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

אשליית ההיגיון: הוויכוח שמטלטל את עולם הבינה המלאכותית

אפל מפרסמת שני מאמרים הרסניים - "GSM-Symbolic" (אוקטובר 2024) ו-"The Illusion of Thinking" (יוני 2025) - המדגימים כיצד תוכניות לימודי משפטים (LLM) נכשלות בווריאציות קטנות של בעיות קלאסיות (מגדל האנוי, חציית נהר): "הביצועים יורדים כאשר רק ערכים מספריים משתנים". אפס הצלחות במגדל האנוי המורכב. אבל אלכס לוסן (Open Philanthropy) מתנגד עם "The Illusion of the Illusion of Thinking", המדגים מתודולוגיה פגומה: כשלים היו מגבלות פלט של אסימון, לא קריסת חשיבה, סקריפטים אוטומטיים סיווגו באופן שגוי פלטים חלקיים נכונים, חלק מהחידות היו בלתי פתירות מבחינה מתמטית. על ידי חזרה על בדיקות עם פונקציות רקורסיביות במקום רישום מהלכים, קלוד/ג'מיני/GPT פותרים את מגדל האנוי בן 15 הדיסקים. גארי מרקוס מאמץ את תזת "הסטת ההפצה" של אפל, אך מאמר תזמון שלפני WWDC מעלה שאלות אסטרטגיות. השלכות עסקיות: עד כמה עלינו לסמוך על בינה מלאכותית למשימות קריטיות? פתרון: גישות נוירו-סימבוליות - רשתות עצביות לזיהוי תבניות + שפה, מערכות סמליות ללוגיקה פורמלית. דוגמה: חשבונאות מבוססת בינה מלאכותית מבינה "כמה הוצאתי על נסיעות?" אבל SQL/חישובים/ביקורות מס = קוד דטרמיניסטי.
9 בנובמבר, 2025

🤖 שיחת טכנולוגיה: כאשר בינה מלאכותית מפתחת את שפות הסודיות שלה

בעוד ש-61% מהאנשים כבר חוששים מבינה מלאכותית שמבינה, בפברואר 2025, Gibberlink צברה 15 מיליון צפיות כשהציגה משהו חדש באופן קיצוני: שתי מערכות בינה מלאכותית שמפסיקות לדבר אנגלית ומתקשרות באמצעות צלילים גבוהים בתדרים של 1875-4500 הרץ, בלתי נתפסים לבני אדם. זה לא מדע בדיוני, אלא פרוטוקול FSK שמשפר את הביצועים ב-80%, חותר תחת סעיף 13 של חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי ויוצר אטימות דו-שכבתית: אלגוריתמים בלתי ניתנים לפענוח שמתואמים בשפות בלתי ניתנות לפענוח. המדע מראה שאנחנו יכולים ללמוד פרוטוקולי מכונה (כמו קוד מורס בקצב של 20-40 מילים/דקה), אך אנו ניצבים בפני מגבלות ביולוגיות בלתי עבירות: 126 ביט/שנייה לבני אדם לעומת Mbps+ למכונות. שלושה מקצועות חדשים צצים - אנליסט פרוטוקולי בינה מלאכותית, מבקר תקשורת בינה מלאכותית ומעצב ממשק אנושי של בינה מלאכותית - כאשר IBM, גוגל ו-Anthropic מפתחות סטנדרטים (ACP, A2A, MCP) כדי להימנע מהקופסה השחורה האולטימטיבית. החלטות שיתקבלו היום בנוגע לפרוטוקולי תקשורת של בינה מלאכותית יעצבו את מסלול הבינה המלאכותית בעשורים הבאים.
9 בנובמבר, 2025

מגמות בינה מלאכותית 2025: 6 פתרונות אסטרטגיים ליישום חלק של בינה מלאכותית

87% מהחברות מכירות בבינה מלאכותית כצורך תחרותי, אך רבות מהן נכשלות בשילובה - הבעיה אינה הטכנולוגיה, אלא הגישה. שבעים ושלושה אחוזים מהמנהלים מציינים שקיפות (בינה מלאכותית מוסברת) כגורם קריטי לתמיכה מצד בעלי העניין, בעוד שיישומים מוצלחים עוקבים אחר אסטרטגיית "התחילו בקטן, תחשבו בגדול": פרויקטים פיילוט ממוקדים ובעלי ערך גבוה במקום טרנספורמציות עסקיות בקנה מידה מלא. מקרה אמיתי: חברת ייצור מיישמת תחזוקה חזויה של בינה מלאכותית בקו ייצור יחיד, ומשיגה הפחתה של 67% בזמן השבתה תוך 60 יום, מה שמזרז אימוץ כלל-ארגוני. שיטות עבודה מומלצות מאומתות: מתן עדיפות לשילוב API/תוכנה על פני החלפה מלאה כדי להפחית עקומות למידה; הקדשת 30% מהמשאבים לניהול שינויים עם הכשרה ספציפית לתפקיד מייצרת עלייה של 40% במהירות האימוץ ועלייה של 65% בשביעות רצון המשתמשים; יישום מקביל לאימות תוצאות בינה מלאכותית לעומת שיטות קיימות; הידרדרות הדרגתית עם מערכות גיבוי; מחזורי סקירה שבועיים במשך 90 הימים הראשונים, ניטור ביצועים טכניים, השפעה עסקית, שיעורי אימוץ והחזר השקעה (ROI). הצלחה דורשת איזון בין גורמים טכניים ואנושיים: אלופי בינה מלאכותית פנימיים, התמקדות ביתרונות מעשיים וגמישות אבולוציונית.