע במקוריות שלהם. חלקם מודים בכנות: “זה הופך את הלימודים לקלים מדי ולא תמיד מאתגר אותי”.

 

התחושה שחוזרת בדברי התלמידים היא של תלות הולכת וגוברת. ה-AI מאפשר התקדמות מהירה ויעילה, אך במקביל מעלה חשש משחיקה של מאמץ קוגניטיבי עצמאי, במיוחד בשלבים המוקדמים של הלמידה.

משבר האמון: מי יגיד לנו מה נכון?

אחת הסוגיות המטרידות ביותר שעולות מהמחקר היא מה שניתן לכנות “עיוורון למידע”. כשליש מהתלמידים מודים שאינם יודעים להבחין אם המידע שמייצר ה-AI הוא מדויק או שגוי.

 

בפועל, יותר ממחצית מהתלמידים אינם חשים ביטחון מלא ביכולתם להעריך את אמינות התוכן שמופק עבורם. התשובות ניתנות לעיתים בניסוח בטוח ומשכנע, אך ללא כל מנגנון מובנה שמסייע לתלמידים לזהות הטיות, חוסרים או טעויות עובדתיות. עבור רבים מהם, עצם הביטחון שבו התשובה מוצגת מתפרש כאמינות.

 

פחות ממחצית מהתלמידים בבריטניה חשים ביטחון ביכולתם לזהות אם מידע שמופק על ידי מערכות AI הוא נכון או שגוי.

האם מידע שמופק על ידי מערכות AI הוא נכון או שגוי? מקור: Oxford University Press.

 

על רקע זה, כמחצית מהתלמידים מביעים צורך ברור בהכוונה מצד המורים. הם אינם מבקשים פיקוח או ענישה, אלא מסגרת שתעזור להם לפתח שיקול דעת ביקורתי בשימוש בכלים הללו.

 

עם זאת, כאן מתגלה פער נוסף: כמעט שליש מהתלמידים אינם בטוחים שלמורים שלהם יש את הידע או הביטחון הדרושים כדי להנחות שימוש מושכל ב-AI. הם מצפים מהמורים לשמש כמצפן, אך חוששים שהמצפן עצמו עדיין לא כויל למציאות החדשה.

לאן ממשיכים? תובנות למחנכים ולהורים

התלמידים לא מחפשים להחליף מורים במערכות אוטומטיות. להפך, הם מביעים צורך גובר בקשר אנושי, במשוב איכותי ובהבנה אמפתית של תהליך הלמידה. אלה מרכיבים שה-AI, מתוחכם ככל שיהיה, אינו יכול לספק. תפקידו של המורה אינו מתבטל בעידן הזה, אלא משתנה: ממקור ידע בלעדי למנחה, מפרש ומכוון חשיבה.

 

מעניין לציין שכאשר שואלים את התלמידים עצמם כיצד היו רוצים להשתמש ב-AI בלמידה, התשובה היא לא “שיכתוב במקומי”, אלא סיוע בתכנון, משוב וזיהוי טעויות.

 

תלמידים תופסים את ה-AI בעיקר ככלי לתכנון, משוב וביקורת על עבודתם, ולא כתחליף לתהליך החשיבה.

תלמידים תופסים את ה-AI בעיקר ככלי לתכנון, משוב וביקורת על עבודתם. מקור: Oxford University Press.

 

מכאן נובע האתגר המרכזי של שנת 2026. השאלה איננה כיצד למנוע שימוש ב-AI, אלא כיצד להפוך אוריינות בינה מלאכותית לחלק מובנה מתהליך הלמידה. המשימה היא לעבור מתפיסה של ה-AI כקיצור דרך לפתרונות, לתפיסה שלו כשותף לביקורת ולחשיבה.

 

במקום לאסור על כתיבת עבודות מחוץ לכיתה, ניתן לדרוש מהתלמידים להביא טיוטה שנוצרה בעזרת AI ולנתח אותה – לזהות כשלים לוגיים, לאתר הנחות שגויות ולהסביר מדוע המסקנות אינן בהכרח תקפות. זהו תרגול של חשיבה ביקורתית, לא של ציות.

 

בסופו של דבר, התלמידים כבר פועלים בתוך המציאות הזו. הם משתמשים בכלים, מפיקים מהם ערך, אך גם מודעים למגבלות ולסיכונים. מעניין לציין שהתלמידים עצמם אינם מבקשים מה-AI להחליף את עבודת החשיבה, אלא בעיקר לשמש ככלי למשוב, תכנון ותרגול – חיזוק נוסף לכך שהשאלה המרכזית איננה עצם השימוש בטכנולוגיה, אלא האופן שבו היא משולבת בלמידה.

 

הם אינם זקוקים להדרכה טכנית בלבד, אלא לנוכחות בוגרת שמבינה את הטכנולוגיה, מכירה את חולשותיה, ומסייעת לשמור על המחשבה האנושית כמרכיב המרכזי בתהליך הלמידה, גם בעולם רווי אלגוריתמים.

 

לדו״ח המלא של Oxford University Press, כנסו כאן.

הפוסט מה באמת קורה בכיתה ובראש של “דור ה-AI”? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/ai-generation-classroom/feed/ 0
הטבת סוף שנה – ג’מיניי ב-61% הנחה https://letsai.co.il/gemini-sale-2026/ https://letsai.co.il/gemini-sale-2026/#comments Thu, 25 Dec 2025 08:22:54 +0000 https://letsai.co.il/?p=66919 את ההטבה הזו לא תרצו לפספס! גוגל פותחים את 2026 עם 61% הנחה על ג’מיניי (Gemini) – הנחה משמעותית על מנוי Google AI Pro, כחלק מחבילת Google One. מדובר במבצע מוגבל בזמן, שמיועד למשתמשים חדשים בלבד, ומאפשר לבחור בין התחייבות שנתית משתלמת במיוחד (חיסכון של כ-550 ₪) לבין מסלול חודשי מוזל וקצר יותר למי שמעדיף […]

הפוסט הטבת סוף שנה – ג’מיניי ב-61% הנחה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
את ההטבה הזו לא תרצו לפספס! גוגל פותחים את 2026 עם 61% הנחה על ג’מיניי (Gemini) – הנחה משמעותית על מנוי Google AI Pro, כחלק מחבילת Google One. מדובר במבצע מוגבל בזמן, שמיועד למשתמשים חדשים בלבד, ומאפשר לבחור בין התחייבות שנתית משתלמת במיוחד (חיסכון של כ-550 ₪) לבין מסלול חודשי מוזל וקצר יותר למי שמעדיף גמישות.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

איך ממשים את ההטבה?

לפני הכל – כך תוכלו לממש את המבצע השווה הזה! 

  • נכנסים ללינק הבא.
  • בוחרים במנוי שנתי או מנוי חודשי, וממשיכים עם תהליך ההרשמה.
  • שימו לב שהמבצע תקף רק למשתמשים חדשים.

 

מבצע שאסור לפספס!

מבצע שאסור לפספס!

 

ומה אם יש לי כבר מנוי? 

קיבלתם הודעה שהמבצע לא זמין?

זה כנראה בגלל שיש לכם כבר מנוי אחר לאחד מהשירותים של גוגל (שירותי ענן ואחסון, מנוי קודם לג’מיניי וכן הלאה). כפי שציינו מעלה – המבצע הוא רק למצטרפים חדשים – כלומר, אם יש כבר מנוי או הטבה שרשומים על מייל קיים שלכם, לא תוכלו לממש את המבצע. כמו כן, גם אם יש לכם מייל עסקי, תתקלו בבעיה דומה – חוסר יכולת לממש את ההטבה.

 

המנוי לא זמין

קיבלתם הודעה שהמנוי כבר לא זמין? לא נורא? השתמשו במייל חלופי או פתחו חשבון Gmail חדש, וממשו את ההטבה על המייל החדש.

 

אז מה עושים?

מאוד פשוט! פתחו חשבון ג’ימייל חדש, ורשמו את המנוי החדש עם ההטבה על המייל החדש. או לחלופין, רשמו את המנוי החדש על מייל אחר של גוגל שברשותכם (אם יש לכם אחד כזה). ושוב – ודאו שאין שום הטבה או מנוי בתשלום שמשויכים למייל החלופי.

 

לא מאמינים?

איך תוודאו שהמבצע אכן עדיין זמין? העתיקו את הלינק של ההטבה והדביקו אותו בדפדפן אחר (לא גוגל כרום) – למשל, דפדפן Edge של מיקרוסופט (ודאו שהדפדפן החלופי לא מחובר לאותו חשבון Gmail שבו יש לכם כבר מנוי או חבילה בגוגל), ואז תראו שהמבצע אכן זמין.

 

 

מה כוללת ההצעה של Google AI Pro

המבצע מתמקד במנוי Google AI Pro, שמעניק גישה מורחבת לכלי ה־AI המתקדמים של גוגל, ובראשם ג’מיניי (Gemini). המנוי כולל שימוש במודלים מתקדמים יותר, מגבלות שימוש גבוהות, ושילוב עמוק של AI בתוך שירותי גוגל עצמם.

 

החבילה כוללת בין היתר גישה מתקדמת לאפליקציית Gemini עם מודל Gemini 3 Pro שהדהים את העולם, יכולות Deep Research, יצירת תמונות עם ננו בננה פרו (Nano Banana Pro), וגם גישה מוגבלת ליצירת וידאו באמצעות Veo 3.1. בנוסף לכך נכללים כלים כמו Flow – פלטפורמת יצירת ועריכת תמונות וסרטונים ייעודית של גוגל, Whisk ליצירת וידאו מתמונות, NotebookLM – כלי מדהים למחקר עם סיכומי אודיו ווידאו, שמאפשר גם ליצור מצגות בקליק, אינפוגרפיקות וניתוח דאטה בקונטקסט גדול.

 

איזו הנחה כדאי לקחת?

ההטבה כוללת שני מבצעים – מסלול שנתי במחיר באמת משתלם (הנחה של מאות שקלים), ומסלול חודשי קצר יותר (3 חודשים בלבד).

 

המסלול השנתי: הנחה של 61% הנחה!

ההצעה המרכזית של המבצע היא מנוי שנתי במחיר מוזל במיוחד – 61% הנחה! במקום מחיר רגיל של 898.8 ₪ לשנה, ניתן להצטרף בעלות של 349.9 שקלים בלבד. מדובר בחיסכון משמעותי של כמעט 550 ₪.

 

המסלול תקף ל-12 חודשים וכולל גם 2 טרה של אחסון ב-Google Photos, Drive ו-Gmail, וכן 1,000 קרדיטים חודשיים לשימוש בכלי הווידאו והמדיה של גוגל: Flow ו-Whisk. בנוסף, ניתן לשתף את המנוי עם עד חמישה משתמשים נוספים, בהתאם לתנאי Google One.

 

מה המבצע כולל?

מה המבצע כולל?

 

המסלול החודשי: 3 חודשים במחיר מוזל

למי שלא מעוניין להתחייב לשנה שלמה, גוגל מציעה גם מסלול חודשי מוזל לתקופה מוגבלת. במסגרת המבצע, ניתן להצטרף למנוי Google AI Pro במחיר של 24 ₪ לחודש, במקום 74.9 שקלים, למשך שלושה חודשים בלבד.

 

המסלול החודשי כולל את אותם יתרונות של המסלול השנתי, אך ההנחה תקפה לשלושת החודשים הראשונים בלבד. לאחר סיום התקופה, המנוי מתחדש אוטומטית במחיר הרגיל, אלא אם מבטלים מראש.

 

תנאים חשובים שצריך להכיר

  • ההצעה מיועדת למשתמשים חדשים של Google One בלבד, ואינה ניתנת לשילוב עם מבצעים אחרים.
  • ההטבה תקפה למנויים פרטיים בלבד – יש לכם מנוי עסקי? תצטרכו לעשות את המנוי על ג’ימייל רגיל.

 

בסופו של יום מדובר בהטבה באמת שווה על מודל מדהים שמטריף את השוק (ג’מיניי 3), לצד סט של כלים סופר אפקטיביים (NotebookLM, ננו בננה ו-Flow בראשם), וכמובן כל הטוב שמגיע עם התממשקות לתשתית של גוגל – אחסון בדרייב, חיבור לגוגל סליידס ודוקס – תחשבו כמה קל ונוח ליצור מצגת ישירות בתוך ג’מיניי ואז לייצר אותה ל-Google Slides ולהמשיך לערוך. או לחלופין, ליצור טקסט מעוצב עם ה-Canvas של Gemini, ואז לייצר הכל ל-google Docs להמשך עבודה ועריכה. פאן פאן פאן!

 

הפוסט הטבת סוף שנה – ג’מיניי ב-61% הנחה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/gemini-sale-2026/feed/ 2
אנטרופיק מגבירה את ההגנה על משתמשי Claude https://letsai.co.il/claude-safety-upgrade/ https://letsai.co.il/claude-safety-upgrade/#respond Thu, 25 Dec 2025 07:39:58 +0000 https://letsai.co.il/?p=66862 אנטרופיק חשפה ב-18 בדצמבר 2025 מערך צעדים טכנולוגיים שנועדו להפוך את השימוש ב-Claude לבטוח יותר. החברה פרסמה פרטים מפורטים על שלוש יוזמות מרכזיות: מערכת זיהוי מצוקה נפשית בזמן אמת, הפחתה של 70-85% בנטייה של המודל להתחנף למשתמש, ואכיפה מחמירה יותר של דרישת הגיל המינימלי.   זיהוי מצוקת נפש בזמן אמת החברה הטמיעה מסווג (classifier) בפלטפורמת […]

הפוסט אנטרופיק מגבירה את ההגנה על משתמשי Claude הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
אנטרופיק חשפה ב-18 בדצמבר 2025 מערך צעדים טכנולוגיים שנועדו להפוך את השימוש ב-Claude לבטוח יותר. החברה פרסמה פרטים מפורטים על שלוש יוזמות מרכזיות: מערכת זיהוי מצוקה נפשית בזמן אמת, הפחתה של 70-85% בנטייה של המודל להתחנף למשתמש, ואכיפה מחמירה יותר של דרישת הגיל המינימלי.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

זיהוי מצוקת נפש בזמן אמת

החברה הטמיעה מסווג (classifier) בפלטפורמת Claude.ai – מדובר על מודל AI קטן שרץ ברקע וסורק שיחות בזמן אמת כדי לזהות סימנים לאובדנות או פגיעה עצמית. כאשר המערכת מזהה סיכון, היא מציגה הודעת התראה בולטת בתוך ממשק השיחה (באנר) שמפנה את המשתמש ישירות לגורמי מקצוע ולקווי סיוע במדינה שלו.

 

המשאבים בבאנר מסופקים על ידי ThroughLine, ארגון שמתמחה בתמיכה במשבר מקוון ומנהל רשת מאומתת של קווי עזרה ושירותים ב-170 מדינות. המשתמש יכול לבחור בין שיחה עם איש מקצוע מוסמך, התקשרות לקו חירום, או גישה למשאבים מקומיים.

 

איך זה עובד בעצם? המסווג מזהה רגעים שבהם משתמש מביע מחשבות אובדניות, או אפילו תרחישים בדיוניים שמתמקדים באובדנות או בפגיעה עצמית. החברה מדגישה שהמערכת אינה מושלמת ויכולה לפספס מקרים או לזהות בטעות מקרים תקינים כמסוכנים (false positives).

98.6-99.3% תגובות מתאימות במצבי משבר

אנטרופיק בדקה את ביצועי המודלים החדשים – Opus 4.5, Sonnet 4.5 ו-Haiku 4.5 – במספר סוגי הערכות. במבחן הבסיסי – כאשר המשתמש שולח הודעה בודדת הקשורה לאובדנות או לפגיעה עצמית – המודלים הגיבו באופן מתאים ב-98.6%, 98.7% ו-99.3% מהמקרים, בהתאמה. הדור הקודם, Claude Opus 4.1, הגיע ל-97.2%.

 

מעבר לכך, החברה בדקה מה קורה כשהשיחה כבר נסחפה למקום בעייתי. במבחן מורכב יותר, החוקרים לקחו שיחות אמיתיות שבהן משתמשים הביעו מצוקה נפשית, והציגו אותן למודל החדש באמצע השיחה כדי לראות אם הוא מסוגל לתקן את המסלול. במבחן הזה, Opus 4.5 הגיב באופן מתאים ב-70% מהמקרים ו-Sonnet 4.5 ב-73%, לעומת רק 36% ב-Opus 4.1.

70-85% פחות התחנפות

Sycophancy (התחנפות) הוא מושג שמתאר נטייה של מודלי AI להסכים עם המשתמש גם כשהוא טועה, במקום להגיד לו את האמת. התופעה הזו מסוכנת במיוחד כשהמשתמש חווה התנתקות מהמציאות או חושב מחשבות הזויות – במקרים אלה, הסכמה מהמודל יכולה לחזק אמונות שגויות או מזיקות.

החברה מודדת את רמת ההתחנפות באמצעות סימולציה אוטומטית: מודל Claude אחד משחק את תפקיד המשתמש הבעייתי ומנסה “להדביק” את המודל הנבדק בטעויות למשך עשרות הודעות. אחר כך, מודל שלישי בוחן את התשובות ומעריך עד כמה המודל הנבדק עמד בלחץ ולא התחנף. החברה עושה בדיקות ידניות נקודתיות כדי לוודא שהמערכת מדויקת.

 

במבחנים האלה, המודלים החדשים (Opus 4.5, Sonnet 4.5 ו-Haiku 4.5) הציגו ציון נמוך יותר ב-70-85% הן בהתחנפות והן בעידוד הזיות של המשתמש, לעומת Opus 4.1 – שעצמו נחשב למודל עם רמת התחנפות נמוכה מאוד.

 

אנטרופיק גם פרסמה את כלי ההערכה Petri כקוד פתוח, כך שכל אחד יכול להשוות ציונים בין מודלים. לפי הבדיקות שהחברה עשתה בנובמבר 2025, משפחת המודלים 4.5 ביצעה טוב יותר בהערכת ההתחנפות של Petri מכל שאר המודלים המובילים באותו זמן.

המחיר של הירידה בהתחנפות

במבחן נוסף שבדק עד כמה המודלים מצליחים לתקן שיחות שכבר במסלול בעייתי, התוצאות היו מעורבות. Haiku 4.5 תיקן באופן מתאים 37% מהמקרים, Sonnet 4.5 רק 16.5%, ו-Opus 4.5 – רק 10%.

 

אנטרופיק מסבירה שזה משקף איזון מכוון בין ידידותיות המודל לבין נכונות להתעמת עם המשתמש. Haiku 4.5, המודל הזול והקטן, אומן להתעמת בצורה ישירה יותר – מה שלפעמים נתפס כאגרסיבי מדי. לעומתו, Opus 4.5, מודל הדגל היקר, אומן לשמור על אווירה נעימה גם כשהוא מתקן את המשתמש.

אכיפה נגד קטינים

השימוש ב-Claude מותר מגיל 18 בלבד. כל משתמש חדש נדרש לאשר בעת ההרשמה שהוא מעל גיל 18, אבל עד עכשיו זה היה פשוט וי בתיבת סימון – בלי אימות אמיתי.

עכשיו אנטרופיק מפתחת שני מנגנוני אכיפה:

1. זיהוי ישיר: אם משתמש מזדהה בשיחה כקטין (“אני בן 15”), המערכת מסמנת את החשבון לבדיקה וחוסמת אותו לאחר אישור ידני.

2. זיהוי סימנים עקיפים: החברה מפתחת מסווג חדש שמנתח דפוסי שיחה כדי לזהות סימנים שהמשתמש עשוי להיות קטין – כמו סגנון שפה, נושאים חוזרים (למשל: בית ספר, מבחנים, הורים), או דפוסי התנהגות אופייניים לגילאים צעירים.

 

לשם כך, אנתרופיק הצטרפה ל-Family Online Safety Institute (FOSI), ארגון שפועל למען חוויות מקוונות בטוחות לילדים ולמשפחות.

 

יוזמות הבטיחות המרכזיות של אנטרופיק

יוזמות הבטיחות המרכזיות של אנטרופיק

 

חשוב לקחת בחשבון כמובן, שהמודלים עלולים לטעות – בדיוק כמו Google, שהשיקה מערכת זיהוי גיל מבוססת AI מוקדם יותר השנה ונתקלה בתלונות של משתמשים בוגרים שזוהו בטעות כקטינים ונאלצו להעלות מסמכי זהות.

הדילמות שמאחורי המספרים

הנתונים של אנטרופיק אינם רק דוח התקדמות, אלא מפה של “אזורי הקרב” החדשים בבינה מלאכותית. הם מעלים שאלות כבדות משקל שנותרו ללא מענה סופי:

1. פער היכולת: זיהוי אינו פתרון

ההישג המרשים של 99% זיהוי מצוקה מציב זרקור על הפער הטכנולוגי העמוק: היכולת של המודל לתקן שיחה שכבר במסלול בעייתי נותרה נמוכה (10% ב-Opus). השאלה המקצועית כאן היא האם שקיפות מספיקה? הצגת הודעת ההתראה היא צעד חיוני, אך היא חושפת את המגבלה המבנית של מודלי שפה ב-2025: הם יודעים “לקרוא את החדר” מצוין, אך עדיין מתקשים להוביל בו שינוי התנהגותי מורכב.

2. מחיר ה”חמימות”

אנטרופיק חושפת כאן דילמה מוצרית מהותית: המודל היקר והמתקדם ביותר (Opus) אומן להיות “חמים” יותר על חשבון אסרטיביות בתיקון טעויות. זו אינה בהכרח בחירה צינית, אלא תעדוף של חוויית המשתמש. המשימה לייצר AI שהוא גם סמכותי וגם ידידותי מתגלה כאחד האתגרים הטכנולוגיים הקשים ביותר, וכרגע נראה שהחברה בוחרת בשימור הקשר השיחתי עם המשתמש כערך עליון.

3. דילמת ההגנה מול הפרטיות

המעבר לאכיפת גיל מבוססת דפוסי התנהגות מציב את אנטרופיק בתוך המלכוד הקלאסי של עידן המידע: הגנה על קטינים מול הימנעות מ”פרופיילינג”. ללא אימות זהות ממשלתי, החברה נאלצת להשתמש בניתוח של שפת המשתמש, הנושאים שעליהם הוא מדבר, ואופן הכתיבה שלו. זוהי בחירה בין שתי אפשרויות קשות, והיא מעלה את השאלה האם המחיר של בטיחות קטינים הוא בהכרח ויתור על פרטיות האופן שבו אנחנו מתבטאים.

4. Petri: קביעת הסטנדרט לאמת

שחרור כלי ההערכה Petri כקוד פתוח הוא צעד של מנהיגות בתעשייה, אך הוא נושא אחריות עצומה. על ידי הגדרת המדדים ל”התחנפות”, אנתרופיק אינה מייצרת מונופול, אלא מתווה את הנורמה. השאלה שנותרה פתוחה היא האם הגדרת ה”אמת” כפי שהיא מופיעה בקוד של Petri רחבה מספיק כדי להכיל את המורכבות של שיחה אנושית, או שהיא מצמצמת אמת למה שניתן למדוד במעבדה.

 

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

 

לסיכום, המהלכים האחרונים של אנטרופיק מוכיחים שבטיחות בבינה מלאכותית היא כבר לא רק “תיבת סימון” שיווקית, אלא שדה קרב טכנולוגי ופילוסופי. המספרים מראים שיפור ברור בזיהוי, אך הם גם חושפים את “תקרת הזכוכית” הנוכחית: היכולת לזהות בעיה (99%) עדיין עולה בהרבה על היכולת לתקן אותה בזמן אמת (10-37%).

 

הדילמות שנותרו על השולחן:

  • חמימות מול אמת: האם אנחנו מוכנים למודל שיהיה פחות “נחמד” כדי להיות יותר מדויק?

  • הגנה מול פרטיות: האם המחיר של שמירה על קטינים הוא ויתור על האנונימיות ההתנהגותית שלנו?

  • שקיפות מול אפקטיביות: האם הצגת באנר היא פתרון מספק, או רק “עזרה ראשונה” זמנית?

 

הצעדים של אנטרופיק – מהשותפויות עם ארגוני משבר ועד שחרור כלי ה-Petri כקוד פתוח – מצביעים על רצון כנה להפוך את הבטיחות לסטנדרט תעשייתי משותף ולא לנכס פרטי.

 

אז בשורה התחתונה, כמשתמשים, עלינו לזכור שהמערכות הללו עדיין בשלבי למידה. אם נתקלתם בהודעת התראה, התייחסו אליה ברצינות, היא מבוססת על משאבים מאומתים של מומחי משבר. ובכל הנוגע לקטינים, האחריות נותרת עלינו – Claude אינו מיועד לילדים, והכלים החדשים הם רק שכבת הגנה נוספת בתוך עולם שעדיין מעצב את גבולותיו.

הפוסט אנטרופיק מגבירה את ההגנה על משתמשי Claude הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/claude-safety-upgrade/feed/ 0
התחזיות של ג’יי פי מורגן ל-2026: שנת הדאטה סנטרים ותשתיות ה-AI https://letsai.co.il/ai-predictions-stock-market-2026/ https://letsai.co.il/ai-predictions-stock-market-2026/#respond Wed, 24 Dec 2025 05:49:40 +0000 https://letsai.co.il/?p=66876 שנת 2026 ממש מעבר לפינה ובתי השקעות גדולים כבר מנסים לשרטט את מפת שוק ההון של השנים הקרובות, ובמרכזן ניצבות תחזיות ה-AI. אחד הגופים הבולטים שמפרסמים הערכות מפורטות הוא ג’יי פי מורגן (J.P. Morgan) – אחד מבנקי ההשקעות הגדולים והמשפיעים בעולם, המשלב פעילות בנקאית גלובלית עם מחקר אנליטי שמנחה משקיעים מוסדיים ופרטיים כאחד. בדוחות התחזית […]

הפוסט התחזיות של ג’יי פי מורגן ל-2026: שנת הדאטה סנטרים ותשתיות ה-AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
שנת 2026 ממש מעבר לפינה ובתי השקעות גדולים כבר מנסים לשרטט את מפת שוק ההון של השנים הקרובות, ובמרכזן ניצבות תחזיות ה-AI. אחד הגופים הבולטים שמפרסמים הערכות מפורטות הוא ג’יי פי מורגן (J.P. Morgan) – אחד מבנקי ההשקעות הגדולים והמשפיעים בעולם, המשלב פעילות בנקאית גלובלית עם מחקר אנליטי שמנחה משקיעים מוסדיים ופרטיים כאחד. בדוחות התחזית האחרונים של הבנק, שנשענים על עבודת אנליסטים מדוקדקת ולא על הצהרות שיווקיות, עולה תמונה מורכבת: מצד אחד הבינה המלאכותית ממשיכה להיות כוח צמיחה משמעותי, אך מוקד העניין של השוק מתחיל לזוז – פחות התלהבות מהשקות נוצצות של מודלים, ויותר תשומת לב לחברות שעוסקות בחומרה, בתשתיות, בשבבים וברכיבים פיזיים שמניעים בפועל את הדאטה סנטרים שעליהם נשענת תעשיית ה-AI כולה.

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

מגה-קמפוסים של בינה מלאכותית

רגע לפני סוף 2025 וכשהעיניים כבר נשואות אל 2026, מפרסמת ג’יי.פי מורגן (J.P. Morgan) דו”ח עדכני שממחיש עד כמה ה-AI הפך לאחד הכוחות הדומיננטיים בכלכלה העולמית. לפי הדוח לא מדובר באופנה חולפת – אלא בגל צמיחה שיימשך בעוצמה גם ב-2026. הנה כמה מהממצאים: ההוצאות על דאטה סנטרס צפויות לזנק ב-50% נוספים במהלך 2026, בהמשך לעלייה של 65% השנה. מדובר בצמיחה שמעידה על האצה מתמשכת באימוץ טכנולוגיות AI, במגזר העסקי והפרטי כאחד.

 

באנר אנטרפרייז

 

התחזית הזו מספרת רק חלק מהסיפור. הסיפור המלא הוא המעבר מחוות שרתים סטנדרטיות ל”מגה-קמפוסים” של בינה מלאכותית. פרויקטים מגלומניים כמו סטארגייט (Stargate) בארה״ב כבר יצאו לדרך, וכמעט כל חברה או מדינה שמבינה מה קורה סביבה, מנסה לייצר לעצמה את התשתיות הפיזיות שיתמכו במהפכת ה-AI. וגם פה במזה”ת יש כבר כמה מדינות שנפל להן האסימון.

 

ומה לגבי ישראל – פה מאוד טובים בכתיבת תוכניות, דו”חות, ופחות טובים בליישם המלצות. שלא נדבר על השקעות ארוכות טווח להקמת תשתיות פיזיות שיאפשרו לישראל להיות שחקנית מובילה בעידן ה-AI.

 

AI כתשתית לאומית

בארה”ב כבר מזמן הבינו שבינה מלאכותית אינה רק טכנולוגיה, אלא תשתית לאומית לצמיחה, שמצריכה גם תשתית פיזית. אפרופו סטארגייט (Stargate) – פרויקט זה מוערך בכ-500 מיליארד דולר, ומטרתו להקים את מחשב העל הגדול בהיסטוריה. לשם השוואה, דאטה סנטר רגיל צורך עשרות מגה-וואט, בעוד שסטארגייט (Stargate) ודומיו מתוכננים לצרוך כ-5 ג’יגה-וואט (מדובר בהספק גדול פי 100! שווה ערך להספק של תחנות כוח גרעיניות שלמות). הזינוק בהוצאות שצופה ג’יי.פי מורגן נובע מכך שחברות ומדינות לא רק קונות שבבים, אלא בונות תחנות כוח ופרויקטי אנרגיה, מערכות קירור מים מתקדמות ורשתות חשמל פרטיות כדי לתמוך במפלצות העיבוד הללו.

 

רשימת המומלצות של ג’יי פי מורגן

בראש רשימת המומלצות של ג’יי.פי מורגן ניצבות חברות כמו מארוול (Marvell), מיקרון (Micron) ואפלייד מטיריאלס (Applied Materials). בעוד שאנבידיה (NVIDIA) נותרת השליטה הבלתי מעורערת של המעבדים הגרפיים (GPUs) – אותה חומרה שעליה מאומנים רוב מודלי ה-AI בהם כולנו משתמשים היום, הדו”ח של ג’יי.פי מורגן שם דגש מיוחד על ברודקום (Broadcom) כסיפור ההצלחה הגדול של 2026. החברה צפויה להכניס בין 55 ל-60 מיליארד דולר מ-AI בלבד בשנה הבאה.

 

האסטרטגי של ענקיות הטכנולוגיה – הבטחת העתיד בעזרת תשתית פיזית

התחזית המחמיאה הזו נובעת משינוי אסטרטגי אצל ענקיות הטכנולוגיה. גוגל (Google) עם שבבי ה-TPU, מטא (Meta) ואפילו OpenAI, מעדיפות לתכנן שבבים משל עצמן כדי לחסוך בעלויות ולייעל ביצועים ספציפיים. ברודקום (Broadcom) היא הקבלן המבצע שמייצר את השבבים הללו עבורן.

 

מגמות בשוק ההון – ה-AI עושה שיפטינג

כאמור – האנליסטים של ג’יי פי מורגן (J.P. Morgan) מהמרים על מגמה: מתן אמון במי שאחראי על שרשרת הפיתוח של התשתיות עצמן – מעבר לשבבים ייעודיים ומותאמים, פיתוח המרכיבים השונים שחיוניים להקמת מרכזי נתונים וגישה כללית שמתעדפת את מי שמספק פתרונות חומרה מתקדמים שמאפשרים לעמוד בעומסי הביצועים שה-AI דורש. הפוקוס עובר אל מי שמצליחות לחדש ולצמוח במהירות.

 

הציפיות, המרוויחות הגדולות ובועת ה-AI

אבל אל מול התחזיות הורודות, יש גם רבים שבטוחים שבועת ה-AI יכולה להתפוצץ בכל רגע, כולל בכירים בתעשייה… כן ברט טיילור – אני מסתכל עליך!

 

 

ככל הנראה שנת 2026 תהיה שנת המבחן של ה-AI בשוק ההון. יש מצב שהמשקיעים יפסיקו לתגמל חברות רק על “הכרזות AI” והשקות מודלים נוצצות (שהפכו פחות ופחות מרגשות לאורך 2025), ויתחילו לדרוש לראות רווחים בפועל. או לחלופין, יכול להיות שאותם משקיעים יפסיקו להמר על החברות שמפתחות מודלים וטכנולוגיות, ופשוט יתמקדו בחברות שבונות את התשתיות עצמן. זה לא חייב להיות או או. זה יכול להיות גם וגם. אבל נראה שיש פה מגמה ברורה שמחברת בין פוליטיקה, כלכלה ואינטרסים בינלאומיים.

 

וחזרה לג’יי פי מורגן – לפי התחזיות שלה ל-2026, המרוויחות הגדולות יהיו אלו שמוכרות את התשתית הפיזית – את זה קל למדוד, להרגיש ולהבין. אבל בכל מה שקשור לחברות התוכנה ויצרניות השירותים – כדי לקבל את אמון המשקיעים, הן יידרשו להוכיח שהמודלים שלהן אכן רווחיים. הן מודלי ה-AI עצמם והן מודלי התמחור.

הפוסט התחזיות של ג’יי פי מורגן ל-2026: שנת הדאטה סנטרים ותשתיות ה-AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/ai-predictions-stock-market-2026/feed/ 0
שופיפיי מעבירה הילוך ומעצבת מחדש את הדרך שבה חנויות מקבלות החלטות https://letsai.co.il/shopify-winter-2026/ https://letsai.co.il/shopify-winter-2026/#respond Mon, 22 Dec 2025 14:12:43 +0000 https://letsai.co.il/?p=66772 יש עדכוני מוצר שמרגישים כמו עוד שכבת צבע. ויש עדכונים שמזיזים קיר. מהדורת החורף של שופיפיי ל-2026 שייכת לסוג השני. לא בגלל פיצ׳ר אחד מרשים, אלא בגלל שינוי תפיסה שקט אבל עמוק: החנות כבר לא רק מגיבה למה שקורה בה, היא מתחילה לחשוב, לדמות, ולהתערב בזמן אמת. שופיפיי קוראת למהדורה הזו Renaissance, וזה לא מיתוג […]

הפוסט שופיפיי מעבירה הילוך ומעצבת מחדש את הדרך שבה חנויות מקבלות החלטות הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
יש עדכוני מוצר שמרגישים כמו עוד שכבת צבע. ויש עדכונים שמזיזים קיר. מהדורת החורף של שופיפיי ל-2026 שייכת לסוג השני. לא בגלל פיצ׳ר אחד מרשים, אלא בגלל שינוי תפיסה שקט אבל עמוק: החנות כבר לא רק מגיבה למה שקורה בה, היא מתחילה לחשוב, לדמות, ולהתערב בזמן אמת. שופיפיי קוראת למהדורה הזו Renaissance, וזה לא מיתוג ריק. אחרי שנים שבהן AI שימש בעיקר לכתיבת טקסטים או שיפור תמונות, Winter ’26 מסמן מעבר לשלב הבא. ה-AI כבר לא תוסף. הוא הופך לשכבת תפעול.

 

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

לפני שלקוחות נכנסים, החנות כבר מתאמנת

אחת ההכרזות המסקרנות ביותר היא SimGym. שופיפיי מתארת אותו כ”סימולטור טיסה” לחנות. הרעיון פשוט אך חכם: לפני שמשנים ניווט, צ׳ק-אאוט או דף מוצר, למה לנסות על לקוחות אמיתיים?

 

SimGym משתמש בסוכני AI שמדמים התנהגות של קונים. הם גולשים, נתקעים, מוותרים, או משלימים רכישה. זה לא A/B Testing, ושופיפיי מקפידה להדגיש זאת. מדובר בסימולציה מוקדמת, כלי שמטרתו לתת אינדיקציות, לא הוכחות.

 

החשיבות כאן היא לא הטכנולוגיה עצמה, אלא למי היא מיועדת. חנויות קטנות ובינוניות, שאין להן טראפיק שמצדיק ניסויים יקרים, מקבלות סוף סוף דרך לראות בעיות לפני שהן עולות כסף. SimGym עדיין נמצא ב-Preview, אבל הכיוון ברור: פחות ניחושים, יותר הכנה.

מהסימולציה למציאות

כאן נכנס Rollouts, כלי חדש שנועד להשלים את התמונה. אם SimGym שייך לעולם של “מה יקרה אם”, Rollouts עוסק ב”מה באמת קורה”.

 

Rollouts מאפשר לתזמן שינויים בתמה ולהריץ ניסויי A/B ישירות מתוך ה-Admin. בלי פתרונות צד ג׳, בלי אלתורים. שינוי יכול לעלות בהדרגה, להיבדק על חלק מהטראפיק, ולהיעצר אם משהו משתבש.

 

זה נשמע טריוויאלי, אבל עבור הרבה סוחרים זו ממש מהפכה שקטה. ניסויים הופכים מתהליך מפחיד ומורכב להרגל עבודה. Rollouts עדיין בהשקה מדורגת, אבל עצם החיבור בינו לבין SimGym מספר סיפור ברור: שופיפיי בונה תהליך, לא פיצ׳ר.

ה-AI מפסיק להסביר ומתחיל לעבוד

אם יש פיצ׳ר אחד שממחיש את שינוי התפיסה, זה Sidekick. בעבר הוא היה עוזר ששואל ועונה. עכשיו הוא שותף שמבצע.

 

Sidekick מקבל יכולות פרואקטיביות. הוא מציע תובנות, בונה אוטומציות ב-Flow, מייצר דוחות, ומבצע עריכות עיצוב ותמונות בשפה טבעית. לא מדובר בקסם, אלא בהורדת חיכוך. משימות שדרשו חיפוש, ידע טכני או עזרה חיצונית, מתקצרות לשיחה אחת.

 

הערך האמיתי של Sidekick הוא לא במה שהוא יודע לעשות, אלא במה שהוא חוסך. פחות זמן על אדמין, יותר זמן על החלטות. זה עדיין לא מחליף אנשי מקצוע, אבל הוא כן משנה את נקודת האיזון.

הקנייה זזה לשיחה, והחנות צריכה להיות שם

במקביל לשיפור התפעול, שופיפיי מסתכלת החוצה. Agentic Storefronts הוא השם שלה למהלך שאפתני – להפוך מוצרים לניתנים לגילוי ורכישה בתוך שיחות AI.

הלקוח כבר לא מחפש “מעיל חורף”. הוא מבקש מה-AI המלצה. שופיפיי בונה תשתית שמאפשרת למוצרים להופיע כחלק מהתשובה, עם אפשרות להתחיל רכישה בלי לצאת מהשיחה.

זה לא ערוץ שמחליף את האתר, אלא כזה שמתווסף אליו. המשמעות עבור סוחרים ברורה – מי שהדאטה שלו מבולגן פשוט לא יופיע. קטגוריות, metafields (הדרך להגיד למערכת בדיוק מה המוצר שלכם), תיאורים עקביים – כל מה שנחשב בעבר SEO טכני הופך לתנאי כניסה לעולם החדש.

יציבות מתחת למכסה המנוע

לצד החידושים הגדולים, Winter ’26 כולל שדרוגים תשתיתיים שפותרים כאבים ישנים. הגדלת מגבלת הוריאנטים ל-2,048 אולי לא עושה כותרות, אבל עבור מותגים עם קטלוג מורכב זו הקלה אמיתית. פחות אפליקציות חיצוניות, פחות עומס, יותר שליטה.

גם חוויית בניית החנות מתייעלת. עבודה ישירה מתוך ה-Theme editor, שיפורים לתמות, וכלים שמקצרים את המרחק בין רעיון לביצוע. אלו לא מהפכות, אלא ליטושים שמצטברים.

אז איך מתכוננים למעשה?

אחרי שמניחים את כל הבאז בצד, המסר של Winter ’26 פשוט למדי: מי שהחנות שלו “קריאה” למכונה, יעבוד טוב יותר בכל שכבת AI ששופיפיי בונה. ההכנה לא דורשת פיתוח מתקדם או כלים חדשים, אלא בעיקר סדר.

 

קטלוג שמסווג נכון, מידע שמוזן בשדות מובנים ולא רק בטקסט חופשי, ותיאורי מוצר שעונים על שאלות אמיתיות של לקוחות, כל אלה הופכים את החנות לברורה יותר לא רק ללקוחות, אלא גם למערכות שמנסות להבין, להשוות ולהמליץ. גם עקביות בפרטים קטנים כמו וריאנטים, שמות וצבעים מונעת בלבול, ומאפשרת ל-AI לעבוד בצורה מדויקת יותר.

 

אפילו פרטים שנראו בעבר שוליים, כמו תיאורי Alt לתמונות, הופכים לחלק ממנגנון הגילוי וההמלצה. זו לא רשימת דרישות טכנית, אלא שינוי גישה: במקום לבנות חנות רק לאנשים, בונים חנות שגם מכונות יודעות לקרוא. מי שיעשה את זה עכשיו, ימצא את עצמו מוכן הרבה יותר כשהכלים של Winter ’26 יפסיקו להיות ניסיוניים ויהפכו לשגרה.

 

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

 

Winter ’26 היא לא מהדורה של “עוד AI”. היא מהדורה של תהליך. שופיפיי מחברת בין סימולציה, ניסוי, תפעול והפצה, ומנסה להפוך אותם לזרימה אחת. המסר לסוחרים הוא שהעתיד לא שייך למי שמוסיף הכי הרבה פיצ׳רים, אלא למי שמחזיק דאטה מסודר, תהליכים ברורים, ויכולת ללמוד מהר.

 

מי שיתייחס ל-AI כגימיק, יישאר מאחור. מי שיראה בו שכבת עבודה, יגלה שהחנות שלו כבר לא רק מוכרת – היא משתפרת. וזה אולי החידוש החשוב ביותר של חורף 2026.

 

אם אתם מעוניינים להכיר את כל החידושים באתר שופיפיי, כנסו כאן. אם תרצו לראות את סרטון ההשקה המלא של מהדורת החורף, כנסו פה.

הפוסט שופיפיי מעבירה הילוך ומעצבת מחדש את הדרך שבה חנויות מקבלות החלטות הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/shopify-winter-2026/feed/ 0
הסטארט-אפ Resolve AI מגיע לשווי של מיליארד דולר בסבב גיוס ראשון https://letsai.co.il/resolve-ai-unicorn/ https://letsai.co.il/resolve-ai-unicorn/#respond Sun, 21 Dec 2025 11:51:12 +0000 https://letsai.co.il/?p=66532 הסטארט-אפ,Resolve AI, שהוקם על ידי בכירי Splunk לשעבר, הגיע לשווי של מיליארד דולר כבר בסבב גיוס ראשון (Series A), מה שמסמן אבן דרך מרשימה ומהירה במיוחד. ההישג הזה מדגיש את האמון העמוק של המשקיעים בפוטנציאל הטכנולוגי והעסקי של החברה, כמו גם את הצמא הבלתי פוסק לפתרונות AI חדשניים. השווי הגבוה, שהושג בשלב כה מוקדם, מעיד […]

הפוסט הסטארט-אפ Resolve AI מגיע לשווי של מיליארד דולר בסבב גיוס ראשון הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
הסטארט-אפ,Resolve AI, שהוקם על ידי בכירי Splunk לשעבר, הגיע לשווי של מיליארד דולר כבר בסבב גיוס ראשון (Series A), מה שמסמן אבן דרך מרשימה ומהירה במיוחד. ההישג הזה מדגיש את האמון העמוק של המשקיעים בפוטנציאל הטכנולוגי והעסקי של החברה, כמו גם את הצמא הבלתי פוסק לפתרונות AI חדשניים. השווי הגבוה, שהושג בשלב כה מוקדם, מעיד על ההכרה בכך ש-Resolve AI עשויה למלא חלל חשוב בשוק, ולספק כלים שיכולים לשנות את האופן שבו ארגונים מתמודדים עם אתגרי הדאטה והתפעול המורכבים כיום. ההתפתחות הזו מציבה את Resolve AI כשחקנית משמעותית בנוף התחרותי של הבינה המלאכותית, ומסמנת אותה כמועמדת מבטיחה להובלה בתחומה.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

סבב הגיוס

ההובלה של סבב הגיוס על ידי Lightspeed Venture Partners אינה דבר של מה בכך. Lightspeed היא קרן הון סיכון בעלת מוניטין עולמי ורקורד עשיר של השקעות מוצלחות בחברות טכנולוגיה מבטיחות. המעורבות של קרן בסדר גודל כזה מעניקה ל-Resolve AI לא רק הון משמעותי, אלא גם חותם איכות ואימות חזק למודל העסקי והטכנולוגי שלה. עובדה זו מחזקת את מעמדה של Resolve AI בשוק התחרותי ביותר של הבינה המלאכותית, ומסייעת למשוך אליה שחקנים וכישרונות נוספים. המומחיות של Lightspeed באיתור והשקעה בחברות בעלות פוטנציאל צמיחה אדיר, מצביעה על כך שהם רואים ב-Resolve AI לא רק מיזם מבטיח, אלא חברה שיש לה את היכולת להוביל שינוי משמעותי בתחומה. השותפות הזו צפויה להעניק ל-Resolve AI גיבוי אסטרטגי משמעותי להמשך צמיחתה.

 

הרקע להקמת Resolve AI

הקמת Resolve AI על ידי בכירי Splunk לשעבר מהווה נדבך קריטי בהבנת ההצלחה המהירה של החברה. Splunk, כידוע, היא חברה מובילה בתחום ניתוח נתונים ותפעול. המייסדים מביאים עמם ניסיון עשיר וידע מעמיק בתחומים כמו ניהול מערכות, אבטחת מידע, ואופטימיזציה של תהליכים מבוססי דאטה. ידע זה, יחד עם היכרותם עם אתגרי השוק וצורכי הלקוחות, מהווה יתרון משמעותי בפיתוח פתרונות AI רלוונטיים ויעילים. היכולת לרתום את הניסיון שנצבר בחברה גדולה ומצליחה כמו Splunk, וליישם אותו בסטארט-אפ המתמקד בבינה מלאכותית, מאפשרת ל-Resolve AI לפתח מוצרים ושירותים שפונים ישירות לכאבים אמיתיים של ארגונים גדולים. צוות המייסדים המנוסה והמוכשר הוא בסיס איתן שעליו נבנית החברה, ומסביר חלק ניכר מהאמון שקיבלה מהמשקיעים כבר בשלב מוקדם זה. הם מביאים עמם לא רק ידע, אלא גם רשת קשרים והבנה כיצד להוביל חברה טכנולוגית להצלחה בקנה מידה גדול.

 

השקעה שהיא סיגנל מובהק של אמון ב-AI

הגעה לשווי של מיליארד דולר בשלב כה מוקדם של חברה מדגישה את המשך האמון הרב של שוק ההון בטכנולוגיות בינה מלאכותית. למרות אתגרים כלכליים גלובליים ושינויים בשוק ההשקעות, הבינה המלאכותית ממשיכה למשוך הון רב והתעניינות בקרב משקיעים. המקרה של Resolve AI הוא רק אחד מני רבים שממחישים את הפוטנציאל הכלכלי העצום שמיוחס לתחום זה. אמון זה נובע מההכרה בכך ש-AI אינה רק טרנד חולף, אלא כוח מניע מהותי לחדשנות וליעילות בכל תחומי התעשייה. חברות כמו Resolve AI, המציעות פתרונות ממוקדים לבעיות מורכבות, נתפסות כבעלות ערך רב ויכולת לייצר רווחים משמעותיים בעתיד. ההשקעות הגדולות בתחום זה מאותתות כי הבינה המלאכותית ממשיכה להיות מרכזית באסטרטגיה של חברות טכנולוגיה וקרנות הון סיכון, וכי הן מייחסות לה פוטנציאל עצום לשינוי כלכלי וחברתי. פוטנציאל זה מעודד יוזמות חדשות ופיתוחים נוספים, ויוצר “גל” של חדשנות שמשפיע על כלל התעשייה.

 

מה מציעה Resolve AI?

Resolve AI מפתחת “Autonomous SRE” או “AI for production”: מערכת שמסייעת לתחזק מערכות תוכנה בפרודקשן על ידי זיהוי, אבחון ופתרון תקלות בזמן אמת, בדגש על עבודת on-call ותגובה לאירועים. המטרה היא לקצר MTTR, להפחית עומס תפעולי מצוותי הנדסה, ולאפשר להם להתמקד בפיתוח במקום בכיבוי שריפות. לפי Reuters, החברה בונה מערכות agentic שמסוגלות לעבוד עם כלים ותשתיות קיימים (למשל AWS ו-GitHub) כדי לטפל באירועים באופן אוטונומי בחלק גדול מהמקרים.

 

התממשקות עם מערכות קיימות

אחד האתגרים המרכזיים ביישום טכנולוגיות AI בארגונים גדולים הוא נושא ההתממשקות עם מערכות קיימות. ארגונים רבים משקיעים משאבים אדירים בתשתיות תוכנה וחומרה, ואינם יכולים להרשות לעצמם להחליף אותן בנקל. לכן, פתרונות AI המציעים יכולת התממשקות חלקה וקלה למערכות אלו זוכים ליתרון משמעותי. סביר להניח ש-Resolve AI, בהסתמך על הניסיון העשיר של מייסדיה ב-Splunk, שמה דגש מיוחד על פיתוח פתרונות הניתנים לשילוב פשוט ומהיר בארכיטקטורות IT קיימות. היכולת הזו מפחיתה את חסמי הכניסה ומאפשרת לארגונים לאמץ את טכנולוגיות החברה בקלות יחסית. היא גם מפחיתה את הסיכון הכרוך ביישום טכנולוגיות חדשניות ומגבירה את הסבירות לאימוץ רחב. פתרונות כאלה הם קריטיים להצלחה בשוק הארגוני, בו היעילות והפשטות בתפעול הן תמיד בראש סדר העדיפויות.

 

שיפור תפעול וקבלת החלטות

ליבת הפעילות של Resolve AI, ככל הנראה, מתמקדת בשימוש בבינה מלאכותית כדי לשפר באופן דרמטי את התפעול הארגוני ואת תהליכי קבלת ההחלטות. בעולם בו כמויות הנתונים גדלות בקצב אקספוננציאלי, יכולת לנתח, להבין ולפעול על בסיס מידע רלוונטית היא קריטית. פתרונות AI יכולים לסייע לארגונים לזהות צווארי בקבוק, לייעל זרימות עבודה, לזהות אנומליות ואיומי אבטחה, ולקבל החלטות מושכלות יותר בזמן אמת. על ידי אוטומציה של משימות רוטיניות ומתן תובנות חכמות, Resolve AI יכולה לשחרר משאבים אנושיים יקרים ולאפשר להם להתמקד במשימות אסטרטגיות יותר. זהו פוטנציאל עצום לחיסכון והגדלת רווחיות, מה שהופך את השקעה בטכנולוגיות אלו לאטרקטיבית במיוחד. היכולת להפוך נתונים גולמיים לפעולות בעלות ערך היא אבן יסוד בחדשנות של Resolve AI. החברה מציעה דרך חדשה לבחון נתונים אלו ולהפיק מהם את מירב התועלת בצורה מהירה ויעילה.

 

האתגר המיידי של Resolve AI 

Resolve AI נכנסת לזירה שבה עליה להתבלט לא רק בחדשנות הטכנולוגית שלה, אלא גם ביכולתה להציע ערך מוסף ברור ללקוחותיה. האתגר הוא כפול: לפתח טכנולוגיה עדיפה, וגם לשכנע את השוק כי היא זו המציעה את הפתרון הטוב ביותר. יחד עם זאת, גודלו העצום של שוק ה-AI והצורך הגובר בפתרונות כאלה, יוצר גם הזדמנויות אדירות לחברות חדשניות. Resolve AI, עם הגב הפיננסי האיתן מהגיוס וצוות המייסדים המנוסה, ממוקמת היטב כדי להתמודד עם אתגרים אלו ולנצל את ההזדמנויות. ההצלחה שלה בשלב כה מוקדם מעידה על כך שהיא כבר הצליחה למצוא את הייחוד שלה בתוך שוק תחרותי זה.

 

לאן זה ימשיך?

השקעה בסבב A בהיקף כזה, המלווה בהגעה לשווי של מיליארד דולר, מטילה על Resolve AI שורה של ציפיות ואחריות. בשלב הבא, החברה תידרש להתרחב, לשכור עובדים נוספים, להגדיל את פעילות המחקר והפיתוח, ולהרחיב את בסיס הלקוחות שלה. האסטרטגיה שלה תצטרך להתמקד בביצוע התוכניות העסקיות שהוצגו למשקיעים, ובמימוש הפוטנציאל הטכנולוגי שבבסיס החברה. כמו כן, יהיה עליה לשקול היטב את תחומי ההתמחות שלה ולהחליט אם להישאר ממוקדת בנישות ספציפיות או לנסות להתרחב לתחומים רחבים יותר בתעשיית ה-AI. המשאבים הפיננסיים החדשים יאפשרו לה להאיץ את קצב הפיתוח והצמיחה, אך יחד עם זאת ידרשו ממנה קבלת החלטות אסטרטגיות קשות וניהול קפדני. ההצלחה הזו היא רק יריית הפתיחה, והדרך לשמר את המומנטום ולהפוך לחברה מובילה בתחומה עדיין ארוכה ומאתגרת.

 

הסיפור של Resolve AI הוא דוגמה נוספת לכך ששוק הבינה המלאכותית ממשיך להיות אטרקטיבי ומהיר. ההשקעה המשמעותית, האמון של משקיעים מובילים, וצוות המייסדים המנוסה, מציבים את Resolve AI בעמדה טובה להמשיך ולצמוח. בשנים הקרובות נראה אם החברה תצליח לממש את הפוטנציאל הגלום בה, ולהפוך לשחקנית מפתח אמיתית בתעשיית ה-AI. האתגרים רבים, אך הפוטנציאל גדול, ונראה כי Resolve AI מוכנה לקראתם. השוק כעת מצפה לראות כיצד היא תמשיך לפתח את פתרונותיה ולהרחיב את השפעתה על העולם העסקי והטכנולוגי כולו. התפתחות זו היא ללא ספק אירוע מעניין שיש לעקוב אחריו.

הפוסט הסטארט-אפ Resolve AI מגיע לשווי של מיליארד דולר בסבב גיוס ראשון הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/resolve-ai-unicorn/feed/ 0
מדברים “בננית” – המדריך המלא ל-Nano Banana https://letsai.co.il/nano-banana-guide/ https://letsai.co.il/nano-banana-guide/#comments Sat, 20 Dec 2025 06:48:36 +0000 https://letsai.co.il/?p=66021 בשבועות האחרונים “ננו בננה” (Nano Banana) נהיה שם קוד ליצירת או עריכת תמונות, שכל מי שיוצר תוכן, עוסק בגרפיקה או במצגות כבר נתקל בו. השקת המודל החדש (פרו) הייתה כל כך דרמטית, ש-OpenAI מיהרו לשחרר מודל תמונה חדש ל-GPT.  השם המוזר (ננו בננה) נשמע כמו בדיחה פנימית, אבל בפועל מדובר במיתוג (קהילתי וגם רשמי) לדור […]

הפוסט מדברים “בננית” – המדריך המלא ל-Nano Banana הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
בשבועות האחרונים “ננו בננה” (Nano Banana) נהיה שם קוד ליצירת או עריכת תמונות, שכל מי שיוצר תוכן, עוסק בגרפיקה או במצגות כבר נתקל בו. השקת המודל החדש (פרו) הייתה כל כך דרמטית, ש-OpenAI מיהרו לשחרר מודל תמונה חדש ל-GPT.  השם המוזר (ננו בננה) נשמע כמו בדיחה פנימית, אבל בפועל מדובר במיתוג (קהילתי וגם רשמי) לדור החדש של יצירה ועריכה של תמונות באקוסיסטם של Google Gemini שסוף סוף מרגיש כמו כלי עבודה שאפשר לבנות בעזרתו תוצרים אמיתיים: קמפיינים, מצגות, חומרי לימוד, הדמיות מוצר, קומיקס, ממשקי UI ועוד. כדאי לדעת שלמותג “ננו בננה” יש המון זיופים ואתרים שמציעים את אותו מודל (ב-API), ולעיתים אף מודלי תמונה אחרים תחת אותו שם, אבל שגם גובים כסף על משהו שגוגל נותנת ישירות ובחינם (במידה מוגבלת). המדריך הזה עושה סדר: מה זה, איפה נכנסים, איך כותבים פרומפטים כמו מקצוענים, ואיך להוציא מהכלי הזה ערך פרקטי שאפשר להשתמש בו כבר היום.

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

ננו בננה – כלי עבודה Production Ready

בואו נשים את זה על השולחן: “ננו בננה” לא מעניין כי הוא מצייר יפה. הוא מעניין כי הוא מתנהג כמו כלי Production – כזה שאפשר לבנות עליו תוצרים אמיתיים לעבודה: קמפיינים, עיצובי מוצר, קומיקס, אינפוגרפיקות, חומרי לימוד, ואפילו UI. הסיבה לכך היא שילוב נדיר של חמש יכולות שעובדות ביחד, וכל אחת מהן סוגרת “חור” שהיה שנים בעולם התמונות הגנרטיביות.

 

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

 

1. המודל ש“חושב” לפני שהוא מצייר (Thinking / Reasoning)

הקפיצה הגדולה היא היכולת להפעיל מצב “חשיבה” (Thinking). במקום להגיב אוטומטית למילות מפתח, המערכת מתכננת קומפוזיציה, מבינה אילוצים לוגיים ורק אז מייצרת. זה בא לידי ביטוי במשימות שנשמעות קטנות אבל שוברות מודלים אחרים: ספירה מדויקת (“תן לי בדיוק 7 נתחים”), סידור אנשים במיקומים ספציפיים, או יצירת סצנה מורכבת מאוד, שמושתתת על מספר רב של תמונות רפרנס. אגב, כדאי לדאת שאפשר להעלות לג’מיניי עד כ-14 תמונות רפרנס כדי שעליו לשלב בתמונה אחת, או לקבל מהן השראה/הנחיות!

 

שילוב מספר רב של תמונות רפרנס בננו בננה

יצירת סצנה מורכבת עם ננו בננה: שילוב מספר רב של תמונות רפרנס.

 

למשל, בתמונה מעלה לקחנו את 3 המייסדים השותפים של LetsAI ואת מאיה דובובסקי טרגנו – מנהלת חטיבת האנטרפרייז שלנו, וניסינו להמחיש איך נראה יום בחייהם של האנשים שמובילים את LetsAI. 

 

אבל למה לעצור פה?! בואו נהפוך את הקריקטורה לתמונה פוטוריאליסטית:

 

מאיור לתמונה פוטוריאליסטית

מאיור לתמונה פוטוריאליסטית עם ננו בננה.

 

2. הסוף לג׳יבריש: טקסט חד ושימושי בתוך תמונה

אם פעם “טקסט בתמונה” חלום רחוק, וטקסט בעברית היה בגדר פנטזיה, עם ננו בננה פרו הכל משתנה. ננו בננה בנוי כך שהוא מצליח להפיק טקסט קריא בפוסטרים, לוגואים, מסכים, אינפוגרפיקות ושלטים, אפילו בעברית! הכלי היחיד שעושה את זה כמעט מושלם! להמחשה, ראו אתה התמונה מטה, שכמובן נוצרה עם ננו בננה לא פחות ממטורף!! 

 

ג'ינרוט תמונת AI עם טקסט בעברית בננו בננה פרו

ג’ינרוט תמונת AI עם טקסט בעברית בננו בננה פרו.

 

3. יצירת דמות עקבית עם ננו בננה

מי שניסה ליצור דמות עקבית לטובת קמפיין, פרסומת, קומיקס, ספר ילדים או סתם פרויקט בו יש חשיבות להמשכיות, מכיר את הכאב: אותה דמות, אבל כל פעם “בן דוד שלה”. זה נראה דומה – אבל לא 100%. ליד… אבל לא דמיון מושלם! עם ננו בננה פרו אפשר להיצמד לזהות דמות בעזרת תמונת רפרנס, ללא שום צורך בבנייה של לורה (LoRA), ולבנות גיליון דמות (Character Sheet) שממנו ממשיכים לסצנות חדשות בלי שהפנים “יברחו”.

דמות עקבית בקליק

דמות עקבית בקליק עם ננו בננה בלי שום צורך בבניית לורה.

 

בתמונה מעלה, הלבשנו את אביתר שלנו בחולצת הוואי… אבל למה לעצור פה? בואו ניצור Character Sheet שבו ניתן לראות את אביתר בסגנון אנימה, מזויות שונות ובהבעות שונות. פרומפט אחד והתוצאה לפניכם!

 

יצירת Character Sheet עם Nano Banana

יצירת Character Sheet עם Nano Banana

 

4. עריכה בשיחה טבעית (Edit, don’t re-roll)

במקום לצייר מסיכות, לסמן אזורים ולהתפלל שהמודל לא יהרוס את כל השאר, עובדים איטרטיבית – פשוט כותבים בשפה טבעית לננו בננה הנחיות כמו: “שמור הכול זהה, רק החלף את התאורה לרכה יותר”, או “השאר את הדמות בדיוק אותו דבר, רק תן לה כוס ביד ימין”. זו דרך עבודה שמרגישה כמו שיתוף פעולה עם מעצב, ולא כמו הטלת קוביות. כמו כן, בתוך ג’מיניי (Gemini) יש אפשרות לשרבט על גבי התמונה שאתם מעלים, ולהסביר לננו בננה בעזרת איורים או אפילו טקסט, מה אתם רוצים שהוא יעשה. צפו בסרטון מטה להמחשה.

 

 

איך משיגים גישה בפועל

כאן בדיוק אנשים נופלים… הם שומעים את השם הוויראלי “Nano Banana”, חושבים שזה “אתר רשמי”, ואז מגיעים לאפליקציה שמבקשת מנוי על משהו שגוגל מאפשרת לגשת אליו גם בלי לשלם. חשוב לעשות סדר: “ננו בננה” הוא מודל AI רשמי של גוגל ליצירת תמונות, ולא חברה או אתר חיצוני (וכן… יש מלא זיופים).

אפשרות א’: שימוש בג’מיניי (Gemini)

הדרך הכי טובה לעבוד עם ננו בננה היא דרך האפליקציה של ג’מיניי בנייד או בווב. משתמשים חינמיים יקבלו את המודל הישן יותר של ננו בננה, ומשתמשים בתשלום ייהנו מהמודל המתקדם יותר – Nano Banana Pro שיכול ליצור גם טקסטים בעברית על גבי תמונות AI.

 

 

אפשרות ב’: Google AI Studio

אפשרות טובה נוספת, ולא פחות חשוב – חינמית (בערך), היא כנסה דרך קונסולת המפתחים של גוגל: Google AI Studio.

משתמשים חינמיים יוכלו להריץ רק את המודל הישן יותר של ננו בננה, אבל משתמשים בתשלום שיש להם API בתשלום לגוגל, יוכלו לעבוד עם ננו בננה פרו.

 

ננו בננה ב-AI סטודיו של גוגל

ננו בננה ב-AI סטודיו של גוגל

 

אפשרות ג’: יצירת אינפוגרפיקות או מצגות עם NotebookLM

עוד דרך קצת “עקומה”, אבל יעילה, היא לעבוד דרך הכלי המדהים של גוגל – NotebookLM

אמנם לא מדובר בכלי קלאסי ליצירת תמונות, אבל יש לו יכולת ליצור מצגות בעזרת ננו בננה, וגם אינפוגרפיקות. 

 

אינפוגרפיקה עם ננו בננה ב-NotebookLM

אינפוגרפיקה שיצרנו עם ננו בננה בתוך NotebookLM

 

איך מדברים “בננית”

נכנסתם ל-Gemini או ל-AI Studio, ואתם רוצים “לעשות קסמים”? רוב האנשים עושים את אותו הדבר: זורקים רשימת מכולת של מילים (“חתול, חלל, 4K, cinematic”) ומקווים לטוב. זה לפעמים עובד, אבל זה בדיוק הסגנון שמייצר תוצאות מקריות: פעם מושלם, פעם מביך, ופעם “כמעט” או “ליד”. ההבדל הגדול עם ננו בננה הוא שהמודל הזה מבין שפה טבעית והוא חזק במיוחד כשהוא מרגיש שאתם מתייחסים אליו כמו לשותף עיצוב שמקבל בריף ברור.

 

ג'ינרוט תמונה עם טקסט בעברית בננו בננה

ג’ינרוט תמונה עם טקסט בעברית בננו בננה, ועל הדרך – הטיפים שלנו ליצירת תמונות טובות.

 

הדרך הכי טובה לחשוב על זה היא לא “איזה מילים לשים”, אלא “איזה החלטות אני רוצה שהמודל יקבל”. לכן במקום לזרוק מילים, בונים תבנית קצרה שמכריחה אתכם לתת למודל את מה שחסר לו כדי להצליח: מטרה, נושא, הקשר, פריסה וסגנון.

  • Goal (מטרה) – מה אתם מייצרים בפועל? לא “תמונה יפה”, אלא תוצר: דף נחיתה, פוסטר לסרט, באנר לאינסטגרם, תמונת מוצר לקטלוג, שקף אינפוגרפי, כריכת ספר, סצנה לקומיקס. ברגע שהמטרה ברורה, המודל יודע לבחור החלטות עיצוב שמתאימות לז’אנר (למשל פוסטר חייב היררכיה קריאה ומקום לטקסט; דף נחיתה צריך חלוקה לאזורים ומרחב “נקי” סביב CTA).
  • Subject (נושא) – מה המרכז? מוצר אחד? דמות? לוגו? סצנה? כאן כדאי להיות ספציפיים: “בקבוק בושם שקוף עם טיפה ורודה”, “מורה בכיתה עם לוח חכם”, “דמות בשם נועה עם שיער מתולתל קצר ומשקפיים עגולים”. למה זה חשוב? כי במודלים חלשים הנושא יכול להיבלע בעומס הפרטים והמידע, ולכן רצוי להדגיש במילים למודל מה הפוקוס של והמרכז של התמונה.
  • Context (הקשר) – איפה זה קורה ולמה? הקשר הוא טריק פסיכולוגי שעובד כי הוא נותן למודל “סיפור” שמארגן את הפרטים. “עבור מותג קוסמטיקה יוקרתי”, “כחלק מקמפיין חזרה לבית ספר”, “למדריך פנימי של חברה טכנולוגית”, “עבור פרסום עירוני בלילה”. ההקשר גורם למודל לבחור צבעים, חומרים, תאורה ושפה חזותית שמתאימים לעולם הזה.
  • Layout (פריסה) – כאן קורה הקסם האמיתי, כי רוב הבעיות הן קומפוזיציה והיררכיה. אתם אומרים בפשטות איך זה צריך להיות מסודר: “כותרת למעלה”, “המוצר במרכז”, “מקום פנוי ללוגו בפינה שמאלית עליונה”, “שלושה אייקונים בשורה תחתונה”, “הרקע נקי ומטושטש כדי לא להתחרות בטקסט”.
  • Style (סגנון) – זה המקום לציין את השפה האמנותית בלי להציף: תאורה (ניאון/שמש רכה/סטודיו לבן), חומרים (כרום/זכוכית/עץ), אווירה (קיברנטי/מינימליסטי/וינטג’), מדיה (צילום ריאליסטי/איור/3D). כאן גם כדאי לציין אם אתם רוצים טקסט קריא בתמונה (“הטקסט חייב להיות חד וקריא”).

 

הדבר שהכי משדרג תוצאות, יותר מכל “מילת קסם”, הוא הרגל עבודה אחד: Edit, don’t re-roll. במקום להגריל מחדש כשמשהו לא מדויק, תבקשו שינוי ממוקד: “שמור הכל זהה, רק החלף את הרקע לים בשקיעה”, או “השאר את הדמות בדיוק אותו דבר, רק תן לה כוס קפה ביד ימין”, או “שמור קומפוזיציה, רק הפוך את התאורה לרכה יותר”. זה מייצר עקביות ומתחיל להרגיש כמו עבודה עם מעצב, לא עם קובייה.

טיפ הזהב למתקדמים: JSON וקוד

כשרוצים סצנה מורכבת עם הרבה רכיבים, שפה טבעית לפעמים נהיית “מסובכת מדי” וקל למודל לפספס סעיף. כאן נכנסת יכולת שמבדילה את ננו בננה מרוב הכלים: הוא מבין קוד JSON, ולכן אפשר לכתוב לו “מפרט” במקום פסקה. זה שימושי במיוחד כשאתם רוצים להגדיר דמות או אובייקט עם תכונות מרובות (“type: pirate-barista”), או כשאתם רוצים לנהל רשימה של אלמנטים שחייבים להופיע. המסמך מתאר את זה כדרך לבנות נכסים למשחקים או קומפוזיציות עם הרבה משתנים בצורה יציבה.

יופי הוא שלא חייבים להיות מתכנתים: גם JSON “פשוט” עם שדות ברורים עושה סדר למודל ומוריד טעויות.

למשל – בדוגמה מטה תוכלו לראות איך ג’מיניי כותב לנו תיאור של תמונה בפורמט JSON עבור המילה “חתול”.

 

פרומפטים ב-JSON למתקדמים

פרומפטים ב-JSON למתקדמים.

 

איך גם אתם תקבלו פרומפטים בפורמט ג’ייסון (JSON)? פשוט מאוד – העתיקו את הפרומפט הבא והדביקו אותו בכל LLM (רצוי בג’מיניי), ועקבו אחרי ההוראות והשאלות שהמודל ישאל אתכם. בסיום התהליך תקבלו פרומפט בפורמט JSON, אותו תוכלו להעתיק ולהדביק בננו בננה. 

 

פעל כמומחה להנדסת פרומפטים ויזואליים (Visual Prompt Engineer) וארט דירקטור. המטרה שלך היא להמיר רעיונות פשוטים של המשתמש ל”מתכונים” מדויקים ומקצועיים ליצירת תמונות בפורמט JSON. חשוב מאוד! אתה לא תיצור את התמונות בפועל, אלא רק תכתוב את הקוד JSON עבור המשתמש, שבעזרתו (אחר כך) הוא ייצור את התמונה.

 

הוראות עבודה:

1. **שלב 1: הראיון**

כאשר המשתמש נותן לך נושא פשוט (למשל: “חתול”, “עיר עתידנית”), **אל** תיצור את ה-JSON מיד. במקום זאת, שאל אותו 3-4 שאלות ממוקדות ויצירתיות כדי להבין את רצונו, למשל לגבי:
– הסגנון האמנותי (למשל: פוטוריאליסטי, אנימה, ציור שמן).
– האווירה ומצב הרוח.
– העדפות תאורה.
– קומפוזיציה וזווית צילום.

 

2. **שלב 2: היצירה**

לאחר שהמשתמש עונה על השאלות (או אומר “תחליט אתה”), נתח את התשובות שלו וצור בלוק קוד יחיד המכיל את אובייקט ה-JSON.

 

כללים ליצירת ה-JSON:

– **חשוב מאוד:** כל הערכים (Values) בתוך ה-JSON חייבים להיות כתובים ב**אנגלית בלבד** (כדי שיתאימו למחוללי תמונות), גם אם השיחה מתנהלת בעברית.
– השתמש בשפה תיאורית עשירה ומקצועית (למשל: במקום לכתוב “Blue”, כתוב “Teal and Orange cinematic grading”).
– השתמש **בדיוק** במבנה המפתחות הבא:

{
“main_subject”: “Detailed description of the core subject”,
“art_style”: “e.g., Photorealistic, 3D Render, Sketch”,
“lighting”: “e.g., Soft natural light, Cyberpunk neon, Golden hour”,
“color_palette”: “e.g., Pastel tones, Monochromatic, Vibrant”,
“composition”: “e.g., Wide shot, Macro, Rule of thirds”,
“mood”: “e.g., Melancholic, Energetic, Serene”,
“technical_details”: “e.g., 8k, Unreal Engine 5, ISO 100, f/1.8”
}

 

התחל כעת:

אנא אשר שהבנת את ההוראות ושאל אותי מה הנושא הראשון לתמונה.

 

 

איך יוצרים דמות עקבית?

זה אחד הטריקים הכי שימושיים אם אתם רוצים לייצר סדנה של תמונות: קומיקס, קמפיין פרסומי, סט תכנים לבית ספר, או אפילו דפי מוצר שבהם אותו “פרזנטור” צריך להופיע שוב ושוב. במקום להתחיל כל פעם מאפס ולקוות שהמודל ייצר “בערך את אותה דמות”, עובדים בשני צעדים פשוטים, באותו צ’אט, כדי שהמערכת תשמור הקשר ותייצר עקביות.

צעד 1: יוצרים “גיליון דמות” (Character Sheet)

כותבים לג’מיניי בעברית משהו בסגנון:

צור גיליון Character Sheet של דמות [תיאור הדמות] בשם [שם]. בסגנון [הזינו סגנון: אנימה / פוטוריאליסטי / איור]. הצג/י את הדמות מכמה זוויות (Front view, פרופיל, קלוזאפ) ובכמה הבעות בסיסיות (כועס / שמח / מופתע וכן הלאה). שמור/י על אותם פרטי פנים, תסרוקת ובגדים בכל התמונות.

 

דמות עקבית עם ננו בננה

דמות עקבית עם ננו בננה.

 

ואם כבר אנחנו בשוונג – הנה אינפוגרפיקה שמסכמת את עיקרי התהליך, שכמובן גם היא נוצרה בננו בננה פרו:

 

מדריך ליצירת דמות עקבית בננו בננה פרו

מדריך ליצירת דמות עקבית בננו בננה פרו.

 

צעד 2: ממשיכים באותו שרשור שיחה לסצנות חדשות

אחרי שקיבלתם את הדמות, פשוט ממשיכים:

 

עכשיו צור/י תמונה של [שם הדמות] שותה קפה בתל אביב. שמור/י על אותו פנים, אותה תסרוקת ואותם בגדים כמו בגיליון הדמות.

 

וזו התוצאה:

 

דמות עקבית - טיקטוקרית שותה כוס קפה בת"א

דמות עקבית – טיקטוקרית שותה כוס קפה בת”א – תודה לננו בננה על הדיוק!

 

הנקודה החשובה היא לא רק “שהוא זוכר”, אלא שהמערכת בנויה לתמוך בעקביות זהות גם באמצעות רפרנסים: אפשר להזין כמה תמונות ייחוס כדי “לנעול” תווי פנים, פרופורציות, ביגוד וסגנון. לפי המסמך, מדובר בעד 14 תמונות רפרנס (או פחות במצב איכות גבוה), וזה בדיוק מה שמאפשר לקחת דמות ולהעביר אותה בין סיטואציות בלי שהיא תתחלף לכם באמצע.

 

צביעת תמונת שחור לבן

רוצים להפיח חיים בתמונה ישנה? מה הבעיה? העלו תמונה ישנה או תמונת שחור לבן לננו בננה ורשמו פרומפט בסגנון הבא:

 

הפוך את התמונה הבאה מתמונת שחור לבן לתמונה בצבע. שמור על דיוק ואל תשנה כלום בתמונה מלבד הצבעים.

 

המתינו מספר שניות ותקבלו תמונה חדשה וצבעונית, שנראית כאילו צולמה במצלמה חדשה.

 

צביעת תמונת שחור לבן עם ננו בננה

צביעת תמונת שחור לבן ישנה עם ננו בננה

 

אבל למה לעצור פה? העבירו את התמונה ל-VEO (מודל הוידאו של שגוגל), שנמצא גם הוא בתוך ג’מיניי והפיחו חיים בתמונה הישנה (חשוב לציין – מודל הוידאו זמין רק למנויים בתשלום).

 

 

מה עוד אפשר לעשות עם ננו בננה?

ברנדינג עם ננו בננה

כאן ננו בננה נהיה מעניין באמת: לא “אומנות יפה”, אלא נכסים שמוכנים לעבודה, עם ורסטיליות שמכסה שיווק, מיתוג, אדריכלות, גיימינג, עיצוב מידע ועוד. במקום להפיק נכס אחד, אפשר לבנות סטים עקביים: ערכת מותג מלאה (לוגו, צבעוניות, טיפוגרפיה, אריזות), שפה גרפית אחידה לקמפיין, והדמיות מוצר שנראות כמו צילום סטודיו. כולל יכולות כמו Knolling לצילומי מוצר (סידור שטוח ומדויק), מוקאפים על משטחים שונים ואפילו ויזואליזציות של עמודי איקומרס.

ברנדינג בקליק עם ננו בננה

ברנדינג בקליק עם ננו בננה.

 

אינפוגרפיקה ועיצוב מידע

ברגע שטקסט יוצא חד והיררכי, אפשר לבקש תרשימי זרימה מעוצבים, אינפוגרפיקות מבוססות נתונים, שרטוטים טכניים עם תוויות נכונות, ואפילו “איורי לוח מחיק” להסברים לימודיים שבהם הנוסחאות והכיתוב באמת קריאים.

 

זה שימוש שמדבר לא רק למעצבים, אלא גם למורים, מדריכים, ארגונים, מנהלי מוצר: לקחת טקסט ארוך ולהפוך אותו לשקף אינפוגרפי אחד ברור, למשל: ליצור דיאגרמה של תהליך עבודה בצוות. להפוך סיכום ישיבה לתרשים זרימה חזותי. האפשרויות אינסופיות!

 

 

אדריכלות ועיצוב מרחבי

אפשר להיעזר בננו בננה כדי לייצר הדמיות אדריכליות או כדי להלביש חללים, לרהט אותם מחדש ולהפיח חיים ברעיונות שלכם – מושלם לאדריכלים ומעצבי פנים! למשל אפשר לשלב עד 14 אלמנטים בתמונה אחת ולבצע משחקי זוויות כדי להראות איך העיצוב שעליו חלמתם יראה במציאות.

 

עיצוב פנים עם AI בננו בננה

עיצוב פנים עם AI בננו בננה | קרדיט: טל בניש

 

או לחלופין, לג’נרט תוכניות העמדה להמחשות צבעוניות עם חומרים – אנשים משלמים מאות ואף אלפי שקלים על תוצרים כאלה, ואתם יכולים לייצר אותם בקליק!

 

תוכניות העמדה עם AI בננו בננה - מושלם לאדריכלים

תוכניות העמדה עם AI בננו בננה – מושלם לאדריכלים | קרדיט: טל בניש

 

יצירת קומיקס עם ננו בננה

כמה קל – ככה פשוט! העלו תמונות של אנשים ובקשו מננו בננה לייצר קומיקס עם דמויות עקביות!

קומיקס עם ננו בננה

קומיקס עם ננו בננה

 

עריכת תמונות מתקדמת עם ננו בננה

המודל תומך בעריכה שיחתית: “הסר את המונית מימין”, “החלף רקע”, “שנה תאורה”, “תרגם שלט”, וכל זה תוך שמירה על חוקים פיזיקליים של העולם האמיתי, תצוגה ויזואלית של צללים, השתקפויות, ועוד. שימו לב לדוגמה הבאה.

 

עריכת תמונות מתקדמת

עריכת תמונות מתקדמת עם ננו בננה

 

אינפוגרפיקה – מדריך ויזואלי מסכם

ולסיום – ביקשנו מננו בננה לסכם את כל המדריך הזה לאינפוגרפיקה אחת פשוטה וברורה – עשה עבודה לא רעה בכלל!

 

אינפוגרפיקה מסכמת

אינפוגרפיקה מסכמת לשימוש מושכל בננו בננה

הפוסט מדברים “בננית” – המדריך המלא ל-Nano Banana הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/nano-banana-guide/feed/ 4
ספריית ה-Prompt Packs של OpenAI https://letsai.co.il/openai-prompt-packs-library/ https://letsai.co.il/openai-prompt-packs-library/#respond Fri, 19 Dec 2025 07:42:47 +0000 https://letsai.co.il/?p=66485 בשנים האחרונות השיח סביב עבודה עם מודלי שפה בכלל ו-ChatGPT בפרט, עבר משלב ההתלהבות הראשונית לשאלה הרבה יותר פרקטית: איך משתמשים בכלים האלה נכון ביומיום, בלי לבזבז זמן על ניסוי וטעייה? רבים מרגישים שהם עובדים עבור ה-AI במקום שה-AI יעבוד בשבילם! אחד מ”גזלני הזמן” הוא הצורך להמציא כל פעם מחדש פרומפטים, ולנסות לשחזר או להיזכר […]

הפוסט ספריית ה-Prompt Packs של OpenAI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
בשנים האחרונות השיח סביב עבודה עם מודלי שפה בכלל ו-ChatGPT בפרט, עבר משלב ההתלהבות הראשונית לשאלה הרבה יותר פרקטית: איך משתמשים בכלים האלה נכון ביומיום, בלי לבזבז זמן על ניסוי וטעייה? רבים מרגישים שהם עובדים עבור ה-AI במקום שה-AI יעבוד בשבילם! אחד מ”גזלני הזמן” הוא הצורך להמציא כל פעם מחדש פרומפטים, ולנסות לשחזר או להיזכר בפרומפטים שכבר עבדו בעבר, אבל לך תמצא אותם… בדיוק פה ספריית הפרומפטים של OpenAI נכנסת לתמונה – תמצאו בה מאות פרומפטים שכבר נוסו, שויפו והוכיחו את עצמם, ושנכתבו על-ידי משתמשים מנוסים ובכירי התעשייה. למעשה ה-Prompt Packs של OpenAI הוא מאגר חינמי ומובנה שמציע דרך מסודרת לעבוד עם ChatGPT (אבל לא רק) לפי תפקיד ותחום עיסוק, ולא לפי השראה רגעית. יותר סדר – פחות שליפה מהמותן. התוצאה – הגברת פרודוקטיביות בעבודה עם הצ’טבוט החביב עליכם, חיסכון בשעות עבודה על Prompt Engineering, ותוצרים איכותיים יותר!

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

מהי ספריית ה-Prompt Packs של OpenAI ואיך מקבלים אליה גישה?

לפני הכל, לחצו פה כדי להתחבר ל-Prompt Packs. ספריית הפרומפטים היא חלק מ-OpenAI Academy, והיא כוללת עשרות חבילות פרומפטים מוכנים לשימוש, שכל אחת מהן מתמקדת בתפקיד מקצועי או בתחום עבודה ספציפי. כל חבילה כוללת בדרך כלל בין 20 ל-30 פרומפטים, שנבנו מראש על ידי אנשי מקצוע ובכירים בתעשייה, מתוך הבנה עמוקה של הצרכים, השאלות והמשימות האופייניות לאותו תפקיד.

 

ספריית הפרומפטים של OpenAI ל-ChatGPT

ספריית הפרומפטים של OpenAI ל-ChatGPT

 

בניגוד לאוספים אקראיים של פרומפטים שמסתובבים ברשת, כאן מדובר במאגר רשמי, מתוחזק ומסודר, שבו כל פרומפט מגיע עם ניסוח מלא, הקשר ברור והנחיות התאמה. המטרה אינה ללמד “איך לכתוב פרומפט”, אלא לאפשר למשתמש להתחיל מנקודת פתיחה איכותית, ולבצע התאמות מינוריות בלבד לצרכים שלו.

 

חלוקה לפי תפקידים ותחומי עבודה

אחד היתרונות המרכזיים של הספרייה הוא הארגון שלה לפי תפקידים עסקיים ותחומי אחריות. במקום לחשוב בצורה כללית על שימושים ב-ChatGPT, המשתמש ניגש ישירות לחבילה שמדברת בשפה המקצועית שלו.

 

חבילות בולטות

בין החבילות הבולטות ניתן למצוא חבילות ייעודיות למכירות, ניהול מוצר, הנדסה, IT, משאבי אנוש, מנהלים, הנהלה בכירה, שיווק, כספים, Customer Success ועוד. בנוסף קיימות חבילות ייחודיות לסקטורים מסוימים, כמו מגזר ציבורי, חינוך והשכלה גבוהה.

 

מאגר פרומפטים ל-ChatGPT בתחומי ה-Marketing

מאגר פרומפטים ל-ChatGPT בתחומי ה-Marketing

 

מדריך עבודה ממוקד

כל חבילה כזו מתפקדת בפועל כמדריך עבודה ממוקד. היא מציגה סט תרחישים נפוצים לתפקיד, ומציעה פרומפטים שמכסים משימות כמו מחקר תחרותי, תכנון אסטרטגי, כתיבת מסמכים, ניתוח נתונים, בניית מצגות, תקשורת עם לקוחות או עובדים, ותיעוד טכני.

 

מגוון ספריות פרומפטים למגוון מקצועות

מגוון ספריות פרומפטים למגוון מקצועות | OpenAI

 

 

איך משתמשים בפרומפטים בפועל

  1. בחירת מאגר פרומפטים לפי מקצוע: לאחר הכניסה, הגלילה חושפת חבילות שונות, שכל אחת מהן מוצגת עם תיאור קצר שמבהיר לאילו שימושים היא מיועדת. הבחירה הראשונית צריכה להיות פשוטה: להתחיל מהתפקיד המרכזי שלכם כיום. מנהלים ימצאו ערך מיידי בחבילת “ChatGPT for managers”, אנשי מוצר בחבילת “ChatGPT for product”, מהנדסים ב-“ChatGPT for engineers” וכן הלאה.
  2. בחירת פרומפט: השימוש בפרומפט בודד מתוך חבילה הוא תהליך ישיר ופשוט. בוחרים פרומפט שמתאים למשימה הרצויה, למשל ניתוח מתחרים, תכנון קמפיין, כתיבת מסמך מדיניות או הפקת דוח ניהולי. לאחר מכן לוחצים על “Try in ChatGPT”, או לחלופין – לעיתים האתר יעביר אתכם ל-GPTs ייעודי ש-OpenAI בנו עבור מקצוע מסוים.
  3. התאמת הפרומפט: לאחר העתקת הפרומפט ל-ChatGPT (או לכל LLM אחר), מחליפים את הסוגריים בפרטים הרלוונטיים לארגון או לפרויקט (ראו דוגמה מטה), ושולחים. 

 

פרומפט לסיעור מוחות על רעיונות לקמפיין

פרומפט לסיעור מוחות על רעיונות לקמפיין | OpenAI

 

איך להפיק ערך אמיתי מהחבילות לאורך זמן

כדי שהשימוש ב-Prompt Packs לא יישאר בגדר ניסוי חד-פעמי, כדאי לאמץ גישה שיטתית. מומלץ להתחיל מחבילת התפקיד הראשי, אך להוסיף גם חבילה משיקה. מנהל מוצר, למשל, יכול להרוויח רבות גם מחבילת ההנדסה או השיווק. מנהל בכיר יכול לשלב בין חבילת מנהלים לחבילת הנהלה.

 

לאחר היכרות ראשונית, כדאי לבחור שלושה עד חמישה פרומפטים שמשמשים כפרומפטי ליבה. אלו יכולים להיות פרומפטים לניהול משימות, הכנת מצגות, כתיבת מיילים מורכבים, מחקר שוק או ניתוח נתונים. את הפרומפטים הללו ניתן להפוך לתבניות ארגוניות, לשמור גרסה מותאמת לארגון, ואף לשתף עם הצוות כדי ליצור שפה אחידה וסטנדרט עבודה משותף.

 

למה הספרייה הזו שונה מאוספי פרומפטים אחרים

הייחוד של Prompt Packs אינו בכמות הפרומפטים, אלא בהקשר שבו הם נכתבו. כל חבילה נבנתה מתוך הבנה עמוקה של תפקיד מסוים, ולא מתוך ניסיון לייצר פרומפטים כלליים שמתאימים לכולם. העובדה שהפרומפטים נוצרו ונבדקו על ידי אנשי מקצוע ובכירים בתעשייה מעניקה להם אופי פרקטי, יישומי וממוקד משימה.

 

בסופו של דבר, ספריית ה-Prompt Packs של OpenAI לא מבטיחה פתרונות קסם, אבל היא כן חוסכת זמן, מצמצמת חיכוך ומאפשרת לארגונים ולאנשי מקצוע להתחיל ממקום איכותי יותר. בעידן שבו כולם משתמשים באותם כלים, ההבדל נוצר לא בטכנולוגיה עצמה, אלא באיכות השאלות שמפנים אליה. זה פתרון מושלם לבעיית ה-Cold Start (התחלה קרה) בה משתמשים מתקשים לדעת מאיפה להתחיל. קצת כמו סופר מתוסכל שבוהה בדף הלבן ולא יודע מה לעשות, איך להתחיל ואיך להתמודד עם מחסום הכתיבה. גם פה, בתחילת פרויקט או תהליך עבודה, לעיתים משתמשים רבים מוצאים את עצמם אובדי עצות. כשיש לך מאגר שיכול לכוון אותך ולהגיש לך על מגש של כסף את הפרומפט הנכסף, זו כבר התחלה מצוינת!

הפוסט ספריית ה-Prompt Packs של OpenAI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/openai-prompt-packs-library/feed/ 0
LG Electronics וקוואלקום יחשפו פלטפורמת AI לרכב בתערוכת CES 2026 https://letsai.co.il/lg-qualcomm-ces-2026/ https://letsai.co.il/lg-qualcomm-ces-2026/#respond Thu, 18 Dec 2025 12:47:13 +0000 https://letsai.co.il/?p=66288 תערוכת האלקטרוניקה הצרכנית (CES) היא אחד האירועים המרכזיים בעולם הטכנולוגיה, ומהווה במה להצגת חידושים ופורצי דרך בתחומים שונים. בשנים האחרונות, הבינה המלאכותית (AI) תופסת מקום הולך וגובר בתערוכה, ומציגה מגמות עתידיות שישפיעו על חיינו מקצה לקצה.   לקראת תערוכת CES 2026, ענקית האלקטרוניקה LG Electronics נמצאת בכותרות עם הכרזה מסקרנת: החברה מתכננת לחשוף פלטפורמת תא […]

הפוסט LG Electronics וקוואלקום יחשפו פלטפורמת AI לרכב בתערוכת CES 2026 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
תערוכת האלקטרוניקה הצרכנית (CES) היא אחד האירועים המרכזיים בעולם הטכנולוגיה, ומהווה במה להצגת חידושים ופורצי דרך בתחומים שונים. בשנים האחרונות, הבינה המלאכותית (AI) תופסת מקום הולך וגובר בתערוכה, ומציגה מגמות עתידיות שישפיעו על חיינו מקצה לקצה.

 

לקראת תערוכת CES 2026, ענקית האלקטרוניקה LG Electronics נמצאת בכותרות עם הכרזה מסקרנת: החברה מתכננת לחשוף פלטפורמת תא נוסעים חדשנית המבוססת על בינה מלאכותית, אשר פותחה בשיתוף פעולה עם קוואלקום טכנולוגיות (Qualcomm Technologies). פלטפורמה זו, המכונה “פלטפורמת תא הנוסעים מבוסס AI”, מבטיחה לקחת את חווית הנהיגה והנוחות ברכב צעד אחד קדימה, עם התמקדות במוביליות מוגדרת-AI.

 

 

ההכרזה של LG Electronics מגיעה בתקופה שבה תעשיית הרכב עוברת מהפך משמעותי. כלי רכב כיום אינם רק אמצעי תחבורה, אלא מערכות מורכבות הכוללות תוכנה מתקדמת, חיישנים וקישוריות אינטרנט. החזון של LG Electronics מדבר על רכבים “מוגדרים-AI”, כלומר כלי רכב שיכולותיהם ותפקודם מונעים ומנוהלים על ידי בינה מלאכותית באופן עמוק ויסודי. פלטפורמת תא הנוסעים החדשה של LG מתוכננת לפעול על גבי מערכות מחשוב רכב בעלות ביצועים גבוהים, והיא מופעלת על ידי מעבד הדגל סנאפדרגון קוקפיט עלית (Snapdragon Cockpit Elite) של קוואלקום טכנולוגיות. שיתוף הפעולה בין שתי החברות הללו מדגיש את החשיבות של שילוב חומרה חזקה ובינה מלאכותית מתקדמת על מנת לממש את החזון של רכב עתידי חכם ומקושר.

 

 

העוצמה של בינה מלאכותית בתוך הרכב

אחד ההיבטים המעניינים ביותר בפלטפורמה החדשה של LG הוא הדגש על עיבוד בינה מלאכותית מקומי, בתוך הרכב עצמו (On-Device AI). LG מסבירה כי בניגוד למערכות רבות אחרות המסתמכות על ענן לצורך עיבוד נתונים והפעלת מודלי AI, פלטפורמת תא הנוסעים שלה מבצעת את כל עיבודי הבינה המלאכותית בתוך הרכב. גישה זו טומנת בחובה מספר יתרונות משמעותיים, ומבדילה את הפתרון של LG מפתרונות קיימים בשוק. יתרונות אלו כוללים שיפור בזמני התגובה, אמינות גבוהה יותר, וכן רמות מוגברות של פרטיות ואבטחת מידע, בין היתר על ידי הימנעות מתקשורת תמידית עם שרתים חיצוניים.

 

במערכות תלויות ענן, כל בקשה או פקודה המצריכה עיבוד AI נשלחת לשרת מרוחק, מעובדת שם, והתוצאה מוחזרת לרכב. תהליך זה כרוך בזמן שהייה (latency), שיכול להשפיע על חווית המשתמש ועל יעילות המערכת, במיוחד במצבים קריטיים שבהם נדרשת תגובה מיידית. יתרה מכך, תלות בקישוריות אינטרנט עלולה לפגוע באמינות המערכת באזורים עם קליטה חלשה או במקרים של הפרעות בתקשורת. פתרון ה-On-Device AI של LG מבטל את התלות הזו, ומבטיח שהמערכת תמשיך לתפקד באופן אופטימלי גם ללא חיבור אינטרנט פעיל. פרטיות נתונים ואבטחת מידע הם נושאים קריטיים בעולם הדיגיטלי של היום, ובמיוחד ברכבים המכילים מידע רגיש על הנהג והנוסעים. על ידי שמירת העיבוד בתוך הרכב, LG טוענת שהיא מצמצמת את הסיכון לדליפת מידע או גישה בלתי מורשית.

 

מה צפוי ב-CES26? (מתוך ערוץ היוטיוב של ces)

 

מודלי AI יוצרים חוויות נהיגה בהתאמה אישית

אחת היכולות המרכזיות של פלטפורמת תא הנוסעים מבוסס AI של LG היא השימוש במודלים של בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) ישירות במערכת המידע והבידור ברכב (Infotainment). מודלים אלו מאפשרים למערכת ליצור חוויות נהיגה מותאמות אישית יותר ומודעות יותר להקשר. כלומר, הפלטפורמה לא רק מגיבה לפקודות מפורשות, אלא מנתחת באופן פעיל את המצב בתוך הרכב ומחוצה לו, ומתאימה את עצמה לצורך מתן חוויה אופטימלית לנהג ולנוסעים. יכולת זו מסמלת התקדמות משמעותית לעומת מערכות In-Car Infotainment קיימות, המציעות לרוב פונקציונליות מוגבלת יותר ופחות יכולת התאמה אישית.

 

היישום של מודלי AI יוצרת יכול להתבטא במגוון רחב של פיצ’רים. לדוגמה, המערכת יכולה ליצור ויזואליזציות או המלצות מוזיקה באופן אוטומטי, בהתאם לתנאי מזג האוויר, השעה ביום או הקשר הנהיגה הספציפי. אם יורד גשם בחוץ, המערכת יכולה להציע מוזיקה רגועה יותר או להציג תמונות נוף מרגיעות. אם הנהג נראה מתוח, היא יכולה להציע תרגילי נשימה קצרים או לשנות את תאורת הפנים. יכולות אלו עוברות מעבר למוזיקה וויזואליזציות, ונוגעות גם בהיבטים של ניהול אנרגיה, אופטימיזציה של מסלולים ואפילו אינטראקציות חברתיות בתוך הרכב. הפוטנציאל של AI יוצרת בהתאמה אישית הוא עצום, והוא צפוי להפוך את חווית הנהיגה לנוחה, מהנה ובטוחה יותר.

 

מערכת מודעת הקשר שמייצרת בטיחות ונוחות משופרות

מעבר לחווית הבידור, LG שילבה בפלטפורמה החדשה יכולות ניתוח מתקדמות המבוססות על נתונים ממצלמות פנימיות וחיצוניות. מערכת זו מסוגלת להעריך את תנאי הנהיגה ואת רמת העירנות של הנהג, ובכך לספק התראות יזומות (Proactive Alerts). היכולת לנטר את הנהג ואת סביבת הנהיגה באופן רשוף מאפשרת למערכת לזהות מצבים מסוכנים פוטנציאליים לפני שהם הופכים לכאלה, ולסייע לנהג למנוע תאונות.

 

לדוגמה, אם המערכת מזהה שהנהג עייף או לא מרוכז, היא יכולה להפעיל התראה קולית או ויזואלית, ואף להציע לקחת הפסקה. במצב של נהיגה בתנאי ראות קשים, המערכת יכולה להתאים את תאורת הרכב, להדגיש מכשולים פוטנציאליים או להציע להאט את המהירות. הדגמה של LG הציגה כיצד המערכת יכולה לנתח נתונים משדות ראייה שונים – מצלמות הרכב, חיישנים ואפילו מידע חיצוני כמו תנועה ומזג אוויר – כדי לייצר תמונה הוליסטית של מצב הנהיגה. היכולות הללו מייצגות צעד משמעותי קדימה בתחום בטיחות הרכב, ומשקפות את המגמה העולמית לשלב יותר ויותר בינה מלאכותית במערכות סיוע לנהג (ADAS).

 

שיתוף הפעולה בין LG לקוואלקום היא העמקה של שותפות אסטרטגית

פלטפורמת תא הנוסעים מבוסס AI היא פרי עבודה משותפת ומורכבת בין LG Electronics לקוואלקום טכנולוגיות, והיא מהווה המשך טבעי לשותפות ארוכת השנים בין שתי החברות. קוואלקום, הידועה בעיקר בזכות מעבדיה לתחום המובייל, הרחיבה בשנים האחרונות את פעילותה לתחום הרכב, והפכה לשחקן משמעותי באספקת שבבים ומערכות לרכבים מודרניים. מעבד סנאפדרגון קוקפיט עלית של קוואלקום, המהווה את לב הפלטפורמה החדשה של LG, הוא דוגמה מצוינת ליכולות החומרה המתקדמות של החברה בתחום הרכב.

 

השותפות בין LG לקוואלקום התרחבה גם לתחומים נוספים, כולל שילוב מערכות מידע ובידור עם מערכות סיוע לנהג (Driver-Assistance Systems). שילוב זה מאפשר יצירת סינרגיה בין מרכיבים שונים של הרכב, ומוביל ליצירת חווית נהיגה חלקה ואינטגרטיבית יותר. לדוגמה, מערכת הסיוע לנהג יכולה לשתף נתונים עם מערכת המידע והבידור, ולאפשר לה להציג התראות ותמיכה ויזואלית בהתאם למצב הנהיגה. העמקת שותפויות אסטרטגיות בין יצרניות חומרה ותוכנה היא מפתח להצלחה בתעשיית הרכב המודרנית, והיא מאפשרת לחברות לפתח פתרונות חדשניים ומתקדמים בקצב מהיר יותר.

 

ces 2026 lg and qual

 

חזון הניידות מוגדרת-AI של LG

LG Electronics אינה רואה בפלטפורמת תא הנוסעים מבוסס AI פתרון נקודתי, אלא חלק אינטגרלי מחזון רחב יותר של “ניידות מוגדרת-AI” (AI-defined Mobility). חזון זה מדמיין עתיד שבו כלי רכב לא רק מצוידים בבינה מלאכותית, אלא מוגדרים ומעוצבים סביבה. המשמעות היא שה-AI אינה רק תוספת טכנולוגית, אלא עמוד השדרה של חווית הרכב, מהעיצוב הפנימי והחיצוני ועד לפונקציונליות ולשירותים המוצעים. רכבים מוגדרים-AI יהיו בעלי יכולת ללמוד, להסתגל ולהתפתח עם הזמן, ולהציע חוויה אישית, אופטימלית ובטוחה יותר לכל משתמש.

 

LG מתכננת להציג בתערוכת CES 2026 גם תצוגה מקדימה של קונספט הרכב מוגדר-AI שלה. קונספט זה צפוי להציג כיצד טכנולוגיות AI ישתלבו בכל היבטי הרכב, ויהפכו אותו לפלטפורמה חכמה ואינטראקטיבית. החזון כולל בין היתר יכולות של התאמה אישית מתקדמת לכל נהג ונוסע, אופטימיזציה של צריכת אנרגיה בהתאם לדפוסי נהיגה, ומערכות בטיחות עם יכולות חיזוי ואוטונומיה גבוהות יותר. המעבר לכלי רכב מוגדרים-AI הוא צעד טבעי בהתפתחות הטכנולוגית של תעשיית הרכב ושל עולם הבינה המלאכותית כאחד.

 

השלכות עתידיות והשפעה על תעשיית הרכב

השקת פלטפורמת תא הנוסעים מבוסס AI על ידי LG Electronics צפויה להשפיע באופן ניכר על תעשיית הרכב כולה. ראשית, היא מציבה רף חדש בכל הנוגע לשילוב בינה מלאכותית בכלי רכב, ומעודדת יצרנים אחרים להשקיע יותר בפיתוח פתרונות AI מתקדמים. התחרות בתחום זה צפויה להתגבר, מה שיביא לחדשנות מהירה יותר ולשיפור מתמיד במוצרים ובשירותים המוצעים לצרכנים. שנית, הדגש על עיבוד AI בתוך הרכב עשוי לשנות את האופן שבו חברות תופסות ומטפלות בסוגיות של פרטיות נתונים ואבטחה. במקום להסתמך על תקשורת ענן, יצרניות רכב עשויות להתמקד בפיתוח פתרונות מקומיים וחזקים יותר.

 

יתרה מכך, היכולת ליצור חוויות נהיגה מותאמות אישית באופן עמוק יותר תשנה את הציפיות של הצרכנים מכלי הרכב שלהם. רכבים לא יהיו עוד רק אמצעי תחבורה, אלא שותפים חכמים שיכולים להתאים את עצמם לצרכים ולהעדפות של כל אדם באופן ייחודי. השפעה נוספת עשויה להיות בתחום הפיתוח של שירותים חדשים מבוססי AI לרכב, כגון מערכות המלצה מותאמות אישית, אופטימיזציה של מסלולים בזמן אמת, וכישורי למידה והתאמה של הרכב לדפוסי התנהגות של הנהג. כל אלו יתרמו ליצירת אקוסיסטם שלם של שירותים סביב הרכב החכם.

 

לבסוף, השותפות ההולכת ומתרחבת בין חברות טכנולוגיה ענקיות כמו LG Electronics וקוואלקום עם יצרני רכב, מדגישה את חשיבות שיתופי הפעולה בתעשייה המתפתחת במהירות. ככל שהרכבים הופכים למורכבים יותר ומשלבים יותר ויותר טכנולוגיות מתקדמות, כך גובר הצורך במומחיות ממגוון רחב של תחומים. שיתופי פעולה אלו מאפשרים לחברות למנף את היתרונות היחסיים שלהן, ולהביא לשוק מוצרים ושירותים חדשניים ופורצי דרך בקצב מהיר ביותר. תערוכת CES 2026 צפויה להיות אירוע משמעותי נוסף בהתפתחות עולם הרכב המוגדר-AI.

הפוסט LG Electronics וקוואלקום יחשפו פלטפורמת AI לרכב בתערוכת CES 2026 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/lg-qualcomm-ces-2026/feed/ 0
האם GPT Images הוא התשובה של OpenAI לננו בננה? https://letsai.co.il/chatgpt-images-launch/ https://letsai.co.il/chatgpt-images-launch/#respond Wed, 17 Dec 2025 14:55:01 +0000 https://letsai.co.il/?p=66169 כשבוע אחרי השקת GPT-5.2 ב-OpenAI הבטיחו הפתעות נוספות לקראת חג המולד, והנה ההפתעה הגיעה – מודל תמונה חדש ומשודרג – מענה ישיר לננו בננה פרו המצוין של גוגל. עם השקת ה-ChatGPT Images החדש, החברה לא רק משפרת את איכות התמונות והיכולת של המודל להבין מה אנחנו רוצים ממנו, אלא מגדירה מחדש את יחסי הכוחות בשוק […]

הפוסט האם GPT Images הוא התשובה של OpenAI לננו בננה? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
כשבוע אחרי השקת GPT-5.2 ב-OpenAI הבטיחו הפתעות נוספות לקראת חג המולד, והנה ההפתעה הגיעה – מודל תמונה חדש ומשודרג – מענה ישיר לננו בננה פרו המצוין של גוגל. עם השקת ה-ChatGPT Images החדש, החברה לא רק משפרת את איכות התמונות והיכולת של המודל להבין מה אנחנו רוצים ממנו, אלא מגדירה מחדש את יחסי הכוחות בשוק שמתחיל לרעוד תחת הרגליים של ענקיות ה-AI. האם זה יספיק כדי להשאיר את ננו בננה וגוגל מאחור?

 

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

מודל שמבין אותך!

במשך זמן רב, יצירת תמונות ב-AI הרגישה כמו סוג של הימורים. שלחתם פרומפט, החזקתם אצבעות, וקיוויתם שלדמות שביקשתם לא יהיו שבע אצבעות ביד אחת או שהטקסט על השלט לא ייראה כמו שפה שנכתבה על ידי חוצנים. עם השקת מודל ה-GPT Image 1.5, ה-ChatGPT Images החדש הופך לכלי עבודה מקצועי, יציב ומהיר בצורה יוצאת דופן. כדאי לומר שגם הדור הקודם של מודל התמונה היה קוהרנטי והבין היטב את ההנחיות שלנו, אבל עכשיו הכל עולה רמה אחת למעלה. הוא יותר עקבי, הוא מדייק יותר, והוא מצטיין ביצירת טקסט – אבל לא… בעברית הוא עדיין לא שם. למעשה הכלי היחיד שבאמת מצליח לג’נרט טקסט בעברית בצורה קרובה למושלמת הוא עדיין Nano Banana Pro.

 

 

הבשורה המשמעותית ביותר בגרסה החדשה היא לא רק ה”מה”, אלא ה”איך”. OpenAI הצליחה לפצח את אחד האתגרים הגדולים ביותר בתחום: עקביות (Consistency). עד היום, אם ביקשתם מה-AI ליצור תמונה של ילד בגינה, ואז ביקשתם “עכשיו תחליף לו את החולצה לכחולה”, הייתם מקבלים תמונה חדשה לגמרי שבה הילד נראה קצת אחרת, הגינה השתנתה מעט והשמש אולי גם עברה לצד השני.

 

ב-ChatGPT Images החדש, המודל מבצע “עריכות משמרות”. אתם יכולים להעלות תמונה קיימת או להשתמש באחת שה-AI יצר, ולבקש שינויים נקודתיים. המערכת יודעת לשמור על תווי הפנים, התאורה והקומפוזיציה המקורית, ורק “להלביש” את השינוי שביקשתם. זו יכולת שהופכת את ChatGPT מכלי של “משחקים” לכלי שמעצבים גרפיים, אנשי שיווק ויוצרי תוכן יכולים באמת להסתמך עליו.

 

וזה לא עוצר שם. המהירות שופרה פי 4. בעולם הטכנולוגי, שבו כל שנייה של המתנה לתוצר היא נצח, מדובר בשינוי דרמטי. היכולת לייצר תמונות כמעט בזמן אמת מאפשרת “סיעור מוחות ויזואלי” שמעולם לא היה נגיש כך למשתמש הממוצע.

 

הטקסט כבר לא ג’יבריש, אבל עדיין לא בעברית

אחד הרגעים המביכים ביותר של מודלי יצירת תמונות משך שנים היה הטקסט. שלטי חוצות או כותרות עם אותיות הפוכות או מילים מומצאות היו סימן ההיכר של ה-AI, עד בואם של מודלי תמונה טובים יותר. נכון – כלים כמו אידאוגרם (Ideogram) מג’נרטים טקסט מצוין כבר שנים, אבל רק באנגלית. למעשה המודל הראשון שהצליח ליצור בצורה עקבית טקסט בעברית היה ננו בננה פרו. הגרסה החדשה של OpenAI לוקחת את הרינדור הטקסטואלי צעד ענק קדימה. המודל מסוגל כעת להתמודד עם טקסט דחוס, קטן ומורכב בתוך התמונה. הוא עושה את זה מ-ע-ו-ל-ה באנגלית, אבל בעברית זה עדיין לא שם – הוא מתקרב, אבל זה לא 100%.

 

לדוגמה, בתמונה מטה ביקשנו מהמודל ליצור אינפוגרפיקה בעברית על בסיס מאמר שעלה אצלנו באתר, על אסטרטגיית ה-AI של וולמראט. כפי שניתן לראות – זה קרוב, אבל לא מושלם. יש באגים וטעויות (בניגוד לננו בננה שעושה את זה כמעט מושלם).

 

 

טקסט בעברית ב-GPT

טקסט בעברית ב-GPT… כמעט… אבל לא מושלם!

 

 

בהשקה הרשמית הראתה OpenAI דוגמה מדהימה: דף עיתון שלם שנוצר בתוך תמונה, עם כותרות, טבלאות נתונים וטקסט קריא לחלוטין. עבור יוצרי תוכן שזקוקים לאינפוגרפיקות או פוסטרים, מדובר בשינוי חוקי המשחק. לא עוד שעות בפוטושופ כדי להדביק טקסט על רקע שנוצר בבינה מלאכותית – הכל קורה במקום אחד.

 

GPT IMAGE TEXT

מג’נרט טקסט מדהים… אבל עדיין לא בעברית! OpenAI

 

 

 

איך משתמשים בזה?

במסך הראשי של הצ’ט, תמצאו את כפתור הפלוס, שמאפשר להפעיל כלים נוספים ופונקציות מתקדמות. בחרו ב-Create Image. או לחלופין, לחצו על כפתור Images החדש בתפריט הצדדי.

 

תוכלו להעלות תמונה כדי שתשמש כתמונת רפרנס לעיבוד, להשראה או לביצוע תיקונים ושינויים. או לחלופין, תוכלו לרשום הנחיה בשפה טבעית שמסבירה למודל איזו תמונה תרצו שהוא ייצור.

 

ניתן לבחור גם מתוך רשימה עשירה של פריסטים, בהם סגנונות קבועים מראש.

 

 

יצירת תמונות עם chatgpt images

יצירת תמונות עם chatgpt images

 

מסך גלריית התמונות עבר שדרוג

שינוי נוסף בחוויית המשתמש הוא ה”בית החדש” לתמונות בתוך ChatGPT. לשונית ה-Images שמאפשרת גם יצירה של תמונות ובחירת סגנונות, ובמקביל גם ריכוז של התמונות שיצרתם, לצד אפשרות לקבל השראה. במקום לגלול למעלה בשיחה כדי למצוא תמונה שייצרתם לפני יומיים, OpenAI יצרה מתחם חדש-ישן בו תמצאו כל מה שאתם צריכים. מדובר במחסן ויזואלי שמרכז את כל היצירות שלכם, ומאפשר לכם להחיל עליהן פילטרים בלחיצת כפתור, ללא צורך בכתיבת פרומפט מסובך.

 

לשונית ה-Images החדשה

לשונית ה-Images החדשה.

 

החברה הוסיפה עשרות סגנונות מוכנים – מ”פוסטר סרטים משנות ה-80″ ועד “אנימה מפורטת”. זהו מהלך שנועד להנגיש את הכלי גם לאנשים שאין להם סבלנות (או כישרון) לנסח פקודות טקסטואליות מורכבות. הממשק החדש מרגיש פחות כמו “תכנות” ויותר כמו “עיצוב”.

 

הפיל שבחדר – האם GPT Images היא איום אמיתי על Nano Banana?

אי אפשר לדבר על השדרוג של OpenAI בלי להתייחס למה שקורה בשוק. בחודשים האחרונים, השם Nano Banana הפך לשיחת היום. אם מוציאים את העברית מהמשוואה – שני המודלים מצוינים ומייצרים תוצרים מדהימים. לשניהם יש יכולות מדהימות לג’ינרוט טקסט בתוך תמונות – כאמור, באנגלית הם מצטיינים ובעברית עדיין רק ננו בננה מצליח להיות עקבי וברור. מבחינת איכות התוצרים – שניהם נותנים פייט! מבחינת קוהרנטיות – גם פה, הם מבינים מעולה הנחיות בשפה טבעית, מצליחים לייצר בקלות סצנות מורכבות ושניהם מאוד ורסטיליים מבחינת ארסנל הסגנונות הגרפיים.

 

והנה ההשוואה מתוך הממשק – הרצנו את אותו פרומפט בשני הכלים:

 

דוגמה לפרומפטינג ותוצר ב-ChatGPT Images

דוגמה לפרומפטינג ותוצר ב-ChatGPT Images

 

אותו פרומפט בננו בננה - ראו את ההבדלים

אותו פרומפט בננו בננה – ראו את ההבדלים

 

 

מה מחכה לנו מעבר לפינה?

ההשקה הזו היא רק הצעד הראשון. OpenAI רמזה כי היא כבר עובדת על שילוב עמוק יותר של וידאו (Sora) בתוך מרחב היצירה הזה. תארו לעצמכם שתוכלו ליצור תמונה, לערוך אותה עם הכלים החדשים, ואז בלחיצת כפתור להפוך אותה לסרטון וידאו.

 

הפוסט האם GPT Images הוא התשובה של OpenAI לננו בננה? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/chatgpt-images-launch/feed/ 0
מטא מציגה עדכון מתקדם למשקפי ה-AI שלה, שיחות ברורות יותר ושילוב חכם עם ספוטיפיי https://letsai.co.il/meta-ai-glasses-update-spotify/ https://letsai.co.il/meta-ai-glasses-update-spotify/#respond Wed, 17 Dec 2025 07:02:43 +0000 https://letsai.co.il/?p=66149 מטא (Meta), הבעלים של פייסבוק, אינסטגרם ו־WhatsApp, ממשיכה להשקיע בתחום החומרה הלבישה עם עדכון משמעותי למשקפי הבינה המלאכותית שלה – Ray-Ban Meta ו-Oakley Meta HSTN. העדכון החדש, תחת גרסה 21 (v21), מציג יכולות מתקדמות בשני תחומים מרכזיים: שיפור משמעותי בהבנת שיחות בסביבות רועשות, ושילוב יוצא דופן של חוויית מוזיקה מותאמת בזמן אמת דרך שיתוף פעולה […]

הפוסט מטא מציגה עדכון מתקדם למשקפי ה-AI שלה, שיחות ברורות יותר ושילוב חכם עם ספוטיפיי הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
מטא (Meta), הבעלים של פייסבוק, אינסטגרם ו־WhatsApp, ממשיכה להשקיע בתחום החומרה הלבישה עם עדכון משמעותי למשקפי הבינה המלאכותית שלה – Ray-Ban Meta ו-Oakley Meta HSTN.

העדכון החדש, תחת גרסה 21 (v21), מציג יכולות מתקדמות בשני תחומים מרכזיים: שיפור משמעותי בהבנת שיחות בסביבות רועשות, ושילוב יוצא דופן של חוויית מוזיקה מותאמת בזמן אמת דרך שיתוף פעולה עם שירות הסטרימינג Spotify.

שיחה טבעית גם כשהסביבה רועשת

אחד האתגרים המרכזיים במכשירי אודיו חכמים הוא הקליטה המדויקת של קול הדובר, במיוחד במקומות רועשים או הומי אדם. מטא מנסה לפתור את הבעיה הזו עם פיצ’ר חדש שנקרא Conversation Focus. הפיצ’ר משתמש ברמקולים הפתוחים המובנים במשקפיים כדי לבודד את קולו של האדם עמו המשתמש משוחח ולהגביר אותו על פני רעשי הרקע.

באמצעות אלגוריתמים של בינה מלאכותית, המשקפיים מזהים מי הדובר הקרוב ביותר, ומוודאים שהשמע שמועבר לאוזני המשתמש ממוקד באותו קול. המשמעות היא שיחה טבעית ונוחה הרבה יותר, גם במקומות כמו בתי קפה, רכבת או רחוב סואן. זוהי אחת הפעמים הראשונות שבהם נראה פיצ’ר כזה מוטמע בתוך מוצר לביש מסחרי, ולא כחלק מאוזניות או רמקולים חיצוניים.

מוזיקה שמבינה את הסביבה

אבל הפיצ’ר המסקרן ביותר בעדכון החדש הוא דווקא בתחום הבידור: שילוב חכם עם Spotify, שמאפשר הפעלת מוזיקה רלוונטית על בסיס מה שהמשתמש רואה.

המשקפיים, שמשולבים עם מצלמה ובינה מלאכותית ויזואלית, מאפשרים כעת למשתמש לומר: “Hey Meta, play music for what I’m looking at”, והמערכת תזהה את האובייקטים או ההקשר החזותי – ותבחר שיר מותאם אוטומטית.

כך לדוגמה, אם המשתמש מביט בעץ חג מולד, המשקפיים עשויים להשמיע שיר חורפי מוכר. אם הוא מתבונן בשקיעה, ייתכן שתתנגן מוזיקה רגועה שתואמת את האווירה. מדובר בשלב חדש בשילוב בין חיישני ראייה ממוחשבת (computer vision) לבין חוויות סאונד מותאמות אישית – לא לפי ז’אנר או אמנים מועדפים, אלא לפי ההקשר של הרגע עצמו.

על גבול המדע הבדיוני

החיבור בין Meta AI ל־Spotify מביא לראשונה לשוק הצרכני תצוגת יכולת של מה שבעבר נשמע כמדע בדיוני. מעבר להפעלה קולית פשוטה של שירים, מדובר במערכת שיודעת לזהות את הסצנה החזותית שמול המשתמש, לפענח אותה ולהתאים לה פס-קול.

לטענת מטא, הפיתוח הזה יכול להתאים לא רק לשימושים פרטיים, אלא גם ליישומים עתידיים בתחום בריאות הנפש, סיוע באימון מנטלי, או פשוט כדי לייצר רגעים מרגשים ביום־יום. אין צורך להפעיל את הפלאפון או לבחור שיר, המשקפיים פשוט “חושבים איתך”.

מתי זה זמין?

העדכון החדש מופץ בימים אלו למשתמשי תוכנית ה־Early Access של מטא בארצות הברית ובקנדה. לא פורסם תאריך מדויק להשקה גלובלית, אך מטא הדגישה כי מדובר ב”עדכון מתגלגל” שיגיע לשאר המשתמשים בהמשך החודשים הקרובים.

גם משקפי Ray-Ban Meta וגם Oakley Meta HSTN יתמכו בעדכון, והוא יתבצע דרך אפליקציית Meta View, ללא צורך ברכישת חומרה חדשה.

חוויית לבישה שמתקדמת צעד נוסף

החזון של מטא למשקפיים חכמים מבוסס על תפיסה שבה המכשיר הלביש הוא יותר מאביזר גאדג’ט – הוא חלק בלתי נפרד מהאינטראקציה שלנו עם העולם. עם פיצ’רים כמו צילום מהיר, שידור חי לרשתות החברתיות, גישה לקונטקסט חזותי ושילוב AI חכם, נראה כי מטא מציבה את עצמה בחזית שוק המשקפיים החכמים – תחום שנמצא במרוץ מול ענקיות כמו אפל, סמסונג ו־Snap.

אז מה דעתנו? העדכון הזה הוא לגמרי הצצה לעתיד, שבו הטכנולוגיה לא רק מגיבה לנו – אלא גם מבינה אותנו.

הפוסט מטא מציגה עדכון מתקדם למשקפי ה-AI שלה, שיחות ברורות יותר ושילוב חכם עם ספוטיפיי הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/meta-ai-glasses-update-spotify/feed/ 0
הצצה אל אסטרטגיית הבינה המלאכותית של וולמארט (Walmart) https://letsai.co.il/walmart-ai-strategy/ https://letsai.co.il/walmart-ai-strategy/#respond Tue, 16 Dec 2025 06:30:54 +0000 https://letsai.co.il/?p=66079 וולמארט (Walmart), ענקית הקמעונאות העולמית ששווי השוק שלה מגיע ל-905 מיליארד דולר, אינה נחשבת עוד לרשת מסורתית. בשנים האחרונות, ובמיוחד עם המעבר לנאסד”ק בדצמבר האחרון, החברה מציבה את עצמה מחדש כארגון מונע טכנולוגיה, המשתמש בבינה מלאכותית (AI) כדי לשנות באופן יסודי את פעילותה הקמעונאית.     המהלך הזה מעורר עניין רב בעולם הטכנולוגיה והקמעונאות כאחד, […]

הפוסט הצצה אל אסטרטגיית הבינה המלאכותית של וולמארט (Walmart) הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
וולמארט (Walmart), ענקית הקמעונאות העולמית ששווי השוק שלה מגיע ל-905 מיליארד דולר, אינה נחשבת עוד לרשת מסורתית. בשנים האחרונות, ובמיוחד עם המעבר לנאסד”ק בדצמבר האחרון, החברה מציבה את עצמה מחדש כארגון מונע טכנולוגיה, המשתמש בבינה מלאכותית (AI) כדי לשנות באופן יסודי את פעילותה הקמעונאית.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

המהלך הזה מעורר עניין רב בעולם הטכנולוגיה והקמעונאות כאחד, ומספק הצצה נדירה לאופן שבו תאגידים בסדר גודל כזה מאמצים חידושים טכנולוגיים בקנה מידה עצום. השאלה המרכזית העומדת לדיון היא עד כמה השינויים הללו מהותיים, והאם הם אכן מצליחים לגשר על הפער בין השאיפות הגבוהות לבין היישום בפועל.

 

אחד ההיבטים המרכזיים באסטרטגיית הבינה המלאכותית של וולמארט היא הגישה השונה שלה מפני מתחרותיה, אשר רודפות אחר מודלי שפה גדולים (LLMs) גנריים. על פי דבריו של ה-CTO של החברה, הארי וסודב (Hari Vasudev), וולמארט פורסת מודל ייחודי שהיא מכנה “בינה מלאכותית סוכנתית ייעודית” (purpose-built agentic AI). כלים מיוחדים אלו מאומנים על נתונים קמעונאיים קנייניים של וולמארט, במקום להשתמש בפתרונות “מדף” שמתאימים לכולם. גישה זו מדגישה את חשיבות ההתאמה האישית והעמוקה לצרכים הייחודיים של רשת קמעונאית בסדר גודל כזה, ומספקת פתרונות ממוקדים ויעילים יותר.

 

פתרונות ייעודיים לעומת מוצרי מדף

בפוסט שפרסם במאי 2025, וסודב הסביר כי “הגישה שלנו לבינה מלאכותית אייג׳נטלית בוולמארט היא כירורגית”. הוא ציין כי “בדיקות מקיפות בשלבים מוקדמים הוכיחו שעבורנו, סוכנים פועלים בצורה הטובה ביותר כאשר הם פרוסים למשימות ספציפיות ביותר, כדי לייצר תוצרים שניתן לאחר מכן לחבר יחד כדי לפתור תהליכי עבודה מורכבים”. גישה זו מתורגמת, לטענת החברה, ליישומים מוחשיים ומשמעותיים. לדוגמה, מערכת “Trend-to-Product” של וולמארט מקצרת את לוחות הזמנים לייצור אופנה ב-18 שבועות שלמים. בנוסף, “עוזר תמיכת הלקוחות מבוסס GenAI” של החברה מנתב ופותר בעיות באופן אוטונומי, ללא כל התערבות אנושית. פיתוחים אלו ממחישים את היכולת של AI לשפר תהליכים פנימיים וחיצוניים כאחד, ולהניב יתרונות תפעוליים משמעותיים.

 

כלי פיתוח ו-Wallaby

וולמארט לא עוצרת כאן. כלי פרודוקטיביות למפתחים מטפלים ביצירת בדיקות ופתרון שגיאות בצינורות CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment). במקביל, מודל השפה הגדול (LLM) הספציפי לקמעונאות של החברה, המכונה “וואלאבי” (Wallaby), אשר אומן על נתוני עסקאות של וולמארט במשך עשורים רבים, מניע מגוון רחב של פעילויות. החל מהשוואת פריטים ועד להשלמת מסע קניות מותאם אישית עבור הלקוח. תשתית זו מתבססת על “אלמנט” (Element), פלטפורמת MLOps קניינית של וולמארט, שתוכננה למנוע תלות בספקים חיצוניים ולמטב את השימוש במעבדי גרפיקה (GPUs) בספקי ענן מרובים. זוהי “מפעל” פנימי שמעניק לוולמארט מהירות וגמישות שמתחרים המתמודדים עם פלטפורמות צד שלישי אינם יכולים להשתוות אליה.

 

איפה הבינה המלאכותית מביאה תוצאות מדידות?

וולמארט מפגינה שקיפות יוצאת דופן לגבי מדדי החזר ההשקעה (ROI) שלה, ומציעה הצצה נדירה לכלכלת ה-AI הארגונית. בתחום פעולות הנתונים, GenAI שיפר למעלה מ-850 מיליון נקודות נתונים בקטלוג המוצרים – משימה שהייתה דורשת פי 100 יותר כוח אדם בתהליכים ידניים, כך עולה מדברי המנכ”ל דאג מקמילון (Doug McMillon) בשיחת רווחים באוגוסט 2024. נתון זה ממחיש את היעילות והחיסכון העצומים שמספקת הבינה המלאכותית בתחום זה.

 

בתחום יעילות שרשרת האספקה, אופטימיזציית נתיבים מונעת AI ביטלה 30 מיליון מיילים מיותרים של משלוחים ומנעה פליטה של 94 מיליון פאונד (כ-42,000 טון) של דו-תחמוצת הפחמן. על טכנולוגיה זו, החברה אף זכתה בפרס פרנץ אדלמן (Franz Edelman Award) היוקרתי בשנת 2023, ומאז אף הפכה אותה למוצר תוכנה כשירות (SaaS) עבור עסקים אחרים, מה שמדגים את הפוטנציאל המסחרי של פתרונות AI פנימיים.

 

בפעילות החנויות, טכנולוגיית “תאום דיגיטלי” (digital twin) מנבאת כשלים במערכות קירור עד שבועיים מראש, ומייצרת באופן אוטומטי הזמנות עבודה שלמות עם מודלים ויזואליים, דיאגרמות חיווט וחלקים נדרשים. בנוסף, טכנולוגיית היציאה מונעת ה-AI של “סאם’ס קלאב” (Sam’s Club), רשת המועדונים של וולמארט, הפחיתה את זמני התשלום של חברים ב-21%, כאשר למעלה מ-64% מהחברים משתמשים כיום במערכת נטולת החיכוך בכל הסניפים. פתרונות אלו משפרים הן את התפעול הפנימי והן את חווית הלקוח בצורה ניכרת.

 

ואף יותר מכך, בתחום חווית הלקוח, אלגוריתמי משלוחים דינמיים מנתחים דפוסי תנועה, תנאי מזג אוויר ומורכבות הזמנות כדי לחזות זמני אספקה בדיוק מירבי, עד לדקה. יכולת זו מאפשרת משלוחי אקספרס בני 17 דקות בשווקים בהם החברה ביצעה ניסויים. נתונים אלו לא רק מדגימים את היעילות התפעולית, אלא גם את היכולת של וולמארט לשפר באופן דרמטי את שביעות רצון הלקוחות באמצעות הטכנולוגיה.

 

ההשלכות על ההון האנושי

מקמילון לא היסס להתייחס להשלכות של הבינה המלאכותית על כוח העבודה. בכנס HR בבנטונוויל (Bentonville) בספטמבר 2025, הוא הצהיר: “ברור מאוד שבינה מלאכותית תשנה פשוט כל עבודה. אולי יש עבודה בעולם ש-AI לא תשנה, אבל לא חשבתי עליה”. למרות זאת, וולמארט מציגה זאת כטרנספורמציה ולא כחיסול משרות. מקמילון צופה שמספר העובדים הכולל יישאר יציב, גם כאשר ההכנסות יצמחו – כלומר, משרות ישתנו, אך לא ייעלמו. תפקידי צווארון לבן צפויים לחוות את השיבוש המוקדם ביותר באמצעות צ’אטבוטים (chatbots) המטפלים בשירות לקוחות ובמעקב אחר שרשרת האספקה, בעוד שעובדי חנויות ומחסנים יראו בסופו של דבר משימות נבלעות על ידי מערכות אוטונומיות. הדגש הוא על שינוי אופי העבודה והכישורים הנדרשים, ולא על צמצום דרסטי של כוח אדם.

 

החברה משקיעה רבות בתוכניות הכשרה מחדש. “אנחנו חייבים ליצור את ההזדמנות לכולם להגיע לצד השני”, אמר מקמילון בכנס בנטונוויל. צ’אנס (Chance), מפעיל ציוד אוטומציה במרכז ההפצה של וולמארט בטקסס, תיאר את השינוי: “פעם זה היה 85% פיזי. עכשיו זה 85% מנטלי. אני פותר בעיות עם המוח שלי, לא רק עם הגוף שלי”. תיאור זה ממחיש את המעבר מדרישות פיזיות לדרישות קוגניטיביות גבוהות יותר, ומדגיש את הצורך בהכשרה ובפיתוח מיומנויות חדשות כדי להתאים את כוח העבודה לעידן ה-AI.

 

ההימור על נאסד”ק (Nasdaq)

מעבר וולמארט לנאסד”ק מוסגר במפורש סביב טרנספורמציית ה-AI שלה. סמנכ”ל הכספים (CFO) ג’ון דייוויד רייני (John David Rainey) הצהיר כי המעבר משקף את החברה “קובעת סטנדרט חדש לקמעונאות אומניצ’אנל על ידי שילוב אוטומציה ובינה מלאכותית“. הרעיון הסמוי הוא שוולמארט רוצה את מכפילי ההערכה שחברות טכנולוגיה משיגות. עם יחס מחיר לרווח (P/E) של 40.3x – גבוה יותר מאמזון (Amazon) ומיקרוסופט (Microsoft) – השוק קונה חלקית את סיפור הטרנספורמציה. הכללה אפשרית באינדקס נאסד”ק 100, העמוס בחברות טכנולוגיה, תוביל להשקעות של קרנות פסיביות, ללא קשר ליישום בפועל של ה-AI.

 

אנליסטים חלוקים בשאלה האם הפרמיה מוצדקת. קורי טרלווי (Corey Tarlowe) מחברת ג’פריס (Jefferies) טען כי המהלך מסמן שוולמארט היא “פחות תאגיד קמעונאי מסורתי ויותר חברת טכנולוגיה”. אולם ספקנים מציינים כי החברה עדיין מפיקה הכנסות משולי רווח קמעונאיים דקים, ולא משירותי תוכנה או ענן בעלי שולי רווח גבוהים – למרות מסחור כלים כמו אופטימיזציית נתיבים. הדיון הזה משקף את האתגר של הערכת שווי חברות מסורתיות שעוברות טרנספורמציה טכנולוגית, והאם שוק ההון אכן יתגמל אותן באופן שווה לחברות טכנולוגיה טהורות.

 

סיכונים בביצוע טרנספורמציה

אסטרטגיית ה-AI של וולמארט אינה הייפ טהור, אך גם זו לא הצלחה מובטחת. החברה מבצעת השקעות מבניות בתשתית קניינית, פורסת AI בקנה מידה אמיתי עם יתרונות תפעוליים שפורסמו, ומכירה בהשלכות על כוח העבודה שרוב הארגונים מתחמקים מהן. הגישה הזו מדגימה מחויבות עמוקה וארוכת טווח למהלך, בניגוד לרעש וצלצולים בלבד. יחד עם זאת, סיכוני ביצוע משמעותיים נותרו, וכוללים ניהול מערכות אג’נט (agent) מפוצלות, מניעת הטיה אלגוריתמית בקנה מידה, תחרות מול סוכני קניות חיצוניים, וקביעת גבולות אוטומציה מתאימים תוך שמירה על דיוק.

 

גילוי הלב של החברה לגבי אתגרים – “לעתים קרובות, מודל של טייס משנה, בו בני אדם ובינה מלאכותית עובדים כצוות, הוא הגישה היעילה ביותר” – מעיד על כך שההנהגה מבינה שבינה מלאכותית אינה פתרון קסם. עבור ארגונים המסתכלים על דרך הפעולה של וולמארט, הלקח הוא לבנות ספציפיות, לא כלליות. עליהם להשקיע ב”חפירות נתונים” (data moats) קנייניות, לתכנן טרנספורמציה של כוח העבודה, לא רק הפחתת עלויות, ולהכיר בכך שגם עם משאבים עצומים וכישרונות טכניים, בינה מלאכותית סוכנתית נותרה טכנולוגיה בשלב מוקדם עם מגבלות אמיתיות.

השאלה אינה אם וולמארט משתמשת ב-AI – היא מוכיחה שהיא עושה זאת. השאלה היא האם גישה כירורגית זו, עתירת התשתית, מספקת יתרון תחרותי בר קיימא, או שמא החברה ממכנת את עצמה למלכודת של שולי רווח נמוכים עם כלים מבריקים יותר. התשובה לא תהיה ברורה במשך מספר שנים – אך נכונותה של וולמארט להמר על שווי שוק של 905 מיליארד דולר על הטרנספורמציה מצביעה על כך שההנהגה מאמינה בתרחיש הראשון.

הפוסט הצצה אל אסטרטגיית הבינה המלאכותית של וולמארט (Walmart) הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/walmart-ai-strategy/feed/ 0
גוגל משלבת את Gemini ב-Google Translate https://letsai.co.il/google-translate-gemini-update/ https://letsai.co.il/google-translate-gemini-update/#respond Mon, 15 Dec 2025 11:00:11 +0000 https://letsai.co.il/?p=66053 אחרי שמשתמשים חיכו וחיכו – גוגל מכריזה על שדרוג משמעותי לשירות התרגום שלה, Google Translate. השדרוג, שמשלב את מודל הבינה המלאכותית Gemini, מבטיח לתרום לשיפור משמעותי בהבנת ההקשר והניואנסים התרבותיים בתרגומים שנעשים על ידי המערכת. מדובר בצעד שמגיע מתוך רצון לספק תרגומים שלא רק תואמים ברמה המילולית, אלא גם משקפים את המשמעות המלאה והמעודכנת ביותר […]

הפוסט גוגל משלבת את Gemini ב-Google Translate הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
אחרי שמשתמשים חיכו וחיכו – גוגל מכריזה על שדרוג משמעותי לשירות התרגום שלה, Google Translate. השדרוג, שמשלב את מודל הבינה המלאכותית Gemini, מבטיח לתרום לשיפור משמעותי בהבנת ההקשר והניואנסים התרבותיים בתרגומים שנעשים על ידי המערכת. מדובר בצעד שמגיע מתוך רצון לספק תרגומים שלא רק תואמים ברמה המילולית, אלא גם משקפים את המשמעות המלאה והמעודכנת ביותר של המונחים והביטויים המתורגמים.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

תרגום טקסט משופר עם הבנת הקשר

באמצעות השדרוג החדש, Google Translate מספק יכולות משופרות להבנת ההקשר במהלך תהליך התרגום. השדרוג הזה בא לידי ביטוי במיוחד כשהמערכת מתרגמת ביטויים מורכבים כמו ביטויי סלנג, מטבעות לשון והבעות ייחודיות למקומות מסוימים. הקודם הייתה נטיה לתרגום מילולי שלא בהכרח מעביר את המסר הנכון. לדוגמה, הביטוי המוכר באנגלית “stealing my thunder” היה יכול להיות מתורגם בעבר באופן מילולי שלא משקף את המשמעות האמיתית שלו. כעת, בעזרת Gemini, Google Translate מנתח את ההקשר הכללי של הביטוי ומספק תרגום שהוא יותר מדויק וקרוב למשמעות האמיתית.

 

מודל הבינה המלאכותית Gemini מאפשר לגוגל להציע תרגומים מדויקים יותר בכ-20 שפות, כולל ספרדית, הינדית, סינית, יפנית וגרמנית. השירות זמין הן באפליקציית המובייל של Google Translate לאנדרואיד ו-iOS, והן באתר האינטרנט של השירות. מהלך זה משפר את החוויה המשתמשית בארה”ב ובהודו, בזמינות בין אנגלית לשפות אלו.

 

המקורות המעדכנים בפיתוח הזה מציינים כמה נקודות עיקריות: העדכון מתמקד במיוחד בהבנה ותרגום של ביטויים נפוצים, כדי לספק תרגומים טבעיים יותר ומדויקים יותר. הדיון בדוגמת הביטוי “stealing my thunder” מדגים את התכונות והיכולות החדשות של המערכת לבצע תרגומים עם הבנה מעמיקה ורב-משמעית יותר.

 

 

תרגום דיבור חי ב-beta

חדשנות נוספת שמגיע עם השדרוג של Google Translate היא היכולת לתרגם דיבור לדיבור בזמן אמת. מדובר בפיצ’ר המיועד לשדר תרגומים ישירות לאוזניות של המשתמשים, תוך שמירה על הטון, הדגשים ומקצב הדיבור המקוריים. התכונה עוזרת במיוחד בפעמים בהם משתמשים נזקקים להבין ולהגיב בזמן אמת, כמו בשיחות יומיומיות, הרצאות או בעת צפייה בתכנים זרים ללא כתוביות.

 

השיפורים בתכונה זו מתבססים על מודל Gemini ייעודי שמאפשר לשמור גם על ההקשר הרגשי של הדובר. הפיצ’ר נמצא כיום בגרסת beta באנדרואיד, וזמין בארה”ב, מקסיקו והודו. הוא תומך ביותר מ-70 שפות ועובד עם כל סוגי האוזניות. התרחבות לשירות של iOS ולמדינות נוספות מתוכננת לשנת 2026.

השיפורים והשדרוגים האחרונים, המדגישים את המודלים החדישים של Gemini, מצביעים על מאמצים מתמשכים לשפר את איכות התרגום, לתמוך בסוגי מדיה שונים, ולהעניק חווית תרגום מתקדמת ומותאמת לצרכי המשתמשים.

 

יישומים מעשיים נוספים של Gemini ב-Google Translate

נגישות והנגשה בשימוש יומיומי

מעבר ליכולות הבנת ההקשר בתרגום טקסט ושיחות חיות, Gemini מציע יתרונות נוספים עבור משתמשי Google Translate בחיי היום-יום. שיפור הדיוק והטבעיות בתרגום עשוי לעזור לאנשים עם מוגבלויות בשפה, כולל ילדים הלומדים שפה חדשה ועולים חדשים המתקשים בהבנת השפה המקומית. באמצעות הבנת ההקשר הרחב והתרבותי, המערכת מספקת להם את הכלים לקיים אינטרקציה שוטפת עם הסביבה הלשונית שסובבת אותם.

 

תחום הנגישות חווה שינוי משמעותי הודות ליכולות המתקדמות של Gemini, במיוחד כאשר מדובר בנגישות בין-תרבותית. כשגוגל משפרת את ההבנה של הניואנסים התרבותיים, המערכת מאפשרת תקשורת יותר מדויקת והוגנת בין משתמשים ממקורות תרבותיים שונים. הדבר הוא קריטי במיוחד בעידן הגלובלי בו בני אדם עובדים, גרים ונפגשים עם אנשים ממדינות שונות בתדירות גבוהה.

 

 

פתרון אתגרי תרגום בתחום העסקי

השדרוגים ב-Google Translate בעלי השלכות משמעותיות על עולם העסקים הבינלאומי. חברות עמידה מול אתגרי תרגום חוזים, מסמכים מקצועיים ותיאורי מוצרים ללקוחות שונים ברחבי העולם יכולות כעת להיעזר במערכת התרגום החדשה לשיפור הקשר עם לקוחות, ספקים ושותפים בינלאומיים. הבנת ההקשר התרבותי והאינטלקטואלי בעזרת Gemini עוזרת בהעברת המשמעות המדויקת והנכונה במסרים, כך שהתקשורת העסקית הופכת יעילה יותר ומקטינה את האפשרות לאי-הבנות וטעויות.

 

בנוסף, התרגום המשופר ממנף את הקשרים הבין-תרבותיים בכך שמסייע לחברות להבין שווקים זרים לעומק ובמהירות. חברות יכולות להשתמש בשירות כדי לבחון תכנים בשפות שונות וליישר קו עם הטרנדים המקומיים, דבר שיכול לסייע בחיזוק הנוכחות שלהן בשווקים חדשים.

 

 

שיקולים אתיים וטכנולוגיים בשימוש ב-Gemini

שמירה על פרטיות ואבטחת מידע

כל עדכון בשירותי תרגום בעזרת כלים של בינה מלאכותית מציב שאלות חשובות בנוגע לפרטיות המשתמשים. Gemini אינו יוצא מהכלל בעניין זה. גוגל מכירה בצורך להגן על המידע האישי של המשתמשים וכך, בנתה את המערכת עם דגש על אבטחת מידע. החברה מיישמת פרוטוקולי הצפנה מתקדמים בעת חילופי נתונים ומטפלת במידע בצורה שמבטיחה כי פרטיהם האישיים של המשתמשים יישארו חסויים.

עם התקדמות הטכנולוגיה, חשיבות השמירה על עקרונות פרטיות מדוקדקים נעשית קריטית יותר ויותר, שכן היא מעודדת את המשתמשים לאמץ את החדשנות ללא חשש לפגיעה בפרטיותם.

 

אתיקה ודיוק בתרגום

בהיותה מערכת שמציבה את ההקשר התרבותי בראש מעייניה, Gemini זוכה גם לבחינה מדוקדקת מבחינה אתית. המערכת פועלת ליצירת תרגומים שמכבדים את התרבויות והדינמיקות החברתיות השונות, כולל מילים וביטויים שיכולים להשתנות במעמדם או במשך הזמן. מדובר ביכולת חיונית כדי למנוע תרגומים לא מדויקים שעלולים לגרום לפגיעה או לפספוסים תרבותיים.

בתהליכי אימון המערכת, יש להשקיע במניעת יצירת תרגומים שעלולים לשדר גזענות, אפליה או דעות קדומות. צוותי הפיתוח והמחקר בגוגל ממשיכים לבדוק התאמות לדרישות אתיות אלו כדי להבטיח תרגום הולם וסטנדרטי.

 

Google Translate, בעזרת מודל הבינה המלאכותית החדש Gemini, מציב סטנדרטים חדשים בעולמות התרגום והתקשורת הבינלאומית. פיתוחים מתקדמים אלו מכוונים להנגיש את אפשרויות התקשורת בין אנשים מכל קצות העולם. זאת על מנת ליצור מערכות יחסים אינטלקטואליות, חברתיות ועסקיות משופרות, המועשרות בהבנה תרבותית וניירנטית. בחינת ההיבטים הטכנולוגיים, האתיים והכלכליים מדגישה את הפוטנציאל הגלום בטכנולוגיה זו לשפר את חיי היומיום בתחומים רבים ושונים.

הפוסט גוגל משלבת את Gemini ב-Google Translate הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/google-translate-gemini-update/feed/ 0
האם צו ה-AI של טראמפ הוא ‘ספר חוקים אחד’ או כאוס משפטי לסטארט-אפים? https://letsai.co.il/trump-ai-startup-chaos/ https://letsai.co.il/trump-ai-startup-chaos/#respond Sun, 14 Dec 2025 07:16:19 +0000 https://letsai.co.il/?p=66012 ב־11 בדצמבר חתם נשיא ארה״ב דונלד טראמפ על צו נשיאותי שמטרתו למנוע ממדינות בארה״ב לחוקק ולאכוף חוקים עצמאיים בתחום הבינה המלאכותית, מתוך רצון ליצור מדיניות פדרלית אחידה שתשמור על עליונותה של ארה״ב בזירת ה-AI העולמית. הצו אינו מבטל מיידית חוקים קיימים במדינות, אך הוא מנחה את הממשל הפדרלי לפעול משפטית נגדם: הוקם צוות תביעות ייעודי […]

הפוסט האם צו ה-AI של טראמפ הוא ‘ספר חוקים אחד’ או כאוס משפטי לסטארט-אפים? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
ב־11 בדצמבר חתם נשיא ארה״ב דונלד טראמפ על צו נשיאותי שמטרתו למנוע ממדינות בארה״ב לחוקק ולאכוף חוקים עצמאיים בתחום הבינה המלאכותית, מתוך רצון ליצור מדיניות פדרלית אחידה שתשמור על עליונותה של ארה״ב בזירת ה-AI העולמית. הצו אינו מבטל מיידית חוקים קיימים במדינות, אך הוא מנחה את הממשל הפדרלי לפעול משפטית נגדם: הוקם צוות תביעות ייעודי במשרד המשפטים שיאתגר חקיקות מדינתיות, ומשרד המסחר הוסמך לבחון חוקים מדינתיים “מכבידים” ואף להגביל תקציבי תשתיות פדרליים למדינות מסוימות.

 

בשנים האחרונות, עם התפתחותה המואצת של הבינה המלאכותית והתגבשותה ככוח משמעותי בכלכלה העולמית, רגולציה הפכה לסוגיה בוערת. ממשלות רבות בעולם, ובמיוחד בארצות הברית, נאבקות למצוא את האיזון העדין בין קידום חדשנות טכנולוגית לבין הצורך להגן על הציבור מפני סיכונים פוטנציאליים.

 

על רקע זה, חתם נשיא ארצות הברית, דונלד טראמפ, על צו מנהלי בנושא AI, שנועד, לטענתו, לפשט את הרגולציה וליצור “ספר חוקים אחד” ברמה הלאומית. אולם, גורמים רבים בענף ומומחים משפטיים מזהירים כי הדרך ליישום אחיד וברור רחוקה מלהיות סלולה, וכי הצעד עלול דווקא להוביל למורכבות משפטית גוברת עבור חברות סטארט-אפ וליצור חוסר ודאות שיעכב את קצב הפיתוח.

 

המטרה המוצהרת של הצו המנהלי הייתה למנוע היווצרות של קלחת רגולטורית מבוזרת, שבה כל מדינה בארצות הברית מציבה בפני חברות AI מערכת חוקים ותקנות שונה. הטיעון המרכזי מאחורי גישה זו הוא כי ריבוי רגולציות פוגע ביכולתן של חברות סטארט-אפ קטנות, שאינן מחזיקות במשאבים הנדרשים להתמודד עם מורכבות משפטית כה רבה, לפתח ולפרוץ דרך. נשיא ארצות הברית וצוותו קיוו כי יצירת מסגרת אחידה תקל על עבודת החברות הללו, תעודד השקעות בתחום ותבסס את מעמדה של ארצות הברית כמובילה עולמית בתחום הבינה המלאכותית. הממשל סבר כי פישוט המערכת הרגולטורית יאפשר לחברות להתמקד בליבת הפעילות שלהן – פיתוח טכנולוגיות חדשות – במקום לבזבז זמן ומשאבים יקרים על התמודדות עם דרישות משפטיות משתנות.

 

המדינות מול הממשל הפדרלי

אחד ההיבטים המרכזיים והמעוררי מחלוקת בצו המנהלי של טראמפ נוגע לסמכותו לחרוג מעבר לחוקים ותקנות קיימים ברמת המדינה. הצו מבטא נטייה חזקה לייצר אחידות רגולטורית, אך הוא מתעלם במידה רבה מעקרון הפדרליזם המאפיין את המערכת המשפטית האמריקאית, המעניק למדינות סמכות משמעותית לקבוע חוקים משל עצמן. הדבר יצר חשש מיידי בקרב משפטנים ופוליטיקאים כי הצו עלול להוביל לעימותים משפטיים בין הממשל הפדרלי למדינות שיסרבו לוותר על סמכותן בתחום. מומחים משפטיים רבים טוענים כי ניסיון לכפות אחידות רגולטורית בכוח עלול ליצור יותר בעיות מפתרונות, ובמקום להביא לבהירות, הוא יכניס את התעשייה לתקופה ארוכה של חוסר ודאות ודיונים משפטיים מתישים, שאת מחירם ישלמו בסופו של דבר החברות המפתחות.

 

העימותים הפוטנציאליים לא מסתכמים רק ברמה הנורמטיבית, אלא עשויים לקבל ביטוי מעשי במקרים רבים. לדוגמה, אם מדינה מסוימת תחוקק חוקים מגבילים יותר בנוגע לשימוש ב-AI בתחומים מסוימים, ייתכן כי חברות הפועלות בה ימצאו את עצמן בין הפטיש לסדן – מצד אחד מחויבות לצו הפדרלי המקל, ומצד שני כפופות לחוקי המדינה המחמירים. מצב זה יוצר תרחיש שבו ייתכן כי בית המשפט יצטרך להכריע באילו חוקים יש לציית, מה שיעמיק את אי הוודאות המשפטית ויקשה על חברות לתכנן את פעילותן לטווח ארוך.

 

צו ה-ai של טראמפ - מתוך cnn

צו ה-ai של טראמפ. קרדיט: עמוד הפייסבוק של cnn

 

 

ההשפעה על סטארט-אפים חדשניים

למרות שהמטרה המוצהרת של הצו הייתה לסייע לסטארט-אפים קטנים על מנת להקל עליהם את העומס הרגולטורי, מבקרים רבים טוענים שהתוצאה עלולה להיות הפוכה בתכלית. חברות סטארט-אפ, מעצם טבען, פועלות בסביבה של חוסר ודאות גבוה – הן בפן הטכנולוגי והן בפן העסקי. הוספת רכיב משמעותי של חוסר ודאות משפטית, הנובע ממאבקים סביב תקפות הצו והיקף סמכותו, עלולה להרתיע משקיעים ולפגוע ביכולתן של חברות אלו לגייס הון חיוני לצורך המשך פיתוח. הקשיים המשפטיים עלולים להסיט משאבים רבים, הן מבחינת כוח אדם והן מבחינה כספית, מפיתוח טכנולוגי לכיוון של התמודדות עם סבך בירוקרטי ומשפטי, מה שיאט את קצב החדשנות ויפגע בתחרותיות של השוק האמריקאי.

 

במקרים רבים, חברות סטארט-אפ זקוקות לבהירות רגולטורית כדי לתכנן את מוצריהן ושירותיהן בהתאם. חוסר ודאות לגבי הכללים הנהוגים בתחומי AI קריטיים, כגון פרטיות נתונים, אתיקה של אלגוריתמים ואחריות משפטית, עלול להקשות על חברות אלו לפתח מוצרים שיעמדו בדרישות עתידיות. מצב זה עלול להוביל לכך שחברות יבחרו בגישה זהירה מדי, יפתחו פתרונות מוגבלים יותר, או אף ימנעו כליל מכניסה לתחומים מסוימים, ובכך יפגעו בפוטנציאל הצמיחה של תעשיית ה-AI כולה.

 

 

צו AI טראמפ

צו ה-AI הוא עוד שלב ברגולציה הבלתי נגמרת סביב בינה מלאכותית

 

לאן זה הולך מכאן?

על אף הצו המנהלי של טראמפ, נראה כי המילה האחרונה בנוגע לרגולציה של AI בארצות הברית תהיה שייכת בסופו של דבר לקונגרס. בימים אלה, מתקיימים דיונים נרחבים בבתי המחוקקים בארצות הברית במטרה לגבש חוקים פדרליים שיספקו מסגרת רגולטורית מקיפה וברורה יותר לתחום. עם זאת, תהליך החקיקה בקונגרס הוא מורכב וארך זמן, במיוחד בנושאים חדשניים ורגישים כמו AI, שבהם ישנם אינטרסים רבים ומחלוקות פוליטיות עמוקות. העיכובים בחקיקה הפדרלית, בשילוב עם אי הוודאות שיצר הצו המנהלי, עלולים להאריך את תקופת הלימבו המשפטי שבה שרויה תעשיית ה-AI, מה שיפגע ביכולתה להתפתח באופן אופטימלי.

 

הדיונים בקונגרס עוסקים במגוון רחב של נושאים, החל מהגדרת AI ועד לקביעת עקרונות אתיים, דרישות שקיפות ובקרה, והטלת אחריות משפטית על מפתחים ומפעילים של מערכות בינה מלאכותית. קיימת הסכמה כללית כי יש צורך ברגולציה, אך המחלוקת היא לגבי האופי, ההיקף והגישה הרצויה. האם יש לאמץ גישה עדינה המעודדת חדשנות עם פיקוח מינימלי, או שמא גישה מחמירה יותר הדוגלת בהגנה חזקה על הציבור? שאלות אלו עומדות בלב הדיונים ומספקות אתגר משמעותי למחוקקים.

 

שיעורים מהעבר

ההיסטוריה מלמדת כי רגולציה של טכנולוגיות חדשות היא תהליך מורכב וארוך, לעיתים קרובות מלווה בטעויות ובחוסר הבנה ראשוני. כך היה עם האינטרנט, הרשתות החברתיות וטכנולוגיות נוספות שעברו מסלול דומה. במקרה של AI, מדובר בטכנולוגיה בעלת פוטנציאל טרנספורמטיבי עצום, אך גם עם סיכונים משמעותיים. לכן, קיים צורך דחוף במסגרת רגולטורית עקבית וברורה שתדע לנווט בין הקצוות – לעודד חדשנות מצד אחד, ולהבטיח הגנה על הציבור ועל ערכים דמוקרטיים מצד שני.

 

צווי מנהל, מעצם טבעם, הם כלים בעלי הגבלה, ואינם יכולים להחליף חקיקה מקיפה ומתואמת. הניסיון ליצור “ספר חוקים אחד” באמצעות צו מנהלי, במקום באמצעות תהליך חקיקה דמוקרטי ושקוף, עלול להיתפס כהתערבות פוליטית ולהחריף את הקטבים בין הגורמים השונים. במקום לייצר סביבה יציבה וצפויה, הוא מותיר את התעשייה על כרעי תרנגולת, תלויה בשינויים פוליטיים ואפשרויות להתערבות משפטית.

 

החשיבות של קונצנזוס ושיתוף פעולה

הקמת מסגרת רגולטורית אפקטיבית עבור AI דורשת שיתוף פעולה נרחב בין כל הגורמים הרלוונטיים: הממשל הפדרלי, המדינות, התעשייה (כולל סטארט-אפים), ארגונים אקדמיים, גופים אתיים והציבור הרחב. גיבוש קונצנזוס סביב עקרונות יסוד והסכמה על מטרות משותפות הם קריטיים להצלחת התהליך. כל ניסיון לכפות פתרונות “מלמעלה” או לבצע פעולות חד-צדדיות, כפי שמשתקף לכאורה בצו המנהלי של טראמפ, עלול ליצור התנגדות, לעכב את ההתקדמות ולפגוע ביכולתה של ארצות הברית לממש את הפוטנציאל המלא של הבינה המלאכותית באופן אחראי ובטוח.

 

בסופו של דבר, עתיד הרגולציה של AI בארצות הברית תלוי ביכולתם של המחוקקים והרגולטורים ללמוד מהטעויות ומהאתגרים של העבר, ולגבש גישה שתהיה גמישה דיה כדי להתמודד עם קצב ההתפתחות המהיר של הטכנולוגיה, אך גם חזקה דיה כדי להגן על הציבור מפני הסיכונים האפשריים. רק עם מאמץ מתואם ומשותף ניתן יהיה להניח את היסודות לרגולציה שתשרת את האינטרסים של כולם, ותאפשר ל-AI לשגשג ולתרום לחברה באופן חיובי ובר קיימא.

 

הצו המנהלי של טראמפ משמש תזכורת חיה למורכבות הטמונה ברגולציה של טכנולוגיות חדשניות. בעוד הכוונה ליצור מסגרת אחידה ראויה להערכה, הדרך ליישום עלולה להיות רצופת מהמורות. תעשיית ה-AI, ובמיוחד סטארט-אפים, זקוקה לבהירות וליציבות רגולטורית כדי לפרוח. כל פתרון חלקי או חד-צדדי עלול להוביל לחוסר ודאות משפטית ולעכב את קצב ההתפתחות, בדיוק ההפך ממה שהצו המנהלי ביקש להשיג. הדיונים בקונגרס והיכולת לגבש קונצנזוס רחב הם שיקבעו בסופו של דבר את אופי הרגולציה העתידית בארצות הברית.

הפוסט האם צו ה-AI של טראמפ הוא ‘ספר חוקים אחד’ או כאוס משפטי לסטארט-אפים? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/trump-ai-startup-chaos/feed/ 0
הכירו את Neon – דפדפן ה-AI החדש של Opera במודל של מנוי חודשי https://letsai.co.il/opera-neon-subscription/ https://letsai.co.il/opera-neon-subscription/#respond Sun, 14 Dec 2025 02:54:10 +0000 https://letsai.co.il/?p=65978 אופרה (Opera) הנורווגית, הידועה בדפדפניה החדשניים, מציגה לאחרונה את הצעתה האחרונה לעולם הדפדפנים מבוססי הבינה המלאכותית: “ניאון” (Neon). לאחר מספר חודשי בטא, הדפדפן החדש סופסוף זמין לציבור הרחב, אך הוא מגיע עם תג מחיר של 19.90 דולר לחודש. ההשקה מעוררת עניין רב בתעשייה, במיוחד לאור המגמה הגוברת של שילוב יכולות AI מתקדמות בדפדפנים המודרניים. המאמר […]

הפוסט הכירו את Neon – דפדפן ה-AI החדש של Opera במודל של מנוי חודשי הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
אופרה (Opera) הנורווגית, הידועה בדפדפניה החדשניים, מציגה לאחרונה את הצעתה האחרונה לעולם הדפדפנים מבוססי הבינה המלאכותית: “ניאון” (Neon).

לאחר מספר חודשי בטא, הדפדפן החדש סופסוף זמין לציבור הרחב, אך הוא מגיע עם תג מחיר של 19.90 דולר לחודש. ההשקה מעוררת עניין רב בתעשייה, במיוחד לאור המגמה הגוברת של שילוב יכולות AI מתקדמות בדפדפנים המודרניים. המאמר הבא יעמיק בפרטי ההצעה של אופרה, יבחן את התכונות הייחודיות של הדפדפן וישווה אותו למתחרים בשוק המתפתח של דפדפני ה-AI.

 

התכונות העיקריות של אופרה ניאון ויכולות ה-AI המובנות

“ניאון” אינו סתם דפדפן נוסף, אלא כלי שנועד לשלב באופן עמוק יכולות בינה מלאכותית בחווית הגלישה. בדומה לדפדפני AI אחרים כמו קומט (Comet) של פרפלקסיטי (Perplexity), אטלס (Atlas) של OpenAI ודיא (Dia) של The Browser Company, “ניאון” משלב צ’אט בוט מבוסס AI ישירות בממשק המשתמש. שילוב זה מאפשר למשתמשים לבצע מגוון רחב של פעולות, החל משאילת שאלות על דפים ספציפיים וקבלת תשובות מפורטות, וכלה ביצירת יישומים קטנים (mini-apps) וסרטונים. הדפדפן אף מסוגל לבצע משימות שונות עבור המשתמש, מה שהופך אותו לכלי רב עוצמה המרחיב את גבולות הגלישה המסורתית.

 

אחד היתרונות הבולטים של Neon הוא יכולתו להשתמש בהיסטוריית הגלישה של המשתמש כהקשר עבור פונקציות ה-AI. כך למשל, המשתמש יכול לבקש מהדפדפן לשלוף פרטים מסרטון יוטיוב (YouTube) שנצפה בשבוע שעבר, או למצוא מידע מפוסט שנקרא ביום הקודם. יכולת זו משפרת באופן משמעותי את הרלוונטיות של התשובות והמידע שמספקת הבינה המלאכותית, ומייצרת חווית גלישה מותאמת אישית ויעילה יותר. ה”זיכרון” של הדפדפן מאפשר אינטראקציה טבעית וזורמת יותר עם כלי ה-AI המובנים.

 

כלי מחקר מתקדמים ותכונת “משימות”

Neon מציע גם אפשרות לבנות “כרטיסים” (Cards) עבור משימות שחוזרות על עצמן, באמצעות הנחיות (prompts) מוגדרות מראש. תכונה זו יכולה לחסוך זמן רב למשתמשים המבצעים פעולות דומות באופן תדיר. בנוסף, הדפדפן כולל “סוכן מחקר עמוק” (deep research agent) המסוגל לאסוף ולהציג מידע מפורט ומקיף על כל נושא נתון. יכולת זו רלוונטית במיוחד לסטודנטים, חוקרים ואנשי מקצוע הזקוקים לגישה מהירה ויעילה למידע ממקורות מגוונים.

 

עוד חידוש משמעותי בNeon הוא תכונת ארגון הלשוניות החדשה הנקראת “משימות” (Tasks). תכונה זו יוצרת מרחבי עבודה מוגדרים המכילים שיחות AI ולשוניות קשורות. ניתן להשוות את “משימות” לשילוב בין תכונת “קבוצות לשוניות” (Tab Groups) המוכרת מדפדפנים שונים, לבין תכונת “ספייסס” (Spaces) של דפדפן ארק (Arc Browser). לכל “משימה” יש הקשר AI משלה, מה שמאפשר למשתמשים לשמור על סדר וארגון גם כשעובדים על פרויקטים מורכבים הדורשים אינטראקציה מרובה עם הבינה המלאכותית.

 

דפדפן ה-AI NEON

דפדפן ה-AI NEON

 

מודלי AI מובילים וגישה לקהילה

מעבר לתכונות ה-AI המובנות בדפדפן עצמו, מודל המינוי החודשי של  Neon מעניק למשתמשים גישה למגוון מודלי בינה מלאכותית מובילים ומתקדמים. בין המודלים הזמינים ניתן למצוא את ג’מיני 3 פרו (Gemini 3 Pro), GPT-5.1, ויו 3.1 (Veo 3.1) ונאנו בננה פרו (Nano Banana Pro). גישה למודלים אלו מאפשרת למשתמשים לנצל את היכולות המתקדמות ביותר בתחום ה-AI, ומספקת גמישות רבה בשימוש בכלי הבינה המלאכותית למגוון צרכים.

 

בנוסף לגישה למודלים, מנויי Neon יקבלו גם גישה לקהילת הדיסקורד (Discord) של אופרה, וכן גישה ישירה למפתחי הדפדפן. גישה זו מאפשרת למשתמשים להיות חלק פעיל בתהליך הפיתוח, להציע פידבק, לדווח על בעיות, ואף להשפיע על כיווני הפיתוח העתידיים של הדפדפן. מנגנון זה מחזק את הקשר בין החברה לבין קהל המשתמשים, ומאפשר פיתוח ממוקד וקשוב לצרכי הבינה המלאכותית המשתנים.

 

התפתחות מהירה ויתרון לחלוצים טכנולוגיים

קריסטיאן קולונדרה (Krystian Kolondra), סגן נשיא בכיר לדפדפנים באופרה, הצהיר כי “אופרה ניאון הוא מוצר המיועד לאנשים שאוהבים להיות חלוצים בתחום טכנולוגיות ה-AI החדשות ביותר. זהו פרויקט המתפתח במהירות, עם עדכונים משמעותיים המפורסמים מדי שבוע. אנו מעצבים אותו יחד עם קהילת המייסדים שלנו כבר זמן מה, וכעת אנו נרגשים לשתף את הגישה המוקדמת לקהל רחב יותר.” הצהרה זו מדגישה את הדינמיות של הפרויקט ואת המחויבות של אופרה לספק את החידושים האחרונים בתחום הבינה המלאכותית למשתמשיה.

 

הדגש על פיתוח מהיר ועדכונים תכופים מצביע על כך שאופרה רואה ב”ניאון” פלטפורמה אבולוציונית, שתמשיך להשתפר ולהתפתח בזמן אמת. גישה זו עשויה למשוך “מאמצים מוקדמים” (early adopters) וחובבי טכנולוגיה המעוניינים להיות בחזית החדשנות של עולם הבינה המלאכותית. המודל של עדכונים שבועיים מבטיח שגם המשתמשים המשלמים יהיו חשופים באופן כמעט קבוע לשיפורים ותכונות חדשות, ובכך ישמרו על רלוונטיות המוצר לאורך זמן.

 

ביצוע הוראות של neon

הדפדפן מבצע הוראות ויכול לגלם ״תפקידים״ (קרדיט: operaneon.com)

השוואה למתחרים והאסטרטגיה של אופרה

חשוב לציין שאופרה מציעה תכונות AI חינמיות גם בדפדפנים אחרים שלה, כגון אופרה וואן (Opera One), אופרה ג’י-אקס (Opera GX) ואופרה אייר (Opera Air). תכונות אלו כוללות בדרך כלל עוזרים מבוססי צ’אט, המאפשרים למשתמשים לבצע פעולות בסיסיות בעזרת בינה מלאכותית ללא עלות. אסטרטגיה זו מצביעה על כך שאופרה מנסה למשוך קהל רחב לתכונות ה-AI שלה, כאשר דפדפן Neon מיועד לשוק נישה של משתמשים המוכנים לשלם עבור חוויה מתקדמת ומקיפה יותר.

 

בעוד שאופרה נוקטת בגישה אגרסיבית לשילוב AI עם מודל מינוי, מתחרים ותיקים בעולם הדפדפנים מאמצים גישה זהירה יותר. לדוגמה, גוגל (Google) עבדה לאחרונה על שיפורי אבטחה כדי להגן על משתמשים מפני נקודות תורפה שונות שפונקציות סוכנים (agentic features) נוטות להיות חשופות אליהן. בגלל אמצעי זהירות אלו, דפדפנים כמו ברווא (Brave) השיקו את התכונות האגניות שלהם בגרסאות פיתוח (nightly builds) והציעו פרופילי גלישה מבודדים לשימוש ב-AI, כדי שהמשתמשים יוכלו להפריד את השימוש הרגיל שלהם משימוש ב-AI.

 

 

השקת “Opera Neon” מייצגת צעד משמעותי בתחום דפדפני ה-AI, ומעלה שאלות חשובות לגבי עתיד הגלישה הממוחשבת. מודל התשלום החודשי עבור גישה ליכולות AI מתקדמות מעיד על כך שחברות רואות ערך כלכלי משמעותי בשירותים אלו. השוק יצטרך לבחון האם הצרכנים יהיו מוכנים לשלם פרמיה עבור חווית AI משופרת בדפדפן, או שיעדיפו את הפתרונות החינמיים ו/או הזהירים יותר שמציעים המתחרים.

 

השילוב העמוק של AI בדפדפנים טומן בחובו פוטנציאל רב לשינוי באופן שבו אנו צורכים מידע, מבצעים משימות ומקימים אינטראקציה עם האינטרנט. עם זאת, הוא גם מעלה שאלות לגבי פרטיות, אבטחת נתונים וההשפעה של AI על חווית המשתמש הכללית. Neon הוא דוגמה בולטת לאופן שבו חברות הטכנולוגיה מנסות לפרוץ גבולות ולהציע פתרונות חדשניים, ויהיה מעניין לראות כיצד השוק והמשתמשים יגיבו להצעה זו של אופרה.

 

הפוסט הכירו את Neon – דפדפן ה-AI החדש של Opera במודל של מנוי חודשי הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/opera-neon-subscription/feed/ 0
עיצוב אפליקציות ואתרים עם Stitch של Google https://letsai.co.il/google-stitch/ https://letsai.co.il/google-stitch/#respond Sat, 13 Dec 2025 06:07:21 +0000 https://letsai.co.il/?p=66000 תגידו את האמת – כמה פעמים היה לכם רעיון לאפליקציה או אתר, ציירתם אותו על דף, ואז נתקעתם? המעבר מ”רעיון בראש” ל”עיצוב בפיגמה” ומשם ל”קוד עובד” הוא בדרך כלל תהליך ארוך, יקר ומתיש. אז גוגל החליטה לשבור את הכלים. הכירו את Stitch (או “תפר”, אם אתם מתעקשים על עברית) – הכלי החדש מבית Google Labs […]

הפוסט עיצוב אפליקציות ואתרים עם Stitch של Google הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
תגידו את האמת – כמה פעמים היה לכם רעיון לאפליקציה או אתר, ציירתם אותו על דף, ואז נתקעתם? המעבר מ”רעיון בראש” ל”עיצוב בפיגמה” ומשם ל”קוד עובד” הוא בדרך כלל תהליך ארוך, יקר ומתיש. אז גוגל החליטה לשבור את הכלים. הכירו את Stitch (או “תפר”, אם אתם מתעקשים על עברית) – הכלי החדש מבית Google Labs שהולך לשנות את הדרך שבה מעצבים ומפתחים עובדים. Vibe Coding במיטבו – אתם מתארים מה אתם רוצים שהוא יבנה, באמצעות הנחיות בשפה טבעית, והוא בונה את המסכים, הכפתורים והממשקים. את הכל ניתן לייצא בקלות כקוד ולהמשיך לעצב ולפתח בפיגמה או בכלים אחרים.

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

מה זה בעצם Stitch? 

במילים פשוטות: זהו כלי מבוסס בינה מלאכותית (Generative AI) שלוקח טקסט או תמונה והופך אותם לממשק משתמש (UI) מעוצב, ואפילו לקוד Front-end מוכן. ככה זה הנראה בלייב:

 

אבל זה לא עוד “מחולל תמונות” כמו מידג’רני. ההבדל הגדול הוא ש-Stitch לא סתם יוצר תמונה יפה ושטוחה (“PNG”), אלא מבין את המבנה של העיצוב. הוא יודע להוציא לכם את זה כשכבות עריכה ל-Figma או כקוד HTML/CSS נקי (יחסית) שמפתחים יכולים ממש להשתמש בו.

הכלי רץ על המודלים הכי חדשים של גוגל (לרבות Gemini 3), מה שאומר שהוא מבין הקשר, עיצוב ומבניות בצורה מפחידה.

 

אפליקציית צ'טבוט

תראו מה קרה כשביקשנו ממנו לבנות אפליקציית צ’טבוט AI.

 

איך מתחברים לכלי וכמה זה עולה?

אפשר להשתמש בכלי בחינם באתר הרשמי.

כאמור, Stitch נכון לעכשיו הוא כלי נסיוני וחינמי. 

 

הפיצ’רים שמעיפים לנו את הסכך!

משרבוט לעיצוב (Sketch-to-UI)

ציירתם Wireframe מכוער על לוח מחיק? צילמתם שרבוט על דף? העלו את זה ל-Stitch, והוא יהפוך את זה לממשק דיגיטלי נקי ומודרני בשניות.

פרומפט לעיצוב (Text-to-UI)

פשוט תכתבו לו: “A movie streaming app for mobile, dark mode with neon accents”, ובום – יש לכם מסכים מוכנים.

 
רשמו לו מה תרצו שהוא יעצב לכם ובום - יש לכם עיצוב מושלם בקליק.

רשמו לו מה תרצו שהוא יעצב לכם ובום – יש לכם עיצוב מושלם בקליק.

 

Export ל-Figma

ה-גיים צ’יינגר האמיתי. בלחיצת כפתור אתם מעבירים את העיצוב לפיגמה עם Auto-layout ושכבות מסודרות. מעצבים, אתם שומעים את זה? חסכתם עכשיו שעות של “עבודה שחורה”.

קוד מוכן למפתחים

רוצים לראות איך זה נראה בדפדפן? Stitch מוציא לכם קוד HTML ו-Tailwind CSS שתוכלו להעתיק ולשחק איתו.

עריכה בשיחה

לא אהבתם את הצבע? הפונט קטן מדי? פשוט תגידו לו בצ’אט: “Make the buttons rounded and blue”, והוא יעדכן את העיצוב בזמן אמת.

 

מצב Preview

רוצים “להרגיש” את העיצוב שלכם בלייב? בקשו מסטיץ’ לבנות לכם אב-טיפוס (Prototype) שיפיח בעיצוב שלכם חיים, וייתן להם “לשחק” בפיצ’רים השונים שהוא בנה או עיצב לכם.

 

Export ל-Google AI Studio

רוצים להפוך את העיצוב לאפליקציה אמיתית – כזו שבאמת עובדת? לחצו על ייצוא לסטודיו ה-AI של גוגל (Google AI Studio) מה שיאפשר לכם לבנות בפועל את הכלי המבוקש. מטורף!!

 

למי זה מתאים? (Use Case) 

בואו נדמיין סיטואציה קלאסית: אתם יזמים או מנהלי מוצר. יש לכם רעיון לפיצ’ר חדש. במקום לחכות למעצב שיתפנה בעוד שבועיים, אתם נכנסים ל-Stitch, מתארים את הרעיון או מעלים סקיצה גסה. תוך 2 דקות יש לכם 3 וריאציות של מסכים. אתם בוחרים את הטובה ביותר, מייצאים לפיגמה, עושים פינישים קטנים ושולחים למפתח יחד עם הקוד הראשוני. קיצרתם תהליך של שבועיים לשעתיים.

 

או לחלופין – אתם פשוט חולמים על אפליקציה או רוצים לשייף ולדייק את ה-UI של המוצר או הכלי שלכם, אבל אין לכם ידע בעיצוב. מה הבעיה?! פשוט מסבירים לסטיץ’ איך אתם רוצים שהמוצר שלכם יראה, והוא כבר יעשה את השאר.

 

 

טיפים לכתיבת פרומפטים אפקטיבית ב-Stitch

אחד הגורמים המשפיעים ביותר על איכות התוצרים ב-Stitch הוא אופן ניסוח הפרומפטים. הכלי מגיב בצורה שונה מאוד לבקשות כלליות לעומת הנחיות מדויקות, ולכן חשוב להבין כיצד לגשת לתהליך כבר מהשלב הראשון, ואיך ללטש את האפליקציה לאורך הדרך.

 

1) התחלת פרויקט: מרעיון כללי לפרטים מדויקים

  • בשלב ההתחלתי ניתן לבחור בין פרומפט רחב לבין תיאור מפורט יותר. כאשר מדובר באפליקציות מורכבות, לרוב נכון להתחיל ברמה הקונספטואלית, ורק לאחר מכן לרדת בהדרגה למסכים, רכיבים ופיצ’רים ספציפיים.
  • פרומפטים כלליים מתאימים בעיקר לשלב החקר וההשראה, למשל תיאור בסיסי של סוג האפליקציה או קהל היעד שלה. לעומת זאת, פרומפטים מפורטים יותר מאפשרים ל-Stitch לייצר תוצאה ממוקדת כבר מהג’ינרוט הראשון, עם הגדרה ברורה של פונקציונליות, שימושים מרכזיים והקשר בין רכיבים שונים במוצר.
  • מרכיב חשוב נוסף כבר בשלב זה הוא הגדרת האווירה הכללית של האפליקציה. שימוש במילים שמתארות תחושה, סגנון או אופי משפיע ישירות על בחירות העיצוב של Stitch, החל מפלטת הצבעים, דרך הפונטים ועד לשפה הוויזואלית הכללית. אפליקציה המתוארת כאנרגטית ומעודדת תיראה שונה לחלוטין מאפליקציה מינימליסטית ושקטה, גם אם הפונקציונליות הבסיסית דומה.

 

2) עידון ושיפור באיטרציות ממוקדות

  • לאחר יצירת הבסיס, העבודה היעילה ביותר עם Stitch נעשית באמצעות איטרציות קטנות וממוקדות. במקום לבקש שינויים רחבים בכל האפליקציה, מומלץ להתמקד במסך אחד בכל פעם ולבצע שינוי אחד או שניים בלבד בכל פרומפט.
  • הנחיות ברורות ומדויקות משפרות משמעותית את התוצאה. חשוב לציין לא רק מה לשנות, אלא גם כיצד, למשל מיקום של רכיב מסוים, גודל כפתור או שימוש בצבע מותג ספציפי. גישה זו מאפשרת שליטה טובה יותר בתהליך ומקלה על תיקון והתאמה במקרה שהתוצאה הראשונית אינה מדויקת.
  • הדבר נכון במיוחד במסכי מוצר או מסכים מורכבים יותר, שבהם שילוב של סגנון עיצובי, צבעוניות, טיפוגרפיה ותוכן ויזואלי יוצר את החוויה הכוללת. תיאור ברור של הקונספט העיצובי, גם במילים פשוטות, מסייע ל-Stitch להבין את הכיוון הרצוי.

 

3) שליטה בעיצוב הכללי ובשפה הוויזואלית

  • מעבר לשינויים נקודתיים, Stitch מאפשר שליטה רחבה על העיצוב הכללי של האפליקציה. ניתן לבקש שינוי צבעים מדויק, כמו צבע מותג מסוים, או להגדיר תחושה כללית של פלטת צבעים חמה, קרה, כהה או מזמינה.
  • גם לפונטים ולאלמנטים גרפיים יש השפעה משמעותית. בחירה בין פונטים מסוג סריף או סנס-סריף, עיגול פינות של כפתורים, או הוספת מסגרות לשדות קלט, כל אלה משפיעים על תחושת המוצר ועל רמת הבשלות העיצובית שלו. כאשר משלבים כמה מאפיינים יחד, כדאי לרכז אותם בפרומפט אחד ברור שמגדיר את הקו העיצובי הרצוי.

4) עבודה מדויקת עם תמונות

  • תמונות הן מרכיב מרכזי בחוויית המשתמש, וגם כאן רמת הדיוק בפרומפט קובעת את איכות התוצאה. שינוי גורף, כמו עדכון רקע לכל תמונות המוצרים, דורש ניסוח שונה משינוי נקודתי בתמונה מסוימת במסך ספציפי.
  • כאשר מבצעים שינוי בעיצוב הכללי של האפליקציה, חשוב לציין אם יש צורך להתאים גם את התמונות, האיורים והאייקונים לפלטת הצבעים או לאווירה החדשה. תיאום כזה מונע חוסר אחידות ויוצר חוויה ויזואלית מגובשת יותר.

 

5) שינוי שפה וטקסטים באפליקציה

Stitch מאפשר גם שינוי רוחבי של שפת הטקסטים באפליקציה באמצעות פרומפט פשוט וברור. כאשר מבקשים לתרגם את כל הטקסטים והכפתורים לשפה אחרת, הכלי מבצע זאת באופן אחיד, מה שחוסך עבודה ידנית במסכים בודדים.

 

 

לא גיים צ’יינג’ר – אבל אחלה כלי בארגז הכלים!

בסופו של דבר, עבודה מוצלחת עם Stitch נשענת על כמה עקרונות פשוטים: ניסוח ברור ותמציתי, שינוי אחד מרכזי בכל פעם, שימוש במונחי UI ו-UX מוכרים, והפניה מדויקת לאלמנטים ספציפיים בממשק. כאשר תוצאה מסוימת אינה תואמת את הציפיות, לרוב אין צורך להתחיל מחדש, אלא רק לחדד את הניסוח ולהיות ממוקדים יותר בבקשה הבאה. גישה כזו מאפשרת למצות את היכולות של Stitch לאורך זמן, ולהפוך את תהליך העיצוב והאיטרציה ליעיל, נשלט ובעיקר צפוי יותר.

 

Stitch הוא עדיין כלי ניסיוני, וזה לא Lovable, אז אל תצפו ממנו להחליף את המעצב שלכם מחר בבוקר. אבל הוא כלי מטורף ל-Prototyping מהיר, להשראה, ולסגירת הפער המעצבן שבין “מה שציירתי” ל”מה שבנינו”. זה חינם, זה מהיר, וזה של גוגל (ולאחרונה הולך להם לא רע). רוצו לשחק עם זה לפני שזה נהיה בתשלום.

הפוסט עיצוב אפליקציות ואתרים עם Stitch של Google הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/google-stitch/feed/ 0
האם GPT-5.2 הוא התרופה של OpenAI ל-Gemini-3? https://letsai.co.il/gpt-5-2-launch/ https://letsai.co.il/gpt-5-2-launch/#respond Fri, 12 Dec 2025 09:59:34 +0000 https://letsai.co.il/?p=65987 אתמול (חמישי, 11.12.25) השיקה OpenAI את GPT-5.2 במהלך שנתפס על-ידי רבים יותר כתגובה המתבקשת ל-Gemini3 של גוגל, ופחות כמודל דגל חדש. המודל החדש אמנם מציג שיפורים חשובים, אך השאלה המרכזית שמרחפת מעליו היא האם הוא יצליח לתת פייט למתחרים מ-Google? האם עדכון כזה מסוגל באמת להחזיר את העליונות ש-OpenAI ביססה פה לאורך כמעט 3 שנים […]

הפוסט האם GPT-5.2 הוא התרופה של OpenAI ל-Gemini-3? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
אתמול (חמישי, 11.12.25) השיקה OpenAI את GPT-5.2 במהלך שנתפס על-ידי רבים יותר כתגובה המתבקשת ל-Gemini3 של גוגל, ופחות כמודל דגל חדש. המודל החדש אמנם מציג שיפורים חשובים, אך השאלה המרכזית שמרחפת מעליו היא האם הוא יצליח לתת פייט למתחרים מ-Google? האם עדכון כזה מסוגל באמת להחזיר את העליונות ש-OpenAI ביססה פה לאורך כמעט 3 שנים – אותה עליונות שגוגל סדקה (או שמא נאמר – ריסקה) לפני מספר שבועות. מה שבטוח – יש פה ניסיון ברור להדביק פער שנפתח מהר מדי, ושנדמה שהולך וגדל עם כל שדרוג והשקה מצד גוגל (ויש הרבה כאלה לאחרונה). המלחמה מתחממת ועולה הילוך! ב-OpenAI מבינים שזו תקופה מכרעת ובהחלט אפשר לזהות את הלחץ שמאחורי ההשקה. אבל בשורה התחתונה – האם זה מודל מספיק טוב כדי לעצור את שטף ביטולי המנויים בתשלום והמעבר לג’מיניי? במילה אחת… אולי. כן – זה מודל מצוין. אבל לא – לא בטוח שהוא התרופה לעלייתה של גוגל ומודל הדגל שלה – Gemini.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

הכל התחיל מחלום, לפני 10 שנים

לפני 10 שנים ישבו חבורה של Dreamers והחליטו שהעתיד טמון בבינה מלאכותית. אט אט התחוור להם שפריצת הדרך תהיה במה שאנחנו היום מכנים “מודלי שפה גדולים” (LLMs). משם הדרך ל-GPT הייתה קצרה ולפני 3 שנים זה קרה. GPT 3.5 הושק לעולם בקול תרועה רמה, וההיסטוריה האנושית השתנתה לעד. המודל הזה הצית מהפכה שעד היום רק הלכה והתעצמה, ושסוללת מחדש את האופן בו בני אדם מתקשרים עם טכנולוגיה, עובדים עם טכנולוגיה ויוצרים עם טכנולוגיה.

 

 

ואכן, ב-3 השנים האחרונות היה נדמה ש-ChatGPT משאיר לכולם אבק. המוצר הצומח ביותר בהיסטוריה האנושית – יותר מספוטיפיי, יותר מטיקטוק, יותר מנטפליקס ויותר מאינסטגרם! מיליון משתמשים תוך 5 ימים. 100,000 משתמשים תוך חודשיים ונכון להיום כ-800 מיליון משתמשים שבועיים.

ואז הגיע נובמבר 2025…

 

האם לבטל את המנוי?

בשבועות האחרונים שמעתי הרבה מאוד אנשים, קולגות ומשפיענים שמצהירים: “ביטלתי את המנוי שלי ל-ChatGPT ועברתי ל-Gemini”. חייב לומר שאני לא שם לא הצליחו עדיין לשכנע אותי ש-ChatGPT הפסיק להיות כלי עבודה יעיל במיוחד – מבחינתי מדובר ב”סוס עבודה” בו אני עושה שימוש יומיומי, או ליתר דיוק – שימוש שוטף על בסיס כמעט שעתי. מצד שני, יש לי מנוי לכמעט כל LLM מוביל בשוק, החל מ-Claude ועד Gemini ובהחלט התפעמתי מההתקדמות האדירה של ג’מיניי בשבועות האחרונים.

 

למה מאמר על ChatGPT סוטה והופך למאמר על Gemini? כי ההשוואה מתבקשת. אחת התובנות המרכזיות שלי, בתור מי שחורש על כל אחת מהפלטפורמות, היא שאנחנו זכינו – ואנחנו זה הציבור הרחב. המשתמשים. זכינו לחיות בתקופה של שפע, שבה ענקיות טק ותאגידי AI גלובליים מתחרים על תשומת הלב שלנו (והארנק שלנו). ההבדלים כיום בין מודלי הדגל דיי מינוריים. כולם מאוד מאוד טובים, וגם היו מאוד מאוד טובים לפני חצי שנה ושנה.

 

בג’מיניי אמנם יש המון פיצ’רים חדשים ומאוד טובים – מודל תמונות מעולה (ננו בננה פרו), פיצ’רים מעולים לויזואליזציה של נתונים (מצגות, קנבס), מודל וידאו מעולה (Veo 3.1), וכולם יושבים באותו מקום. יש לו Deep Research מ-ט-ו-ר-ף (ואולי הכי טוב בשוק) ופלטפורמת בניית בוטים חביבה במיוחד (Gems). מצד שני – איכשהו בעבודה השוטפת, היומיומית, אני מוצא את עצמי חוזר לג’פטו הישן והטוב. הוא מגיב מהר יותר. זורם יותר. רץ חלק. לפעמים עומס וגודש של כוח חישוב מוביל לתוצאות טובות יותר, אבל גם לחוויית משתמש פחות טובה.

 

ב-Gemini אמנם אפשר להחליף בין מודל של חשיבה מעמיקה, למודל זריז יותר, אבל מודלי GPT של OpenAI מרגישים הרבה יותר “אייג’נטליים”. כלומר – הם מגיבים יותר טוב לשינויים. החל מסדרת מודלי GPT-5, לא צריך להחליף ידנית מודל בבורר המודלים. ב-ChatGPT של סוף 2025, בואכה 2026, הכל עובד חלק יותר. כשהמודל מזהה משימה קלה – הוא עובד זריר, שולף מודל Instant ועונה מהר. כשהוא מזהה משימה מורכבת יותר – הוא חושב חזק ועמוק יותר. ומשהו בכל אותה חוויית שימוש, לי עושה שכל. פשוט “כיף” לעבוד שם. ושוב – זה לא שב-Gemini לא כיף לי, אבל יש דברים שקשה לשים עליהם את האצבע: אמינות, יציבות, זרימה וכן הלאה. את כל אלו ChatGPT שכללו לאורך 3 שנים של שליטה ללא עוררין בתעשייה. וזה עדיין שם!

 

קוד אדום אחד והרבה לחץ

בתחילת החודש הכריז אלטמן על “קוד אדום”, נטישת פרויקטים צדדיים ומיקוד במשימות הליבה – ב-ChatGPT הקלאסי. וההשקה של GPT-5.2 מדברת בשפה אחרת – היא מבליטה פרודוקטיביות ויעילות: לא סתם שיפור בביצועים או מבחנים, אלא אאוטפוטים טובים יותר: סוכנים שעובדים טוב יותר לאורך זמן, יצירת קבצי אקסל מרובי גיליונות (אם תשאלו אותי – ChatGPT היא עדיין הפלטפורמה המובילה בכל מה שקשור לניתוח נתונים וקבצי אקסל ו-CSV). במילים אחרות, OpenAI מנסה להחזיר לעצמה יתרון תדמיתי וטכני לא דרך טריקים, אלא דרך חיזוק המוצר שמייצר לה את רוב הקשר היומיומי עם השוק.

 

באנר קורס דאטה ניתוח נתונים עם AI

 

מה מיוחד ב-GPT-5.2

אז אחרי ההקדמה הלא קצרה הזו, בואו נצלול פנימה אל תוך ביצועי המודל – מה חדש? מה השתנה? במה הוא טוב והאם יש פה בשורה אמיתית?

 

מודל אייג’נטלי ו-3 מצבי חשיבה

כמו בכל מודלי GPT-5 ומעלה, גם פה המודל “בוחר בשבילכם” כשהוא על מצב AUTO ומסוגל לדלג ולקפץ בין מצבי חשיבה שדורשים יותר כוח חישוב (מודלי הריזונינג שמקוטלגים כ-“Thinking”). או במילים אחרות – אתם מקריבים מהירות תמונות ביצועים טובים יותר (יותר כוח חישוב = פחות הזיות וטעויות, ויותר אמינות ודיוק).

 

כמובן, אפשר תמיד לבחור ידנית את מודל Instant המהיר, או מודל Thinking הכבד יותר, וגם בו אפשר להגדיר ידנית מצב חשיבה “רגיל” (Standard), או מצב חשיבה מעמיקה (Extendend Thinking). מצב זה מתאים במיוחד למשימות מורכבות או רב-שלביות. משימות כמו ניתוח קבצים ונתונים, ריבוי דאטה וכן הלאה.

 

מנויי פרו נהנים ממצב חשיבה עוצמתי יותר: GPT‑5.2 Pro. מודל עוצמתי אף יותר ממצב Thinking שמיועד למשימות מורכבות וארוכות באמת. אבל ל-99% מהמשתמשים אין באמת צורך בעוצמות חישוב כאלה.

 

כל מה שתיארתי פה, לא באמת ייחודי ל-GPT-5.2 והיה קיים בדורות הקודמים של סדרת GPT-5, ועדיין – הביצועים השתפרו וזה מורגש!

 

פחות הזיות וטעויות, יותר אמינות והקשר!

הנקודה השנייה היא אמינות. GPT-5.2 מציג ירידה משמעותית בהזיות וטעויות עובדתיות לעומת GPT-5.1 (כ-38% פחות טעויות עובדתיות).

לטענת החברה, GPT-5.2 מכוון לעבודה מקצועית יציבה ואמינה – פרויקטים שנמשכים לאורך הרבה שלבים, שזקוקים להקשר גדול ושמכילים הרבה פעולות. ביומיום כל זה מתורגם לפחות קריסות באמצע תהליכי עבודה, פחות חורים לוגיים בין שלבים, ויותר יכולת להחזיק מסמך, פרויקט או סט משימות לאורך זמן. פחות “צ’אט” ויותר דאטה אנליסט צמוד. מכשיר עוצמתי לניתוח נתונים, קבצים, לקריאה וכתיבה של תוכן. כלי שמצטיין ב”הסקה” (Reasoning) ואיתור דפוסים, מגמות והקשרים.

 

ביצועים ומבחנים

ביצועים טובים במבחני ידע

מבחן GDPval זהו מבחן שמנסה למדוד עד כמה מודל יודע לבצע משימות עבודת ידע “מוגדרות היטב” על פני 44 עיסוקים, כאשר במקום תשובה קצרה הוא נדרש לייצר תוצר עבודה אמיתי כמו מצגת, גיליון אלקטרוני או מסמך תפעולי, וההערכה נעשית על ידי שופטים אנושיים. המבחן הזה בודק כמה פעמים המודל מצליח לנצח אנשי מקצוע מומחים בתחומם, או להגיע לתיקו מולם. מודל GPT-5.2 Thinking הצליח לנצח או לסיים בתיקו מול אנשי מקצוע ב-70.9% מהמקרים, וגרסת GPT-5.2 Pro הגיעה ל-74.1%. מדהים! OpenAI גם טוענת שבמשימות האלה המודל ייצר תוצרים במהירות גבוהה פי 11 ובעלות שנמוכה מ-1% ביחס לעבודה אנושית.

 

GDPval

מנצח מומחים אנושיים במבחני GDPval | קרדיט: OpenAI

 

ניתוח נתונים ו/או יצירת קבצים מרובי-גיליונות

מבחן פנימי לגיליונות בנקאות השקעות (Spreadsheet modeling), הוא מדד פנימי של OpenAI שמדמה עבודת אנליסט זוטר בבנקאות השקעות. לפי הנתונים, GPT-5.2 Thinking משפר את הציון הממוצע למשימה מ-59.1% ב-GPT-5.1 ל-68.4% ב-5.2 – עלייה של 9.3% בממוצע לכל משימה.

 

מצטיין בניתוח קבצים ונתונים

מצטיין בניתוח קבצים ונתונים | Credit: OpenAI

 

קוד, מתמטיקה והסקה: חיזוק הדרג המקצועי

בתחום הקוד, OpenAI מדגישה שיפור בביצועים במדדים כמו SWE-Bench Pro ו-SWE-bench Verified, כאשר המספרים שמופיעים מצביעים על עלייה ביחס ל-GPT-5.1 Thinking. מעבר לתוצאות, הקו הכללי הוא שיפור בעבודה פרקטית: תיקון באגים, רפקטורינג לקוד בסיס גדול, יישום פיצ’רים ושילוח תיקונים מקצה לקצה עם פחות התערבות ידנית.

 

בתחומי מתמטיקה ומדע, ההכרזה מציינת תוצאות גבוהות במדדים כמו GPQA Diamond וגם AIME 2025, לצד שיפור במדדים מתקדמים יותר כמו FrontierMath.

מבחן GPQA Diamond (שאלות מדע “עמידות גוגל”) הוא בנצ’מרק של שאלות מדע ברמה גבוהה (פיזיקה, כימיה, ביולוגיה) שנועדו להיות קשות לחיפוש מהיר, ובגרסה שמוצגת כאן המודל פותר ללא שימוש בכלים. AIME 2025 (מתמטיקה תחרותית): זהו מבחן מתמטיקה תחרותי שמודד פתרון בעיות ממוקדות בלחץ דיוק, ללא כלים.

מי שלא חי את עולם הבנצ’מרקים יכול לתרגם את זה להבנה הפשוטה הבאה: OpenAI מנסה להראות שהמודל לא רק “מנסח יפה”, אלא גם מחזיק חזק יותר כשנדרשת חשיבה מרובת שלבים ודיוק כמותי. הוא מצטיין בביצועים במתמטיקה ומדע, גם כשהמודל שלפניו (GPT-5.1) עשה את זה טוב (הוא פשוט עושה את זה טוב יותר… חכם יותר).

מצטיין במתמטיקה וכתיבת קוד

מצטיין במתמטיקה,מדעים וכתיבת קוד | Credit: OpenAI

 

אחד השיפורים המשמעותיים הוא ביכולות ההסקה המופשטת במדדי ARC-AGI, עם קפיצה משמעותית בתוצאות מול גרסאות קודמות. מבחנים אלו מנסים למדוד יכולת לפתור בעיות מופשטות שלא דומות לשאלות ידע רגילות, עם מיקוד במה שנחשב “חשיבה חדשה” ולא שחזור תבניות. או במילים אחרות – להתמודד עם מצבים שבהם המודל לא נתקל לפני כן בשלב האימון, ממש כמו שאדם אמיתי נדרש לפתור בעיות חדשות שעליהן לא “התאמן” או למד מראש. לפי OpenAI, ב-ARC-AGI-1 (Verified) GPT-5.2 Thinking מגיע ל-86.2% לעומת 72.8% ב-5.1, וב-ARC-AGI-2 (Verified) הוא קופץ ל-52.9% לעומת 17.6%. פה כבר מדובר בפערים גדולים.

מצטיין במבחני ARC AGI

מצטיין במבחני ARC AGI | קרדיט: OpenAI

 

 

למי זה זמין, איפה וכמה זה עולה

 

זמינות בתוך ChatGPT

המודל החדש כבר זמין ב-ChatGPT למנויים בתשלום בתשלום – מנויי פלוס (Plus), פרו (Pro), ביזנס (Business) ואנטרפרייז (Enterprise). חלק מהמשתמשים יקבלו אותו בהדרגה, כדי להבטיח פריסה יציבה.

 

זמינות ב-API ותמחור למפתחים

ב-API, המודלים זמינים כבר עכשיו לכל המפתחים. יש גם פרמטר של “מאמץ חשיבה” (reasoning effort) ותמיכה ברמה נוספת בשם xhigh למשימות שבהן איכות חשובה יותר מזמן.

 

בתמחור, OpenAI מציגה מחיר של 1.75 דולר למיליון טוקנים בקלט ו-14 דולר למיליון טוקנים בפלט עבור gpt-5.2, לצד הנחה משמעותית על קלטים שמורים במטמון. לגרסת Pro המחירים גבוהים משמעותית, עם 21 דולר למיליון טוקנים בקלט ו-168 דולר למיליון טוקנים בפלט. יקר!

מחיר למיליון טוקנים ב-API

מחיר למיליון טוקנים ב-API

 

פסק הדין

GPT-5.2 מגיע עם שיפור ניכר בכתיבה, קוד והיגיון, ועם דגש על הבנה עמוקה הודות לשמירה על הקשר לאורך זמן. זו לא “התשובה” ל-Gemini 3, אלא ניסיון להעלות זריז לכותרות מודל שיחזיר את GPT לשיח הציבורי. גוגל קיבלה המון תשומת לב בשבועות האחרונים וב-OpenAI נלחצו. זה לא ה-מודל שלה. זה פשוט ‘עוד’ מודל (מאוד מאוד טוב), שכנראה לא ישכנע אתכם לעבור מ-Gemini ל-ChatGPT, אבל אולי כן יהיה מספיק כדי להשאיר אתכם ב-ChatGPT ולמנוע מכם לנטוש את הספינה. ואם התחלנו באלגוריית הספינה – אז שלרגע אף אחד לא יחשוב שהיא טובעת – ראיתי הרבה שמספידים את OpenAI. אין לי ספק שהם יתאפסו על עצמם ויצמצמו את הפער. יש להם מוצר מעולה ועכשיו הם צריכים לקחת אותו צעד אחד למעלה. 

הפוסט האם GPT-5.2 הוא התרופה של OpenAI ל-Gemini-3? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

]]>
https://letsai.co.il/gpt-5-2-launch/feed/ 0