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

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 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 (Settings)

בחירה ידנית

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

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.

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

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!

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.

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?

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

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

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

מה זה בדיוק ואיך זה עובד

Workspace Studio מאפשר לכם לבנות “סוכנים” – אוטומציות חכמות שמבצעות משימות במקומכם. אתם פשוט כותבים למערכת מה אתם רוצים שיקרה, והיא יוצרת את הסוכן בלי שתצטרכו לכתוב קוד.

אפשר להתחיל מתיאור בשפה רגילה או להשתמש בתבנית מוכנה. כדי שהסוכן יבצע את המשימה כמו שצריך, חשוב לנסח בצורה ברורה מה בדיוק אתם רוצים שיקרה.

הסוכנים פועלים ישירות בתוך הכלים שבהם אתם משתמשים ביום יום. הפעולות שלהם מופיעות בפאנל הצד של Gmail, Drive ו-Chat, כך שאין צורך ללמוד מערכת חדשה. אפשר גם לשתף סוכנים עם חברי הצוות כמו שמשתפים קובץ ב-Drive, מה שמאפשר להפיץ אוטומציות מוכנות בארגון.

בנוסף, הסוכנים יכולים להרכיב תהליכים שמשלבים כמה יישומי Workspace, כמו Gmail, Docs, Sheets ו-Calendar, וגם להתחבר לכלים חיצוניים כמו Asana, Jira, Salesforce ו-Mailchimp. כך ניתן להפעיל רצף שלם של משימות בין מערכות, בלי עבודה ידנית.

היתרון הגדול הוא שהסוכנים לא פועלים רק לפי כללים קשיחים. הם יודעים להבין הקשר, לפרש טקסט, לזהות כוונה ולהתאים את הפעולות למידע שמגיע בזמן אמת. זה מאפשר להתמודד גם עם תהליכים מורכבים או משתנים.

הסרטון המצורף מדגים איך Workspace Studio יוצר סוכן שמסכם פגישות עתידיות ישירות ב-Chat, תוך שימוש בפרטי הפגישה, המשתתפים והקבצים המצורפים – וכל זה באמצעות תיאור קצר בשפה טבעית, בלי לכתוב קוד:

מה אפשר לעשות עם זה

סינון וסיווג מיילים

הסוכן יכול לזהות מיילים שדורשים תשובה, לסמן אותם, לחלץ פרטים חשובים כמו מספר חשבונית או משימה, ולהתריע ב-Chat. זה מונע עומס ומבטיח שלא תפספסו מיילים קריטיים.

אוטומציה בין כמה יישומים

משימות שמגיעות במייל יכולות להפוך אוטומטית לפריטים במערכת ניהול הפרויקטים, להתעדכן ב-Chat ולהיכנס לרצף עבודה מסודר. זה מחליף עבודה ידנית שנמשכת זמן רב.

ניהול יומן

הסוכן יכול לסרוק הזמנות לפגישות, להשוות אותן לסדרי העדיפויות שלכם, להמליץ מה לקבל ומה לדחות, ואפילו לנסח תשובה מותאמת אישית. ככה היומן נשאר בשליטה.

דיווחים אוטומטיים

הסוכן יודע למשוך נתונים מ-Sheets, ממסמכים וממיילים, ולהרכיב מהם דוח שבועי מוכן. זה מפחית שעות של איסוף ידני.

בסרטון המצורף תראו איך Workspace Studio בונה סוכן שמזהה מיילים הדורשים תשומת לב, מסווג אותם אוטומטית ומסמן אותם כתעדוף גבוה – הכל על בסיס תיאור קצר בשפה רגילה, בלי צורך בקוד:

המספרים מדברים בעד עצמם

בתוך 30 ימי ה-Alpha בלבד משתמשים ביצעו יותר מ-20 מיליון משימות דרך סוכני Workspace Studio. מדובר בעובדים רגילים, לא מפתחים, מה שמדגיש עד כמה הכלי נגיש.

דוגמה בולטת מגיעה מהחברה הגרמנית Kärcher. הצוות שלהם בחן רעיונות למוצרים חדשים בתהליך ארוך שכלל הרבה תיאום ומסמכים. הם בנו “צוות” של ארבעה סוכנים: אחד מנתח את הרעיון, אחד בודק כדאיות טכנית, אחד מייצר תרחיש משתמש, ורביעי מאגד הכל למסמך מסודר.

התוצאה? קיצור של כ-90 אחוז בזמן ההכנה – משעות של עבודה ידנית לדקות. זו המחשה מדויקת לכוח של סוכני AI שמופעלים נכון.

אבטחה ופרטיות

הנתונים שלכם נשארים שלכם

Workspace Studio פועל לפי מדיניות האבטחה של Workspace ושל Gemini. המידע שעובר דרך הסוכנים לא משמש לפרסום ולא מאמן מודלים אחרים.

הסוכן רואה רק מה שאתם רואים

הסוכנים יכולים לגשת רק למידע שכבר יש לכם הרשאה אליו. אם אתם לא יכולים לפתוח קובץ מסוים, גם הסוכן לא יוכל.

הגנה על מידע רגיש

הסוכנים מכבדים את כללי הארגון לגבי מידע שמותר או אסור לשתף. אם יש מדיניות שמונעת העברה של קובץ רגיש החוצה, הסוכן לא יוכל לבצע פעולה שמפרה אותה.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

אז למי Workspace Studio באמת מתאים?

Workspace Studio מתאים במיוחד לארגונים שכבר עובדים בתוך Workspace ורוצים להפחית עבודה ידנית בלי להכניס כלי נוסף או מורכב. הוא מאפשר לכל עובד לבנות אוטומציות חכמות בלי לכתוב קוד, והוא מוכיח את עצמו גם במספרים וגם בשטח.

מצד שני, הוא לא נועד למשתמשים פרטיים או לארגונים שמטפלים במידע רגיש במיוחד ודורשים בקרות אבטחה מחמירות.

אם העבודה שלכם מתבצעת בעיקר ב-Gmail, Drive, Docs וכלים חיצוניים נפוצים, והאתגר המרכזי הוא עומס של משימות חוזרות – Workspace Studio יכול לחסוך לכם הרבה זמן.

הפוסט בניית סוכנים ללא קוד ב-Google Workspace Studio הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

השוק כבר לא ניסיוני

במהלך 2025, Suno זינקה לקדמת השוק עם הערכות שהפלטפורמה עברה 150 מיליון דולר ARR. במקביל, לפי הערכות אחרות, שוק מוזיקת ה-AI הגיע כבר ליותר מ-20 מיליון יצירות שנוצרו בחודשיות בפלטפורמות שונות. זה לא שוק בתחילת דרכו. זה מודל יצירה שהפך למיינסטרים, גם אם עדיין שנוי במחלוקת.

המספרים האלה מסבירים את הקושי: תאגידים מוזיקליים לא יכולים להתעלם משוק שנבנה על גב הקטלוגים שלהם. ו-Suno לא יכולה להתקיים לאורך זמן תחת עננה משפטית שמאיימת על הליבה הטכנולוגית שלה. כאן בדיוק נכנס ההסכם.

יחד עם זאת, לצד הצמיחה הדרמטית הזו, יש פער בולט בין כמות היצירה לבין הביקוש בפועל. סקירה נפרדת של שוק מוזיקת ה-AI מצביעה על כך שרבות מהרצועות המופקות בכלים ג׳נרטיביים זוכות למעט האזנות ולעיתים אף נוצרות בעיקר כדי לנפח מספרים, לא כדי לשרת קהל אמיתי. הממצאים הללו ממחישים שהמעבר למודלים מורשים ולמערכת תמלוגים עשוי לפתור את הבעיות המשפטיות, אך לא בהכרח עונה על השאלה המרכזית: האם הקהל באמת רוצה מוזיקה שנוצרה ב-AI?

מהעימות המשפטי להסדרה

בקיץ 2024 הגישו RIAA (Recording Industry Association of America) וחברות התקליטים הגדולות, ביניהן Warner, תביעות נגד Suno ו-Udio בטענה להפרת זכויות יוצרים באימון המודלים. Suno טענה לשימוש הוגן. התעשייה טענה להפרה רחבת היקף. כעת Warner מושכת את התביעה. Suno מסכימה להחליף את המודלים. שני הצדדים מוותרים על פתרון משפטי ומעדיפים מודל רישוי. זו תזוזה שמתחילה להפוך לקונצנזוס תעשייתי.

מודלים נקיים ומורשים

ההסכם קובע כי ב-2026, Suno תשיק מודלים חדשים שיאומנו רק על תוכן מורשה מ-Warner. המודלים הישנים יוסרו בהדרגה. למה זה חשוב? משום שזו הפעם הראשונה שבה מודל מוזיקלי גנרטיבי עובר לשימוש במאגר מאושר וממוסמך, ולא בטריינינג המבוסס על רשתות לא מפוקחות. זה יוצר יסוד חוקי אמיתי למודלים גנרטיביים בתחום המוזיקה, ומקטין את הסיכון המשפטי שמלווה את התחום מאז 2023.

האמנים זוכים למנגנון שליטה חדש

ההסכם מציג מודל opt-in: אמנים יוכלו לבחור אם קולם, דמותם או שיריהם ישמשו לאימון המודלים. המשמעות הכלכלית ברורה. כל אמן שמצטרף מקבל ערוצי הכנסה מבוססי תמלוגים על שימוש ביצירתו. מי שאינו מצטרף נשאר מחוץ למערכת הזכיינית. זו בפועל הפעם הראשונה שבה מודל ג׳נרטיבי במוזיקה מחזיר לאמנים שליטה ברורה על הנכסים שלהם. זו גם התחלה של שפה חוזית חדשה בין טכנולוגיה לבין יוצרים.

שינויי מדיניות למשתמשים

Suno תצמצם את אפשרות ההורדה לשירות בתשלום בלבד, ותוסיף מגבלות כמותיות. זה חלק מהאיזון החדש – מצד אחד שמירה על חוויית המשתמש ומצד שני מענה ישיר לדרישת החברות למנוע שימוש לא מפוקח ביצירותיהן. בניגוד למודל שהציגה Udio מול Universal, כאן Suno משאירה למנויים גישה להורדה. זה ניסיון לא לפגוע בקהילה שלה ולשמור על מרחב פעולה יצירתי.

רכישת Songkick – הצצה לאסטרטגיה רחבה יותר

Suno רכשה מ-Warner את Songkick, פלטפורמה למעקב והתראות על הופעות חיות. זה לא פרט צדדי. זה מהלך שמחבר בין יצירה ב-AI לבין כלים לקידום אמנים בזמן אמת. במילים אחרות, Suno לא רוצה להיות רק מנוע מהיר ליצירת מוזיקה, היא מבקשת להפוך לפלטפורמת מוזיקה שלמה, שחוצה בין יצירה, קהל, הופעות וחוויות חיות.

ההקשר הרגולטורי

ההסכם נחתם בשעה שבה רשות זכויות היוצרים בארה”ב, הרגולטורים באיחוד האירופי ואנשי אקדמיה מנסים לנסח מחדש את כללי המשחק בין AI לזכויות יוצרים. אמנם ההסכם אינו מסמך רגולטורי, אבל הוא מתפקד כתקדים דה-פקטו. כאשר שתי חברות גדולות מגיעות להסכמה על מודל רישוי, מודל opt-in ועל אימון במאגר מורשה בלבד, הדבר הופך למעין שפת עבודה תעשייתית חדשה.

שלוש הגישות שמעצבות את העתיד

כדי להבין היכן העסקה ממקמת את השוק, חשוב להבחין בין שלוש אסטרטגיות שמתקיימות כרגע בתחום ה-AI והמוזיקה:

גישת שימוש הוגן

חברות כמו Suno ו-Udio טענו בתחילת הדרך שהאימון על תוכן מוגן נכנס להגדרת שימוש הוגן. זו גישה שמקטינה את התלות בלייבלים, אך גם מייצרת סיכון משפטי גבוה.

מודל רישוי מסחרי

זה המודל החדש של Suno-Warner ו-Udio-Universal. הוא מעניק לגיטימציה חוקית ומייצר מערכות כלכליות חדשות לאמנים. זה מודל יציב יותר, אך גם כבד ומסורבל, ולכן בעיקר מתאים לחברות גדולות.

מודלים סגורים ומאגרי אימון פנימיים

זו הגישה שמתחזקת במוסדות אקדמיים ובארגונים שמפתחים AI למטרות מחקר. היא נמנעת לחלוטין משימוש במאגרי צד שלישי, אך אינה מתאימה למודלים יצירתיים מסחריים.

ההסכם בין Suno ל-Warner מציב את הפלואו המסחרי במרכז ומרמז על הכיוון העתידי של השוק.

אז מה זה אומר לשנים הקרובות?

ייתכן שהמודלים של 2026 יישמעו אחרת, בגלל שינוי במקורות האימון. האמנים יקבלו בפעם הראשונה מודל תגמול ישיר על שימוש ב-AI. התעשייה כולה תנוע כנראה למערכת רישוי, לא למלחמות משפטיות. המתח סביב תביעות Sony ו-Universal ימשיך לקבוע את גבולות האפשר. הניסוח הפורמלי של חוקים חדשים בארה”ב ואירופה עשוי להתבסס על התקדים שעסקאות כאלה מציבות.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לסיכום, ההסכם בין Suno ל-Warner אינו עוד עסקה עסקית. הוא אבן דרך. הוא מציע מודל חדש שבו AI לא פועל נגד התעשייה אלא ביחד איתה. הוא מגדיר מחדש מהו אימון מודל לגיטימי. והוא יוצר מערכת שבה גם האמנים וגם המפתחים מרוויחים. זה אולי לא סוף המאבק על זכויות יוצרים בעידן ה-AI, אבל זו אולי הפעם הראשונה שבה שני הצדדים מפסיקים לנהל קרב ומתחילים לבנות מערכת חדשה.

הפוסט העסקה בין Suno ל-Warner Music מגדירה מחדש את הגבולות בין AI למוזיקה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

You can now use ChatGPT Voice right inside chat—no separate mode needed.

You can talk, watch answers appear, review earlier messages, and see visuals like images or maps in real time.

Rolling out to all users on mobile and web. Just update your app. pic.twitter.com/emXjNpn45w

— OpenAI (@OpenAI) November 25, 2025

איך זה עובד בפועל

ברגע שלוחצים על אייקון המיקרופון, הקלט הקולי נכנס לשיחה כמו כל הודעה אחרת. התשובה מופיעה כטקסט מתגלגל, בדיוק כמו בצ’אט רגיל. אפשר לעבור בין דיבור לכתיבה בצורה חלקה, לגלול לשיחות קודמות, ולשמור על כל ההיסטוריה באותו חלון. מבחינת חוויית שימוש זה צעד שמתקרב לאינטראקציה רב-מודלית אמיתית.

יחד עם זאת, יש פרט שכדאי לשים אליו לב: עד שלוחצים על כפתור “סיום”, המערכת ממשיכה להאזין ולהגיב. אין כיבוי אוטומטי אחרי חוסר פעילות, וזו נקודה שיכולה ליצור אי נעימות אם שוכחים את המיקרופון פועל.

תוכן ויזואלי בזמן השיחה

אחד החידושים הבולטים הוא היכולת להציג תוכן ויזואלי בזמן השיחה. זה כולל תמונות, קוד, כרטיסי מידע, מידע על מזג אוויר ולעיתים גם מפות. בפועל, תצוגת המפות עדיין לא יציבה בכל אזור משום שהיא תלויה בשירותי צד שלישי שלא זמינים במלואם בכל מדינה. חלק מהמשתמשים כבר נתקלו בפער בין ההדגמות לבין מה שמופיע בפועל.

למרות זאת, עצם האפשרות לשלב קול ותוכן חזותי בזמן אמת מייצרת חוויה רלוונטית בהרבה למי שעובד עם מידע מורכב.

המודל שמפעיל את השיחות הקוליות

שיחות טקסט רגילות יכולות להשתמש במודל GPT-5.1 על סוגיו, שהוא כרגע הכלי החזק ביותר של OpenAI. מצב הקול, לעומת זאת, פועל על GPT-4o שמותאם לעיבוד קול וזמן אמת. במנויים בתשלום קיימת אפשרות שהמערכת תעבור ל-GPT-4o mini לאחר שימוש ממושך, אף על פי ש-OpenAI אינה מפרסמת מכסה רשמית שמבהירה מתי זה קורה. המשמעות פשוטה – גם אם הכול מתרחש באותו חלון, איכות התשובות הקוליות אינה זהה לאיכות המתקבלת במצב טקסט בלבד.

כאן ניתן להפעיל מחדש את מצב הקול הנפרד

זמינות

העדכון מופץ לכל המשתמשים, כולל Free, Plus ו-Pro, גם באפליקציות וגם בממשק הדפדפן. אין עלות נוספת לשימוש בקול. משתמשי החינם מקבלים גרסה מצומצמת של היכולת, בעוד שמנויי Plus ו-Pro יכולים גם לצלם תמונות בזמן שיחה, לשתף מסך, או לאפשר למודל לראות את הסביבה דרך המצלמה. אלו תוספות שמרחיבות את היכולת המעשית של מצב הקול, בעיקר בתרחישים כמו תמיכה טכנית או הסברים על קוד.

הקול כחלק בלתי נפרד

בסופו של דבר, זהו שינוי שממקם את הקול כחלק בלתי נפרד מאופן העבודה עם ChatGPT. החיבור בין דיבור, טקסט ותוכן חזותי הופך את החוויה לזורמת ופחות מסורבלת, גם אם יש אזורים שעדיין דורשים הבשלה כמו יציבות מפות או מנגנון כיבוי אוטומטי. בשורה התחתונה, מדובר בשדרוג שהופך את השימוש בקול למעשי הרבה יותר מבעבר, בלי להכריח את המשתמש לבחור בין קול לטקסט אלא לאפשר שילוב טבעי ביניהם.

הפוסט ChatGPT Voice עובד עכשיו בתוך חלון הצ’אט הרגיל הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Introducing shopping research, a new experience in ChatGPT that does the research to help you find the right products.

It’s everything you like about deep research but with an interactive interface to help you make smarter purchasing decisions. pic.twitter.com/jksGVpCXGm

— OpenAI (@OpenAI) November 24, 2025

מה Shopping Research מביא לשולחן

כשאתם באמת מתלבטים – כשצריך להבין מה משתלם, מה מיותר ומה רק נראה טוב על הנייר – ChatGPT משנה סגנון. ברגע שהוא מזהה שמדובר בקנייה מורכבת, הוא מציע לעבור למצב Shopping Research. אפשר גם להפעיל אותו ישירות דרך כפתור ה-“+” בדפדפן או באפליקציה.

כך מפעילים ידנית את Shopping Research

בשיחה עצמה אתם לא צריכים לחפש את המילים הנכונות. פשוט מתארים מה אתם מחפשים: “מחשב ללימודים בתקציב מוגבל” או “כסא עבודה נוח לחדר קטן”. הכלי שואל שאלות הבהרה לגבי שימוש, גודל, טווח תקציב ועוד, כדי למקד את הדרישות ולבנות תמונה אמיתית של הצורך.

מאחורי הקלעים, Shopping Research קורא אתרים ציבוריים: חנויות, מפרטי יצרן, ביקורות, תמונות והשוואות. OpenAI מציינת שהתהליך מבוסס על מקורות איכותיים, ציבוריים וזמינים, ולא על לינקים ממומנים. המטרה היא להישען על מידע פתוח, אמין ולא מסחרי.

בסוף התהליך אתם מקבלים מסמך מסודר עם רשימת מוצרים מומלצים, הסבר למה כל אחד מהם מתאים לכם, ההבדלים המעשיים ביניהם, ומה עדיף לבדוק בעצמכם לפני רכישה. אפשר גם לסמן “לא רלוונטי” או לבקש “עוד כאלה”, וההמלצות יתעדכנו בהתאם.

בגרף המצורף אפשר לראות את השיפור שאותו מציגה OpenAI בדיוק התאמת המוצרים לדרישות המשתמש. בבדיקה פנימית, Shopping Research מגיע לדיוק של 64 אחוז בעמידה בתנאים כמו מחיר, צבע, חומר ומפרט. לצורך השוואה, GPT-5 Thinking עומד על 56 אחוז, גרסת המיני על 52 אחוז, והחיפוש הרגיל מגיע ל- 37 אחוז:

דיוק המודל בבחירת מוצרים | openai.com

איך זה נראה בפועל

ככה זה נראה בתוך האפליקציה – אתם מצלמים או מעלים תמונה של מוצר, מבקשים למצוא משהו דומה, או מתארים בצ’אט את מה שאתם מחפשים. משם הכלי מתחיל לעבוד – הוא שואל שאלות מיקוד, מעלה הצעות בזמן אמת, וממשיך לחדד בהתאם לתשובות שלכם:

ככה זה נראה בתוך האפליקציה

למי זה מתאים, ומתי כדאי להפעיל

Shopping Research לא מיועד לחיפוש מהיר של מחיר או בדיקה נקודתית של פיצ’ר אחד. הוא מתאים במיוחד לקניות שמצריכות מחשבה, השוואה ותמונה רחבה. למשל מחשבים, טלוויזיות, ריהוט, ציוד לבית, מתנות משמעותיות ומוצרי טכנולוגיה שיש להם הרבה דגמים ותתי דגמים.

אם אתם רק רוצים עובדה אחת, שיחה עם כל מודל שפה גדול או חיפוש בגוגל (אם אתם עדיין עושים את זה) כנראה יספיקו. אבל אם אתם מנסים להבין מה באמת משתלם מבחינת שימוש, תקציב, מידות או תחזוקה, Shopping Research יכול לחסוך לכם זמן ולמנוע טעויות נפוצות.

נקודות ששווה לשים לב אליהן

OpenAI מדגישה שהתוצאות מבוססות על מקורות איכותיים, ציבוריים ולא פרסומיים. זה חשוב, אבל זה לא אומר שיש רשימה סגורה של אתרים מאושרים או מנגנון שבודק כל עמוד לעומק. לכן כדאי לשמור על ערנות ולוודא שהפרטים שמופיעים בשיחה תואמים למה שמופיע אצל המוכר.

יש גם מצבים שבהם ייעוץ של מודל לא מספיק. מוצרים בטיחותיים או רפואיים דורשים התאמה אישית, ולעיתים גם בדיקה פיזית. מוצרים יד שנייה או פריטים נדירים מציגים בעיה אחרת, משום שקשה להבטיח איכות, זמינות ומידע עקבי. וגם כשיש דרישות מדויקות במיוחד, כמו מידות, התאמה לסביבה מסוימת או תחזוקה מיוחדת, צריך להצליב מידע ולוודא שההמלצה אכן מתאימה למצב שלכם.

ובנוסף, גם כשהמדריך שמתקבל נראה מדויק ומסודר, חשוב להיכנס לאתר החנות ולבדוק פרטים סופיים: מחיר עדכני, זמינות מלאי, תנאי משלוח והחזרות, ודגם המוצר המדויק. Shopping Research חוסך את רוב עבודת המחקר, אבל הוא לא מחליף את שלב האימות האחרון שמבטיח קנייה בטוחה.

הצצה לעתיד

OpenAI כבר מדברת על אפשרות לרכוש מוצרים ישירות מתוך ChatGPT דרך מה שהיא מכנה Instant Checkout. אם זה יתממש, התהליך יוכל להסתיים בלחיצה אחת: מהמחקר, דרך ההשוואה, ועד הקנייה, הכל בתוך אותה שיחה.

Shopping Research לא מבטל התלבטויות והוא לא קוסם. מה שהוא כן עושה הוא לשנות את נקודת הפתיחה, לחסוך לכם זמן ולארגן לכם את המידע מול העיניים. במקום להתחיל את המסע בגוגל, לעבור אינספור אתרים ולהתבלבל מהשוואות סותרות, אתם מתחילים משיחה אחת שמנסה להבין אתכם. הכלי מפיק מתוך זה מדריך קנייה שמדבר בשפה שלכם ומסדר את האפשרויות בצורה ברורה. שווה להיכנס ולנסות.

הפוסט איך ChatGPT הופך ליועץ שופינג אישי הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה באמת נבדק בסקר

הסקר נערך בתחילת חודש אוקטובר 2025 וכלל 9,000 משתתפים בני 18 עד 65 מארה”ב, קנדה, ברזיל, בריטניה, צרפת, הולנד, גרמניה ויפן. מתוך כל המשתתפים, 6,791 הוגדרו כמשתמשי סטרימינג פעילים. כל נבדק האזין לשלושה קטעים קצרים – שניים שנוצרו ב-AI ואחד שהוקלט על ידי אמן אנושי.

אופן ביצוע הסקר אולי הגיוני, אבל יש בו פערים מהותיים שקשה להתעלם מהם. לא ברור אילו ז’אנרים הושמעו, מה היה אורכו של כל קטע, ובאילו מודלים השתמשו כדי לייצר את הגרסאות הסינתטיות. אם, למשל, רוב הדגימות הגיעו מז’אנרים שבהם Suno ו-Udio כבר מצטיינים מבחינה טכנית, התוצאה עלולה להיראות מרשימה יותר מכפי שהיא באמת. בלי הפרטים האלה, אי אפשר לדעת עד כמה המבחן מייצג את עולם המוזיקה הרחב.

ועדיין, יש ממצא שלא צריך פרטים מתודולוגיים כדי להבין אותו: 71 אחוז מהמשתתפים הופתעו מהתוצאה, ו-52 אחוז חשו אי נוחות מכך שלא הצליחו לזהות את הרצועה האנושית. האוזן אולי לא שמעה את ההבדל – אבל הגוף הגיב אחרת.

הצפה של מוזיקת AI

כמות ההעלאות של מוזיקת AI לפלטפורמות ממשיכה לגדול בקצב מהיר. Deezer מדווחת על יותר מ-50 אלף רצועות חדשות שנוצרו ב-AI בכל יום – זינוק חד לעומת כ-10 אלפים בלבד בתחילת 2025. כיום, רצועות כאלה מהוות 34 אחוז מכלל ההעלאות היומיות. המספר הזה נראה כמו מהפכה אמיתית, אבל כשעוברים מהיצע לביקוש, התמונה מתהפכת לחלוטין. רק חצי אחוז מכלל ההזרמות ב-Deezer הן של רצועות AI. כלומר, הצפת התוכן לא הופכת לביקוש מצד המאזינים.

וכאן מגיע הנתון המשמעותי ביותר – לפי Deezer, עד 70 אחוז מההזרמות של רצועות AI הן הונאה. מדובר בבוטים שמנסים לנפח מספרים כדי לגנוב תמלוגים. Deezer מסננת את ההזרמות האלה ולא משלמת עליהן.

שלוש נקודות עיקריות מסכמות את המציאות: יש הצפה של מוזיקת AI, אין כמעט האזנה אמיתית, ורוב מה שכן מושמע, בכלל לא מגיע ממאזינים אנושיים. זה אחד הסיפורים המרכזיים שמסתתרים מאחורי המספרים.

למה Deezer כל כך רוצה שתראו את הנתונים האלה

Deezer לא פרסמה את הסקר הזה מתוך סקרנות מדעית. היא נמצאת במאבק עסקי ברור מול הצפת תוכן סינתטי וניסיונות הונאה בקנה מידה תעשייתי. כבר בדצמבר 2024 הגישה החברה שתי בקשות לפטנטים על טכנולוגיית זיהוי AI שמסוגלת לקבוע אם רצועה נוצרה במודל כמו Suno או Udio, גם אחרי עיבודים כבדים.

ביוני 2025 Deezer הפכה לפלטפורמת הסטרימינג הראשונה שמסמנת באופן רשמי רצועות שנוצרו כולן ב-AI. במקביל, היא וה-Universal Music Group מובילות את מודל התמלוגים “artist-centric”, שמעדיף אמנים אנושיים ומסנן תוכן בעייתי. במסגרת המהלך הזה נמחקו עד היום 26 מיליון רצועות כולל רעש, הפקות מזויפות ורצועות AI שנוצרו רק כדי לנפח מספרי האזנה.

המהלכים האלה ממקמים את Deezer בעמדת “שומרת הסף” של תעשיית המוזיקה. הסקר הוויראלי שלה, שמראה עד כמה קל לבלבל מאזינים בין אנושי לסינתטי, משתלב היטב בנרטיב שהיא מקדמת.

ומה המשתמשים חושבים על כל זה

כאן מתגלה אחד הנקודות המעניינות בסקר – הפער בין מה שהמשתמשים מסוגלים לשמוע לבין מה שהם חושבים על התופעה. מצד אחד, רובם המוחלט לא מצליחים לזהות רצועות שנוצרו ב-AI. מצד שני, כשהם מתבקשים להביע עמדה, הם מציירים תמונה הרבה יותר ברורה ומורכבת. לפי הסקר, שאת התוצאות שלו תוכלו לראות באינפוגרפיקה המצורפת, גם אם רוב האנשים לא שומעים הבדל טכני, הם בהחלט מבינים שלמוזיקה סינתטית יש השלכות אמיתיות – על אמנים, על שקיפות, ועל האמון במערכת.

חששות משימוש בבינה מלאכותית בתעשיית המוזיקה

Spotify עם תגובה מאוחרת וזהירה

בעוד Deezer בחרה בקו תקיף וברור מול מוזיקת AI, ב-Spotify נוקטים בגישה הרבה יותר זהירה. רק אחרי שפרויקט AI בשם The Velvet Sundown צבר יותר ממיליון מאזינים בחודש והצית דיון ציבורי סוער, החברה הכריזה על צעדי מדיניות חדשים.

Spotify אימצה תקן תעשייתי שמאפשר לאמנים לחשוף מרצון שימוש ב-AI בשיר – ווקאלים, כלי נגינה או עיבוד. החשיפה אינה חובה, לא מתויגת בפיד, ואינה נדרשת כדי להעלות שיר לפלטפורמה. גורמים בתעשייה טוענים שמדובר בצעד חלש שלא מספק שקיפות אמיתית למאזינים.

במקביל, Spotify מסירה כמויות עצומות של ספאם – 75 מיליון רצועות בשנה האחרונה – ומחמירה את המדיניות שלה נגד חיקוי קולי ללא אישור. אבל היא נמנעת מתיוג אוטומטי של מוזיקת AI ואינה מגבילה את נוכחותה בהמלצות, בניגוד לגישה האקטיבית של Deezer.

הפער בין שתי החברות ברור: Deezer מבקשת להציב גבולות, בעוד Spotify מעדיפה לאפשר לשוק להגדיר אותם בעצמו.

תגובת התעשייה

אחת ההתפתחויות המשמעותיות ביותר מתרחשת דווקא מחוץ לפלטפורמות הסטרימינג – בזירה שבה נקבעים הכללים שינחו את כל תעשיית המוזיקה. חברות מוזיקה גדולות הגישו תביעות נגד Suno ו-Udio בטענה שהשתמשו בחומר מוגן לצורך אימון מודלים. אבל באוקטובר 2025 הגיעה תפנית מפתיעה: Universal Music Group ו-Udio הגיעו להסדר והודיעו על הקמת פלטפורמה משותפת שתושק ב-2026.

המודל החדש פשוט וברור – אמנים יוכלו להצטרף מרצון, יקבלו תשלום על השימוש בחומרים שלהם לצורך אימון, וייהנו גם מתמלוגים על יצירות חדשות שייוצרו באמצעות המודל. זו לא מלחמה ב-AI, אלא הפיכתו לשותף עסקי עם כללי משחק מוגדרים.

ההסדר הזה מציב תקדים חשוב שבו תעשיית המוזיקה מתחילה לעבור ממצב של מאבק משפטי מתמשך למבנה של שיתוף פעולה מבוקר. במקום לנסות לעצור את הגל, היא מחפשת את הדרך לנתב אותו.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

מה באמת קורה כשמוזיקת AI פוגשת את המציאות

כשמחברים את כל הנתונים, מתברר שהמספר הוויראלי של 97 אחוז מספר רק חלק קטן מהסיפור. מוזיקת AI אולי נשמעת “אמיתית” במבחנים קצרים, אבל בפועל רוב הרצועות האלה לא זוכות להאזנה אמיתית, ורבות מההזרמות שמתרחשות בכלל מגיעות מבוטים שמנסים לגנוב תמלוגים. במקביל, הציבור מביע חשש אמיתי ושואף לשקיפות מלאה, בזמן שהפלטפורמות עצמן חלוקות בין גישות תקיפות לגישות זהירות.

בסופו של דבר, עתיד המוזיקה לא ייקבע לפי היכולת לזהות מי שר או ניגן, אלא לפי השאלה מי קובע את הכללים ומי מרוויח מהשינוי. הטכנולוגיה כבר כאן, ועכשיו צריך להחליט איך אנחנו רוצים שהיא תשתלב במוזיקה שאנחנו שומעים.

הפוסט האם מוזיקת AI באמת מציפה את הרשת – אבל כמעט לא זוכה להאזנה? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Group chats in ChatGPT are now rolling out globally.

After a successful pilot with early testers, group chats will now be available to all logged-in users on ChatGPT Free, Go, Plus and Pro plans. pic.twitter.com/vOWddj3vGy

— OpenAI (@OpenAI) November 20, 2025

מה חדש כאן בעצם?

צ’אט קבוצתי ב-ChatGPT יוצר מרחב עבודה משותף שבו עד עשרים אנשים יכולים לעבוד יחד בזמן אמת. כל משתתף יכול להעלות קבצים, לשתף רעיונות ולפתח שיחה טבעית. בתוך הסביבה הזאת ChatGPT מתפקד כחבר נוסף בקבוצה. הוא מגיב רק כשמזמינים אותו ומזהה מתי נכון להתערב ומתי לתת לשיחה להתנהל בין המשתתפים.

התכונה זמינה למשתמשי Free, Go, Plus ו-Pro. התכונה עוד לא הושקה רשמית לתוכניות Business ו-Enterprise.

איך פותחים צ׳אט קבוצתי

הקמה של צ’אט קבוצתי ב-ChatGPT היא תהליך מהיר וברור, והמסכים עצמם מנחים אתכם שלב אחרי שלב.

השלבים ליצירת צ’אט קבוצתי ב-ChatGPT

1. לחיצה על אייקון המשתמשים: במסך הצ’אט הקיים מופיע אייקון של דמות עם סימן פלוס. לחיצה עליו פותחת את חלון יצירת הצ’אט הקבוצתי. זה השלב שבו אתם מאותתים למערכת שאתם רוצים להוסיף אנשים לשיחה.

2. התחלת צ’אט קבוצתי: בחלון שנפתח מוצג מסר קצר שמסביר את הרעיון: שימוש משותף ב-ChatGPT לצורך תכנון, רעיונות ושיתוף. כאן לוחצים על Start group chat כדי ליצור קבוצת צ’אט חדשה.

3. קבלת קישור ההזמנה: לאחר יצירת הקבוצה מופיע מסך שבו מוצג לינק קבוצתי ייחודי. אפשר להעתיק אותו בלחיצה על Copy link. כל מי שמקבל את הלינק יכול להצטרף לקבוצה מבלי שתצטרכו לאשר כל אדם ידנית.

4. כלי הניהול הראשוניים של הקבוצה: לאחר פתיחת הקבוצה אפשר לראות את תפריט הניהול: רשימת משתתפים, ניהול קישור ההזמנה, שינוי שם הקבוצה והגדרת התנהגות ChatGPT בקבוצה (Customize ChatGPT). זהו מרכז השליטה הראשוני שלכם.

5. שיתוף הזמנה מתוך חלון השיחה: מיד לאחר יצירת הקבוצה מופיעה בתוך הצ’אט הודעה מערכתית שמאשרת שהקבוצה נוצרה. לצד זה מופיע כפתור Invite with link שמאפשר לשלוח שוב את אותו קישור, בלי צורך לחפש אותו בתפריטים.

התהליך כולו בנוי כך שכל שלב זורם לשלב הבא בלי בלבול. כל משתתף שמצטרף בפעם הראשונה מתבקש ליצור פרופיל בסיסי (שם, תמונה ושם משתמש), והוספת אדם לשיחה פרטית יוצרת קבוצה חדשה כדי להגן על פרטיות השיחה המקורית.

איך ChatGPT מתנהג בתוך קבוצה

זיהוי דינמיקה קבוצתית

OpenAI אימנה את המודל להבין הקשר חברתי בסיסי. ChatGPT מגיב רק כשמתייגים אותו או שואלים אותו ישירות, ומנסה להבחין בין רגעים שבהם הקבוצה זקוקה לעזרתו לבין רגעים שבהם נכון שיישאר ברקע.

יכולות בזמן שיחה קבוצתית

המודל יודע להשתמש באימוג’ים, לנתח ולהעלות קבצים, ליצור תמונות ולבצע חיפוש ברשת. הוא משתלב בתהליך כמו כל משתתף אחר ומוסיף מידע או תוצרים כשמבקשים ממנו.

ניהול עומס ושימוש

מגבלות השימוש נספרות על פי המשתמש שהמודל מגיב לו ולא על פי כל חברי הקבוצה יחד. זה מאפשר לצוותים לחלק את השאלות באופן חכם ולהימנע מחסימת שימוש מיותרת.

ההתנהגות בפועל

התוצאה היא נוכחות מאוזנת. ChatGPT נמצא שם כדי לעזור אבל אינו משתלט על השיחה. הוא שותף פעיל כשצריך ועוזר לשמור על קצב ולחדד את הדיון בלי לפגוע בשיחה האנושית עצמה.

איזה מודל מפעיל את הצ’אטים הקבוצתיים

כל צ’אט קבוצתי ב-ChatGPT פועל על GPT-5.1 Auto. זהו מנגנון שמנתח את סוג הבקשה בכל רגע ובוחר אוטומטית את תת המודל המתאים ביותר, בלי שהמשתמשים יצטרכו להגדיר דבר.

איך נקבע המודל בפועל?

שאלות קצרות או משימות מהירות מקבלות מענה מ-GPT-5.1 Instant. לעומת זאת, ניתוחים עמוקים, הסברים מורכבים או בקשות שמצריכות reasoning (חשיבה מעמיקה או ניתוח מדורג) עוברים ל-GPT-5.1 Thinking. משתמשי Plus נהנים מהיכולות המלאות שלו גם אם שאר המשתתפים במסלול Free. המנגנון מתייחס להגדרות של שואל השאלה בלבד.

למשימות פשוטות זמן התגובה הממוצע נע בין שלוש לחמש שניות. למשימות מורכבות יותר התגובה נעה בין שתים עשרה לשמונה עשרה שניות, בהתאם לכמות העיבוד הנדרשת.

מה חשוב לדעת מבחינת פרטיות ואבטחה

הפרדה מוחלטת בין סוגי שיחות

OpenAI שמה דגש חזק על כך ששיחות קבוצתיות מופרדות לחלוטין משיחות פרטיות. הזיכרון האישי (Personal Memory) לא נחשף לקבוצה והמודל אינו משתמש במידע שהצטבר בשיחות פרטיות קודמות.

הוראות מותאמות אישית לכל קבוצה

Custom Instructions אישיים לא מיושמים אוטומטית בצ’אטים קבוצתיים. כל קבוצה מקבלת סט הנחיות משלה, והגדרות הקבוצה נשארות מבודדות ואינן משפיעות על ההגדרות האישיות של המשתמש.

שליטה מלאה במשתתפים ובהודעות

צ’אטים קבוצתיים מופיעים באזור ייעודי בסרגל הצד. ניתן להסיר משתתפים, להשתיק התראות או לעזוב את הקבוצה בכל רגע, ללא השפעה על שאר השיחות.

הגנות ייעודיות לקטינים

למשתתפים מתחת לגיל 18 מופעלים מסנני תוכן מוגברים. הורים יכולים גם לכבות לחלוטין את אפשרות הצ’אטים הקבוצתיים דרך בקרות הוריות.

העיקרון המנחה

המטרה היא לאפשר שיתוף פעולה יעיל בלי לוותר על פרטיות. המערכת מוודאת שהמעבר מצ’אט אישי לקבוצתי לא חושף מידע, לא משנה התנהגות, ולא פוגע בסביבה הפרטית של המשתמש.

דוגמאות לשימושים מעשיים

פרויקטים קצרי טווח ושיתוף יצירתי

הפיצ’ר עובד מצוין כשצריך לתכנס סביב משימה ברורה ולייצר תוצאה מהירה. דוגמאות מרכזיות:

• תכנון נסיעה קבוצתית

• סיעור מוחות לצוות קטן

• עריכה או כתיבה משותפת של מסמך אחד

קבלת החלטות משותפת

כאשר צריך להגיע להחלטה מהירה, ChatGPT עוזר לצמצם אפשרויות ולהציג יתרונות וחסרונות. שימושים נפוצים:

• בחירת מסעדה או יעד

• בחירה בין שתי חלופות בפרויקט קצר

תמיכה ושיתוף ידע בזמן אמת

בצוותים טכניים או תפעוליים, הצ’אטים הקבוצתיים משמשים כמרחב יעיל לשיתוף מידע. למשל:

• מתן תמיכה טכנית

• שיתוף תבניות תגובה או דוגמאות

• ניתוח משותף של קובץ שהועלה

הפיצ’ר בולט כשה-AI משפר את איכות השיחה האנושית. הוא מארגן מידע, מחדד רעיונות ויוצר תוצרים שהקבוצה לא תמיד מצליחה לייצר לבד.

מגבלות שכדאי להכיר

הפיצ’ר עדיין מוגבל בכמה היבטים מרכזיים. ניתן לצרף עד עשרים משתתפים בלבד, וכל השיחה מופיעה בציר זמן רציף בלי תת שרשורים. כלי הניהול בסיסיים ואין אינטגרציות עם מערכות חיצוניות כמו יומנים או פלטפורמות ניהול משימות. התוצאה היא תכונה שמתאימה למשימות ממוקדות וקצרות, אבל פחות לפרויקטים ארוכים, כיתות גדולות או צוותי Enterprise.

איך זה נראה בהשוואה לכלים אחרים

ChatGPT Group Chats לא מחליף את Slack, Teams או ווטסאפ. Slack ו-Teams הן פלטפורמות תקשורת שבמרכזן אנשים, עם יכולות AI כתוספת. בצ’אטים קבוצתיים של ChatGPT המודל עצמו נמצא במרכז, והמשתתפים מצטרפים אליו לפי צורך. ווטסאפ נשאר כלי חברתי, בעוד הצ’אטים הקבוצתיים מיועדים למשימות ממוקדות ולא לשיחה יומיומית.

איך להפיק מקסימום תועלת

כמו כל פיצ’ר חדש, גם בצ’אטים קבוצתיים יש רגעי עומס או תגובות מיותרות, בעיקר כש-ChatGPT מתערב מהר מדי. זה חלק מתהליך ההבשלה של המערכת, וניתן לעקוף את רוב החיכוך באמצעות שימוש נכון.

הנה כמה טכניקות עבודה יעילות:

• כתיבה משותפת של פרומפטים משפרת את איכות התוצרים.

• חלוקת שאלות בין משתמשי Pro (למשימות מורכבות) למשתמשי Free מפחיתה עומסים.

• בקשה מפורשת להתייחס להודעות קודמות מחזירה את ההקשר בשיחות ארוכות.

• העלאת קבצים, דוגמאות ומסמכים עוזרת למודל לדייק בתשובות.

הפיצ’ר מציג את הערך הגבוה ביותר כאשר הוא מקבל הקשר מלא ומוגדר היטב.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

האם זה צעד ראשון לרשת חברתית?

כנראה שלא. לפחות לא כרגע. למרות שהפיצ’ר מכניס אנשים ו-AI לאותו מרחב שיחה, הצ’אטים הקבוצתיים לא נועדו להיות רשת חברתית. אין ערוצים, אין הודעות פרטיות מחוץ לקבוצה ואין אינטגרציות עמוקות. OpenAI מציגה את הפיצ’ר ככלי שיתוף פעולה ממוקד שמיועד לקבוצות קטנות ולמשימות בעלות מטרה ברורה.

צ’אטים קבוצתיים ב-ChatGPT מציעים דרך חדשה לעבוד עם AI בצוות. הם פשוטים לשימוש ומאפשרים למודל להשתלב בשיחה באופן טבעי ולחדד רעיונות, לסדר מידע ולהאיץ קבלת החלטות. הפיצ’ר משתלב היטב לצד כלי התקשורת הקיימים במצבים שמצריכים סיעור מוחות או פתרון בעיות מהיר.

OpenAI מאותתת על שינוי עמוק בתפקיד של ChatGPT. פחות כלי שעונה לאדם יחיד ויותר מרחב עבודה משותף, שבו AI הופך לחבר צוות נוסף. זהו צעד משמעותי בדרך להפיכת המודל לכלי עבודה קבוצתי אמיתי.

הפוסט צ’אטים קבוצתיים ב-ChatGPT הם הדור החדש של עבודה משותפת עם AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

תמונות שמבינות את העולם

פחות משלושה חודשים אחרי שהשיקה את מודל התמונות ננו-בננה (מבוסס Gemini 2.5 Flash), יוצאת גוגל עם מודל פרו ונותנת עוד קפיצה אדירה קדימה בתוך העולמות המולטימודליים שהיא פותחת בפנינו. החידוש הגדול ב-Nano Banana Pro אינו מסתכם בטכנולוגיה משופרת. מדובר במודל תמונות שמצליח לעשות משהו שרוב המודלים אחרים רק מנסים – להבין מה רוצים ממנו.

זו אינה הבנה אנושית, כמובן, אלא יכולת לפרש הקשרים, לזהות את כוונת המשתמש ולבנות תמונה שמשרתת רעיון ולא רק מייצרת ויזואל יפה. השילוב עם Gemini 3 Pro מעניק למודל יכולת לנתח את המשימה ולפעול על פי משמעות ולא רק על פי מילים.

תמונות שמבוססות על מידע אמיתי

החידוש השני שמבדל את Nano Banana Pro מהשוק אינו אסתטי אלא מהותי. זהו מודל התמונות הראשון שמחובר ישירות ל-Google Search. החיבור הזה סופר משמעותי משום שהוא מאפשר למודל להשתמש במידע עדכני בזמן יצירת התמונה במקום להסתמך על הידע הסטטי שנצרב בו בזמן האימון.

אינפוגרפיקות מבוססות מידע אמיתי | blog.google

החידוש הזה מדגיש פער שמורגש במיוחד במטלות שמודלים אחרים נופלים בהן. במקום תמונה מרהיבה אבל מקרית, Nano Banana Pro מפיק תוצרים שמבינים את התוכן. בקשה לאינפוגרפיקה על טיפול בצמח בית לא תוליד ציור אסתטי בלבד, אלא תרשים שמארגן מידע, מדגיש שלבים חשובים ומציג תובנות רלוונטיות. יכולת החשיבה הזו, יחד עם מנוע עיבוד התמונה, מציבה את גוגל במיקום שהשוק התקשה לדמיין רק לפני שנה.

כאן בדוגמה נוספת, Nano Banana Pro הופך צילום של צמח לתרשים מידע מלא הכולל מקור, דפוס עלים, הרגלי צמיחה ותנאי טיפול – הכל על בסיס התמונה שהועלתה ובשילוב מידע עדכני:

אינפוגרפיקה מבוססת-מציאות | blog.google

למה זה משנה? כי הוא פותח קטגוריית שימוש שלא הייתה קיימת עד עכשיו. במקום להסתמך על גרפיקות ידניות או על תוכן שמצריך שילוב בין כמה כלים, ניתן לבקש ישירות אינפוגרפיקה עם מזג האוויר של היום, נתוני ספורט עדכניים, שלבי הכנה למתכון או מדריך רפואי קצר. הכל נבנה בתוך התמונה, מלווה בטקסט מדויק ומידע אמיתי שנמשלף ברגע הבקשה.

כאן נמצא אחד היתרונות הברורים של גוגל. מודלים כמו Midjourney או Ideogram מייצרים תמונות מרהיבות מבחינה אמנותית, אבל הם מנותקים מהעולם בזמן אמת. Nano Banana Pro, לעומת זאת, נשען על החזקת המפתח לתשתית המידע הגדולה בעולם. היכולת הזו מחברת בין מנוע חיפוש ובין יכולת יצירה, ומעניקה לגוגל יתרון שמעטים יכולים להתחרות בו.

נשבר מחסום הטקסט (גם בעברית)

אחד החסמים הוותיקים בעולם יצירת התמונות היה תמיד הטקסט. רוב המודלים הצליחו לייצר ויזואליים מרהיבים, אבל ברגע שהיה צריך להכניס מילים לתוך התמונה הכל התפרק. אותיות התעוותו, משפטים הפכו לג׳יבריש, ובעברית זה היה כמעט בלתי אפשרי. Nano Banana Pro הוא אחד המודלים הראשונים שמצליח לשבור את המחסום הזה בצורה אמיתית.

המודל מפיק טקסטים ארוכים, קריאים ועקביים, ובשורה מרשימה של שפות כולל עברית, ערבית, רוסית, יפנית וסינית. עבור מעצבים, משווקים ויוצרי תוכן שמכינים פוסטרים, לוגואים, כרזות או אינפוגרפיקות, זו קפיצת מדרגה. מה שבעבר היה מצריך שכבות עיצוב ידניות הופך לפעולה אחת שמבוצעת ישירות מתוך המודל.

שילוב יצירתי של טקסט בתוך אובייקטים כחלק אורגני מהסצנה | blog.google

אבל ההישג פה רחב יותר מטכנולוגיה. גוגל מזהה שהשוק לא מחפש עוד כלי שמייצר תמונות יפות. הוא מחפש כלי שמאפשר לעבוד. זה ההבדל בין מודל שמשחק עם סגנון לבין מודל שמסוגל לייצר חומרים אמיתיים למערכות מקצועיות.

Nano Banana Pro מכוון בדיוק לנקודה הזו: יצירת ויזואליים שאפשר להשתמש בהם מיד, בלי שכבת עיבוד נוספת.

ריבוי תמונות ושמירה על עקביות

יכולת נוספת שמבדלת את Nano Banana Pro היא החיבור בין ריבוי תמונות לבין עקביות ויזואלית. המודל מסוגל לשלב עד 14 תמונות שונות לקומפוזיציה אחת, ולשמור על הופעה עקבית של עד חמישה אנשים. עבור מי שעובדים על סטוריבורדים, קומיקס, קמפיינים פרסומיים או הדמיות מוצר, זו תכונה שמורידה חסמים שהיו ברורים עד עכשיו.

14 דמויות, תמונה אחת, עם עקביות מלאה | blog.google

זה אולי פחות מרשים במבט ראשון מעיבוד טקסט איכותי, אבל עבור אנשי מקצוע זו יכולת משמעותית. עד היום, מודלי תמונות התקשו לשמור על אותה דמות מזוויות שונות. התוצאה הייתה רצף חזותי שנשבר בכל ניסיון ליצור סדרה של תמונות.

Nano Banana Pro משנה את זה. גוגל מבינה שעולם היצירה מורכב מסדרות, תהליכים ורעיונות מתפתחים, לא רק מהתמונות הבודדות. לכן היא מעצבת את המודל ככלי שמסוגל להתמודד עם פרויקט שלם, לא רק עם בקשה אחת בכל פעם.

עריכה בשפה טבעית

אחת היכולות הפרקטיות ביותר בNano Banana Pro היא האפשרות לערוך תמונות קיימות ולשנות Look&Feel של כל תמונה באמצעות הוראות טקסט פשוטות. המשתמש יכול לבקש לשנות תאורה, להתאים צבעים, ליצור אפקטים קולנועיים או לשנות את יחס התמונה, וכל זה בלי לפתוח תוכנת עיצוב ובלי ידע מקצועי מוקדם.

שינוי תאורה ויחס תמונה תוך שמירה על הדמות המקורית | blog.google

מאחורי הפיצ’ר הזה עומדת תפיסה אסטרטגית ברורה. גוגל רוצה לפרק את המחסום בין יצירה מקצועית לבין שימוש יומיומי. עריכה במשפט אחד כמו “הפוך את הסצנה ללילה” או “תעמיק את הצללים סביב הדמות” הופכת את המודל לכלי שמרגיש כמעט כמו פוטושופ שמופעל על ידי שיחה. השינוי הזה כבר מורגש בפועל, והוא משנה מי יכול לבצע היום עבודות שבמשך שנים היו נחלתם הבלעדית של אנשי מקצוע.

מודל שמוטמע בכל אקוסיסטם של גוגל

גוגל לא מסתפקת בהשקת מודל יצירת תמונות. היא פורסת את Nano Banana Pro בשורה של מוצרים ושירותים ברחבי האקוסיסטם שלה. מעבר לאפליקציית Gemini, המודל משולב ב-Google Workspace (ב-Slides וב-Vids), ב-Google Ads, ב-Vertex AI, ב-Google AI Studio, ב-Google Antigravity וב-Flow, כלי יצירת הסרטים של החברה. בנוסף הוא זמין גם ב-NotebookLM ובמצב AI Mode בחיפוש למנויי Pro ו-Ultra. זהו מהלך רחב שממקם את Nano Banana Pro כשכבת יכולת מרכזית בתוך מגוון כלים שונים לגמרי.

הנה כמה דוגמאות לאופן בו שילבה גוגל את ננו בננה פרו באקוסיסטם שלה:

שילוב בגוגל Slides

יצירת אינפוגרפיקות מקצועיות ושקופיות מעוצבות בתוך שניות, ושדרוג מצגות קיימות בלחיצה אחת בלבד באמצעות הכפתור החדש “Beautify my slide”.

שילוב ב-Antigravity

הנה דוגמה נוספת לשילוב של Nano Banana Pro בתוך Antigravity, פלטפורמת הפיתוח החדשה של גוגל. Antigravity ממקמת את הסוכן במרכז תהליך העבודה ומאפשרת למפתחים לנהל Agents, לערוך קוד, להריץ בדיקות ולנווט בין דפדפן, טרמינל ועורך בקונטקסט אחד רציף. היכולת של Nano Banana Pro להתמקד באזורים ספציפיים בתוך תמונה משתלבת כאן באופן טבעי, ומאפשרת ליצור סקיצות UI מדויקות, לחדד עיצובי אתר או להפיק אינפוגרפיקות שמסבירות זרימת נתונים במערכות מורכבות – הכל מתוך אותו מרחב עבודה אחד.

שילוב עם NotebookLM

כלי משמעותי נוסף שכבר נהנה מהמודל החדש הוא NotebookLM, שקיבל באחרונה סט פיצ׳רים ויזואליים חדשים. Nano Banana Pro משתלב בו כיכולת משלימה שמעלה דרמטית את איכות התוצרים הגרפיים. בעוד NotebookLM מפיק את המבנה, התוכן והלוגיקה של מצגות, אינפוגרפיקות, דוחות ומפות חשיבה, מודל התמונות מוסיף את שכבת הגרפיקה החכמה: איורים, רקעים, המחשות ויזואליות והצגה ברורה של רעיונות מורכבים. האינטגרציה עדיין מתרחבת בהדרגה, אך בפיצ’רים המרכזיים היא כבר משפרת באופן מורגש את רמת הגימור ואת היכולת להפוך ידע גולמי לתוצר מקצועי ומוכן לשימוש.

פיצ׳רים חדשים בסטודיו של NotebookLM

המהלך הזה אינו טכני בלבד אלא אסטרטגי. גוגל מנסה לייצר מסלול עבודה שבו יצירת תמונות, חיפוש מידע, עריכה ופרודוקטיביות מתרחשים בתוך אותה סביבת עבודה. עבור משתמשי Workspace, זה אומר יצירה ישירה מתוך מסמכים, מצגות או וידאו בלי לעבור בין כלים. עבור צוותים ארגוניים זו קפיצת מדרגה אמיתית, והיכולת להפיק חומרים ויזואליים הופכת לחלק טבעי מהתהליך העסקי ולא למשימה חיצונית שדורשת תוכנה ייעודית.

מודל freemium חדש

גוגל מאמצת בNano Banana Pro מודל תמחור שמבקיע את קו התפר שבין כלי עממי לכלי מקצועי. משתמשים חינמיים יכולים לעבוד עם המודל במכסה מוגבלת, ולאחר מכן המערכת מחזירה אותם אוטומטית לדגם הישן יותר. מעל לכך גוגל מציעה שלוש שכבות מינוי, Plus, Pro ו-Ultra, כאשר הרמה הגבוהה מאפשרת סוף סוף לעבוד ללא סימן מים גלוי, תנאי הכרחי לסטנדרט מקצועי.

החברה עדיין לא פרסמה את כל עלויות השימוש למפתחים, אבל הגיוני לחשוב שהמחיר יעלה ביחס לדגם הקודם. הסיבה כפולה. מצד אחד Nano Banana Pro דורש יכולת חישוב גבוהה משמעותית. מצד שני, גוגל מבינה שהיא מספקת כאן ערך אחר לגמרי: חיבור לידע עדכני, עבודה עם טקסט רב לשוני ושמירה על עקביות בין תמונות. מבחינתה זה אינו מוצר צרכני זול, אלא כלי שמיועד לשוק שמוכן לשלם עבור יתרון תחרותי.

סימון תמונות והמאבק על אמון

אחד הנושאים הקריטיים ביותר סביב מודלי יצירה הוא שאלת האמון. גוגל מתייחסת לכך באופן ישיר באמצעות מנגנון סימון כפול. כל תמונה שנוצרת בNano Banana Pro כוללת סימן דיגיטלי בלתי נראה בשם SynthID, ובשכבות החינמיות ובמינוי Pro נוסף גם סימון גלוי. המטרה אינה אסתטית, אלא מנגנון שקיפות שמחזק את זיהוי המקור של התוכן.

בעידן שבו תוכן מזויף הפך מתופעה שולית לתעשייה רחבה, היכולת לזהות תמונה שנוצרה בבינה מלאכותית אינה תוספת טכנית אלא צורך יסודי. גוגל מניחה שהשוק ילחץ על תקינה ברורה בתחום הזה, והיא מנסה לקבוע את הכללים לפני שהרגולציה תעשה זאת עבורה. העובדה שמשתמש יכול להעלות תמונה ולשאול אם נוצרה במערכות של גוגל היא חלק מאותה תפיסה שאומרת שאמון הוא תשתית, לא פיצ’ר.

לסיכום, Nano Banana Pro הוא לא עוד מודל ליצירת תמונות אלא שכבת עבודה שלמה שמחברת בין ידע, ויזואליזציה ופרודוקטיביות. הוא ממלא חלל שהיה חסר בשוק עם יצירת תכנים ויזואליים שיש בהם משמעות, טקסט ברור ומידע אמיתי, ולא רק אסתטיקה. המודל מתאים במיוחד למשווקים, צוותי תוכן, מורים, מעצבים, יוצרי פרוטוטיפים, מנהלי מוצר ועסקים שפועלים בתוך Google Workspace.

לעומת זאת, מי שמחפש יצירה אמנותית מובהקת או זקוק לנפח הפקה גבוה ללא סימון גלוי ימצא אותו פחות מתאים. במקום להתחרות על התואר “המודל האמנותי ביותר”, גוגל מגדירה כאן קטגוריה אחרת – כלי עבודה למי שצריך תוצר ויזואלי שמבוסס על ידע, על סדר ועל שימושיות. זהו מהלך שממקם את גוגל במקום חדש בתוך עולם יצירת התמונות.

Nano Banana Pro אולי לא מושלם, אבל הוא משנה את הציפיות מהתחום. אם מודלים קודמים הצטיינו ביופי, Nano Banana Pro מראה כיצד מודל תמונה יכול להבין הקשר, מידע ומציאות, ולהפוך את כל זה לתוצר שמוכן לשימוש אמיתי.

הפוסט גוגל משיקה את הדור הבא של יצירת ועריכת תמונות עם Nano Banana Pro הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

הניסוי הסודי, ומה באמת אומרים 64.78 אחוזי ההעדפה

בין הראשון לארבעה עשר בנובמבר xAI הריצה את גרסת Grok 4.1 בלי לומר מילה. המשתמשים שוחחו עם המודל החדש בלי לדעת שהוא שם, והתוצאות דיברו בעד עצמן. כמעט שישים וחמישה אחוזים מהמשתמשים העדיפו את גרסת 4.1 על פני הדור הקודם.

Grok 4.1 מול הדור הקודם | מקור: x.Ai

המספר מרשים, אבל הוא מספר סיפור מהותי יותר. העדפה אינה בהכרח הוכחה ליכולת טכנית גבוהה. היא לרוב עדות לחוויה טובה יותר. זרימה נוחה יותר, ניסוח אנושי יותר, תגובות שמרגישות קרובות יותר לשיחה אמיתית. כלומר, פחות כוח חישובי ויותר תחושה של אישיות. המגמה הזו משמעותית, כי היא מציבה את הדגש על חוויית השימוש במקום על מבחני ביצועים אבסטרקטיים.

מאחורי הקלעים, וכיצד המודל מלמד את עצמו להיות אנושי

הבחירה של xAI בדור הזה של מודל הבינה המלאכותית גרוק היא לשים את האינטליגנציה הרגשית במרכז. שיטת האימון משלבת למידת חיזוק מסורתית עם מודלים של הסקה שממלאים תפקיד של שופטים. הם מנתחים את התשובות, מעניקים משוב ומאפשרים למודל ללמוד טון, הומור, עקביות ותגובה אנושית יותר.

זינוק משמעותי במבחני EQ-Bench | מקור: x.Ai

יחד עם זאת, יש כאן גם נקודת חולשה. כאשר שופטים מלאכותיים מגדירים את המשוב, הם גם מטמיעים את ההטיות שלהם בתהליך. לכן חשוב להבין שהשיפור מהיר, אבל אינו מנותק מהעדפות של מערכת אחת שמדריכה מערכת אחרת. במקום אמת אובייקטיבית, מתקבלת העדפה סובייקטיבית שעוברת מאחד לשני. זהו פרט קריטי לכל מי שמתייחס למודל כמקור מידע.

מעבר לטבלאות, ומה ההישגים באמת מספרים

Grok 4.1 מציג רצף הישגים שנראים מרשימים על הנייר. הוא מגיע למקום הראשון בקטגוריית החשיבה של LMArena, חוצה ציון של 1700 במבחני הכתיבה היצירתית ומראה זינוק בולט במבחני האינטליגנציה הרגשית. כל אלה מציבים אותו לצד המודלים המובילים כיום.

Grok 4.1 במקום ה-1 בקטגוריית החשיבה של LMArena | מקור: x.Ai

אבל חייבים לעצור לרגע ולבחון את המשמעות. מבחנים סינתטיים מספרים רק חלק מהסיפור. LMArena מודד שיחות קצרות. Creative Writing בוחן ניסוח, ולא עקביות לאורך זמן. EQ Bench מתבסס על דפוסי תגובה צפויים. עבור מי שמחפש כלי עבודה יום יומי, הנתונים הם אינדיקציה חשובה, אבל רחוקה מלהיות תעודת ביטוח.

תוצאות גבוהות במיוחד במבחני כתיבה יצירתית | מקור: x.Ai

ההפתעה האמיתית, והירידה הדרמטית בהזיות

כאן נמצא ככל הנראה השיפור האמיתי של הדור הזה. מדידות FActScore מצביעות על ירידה חדה בשגיאות עובדתיות, במיוחד במצב הפעולה המהיר. עבור משתמשים זה לא רק נתון טכני. זה שינוי תפעולי. פחות צורך לבדוק כל משפט פעמיים, יותר יכולת להסתמך על המודל בעת מחקר וסיכום מידע.

ירידה חדה בשיעורי ההזיות ושיפור משמעותי ב-FActScore | מקור: x.Ai

יחד עם זאת, צריך (עדיין) להישאר מציאותיים. גם בגרסה הזו המודל עדיין מסוגל להמציא עובדות. השיפור מרשים ומשמעותי, אך אינו מוחלט.

מה המהלך אומר על xAI ועל השוק כולו

Grok 4.1 ממקם את xAI לצד השחקנים הגדולים, אך מסיבה אחרת מהמקובל. בזמן ש-OpenAI ו-Google מרחיבות את הארכיטקטורה, מוסיפות שכבות ומגדילות את חלונות ההקשר, xAI בוחרת מסלול שונה. היא מציגה מודל שלא מוכרח להיות החכם ביותר, אלא זה שמספק את החוויה האנושית ביותר. אם הדור הקודם התחרה על ביצועים, הדור הבא ייבחן לפי האינטראקציה שהוא יוצר.

למי המודל מתאים, ולמי פחות

Grok 4.1 מתאים במיוחד למשתמשים שמחפשים אינטראקציה זורמת ואינטואיטיבית, כזו שמרגישה בעלת אופי ולא רק כלי טכני. הוא משרת היטב כותבי תוכן, אנשי שיווק ויוצרי טקסטים רגשיים, וגם משתמשים שזקוקים לרמת אמינות עובדתית גבוהה יותר מזו שהציע הדור הקודם.

לעומת זאת, מי שנדרש ליכולות קוד מורכבות או פתרונות ארכיטקטוניים עמוקים ימצא כאן מענה חלקי בלבד. גם משתמשים שמחפשים אינטגרציה מלאה לתשתיות וכלים ארגוניים, או מודל מחקרי יבש שמעדיף עובדות על פני סגנון שיחה, פחות יפיקו ממנו את המקסימום.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציות עם AI ובניית בוטים וסוכנים

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

למה Grok 4.1 מסמל שינוי עמוק יותר משנדמה

מי שמסתכל על Grok 4.1 רק כמוצר טכנולוגי מפספס את מה שבאמת מתרחש כאן. המודל הזה מאיר תובנה רחבה יותר שמתגבשת בחודשים האחרונים. הקרב הבא בעולם הבינה המלאכותית כבר לא ייקבע רק על פי נקודות Elo נוספות או חלונות הקשר רחבים יותר. הוא ייקבע על פי תחושת הדיאלוג. על פי היכולת של מודל לשמור על אישיות עקבית, להבין רגש ולדבר כמו שותף.

xAI מזהה שהשלב הבא של הטכנולוגיה לא עובר דרך עוד שכבת טרנספורמר, אלא דרך החוויה האנושית שמתרחשת בזמן השימוש. במובן הזה Grok 4.1 איננו מהפכה טכנית, אלא שינוי תפיסתי שמנסה להגדיר מחדש איך נראית מערכת שמתקשרת עם בני אדם.

Grok 4.1 הוא מודל בשל, אמין ומרשים. הכוח שלו לא טמון רק בביצועים, אלא בגישה. מכונה שחושבת מהר זה בהחלט מעניין. מכונה שמרגישה מעט יותר אנושית, גם אם לא במובן עמוק, משנה את החוויה כולה.

הפוסט האם גרוק 4.1 הוא לא הכי חכם אבל הכי אנושי? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

החיפוש מתחיל לדבר בשפה שלכם

עד היום מנועי חיפוש טיסות פעלו כמו טופס: יעד, תאריך, חזור. הם ביקשו מכם לדעת מראש את מה שלא תמיד סגור. Flight Deals מבית גוגל עושה את ההיפך. הוא מאפשר לכתוב תיאור חופשי – מחשבה ראשונית שמתרגמת לדאטה.

במקום שדות קשיחים, המערכת מפרשת את המשפטים שלכם ככוונה: סוג חופשה, גמישות בתאריכים, אופי היעד. היא סורקת מחירי טיסות בזמן אמת ומחזירה אפשרויות שמתאימות לרעיון שהעליתם. לא תמיד זו תהיה הפתעה גדולה, אבל היא בהחלט מקצרת את שלב ההתלבטות.

וכאן נמצא הערך שלה – היא מגשרת בין רעיון לא מגובש לבין תכנון מעשי, בלי שתצטרכו להגדיר מראש תאריכים, מחירים או שדות תעופה.

לחצו על האפשרות החדשה כדי למצוא דילים על טיסות

איך משתמשים ב-Google Flights

הכלי בנוי כך שגם מי שלא רגיל לחפש טיסות יוכל להתמצא בו במהירות. נכנסים לשירות דרך אתר Google Flights, מזינים מוצא ויעד, בוחרים תאריכים או חודש שלם, ומשתמשים בפילטרים כדי לדייק: מספר עצירות, כבודה, שעות המראה ונחיתה, חברות תעופה או טווח מחירים. לאחר בחירת טיסה המערכת מפנה ישירות לאתר חברת התעופה.

למי שגמישים בתאריכים, כלי ה“גרף” מציג בצורה ברורה את מחירי הטיסות לאורך חודש שלם ומאפשר לזהות ימים זולים במהירות.

למצוא חופשה בשפה פשוטה

איך משתמשים ב-Flight Deals

כאשר הפיצ’ר זמין בחשבון שלכם, ניתן להיכנס אליו דרך כאן או מאותו ממשק של Google Flights באמצעות כפתור “Flight Deals” בתפריט. כאן אין צורך להתחיל מיעד ותאריך. פשוט מקלידים תיאור כמו “חופשה קצרה באפריל במקום חמים” או “משהו זול לאירופה בשבוע הבא”. המערכת מפיקה רשימה מסודרת של אפשרויות, ומכאן ניתן להיכנס לכל טיסה, לראות זמינות ומחיר, ולהמשיך לדייק בעזרת הפילטרים הרגילים.

חשוב לזכור: התוצאות משקפות את מצב הדאטה בזמן אמת, לא התחייבות למחיר. לעיתים קיימים פערים בין המחיר בגוגל לזה שמופיע באתר חברת התעופה.

מעקב מחירים

מעקב המחירים הוא אחד הכלים הוותיקים והיעילים של Google Flights. לאחר בחירת טיסה אפשר לסמן אותה ולקבל התראה בכל שינוי מחיר – ירידה או עלייה. זה שימושי במיוחד בישראל, שבה המחירים משתנים במהירות סביב חגים, עומסים או אילוצי עבודה. המערכת אינה מבטיחה ירידה במחיר, אבל היא מספקת שכבת מעקב שמאפשרת להבין את תנודתיות השוק בלי להיכנס לחיפוש יומיומי.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציות עם AI ובניית בוטים וסוכנים

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

סוכן נסיעות צמוד

Skyscanner ו-Kayak ודומיהם מצוינים בסריקה רחבה ובהפניה לאינספור אתרים. Google Flights מציגה גישה אחרת עם תמונת שוק מאורגנת ונקייה יותר, בלי רצף מסיח של קישורים ופרסומות. היא לא מבטיחה להיות הזולה ביותר, אך נותנת נקודת מוצא מסודרת שמארגנת את השוק עבורכם לכדי תמונה אחת ברורה.

Google Flights לא מבטיח מהפכה, אבל זה עוד כלי עם יכולות AI שמסייע במקום שבו רוב האנשים מסתבכים – תחילת החיפוש. במקום להתחיל מטופס קשיח, אפשר להתחיל מרעיון. במקום לנתר בין עשרות אתרים, אפשר לקבל תמונת מצב ברורה במקום אחד. הכלי לא מקבל החלטות במקומכם, אבל הוא מספק מסגרת מסודרת שמאפשרת לפתוח את תכנון החופשה בצורה חכמה ונוחה יותר.

הפוסט Google Flights מגיע לישראל ומציע דרך חדשה ופשוטה יותר לחפש חופשה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה זה Agentic Checkout ולמה זה מעניין

בפיצ’ר החדש המשתמש עוקב אחרי מוצר מסוים דרך כלי מעקב המחירים. הוא מגדיר צבע, מידה ותקציב. כאשר המחיר יורד, גוגל שולחת התראה ומציעה לבצע את הרכישה בשם המשתמש באתר הסוחר באמצעות Google Pay. הרכישה מתבצעת רק לאחר אישור מפורש של הקונה.

זהו שינוי מהותי. גוגל אינה רק מציגה תוצאות חיפוש, אלא מבצעת פעולה ממשית בתהליך הרכישה. הפיצ’ר זמין בשלב ראשון בארצות הברית, ועובד כרגע עם אתרי קנייה שתומכים בו כמו Wayfair, Chewy, Quince וחלק מהחנויות הפועלות דרך Shopify.

קניות בשפה טבעית

במצב AI Mode החדש בחיפוש, גוגל מאפשרת לתאר מה שמחפשים בשפה חופשית. המערכת מגיבה באמצעות תצוגה מאורגנת שמביאה תמונות, נתוני מלאי, ביקורות, מחירים וטבלאות השוואה.

אם המשתמש רוצה השראה חזותית, הוא יקבל גלריות. אם הוא מתלבט בין מספר מוצרים, הוא יקבל טבלה שמדגישה הבדלים רלוונטיים. הכל מעודכן בזמן אמת הודות ל-Shopping Graph.

אפליקציית Gemini נכנסת למשחק הקניות

גם ב-Gemini אפשר עכשיו לשאול שאלות קנייה ולקבל הצעות אמיתיות ולא רק רעיונות כלליים. האפליקציה מציגה מוצרים, השוואות, מחירים ומקומות רכישה. זה מאפשר לעבור מרעיון למוצר אמיתי בתוך שיחה אחת.

גוגל מתקשרת לחנויות במקומכם. כאשר מחפשים מוצר ליד הבית, גוגל מציעה להשתמש ב-Let Google Call. המערכת שואלת אתכם כמה שאלות, מתקשרת לחנויות מתאימות, בודקת מלאי, מחיר ומבצעים ואז שולחת סיכום מסודר למייל או להודעה.

היכולת מבוססת על Duplex, מערכת השיחות האוטומטיות של גוגל שמסוגלת להתקשר בעצמה לעסקים ולנהל שיחה אנושית מלאה. השדרוג של מודל Gemini מאפשר ל- Duplex לבחור טוב יותר לאילו חנויות לפנות, אילו שאלות לשאול ומה מסכם עבור המשתמש.

מה המשמעות של המהלך הזה

המעבר של גוגל מכלי שמציג מידע לכלי שמבצע פעולות קנייה בפועל עשוי להשפיע על מבנה שוק המסחר המקוון. ברגע שמערכת אחת מרכזת מעקב אחר מחירים, בדיקת מלאי וביצוע רכישה בשם המשתמש, היא הופכת למתווך חזק יותר בין סוחרים לקונים.

יש מי שחוששים שהריכוזיות הזו תגביר את התלות של חנויות קטנות בפלטפורמות ענק. אחרים טוענים שמדובר בהתפתחות טבעית בסביבה שבה הצרכנים מחפשים חיסכון בזמן ופחות תפעול ידני. 

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציות עם AI ובניית בוטים וסוכנים

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

המרוץ לסוכני הקנייה האוטונומיים כבר התחיל

המגמה הזו אינה ייחודית לגוגל. בשוק מתפתח מרוץ חדש סביב השאלה מי תהיה הפלטפורמה שתגדיר את חוויית ה”קנייה האייג’נטית” של השנים הקרובות. לצד גוגל, גם פלטפורמות אחרות נכנסות לזירה הזו.

דפדפן Atlas של OpenAI, שהושק לאחרונה, מדגים כיצד ממשק שיחה יכול להפוך לכלי שמבצע פעולות בפועל ולא רק מספק מידע. במקביל, המתיחות בין Amazon לבין Perplexity סביב מכירות ברשת ותוצאות חיפוש מדגישה עד כמה חברות מנסות להשיג שליטה על שלב ההחלטה של הצרכן. Perplexity, למשל, בוחנת מנגנוני קנייה אוטומטיים בתוך סוכן הדפדפן שלה, Comet, שמלווה את המשתמש מהחיפוש ועד בחירת המוצר.

הדוגמאות האלה מצביעות על שינוי עמוק בו חברות הבינה המלאכותית אינן מסתפקות בהצגת מידע או בהפקת המלצות. הן מנסות לתפוס את המקום של “הסוכן הצרכני” שמבצע פעולות, מקבל החלטות ומנהל את שלבי הקנייה מאחורי הקלעים. ככל שהיכולות משתכללות, התחרות על “מי ינהל את הקנייה בשביל המשתמש” הולכת ומחריפה.

גוגל מגדירה מחדש את חוויית הקנייה הדיגיטלית

שילוב היכולות החדשות מראה כיוון ברור. הבינה המלאכותית של גוגל הופכת מכלי המספק מידע למערכת שמסוגלת לבצע משימות מורכבות מטעם המשתמש. בחיפוש, באפליקציית Gemini ובתקשורת עם חנויות פיזיות, גוגל מנסה לתפור את כל מסלול הקנייה לרצף אחד.

המשתמש מרוויח זמן וודאות. הסוחרים מקבלים תנועה ממוקדת יותר. והפלטפורמה של גוגל הופכת לשחקן מרכזי עוד יותר בתהליך הקנייה.

הפוסט גוגל מציגה את Agentic Checkout הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה זה Deep Research ואיך עובדים איתו

Deep Research הוא מעין “חוקר צמוד” בתוך NotebookLM. במקום להסתפק במסמכים שהעליתם, הכלי יוצר תכנית מחקר, גולש במאות אתרים רלוונטיים, ומחזיר דוח מסודר עם ציטוטים וקישורים למקורות. 

כך זה עובד בפועל:

• יוצרים מחברת ומוסיפים לה את מה שכבר יש לכם, או מתחילים ריקה.

• בפאנל המקורות בוחרים Web כמקור מידע.

• בוחרים אחת משתי רמות מחקר:

  • Fast Research: חיפוש מהיר יחסית, כדי לקבל סקירה ראשונית.

  • Deep Research: תהליך עמוק יותר, שסורק הרבה יותר מקורות ומחזיר דוח נרחב יותר. 

eep Research הופך “מחברת חכמה” לכלי מחקר אקטיבי

בזמן ש-Deep Research רץ, אפשר להמשיך לעבוד במחברת. בסוף התהליך מתקבל דוח שמכיל סיכום, תתי פרקים והפניות למקורות, וניתן להוסיף אותו ואת המקורות ישירות למחברת.

תמיכה בקבצים ופורמטים חדשים

העדכון הנוכחי מרחיב משמעותית את סוגי החומרים שניתן להוסיף ל-NotebookLM:

• Google Sheets: הוספת גיליונות אלקטרוניים, שאילתות על נתונים וסטטיסטיקות, ובקשה לסיכומים על בסיס טבלאות. 

• קבצי Drive כ-URL: אפשר להדביק קישורי Google Drive (כולל כמה קישורים בבת אחת, מופרדים בפסיק), כפי שעושים עם כל URL אחר. 

• קבצי Word (.docx): תמיכה מלאה במסמכי Word כמשאב מחקר לכל דבר.

• תמונות: אפשר להעלות תמונות, כולל הערות בכתב יד או עמודים שנסרקו. 

• PDFs מ-Google Drive: ניתן לחבר ישירות קובצי PDF הנשמרים בדרייב, בלי להוריד ולהעלות מחדש.

מעבר לכך נשארת גם התמיכה הרגילה: Docs, Slides, קבצי טקסט ו-PDF, קישורי אתרים ו-YouTube ועוד.

יכולות לימוד והפקת חומרים

Deep Research מצטרף לשורה של פיצ’רים ש-NotebookLM קיבל בחודשים האחרונים:

• Audio Overviews: הפיכת מסמכים ל”שיחת פודקאסט” בין שני מגישי בינה מלאכותית שמסבירים את החומר.

• Video Overviews: הפקת וידאו עם קריינות, איורים וסיכום ויזואלי של התוכן, כיום כבר בעשרות שפות. 

• Flashcards ו-Quizzes: יצירת כרטיסי לימוד ובחנים אוטומטיים מתוך החומר, כולל רמות קושי שונות, גם באפליקציות המובייל.

כל אלה יושבים בתוך Studio של NotebookLM ומאפשרים לקחת אותו מעבר לסיכום טקסטים, לכיוון כלי הוראה ולמידה פעיל.

יותר הקשר, יותר זיכרון

גוגל שדרגה לאחרונה גם את מנוע הצ’אט של NotebookLM:

• שיפור מדווח של כ-50 אחוז באיכות התשובות.

• חלון הקשר גדול בהרבה (עד מיליון טוקנים בצ’אט בדפדפן), מה שמאפשר ניתוח אוספים גדולים מאוד של מסמכים.

• זיכרון שיחה ארוך יותר פי כמה, כך שאפשר לנהל תהליכי עבודה מתמשכים בלי “לאבד” את ההיסטוריה. 

הנקודה החשובה היא ש-NotebookLM הופך מצ’אט כללי שעונה על שאלות, לשותף מחקר שמחזיק בהקשר רחב מהרגיל.

כמה זה עולה בפועל

כאן צריך לדייק, כי המצב מורכב יותר מהמשפט “הכל חינמי”. NotebookLM זמין חינם בדפדפן לכל משתמש עם חשבון גוגל, ביותר מ-180 מדינות שבהם אפליקציית Gemini זמינה. Deep Research עצמו נכלל בשכבה הזו, לפי תיעוד וכלי השוואה בין מנועי Deep Research שונים. 

למשתמשים כבדים יותר, אפשר לקבל תקרות גבוהות פי 5, אנליטיקות שיתוף ופיצ’רים מתקדמים נוספים בשתי דרכים: דרך מנוי בתשלום כמו Google One AI Premium או Google AI Pro / Ultra, שמוסיפים גם Gemini מתקדם ו-2TB אחסון וכדומה. ודרך נוספת דרך גרסאות ארגוניות כגון NotebookLM Plus for Enterprise עם הגנות פרטיות נוקשות יותר. 

כלומר, אפשר להשתמש ב-Deep Research חינם, אבל למי שצריך היקפים גדולים ושיתוף מתקדם יש שכבות בתשלום.

פרטיות ואמון

לפני שמסתמכים על הכלי בעיניים עצומות, חשוב לזכור שכל המידע עובר דרך שרתי גוגל, מה שמגביל שימוש במידע רגיש מאוד.

NotebookLM פועל כולו על תשתיות הענן של גוגל, ללא אפשרות להרצה מקומית, כך שההבדל בין גרסה חינמית לארגונית הוא רק בעומק ההגנות ולא במיקום הנתונים. בחשבונות אישיים גוגל מצהירה שהמידע אינו משמש לאימון מודלים, אך משובים ותכנים מסוימים יכולים להיבדק ידנית. בגרסאות הארגוניות יש הבטחה מפורשת לא להשתמש בנתוני הלקוחות לאימון, והבקרה על הגישה הדוקה יותר.

במקביל, חשוב להבין שהמערכת לא מבצעת שיפוט ביקורתי אמיתי – היא לא מנתחת מתודולוגיות מחקר, לא מזהה הטיות בצורה עקבית, ומתבססת בעיקר על תוצאות החיפוש וההקשר שהמשתמש מספק. לכן, במיוחד בעבודה עם מידע רגיש או מחקרי, הכלי יכול לסייע באיסוף ועיבוד ראשוני, אבל לא מחליף חשיבה אנושית ובדיקה מעמיקה של המקורות.

למי זה בעיקר שימושי, ולמה זה משנה

NotebookLM עם Deep Research פונה בעיקר למשתמשים שצריכים לאסוף ולעבד מידע במהירות ובצורה מסודרת. סטודנטים וחוקרים מרוויחים מקיצור שלב איסוף המקורות וקבלת מפת דרכים ראשונית למחקר. עיתונאים ואנליסטים יכולים להשתמש בו כדי להבין במהירות את מפת השחקנים והמסמכים הרלוונטיים לפני שהם צוללים לעומק. אנשי עסקים נהנים מיכולת לבצע מחקר שוק וניתוח מתחרים תוך שילוב נתונים ממקורות מגוונים בתוך מחברת עבודה אחת. מורים ומרצים יכולים להפוך חומרי לימוד יבשים לתוכן נגיש ודינמי באמצעות כלים כמו Overviews, Flashcards ו-Quizzes.

בסופו של דבר, Deep Research הוא עוזר מחקר חזק ומהיר, אבל האחריות על בחירת מקורות אמינים, אימות עובדות והפעלת שיקול דעת ביקורתי נשארת אצל המשתמש.

הפוסט NotebookLM מוסיף יכולת מחקר עומק באינטרנט ותמיכה בסוגי קבצים נוספים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

שני מודלים חדשים: Instant ו-Thinking

העדכון כולל שני וריאנטים שונים, שכל אחד מהם מיועד לאופי שימוש אחר.

GPT-5.1 Instant

GPT-5.1 Instant הוא המודל שבו משתמשים יתקלו ברוב האינטראקציות. הוא חם יותר כברירת מחדל, שיחתי יותר, ומגיב בטון טבעי וקליל יותר. המודל גם עוקב אחר הוראות בצורה מדויקת יותר, ומספק תשובות שמותאמות לשאלה במקום לסטות לנושאים סביביים.

Instant כולל לראשונה יכולת שנקראת adaptive reasoning. המשמעות היא שכאשר עולה שאלה מסובכת, המודל “עוצר לחשוב” לפני שהוא מגיב. בשאלות פשוטות הוא עונה מהר כרגיל, אבל במורכבות, כמו מתמטיקה או קוד, הוא משקיע מעט זמן נוסף שמוביל לתשובות מדויקות יותר.

ההשפעה ניכרת במיוחד במבחנים מקצועיים שבהם מודדים יכולת פתרון בעיות. AIME הוא מבחן מתמטיקה תחרותי ברמה גבוהה, ו-Codeforces הוא אתר שבו מפתחים פותרים בעיות קוד מאתגרות בזמן אמת. בשני הסוגים של מבחנים GPT-5.1 מציג ביצועים מדויקים ומהירים יותר מהגרסאות הקודמות.

GPT-5.1 Instant

GPT-5.1 Thinking

GPT-5.1 Thinking, לעומתו, מיועד למשתמשים שנדרשים לניתוח עמוק. הוא מתאים את זמן החשיבה ביתר דיוק למורכבות השאלה. פחות המתנה כשמדובר בשאלות יומיומיות, יותר עומק כשנדרשת חשיבה מורכבת. מעבר לכך, התשובות שלו ברורות יותר ופחות עמוסות בז’רגון. OpenAI מציינת שהמודל כברירת מחדל חם ואמפטי יותר, כדי לאפשר עבודה נעימה גם במקרים שבהם נדרש הסבר טכני.

GPT-5.1 Thinking

הגרף המצורף מציג את הפערים בזמן התגובה בין GPT-5 לבין GPT-5.1 במשימות ברמות קושי שונות. בצד שמאל ניתן לראות ש-GPT-5.1 מהיר בהרבה במשימות פשוטות, עם ירידה משמעותית בכמות הטוקנים שהמודל מייצר. ככל שהמשימות נעשות מורכבות יותר, בצד ימין של הגרף, GPT-5.1 מייצר יותר טוקנים ומקדיש יותר זמן חשיבה. כך מתקבל מודל שמגיב מהר יותר כשאפשר, ומעמיק יותר כשהמשימה דורשת זאת:

GPT-5.1 מתאים את זמן החשיבה לפי מורכבות המשימה | OpenAI

GPT-5.1 Auto: התשובה הנכונה בלי לבחור מודל

יחד עם שני הדגמים, OpenAI משיקה גם את GPT-5.1 Auto. זה סוג של ראוטר שמכוון תנועה באופן אוטומטי בין המודלים. המשתמש לא צריך לבחור – המערכת מחליטה עבורו על פי סוג השאלה. המטרה היא לשמור על רצף עבודה נוח, שבו המודל המתאים נכנס לפעולה בלי התערבות מצד המשתמש.

השקה מדורגת ושימור מודלים ישנים

OpenAI בחרה להשיק את GPT-5.1 בהדרגה. בשלב הראשון המודל מופיע אצל משתמשי Pro ,Plus, ו-Business. בהמשך הוא יגיע גם למשתמשים חינמיים ולמשתמשים שאינם מחוברים. לקוחות Enterprise ו-Edu מקבלים גישה מוקדמת למשך שבוע דרך הגדרה ייעודית, ולאחר מכן GPT-5.1 יהפוך למודל ברירת המחדל.

OpenAI מציינת שההשקה תתבצע באופן הדרגתי למשך מספר ימים, כדי לשמור על יציבות ויכולת התמודדות עם עומסים. מודלי GPT-5 הישנים יישארו זמינים בתפריט ה-legacy models למשך שלושה חודשים, כך שמשתמשים יוכלו להשוות, להתרגל ולהחליט בקצב שלהם.

העדכון יגיע גם ל-API במהלך השבוע הקרוב. Instant יופיע כ-gpt-5.1-chat-latest, ו-Thinking יופיע כ-GPT-5.1. שניהם יהיו עם adaptive reasoning.

התאמה אישית: סגנונות חדשים ושיפור יכולות שליטה

לצד העדכון למודלים עצמם, OpenAI מחדדת את יכולות ההתאמה האישית של ChatGPT. החברה מציינת שמשתמשים מייחסים חשיבות גבוהה לטון, ולכן היא מציגה פרסונות חדשות ומשפרת קיימות.

האפשרויות כוללות כעת: Default, Friendly (Listener לשעבר), Efficient (Robot לשעבר), Professional, Candid, Quirky. בנוסף, שתי פרסונות ותיקות – Cynical ו-Nerdy – נשארות במקומן.

התאמה אישית מתקדמת

מעבר לבחירת אישיות, משתמשים יוכלו לשלוט על מאפיינים עדינים יותר: תמציתיות, חום, בהירות לסריקה, תדירות שימוש באימוג’י. ChatGPT גם יציע מעצמו לשנות פרמטרים כשיזהה בקשות חוזרות לאותו סגנון.

שינויי ההתאמה האישית יחולו מעכשיו על כל שיחה, כולל שיחות שכבר מתנהלות. זהו שינוי משמעותי לעומת העבר, שבו התאמות חלו רק על שיחות חדשות.

פרסונות חדשות ומשופרות | OpenAI

בטיחות ושקיפות

OpenAI מציינת כי עדכוני GPT-5.1 מגיעים יחד עם System Card Addendum. המסמך כולל פירוט על תהליכי הבטיחות והבקרה של הדגמים, כחלק מהמאמץ לשמור על שקיפות בתהליך הפיתוח.

למה זה נקרא GPT-5.1

החברה מדגישה שהשם משקף שדרוג מהותי בתוך הדור החמישי, אבל לא התקדמות טכנולוגית שמצדיקה דור חדש לחלוטין. העדכון מסמן התחלה של סדרת שדרוגים מתוכננים להמשך הדרך.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לסיכום, GPT-5.1 מייצג שלב נוסף במסע של OpenAI ליצירת כלי שיחה שימושי יותר, מותאם יותר למשתמש, ומדויק יותר מבחינת בהירות ויכולת. החברה רומזת כי זוהי רק תחילת הדרך. העדכונים ימשיכו להתמקד בשני צירים מקבילים: יכולת טכנית וחוויית שיחה.

המשתמשים הם אלה שיראו בפועל אם השינויים משפרים את העבודה היומיומית. בינתיים, נראה ש-GPT-5.1 מעדכן את הכלי בצורה שמקרבת אותו יותר למה שמשתמשים מבקשים: תוצאה חכמה, ברורה ועם מעט יותר אנושיות.

הפוסט OpenAI משיקה את GPT-5.1 עם דגש על יעילות והתאמה אישית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

דפדפן שהופך לעוזר אישי

Comet הוא הדפדפן החכם של Perplexity, שהושק מוקדם יותר השנה, ונבנה על בסיס Chromium, אותה תשתית שמפעילה גם את Chrome. אבל כאן מתחיל ההבדל – ב-Comet, עוזר ה-AI אינו תוסף חיצוני אלא חלק מובנה מהדפדפן עצמו. הוא יושב בצד המסך ומסוגל לסכם מאמרים, למלא טפסים, לחפש מידע מדויק בעמוד, ואף להפעיל כלים ולנווט באתרי אינטרנט בשם המשתמש.

בנוסף, Comet שומר על ההקשר של כל עמוד פתוח. אם התחלתם שיחה על כתבה מסוימת, העוזר זוכר אותה גם כשאתם עוברים לטאב אחר ומחליפה את הצורך לעבור שוב ושוב בין חלונות.

אך היתרון הבולט ביותר הוא ביכולת האייג’נטלית שלו. Comet מתפקד כמו דפדפן אינטליגנטי שמסוגל לבצע פעולות מורכבות לבד, למשל להעביר פלייליסט מ-Spotify ל-YouTube Music או למלא נתונים ממסמך לטופס אונליין, בזמן שאתם ממשיכים בעבודה אחרת.

בקיצור, מדובר בדפדפן שמאחד תחת ממשק אחד את מנוע החיפוש של Perplexity, את כלי העוזר, ואת יכולות הביצוע בפועל – דפדפן שלא רק מציג מידע, אלא באמת עובד בשבילכם.

עדכון שמחזק את הקשר בין עוזר למשתמש

Perplexity בחרה לשדרג את העוזר שכבר מובנה בדפדפן Comet, ולהעמיק את מערכת האמון שבין העוזר למשתמש. העדכון הנוכחי מתמקד בשני כיוונים עיקריים: עוזר חכם יותר וזהיר יותר.

הראשון מתבטא ביכולות חדשות כמו ניתוח טוב יותר של אתרים דינמיים ויכולת עבודה סימולטנית במספר טאבים. השני נוגע לשליטה – כל פעולה שבה העוזר נדרש לגשת לדפדפן, לפתוח לשונית או להזין נתון, תתבצע רק לאחר אישור מפורש מהמשתמש.

הגישה הזו מבטאת שינוי מדוד בתפיסה של Perplexity ושילוב בין שיפור ביצועים טכנולוגיים לבין שמירה על גבולות ברורים של שליטה אנושית. Perplexity מסבירה כי השדרוג מאפשר לעוזר להבין הקשרים רחבים יותר ולשלב נתונים ממקורות שונים.

כך זה נראה בפעולה

עדכון ה-Comet Assistant לא נשאר בגדר הבטחה מופשטת, הוא כבר מבצע בפועל משימות מורכבות שהיו דורשות בעבר מעבר בין עשרות טאבים. הנה כמה דוגמאות שימוש יומיומיות:

1. חיפוש עבודה חכם: העוזר מסוגל לסרוק את LinkedIn ולאתר משרות רלוונטיות לפי קריטריונים מדויקים.

חיפוש עבודה חכם | perplexity.ai

2. השוואת טיסות בזמן אמת: הוא מחפש במקביל באתרים כמו Kayak, Google Flights ו-Expedia, ומחזיר את ההצעה המשתלמת ביותר.

השוואת טיסות בזמן אמת | perplexity.ai

3. מעקב אוטומטי אחר נוכחות תלמידים: תוך שניות ספורות, Comet יוצר גיליון Google Sheets מסודר לפי שבועות, כולל חישוב איחורים והיעדרויות.

מעקב אוטומטי אחר נוכחות תלמידים | perplexity.ai

שיפור ביצועים ושליטה שחוזרת למשתמש

על פי נתוני החברה (שלא אומתו חיצונית), גרסת העוזר החדשה מציגה שיפור ממוצע של כ-23% בביצועים במשימות ארוכות ומורכבות לעומת הגרסה הקודמת. הנתון מספק אינדיקציה לכיוון שבו Perplexity מבקשת לשפר את העוזר – התמדה, דיוק ורציפות בעבודה לאורך זמן.

השדרוג החדש אינו מתמקד רק במהירות הביצוע, אלא גם באופן שבו הסוכן מפרש ומנווט באתרים מורכבים. הודות לכך, מפתחים יוכלו ליצור אתרים מותאמים יותר לסוכנים חכמים ולחוויית שימוש מבוססת עוזרים.

העדכון הנוכחי מדגיש שינוי שאינו טכנולוגי בלבד, אלא גם ערכי. כל פעולה הדורשת גישה לדפדפן או לאתרים תלווה בבקשת רשות ברורה – העדפה שתישמר לאורך כל המשימה.

“אנחנו רוצים שעוזרי ה-AI יעבדו בשביל המשתמשים, לא במקומם,” נכתב בפוסט החברה.

בעידן שבו סוכנים אוטונומיים הופכים לחלק מהותי מהגלישה היומיומית, הדגש על שקיפות ושליטה הופך כמעט לתנאי סף לאמון.

העימות עם אמזון

העיתוי של השדרוג איננו מקרי. בתחילת נובמבר 2025 הגישה אמזון תביעה נגד Perplexity בטענה שאחד מסוכני ה-AI שלה ניגש לאתרי החברה וביצע פעולות מבלי לקבל הרשאה מספקת. Perplexity דחתה את ההאשמות, וטענה שאמזון מנסה להצר צעדי חדשנות ולשמר שליטה על הגישה למידע. בעיני רבים בתעשייה, העדכון הנוכחי נראה כתשובה עקיפה לאותה ביקורת – שילוב בין הרחבת היכולות של העוזר לבין הדגשת שקיפות ושליטה בידי המשתמש.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציות עם AI ובניית בוטים וסוכנים

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לסיכום, העדכון החדש של Comet Assistant מסמן התבגרות טכנולוגית. עוזר יעיל יותר במשימות ארוכות, חכם יותר בהתמודדות עם אתרים מורכבים, ושקוף יותר באופן פעולתו. Perplexity שומרת על קו עקבי, משכללת את הכלי שבנתה, וממקדת אותו במהות העבודה עם סוכני AI – דיוק, עקביות ושליטה מלאה למשתמש.

הפוסט Perplexity משדרגת את העוזר החכם Comet הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

השותפות שמטשטשת את הגבול בין שיתוף פעולה לתחרות

אחד ההיבטים המסקרנים במהלך של אנטרופיק הוא היחסים עם מיקרוסופט. מיקרוסופט מפעילה את תשתיות הענן של אנטרופיק ב-Azure, ובמקביל ממשיכה לפתח את Copilot ל-Excel המבוסס על מודלי OpenAI. בחודש שעבר השיקה החברה את מצב ה־”Agent Mode” ב-Copilot, ובמקביל הרחיבה את היכולות של האקסל עם סוכנים חכמים לביצוע משימות מורכבות. שיתופי הפעולה הטכנולוגיים ביניהן מציבים את שתי החברות בעמדה מעניינת – מצד אחד שותפות תשתית, ומצד שני מתחרות עקיפות על ניהול סביבת העבודה של האנליסטים הפיננסיים.

כעת, שני כלים חכמים מתחרים על אותו שטח עבודה – הסרגל הצדי באקסל. ההבדל העיקרי הוא שקלוד מתמקד בעולם הפיננסי, עם חיבורים ייעודיים למקורות נתונים ותבניות שמותאמות לאנליסטים, בעוד Copilot הוא כלי רחב יותר, המשולב עמוק במערכת Microsoft 365.

האסטרטגיה של אנטרופיק נשענת על חוזקה של קלוד בכתיבת קוד ובשימוש מושכל בכלים – יכולות שמתורגמות היטב למשימות פיננסיות מדויקות כמו ניתוח נתונים ובניית מודלים מורכבים.

אז מה זה בעצם סרגל הצד בתוך אקסל

התוסף פועל כסרגל צד (Sidebar) ישירות בתוך אקסל. קלוד קורא את הגיליונות, מנתח נתונים, מתקן נוסחאות ובונה מודלים פיננסיים שלמים מתוך הקובץ הפתוח. כל שינוי מתועד, התוסף מציין אילו תאים עודכנו ומדוע, כך שקל לעקוב ולאמת את התהליך.

אפשר לבקש ממנו לאתר שגיאות, למלא תבניות עם נתונים חדשים, או אפילו לבנות מודל DCF (Discounted Cash Flow) מאפס. כרגע עדיין חסרות בו כמה תכונות בסיסיות, כמו pivot tables ו-macros, אך הן צפויות להגיע בהמשך.

We’re expanding Claude for Financial Services, with an Excel add-in, new connectors to real-time data and market analytics, and pre-built Agent Skills, including cash flow models and initiating coverage reports. pic.twitter.com/KfpD0losgr

— Anthropic (@AnthropicAI) October 27, 2025

יישום והצלחות ראשוניות

אחד הלקוחות הראשונים הוא BCI, שהצליח לשנות את אופן העבודה של האנליסטים שלו באמצעות Artifacts של קלוד. בדרך כלל, ניתוח comps – השוואת מדדים פיננסיים ותפעוליים בין חברות – מתבצע בגיליונות Excel סטטיים שמתעדכנים ידנית אחת לשבוע או רבעון. במקום זאת, BCI יצרו עם קלוד dashboard חי שמתחבר ישירות למערכות כמו S&P ו-FactSet. בפרומפט אחד בלבד הנתונים מתעדכנים, וה-dashboards משותפים מיידית עם מנהלי הקרנות.

לדברי ניק לין (Nick Lin), ראש המוצר לשירותים פיננסיים באנטרופיק:

“אנחנו רואים לא רק האצה של עבודה, אלא שינוי מהותי באופן שבו היא מתבצעת”.

גם הקרן הריבונית הנורווגית NBIM – אחד הלקוחות הגדולים של אנטרופיק – מיישמת את השיטה הזו בקנה מידה עצום. עם כ-9,000 חברות בפורטפוליו, היא בנתה אינטגרציות משלה באמצעות Model Context Protocol (MCP). כך מנהלי התיקים יכולים לשאול את קלוד שאלות ישירות על החברות שבהן הם משקיעים, ולקבל תובנות בזמן אמת בלי לעבור בין מערכות שונות.

מקורות נתונים ותבניות אוטומציה

אנטרופיק הוסיפה חיבורים לשבעה מקורות נתונים פיננסיים מרכזיים, בהם LSEG (נתוני שוק), Moody’s (דירוגי אשראי על יותר מ-600 מיליון חברות), Aiera (תמלולי שיחות רבעוניות), Chronograph (ניטור תיקי השקעות) ו-Egnyte (חדרי נתונים מאובטחים).

המשמעות למשתמשים פשוטה, במקום לעבור בין מערכות שונות, אפשר לבקש מקלוד למשל: “סכם את העדכונים מהיום, סמן שינויי דירוג מ-Moody’s, ורענן את ההשוואות עם מחירים מ-LSEG.”

בנוסף, אנטרופיק הציגה שש תבניות אוטומציה שמאיצות תהליכים שחוזרים על עצמם כמו ניתוח חברות דומות, מודלי DCF, חבילות בדיקות נאותות (due diligence), פרופילי חברות, ניתוחי רבעון ודוחות כיסוי ראשוניים.

יחד עם זאת, אנטרופיק מדגישה למשתמשים לבחון תמיד את השינויים לפני סגירת הדוחות, במיוחד כשמדובר בתוצרים שמיועדים ללקוחות.

במקביל, החברה כבר מפתחת הרחבות נוספות כמו תוסף לדפדפן, אינטגרציה ל-PowerPoint, ומערכת Memory חדשה ששומרת העדפות משתמשים בין כלים. למשל, אם אנליסט מעדיף להשתמש ב-S&P לחישוב EBITDA, קלוד יזכור את זה לפעם הבאה.

ביצועים, זמינות ומגבלות

בבדיקות שביצעה Vals AI – חברת מחקר אמריקאית שמפתחת מדדים לבחינת ביצועי מודלים בתחומים מקצועיים כמו פיננסים ותכנות – מודל Sonnet 4.5 של קלוד הגיע ל-55.3% דיוק במדד ה-Finance Agent. זהו הציון הגבוה ביותר שנמדד עד כה, אך עדיין רחוק מרף הדיוק הנדרש לעבודה פיננסית קריטית. חברות כמו Citi כבר משתמשות בקלוד, אך נכון לעכשיו אין נתונים ציבוריים על החיסכון בזמן או בעלויות.

בשלב זה מדובר בגרסת Beta Research Preview, הזמינה רק ל-1,000 משתמשים ראשונים ממנויי Max, Enterprise ו-Teams. אין עדיין לוח זמנים לשחרור רחב יותר, וגם לא מידע רשמי על מחיר.

עכשיו נותר לראות האם ארגונים יסכימו להעביר נתונים פיננסיים רגישים דרך מערכת AI חיצונית, גם כשהיא מציעה רמות אבטחה מתקדמות והבטחות לשמירה על סודיות.

השפעה על התחום הפיננסי

בעולם הפיננסים, התוצר הסופי הוא כמעט תמיד גיליון Excel או מצגת PowerPoint – מסמך שמרכז נתונים עדכניים, חישובים ותובנות למשקיעים. עבודת האנליסט נשענת על איסוף מידע ממקורות שונים, חיבור בין נתונים והרכבת תמונה עסקית ברורה. כאן נכנס קלוד. הוא לוקח את היכולות שלו בקידוד ובהבנת כלים ומיישם אותן בדיוק במשימות האלו: חיבור למקורות נתונים בזמן אמת, ניתוחים מתקדמים ויצירת תוצרים מקצועיים, והכל משולב בתוך סביבת העבודה של האנליסט, בלי קפיצות בין מערכות.

אנטרופיק מצדה ממשיכה להשקיע בכיוון הזה. החברה מאמנת את המודלים שלה במיוחד עבור שימושים פיננסיים, גם בשלב ה-pre-training וגם בשלב ה-post-training, ומתכננת להעמיק בתחומים ייעודיים כמו private equity, קרנות גידור, ביטוח ובנקאות השקעות – כל אחד עם צרכים וסטנדרטים שונים.

בסופו של דבר, התחרות מול מיקרוסופט תקבע אם הגישה הזו תהפוך לסטנדרט חדש בתעשייה או תישאר פתרון ממוקד למי שזקוק לאינטגרציות פיננסיות מדויקות באמת.

הפוסט אנטרופיק משיקה את Claude for Excel עם חיבור ישיר בין בינה מלאכותית לגיליונות פיננסיים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

ניווט שמרגיש כמו לדבר עם חבר

השדרוג החדש מביא חוויית נהיגה קולית לחלוטין בלי לגעת במסך. Gemini של גוגל מסוגל לענות לשאלות מורכבות בזמן אמת: “יש מסעדה טבעונית וזולה על הדרך?” או “מה מצב החניה שם?”. המערכת אפילו יכולה להוסיף אירועים ליומן, לבדוק מזג אוויר או לעדכן על חדשות, והכול תוך כדי נהיגה. גוגל מתארת את זה כ”ידיד חכם במושב לידך”, שמכיר את הנתיבים, המקומות וההקשרים סביבך, ומדבר איתך בשפה טבעית.

סוף לסימני השאלה על הכביש

אחת הבעיות הכי מוכרות בניווט היא חוסר הוודאות – איפה בדיוק הפנייה הזו? כאן נכנס Gemini לפעולה עם ניווט מבוסס נקודות ציון אמיתיות. האפליקציה משתמשת במידע על יותר מ-250 מיליון מקומות ובצילומי Street View כדי להוסיף למפה מסעדות, תחנות דלק או מבנים מוכרים. כך תקבלו הנחיות כמו: “פנה ימינה אחרי התחנה של פז בצומת”, ותראו את המקום על המסך בזמן אמת. זה שינוי קטן שמייצר חוויית נהיגה הרבה יותר טבעית.

התראות תנועה שמגיעות לפני הפקק

לא צריך יותר לפתוח את מצב הניווט כדי לדעת מה מחכה לכם בכביש. Google Maps תתריע מראש על פקקים, תאונות או חסימות תנועה, גם כשאתם רק בנסיעה רגילה. המערכת החדשה תזהה בעיות בזמן אמת ותשלח התראה ישירות למכשיר. העדכון מתגלגל תחילה למשתמשי Android בארצות הברית, ויורחב בהמשך למדינות נוספות.

החוויה לא נגמרת כשהגעתם

עם הגעתכם ליעד, Gemini ממשיך להיות איתכם באמצעות הפיצ’ר החדש Landmark Lens. בלחיצה על סמל המצלמה, תוכלו להרים את הטלפון ולהביט סביב, והאפליקציה תזהה מסעדות, חנויות או אתרים מוכרים, ותענה על שאלות כמו “מה זה המקום הזה?” או “מה הכי מומלץ בתפריט?”. השילוב של Lens עם Gemini ועם מאגרי המידע העצומים של Google Maps הופך את החיפוש לחוויה חכמה וחושית יותר שבה יש לא רק נתונים, אלא הקשר והבנה של המקום שבו אתם נמצאים.

AI נוהג בעולם האמיתי

השדרוג הזה הוא לא רק חידוש טכנולוגי, הוא עדות לשלב הבא באבולוציה של שירותי המפות. גוגל לא מסתפקת במידע גיאוגרפי, אלא משלבת הבנה הקשרית, שפה, וזיהוי חזותי כדי להפוך את הנהיגה לאינטראקטיבית ובטוחה יותר. זהו גם צעד נוסף בדרך לשילוב עמוק של מודלי שפה במוצרים יומיומיים – לא בצורת “צ’אט”, אלא כחלק טבעי מחיי היום-יום שלנו. הגבול בין אפליקציה לעוזר אישי מיטשטש, ו-Gemini של גוגל מדגים איך בינה מלאכותית יכולה להפוך את העולם הפיזי לדיגיטלי יותר, בלי שנרגיש בזה בכלל.

הפוסט גוגל מפות משתדרגת – ניווט חכם יותר עם Gemini הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

הסכם אסטרטגי בין AWS ל-OpenAI

לפי ההודעה הרשמית של AWS, תקבל OpenAI גישה מיידית למאות אלפי מעבדי NVIDIA GPU דרך סביבת Amazon EC2 UltraServers, עם אפשרות להתרחבות הדרגתית עד סוף 2026 ולשלב המשך עד 2028. הפרויקט כולל תשתית רשת מהירה במיוחד (Low-Latency Networking) ותכנון אנרגטי מתקדם שיאפשר להריץ עומסי עבודה עצומים – מאימון מודלים גנרטיביים ועד הפעלת סוכני AI בזמן אמת.

סם אלטמן (Sam Altman), מנכ”ל OpenAI, אמר: “כדי להמשיך לפתח בינה מלאכותית מתקדמת נדרש כוח חישוב עצום ואמין. השותפות עם AWS מחזקת את התשתית שתניע את עידן ה-AI הבא.”

מאט גרמן (Matt Garman), מנכ”ל AWS, הוסיף: “כאשר OpenAI דוחפת את גבולות האפשר, AWS תהווה את עמוד השדרה לשאיפות ה-AI שלה.”

מבנה פיננסי והקשר רחב יותר

היקף העסקה – 38 מיליארד דולר – מייצג התחייבות רב-שנתית (commitment) לרכישת שירותי ענן ותשתיות חישוב, ולא השקעה הונית הדדית. לפי דיווחי Reuters ו-Bloomberg, מדובר בעיקר בהסכם צריכה עתידית של כוח חישוב (Compute Commitments), לצד השקעות תשתית מצד AWS להרחבת מערכי ה-GPU וה-Data Centers שלה.

עם זאת, ההסכם עם AWS הוא רק חלק מתוכנית רחבה בהרבה. OpenAI מתכננת להוציא עד 1.4 טריליון דולר עד סוף העשור על תשתיות חישוב, מהלך הכולל גם הסכמים נפרדים עם Microsoft (בהיקף מוערך של כ-250 מיליארד דולר), Oracle (כ-300 מיליארד דולר), ושותפויות נוספות עם Google Cloud ו-NVIDIA.

היקף זה, הכולל הספק כולל של כ-30 ג’יגה-ואט, שווה לצריכת החשמל של למעלה מ-25 מיליון בתי אב בארצות הברית.

AWS מחזקת את מעמדה

עבור AWS, מדובר בצעד שמחזיר אותה לעמדת הובלה ברורה בתחום החישוב הארגוני. לאחר תקופה שבה נשארה מאחורי Azure ו-Google Cloud, רשמה AWS ברבעון השלישי של 2025 צמיחה של 20% בהכנסות הענן, שהגיעו ל-33 מיליארד דולר.

השותפות עם OpenAI צפויה להעמיק את חדירתה לשוק ה-AI הארגוני ולהעניק לה יתרון תחרותי משמעותי באספקת כוח חישוב בהיקפים תעשייתיים.

במקביל, שיתוף הפעולה בין השתיים מרחיב מגמה קיימת – כבר בתחילת השנה נוספו מודלי OpenAI לפלטפורמת Amazon Bedrock, שירות ה-Foundation Models של AWS, המשמש חברות כמו Peloton, Thomson Reuters ו-Verana Health.

העסקה החדשה מעמיקה את שיתוף הפעולה הזה והופכת את AWS לספקית התשתית המרכזית מאחורי המודלים של OpenAI.

סיכונים כלכליים ואנרגטיים

לצד ההתלהבות, אנליסטים מזהירים מפני “מרוץ חימוש חישובי” שעלול להיות יקר וחסר יציבות. היקף ההשקעות בתשתיות GPU ובמרכזי נתונים ייעודיים הולך וגדל, בעוד שהרווחיות בענף עדיין נמוכה. לפי דיווחים, OpenAI מוסיפה קיבולת של ג’יגה-ואט חדש מדי שבוע, קצב שדורש צריכת חשמל אדירה ומשפיע גם על מחירי האנרגיה וה-GPU בשוק.

ב-Financial Times נכתב כי “מרכז הכובד של הבינה המלאכותית עובר מהחדשנות המדעית למרוץ חימוש תשתיתי”, והביקורת על ההשלכות הסביבתיות מתחזקת. גם משקיעים בחברות ענן מביעים חשש מעלויות ההפעלה הגבוהות, ואלטמן עצמו רמז כי הקצב הנוכחי של הרחבת תשתיות אינו בר-קיימא בטווח הארוך.

מאזן הכוחות בענן משתנה

העסקה משנה את יחסי הכוחות בענף. מיקרוסופט, שהחזיקה בשותפות בלעדית עם OpenAI דרך Azure, נותרה שחקן מרכזי אבל כבר לא יחיד. גוגל, מצדה, מנסה להדביק את הקצב באמצעות מודלי Gemini והשבבים הייעודיים שלה (TPU), אך חסרה שותפה מסחרית בקנה מידה דומה.

כך מתגבש שוק שבו שלוש ענקיות הענן מנהלות תחרות ישירה על המשאב הקריטי ביותר של עידן הבינה המלאכותית – כוח חישוב. בפועל, השליטה בתשתיות הופכת לגורם שמגדיר מי יוביל את החדשנות בשנים הקרובות.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לסיכום, ההסכם בין AWS ל-OpenAI הוא לא רק עסקה כלכלית, אלא ביטוי למעבר של עולם הבינה המלאכותית לעידן תשתיות ריכוזי. כוח החישוב, המשאב שמגדיר את גבולות החדשנות, עובר בהדרגה לידי כמה חברות ענן בודדות. השאלה כבר אינה מי תפתח את המודל הבא, אלא מי תוכל להריץ אותו בקנה מידה עולמי. זו המציאות החדשה של הבינה המלאכותית – פחות תחרות על רעיונות, ויותר מאבק על האנרגיה, התשתיות והשליטה שמאפשרות להם להתקיים.

הפוסט עסקת ענן של 38 מיליארד דולר בין AWS ל-OpenAI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

איך זה עובד בפועל

AlphaEarth Foundations הוא למעשה לוויין וירטואלי. הוא מקבל מדי יום כמויות עצומות של מידע מלוויינים, מצלמות אוויר, מכ”ם ומודלים אקלימיים, ומחבר את הכול לתמונה עדכנית אחת של פני כדור הארץ.

בבסיס המערכת נמצאת טכנולוגיית geospatial embeddings שמתרגמת כל ריבוע בגודל 10×10 מטר לייצוג מתמטי עשיר בן 64 ערכים. זה מאפשר לה להבין הבדלים עדינים בין אזורים שנראים דומים, למשל להבחין בין חניון לכביש מהיר, על פי ההקשר הסביבתי שלהם.

Geospatial Reasoning: המוח שמחבר הכול

היכולת החדשה (Geospatial Reasoning) מחברת בין כל המודלים של Earth AI ונותנת תמונה אחת כוללת. במקום להציג רק מפה של אזור פגיע, היא מפרקת שאלה מורכבת לשלבים, מפעילה את המודלים הרלוונטיים, ומחברת את התוצאות למסקנה אחת.

למשל, אם רוצים לדעת מי עלול להיפגע מסופה מתקרבת, המערכת ממפה את אזורי הסיכון, מוסיפה מידע על צפיפות אוכלוסייה ממקורות כמו BigQuery ו-Data Commons, ומשווה עם תשתיות שמזוהות בתמונות לוויין. כך היא יוצרת תמונת מצב מדויקת בזמן אמת. בשונה ממערכות GIS (Geographic Information System) רגילות, Geospatial Reasoning לא רק מציגה נתונים אלא גם מבינה את ההקשרים שביניהם.

שימושים מעשיים בשטח

היכולות של Earth AI באות לידי ביטוי במצבים אמיתיים על פני השטח. חברות מים משתמשות בה כדי לזהות קטעי נהר שמתייבשים בזמן בצורת ולחזות סערות אבק לפני שהן מתרחשות. רשויות סביבתיות עוקבות אחר פריחות אצות מזיקות במקורות מים, ומסוגלות להתריע מראש או לסגור מערכות מים לפני שהן מסכנות את הציבור.

במהלך שריפות היער בקליפורניה בשנת 2025, גוגל שלחה התראות חירום ליותר מ-15 מיליון תושבים באזור לוס אנג’לס והציגה להם מקלטים קרובים דרך Google Maps. מערכת חיזוי ההצפות שלה מכסה כיום מעל שני מיליארד איש, ו-Flood Hub מספקת תחזיות בלמעלה ממאה מדינות עבור יותר מ-700 מיליון בני אדם.

גם גופים בינלאומיים ותעשיות משתמשים ב-Earth AI. ארגון הבריאות העולמי באפריקה (WHO AFRO) משלב את מודלי Population ו-Environment כדי לחזות התפרצויות כולרה בקונגו, בעוד חברות כמו Planet ו-Airbus מנתחות באמצעותה תמונות לוויין יומיות כדי לעקוב אחר כריתת יערות או לזהות צמחייה הפולשת לקווי חשמל.

למי זה מיועד וכמה זה עולה

גוגל מציעה את Earth AI בכמה רמות גישה, בהתאם לסוג המשתמש.

למשתמשים פרטיים ומקצועיים

גרסת Google Earth Pro זמינה כיום בחינם, לאחר שבעבר עלתה 400 דולר לשנה. בארצות הברית, משתמשי Google Earth Professional יקבלו בתקופה הקרובה גישה ניסיונית ליכולות של Gemini בתוך Earth AI.

למנויי השירותים של Gemini

לקוחות AI Pro (כ-20 דולר לחודש) ו-AI Ultra (כ-250 דולר לחודש) יכולים להשתמש כבר כעת במודלים המתקדמים של Gemini ישירות בתוך Google Earth. חבילת Ultra כוללת גם אחסון בענן בנפח 30 טרה-בייט, מנוי YouTube Premium, וגישה למודלים החדשים ביותר של גוגל כמו Veo 3 ו- Deep Think.

לארגונים ומפתחים

גוגל מציעה את Google Earth Engine, גרסה ארגונית שמאפשרת לשלב את מודלי Earth AI במוצרים ובאפליקציות. החבילה הבסיסית עולה 500 דולר לחודש, והחבילה המקצועית – 2,000 דולר. בשלב זה, מודלי Imagery, Population ו- Environment זמינים למספר מצומצם של Trusted Testers ב-Google Cloud.

המגבלות והבעיות

נכון לעכשיו, Earth AI זמינה רק בארצות הברית, וגוגל טרם פרסמה מועד להשקת השירות במדינות נוספות. המערכת עדיין מוגדרת נסיונית (Experimental), מה שמעיד שהיא נמצאת בשלבי פיתוח ועשויה להשתנות בהמשך.

לצד ההתקדמות המרשימה, גוגל מתמודדת גם עם ביקורת על מערכות ההתראה שלה. אחרי רעידות האדמה הקשות בטורקיה בשנת 2023, מערכת Android Earthquake Alerts System של החברה זיהתה את עוצמת הרעידה הראשונה באופן חלקי בלבד ושלחה מספר מוגבל של התראות חירום – הרבה פחות מהנדרש באירוע כזה. בנוסף, המערכת מתבססת על נתוני לוויין שיכולים להיות ישנים באזורים מסוימים, והיא עדיין לא מאפשרת ניתוח היסטורי ארוך טווח, מאחר שמדובר בשירות חדש יחסית.

האם זה שווה?

גוגל מציגה את Earth AI ככלי בשלבי השקה מוקדמים, המיועד לשילוב בין מודלים סביבתיים, דמוגרפיים ותצפיות לוויין כדי לספק ניתוחים מבוססי נתונים בזמן אמת.

עבור ממשלות, גופי סביבה וחברות העוסקות בניהול משאבים או תכנון אסונות, Earth AI יכולה להחליף מערכות יקרות ולייעל קבלת החלטות. לעסקים קטנים או משתמשים פרטיים, חבילת AI Pro רלוונטית רק כאשר יש צורך קבוע בניתוחים גיאוגרפיים, בעוד AI Ultra יקרה יחסית אלא אם מנצלים גם את אחסון הענן והמודלים המתקדמים הכלולים בה. הגרסה החינמית, Google Earth Pro, נשארת כלי שימושי לתצוגת מפות, מדידות וחקירה בסיסית של פני כדור הארץ.

בשורה התחתונה, Earth AI היא כלי מקצועי לארגונים הזקוקים לניתוח מרחבי מתקדם. הזמינות רק בארצות הברית והמחיר הגבוה של החבילות המתקדמות מגבילים כרגע את השימוש הרחב, אך לארגונים המתאימים זהו פתרון שמאפשר עיבוד גיאוגרפי בקנה מידה חדש ומשפר משמעותית את תהליכי הניתוח והחלטות השטח.

הפוסט גוגל משלבת בינה מלאכותית בגוגל Earth עם מערכת חדשה לניטור כדור הארץ הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה בעצם גוגל הצליחה לעשות

ההישג מתרכז באלגוריתם חדש בשם Quantum Echoes, שמודד תופעה פיזיקלית עדינה במיוחד הנקראת Out-of-Time-Order Correlator (OTOC), מדד שמאפשר לחשוף כיצד מידע “מתפזר” בתוך מערכת קוונטית מורכבת. בעזרת האלגוריתם הזה, המעבד Willow הצליח לחשב את המבנה של מולקולה אמיתית, משימה שמחשבים קלאסיים מתקשים בה, כי מספר המצבים הקוונטיים האפשריים גדל באופן אקספוננציאלי עם גודל המולקולה.

“Willow השלים את החישוב תוך שעתיים בלבד, בעוד שמחשב-על נדרש ליותר מ-3 שנים – יתרון של פי 13,000.”

זהו הישג משמעותי בקנה מידה מעשי – הדגמה של מחשוב קוונטי המסוגל להתמודד עם תופעות טבע מורכבות בזמן ריאלי – חישוב שאיש לא הצליח לבצע קודם.

המעבד Willow, המבוסס על 105 קיוביטים מדויקים במיוחד | google

איך זה עובד, ומה מיוחד באלגוריתם Quantum Echoes

ההישג של גוגל מגיע כחלק ממאמץ עולמי לפיתוח מחשוב קוונטי. בתחילת 2025, לדוגמה, הציגה גם מיקרוסופט את המעבד Majorana 1, שהתבסס על חלקיקי Majorana והציע גישה אחרת לבעיית היציבות הקוונטית.  גוגל מתארת את האלגוריתם שלה כמו “הד קוונטי”: שולחים אות מדוד למערכת הקיוביטים, משבשים בכוונה קיוביט אחד, ואז מריצים את התהליך אחורה כדי לבדוק מה חוזר. אם נוצר “הד” ברור, ניתן למדוד במדויק את הדינמיקה שהתפתחה בתוך המערכת.

ייחודו של האלגוריתם בכך שה”הד” מתעצם בזכות Constructive Interference, מצב שבו גלים קוונטיים מתווספים זה לזה ומחזקים את האות. כך מתקבלת מדידה רגישה במיוחד, החושפת פרטים זעירים על מבנים פיזיקליים, למשל, איך בדיוק מסודרים האטומים בתוך מולקולה.

התרשים המצורף מציג את תהליך ארבעת השלבים ליצירת הד קוונטי על מערך 105 קיוביט: הרצת פעולות קדימה, הפרעה של קיוביט אחד, הרצת פעולות אחורה ומדידת התוצאה. החפיפה של האות מגלה כיצד הפרעה מתפשטת על פני שבב Willow:

החומרה שמאפשרת את זה

מאחורי ההישג עומד המעבד Willow, המבוסס על 105 קיוביטים מדויקים במיוחד. זה לא המעבד הקוונטי הראשון של גוגל, אבל הוא מציב רף חדש בדיוק, ביציבות ובשליטה על שגיאות – תנאי בסיס לכל ניסוי קוונטי מאומת.

בשנה שעברה Willow הדגים את כוחו כשפתר את בעיית Random Circuit Sampling, מבחן שבודק התמודדות עם מורכבות מצבי-על קוונטיים. אולם ההישג הנוכחי שונה מהותית: הפעם מדובר באלגוריתם שמדמה ניסוי פיזיקלי אמיתי, כזה שניתן לשחזר ולאמת גם על ידי מחשבים קוונטיים אחרים.

רמות הדיוק שהושגו – כמעט 99.97% בשערים חד-קיוביטיים ו-99.88% בשערים זוגיים – מאפשרות לבצע מדידות חוזרות ללא סטייה מהותית, ולהבטיח שהתוצאה נובעת מהמחשב הקוונטי עצמו ולא מרעש ניסיוני.

למה זה חשוב כל כך

בפעם הראשונה, מחשב קוונטי לא רק מציג “עליונות” תאורטית, אלא מבצע חישוב מדעי ממשי שניתן לבדוק אמפירית ולשחזר במעבדות אחרות. זהו מעבר משלב ההדגמות לשלב שבו מחשוב קוונטי הופך לכלי מחקר פעיל. התוצאות פורסמו בכתב העת Nature ב-22 באוקטובר 2025, ופתוחות כעת לבדיקה חוזרת על ידי חוקרים ברחבי העולם – סימן לכך שמדובר בבסיס מדעי מאומת ולא בניסוי חד-פעמי.

אחד היישומים שכבר הודגם הוא שימוש ב-Quantum Echoes כמעין “סרגל מולקולרי”. בניסוי בשיתוף אוניברסיטת קליפורניה בברקלי, החוקרים מדדו מרחקים בין אטומים במולקולות ארוכות יותר ממה שניתן כיום בשיטות NMR (Nuclear Magnetic Resonance) – אותה טכנולוגיה המשמשת גם ב-MRI רפואי.

מה המשמעויות?

המשמעויות רחבות ומשפיעות על תחומים רבים.

ברפואה, היכולת למדוד בדיוק את מבנה המולקולות עשויה לשפר את ההבנה כיצד תרופות נקשרות לחלבונים ולזרז גילוי תרופות חדשות. במדעי החומרים, אותה יכולת יכולה לחשוף מבנים מולקולריים מורכבים, לאפשר פיתוח חומרים חדשים, לשפר סוללות ולחקור מקורות אנרגיה מתחדשת.

כפי שנכתב בבלוג של גוגל:

“כשם שהטלסקופ והמיקרוסקופ פתחו עולמות חדשים, הניסוי הזה מקרב אותנו ל’קוונטוסקופ’ – כלי מדעי חדש שיאפשר למדוד תופעות טבע שלא ניתן היה לראות קודם.”

לא, זה לא מאיים על ביטקוין

כמעט כל התקדמות בקוונטום מעלה את השאלה האם ביטקוין וההצפנה הדיגיטלית בסכנה? גם הפעם הופיעו ספקולציות על “מחשב קוונטי שישבור את הצפנת הביטקוין”, אך המומחים, וגם גוגל, מבהירים שזה רחוק מהמציאות. כדי לפרוץ הצפנה מודרנית מסוג ECDSA (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm), המשמשת את ביטקוין, יידרשו מיליוני קיוביטים פיזיקליים – בעוד מעבד Willow מפעיל 105 קיוביטים בלבד.

לשם השוואה, הצפנת RSA-2048 הוותיקה יותר עלולה להיפרץ עם פחות ממיליון קיוביטים, אך ביטקוין מבוסס על תקן מתמטי שונה ועמיד יותר להתקפות קוונטיות. לפי ההערכות השמרניות, מחשב קוונטי שמסוגל לפרוץ הצפנה מודרנית עשוי להופיע רק בין השנים 2030 עד 2035, אם בכלל.

מה השלב הבא

גוגל ממשיכה לפעול לפי מפת הדרכים שלה. היעד הבא הוא Milestone 3 – יצירת קיוביט לוגי עמיד לאורך זמן. קיוביט כזה משלב כמה קיוביטים פיזיקליים כדי לתקן שגיאות בזמן אמת – צעד הכרחי בדרך למחשב קוונטי אמין בקנה מידה גדול. במקביל, צוות Google Quantum AI מעריך שבתוך חמש שנים יופיעו יישומים מסחריים ראשונים בתחומי הרפואה, האנרגיה והבינה המלאכותית – תחומים שבהם כוח החישוב הקוונטי עשוי לספק יתרון אמיתי על פני שיטות קלאסיות.

אם Willow סימן את הרגע שבו המחשב הקוונטי הפסיק להיות ניסוי בלבד, השלב הבא הוא להפוך אותו לכלי יציב, נגיש ומשולב בעולם המדע והטכנולוגיה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציות עם AI ובניית בוטים וסוכנים

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לסיכום, הניסוי של גוגל עם Willow ו-Quantum Echoes אינו רק הישג טכני, אלא שינוי באופן שבו אנחנו מבינים מחשוב קוונטי. בפעם הראשונה, מחשב קוונטי לא רק מחשב מהר יותר – הוא מחשב באופן שניתן לבדוק, לשחזר ולאמת. מה שהיה עד לא מזמן הבטחה מרוחקת הופך כעת לתחום שניתן למדוד, לבחון ולבסס עליו מדע אמיתי.

הפוסט Willow של גוגל הוא קפיצה משמעותית בתחום המיחשוב הקוונטי הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

המדריך המהיר ל-Dzine

אם זו הפעם הראשונה שלכם ב- Dzine, תגלו מהר מאוד שמדובר בסביבת עיצוב מלאה – לא רק כלי אחד. יש בה עשרות יכולות מבוססות בינה מלאכותית: יצירת ועריכת תמונות, יצירת דמות עקבית, החלפת פנים, הפיכת תמונות לדפי צביעה, עריכת דמויות, ליפ-סינק, שדרוג איכות, שינוי רקעים ועוד מגוון רחב של אפשרויות. חלק מהכלים זמינים בחינם, ואחרים נפתחים רק במנוי בתשלום. כדי להתחיל, אין צורך ללמוד הכול. מספיק להבין את השלבים הבסיסיים.

סביבת עיצוב מגוונת ומבחר כלים | dzine.ai

שלב 1: כניסה והרשמה

נכנסים ל-dzine.ai ונרשמים באמצעות כתובת מייל או חשבון Google. לאחר ההרשמה תגיעו למסך הבית, שם תחשפו למגוון היכולות הרחב של הפלטפורמה תחת AI Tools.

שלב 2: יצירת פרויקט חדש או התחלה מתמונה

במסך הראשי יש שתי אפשרויות:

• Start from an image – גוררים או בוחרים תמונה מהמחשב ומתחילים לעבוד עליה מיד.

• New project – פותחים סביבת עבודה ריקה ומגדירים את פרטי הפרויקט.

ברגע שתבחרו אחת מהן, תעברו למסך העריכה.

צרו פרויקט חדש או התחילו מתמונה

שלב 3: בחירת יחס מסך (Aspect Ratio)

כשנכנסים לפרויקט, ושנייה לפני שאתם מעלים את התמונה, Dzine מבקשת לבחור את יחס המסך (1:1, 16:9, 9:16 ועוד). זה בעצם גודל המסגרת שבה תעבדו – ריבועי לפוסטים, רוחבי לסרטונים, אנכי לסטוריז. בחרו את היחס שמתאים למטרה שלכם ולחצו Apply. אחרי זה תוכלו להעלות תמונה (או לגרור אותה ישירות לחלון המרכזי). Dzine תומכת בעבודה עם מודלים תלת-ממדיים (GLB, FBX, OBJ) בכלים הייעודיים שלה, לצד תמונות רגילות בפורמטים ‎JPG, PNG ו-WEBP.

בחרו את היחס שמתאים למטרה שלכם ולחצו Apply

שלב 4: סביבת העבודה

ברגע שהתמונה נטענת, אתם נכנסים לסביבת העריכה של Dzine. הממשק מחולק לשלושה אזורים עיקריים, ובתחתית חלון הצ׳אט. כל סרגל נותן שליטה בשכבה אחרת: השמאלי לתוכן, העליון החיצוני לפעולות מערכת, והעליון הפנימי להגדרות הכלי שבשימוש.

1. סרגל צד שמאלי – כאן נמצאים כלי ה-AI: יצירת תמונה מטקסט (Text-to-Image), עריכת פנים (Face Stylization / Enhance), ליפ-סינק, הסרת רקע, תיקון פנים, שינוי הבעות ועוד.

2. סרגל עליון חיצוני – פעולות מערכת כלליות: שמירה, ייצוא, הגדלה, חזרה אחורה וכדומה.

3. סרגל עליון פנימי (מעל התמונה) – מתעדכן לפי הכלי הנבחר. לדוגמה, ב-“Lip-Sync” תראו פקדים להוספת קול, תצוגה מקדימה וייצוא.

4. חלון צ׳אט (Chat Editor) – לחיצה על Chat Editor פותחת חלון עבודה אינטראקטיבי. מזינים הוראות בשפה טבעית, למשל “החלף רקע לחוף ים”, “הוסף תאורה חמה”, “תן לדמות חיוך קל”, והמערכת מיישמת מייד. החלון תומך בפרומפטים חופשיים והמשך הוראות רציף באותו סשן כדי לדייק את התוצאה צעד-צעד.

ממשק העבודה של Dzine – הסרגלים המרכזיים וחלון הצ׳אט

בתחתית חלון הצ׳אט ניתן לבחור את מודל העיבוד, למשל Nano Banana, Flux.1, Kontext ואחרים, כאשר לכל מודל יש את הייחודיות והחוזקות שלו. ניתן גם לקבוע יחס גובה-רוחב (Aspect Ratio) רלוונטי לפני ההפעלה, כדי להתאים את הפריים למטרה.

חלון הצ׳אט של Dzine

האפשרויות משתנות בהתאם לסוג הפרויקט (תמונה, וידאו, דיבוב וכדומה), והגמישות הזו מאפשרת חופש יצירתי רחב והתאמה מדויקת לצרכים שלכם. כאן תוכלו לראות איך עובדים עם ה- Chat Editor:

שלב 5: נסו פרויקט לדוגמה – דמויות מדברות

בוחרים תמונה: בחרו תמונה שבה הפנים ברורות ומביטות קדימה. אפשר גם להעלות קובץ וידאו קצר (עד 30 שניות, בפורמט MP4 או MOV).

1. נכנסים לכלי Lip-Sync: לחצו על Lip-Sync בסרגל השמאלי. המערכת תזהה את הפנים בתמונה ותאפשר לבחור עד שתי או שלוש דמויות לסנכרון.

2. מוסיפים קול או טקסט: ניתן להעלות הקלטת קול אמיתית או להזין טקסט שהמערכת תהפוך לדיבור טבעי. אפשר לבחור שפה, קול, מהירות ואינטונציה וליצור דיאלוג בין דמויות שונות.

3. ניהול דיאלוגים: בחלונית הטיימליין ניתן לגרור רצועות קול ולסדר את סדר הדיבור בין הדמויות. אפשר גם להוסיף שורות נוספות וליצור שיחה זורמת בין כמה קולות.

4. תצוגה מקדימה וייצוא: לחצו על Preview כדי לצפות בסצנה ולבדוק סנכרון. לאחר האישור בחרו Export והמערכת תייצר וידאו שמתאים באורכו לאודיו – בפורמט MP4 מוכן להורדה ושיתוף.

הערה: בגרסה החינמית של Dzine ניתן לבצע דיבוב של דמות אחת בלבד ולצפות בתצוגה מקדימה באיכות מוגבלת. אפשרות לדיבוב של כמה דמויות במקביל, ניהול דיאלוגים וייצוא באיכות גבוהה זמינות רק בגרסאות בתשלום.

אם אתם מעדיפים לראות את זה קורה בפועל – הסרטון הבא מדגים שלב-אחר-שלב איך משתמשים בכלי Lip-Sync של Dzine:

גרסה חינמית או בתשלום – מה ההבדל?

גרסה חינמית מאפשרת לנסות את רוב הכלים, אך עם מגבלות של קרדיטים ואיכות ייצוא. גרסאות בתשלום פותחות את הכלים המתקדמים (כמו Image-to-Video, Face Stylization, או Text-to-Video) ומאפשרות ייצוא באיכות גבוהה ולשימוש מסחרי. כדי להבין בדיוק מה תקבלו בכל גרסה – כנסו כאן:

חבילות ומחירים | dzine.ai

מה עוד כדאי לדעת על Dzine

עבודה עם כמה דמויות

Dzine מאפשרת סנכרון שפתיים של כמה דמויות באותה תמונה. לכל דמות ניתן להקצות קול, שפה וסגנון דיבור משלה, וליצור ביניהן דיאלוג טבעי שנשמע מציאותי. המערכת תומכת בעשרות שפות וכוללת קולות עם מבטאים, קצבים ואינטונציות שונות. דיבוב בעברית נתמך כאשר מעלים קובץ קול בעברית.

מעבר לדיבוב, Dzine מאפשרת לשנות דמות קיימת, להחליף רקע, או לכוונן תנוחות והבעות פנים. המערכת שומרת על אחידות של תאורה, זווית ומרקם, כך שהתוצאה נראית עקבית ואמינה. כך ניתן ליצור קומפוזיציות או קטעי וידאו עם כמה דמויות באינטראקציה שבהן הדמויות מגיבות ונעות בצורה טבעית – כמעט כמו בסרט אנימציה, רק בלי צורך באנימטור.

שילוב עם כלים חיצוניים מתקדמים

Dzine משתלבת עם מודלים חזקים במיוחד שמרחיבים את היכולות שלה:

• Nano Banana – ליצירת או עריכת דמויות לפני שמייבאים אותן ל-Dzine.

• VEO 3.1 – להוספת תנועה, מצלמה ורקע קולנועי לסצנה.

•  SORA 2 – אינטגרציה ניסיונית ליצירת סרטוני וידאו ריאליסטיים במיוחד ולשילוב של דמויות מדברות בתוך וידאו חי.

השילוב בין הכלים האלה מאפשר לייצר תוך זמן קצר תוצרים שנראים מקצועיים מאוד גם ללא ידע קודם בהפקה או עריכה.

הנה שילוב של Veo 3.1 בתוך dzine:

והנה שילוב של Sora 2:

למי Dzine מתאימה?

היתרון הגדול של Dzine הוא הפשטות – היא מתאימה כמעט לכל מי שרוצה ליצור תוכן ויזואלי בלי ידע טכני או ציוד מקצועי.

למתחילים

מי שרוצים להתנסות בעולם הבינה המלאכותית ולראות איך תמונה אחת יכולה להפוך לסרטון מדבר בלי עקומת למידה.

ליוצרי תוכן ובלוגרים

מי שמחפשים דרך מהירה להפיק סרטונים, רילסים או הסברים מונפשים בלי להצטלם ובלי שעות עריכה.

למורים, מרצים ויועצים

מי שרוצים להפוך מצגות וטקסטים יבשים לסרטונים חיים שמושכים תשומת לב ומשפרים את חוויית הלמידה.

לעסקים קטנים

מי שצריכים סרטוני תדמית, הסברה או שירות לקוחות, ורוצים לעשות את זה בעצמם, בזמן קצר ובעלות נמוכה.

לסיכום, Dzine הופכת תהליך שהיה פעם מורכב ויקר – להפקת סרטון פשוט שכל אחד יכול ליצור בעצמו. במקום להשקיע אלפי שקלים בתוכנות ובצוותי עריכה, מספיק להעלות תמונה, להוסיף קול, ולקבל סרטון מדבר תוך דקות. הנגישות, הקצב והגמישות של המערכת הופכים אותה לפתרון מעשי במיוחד לכל מי שרוצה להפיק תוכן ויזואלי בלי ידע טכני או תקציב גבוה. בין אם אתם יוצרי תוכן, מורים או בעלי עסק קטן – Dzine נותנת לכם דרך פשוטה להתחיל להשתמש בבינה מלאכותית בצורה יישומית, ולהפוך רעיון לתמונה מדברת, מצגת חיה או סרטון שמספר סיפור.

הפוסט איך להפוך תמונה לסרטון מדבר תוך דקות – המדריך המעשי ל-dzine הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

ידע ארגוני במקום תשובות גנריות

ב-OpenAI יודעים שברוב הארגונים המידע החשוב נמצא מפוזר בין עשרות פלטפורמות שונות: מסמכים, הודעות, טיקטים, מיילים ודוחות. התוצאה היא שהעובדים מבזבזים זמן על חיפוש במקום על החלטה וביצוע. Company Knowledge נועדה לפתור את זה.

באמצעות חיבור מאובטח בין ChatGPT לבין הכלים הארגוניים, המערכת יכולה לאסוף הקשר בזמן אמת ולספק תשובות מותאמות אישית. לדוגמה, לקראת שיחת לקוח, ChatGPT יכול ליצור תקציר שמבוסס על הודעות אחרונות בערוץ הלקוח ב-Slack, על מיילים קודמים, על סיכומי שיחות קודמות ב-Google Docs ועל פניות שירות פתוחות במערכת התמיכה.

הגרסה החדשה של GPT-5 שעליה מתבססת התכונה יודעת לעבד מידע ממקורות מרובים במקביל ולספק תשובות מדויקות יותר. כל תשובה מלווה בציטוטים ובקישורים ישירים למקורות, כך שמשתמשים יכולים לבדוק את אמינות המידע ולגשת למסמכים הרלוונטיים בלחיצה אחת.

איך זה עובד

כשפותחים שיחה חדשה ניתן להפעיל את האפשרות “Company Knowledge” בלחיצה אחת. בשימוש הראשון המשתמש מתבקש לחבר את האפליקציות הארגוניות שלו – Gmail, Slack, SharePoint, Google Drive, GitHub, HubSpot ואחרות. מרגע זה, ChatGPT יכול לאתר הקשרים רלוונטיים בכלים הללו ולשלב אותם בתשובה.

OpenAI | מסך חיבור יישומים ארגוניים דרך Company Knowledge

בצד המסך מופיעה תיבת מעקב שמציגה בזמן אמת אילו מקורות נבדקים, מאילו קבצים נשלפים נתונים, ואילו חלקים שימשו בפועל לגיבוש התשובה. כל ציטוט ניתן לפתיחה ישירה למקורו. OpenAI מדגישה כי ChatGPT אינו ניגש למידע שמעבר להרשאות הקיימות של המשתמש, כך שכל אחד רואה רק את מה שהוא ממילא מורשה לראות.

ChatGPT מציג את המקורות מהם נשלף המידע | OpenAI

כלי לניתוח, לא רק לשאלות

אחת היכולות המעניינות ביותר של Company Knowledge היא ניתוח מידע מורכב או סותר. המערכת מסוגלת להריץ כמה חיפושים במקביל כדי ליישב אי-בהירויות ולספק תמונה מאוזנת. לדוגמה, אם נשאלת השאלה “מה הוחלט לגבי יעדי החברה לשנה הבאה?”, ChatGPT יסכם את הדיונים הקיימים, יציין נקודות מחלוקת ויעזור להבין היכן נדרש קבלת החלטה.

באופן דומה, בשאילתות אנליטיות כמו “סכם את משוב הלקוחות מהשקת האפליקציה הניידת”, ChatGPT משלב נתונים ממספר מקורות: פניות תמיכה, סקרים, הודעות בערוצי משתמשים וציטוטים מלקוחות. התוצאה היא תמונה עשירה יותר שמאפשרת קבלת החלטות מבוססת יותר.

בנוסף, הכלי תומך בסינון לפי זמן, כך שניתן לבקש ממנו דו”ח עדכני (“עדכן אותי על ביצועי החברה השבוע”) או רטרוספקטיבה (“מה קרה ברבעון הראשון”). הוא מדרג את המקורות לפי עדכניות ואיכות כדי להבטיח תשובה אמינה ורלוונטית.

פרטיות ובקרה

בצד ההתקדמות הזו, OpenAI מנסה להרגיע חששות לגיטימיים סביב פרטיות מידע עסקי. החברה מדגישה כי הנתונים לא משמשים לאימון מודלים, וכי כל המידע מוצפן בהתאם לסטנדרטים תעשייתיים. מנהלי מערכות בארגונים מקבלים שליטה מלאה על גישת המשתמשים – ניתן להגדיר הרשאות לפי צוותים, לאפשר או להגביל חיבור לאפליקציות מסוימות, ולנהל לוגים של פעילות דרך ממשק ה-Enterprise Compliance API.

בנוסף, תמיכה ב-SSO (כניסה אחידה), ב-SCIM (ניהול זהויות), וב-IP Allowlisting מאפשרת לארגונים לוודא שרק גישה מורשית תתאפשר.

OpenAI מציגה זאת כחלק מהתפיסה ש-ChatGPT הוא כלי עבודה ארגוני “בוגר”, העומד בדרישות אבטחת מידע ורגולציה של חברות גדולות ומוסדות חינוך.

דוגמאות שימוש

לדברי OpenAI, התכונה החדשה משנה את האופן שבו עובדים משתמשים בבינה מלאכותית ביום-יום. במקום להסתפק בשאלות פשוטות, ChatGPT הופך לכלי שמבין את ההקשר העסקי ומסייע בקבלת החלטות.

בין השימושים הבולטים שהתכונה מאפשרת:

• הפקת דוחות ביצוע חכמים: ChatGPT יכול לאסוף נתונים ממספר מקורות וליצור סיכום ביצועים עדכני של קמפיינים שיווקיים.

• סינתזה של משוב לקוחות: הכלי מסוגל לרכז תגובות ונתוני סקרים, לזהות מגמות חוזרות ולהציע תובנות שיכולות להזין את מסמכי האסטרטגיה של החברה.

• תכנון גרסאות מוצר: ChatGPT יכול לסרוק משימות פתוחות ב-GitHub, לזהות באגים שדווחו ב-Slack, ולהציג תמונת מצב כוללת לצוות הפיתוח כדי להאיץ את תהליך ההשקה.

במילים אחרות, ChatGPT כבר לא עונה רק על שאלות טכניות כמו “איך מגישים דו”ח הוצאות”, אלא מתפקד כעוזר עבודה אמיתי שמבין את ההקשר העסקי ופועל מתוך התמונה הכוללת של הארגון.

OpenAI | דוגמה לסינתזה של משוב לקוחות ליצירת מסמכי אסטרטגיה

מה צפוי בהמשך

בשלב זה, Company Knowledge מופעל רק כאשר בוחרים בו במפורש בתחילת שיחה. במצב רגיל, ChatGPT עדיין עשוי להשתמש באפליקציות המחוברות, אך ללא עומק הציטוטים והאינטגרציה המלאה. כאשר האפשרות פעילה, ChatGPT אינו יכול לחפש ברשת או ליצור תמונות וגרפים, אך ניתן לכבות אותה ולהמשיך באותה שיחה כדי להחזיר את היכולות הללו.

OpenAI מציינת כי בעתיד הקרוב היא מתכננת לאחד את היכולות, כך ש-ChatGPT יוכל לשלב את הידע הארגוני עם החיפוש באינטרנט, עם הפקת גרפים ותוכן ויזואלי, ולספק תשובות מקיפות יותר.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לסיכום, “Company Knowledge” הוא צעד נוסף בכיוון שבו OpenAI הופכת את ChatGPT מפלטפורמת שיחה כללית לכלי עבודה ארגוני אינטגרטיבי. אם בעבר הדגש היה על כתיבה, תרגום או סיעור מוחות, כעת המוקד עובר ליישומים עסקיים עמוקים יותר, כאלה שחוסכים זמן, מרכזים ידע ומגבירים אמינות.

אך השינוי המשמעותי אינו רק טכנולוגי. הוא מעלה שאלות רחבות יותר על עתיד ניהול הידע בארגונים: האם המידע הארגוני יישאר בשליטת המשתמשים, או שיימסר לידי מערכות חכמות שמתווכות ביניהם? ואיך מאזנים בין נוחות העבודה לבין שמירה על פרטיות ורגולציה? OpenAI מנסה לספק תשובה ברורה – שליטה, פרטיות ושקיפות יהיו חלק בלתי נפרד מהבינה המלאכותית הארגונית של העתיד.

הפוסט OpenAI מציגה את “Company Knowledge” הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה זה מאפשר?

Shared Projects מאפשרת לצרף משתתפים לפרויקט בקלות, דרך כתובת מייל או קישור ישיר, ולהגדיר לכל אחד הרשאות שונות: עריכה מלאה (Edit) או גישה לצ’אט בלבד (Chat). משתמשים בעלי הרשאת עריכה יכולים להעלות ולהוריד קבצים, לשנות הוראות, ואף להוסיף חברים חדשים לצוות.

כל פרויקט שומר הקשרים פנימיים (context), כך שה-AI “מבין” וממשיך מהיכן שהצוות עצר – כולל מסמכים, הנחיות וידע קודם.

למשל, צוות שיווק יכול לבנות קמפיין פרסומי משותף, לשמור קבצי תמונות וטיוטות תוכן, ולהנחות את המודל לעבוד בסגנון אחיד לאורך כל התהליך.

איך מתחילים?

כדי להתחיל, לוחצים על “New Project” באפליקציה או באתר, מוסיפים את החברים דרך כפתור השיתוף, ומכינים את סביבת העבודה: מעלים קבצים רלוונטיים, מגדירים system instructions (כמו מטרות וסגנון עבודה), מפעילים זיכרון ייעודי לפרויקט ופותחים שיחות ניסוי ראשונות עם ה-AI כדי לבסס הקשר משותף.

מעבר לשיתוף הקלאסי של מסמכים, זהו שיתוף עם מודל חושב. העבודה מתבצעת ישירות בתוך הצ’אט עם ה-AI, כך שהתוכן, ההנחיות וההחלטות מתעדכנים בזמן אמת ומאפשרים לצוותים לעבוד מהר וחכם יותר.

הגבלות ומכסות

OpenAI מציגה מערכת שיתופית גמישה, אך עם מכסות שונות לפי סוג המנוי:

• משתמשים חינמיים: עד 5 משתתפים ועד 5 קבצים לכל פרויקט.

• מנויי Plus או Go: עד 10 משתתפים ועד 25 קבצים.

• מנויי Pro: עד 100 משתתפים ועד 40 קבצים לכל פרויקט.

OpenAI מציינת כי בעתיד תיתכן הרחבה הדרגתית של המכסות, בהתאם לדפוסי השימוש.

אפשרויות שיתוף וניהול פרויקט

האפשרות של Shared Projects מציעה מנגנון שיתוף גמיש וברור, שמאפשר שליטה מלאה בהרכב הצוות ובמידת החשיפה של כל פרויקט. ניתן להזמין משתמשים ספציפיים באמצעות כתובות מייל (מצורפות בפסיקים) או לבחור בשיתוף פתוח יותר באמצעות קישור ישיר (Anyone with a Link). השיתוף מתבצע ברמת הפרויקט כולו, לא בצ’אטים בודדים, וניתן לשנות את ההגדרות או ההרשאות בכל עת. כל משתתף חדש מופיע ברשימת Who has access, עם ציון תפקידו והרשאותיו (Edit או Chat).

מסך השיתוף של ChatGPT Projects

הגישה הזו מאפשרת לארגונים ולצוותים לשמור על איזון בין שיתופיות לבין שליטה ובקרה. פרויקטים פנימיים יכולים להישאר מוגנים ומוגבלים למוזמנים בלבד, בעוד שיוזמות פתוחות או קהילתיות יכולות להיפתח לקהל רחב בלחיצה אחת.

פרטיות ואבטחה

OpenAI מדגישה כי סביבת Shared Projects נבנתה מתוך עקרון של “שיתוף מאובטח כברירת מחדל”. כל הנתונים מוצפנים ונגישים רק למשתמשים שהוזמנו במפורש לפרויקט. ניתן למחוק פרויקטים לצמיתות בכל עת, ולהגדיר אילו משתתפים יוכלו לראות, לערוך או להעלות קבצים.

בפרויקטים משותפים הזיכרונות האישיים מושבתים, וכל התוכן גלוי רק לאנשי הצוות – מנגנון שמבטיח שיתוף פעולה בטוח גם בצוותים עסקיים רגישים, בלי לוותר על נוחות העבודה השיתופית.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לסיכום, החל מעכשיו ניתן לשתף וליצור יחד פרויקטים ב-ChatGPT. זו סביבת עבודה אחת שמרכזת קבצים, צ’אטים, הנחיות ומידע משותף. הכל נגיש, מסונכרן ומוגן, ללא צורך בקפיצות בין מיילים או אפליקציות חיצוניות. זהו צעד נוסף בהתפתחות של ChatGPT כחלל עבודה שיתופי עם בינה מלאכותית במרכזו – מקום שבו צוותים חושבים, מתכננים ויוצרים יחד עם ה-AI כחלק מהצוות עצמו.

הפוסט OpenAI פתחה את הפיצ’ר ‘פרויקטים משותפים’ לכל המשתמשים – גם לחינמיים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

AI חברתי שמחבר בין אנשים

Copilot Groups

היכולת החדשה מבית מיקרוסופט מאפשרת לקיים שיחות משותפות בזמן אמת עם עד 32 משתתפים, שבהן Copilot מצטרף כשותף אקטיבי. הוא מסכם דיונים, מציע ניסוחים חלופיים, עוקב אחרי הצבעות, וממפה משימות להמשך. השיתוף מתבצע בלינק פשוט, כך שכל אחד יכול להצטרף בלי צורך בהתקנה או גישה מיוחדת. Groups נועדה להקל על סיעור מוחות, תכנון פרויקטים, למידה קבוצתית וכתיבה שיתופית, ומייצגת את המעבר של Copilot ממענה אינדיבידואלי למרחב של עבודת צוות. בשלב זה היכולת זמינה בארצות הברית בלבד, עם תוכנית הרחבה גלובלית בהמשך השנה.

Imagine

מרחב קהילתי חדש שבו אפשר ליצור ולשתף יצירות שנוצרו בעזרת AI. לכל פוסט ניתן לעשות לייק, להגיב או ליצור רמיקס, כך שכל רעיון הופך לחומר גלם שאחרים יכולים לפתח הלאה. Imagine נבנה סביב עיקרון של יצירתיות מצטברת, וכל תרומה מחזקת את עבודת הקהילה ומעודדת חיבור בין יוצרים, מפתחים ומשתמשים.

מרחב חדש ליצירה ושיתוף | copilot.com/fallrelease

ממשק אנושי ומצבי שיחה

Mico

דמות קולית-חזותית חדשה שמעניקה ל-Copilot נוכחות אנושית בשיחות קוליות. Mico מגיב בהבעות פנים, תנועות גוף וצלילי קול טבעיים, ויוצר תחושת דיאלוג אמיתי במקום תקשורת רובוטית. הדמות נועדה להפוך את השיחה לזורמת, אמפתית ואינטואיטיבית יותר, במיוחד במצבים של למידה, תכנון או הדרכה בזמן אמת. השימוש ב-Mico אופציונלי לחלוטין, ניתן להפעיל או לכבות בכל רגע, והוא מתעדכן עם מגוון סגנונות קול ואנימציה שיתרחבו בהמשך.

Real Talk

מצב שיחה חדש שמעניק ל-Copilot אישיות ביקורתית ואמיצה יותר. הוא שואל שאלות שמאתגרות הנחות, מעודד חשיבה עצמאית, ומנסה להבין לא רק מה אמרתם, אלא גם למה אמרתם את זה. המטרה היא לעזור למשתמשים לשפר החלטות, לבחון רעיונות ולנהל שיחות שמובילות ללמידה אמיתית, לא רק לתשובות מהירות. הפיצ׳ר זמין למשתמשים מחוברים מגיל 18 ומעלה, עם זמינות ראשונית בארצות הברית בלבד והרחבה הדרגתית למדינות נוספות.

Mico – דמות קולית שמעניקה לשיחות אופי אנושי | copilot.com/fallrelease

זיכרון, הקשר וחיבור למקורות תוכן

Memory & Personalization

ל-Copilot יש כעת זיכרון ארוך טווח הנשלט במלואו על ידי המשתמש. הוא יכול לזכור עובדות שבחרתם לשמור כמו העדפות, פרויקטים פעילים, סגנון תקשורת או נושאים שלמדתם, ולהזכיר אותן ברגעים שבהם זה מועיל. כל פריט בזיכרון ניתן לעריכה, צפייה או מחיקה דרך לוח ניהול פשוט, וניתן גם לכבות את הזיכרון כולו בלחיצה אחת. הגישה של מיקרוסופט שמה את הפרטיות והשליטה במרכז, והמשתמש קובע מה נשמר, לכמה זמן, ולמה.

Connectors

חיבור מאובטח למקורות כמו OneDrive, Outlook, Gmail, Google Drive ו-Google Calendar מאפשר ל-Copilot לעבוד בתוך ההקשר האמיתי של חיי העבודה שלכם. בשאילתה אחת בשפה טבעית ניתן לאתר מסמכים, מיילים ואירועים, גם אם הם מפוזרים בין שירותים שונים. כל חיבור מתבצע רק בהסכמה מפורשת, ניתן לניהול ולניתוק בכל רגע, ועומד בתקני אבטחה ופרטיות של Microsoft 365. המטרה היא ליצור גשר אמין בין המערכות הקיימות, בלי צורך לעבור פלטפורמה או לשנות את אופן העבודה.

חיבור מאובטח מאפשר ל-Copilot לגשת למידע שלכם | copilot.com/fallrelease

החיבור לשירותים כמו Gmail, Google Drive ו-Google Calendar נועד להקל על עסקים שעובדים מחוץ לאקו-סיסטם של Microsoft, ולאפשר מעבר הדרגתי מבלי לשנות תשתיות קיימות.

Proactive Actions

יכולת חדשה, כרגע בתצוגה מקדימה (preview) בתוך Deep Research, שבה Copilot מזהה את ההקשרים שבהם אתם פועלים ומציע את הצעדים הבאים, תובנות או פעולות משלימות באופן יזום. למשל, לזהות שחיפשתם מידע על מתחרה ולהציע ליצור דו״ח השוואה, או להציע המשך מחקר שנשען על חוטי שיחה קודמים. היכולת זמינה למנויי Microsoft 365 Personal, Family או Premium ובכפוף למכסת שימוש. זהו צעד ראשון בכיוון Copilot שחושב קדימה ומסייע לא רק לענות, אלא לפעול לצדכם.

בריאות ולמידה

Copilot for Health

מודול חדש ב-Copilot שמציע מידע רפואי מאומת ממקורות מוסמכים, בהם Harvard Health Publishing ו-National Library of Medicine.

חיפוש רופאים לפי מיקום, תחום התמחות ושפה | copilot.com/fallrelease

Copilot מסוגל לענות על שאלות בריאות כלליות, להסביר מונחים רפואיים בשפה פשוטה, ולהציע מידע על אורח חיים בריא. בנוסף, הוא יכול לסייע באיתור רופאים לפי מיקום, שפה והתמחות, תוך שימוש בנתונים ציבוריים פתוחים בלבד. השירות אינו מהווה ייעוץ רפואי אלא כלי ידע משלים, ומספק למשתמשים חוויה שקופה ומבוססת אמון. הזמינות בארצות הברית בלבד, בגרסת ווב וב-iOS. תמיכה ב-Android וב-Windows תתווסף בהמשך.

Learn Live

חוויית למידה אינטראקטיבית חדשה המבוססת על דיאלוג קול־ויזואלי בסגנון סוקרטי. Copilot מנחה את המשתמש באמצעות שאלות קוליות, רמזים חזותיים ולוח כתיבה דיגיטלי בזמן אמת, ומעודד למידה דרך חשיבה פעילה ולא רק צריכת מידע. השירות מתאים למורים, סטודנטים וצוותים עסקיים שמעוניינים בלמידה מודרכת ושיתופית יותר. הזמינות כרגע בארצות הברית, עם הרחבה הדרגתית לשווקים נוספים.

Mico לובש משקפיים ומדגים למידה אינטראקטיבית | copilot.com/fallrelease

Edge ו-Windows

Copilot Mode ב-Edge

Microsoft Edge מקבל מצב חדש שהופך אותו ל-AI Browser – דפדפן שחושב יחד איתכם. בהסכמה שלכם, Copilot יכול לראות את הלשוניות הפתוחות, להבין את ההקשר שבו אתם גולשים, ולבצע פעולות חכמות כמו לסכם מידע ממקורות שונים, להשוות בין תכנים, להזמין מלון או לארגן תוכן לפי נושאים. הפיצ׳ר Journeys יוצר סקירות על בסיס נושא של מסעות גלישה קודמים, כך שקל לחזור לפרויקט או מחקר שהתחלתם בעבר. קיימים מצבי ניווט קול בלבד, ממשק גרפי חדש עם פקודות מהירות, והגדרות פרטיות שקופות המבהירות בדיוק מה Copilot רואה ומה לא. Journeys ו-Actions זמינים בשלב זה בארצות הברית בלבד, עם הרחבה למדינות נוספות בהמשך.

Edge הופך לדפדפן חכם | copilot.com/fallrelease

Copilot ב-Windows

Windows 11 הופך בהדרגה ל-AI PC, שבו Copilot משולב בליבה של סביבת העבודה והופך את Windows למרחב עבודה שמבין אתכם. ניתן להפעיל אותו בפקודה “Hey Copilot” או מסרגל המשימות, ולגשת למסך בית חדש שמרכז קבצים, שיחות ויישומים אחרונים. Copilot יודע לפתוח ולסכם קבצים, לעזור במילוי טפסים, ולהציע הדרכה ויזואלית בזמן אמת דרך Copilot Vision – תכונה שמזהה את המסך ומציעה הנחיות אינטראקטיביות. בהמשך השנה מתוכננת להתווסף גם אינטראקציה קולית מלאה וצ’אט טקסטואלי אחיד בין מכשירים. 

Windows 11 משלב את Copilot בליבת המערכת | copilot.com/fallrelease

Pages, חיפוש ומודלים

Pages

קנבס חדש לעבודה שיתופית שבו ניתן להעלות עד 20 קבצים בשיחה אחת, במגוון רחב של פורמטים כמו Word, Excel, PDF, תמונות ועוד. Copilot מסכם, משווה ומנתח את התוכן בין הקבצים, ומציג תובנות משולבות בתוך חלון השיחה. Pages נועד להחליף את הרעיון של “מסמכים נפרדים” במרחב עבודה אחד שבו אנשים ו-AI יוצרים, עורכים ומסיקים יחד. הזמינות בארצות הברית עם תהליך פריסה הדרגתי.

קנבס שיתופי חדש לעבודה על עד 20 קבצים במקביל | copilot.com/fallrelease

Copilot Search

מנוע חיפוש חדש שמשלב תוצאות גנרטיביות עם תוצאות קלאסיות, כך שהמשתמש מקבל גם תשובה מסכמת וגם קישורים ישירים למקורות המצוטטים. Copilot Search, שזמין גם למשתמשים ללא מנוי, ממוקד במהימנות וגילוי מהיר – הוא מצטט מקורות, מבהיר מה נוצר על ידי AI ומה נלקח מהאינטרנט, ומציג את הכול בתצוגה אחודה אחת. המטרה היא לצמצם את המרחק בין חיפוש לתשובה, ולהחזיר שליטה ואמון למשתמש.

מנוע חיפוש חדש וחכם שמשלב תשובות גנרטיביות | copilot.com/fallrelease

מודלים חדשים

מיקרוסופט שילבה לראשונה שלושה מודלים מבית היוצר שלה:

• MAI-1 Preview – מודל שפה רחב המשמש את Copilot בתהליכי reasoning והבנה הקשרית.

• MAI-Voice-1 – מודל קול אינטראקטיבי המספק דיבור טבעי, הבנת רמזים טונאליים וזיהוי רגשות.

• MAI-Vision-1 – מודל ראייה המאפשר ניתוח ויזואלי של מסכים, תמונות ומדיה בזמן אמת.

שלושת המודלים פועלים יחד ליצירת חוויה מולטי מודאלית, שבה Copilot מבין טקסט, קול ותמונה באותו הקשר – צעד משמעותי בדרך ל-Copilot שחושב כמערכת הוליסטית אחת.

זמינות, רישוי ופרטיות – מה חשוב לדעת

כפי שכבר צוין, העדכון מופץ בהדרגה, תחילה בארצות הברית, ובהמשך בבריטניה, קנדה ואזורים נוספים במהלך הרבעון האחרון של 2025 ורבעון ראשון של 2026. הזמינות בפועל משתנה בהתאם לגרסת Windows, סוג המכשיר וחשבונות Microsoft האישיים או הארגוניים.

מבחינת רישוי ותאימות, חלק מהיכולות, בהן Proactive Actions ו-Copilot Vision, זמינות למנויי Microsoft 365 Personal, Family או Premium בלבד, ולמכשירים תומכי AI PC, כגון Surface Copilot+.

ואולי הכי חשוב, בנושא פרטיות ושליטה, מידע אישי והעדפות נשמרים מקומית ומנוהלים דרך לוח שליטה ייעודי. ניתן לעיין בכל פריט שנשמר, למחוק אותו, לכבות לחלוטין את הזיכרון או לעצור שיתוף נתונים לצורכי אימון מודלים – והכול בלחיצת כפתור אחת.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

איך זה מועיל ליזמים ובעלי עסקים

למי שכבר עובד בסביבת Microsoft 365, עדכון הסתיו של Copilot מחבר סוף סוף את כל חלקי האקו-סיסטם למערכת אחת חכמה ורציפה. Copilot משולב כעת ב-Edge, ב-Windows וב-Outlook, ומביא איתו זיכרון מתמשך, חיבור למקורות חיצוניים ויכולת לפעול ולא רק לענות. זו סביבת עבודה שבה הקבצים, הפגישות והאימיילים מתואמים בזמן אמת, ומידע עובר בצורה טבעית בין אנשים, כלים והחלטות.

עבור עסקים קטנים, ההשקעה במנוי Microsoft 365 Premium עשויה להיות מהלך משתלם במיוחד – האוטומציה, הדיוק והחיסכון בזמן שמספקים Proactive Actions ו-Copilot Vision מתורגמים ליתרון תפעולי יומיומי וליעילות ניהולית.

אין ספק שמיקרוסופט השתדרגה ומציעה כאן יותר מסתם סביבה טכנולוגית, ויותר תפיסה חדשה של עבודה. פחות קפיצות בין אפליקציות, יותר תובנות בהקשר הנכון, ו-AI שפועל בדיוק במקום שבו אתם עובדים. מעבר מ-Copilot כעוזר אישי, אל Microsoft כשותפה חכמה שמכוונת לשפר את הביצועים של העסק כולו.

הפוסט מיקרוסופט משיקה את Copilot החדש שהופך מעוזר חכם לשותף עבודה אינטליגנטי הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Claude כבר לא מתחיל כל שיחה מדף חלק

בחודש שעבר, אנטרופיק השיקה שני פיצ’רים מרכזיים לקלוד – זיכרון מתמשך ומצב אינקוגניטו – והבהירה שהפריסה תהיה הדרגתית וזהירה, כדי לוודא שהשימוש בהם אחראי ומתאים לסביבות עבודה מקצועיות. עכשיו, השלב הזה מסתיים, והזיכרון נפתח לכלל המשתמשים.

מה המשמעות בפועל? Claude כבר לא מתחיל כל שיחה מדף חלק. הוא זוכר אתכם – את הפרויקטים, את סגנון העבודה, את ההעדפות ואפילו את הדינמיקה בצוותים. לכל פרויקט יש זיכרון עצמאי, כך שמידע עסקי, אישי או קריאייטיבי נשמר בהקשר שלו בלבד, בלי ערבוב בין תחומים.

דרך Settings > Capabilities תוכלו לראות, לערוך או למחוק כל פריט זיכרון. אפשר גם לבקש מקלוד ישירות בצ’אט לשכוח פרט מסוים, והוא ישכח מיד. לצד זה, כל משתמש יכול לפתוח בכל רגע שיחה חדשה במצב Incognito, שלא נשמרת בזיכרון – פתרון אידיאלי לשיחות רגישות, ניסויים או מחשבות שלא רוצים לתעד.

קלוד גם שקוף לחלוטין לגבי האופן שבו הוא משתמש בזיכרון. בכל פעם שהוא ניגש אליו, הוא מציג זאת דרך שתי פונקציות גלויות – conversation_search ו-recent_chats – כך שתמיד תדעו מאיפה המידע נשלף.

מה באמת השתנה

עד עכשיו, Claude התמקד בעיקר בזיכרון מקצועי שנועד לשפר פרודוקטיביות. הוא בנה זיכרון נפרד לכל פרויקט, שמר על הקשרים מבודדים, ואפשר שליטה מלאה למשתמש. עכשיו זה משתנה לא רק בהיקף, אלא במהות.

הזיכרון כבר לא שייך רק לסביבות עבודה ארגוניות. הוא הפך לחלק אינטגרלי מהחוויה האישית. Claude כבר לא “עוזר שמבצע משימות”, אלא שותף שחי את ההקשר שלכם – הוא מכיר את ההיסטוריה, מבין את דפוסי החשיבה, ומתחיל להתאים את עצמו לסגנון ולקצב שלכם.

שליטה מלאה בפרטיות

אנטרופיק בחרה לבנות את מערכת הזיכרון של Claude סביב עקרון אחד ברור – שקיפות ובקרה בידי המשתמש. בכל רגע אפשר לראות מה נשמר בזיכרון, לערוך, למחוק, לייצא או לייבא מידע בין פלטפורמות, אפשרות שנמצאת כרגע בשלב ניסיוני, ותומכת בכלים כמו ChatGPT ו-Gemini. ואם רוצים רגע של שקט מהזיכרון, מצב Incognito זמין לכל המשתמשים, גם בחינם. כך אפשר לבחור בכל שיחה מחדש אם להמשיך רצף עבודה קיים, או לפתוח דף נקי לחלוטין.

זמינות

העדכון כבר יצא לדרך. משתמשי Claude Max נהנים מהזיכרון החדש כבר עכשיו, ו-Claude Pro יקבלו אותו בהדרגה במהלך הימים הקרובים. בצד הארגוני, Team ו-Enterprise כבר עובדים עם הפיצ׳ר מאז ההשקה בחודש שעבר. הגרסה החינמית של Claude נשארת ללא זיכרון מתמשך וכוללת רק את יכולת החיפוש בשיחות (Chat Search), בלי היכולת לזכור מידע בין שיחות.

למה זה חשוב

Claude כבר לא רק מגיב לשאלות. הוא זוכר, מבין ומתקדם יחד איתכם – צובר ידע, בונה הקשרים ארוכי טווח, ומפתח הבנה אמיתית של סגנון החשיבה והעבודה שלכם. זה לא עוד שדרוג טכני, אלא שינוי בדרך שבה אנחנו עובדים עם בינה מלאכותית – ממענה רגעי לשותפות מתמשכת. 

ובסוף, זה לא רק Claude שלומד, זו גם הזדמנות בשבילנו ללמוד איך לעבוד איתו אחרת. להבין מה לשתף, מה לשמור, ואיך לבנות מערכת יחסים חכמה עם עוזר שמתחיל לזכור. כי כשהבינה המלאכותית לומדת אתכם, האחריות האמיתית היא להישאר האנשים שמכוונים אותה.

הפוסט Claude סוף סוף זוכר: הזיכרון האמיתי הגיע גם למשתמשים הפרטיים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

הרגע שבו רעיון הופך לעסק בשיחה אחת

החזון מאחורי החיבור הזה מאוד פשוט – כל אדם שיש לו רעיון לעסק יכול להקים חנות פעילה תוך דקות – רק בעזרת צ’אט. המשתמש מתאר ל-Lovable את סוג העסק ותמהיל המוצרים הרצוי, למשל: “בנה חנות Shopify למותג תכשיטים בעיצוב עדין ובצבעים בהירים”.

תוך רגעים, מערכת ה-AI בונה חנות מלאה עם עמוד בית, קטלוג מוצרים, עגלת קניות ותהליך תשלום מאובטח.

Lovable לא עוצרת בעיצוב. היא מייצרת גם תיאורי מוצרים שיווקיים, קופי טבעי, מערכת ניווט, סלוגן ומיתוג בסיסי, כך שהתוצאה הראשונית נראית מקצועית מספיק כדי לעלות לאוויר מיד.

שילוב מנועים חכם

האינטגרציה החדשה מחברת בין שני עולמות משלימים:

Lovable מספקת את המנוע השיחתי – ממשק מבוסס שפה טבעית לבניית חנויות ויישומים דיגיטליים, עם עיצובים רספונסיביים הנוצרים בזמן אמת. Shopify מוסיפה את התשתית שמאחורי הקלעים – סליקה, ניהול מלאי, מסים, מנויים, אפליקציות ומשלוחים על גבי אחת הפלטפורמות המוכרות והאמינות בתעשייה.

כך נוצר תהליך שבו הבינה המלאכותית מטפלת בצד היצירתי-עיצובי, ו-Shopify אחראית להיבטים התפעוליים הקריטיים. אפליקציית Lovable גם מאפשרת לעצב עמודי נחיתה, תהליכי onboarding וחוויות post-purchase סביב החנות, והופכת אותה ממקום מכירה למערכת מותג שלמה.

צעד-אחר-צעד להקמת חנות בכמה דקות

כך נראה התהליך לבניית חנות באמצעות Lovable ו-Shopify:

1. יוצרים פרויקט חדש ב-Lovable.

2. מקלידים תיאור של החנות והמוצרים בפרומפט.

3. מוסיפים מוצרים, מחירים ותמונות (ניתן להיעזר ב-AI ליצירת התמונות).

4. מקבלים הודעה “Ready to connect with Shopify” ולוחצים על Connect.

5. מאשרים חיבור לחשבון Shopify חדש, הכולל 30 יום ניסיון חינם.

6. לוחצים על “Publish Store” – והחנות באוויר.

בסרטון ההדגמה הרשמי של Lovable, צוות הפיתוח בנה כך את חנות המרצ’ של החברה בזמן אמת, תוך 20 דקות, כולל עגלת קניות ותהליך Checkout מלא:

דמוקרטיזציה של יזמות דיגיטלית

לפי יעקב קלוג (Yaakov Klog), אחד הקולות הבולטים בקהילה הטכנולוגית, “זה רגע דמוקרטי בשוק שמוערך בכ-4 טריליון דולר. עכשיו גם יזם יחיד יכול ליצור מותג מסחרי עובד, בלי צוות טכנולוגי ובלי סיכון כספי ראשוני”.

גם טובי לוטקה (Tobi Lütke), מנכ”ל Shopify, שיבח את השקת האינטגרציה ברשת X ואמר כי “העתיד של בניית חנויות הוא שיחה, לא תבנית”.

טובי לוטקה (Tobi Lütke), מנכ”ל Shopify, מצייץ על השקת האינטגרציה עם Lovable

הבשורה הזו משמעותית במיוחד עבור יוצרי תוכן, משפיענים ועסקים קטנים, אלה שעד היום נאלצו להתמודד עם מערכות עיצוב מסובכות, עשרות פלאגינים ותחזוקה מתמדת. כעת, חנות בסיסית עם עמודי מוצר ותהליך רכישה יכולה להיות מוכנה לפרסום בתוך שיחה אחת.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

בינה מלאכותית פוגשת מסחר אלקטרוני

למרות ההתלהבות, Lovable מציינת כי האינטגרציה זמינה בשלב זה רק לחנויות חדשות, ולא כתוספת לחנויות פעילות. בנוסף, יכולות ההתאמה האישית עדיין מבוססות על תבניות שמייצר ה-AI, ואינן תחליף לעיצוב מותג ייחודי ב-HTML או ב-Liquid של Shopify. ובכל זאת, מדובר בצעד חשוב בדרך לאוטומציה יצירתית מלאה – מציאות שבה היזם מתמקד באסטרטגיה, וה-AI מטפל בביצוע.

כי אחרי שנים שבהן בניית חנות אונליין דרשה ידע טכני, יומיים עבודה ועשרות מדריכי וידאו, השילוב בין Lovable ל-Shopify מציע דרך פשוטה ויעילה בהרבה. בהודעת ההשקה שלהם סיכמו זאת כך: “פעם לבנות חנות לקח ימים של עיצוב והגדרות. עכשיו זה לוקח שיחה אחת”. עבור מי שחי את עולם ה-AI והיזמות, זו לא רק התקדמות טכנולוגית, זו הזדמנות אמיתית לבנות עסקים חכמים יותר, שמתחילים בפרומפט ומסתיימים במכירה.

הפוסט האינטגרציה בין Lovable ו‑Shopify משנה את הדרך שבה בונים חנויות אונליין הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Learning just got a whole lot smarter. Whether you're diving into calculus or brushing up on history, Copilot Study and Learn Mode adapts to how you want to learn and you can use it for free.

Need guidance? It nudges you toward the answer without giving it away.
Feeling… pic.twitter.com/VI6RPqZ0g0

— Microsoft Copilot (@Copilot) October 13, 2025

“מאמן מחשבתי” במקום מנוע תשובות

במקום לספק תשובות ישירות, Copilot מציע רמזים, הכוונה מדורגת והסברים שמובילים את המשתמש להבנה עצמית של החומר. לדוגמה, בשאלה מתמטית הוא עשוי להשיב בשאלה מנחה כמו: “מה אתה יודע על סוג המשוואה הזה?”, במקום להציג את הפתרון המלא. הגישה הזו משנה את דפוס האינטראקציה הרגיל עם בינה מלאכותית, ומעודדת למידה פעילה וסקרנות, בדומה למורה פרטי סבלני שמוביל את התלמיד לחשוב בעצמו.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

העלאת קבצים והפקת שאלונים

אחת היכולות המרכזיות של Study Mode היא העלאת חומרי לימוד, קובצי PDF, מצגות, סיכומי הרצאות או מסמכי Word, והפקת שאלון תרגול מיידי על בסיסם. Copilot יוצר מגוון סוגי שאלות, החל משאלות סגורות ועד שאלות פתוחות וכרטיסיות לימוד, ויכול לספק משוב בזמן אמת על תשובות שגויות. מיקרוסופט מתארים את זה כחלק מגישה של “למידה מונחית בינה” – מערכת שבה האלגוריתם מתאים את אופי התרגול לקונטקסט הלימודי האישי של המשתמש.

הכירו את Mico – הדמות החדשה של Copilot

בחודש אוקטובר הציגה מיקרוסופט דמות מונפשת חדשה בשם Mico, המיועדת ללוות את מצב הלימוד. Mico, דמות צהובה (שעוד לא החליטו אם תהיה עם כובע ומשקפיים או לא) פועלת כממשק ידידותי המספק הסברים קוליים והכוונה בזמן אמת. לפי מיקרוסופט, המטרה היא להפוך את חוויית הלמידה לפחות טכנית ויותר אנושית, כמו מעין חונך דיגיטלי שמקשיב, מעודד ומנחה את המשתמש תוך כדי הלמידה.

Microsoft | הדמות החדשה של Copilot.

למי זה מיועד וכמה זה עולה

Study and Learn Mode פתוח ללא עלות לכל משתמשי Microsoft Copilot ולא נדרש מנוי פרימיום כדי להשתמש בו. משתמשים מוסדיים (בתי ספר ואוניברסיטאות) יוכלו לקבל כלים משלימים מתקדמים יותר, כולל ניתוח הישגים ותמיכה קבוצתית, במסגרת תוכנית Copilot for Education, שתתרחב לקראת סוף 2025.​

מצב “למידה והעמקה” (Study and Learn Mode) ב־Copilot.

לסיכום, Study and Learn Mode ב-Copilot משקף את המשך המגמה של מיקרוסופט לשלב עקרונות הוראה ולמידה בכלי הבינה המלאכותית שלה. במקום להציג תשובות מוכנות, הכלי מעודד חשיבה עצמית, תרגול והעמקה. בכך הוא מציע דרך נוספת להשתמש ב-AI לא רק כעוזר עבודה, אלא גם כשותף בתהליך הלמידה.

הפוסט הבינה המלאכותית של מיקרוסופט Copilot שהופכת למורה אישי הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

שיתוף הפעולה עם ברודקום ליצירת שבבי AI

ההסכם שנחתם בין OpenAI וברודקום הוא מהלך רב-שנתי המיועד לפתח שבבים מותאמים אישית ומערכות רשת שיספקו יכולת עיבוד עצומה. תשתית זו תהיה פי חמישה מהמערכות שעליהן מופעלים כיום ChatGPT ומודל הווידיאו Sora. המערכות יפותחו בהתבסס על טכנולוגיות הרשת של ברודקום, כאשר OpenAI תיקח חלק בעיצוב השבבים בהתאמה לצרכים שלה.

המשמעות – תשתית פיזית שנבנית “קאסטום מייד” לצרכים, לשימושים ולדפוסי הפעילות של אלטמן וחבריו. הכל כדי שהצ’ט המפורסם והמצליח בעולם ימשיך לרוץ חלק!

הפרויקט צפוי להיחנך במחצית השנייה של 2026 ולהסתיים בסוף 2029. כך מקווה OpenAI להפחית את עלויות העיבוד ולשפר את היעילות והביצועים של המודלים שלה, תוך בניית תשתית עצמאית וגדולה שתבטיח לחברה להישאר מובילה בשוק הבינה המלאכותית.

מסע ההשקעות האגרסיבי של OpenAI

ההסכם עם ברודקום מצטרף לשורת עסקאות גדולות עם חברות מובילות כמו אנבידיה, AMD ואורקל. השקעות אלו מציינות את מחויבותה של OpenAI להבטיח משאבים עצומים בעשור הקרוב.

לדברי מומחים, השאיפה ליצירת חוות מחשוב ענקיות, דוגמת פרויקט Stargate הגרנדיוזי, מעוררת עניין רב וגם חששות בנוגע לריכוזיות יתר של השוק, שליטה על משאבים ותשתיות על ידי מספר מצומצם של חברות (ממש שבוע שעבר כתבנו על שותפות מעניינת נוספת בין Nvidia ל-xAI של אילון מאסק). באותם אזורים שכוללים קשרים עם חברות מובילות בענף, OpenAI מבטיחה לעצמה גישה רחבה ומקיפה לכוח עיבוד עצום וליכולות זיכרון מתקדמות, חיזוק אשר מעניק לה את היתרונות התחרותיים הנדרשים במגזרי השוק שהתחרות בהם גואה. מה המשמעות עבור חברות קטנות יותר?

עידן הלאומיות של ה-AI

נראה שכל ענקית AI מנסה להבטיח לעצמה את התשתית הפיזית שתאפשר לה להמשיך לצמוח, ובמקביל, גם מדינות שמבינות לאן הרוח נושבת, עושות צעדים דומים – באיחוד האמירויות מוקם פרויקט מפלצתי בעלות של 100 מיליארד דולר להקמת תשתית פיזית לעידן ה-AI שאמור להבטיח עליונות טכנולוגית לשכנה ממזרח. אגב – גם הפרויקט הזה בשיתוף עם OpenAI שנראה שבוחשת בכל!

ובישראל?! מילים לחוד ומעשים לחוד – הבטחות להשקעת 25 מליארד ש”ח תוך עשור (בדולרים זה יוצא כ-7 מליארד). עכשיו תשוו את זה ל-100 מיליארד של אבו דאבי ותבינו את הבעיה הגדולה של ישראל שהולכת וקורמת עור וגידים מתחת לרגליים שלנו, מבלי שרוב הציבור בכלל מודע לחשיבות האסטרטגית האדירה הזו!

את המרוץ הזה של מדינות להשקעת מיליארדים בתשתיות AI מכנים מומחים: “עידן הלאומיות של ה-AI”. לא עוד שוק פתוח וחופשי בו המדינה נותנת למגזר הפרטי לעשות כרצונו, אלא השקעות מאסיביות מצד ממשלות ומלחמת מעצמות על שבבים ותשתיות, בה המנצחים ישלטו בטכנולוגיות של המחר, וכתוצאה מכך, בכלכלה ובביטחון.

הפוסט שיתוף פעולה בין OpenAI לברודקום להבטחת תשתיות ה-AI של המחר הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

שלושה צירים לשותפות

Claude כמודל מועדף ב-Agentforce (דרך Amazon Bedrock)

בלב שיתוף הפעולה עומדת ההחלטה להפוך את Claude למודל הדיפולטי של Agentforce, סביבת סוכני ה-AI של סיילספורס. המשמעות היא שארגונים הפועלים בענן הפרטי של סיילספורס יוכלו להפעיל את Claude מבלי לצאת מגבולות האבטחה של הפלטפורמה. חברות כמו CrowdStrike ו-RBC Wealth Management כבר מאמצות את השילוב הזה.

לדברי רוהיט גופטה (Rohit Gupta), ראש פלטפורמות יועצים דיגיטליים ב-RBC Wealth Management: “בעזרת Anthropic על Amazon Bedrock ו-Agentforce, אנחנו מצליחים לעזור ליועצים שלנו במשימה שגוזלת את רוב זמנם – ההכנה לפגישות. זה חוסך להם זמן משמעותי.”

פיתוח פתרונות ייעודיים לתעשיות ספציפיות

השותפות מתרחבת גם לפיתוח גרסאות מותאמות של Claude לתחומים מוסדרים, ובשלב ראשון לשירותים פיננסיים. השילוב בין Claude for Financial Services ל-Agentforce Financial Services נועד לאפשר לסוכני AI להבין מכשירים פיננסיים, תביעות ביטוח ומסגרות רגולטוריות לעומקן, יכולת שהייתה חסרה עד עכשיו במודלים כלליים.

סיילספורס מציגה תרחיש שימוש טיפוסי שבו יועץ פיננסי יכול לבקש מסוכן ה-AI לסכם תיקי השקעות, לזהות דרישות רגולטוריות חדשות שמשפיעות על תוכניות פנסיה, ולבצע מעקב אוטומטי אחר הסכמות ותקשורת עם לקוחות. זהו ניסיון להפוך את ה-AI ממערכת תמיכה כללית לכלי ניתוח קונטקסטואלי שמכיר את העולם הרגולטורי שבו הוא פועל.

הרחבת האינטגרציה בין Claude ל-Slack

הציר השלישי מחזק את הקשר בין Claude לפלטפורמת Slack שבבעלות סיילספורס. באמצעות Model Context Protocol, Claude יוכל לגשת לערוצים, הודעות וקבצים כדי לסכם שיחות, לחלץ החלטות מרכזיות ולנסח עדכונים. במילים פשוטות, Claude הופך למשתתף פעיל בשיח הארגוני, לא רק לכלי עזר טכני. עובדים יוכלו להפעילו ישירות מתוך Slack לניתוח מסמכים, חיפושי מידע או הפקת תובנות מנתוני Salesforce CRM – שילוב שמקדם חזון של סביבת עבודה אחודה שבה ה-AI מחובר לכל שכבת תוכן ונתון.

מודל מורכב עם טווח מחירים רחב

סיילספורס מציעה מודל תמחור רב-שכבתי לשירות Agentforce, שמותאם לגודל הארגון ולענף שבו הוא פועל. החבילות הבסיסיות מתחילות ב-125 דולר לחודש למשתמש עבור Agentforce Add-ons לתחומי מכירות, שירות ושירות שטח. בתעשיות מוסדרות, כמו פיננסים, בריאות וייצור, המחיר מטפס ל-150 דולר לחודש למשתמש.

ברמת הפרימיום, חבילת Agentforce 1 Editions מתומחרת ב-550 דולר לחודש למשתמש וכוללת שימוש בלתי מוגבל בסוכני AI, מיליון Flex Credits בשנה, וגישה מלאה ל-Data Cloud.

בנוסף, במאי 2025 הציגה סיילספורס מודל צריכה חדש בשם Flex Credits – מנגנון תשלום לפי פעולה (0.10 דולר לפעולה, שהם 20 קרדיטים). כל פעולה שסוכן AI מבצע, בין אם עדכון רשומה, סיכום מקרה או מענה לשאלה, מנוכה מחשבון הקרדיטים של הלקוח. ניתן לרכוש חבילות של 100,000 קרדיטים ב-500 דולר.

לשם השוואה, Microsoft 365 Copilot מתומחר בכ-30 דולר למשתמש בחודש, ו-Google Gemini Enterprise נעה סביב מחיר דומה לפי פרסומים בתעשייה. Claude API של אנטרופיק פועל במודל תשלום לפי שימוש – מודל Claude 4.5 Sonnet עולה 3 דולר למיליון טוקנים קלט ו-15 דולר לפלט. כמובן שהמחירים עשויים להשתנות עם גרסאות חדשות והסכמי רישוי ארגוניים.

מבחינת עלות, Agentforce יקרה משמעותית, אך ההבדל משקף אסטרטגיה ברורה – סיילספורס אינה מוכרת בוט AI, אלא פלטפורמת סוכנים ארגונית שמבטיחה אבטחה, התאמה רגולטורית ואינטגרציה עמוקה עם מערכות הליבה של הלקוחות.

מה עושים השחקנים הגדולים

שלוש הענקיות, Microsoft, OpenAI ו-Google, ממשיכות לקבוע את קצב ההתקדמות בעולם הבינה המלאכותית הארגונית.

Microsoft השקיעה מעל 13 מיליארד דולר ב-OpenAI ומתכננת להשקיע כ-80 מיליארד דולר נוספים בשנת הכספים 2025 בתשתיות AI. מודלי OpenAI כבר משולבים ב-Windows, Teams ובמוצרי הליבה של החברה, מה שהפך את Copilot לחלק בלתי נפרד מהאקוסיסטם של מיקרוסופט.

בנוסף, מיקרוסופט שילבה גם את Claude בפלטפורמת Azure AI וב-Copilot Studio, כחלק ממדיניות פתיחות למודלים חיצוניים המאפשרת ללקוחות לבחור בין כמה ספקי GenAI – צעד שמחזק את מעמדה כפלטפורמת AI רב-מודלית ולא רק כשותפה בלעדית של OpenAI.

Google מצדה השיקה באוקטובר 2025 את Gemini Enterprise. החברה עדיין מחזיקה ביותר מ-90% משוק החיפוש, אך מתמודדת עם תחרות גוברת מצד מודלים שיחתיים (Conversational AI). מחקר של CB Insights מיולי 2025 מצא כי Microsoft ו-OpenAI מובילות ברוב הפריסות של מערכות GenAI בשירותים פיננסיים – תחום שבו Google מנסה לצמצם פערים.

על רקע זה, השותפות בין Anthropic ו-Salesforce פונה לנישה שונה: ארגונים בתעשיות מוסדרות כמו פיננסים, בריאות, ביטוח ומדעי החיים, שמוכנים לשלם פרמיה בעבור אבטחה, תאימות רגולטורית ובקרה על הנתונים. במובן הזה, Salesforce אינה מתחרה ישירה ב-Microsoft או ב-Google, אלא מציבה אלטרנטיבה של “AI מאובטח ומפוקח” – מודל שנועד לפתוח דלת לשווקים שמודלים כלליים לא הצליחו לחדור אליהם.

ציפיות מול מציאות

מאז השקת Agentforce, התגובות בקהילה המקצועית מעורבות. בפברואר 2025 דיווחה Salesforce על כ-5,000 עסקאות – רק כ-6% מבסיס הלקוחות שלה.

באתר Salesforce Ben נמתחה ביקורת על בשלות המערכת. קיר בודן (Keir Bowden), מומחה טכני בכיר, כתב באפריל 2025: “זה עדיין מוקדם מדי, אין מספיק פונקציות סטנדרטיות, ולכל פרויקט נדרש פיתוח מותאם כדי שסוכן יוכל לפעול.”

גם החלטת החברה להחליף את החיפוש הטקסטואלי באתר התמיכה ב-Agentforce עוררה התנגדות, לאחר שמשתמשים דיווחו על חיפושים איטיים ופחות מדויקים. טום באסט (Tom Bassett), ארכיטקט פתרונות בכיר, אף יזם הצבעה להחזרת הפונקציה הישנה.

במישור הפיננסי, אנליסטים מ-D.A. Davidson הורידו באפריל את דירוג המניה ל-“Underperform”, בטענה שהחברה מתמקדת יותר מדי ב-Agentforce על חשבון הפלטפורמה המרכזית – והמניה ירדה ב-4.3%.

מחקר של GetGenerative.ai הוסיף לרשימת החולשות מגבלת 20 סוכנים לארגון, עלויות לא צפויות ותלות במערכת האקולוגית של Salesforce.

לסיכום, האימוץ איטי, הפידבק מסויג, והאתגר של Salesforce ברור – להפוך את Agentforce ממוצר מבטיח לכלי שמספק ערך מוכח ללקוחות קיימים.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

זמינות ותוכניות עתידיות

Agentforce שמופעל על ידי אנטרופיק זמין כבר היום ללקוחות נבחרים, והאינטגרציה הדו-כיוונית בין Claude ל-Slack פעילה גם היא. הפתרונות החדשים לתעשיות מוסדרות והחיבור של Agentforce 360 עם Claude נמצאים בשלבי פיתוח מתקדמים, וצפויים להיחשף בחודשים הקרובים.

בתוך הארגונים עצמם השילוב כבר מתרחש – Salesforce פורסת את Claude Code בקרב צוותי ההנדסה הגלובליים שלה, ואנטרופיק משתמשת ב-Claude בתוך Slack לניהול שיחות פנימיות והדרכות מכירה.

דריו אמודיי (Dario Amodei), מנכ”ל ומייסד-שותף של Anthropic, אמר: “תעשיות מוסדרות צריכות יכולות AI מתקדמות, אבל גם את אמצעי ההגנה המתאימים. בנינו את Claude כדי לספק את שניהם.”

מארק בניוף (Marc Benioff), יו”ר ומנכ”ל Salesforce, הוסיף: “אנחנו משלבים את Salesforce בתוך Claude ואת האינטליגנציה של Claude בתוך Salesforce ו-Slack כדי לאפשר לחברות לעבוד בדרכים חדשות לגמרי.”

השותפות הזו מסמנת שלב חדש בשוק ה-AI הארגוני – ניסיון אמיתי לגשר בין מהירות החדשנות של מודלים גנרטיביים לבין הדרישות הקשיחות של עולם מוסדר ומפוקח. השאלה שנותרה פתוחה היא, האם השוק בשל לשלם את המחיר הפיננסי והמערכתי, עבור בינה מלאכותית מאובטחת באמת.

הפוסט אנטרופיק וסיילספורס מרחיבות שותפות ומכניסות את Claude לבנקים ולמוסדות בריאות הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה כלול בהטבה?

החבילה שגוגל מציעה לסטודנטים כוללת את כל מה שצריך כדי להפוך את הלמידה לדיגיטלית באמת: גישה מלאה ל-Gemini 2.5 Pro, אפשרות ליצירת סרטונים ותוכן מולטימדיה ישירות מה-AI, ושילוב חכם של Gemini בתוך Gmail, ‏Docs, ‏Sheets ו-Slides.

בנוסף, נכללת גישה מורחבת ל-NotebookLM – עוזר המחקר שמאפשר לארגן מקורות וליצור תובנות מתוך טקסטים ו-2 טרה-בייט של אחסון בענן Google Drive.

מעבר לכלים עצמם, גוגל מדגישה שמטרת המהלך היא לא רק להקל על סטודנטים בעומס המטלות, אלא גם לטפח הבנה עמוקה וחשיבה ביקורתית – כישורים חיוניים לעידן שבו בינה מלאכותית היא כבר לא תוספת, אלא חלק מהאופן שבו לומדים וחושבים.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

מי זכאי ומה חשוב לדעת

ההטבה זמינה לכל סטודנט פעיל במוסד להשכלה גבוהה בישראל שנכלל בתוכנית הניסיון של Google AI Pro. ההרשמה מיועדת למשתמשים בני 18 ומעלה בלבד ופתוחה עד 9 בדצמבר 2025, ולאחר מכן תסתיים תקופת הניסיון. עם סיומה, המנוי יתחדש אוטומטית בתשלום חודשי של 21.99 אירו, אך ניתן לבטל בכל שלב בקלות דרך החשבון.

חשוב לדעת שחלק מהפיצ’רים המתקדמים דורשים מנוי Google One AI Premium, חיבור לאינטרנט וחשבון מתאים לשירותי Google Workspace. 

מיומנות יסוד בעולם החדש

מעבר להטבה עצמה, זהו צעד שמסמן את הכיוון שאליו ההשכלה הגבוהה הולכת – עידן שבו AI הופך לחלק טבעי מתהליך הלמידה. הסטודנטים של היום הם אנשי המקצוע של מחר, והיכולת לעבוד לצד בינה מלאכותית, להבין את את הגבולות שלה ולהפיק ממנה ערך היא לא רק יתרון תחרותי, אלא מיומנות יסוד בעולם החדש.

להרשמה, פרטים נוספים ומדריך מומלץ ללמידה עם Gemini, כנסו כאן.

הפוסט גוגל מחלקת שנה שלמה של Google AI Pro בחינם לסטודנטים בישראל הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

We think you're going to like these updates a bunch

Introducing six new visual styles for Video Overviews (powered by Nano Banana) and a shorter "Brief" option for quick insights.

These will start rolling out to Pro users this week and to all users in the upcoming weeks. pic.twitter.com/2QRNHjPSh2

— NotebookLM (@NotebookLM) October 13, 2025

אז מה חדש?

בהמשך למצבי האודיו החדשים, גוגל ממשיכה לעדכן ולשדרג את פיצ׳ר הוידאו שלה באחד הכלים המשמעותיים שהוציאה מאז פרצה מהפכת ה-Gen AI. עד היום, NotebookLM ייצרה סרטוני סיכום פשוטים – טקסט על גבי תמונות גנריות, עם שליטה מינורית על אורך, סגנון או עומק. בעדכון החדש, המערכת מאפשרת לכם לעצב את הסיכום לפי הצורך שלכם. תוכלו לבחור בין סוגי וידאו, לשלוט על הטון, האורך והעומק, לבחור בין סגנונות חזותיים מקוריים ואף להתאים את הסיכום לקהל היעד – חינוכי, עסקי או אישי.

התוצאה: סיכום שהוא לא רק נכון ומדויק, אלא גם מרשים, ממוקד ורלוונטי למטרה שלכם.

שני פורמטים חדשים לסיכום

העדכון מציע שני פורמטים חדשים לסיכום וידאו: Explainer, שמספק סיכום מעמיק המקשר בין רעיונות ומאיר היבטים מורכבים – אידיאלי ללמידה, הוראה או הצגת נושאים מורכבים, ו-Brief, תקציר תובנות מהיר שמציג את הנקודות המרכזיות בצורה חדה וברורה, ומתאים במיוחד לסקירות, מצגות או דוחות עסקיים.

סגנונות ויזואליים חדשים

כעת ניתן לבחור בין שישה סגנונות גרפיים מקוריים, שהופכים כל וידאו לחוויה ויזואלית שונה:

• Whiteboard – לוח לבן נקי וברור

• Papercraft – מראה של עבודות נייר ופרטים ידניי.

• Watercolor – סגנון אקוורל רך וזורם

• Retro Print – מראה נוסטלגי של הדפסים ישנים

• Heritage – עיצוב קלאסי ומסורתי

• Anime – סגנון אנימה יפני צבעוני ודינמי

ניתן לבחור את הסגנון ידנית או לאפשר למערכת לבחור אוטומטית על בסיס נושא המסמך והקשר השפה.

מדריך שימוש מהיר

1. אם אין לכם חשבון ב-NotebookLM, תוכלו להתחבר בקלות עם חשבון הגוגל שלכם לאחר כניסה לפלטפורמה כאן.

2. היכנסו לאחת המחברות שלכם, או פתחו מחברת חדשה לנושא עליו תרצו ליצור וידאו.

3. הוסיפו את המקורות הרלוונטיים – מסמכים, מאמרים, קישורים – (תמיד ניתן להוסיף או להסיר).

4. עברו ללשונית Studio.

5. בחרו באפשרות Video Overview.

6. תחת Customize Video Overview, הגדירו את הפורמט (Explainer או Brief) ואת הסגנון הוויזואלי. תוכלו גם לבחור שפה ולהוסיף הנחיות מותאמות אישית בחלונית ייעודית.

7. לחצו על Create – והמערכת תפיק סיכום וידאו דינמי עם קול, המחשות ותמונות רלוונטיות.

הווידאו נוצר בתוך דקות וניתן לשמור אותו, לשתף אותו או לשלבו במצגת.

בתוך לשונית Studio כנסו ל-Video Overview ואז יפתח חלון הקסטומיזציה לבחירת פורמט, שפה וסגנון

שליטה מלאה והתאמה אישית

העדכון החדש זמין בשלב זה למשתמשי NotebookLM Pro, וייפרס בהדרגה לכלל המשתמשים בשבועות הקרובים כולל תמיכה מלאה בעברית ובשפות נוספות. העדכון הזה הוא עוד תוספת חשובה לכלי שכבר משנה את הדרך שבה אנחנו מעבדים ידע. NotebookLM כבר לא “מסכמת בשבילנו”, אלא לומדת איתנו – מנתחת, מסבירה, מדגימה ויוצרת תוכן שמותאם לנו – מבחינת סגנון, הקשר ויזואלי ודרך למידה. עבור סטודנטים, מורים, אנשי מחקר ועסקים זו דרך חדשה, אפקטיבית ופשוטה להבין, ללמד ולהעביר רעיונות. אם עוד לא התנסיתם עם NotebookLM – זה הזמן.

הפוסט עדכון חדש של NotebookLM עם סיכומי וידאו מותאמים אישית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

פרטי סבב המימון

את סבב הגיוס הובילה קרן ההשקעות Accel, בהשתתפות NVentures, זרוע ההשקעות של NVIDIA, לצד קרנות נוספות ובהן Meritech, Redpoint, Evantic Capital, Visionaries Club ו-T.Capital. גם משקיעים ותיקים כמו Sequoia Capital, Highland Europe, HV Capital ו-Felicis Ventures הצטרפו לסבב.

עם ההשקעה הנוכחית מגיע סך המימון שגייסה n8n ל-240 מיליון דולר. השתתפותה של NVIDIA מסמלת מגמה מעניינת בשוק – המעבר מהשקעות במודלים עצמם להשקעות בתשתיות שמאפשרות לנהל ולתאם ביניהם – מערכות ה”אורקסטרציה” (Orchestration) שמחברות את המודלים לחיי היום-יום של עסקים.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציות עם AI ובניית בוטים וסוכנים

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

הטכנולוגיה והחזון של n8n

חברת n8n, שנוסדה ב-2019 על ידי יאן אוברהאוזר (Jan Oberhauser), מפתחת פלטפורמת אוטומציה (low-code) המיועדת לתיאום (orchestration) של סוכני בינה מלאכותית. הפלטפורמה מאפשרת לחבר בין סוכני AI, לנהל אותם ולשלב בקרה אנושית בתהליכים העסקיים, מה שמאפשר שילוב חלק בין אוטומציה לאחריות אנושית. 

החדשנות של החברה נובעת מהגישה האיזונית שלה לבעיית האוטונומיה של ה-AI. בשוק שנע בין שתי גישות קיצון – מערכות אוטונומיות לחלוטין שמספקות תוצאות מרשימות אך לעיתים בלתי צפויות, לעומת מערכות מבוססות חוקים קשיחים שדורשות מפתחים לכל שינוי – מציבה n8n אלטרנטיבה שיש בה שליטה וגמישות. המשתמשים בוחרים כמה אוטונומיה להעניק לסוכן, כמה לוגיקה לאכוף, ובעיקר, כיצד לשנות את האיזון הזה בהתאם לניסיון שנצבר בשטח.

המודל הזה הוביל לצמיחה מהירה – בתוך שנה רשמה n8n פי שישה גידול במספר המשתמשים ופי עשרה בהכנסות, והיא משרתת כיום למעלה מ-3,000 לקוחות ארגוניים, בהם Vodafone, SoftBank ו-Seat, לצד קהילה פעילה של כ-700 אלף מפתחים.

יתרון נוסף של הפלטפורמה הוא עצמאות טכנולוגית מלאה. היא אינה נשענת על ספק AI יחיד ומתחברת למודלים של OpenAI ,Anthropic ,Google ואחרים, מה שמעניק לארגונים חופש וגמישות תפעולית מבלי להיות כבולים לאקו-סיסטם מסוים.

המצב התחרותי בשוק

חברת n8n פועלת בזירה תחרותית במיוחד בעולם האוטומציות (Workflow Automation), תחום הנשלט כיום על ידי פלטפורמות מוכרות כמו Zapier ו-Make (לשעבר Integromat) בעיקר. יחד עם זאת, בעוד רבות מהמתחרות מתמקדות באוטומציות פשוטות בין אפליקציות, n8n מכוונת גבוה יותר, אל אורקסטרציה חכמה של סוכני AI, תחום שנמצא רק בתחילת דרכו.

לפי תחזיות עדכניות, השוק הגלובלי לאוטומציות צפוי לצמוח מ-29.9 מיליארד דולר ב-2025 ל-87.7 מיליארד דולר עד 2032, בקצב שנתי ממוצע של כ-16.6%. תחום המשנה של אוטומציה מונעת AI מוערך בכ-18.4 מיליארד דולר עד 2025, מה שמעיד על ביקוש הולך וגובר לפתרונות גמישים ומשולבים.

היתרון של n8n טמון ביכולות טכניות שאינן מובנות מאליהן בשוק:

• שליטה טכנית מתקדמת, עם אפשרות לשלב קוד מותאם אישית במידת הצורך.

• אפשרות לאירוח עצמי (Self-hosted), התקנה על שרתים של הלקוח, המעניקה לארגונים שליטה מלאה על הנתונים והאבטחה.

• מודל תמחור גמיש המתאים במיוחד לנפחים גבוהים.

• אינטגרציה הדוקה עם טכנולוגיות AI מתקדמות.

השילוב הזה מאפשר לה לפנות לקהל מעט שונה מזה של המתחרות – ארגונים שמחפשים שליטה וסקייל, לא רק חיסכון בזמן.

השוק והמגמות העתידיות

השתתפותה של NVIDIA בסבב ההשקעה אינה רק מהלך פיננסי, אלא ביטוי למגמה רחבה יותר בשוק. המעבר מהשקעות במודלים ובמודולי עיבוד נתונים להשקעות בתשתיות שמאפשרות להפעיל את אותם מודלים בצורה יעילה, מאובטחת ונשלטת. בשנת 2024 השקיעה NVIDIA למעלה ממיליארד דולר בסטארט-אפים בתחום ה-AI, וההשקעה ב-n8n ממקמת אותה בלב תחום הצומח של אורקסטרציה ושותפות בין אדם למכונה.

המימון מגיע בעידן שבו כ-49% ממנהלי הטכנולוגיה מדווחים כי בינה מלאכותית כבר משולבת באסטרטגיית הליבה של הארגון, וכ-67% מהמנכ”לים סבורים שהרווחיות הנובעת מאוטומציה כה משמעותית, עד שהם מוכנים לקחת סיכונים גבוהים כדי לשמור על יתרון תחרותי. הצירוף הזה של בשלות טכנולוגית וביקוש עסקי יוצר מצע מושלם עבור חברות כמו n8n.

עם ההון החדש בכיס, החברה מתכננת להאיץ את מפת הדרכים שלה, להרחיב אינטגרציות עם מודלי AI מובילים, ולפתח ממשקים שיתאימו לסוגים שונים של צוותים – ממתחילים ועד ארגוני אנטרפרייז בקנה מידה גדול.

החזון של n8n חד וברור: להפוך ל-“אקסל של עידן ה-AI” – הפלטפורמה שכל מי שבונה, מנהל או מפעיל מערכות חכמות חייב לדעת להשתמש בה. כפי שאומר המייסד יאן אוברהאוזר: “האנשים הראשונים שידעו להשתמש באקסל היו ייחודיים, היום זו דרישת בסיס. אותו הדבר יקרה עם AI.”

הפוסט n8n מגייסת 180 מיליון דולר בהובלת NVIDIA הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

המספרים מספרים את הסיפור

שוק ה-AI הארגוני עובר שינוי מהותי. Anthropic, שנחשבה ב-2023 לשחקנית משנית, מצמצמת במהירות את הפער מ-OpenAI ובמגזרים מסוימים, כמו פיננסים ובריאות, כבר זוכה להעדפה. לפי ניתוח של קרן ההון סיכון Menlo Ventures מיולי 2025, Anthropic מחזיקה כיום בכ-32% משוק ה-LLM הארגוני, כשהמתחרות העיקריות שלה – OpenAI, Google ו-Meta – מחזיקות בכ-25%, 20% ו-9% בהתאמה, מהפך של ממש לעומת 2023, אז OpenAI החזיקה בכ-50% ו-Anthropic רק ב-12%.

בתחום הפיתוח הפער בולט אפילו יותר – Claude מחזיק בכ-42% משוק ה-AI לפיתוח קוד, כמעט פי שניים ממודל GPT. מפתחים מציינים כי לצד ביצועים טכניים גבוהים, Claude מציע חלון הקשר רחב במיוחד לעיבוד קבצי קוד ומסמכים ארוכים במקביל, וכן רמת אמינות גבוהה ושיעור נמוך של “הזיות” (hallucinations) בהשוואה למודלים אחרים בקטגוריה. כל התכונות האלה הפכו אותו לכלי מועדף בפרויקטים רגישים ובמערכות קריטיות.

הנה תרשים שמדגים את נתחי השוק המעודכנים של ספקיות LLM בשוק הארגוני ובתחום הפיתוח:

Source: Menlo Ventures – The New Map of Enterprise AI

המגמות הללו מסבירות למה דווקא IBM בחרה לשתף פעולה עם Anthropic – השוק הארגוני נוטה בבירור לכיוון Claude, ומבין כל המודלים בשוק הוא נתפס כיום כמתאים ביותר לצרכים של לקוחות אנטרפרייז.

מה כולל השילוב?

עבור IBM, שילוב Claude הוא צעד אסטרטגי שנועד להציב את watsonx כמתחרה ישירה ל-OpenAI בשוק הפיתוח הארגוני. בשלב הראשון ישולב Claude ב-watsonx Code Assistant for Enterprise, הזמין כעת בגרסת Preview. בהמשך מתוכננת הרחבה הדרגתית לשירותים נוספים מתוך חבילת watsonx, אך טרם פורסם לוח זמנים רשמי. בפיילוט פנימי עם כ-6,000 עובדי IBM דווח על שיפור ממוצע של 45% בפרודוקטיביות.

שתי החברות הציגו מדריך המבוסס על Model Context Protocol (MCP) – סטנדרט פתוח שפותח ב-Anthropic ואומץ ב-2025 על ידי חברות נוספות, במטרה לאפשר אינטגרציה בטוחה ופתוחה בין מודלי שפה למערכות ארגוניות. אף שפרטי ההסכם לא פורסמו, המהלך ממקם את IBM ו-Anthropic במרכז המאמץ לעיצוב סטנדרטים חדשים ל-AI ארגוני, תחום שצפוי להפוך לאחד הקריטיים בעולם העסקי.

למה ארגונים מעדיפים את Claude?

בעולם הארגוני, מהירות כבר אינה הערך העליון, אלא אמינות, ציות רגולטורי ויכולת שליטה. כאן בדיוק נכנס Claude – מודל חזק אך צפוי, שנבנה מראש סביב עקרונות בטיחות ושקיפות.

Claude עומד בתקני פרטיות מחמירים כמו GDPR ו־HIPAA, ולכן הפך לבחירה טבעית של בנקים, חברות ביטוח וגופים רפואיים. שיתוף הפעולה עם IBM מעניק לו יתרון נוסף – התאמה למערכות Legacy ו-Mainframe ותיקות, שמאפשרת שילוב AI גם בארגונים שלא יכולים להרשות לעצמם להחליף תשתיות.

ארגונים מדווחים גם על ירידה בשיעור ה”הזיות” ועל רמת דיוק גבוהה במיוחד במשימות קריטיות כמו ניתוח חוזים, תיעוד טכני וכתיבת קוד. במילים פשוטות, Claude לא מנסה להיות המודל הכי יצירתי, אלא הכי צפוי, הכי בטוח והכי אמין.

AI לעובדים מול AI לארגונים

השותפות בין IBM ל-Anthropic מסמלת שינוי עמוק בסדרי העדיפויות של העולם הארגוני. אחרי שנים שבהן מהירות וחדשנות היו הערכים המובילים, היום ארגונים שמים דגש על דיוק, בקרה וציות רגולטורי. Anthropic ביססה לעצמה מוניטין של ספקית אמינה, בעוד OpenAI ממשיכה להוביל בצד הצרכני והיצירתי של השוק.

המציאות כבר איננה שאלה של “מי הכי טוב”, אלא של “מה מתאים למי”. Claude נבנה עבור מוסדות פיננסיים, חברות ביטוח ופרויקטי קוד מורכבים, מקומות שבהם טעות אחת עלולה לעלות מיליונים. ChatGPT, לעומת זאת, נשאר הכלי המועדף על עובדים וצוותים קטנים למשימות מהירות כמו כתיבה, סיעור מוחות ואוטומציה פשוטה.

כך הולכת ונוצרת הבחנה ברורה בין שני עולמות: AI צרכני, שהוא מהיר, גמיש ונגיש לכל אחד, ו-AI ארגוני שהוא יותר מדויק, מבוקר ומוגן בשכבות אבטחה וציות. IBM ו-Anthropic מהמרות על העולם השני, זה שבו אמינות גוברת על מהירות, ורגולציה על יצירתיות.

הפוסט מודל השפה Claude של Anthropic ישולב במוצרי IBM הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

טילי נורווד והשפעתה על הוליווד

טילי נורווד (Tilly Norwood) היא השחקנית הראשונה שנוצרה כולה בבינה מלאכותית – לא כפיל דיגיטלי ולא דמות שנבנתה על בסיס אדם אמיתי. מאחוריה עומדת חברת הכישרונות החדשה Xicoia, שהציגה אותה לראשונה בכנס Zurich Summit בשוויץ. על פי דיווחים ב-Deadline וב-Variety, סוכנויות כישרונות מהגדולות בהוליווד כבר מנהלות מגעים להחתים אותה, או, ליתר דיוק, את יוצריה, על חוזה ייצוג רשמי.

אלא שההתלהבות הטכנולוגית לוותה בגל התנגדות כמעט מיידי. בתוך שעות מפרסום הידיעה, החלו שחקנים אמיתיים להביע זעם ברשתות החברתיות. השחקנית מליסה בררה (Melissa Barrera) קראה לחרם על כל סוכן שיחתים את טילי, קירסי קלמונס (Kiersey Clemons) דרשה לחשוף את שמות המעורבים, וג’נה לי גרין (Jenna Leigh Green) פנתה פומבית לארגון SAG-AFTRA (איגוד השחקנים האמריקאי) בשאלה: “מה תעשו בעניין הזה?”.

האיגוד הוא אחד הגופים החזקים ביותר בתעשיית הבידור בארצות הברית. הוא מייצג למעלה מ-160 אלף אנשי מקצוע – שחקנים, מדובבים, מגישי טלוויזיה ורדיו, שדרנים ועוד. תפקידו להגן על זכויות היוצרים והעובדים בתעשייה, לנהל מו״מ על שכר, תמלוגים ותנאי עבודה, ולפקח על שימוש בליקויים דיגיטליים, כמו Deepfakes או דמויות שנוצרו בבינה מלאכותית.

בשנה האחרונה SAG-AFTRA הפך לדמות מרכזית בדיון סביב AI בהוליווד, במיוחד אחרי השביתה הגדולה של השחקנים ב-2023, שבה אחת הסוגיות המרכזיות הייתה בדיוק זה – החשש שהאולפנים ישתמשו בבינה מלאכותית כדי להחליף או לשכפל שחקנים אמיתיים בלי הסכמתם או ללא תגמול הולם.

היא לא קיימת – אבל אולי היא תזכה באוסקר הבא?

הטכנולוגיה מאחורי טילי

טילי נורווד איננה העתק של שחקנית אמיתית, אלא דמות סינתטית מקורית שנוצרה מאפס. פניה, קולה ותנועותיה עוצבו על בסיס אלפי דגימות חזותיות וקוליות, שעובדו באמצעות מודלים גנרטיביים מתקדמים, אותם מנגנונים שמאפשרים למכונות ליצור תוכן חדש על בסיס דפוסים של נתונים קיימים. לדברי חברת Xicoia, טילי מסוגלת לשחק, לאלתר, לשוחח עם מעריצים בזמן אמת, ולהתפתח מדמות אחת לאחרת, ממש כמו שחקנית אנושית, רק ללא מגבלות של גיל, עייפות או זמינות.

הופעת הבכורה בציריך

בכנס Zurich Summit הוצגו ראיונות וקטעי וידאו שבהם טילי שוחחה עם מנחים ונראתה טבעית לחלוטין. היא שמרה על קשר עין, הגיבה לשאלות בזמן אמת ואף הפגינה הומור. כמה מהנוכחים הודו לאחר מכן כי “שכחו לרגע שהיא בכלל לא קיימת” – עדות לכך שהקו בין מציאות לבינה מלאכותית נעשה דק במיוחד.

חדשנות או איום קיומי?

בעוד שחלק מיוצרי הקולנוע רואים במהלך הזה פריצת דרך אמנותית, רבים אחרים – שחקנים, במאים ואיגודים מקצועיים – מזהירים מפני השלכות עמוקות על עתיד המקצוע. השאלות שמרחפות מעל הוליווד אינן רק טכניות, אלא מהותיות:

• למי שייכת דמות שנוצרה ממאות פנים אמיתיים?
• מי זכאי לתמלוגים כשדמות כזו מופיעה שוב ושוב בפרויקטים שונים?
• ומה יעלה בגורל הגיוון הייצוגי על המסך, אם ניתן “לאמן” דמות אחת ולשכפל אותה לנצח?

החשש המרכזי הוא שהקולנוע יאבד את אנושיותו, את הרעב, הפגיעות והקסם האנושי שמהם נולדו ההופעות הגדולות באמת.

בצד השני של המתרס ניצבים האולפנים וחלק מהיוצרים, הרואים במהלך הזה לא איום אלא מהפכה הכרחית. לדבריהם, שחקניות בינה מלאכותית מייצגות קפיצת מדרגה טכנולוגית שתאפשר הפקות יעילות, בטוחות וזולות יותר: אין לוחות זמנים נוקשים, אין פציעות על הסט, אין מחסומי שפה, והביצועים ניתנים לכיוונון אינסופי. תומכים רבים טוענים כי השאלה היא כבר לא האם נשתמש בדמויות כאלה – אלא כיצד נעשה זאת באחריות.

מה המשמעות הרחבה יותר?

הדיון סביב טילי נורווד הוא לא רק טכנולוגי,הוא קודם כל תרבותי. הוא נוגע בליבה של השאלה מהי יצירתיות אנושית, ומה נותר ממנה כשמכונה לומדת לחקות אותה בצורה מושלמת. האם משחק הוא ביטוי אמיתי של רגש, או רק אשליה משכנעת שלו? האם חשוב לנו לדעת שהדמות על המסך באמת חשה משהו, או די בכך שהיא גורמת לנו להרגיש? וכשדמות יכולה להשתנות בלחיצת כפתור, מה נותר מהחוויות האנושיות שעליהן נבנה הקולנוע?

לא מעט פרשנים כבר השוו את הרגע הזה ל”מהפכת נאפסטר” של תחילת שנות ה-2000, כשעולם המוזיקה נאלץ להמציא את עצמו מחדש מול הדיגיטציה. גם כאן, הוליווד ניצבת מול אתגר דומה – להגדיר מחדש מהו שחקן, מי הבעלים של דמות, ואיך מאזנים בין זכויות אדם לבין זכויות אלגוריתם.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

הבחירה הבאה של הוליווד

ארגון SAG-AFTRA הודיע כי הוא עוקב מקרוב אחר ההתפתחויות, בעוד סוכנויות הכישרונות הגדולות בהוליווד מנסות להבין אם מדובר בהזדמנות עסקית פורצת דרך, או בקו אדום ציבורי שאסור לחצות. אם טילי אכן תוחתם ותזכה בתפקידים אמיתיים, והקהל יקבל אותה כדמות לגיטימית, כללי המשחק עלולים להשתנות בן לילה.

כך או כך, הגבול בין אדם למכונה כבר כמעט ואינו קיים. הופעתה של טילי נורווד אינה התחלה, אלא המשך טבעי למגמה רחבה בעולמות הווידאו והאווטארים. כלים כמו Sora 2 של OpenAI, מערכות יצירת אווטארים מתקדמות כמו HeyGen ,D-ID ו-Synthesia, ועוד מגוון רחב של כלים, מייצרים תוצרים שקשה יותר ויותר להבחין אם הדמויות בהן אמיתיות או לא.

בעולם שבו כל אחד יכול לעצב ולביים דמות מציאותית בלחיצת כפתור, הוליווד כבר לא שולטת באופן בלעדי בנראטיב של דמיון וייצוג, והשאלה שצריך לשאול היא לא רק אם נזהה שהשחקנים על המסך אינם אמיתיים, אלא האם זה בכלל יפריע לנו? הוליווד אולי משקפת את הפנטזיות שלנו, אבל ברגע הזה היא גם מציבה לנו מראה – עד כמה אנחנו באמת מוכנים לוותר על האנושיות בשם היצירתיות?

הפוסט האם הוליווד ניצבת בפני עידן חדש של כוכבים סינתטיים? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

פרטי העסקה 

לפי דיווחים ב-Bloomberg וב-The Information, העסקה בין אנבידיה ל-xAI מוערכת בכ-20 מיליארד דולר וכוללת השקעה ישירה של כ-2 מיליארד דולר מצד אנבידיה, כחלק ממבנה מימון רחב יותר. העסקה עצמה מחולקת לשני רכיבים מרכזיים:

• 7.5 מיליארד דולר בהון עצמי, שיזרמו לפעילות החברה ולהתרחבותה.

• 12.5 מיליארד דולר בחוב, שיוקצו לרכישת מעבדי GPU מתקדמים מבית אנבידיה.

לצורך המהלך, הוקמה קרן ייעודית (SPV – Special Purpose Vehicle) שתשמש כבעלים החוקיים של המעבדים ותשכיר אותם ל־xAI לתקופה של חמש שנים. בכך המשקיעים מקבלים ביטחונות מוחשיים כאשר החוב מגובה בציוד עצמו, ולא תלוי ישירות בביצועי החברה.

מדובר במבנה מימון חכם ובלתי שגרתי שבו מאסק זוכה בכוח מחשוב חסר תקדים מבלי לשלם עליו במלואו מראש, ואילו אנבידיה מבטיחה שההשקעה שלה תישאר מוגנת גם במקרה של קשיים תזרימיים. על פי חלק מהדיווחים, אנבידיה עשויה להשקיע את חלקה במסגרת רכיב ההון העצמי, מה שמעמיק עוד יותר את השותפות האסטרטגית בין שתי החברות.

הרקע לחוסר הנזילות של xAI

לפי הערכות שוק עדכניות, xAI שורפת כמעט מיליארד דולר בחודש – קצב שממחיש את עוצמת המרוץ הטכנולוגי שבו היא נמצאת. מרבית ההוצאות מופנות לפיתוח מודלי בינה מלאכותית מתקדמים ותשתיות מחשוב עצומות. התחזיות לשנה הנוכחית מצביעות על הוצאות של כ-13 מיליארד דולר מול הכנסות של כחצי מיליארד בלבד.

החברה השלימה מאז 2024 גיוסים בהיקף מצטבר של כ-10 מיליארד דולר בהון וחוב, אך לפי הערכות שוק נותרו לה עד מרץ האחרון כ-4 מיליארד דולר מזומן בלבד. מאסק, שמנהל במקביל את SpaceX ו-Tesla, בוחן אפשרות לשלב את החברות במימון נוסף ל-xAI, ובעלי המניות של טסלה צפויים להכריע בהמשך השנה האם לאשר השקעה כזו.

מאחורי המספרים מסתתרת תמונה ברורה: xAI פועלת בקצב שריפת מזומנים שמזכיר את ימי הבועה של האינטרנט – הימור שמבוסס על אמונה שהיתרון בגודל החישוב יצדיק בעתיד את המחיר היום.

פרויקט Colossus 2

מרבית כספי העסקה יופנו להקמת פרויקט Colossus 2 בממפיס, טנסי – מרכז נתונים שצפוי להיות הגדול בעולם, עם יכולת אספקת חשמל של 1.1 גיגה-וואט. מדובר בעוצמת אנרגיה שמספיקה להפעיל עיר בינונית בארצות הברית.

הפרויקט יכלול כ-300 אלף מעבדי GPU, אם כי לפי דיווחים מסוימים המספר עשוי להגיע עד 550 אלף יחידות, רובם מדגם Blackwell החדש של אנבידיה, בהשקעה של לפחות 18 מיליארד דולר רק על החומרה. מדובר בקפיצת מדרגה טכנולוגית אדירה, שתאפשר ל-xAI לאמן מודלי בינה מלאכותית בקנה מידה שלא נוסה מעולם מחוץ לענקי הענן דוגמת גוגל ומיקרוסופט.

Colossus 2 נבנה כהמשך ישיר ל-Colossus 1, שהוקם תוך 122 יום בלבד והפך כבר למרכז החישוב הגדול בעולם לאימון בינה מלאכותית. המהירות שבה xAI מקימה תשתיות חישוב בהיקפים כאלה מעידה על שאפתנות חסרת תקדים – אבל גם על לחץ תזרימי הולך וגובר, שמעורר שאלות על הקיימות של הקצב הזה לאורך זמן.

האסטרטגיה המעגלית של אנבידיה

העסקה עם xAI משקפת היטב את האסטרטגיה ה”מעגלית” שאנבידיה מיישמת בשנים האחרונות – להשקיע ישירות בלקוחות שלה כדי להבטיח שהם ירכשו ממנה עוד כוח מחשוב. במקום לשמש רק כספקית שבבים, אנבידיה פועלת כמעין מנוע צמיחה של כל תעשיית ה-AI.

קולט קרס (Colette Kress), סמנכ”לית הכספים של החברה, אמרה בספטמבר האחרון כי אנבידיה “מעדיפה להשתמש במזומנים שלה כדי להאיץ את אימוץ הבינה המלאכותית בתעשייה, ולא רק להחזיר הון לבעלי המניות”. במילים אחרות, החברה לא מסתפקת במכירת חומרה – היא בונה מערכת אקולוגית סגורה שבה כל דולר שהיא משקיעה חוזר אליה דרך ביקוש גובר למעבדים ולשירותים הנלווים.

זו גישה חדשנית ואמיצה – היא מאפשרת לאנבידיה להעמיק את השליטה שלה בשוק, אך במקביל חושפת אותה לתלות גוברת בהצלחת הלקוחות שהיא מממנת בעצמה.

תגובת השוק

לאחר פרסום הדיווחים על העסקה, מניית אנבידיה רשמה עלייה חדה, שהפסיקה רצף של שלושה ימי ירידות. אנליסטים ב-Bank of America תיארו את המהלך כ”צעד מתוחכם שמחזק את שליטתה של אנבידיה במערכת האקולוגית של הבינה המלאכותית”, והדגישו כי החברה ממשיכה למצב את עצמה כליבה הפיננסית והטכנולוגית של התחום.

העסקה משתלבת בתוך גל מימון אדיר שמציף את תעשיית הבינה המלאכותית. לפי נתוני שוק, חברות טכנולוגיה גייסו השנה כ-157 מיליארד דולר באגרות חוב בארצות הברית – עלייה של 70% לעומת השנה הקודמת. המספרים הללו משקפים את האמון של השווקים בכך שהבינה המלאכותית תהפוך לאבן היסוד של הכלכלה הדיגיטלית בעשור הקרוב.

על הרקע הזה, גם OpenAI, שמוערכת בכ-500 מיליארד דולר, ו-Anthropic, שגייסה 13 מיליארד בהערכת שווי של 183 מיליארד דולר, מייצגות את אותה תופעה – מרוץ חימוש טכנולוגי שממומן כמעט כולו בכסף זול ובאמונה עמוקה בעתיד המודלים הגדולים.

האתגרים הסביבתיים

בעוד ש-xAI מתכננת להקים את אחד ממרכזי החישוב הגדולים בעולם, בממפיס עצמה גוברת ביקורת חריפה מצד גורמים סביבתיים. שני מתקני Colossus יחד צפויים לצרוך יותר אנרגיה מכל משקי הבית בעיר, ולדרוש כמויות מים אדירות לקירור המעבדים. כדי לעמוד בדרישות אלה, החברה בונה תחנת כוח ייעודית במיסיסיפי ומתקן מיחזור מים בהיקף של כ-80 מיליון דולר.

עם זאת, ארגוני סביבה טוענים כי xAI מפעילה טורבינות גז מתאן עוד לפני שקיבלה את כל ההיתרים הנדרשים. החברה טרם התייחסה פומבית לטענות, והנושא צפוי לעורר דיון ציבורי נרחב על המחיר האנרגטי של מהפכת הבינה המלאכותית.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

בין הימור מחושב להזדמנות היסטורית

על פי הערכות, xAI צופה להגיע לרווחיות עד 2027 – יעד שאפתני בהרבה מזה של OpenAI, שמתכננת תזרים מזומנים חיובי רק ב-2029. מאסק רואה בבינה המלאכותית את הלב של עתיד האימפריה שלו, החל ממכוניות חכמות וכלה ברובוטים עצמאיים. מודל Grok של החברה נועד להתחרות ישירות ב-ChatGPT, ומסמן את שאיפתו של מאסק להחזיר לעצמו את מרכז הזירה הטכנולוגית.

אך מאחורי המספרים האדירים מסתתרת שאלה אחת מהותית: האם אנבידיה רוכשת לעצמה יתרון אסטרטגי ארוך טווח, או נחשפת לסיכון עצום אם חזונו של מאסק יתמוסס? כך או כך, העסקה הזו איננה רק מהלך פיננסי. היא הצהרת אמונה רבת־עוצמה, שהבינה המלאכותית לא רק תשנה את העולם, אלא גם תגדיר מחדש מי יהיו השחקנים השולטים בו.

הפוסט עסקת ענק של אנבידיה ו-xAI עם השקעה של 20 מיליארד דולר במחשוב בינה מלאכותית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

כולנו משתמשים ב-AI, רק לא כולנו מבינים איך

האמת היא ש-Deloitte לא לבד. כמעט כל משרד ייעוץ, חברת מדיה או גוף ממשלתי משתמש היום בבינה מלאכותית כדי לחסוך זמן, לשפר תוצרים ולהיראות חכמים יותר. זו כבר לא טכנולוגיה ניסיונית, זו השגרה החדשה של העבודה. וזה בסדר. אבל השאלה היא איך עושים שימוש ב-AI – כאן בדיוק מתחילה הבעיה. כשהמכונה שנועדה לסייע בכתיבה או ניתוח נתונים הופכת לחלק מתהליך אנושי שאיבד את היכולת להבחין איפה נגמר האדם ומתחיל האלגוריתם – נוצר ואקום מסוכן.

ב-Deloitte, אף אחד לא היה “רע”. פשוט לא היה מישהו אחראי. לא היה מי שיבדוק, מי שיאשר, מי שישאל את השאלה הבסיסית: האם מה שכתוב כאן באמת נכון? וזה כל ההבדל בין תקלה טכנולוגית לתקלה ארגונית. כשאנחנו מפקידים בידי AI משימה מקצועית בלי פיקוח ובקרה, אנחנו כבר לא משתמשים בו ככלי, אנחנו משתמשים בו כתחליף לחשיבה.

מה AI עושה כשהוא לא יודע – ומה זה מלמד עלינו

בינה מלאכותית לא משקרת. היא פשוט ממציאה תשובה כשהיא לא יודעת אם לא אמרנו לה לעצור. אבל בני אדם כן יודעים לעצור. הם יודעים לבדוק, להצליב, לוודא. רק שבמקרה של Deloitte, הם לא עשו את זה. וזה אולי השיעור החשוב ביותר בפרשה כולה:

הכשל לא טמון במודל, אלא באחריות האנושית בעולם שבו הגבולות בין אדם למכונה הולכים ומיטשטשים.

AI הוא לא קסם. הוא מראה. הוא לא הופך ארגונים חכמים יותר, הוא חושף עד כמה הם חכמים באמת. ארגון שאין בו נהלים, בקרה והכשרה, יפיק תוצרים שנראים מושלמים מבחוץ אך ריקים מתוכן מבפנים. הוא ייראה חכם יותר, כשהוא בעצם רק טועה מהר יותר.

Source: Australian Financial Review

המבחן האמיתי של העידן החדש

המהפכה הגנרטיבית לא נמדדת בכמה מהר אנחנו משתמשים בבינה מלאכותית, אלא בכמה חכם, אחראי וזהיר אנחנו עושים את זה. הארגונים שידעו לשלב בין דיוק טכנולוגי לבין אנושיות זהירה, ימצאו את הנוסחה החדשה של אמון. אלה שלא, יגלו שהמכונה לא תחליף אותם – היא פשוט תחשוף כמה קל היה להחליף אותם מלכתחילה.

כי בסוף, לא המכונה נכשלה, אלא האנשים ששכחו לבדוק את מה שהיא יצרה לפני ששלחו את זה הלאה.

הפוסט הטעות של Deloitte היא השיעור של כולנו הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

למה זה נחוץ?

ChatGPT הפך לכלי יומיומי עבור מיליוני מתבגרים ברחבי העולם – משיעורי בית וכתיבה יצירתית ועד שאלות אישיות על החיים. אבל לצד היתרונות, צפו גם סיכונים ש-OpenAI לא יכלה עוד להתעלם מהם.

בשנים האחרונות נחשפו מקרים טראגיים שבהם מתבגרים פנו לצ’אטבוטים מבוססי AI ברגעי משבר, וחלק מהמקרים הסתיימו באסון. בעקבות תביעות משפטיות והעלאת המודעות הציבורית, החברה התחייבה לחזק את ההגנות עבור בני נוער.

המערכת החדשה נועדה לספק איזון עדין: מצד אחד, להורים ניתנת היכולת להציב גבולות ולוודא שהשימוש נעשה בסביבה בטוחה יותר, מצד שני, נשמרת למתבגר מידה של פרטיות, כדי שהכלי לא יהפוך לאמצעי מעקב פולשני.

חשוב להדגיש: ChatGPT אינו מיועד לילדים מתחת לגיל 13. בקרת ההורים מתוכננת במיוחד עבור בני 13-17.

איך מתחילים?

תהליך ההגדרה פשוט יחסית, ומבוסס על שיתוף פעולה בין ההורה למתבגר/ת:

1. נכנסים להגדרות ChatGPT – פתחו את תפריט ההגדרות בחשבון שלכם ובחרו ב-Parental Controls.

כך נראה תהליך קישור החשבון – הוספת בן משפחה ושליחת הזמנה

2. שולחים הזמנה למתבגר/ת – דרך המערכת תוכלו לשלוח קישור באימייל או ב-SMS לחשבון של הילד.

3. המתבגר/ת מאשר – רק לאחר שהמתבגר/ת מאשר/ת את ההזמנה, מתבצע חיבור החשבונות. ההסכמה ההדדית היא תנאי הכרחי.

4. הגדרות נכנסות לפעולה – מרגע שהחשבונות מקושרים, ההורה יכול להפעיל או לשנות את ההגדרות.

5. התראה על ניתוק – אם המתבגר/ת מחליט לנתק את הקישור בהמשך, ההורה יקבל התראה על כך, אך החשבון של הילד/ה יישאר פעיל.

במה שולטים ההורים?

מסך ההגדרות – כך נראית שליטת ההורה על הפיצ’רים העיקריים

סינון תוכן רגיש (ברירת מחדל)

המערכת מפחיתה חשיפה לתוכן גרפי, אתגרים ויראליים מסוכנים, משחקי תפקידים מיניים או אלימים ואידיאלים קיצוניים של יופי. ההורה יכול לכבות את ההגדרה, אך המתבגר/ת לא יכול/ה לשנות אותה בעצמו.

זיכרון שיחות (Memory)

כאן ההורה מחליט אם ChatGPT זוכר שיחות קודמות ומשתמש בהן כדי לשפר תשובות בעתיד, או שכל שיחה מתחילה מחדש ללא הקשר מהעבר.

שימוש לשיפור המודלים (Model Training)

ההורה קובע אם השיחות של המתבגר/ת יישמרו וישמשו לאימון ולשיפור המערכת בעתיד. אם האפשרות כבויה – השיחות לא נכללות בתהליך האימון.

שעות שקטות (Quiet Hours)

ניתן להגדיר זמנים שבהם לא ניתן להשתמש בצ’אט – למשל בלילה, בשעות הלימודים או בזמן משפחתי.

מצב קול (Voice Mode)

אפשרות לחסום את השימוש בגרסת הקול של ChatGPT, כך שהמתבגר/ת יוכלו להשתמש בו רק בגרסה הטקסטואלית.

יצירת תמונות (Image Generation)

מאפשרת להורה לחסום לחלוטין את האפשרות ליצור או לערוך תמונות באמצעות ChatGPT.

שליטה על אפליקציית Sora

במסגרת ההגדרות ניתן לנהל גם את השימוש באפליקציית Sora, מודל הבינה המלאכותית של OpenAI ליצירת וידאו. ההורה יכול לבטל פיד מותאם אישית, לעצור גלילה אינסופית של תוכן, או לחסום את האפשרות לשלוח ולקבל הודעות ישירות.

ניהול הגדרות Sora – שליטה בפיד ובהודעות של המתבגר/ת

פרטיות המתבגר – מה ההורים לא רואים?

המערכת לא נועדה למעקב. ההורים אינם יכולים לצפות בתוכן השיחות של הילד/ה עם ChatGPT – לא בהיסטוריית הצ’אט ולא בזמן אמת.

יוצא מן הכלל קיים רק במקרים נדירים ביותר שבהם מתגלה סימן ברור לסיכון בטיחותי חמור, למשל מחשבות אובדניות. במצב כזה OpenAI עשויה לשלוח התרעה להורה, אך תעביר רק את המידע המינימלי הנחוץ כדי לאפשר התערבות והגנה, ולא את פרטי השיחה המלאים.

התראות בטיחות – ההורה מקבל התרעה רק במקרים חריגים של סיכון חמור

בנוסף, ההורה יכול להחליט באיזו דרך לקבל התראות כאלה: בדוא”ל, בהודעת SMS או בהתראה ישירה באפליקציה (Push Notification).

מגבלות ובעיות שחשוב להכיר

חשוב לדעת מראש שבקרת ההורים ב-ChatGPT היא כלי עזר, לא פתרון קסם. יש לה כמה מגבלות מרכזיות:

המתבגר יכול לנתק את הקישור

הקישור לחשבון ההורה פועל רק כל עוד הילד מסכים. אם הוא בוחר לנתק – כל ההגדרות מבוטלות. ההורה יקבל על כך התראה, אך לא יוכל למנוע את הניתוק.

אפשר לעקוף את המערכת

ההגנות פועלות רק כשמשתמשים בחשבון מחובר. מתבגר/ת שרוצה לעקוף אותן יכול להיכנס ל-ChatGPT בגישה חינמית ללא התחברות, שם בקרת ההורים לא פעילה.

אין אימות גיל חזק

OpenAI עובדת על מערכת לחיזוי גיל שתזהה משתמשים מתחת ל-18 ותפעיל אוטומטית הגנות מתאימות. נכון לעכשיו, הכלי מסתמך בעיקר על קישור בין חשבון הורה לחשבון מתבגר/ת.

ההורים לא רואים שיחות

גם כשבקרת ההורים פעילה, ההורים לא יכולים לקרוא את השיחות עצמן. השליטה מתבצעת רק דרך ההגדרות.

למי זה מתאים?

המערכת מתאימה להורים שרוצים להציב גבולות בריאים לשימוש ב-ChatGPT, אבל אינם מחפשים שליטה מלאה או מעקב פולשני. היא מתאימה במיוחד למשפחות שבהן יש דיאלוג פתוח, והמתבגר מבין את המטרה ומסכים לקשר את החשבונות.

לעומת זאת, הכלי פחות מתאים להורים שמצפים לקבל שליטה מלאה על השימוש או גישה ישירה לשיחות. הוא גם לא מיועד לילדים מתחת לגיל 13, שכן גיל זה אינו נתמך כלל במערכת.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

המלצות מעשיות להורים

חשוב לנו להנגיש ידע וכלים שיעזרו לכם לנהל שיחה פתוחה ובריאה עם הילדים סביב השימוש ב-ChatGPT. הנה כמה נקודות שיכולות לעזור:

לפני שמקשרים חשבונות, כדאי לשבת עם המתבגר ולהסביר למה זה חשוב לכם, ולשמוע גם מה הוא חושב. התאימו את ההגדרות לגיל ולשלב שבו הילד נמצא – בן 13 לא מתמודד עם אותם אתגרים כמו בן 17, ומה שמתאים היום אולי ידרוש עדכון בעוד שנה.

אל תחששו לשנות את ההגדרות עם הזמן, זה חלק טבעי מהתהליך. מעבר לכך, זכרו שהבקרה לא מחליפה שיחה על איך משתמשים ב-AI בצורה חכמה, מה נכון לשתף ומה לא, ואיך מפתחים חשיבה ביקורתית לצד הסקרנות.

אחת לכמה זמן בדקו יחד איך הוא משתמש בצ’אט ומה הוא לומד ממנו – לא כחוקרים, אלא מתוך סקרנות אמיתית.

בסופו של דבר, הכלי הזה יעבוד רק אם יש אמון. אם המתבגר ירגיש שמנסים לשלוט בו בכוח, הוא ימצא דרכים לעקוף את זה. אם הוא ירגיש שאתם שותפים, יש סיכוי גדול יותר שההגדרות באמת יעזרו.

מקורות ותמיכה

OpenAI מפעילה דף משאבים ייעודי להורים שם תוכלו למצוא מדריכים להגדרות, עצות לשיחות עם מתבגרים, נושאים לדיון משפחתי וטיפים ממומחים לשימוש אחראי.

לסיכום, בקרת ההורים החדשה ב-ChatGPT היא צעד חשוב בכיוון הנכון, אבל היא רחוקה מלהיות פתרון מלא. היא מאפשרת להורים להגדיר סינון, שעות שימוש וחסימות, אך אינה נותנת גישה לתוכן השיחות ואינה חסינה מעקיפות. הכלי הזה עובד רק כל עוד יש שיתוף פעולה מצד המתבגר.

המסר המרכזי – בקרת ההורים נותנת כלים להצבת גבולות, אבל לא נועדה להחליף את השיחה והקשר עם המתבגר. ההגדרות יעבדו טוב יותר כשיש אמון, והן משתלבות כחלק מדיאלוג פתוח ולא במקומו.

הפוסט מדריך לבקרת הורים ב-ChatGPT הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה זה Photo Genius של Genspark?

Photo Genius הוא עורך תמונות חדשני מבוסס בינה מלאכותית (AI) שנשלט כולו באמצעות הקול. הוא מאפשר למשתמשים לערוך תמונות באמצעות שיחה טבעית עם האפליקציה, ללא צורך במגע, תפריטים או כלים מסובכים. הפיצ’ר משלב טכנולוגיית שיחה בזמן אמת של OpenAI עם מנוע העריכה המתקדם של Google Nano-Banana, כדי לספק תוצאות מרשימות בשניות.

מה אפשר לעשות עם Photo Genius?

איפור ותסרוקות

שפרו את המראה שלכם בקלות. בקשו “תוסיפי לי איפור” לקבלת מראה טבעי וזוהר, או “תנסי תסרוקות שונות” כדי לראות את עצמכם במגוון סגנונות שיער.

החלפת בגדים ורקעים

לא מרוצים מהבגד שלבשתם בתמונה? פשוט אמרו “החלף לי את החולצה לירוקה” או “תני לי מראה שמתאים לכל עונה”. ניתן גם לשנות את הרקע לחלוטין.

תיקון פוזות והבעות פנים

צילמתם תמונה קבוצתית אבל מישהו יצא עם הבעה לא מוצלחת? Photo Genius יכול לתקן זאת. בסרטון יוטיוב המצורף למעלה, משתמשת מציינת הבעת פנים לא טובה (“Yikes, what a face!”), וה-ai מתקן לה את החיוך באופן מיידי.

“הצילו! תמונות הרוסות”

כולנו מכירים את התמונות שכמעט יצאו מושלמות. Photo Genius מתמחה בתיקון תמונות “הרוסות” על ידי שינוי פוזות, הבעות פנים ועוד.

הוספה והסרה של דמויות וחפצים

אפשר להסיר בקלות אנשים או חפצים לא רצויים מהרקע באמצעות פקודה כמו “מחק את האיש שברקע”. לדוגמה, פספסתם אירוע חברתי? שלחו את התמונה ופשוט בקשו “תוסיף אותי לתמונה”. ה-ai ישלב אתכם בתמונה בצורה טבעית, כאילו הייתם שם תמיד.

איך זה עובד בפועל? מדריך צעד-אחר-צעד

השימוש בפיצ’ר פשוט להפליא ומרגיש כמו שיחה עם חבר:

1. פתחו את אפליקציית Genspark ובחרו את התמונה שברצונכם לערוך.

2. התחילו לדבר: לחצו על אייקון המיקרופון ופשוט אמרו מה תרצו לשנות. השתמשו בשפה טבעית וחופשית. לדוגמה: “אני נראית קצת תיירותית בתמונה הזו, את יכולה לשנות לי את הבגדים למשהו יותר מקומי?”, או “החברים שלי יצאו לבלות בלעדיי, אפשר להוסיף אותי לתמונה איתם?”, או אולי “אני רוצה לנסות איפור עדין ותסרוקת חדשה.”

3. צפו בקסם קורה: האפליקציה תעבד את בקשתכם ותציג את התוצאה בזמן אמת.

4. המשיכו את השיחה: אתם יכולים להמשיך ולבקש שינויים נוספים, לשמור את התמונה או לשתף אותה ישירות מהאפליקציה.

מה מיוחד ב- Photo Genius?

נגישות מלאה

אין צורך בשום ידע טכני. אם אתם יודעים לדבר, אתם יודעים לערוך תמונות.

חיסכון בזמן

במקום לחפש בתפריטים מורכבים, פשוט אומרים את מה שרוצים. התהליך מהיר ויעיל.

תוצאות מקצועיות ומהנות

הכלי חזק מספיק עבור עריכות מקצועיות כמו תיקוני פוזה ושיפור איכות, ומהנה מספיק למשחקים יצירתיים כמו הוספת חברים לתמונות.

הורדה והתנסות

הפיצ’ר זמין באפליקציית Genspark למשתמשי אייפון ואנדרואיד. להורדה לאייפון – חפשו “Genspark” ב-App Store או היכנסו לקישור. להורדה לאנדרואיד – חפשו “Genspark” בחנות Google Play או היכנסו לקישור.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לסיכום, Photo Genius של Genspark מגדיר מחדש את עולם עריכת התמונות והופך אותו לנגיש, מהיר ומהנה מתמיד. בין אם אתם רוצים להציל תמונה חשובה, לשפר את הלוק שלכם, או פשוט ליהנות מיצירתיות אינסופית, זהו הכלי המושלם עבורכם. פשוט דברו, וג’נספארק יעשה את כל השאר.

הפוסט עריכת תמונות מקצועית באמצעות הקול שלכם עם Photo Genius של Genspark הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית