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

מפתחים ובינה מלאכותית באתרי אינטרנט: אתגרים, כלים ושיטות עבודה מומלצות: פרספקטיבה בינלאומית

איטליה תקועה על אימוץ של 8.2% בתחום הבינה המלאכותית (לעומת 13.5% בממוצע באיחוד האירופי), בעוד שבכל העולם, 40% מהחברות כבר משתמשות בבינה מלאכותית באופן מבצעי - והמספרים מראים מדוע הפער קטלני: הצ'אטבוט של אמטרק מייצר החזר השקעה של 800%, GrandStay חוסכת 2.1 מיליון דולר בשנה על ידי טיפול אוטונומי ב-72% מהבקשות, וטלנור מגדילה את ההכנסות ב-15%. דוח זה בוחן יישום בינה מלאכותית באתרי אינטרנט עם מקרים מעשיים (Lutech Brain למכרזים, Netflix להמלצות, L'Oréal Beauty Gifter עם מעורבות פי 27 לעומת דוא"ל) ומתייחס לאתגרים טכניים מהעולם האמיתי: איכות נתונים, הטיה אלגוריתמית, אינטגרציה עם מערכות מדור קודם ועיבוד בזמן אמת. מפתרונות - מחשוב קצה להפחתת זמן השהייה, ארכיטקטורות מודולריות, אסטרטגיות נגד הטיה - ועד לסוגיות אתיות (פרטיות, בועות סינון, נגישות למשתמשים עם מוגבלויות) ועד מקרים ממשלתיים (הלסינקי עם תרגום בינה מלאכותית רב-לשונית), גלו כיצד מפתחי אתרים עוברים ממפתחי קוד לאסטרטגים של חוויית משתמש ומדוע אלו המנווטים את האבולוציה הזו היום ישלטו באינטרנט מחר.
9 בנובמבר, 2025

מערכות תומכות החלטות מבוססות בינה מלאכותית: עלייתם של "יועצים" בהנהגה תאגידית

77% מהחברות משתמשות בבינה מלאכותית, אך רק ל-1% יש יישומים "בוגרים" - הבעיה אינה הטכנולוגיה, אלא הגישה: אוטומציה מוחלטת לעומת שיתוף פעולה חכם. גולדמן זאקס, המשתמשת ביועץ בינה מלאכותית על 10,000 עובדים, מייצרת עלייה של 30% ביעילות ההסברה ועלייה של 12% במכירות צולבות תוך שמירה על החלטות אנושיות; קייזר פרמננטה מונעת 500 מקרי מוות בשנה על ידי ניתוח 100 פריטים בשעה 12 שעות מראש, אך משאירה את האבחונים לרופאים. מודל היועץ מטפל בפער האמון (רק 44% סומכים על בינה מלאכותית ארגונית) באמצעות שלושה עמודי תווך: בינה מלאכותית מוסברת עם הנמקה שקופה, ציוני ביטחון מכוילים ומשוב מתמשך לשיפור. המספרים: השפעה של 22.3 טריליון דולר עד 2030, משתפי פעולה אסטרטגיים בתחום הבינה המלאכותית יראו החזר השקעה של פי 4 עד 2026. מפת דרכים מעשית בת שלושה שלבים - הערכת מיומנויות ומשילות, פיילוט עם מדדי אמון, הרחבה הדרגתית עם הכשרה מתמשכת - החלה על פיננסים (הערכת סיכונים מפוקחת), שירותי בריאות (תמיכה אבחונית) וייצור (תחזוקה חזויה). העתיד אינו בינה מלאכותית שתחליף בני אדם, אלא תזמור יעיל של שיתוף פעולה בין אדם למכונה.
9 בנובמבר, 2025

מדריך מלא לתוכנות בינה עסקית לעסקים קטנים ובינוניים

שישים אחוז מהעסקים הקטנים והבינוניים האיטלקיים מודים בפערים קריטיים בהכשרת נתונים, ל-29% אין אפילו נתון ייעודי - בעוד ששוק ה-BI האיטלקי צמח מ-36.79 מיליארד דולר ל-69.45 מיליארד דולר עד 2034 (קצב צמיחה שנתי ממוצע של 8.56%). הבעיה אינה הטכנולוגיה, אלא הגישה: עסקים קטנים ובינוניים טובעים בנתונים המפוזרים על פני מערכות CRM, ERP וגליונות אלקטרוניים של אקסל מבלי להפוך אותם להחלטות. זה חל גם על אלו שמתחילים מאפס וגם על אלו המחפשים לייעל. קריטריוני הבחירה המרכזיים: שמישות באמצעות גרירה ושחרור ללא חודשים של הכשרה, יכולת הרחבה שגדלה איתך, אינטגרציה מקורית עם מערכות קיימות, עלות כוללת מלאה (יישום + הכשרה + תחזוקה) לעומת מחיר רישיון בלבד. מפת דרכים בת ארבעה שלבים - יעדי SMART מדידים (הפחתת נטישה ב-15% ב-6 חודשים), מיפוי מקורות נתונים נקיים (זבל נכנס = זבל יוצא), הכשרת צוותים לתרבות נתונים, פרויקטים פיילוט עם לולאת משוב מתמשכת. בינה מלאכותית משנה הכל: החל מ-BI תיאורי (מה קרה) ועד אנליטיקה רבודה (רבודה) שחושפת דפוסים נסתרים, אנליטיקה ניבויית שמעריכה ביקוש עתידי, ואנליטיקה מרשם שמציעה פעולות קונקרטיות. Electe דמוקרטיזציה של כוח זה עבור עסקים קטנים ובינוניים.