עֵסֶק

מכתב משנת 2028: מהפכת הבינה המלאכותית האמיתית לא הייתה מה שחשבנו

"אתם בונים פרארי לעולם שבקרוב יתקדם בטלפורטציה." מכתב משנת 2028: חברות שפשוט "יישמו בינה מלאכותית" הן כמו אלו שפשוט "בנו אתר אינטרנט" בשנת 1995. השאלה הלא נכונה? "כיצד נוכל להשתמש בבינה מלאכותית כדי לייעל את X?" השאלה הנכונה? "אם היינו מעצבים מחדש מאפס, האם X עדיין היה קיים?" עצה מעשית: השקיעו 20% ממשאבי הבינה המלאכותית שלכם לא בייעול מה שאתם עושים, אלא בגילוי מה להפסיק לעשות.

[הערה: זהו "מכתב מהעתיד" בדיוני לחלוטין, מסר בבקבוק המוזרק לים הזמן עם רמז של פרובוקציה וחיוך. לא היו מעורבים נוסעים בזמן בכתיבת פוסט זה.]

שותפים, לקוחות וצופי טכנולוגיה יקרים של 2025,

אני פאביו לאוריה, מייסד Electe (כן, אנחנו עדיין קיימים בשנת 2028!)*, והחלטתי לשבור כל כלל של שיווק תאגידי כדי לשתף אתכם בכמה מחשבות מהצד הזה של גשר הזמן.

בשנת 2025, אתם עדיין דנים ב"משבר האמצעי" של הבינה המלאכותית וכותבים אינספור ניירות לבנים על "שילוב נכון" בין בני אדם למכונות. אנחנו כאן בשנת 2028 מביטים לאחור על התקופה הזו כעידן שבו כל המערכת האקולוגית הטכנולוגית פספסה לחלוטין את הנקודה.

מה שהבנו (מאוחר מדי)

כמייסד שניהל שלושה סבבי גיוס, שני תהליכים מהפכניים וכישלון רכישה של הרגע האחרון, הנה האמת שאף יועץ אסטרטגיה לא רצה להודות בה בשנת 2025: כולנו ייעדנו תשובות לשאלות הלא נכונות.

החברות החדשניות ביותר לא היו אלו עם "אסטרטגיית הטמעת הבינה המלאכותית הטובה ביותר", אלא אלו שהיה להן האומץ להגדיר מחדש לחלוטין את הבעיות שניסו לפתור.

לעזאזל עם היעילות (כן, באמת אמרתי את זה)

בשנת 2025, מדדי ה-KPI שלכם עדיין מודדים כמה מהר בינה מלאכותית יכולה לבצע משימות קיימות. כאן, בשנת 2028, אנו מודדים עד כמה באופן רדיקלי בינה מלאכותית מאפשרת לנו לחשוב מחדש על משימות אלה, או לבטל אותן לחלוטין.

נקודת המפנה הגיעה כאשר הפסקנו לשאול, "כיצד נוכל להשתמש בבינה מלאכותית כדי לייעל את תהליך X שלנו?" והתחלנו לשאול, "אם נוכל לעצב מחדש את החברה שלנו מאפס בעזרת הטכנולוגיות האלה, האם תהליך X עדיין קיים?"

לחברות שקוראות אותי

אם אתם חברה שמשקיעה מיליונים ב"שיפור הדרגתי" באמצעות בינה מלאכותית, אתם בונים פרארי לעולם שבקרוב יתקדם בטלפורטציה.

הנה מה שמנהל הטכנולוגיה הראשי שלך צריך לעשות באמת:

  1. זהה אילו חלקים במודל העסקי שלך קיימים רק בגלל מגבלות טכנולוגיות מיושנות
  2. קבע אילו בעיות לקוחות אתה פותר בעקיפין שתוכל לטפל בהן ישירות
  3. הפכו את צוותי המוצר שלכם למעבדות "הריסה יצירתית" - תנו להם את הכוח לא רק לבנות, אלא גם להרוס.

הסטארט-אפים שאוכלים את השוק שלכם בשנת 2028 שלי אינם אלה עם הבינה המלאכותית הטובה ביותר. הם אלה שהשתמשו בבינה מלאכותית כדי לחשוב מחדש לחלוטין מה זה אומר להיות חברה בתעשייה שלכם.

הזמנה לדמיון רדיקלי

בציר הזמן שלי, חברות שפשוט "יישמו בינה מלאכותית" הן כמו אלו שפשוט "בנו אתר אינטרנט" בשנת 1995. הכרחי, אך באופן טרגי לא מספיק.

החברות ששולטות הן אלו שהיה להן האומץ לדמיין: "אם היינו יכולים לפתור את הבעיה הזו מאפס, עם טכנולוגיות שנראות כמו קסם, איך היינו עושים את זה?"

אז, בזמן שכולם בשנת 2025 עסוקים בוויכוח על האיזון הנכון בין אוטומציה לפוטנציאל אנושי, עשו לעצמכם טובה: שאלו את עצמכם האם הבעיות שאתם מנסים לפתור עדיין יהיו קיימות בעוד שלוש שנים.

נתראה כאן בעתיד. זה מוזר יותר, פרוע יותר, ומעניין לאין שיעור ממה שהניירות הלבנים המשעממים שלך צופים.

פאביו לאוריה, מנכ"ל ומייסד, Electe , 11 במאי, 2028

נ.ב.: אמזון רכשה זה עתה את OpenAI. וכן, כולנו היינו המומים בדיוק כמוכם.

שאלות נפוצות מההווה לעתיד

ש: האם אתה ג'ון טיטור החדש? האם עלינו לדאוג מפרדוקסי הזמן?

א: בניגוד לטיטור, אני לא כאן כדי להזהיר אותך מפני אסונות מתקרבים או לדבר על מחשבי IBM 5100. אין לי יחידת תזוזת זמן C204 המותקנת על שברולט - רק מחשב נייד עם יותר מדי קפאין במערכת שלו. "המסע בזמן" שלי מתרחש אך ורק באמצעות ספקולציה יצירתית. שום רצף זמן-מרחב לא נפגע במהלך כתיבת מאמר זה.

ש: אילו חברות כדאי לנו לקנות/למכור בהתבסס על "תובנות עתידיות" שלך?

א: אם הייתי באמת מהעתיד והיה לי את המידע הזה, שיתוף שלו היה הדרך האחרונה לשמור על דיוקו! עצם חשיפת מידע עתידי משנה את מהלך ההווה. בכל מקרה, השקעה המבוססת על פוסטים פרובוקטיביים באינטרנט היא בדרך כלל אסטרטגיה מפוקפקת. לצטט אדם חכם בן זמני: "השוק יכול להישאר לא רציונלי יותר זמן מאשר אתה יכול להישאר בעל יכולת פירעון."

ש: למה אתה מתכוון ב"תקרית דנבר" שהזכרת?

א: אה, זה. בואו נגיד שבשנת 2026 כולנו נלמד לקח חשוב על מגבלות האופטימיזציה האלגוריתמית במערכות קריטיות. אבל אל תדאגו יותר מדי - זה האיץ רפורמות נחוצות והוביל להצהרת דנבר על אחריות טכנולוגית. כמו שאני תמיד אומר, לפעמים צריך לשבור אלגוריתם כדי לחולל מהפכה .

ש: האם אתה רציני לגבי הרעיון שעלינו להפסיק להתמקד ביעילות?

א: אני לא תומך בנטישת היעילות, אלא בדחיקתה למקומה הראוי: אמצעי, לא מטרה. יעילות ללא כיוון היא כמו פרארי ללא יעד. בשנת 2028 שלי, החברות החכמות ביותר שואלות את עצמן תחילה, "מה עלינו ליצור?" ורק אחר כך, "איך נוכל ליצור זאת ביעילות?". היפוך השאלות הללו היה טעות קולקטיבית שלנו.

ש: מה העצה המעשית האמיתית מאחורי כל הנרטיב העתידני הזה?

א: הקדישו 20% ממשאבי הבינה המלאכותית שלכם לא לייעול מה שאתם כבר עושים, אלא לחקר מה אתם יכולים להפסיק לעשות לגמרי. היתרון התחרותי האמיתי לא יהיה באלה שעושים דברים ישנים מהר יותר, אלא באלה שמבינים ראשונים שחלק מהדברים האלה כבר לא צריכים להיעשות. הרס יצירתי מתחיל בבית.

[הערה: האמור לעיל הוא בדיה יצירתית בלבד. אין בו כדי להשתמע תחזיות שוק, ייעוץ פיננסי או ידע עובדתי על העתיד. המחבר אינו נושא באחריות להחלטות עסקיות שהתקבלו על סמך מסרים בבקבוקים מקווי זמן חלופיים.]

משאבים לצמיחה עסקית

9 בנובמבר, 2025

ויסות מה שלא נוצר: האם אירופה נמצאת בסיכון של חוסר רלוונטיות טכנולוגית?

אירופה מושכת רק עשירית מההשקעות העולמיות בבינה מלאכותית, אך טוענת שהיא מכתיבה כללים גלובליים. זהו "אפקט בריסל" - הטלת תקנות גלובליות באמצעות כוח שוק מבלי לעודד חדשנות. חוק הבינה המלאכותית נכנס לתוקף בלוח זמנים מדורג עד 2027, אך חברות טכנולוגיה רב-לאומיות מגיבות באסטרטגיות התחמקות יצירתיות: הפעלת סודות מסחריים כדי להימנע מחשיפת נתוני הדרכה, הפקת סיכומים תואמים טכנית אך בלתי מובנים, שימוש בהערכה עצמית כדי להוריד את דירוג המערכות מ"סיכון גבוה" ל"סיכון מינימלי", ועיסוק ב"קניית פורומים" על ידי בחירת מדינות חברות עם בקרות פחות מחמירות. הפרדוקס של זכויות יוצרים חוץ-טריטוריאליות: האיחוד האירופי דורש ש-OpenAI יעמוד בחוקים האירופיים גם עבור הדרכה מחוץ לאירופה - עיקרון שמעולם לא נראה במשפט הבינלאומי. "המודל הכפול" צץ: גרסאות אירופאיות מוגבלות לעומת גרסאות גלובליות מתקדמות של אותם מוצרי בינה מלאכותית. הסיכון האמיתי: אירופה הופכת ל"מבצר דיגיטלי" מבודד מחדשנות עולמית, כאשר אזרחים אירופאים ניגשים לטכנולוגיות נחותות. בית המשפט לצדק כבר דחה את הגנת "סודות מסחריים" בתיק ניקוד האשראי, אך אי הוודאות הפרשנית נותרה עצומה - מה בדיוק המשמעות של "סיכום מפורט מספיק"? איש אינו יודע. השאלה האחרונה שנותרה ללא מענה: האם האיחוד האירופי יוצר דרך שלישית אתית בין הקפיטליזם האמריקאי לשליטת המדינה הסינית, או פשוט מייצא בירוקרטיה למגזר שבו הוא אינו מתחרה? לעת עתה: מובילה עולמית ברגולציה של בינה מלאכותית, שולית בפיתוחה. תוכנית עצומה.
9 בנובמבר, 2025

חריגים: המקום שבו מדע הנתונים פוגש סיפורי הצלחה

מדע הנתונים הפך את הפרדיגמה: חריגים אינם עוד "טעויות שיש לבטל" אלא מידע בעל ערך שיש להבין. חריג בודד יכול לעוות לחלוטין מודל רגרסיה לינארית - שינוי השיפוע מ-2 ל-10 - אך ביטולו עלול לגרום לאובדן האות החשוב ביותר במערך הנתונים. למידת מכונה מציגה כלים מתוחכמים: Isolation Forest מבודד חריגים על ידי בניית עצי החלטה אקראיים, Local Outlier Factor מנתח צפיפות מקומית, ואוטואנקודרים משחזרים נתונים רגילים ומסמנים את מה שהם לא מצליחים לשחזר. ישנם חריגים גלובליים (טמפרטורה -10°C באזורים הטרופיים), חריגים הקשריים (הוצאה של 1,000 אירו בשכונה ענייה) וחריגים קולקטיביים (שיאים מסונכרנים בתעבורת הרשת המצביעים על התקפה). הקבלה עם גלדוול: "כלל 10,000 השעות" שנוי במחלוקת - פול מקרטני אמר, "קבוצות רבות עשו 10,000 שעות בהמבורג ללא הצלחה; התיאוריה אינה חסינת תקלות". הצלחה מתמטית אסייתית אינה גנטית אלא תרבותית: מערכת המספרים האינטואיטיבית יותר של סין, גידול אורז דורש שיפור מתמיד לעומת התרחבות טריטוריאלית של החקלאות המערבית. יישומים בעולם האמיתי: בנקים בבריטניה מפצים 18% מההפסדים הפוטנציאליים באמצעות זיהוי אנומליות בזמן אמת, ייצור מזהה פגמים מיקרוסקופיים שבדיקה אנושית הייתה מפספסת, שירותי בריאות מאמתים נתוני ניסויים קליניים עם רגישות של 85%+ לזיהוי אנומליות. לקח אחרון: ככל שמדע הנתונים עובר מסילוק חריגים להבנתם, עלינו לראות קריירות לא קונבנציונליות לא כאנומליות שיש לתקן אלא כמסלולים בעלי ערך שיש לחקור.