Newsletter

הזדמנויות לסטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית בשנת 2025 *מעודכן*

"בעוד שכולם ממהרים ליישם את GPT-5, עדיין יש אנשים שמרוויחים כסף ממכירת כפתורים." ההזדמנות האמיתית של בינה מלאכותית בשנת 2025 אינה להמציא את הגלגל מחדש - היא לפתור בעיות אמיתיות מבלי לבזבז תקציבים. נישות שלא מוערכות כראוי: התאמה אישית שלא גורמת ללקוחות להרגיש כאילו הם ב"מראה שחורה", עוזרי שירותי בריאות שיכולים להבחין בין הצטננות לחדר מיון, ניתוחים עבור עסקים קטנים ובינוניים ששונאים את אקסל. הצלחה? לא עבור אלו עם הבינה המלאכותית החזקה ביותר, אלא עבור אלו שהופכים אותה לנגישה, שימושית ובת קיימא.

מדריך חצי רציני להישרדות בהלת הזהב של הבינה המלאכותית (בעוד שכולם מעמידים פנים שהם יודעים מה זה באמת GPT-5) *מעודכן*

בינה מלאכותית נכנסת לשלב הבוגר שלה (גם אם היא עדיין מתנהגת לפעמים כמו נער, ומפלטת תשובות אקראיות). כאן סטארט-אפים יכולים באמת לעשות שינוי, מבלי להבטיח להציל את העולם או לחזות עתיד שאפילו סם אלטמן לא יודע.

נישות שוק שאף אחד לא מספר לכם עליהן (אבל כדאי לכם לשקול)

1. התאמה אישית שלא מפחידה: פלטפורמות שהופכות נתונים לחוויות מותאמות אישית, מבלי לגרום ללקוחות להרגיש כאילו הם בפרק של "מראה שחורה" . החל ממסחר אלקטרוני שיודע מתי לא להציע מוצר, ועד תוכן שמתאים את עצמו באמת לטעמו של המשתמש (ולא למה שהאלגוריתם חושב שאתם צריכים לרצות).

2. עוזרי בריאות וירטואליים עם לב ♥️

  • ניהול פגישות בלי ה"נחזור אליך" הרגיל (כן, אנחנו עדיין מחכים לשיחה משנת 2019)
  • מיון וירטואלי שמבחין בין "אני מצוננת" לבין "אני זקוקה לטיפול חירום" (ואינה מציעה כריתה עקב ציפורן חודרנית)
  • המשך קריאה שלא נשמע כאילו נכתב על ידי רובוט (למרות שבאופן אירוני, הם אכן נכתבו)

3. יצירת תוכן לבני אדם כלים המסייעים ביצירת תוכן עם נשמה:

  • טקסטים של קידום אתרים שלא נראים כאילו נכתבו על ידי בוט (זה אכן בוט, וזה ניכר)
  • פוסטים שלא יגרמו לנכדים שלכם להתבייש בכם (אלה שכבר מגלגלים עיניים כשאתם משתמשים בטלפון הנייד שלכם עם שתי אצבעות)
  • עותק משכנע בלי להישמע כמו מוכר שטיחים מפורסם שצועק מבצע מיוחד!!!

4. בתים חכמים (אבל לא יותר מדי) מערכות שמקלות על החיים בלי להפוך את הבית שלכם ל-HAL 9000:

  • הם לומדים את ההרגלים שלך (אפילו את המביכים כמו צפייה בתוכניות ריאליטי בשלוש לפנות בוקר)
  • הם מייעלים את הצריכה (ואת הארנק המתרוקן שלכם)
  • הם משתלבים עם הכל (אפילו עם המכשיר החכם הזה שקניתם ב-2018 ומעולם לא הגדרתם)

5. אנליטיקה לעסקים קטנים ובינוניים ששונאים את אקסל - כלים שהופכים את המספרים לידידותיים אפילו למי שסיימו תיכון:

  • לוחות מחוונים שאינם דורשים דוקטורט באסטרופיזיקה קוונטית כדי להבין
  • תחזיות שנראות כמו קסם (אבל הן מדע, הודות למודל רב-מודאלי שאפילו המפתחים לא מבינים)
  • תובנות שתוכלו להשתמש בהן בפועל (לא גרפים צבעוניים כדי להרשים משקיעים)

אסטרטגיות לאי כישלון (או לפחות כישלון בסטייל)

  • מצאו בעיה שבאמת מעצבנת מישהו ✅ (אל תמציאו בעיות שקיימות רק במצגת שלכם)
  • התחילו בקטן אבל תחלמו בגדול ✅ (קודם כל משרד הגראז' שלכם, הטיפוס של קלוד, אחר כך ג'מיני ו-GPT)
  • נהלו את הכסף שלכם כאילו היה שלכם (כי במוקדם או במאוחר זה יקרה, כאשר משקיעים יפסיקו להאמין באגדות) ✅
  • שיפור מתמיד (אך בלי לשלוח עדכונים בשעה 3 לפנות בוקר שמוחקים את כל נתוני המשתמש) ✅

מגזרים שלא יאפשרו לכם לחיות מתחת לגשר

  • שירותי בריאות (למרבה הצער, אנשים תמיד חולים, אך היזהרו מכללי חוק הבינה המלאכותית האירופי מ-2 בפברואר 2025)
  • טכנולוגיית חינוך (כי למידה אף פעם לא יוצאת מהאופנה, והתלמידים פחות ופחות מוכנים)
  • אבטחת סייבר (כי בזמן שאתם ישנים, מישהו מנסה לפרוץ למכונת הקפה המחוברת שלכם)

האמת על הצלחה בשנת 2025 לא תהיה שייכת לאלו עם הבינה המלאכותית החזקה ביותר, אלא לאלו שיפתרו בעיות אמיתיות בלי:

  • שריפת תקציבי לקוחות (כי לא לכולם יש את המיליארדים של מיקרוסופט)
  • מבטיחים להמציא את הגלגל מחדש (כאשר כל מה שצריך זה עדכון)
  • שימוש ב"בלוקצ'יין" וב"מטה-ברס" באותו משפט (זהו עבירה שעונשה על פי חוק הבינה המלאכותית)

החידוש האמיתי יהיה להפוך את הבינה המלאכותית ל:

  • נגיש (אפילו למי שלא יודע מה זה שנאי או מה המשמעות של GPT-5o, שגם ככה לא יגיע לפני סוף 2025)
  • שימושי (שימושי בעולם האמיתי, לא רק במצגת עם תרשימי צמיחה אקספוננציאלית)
  • בר-קיימא (גם עבור כדור הארץ וגם עבור חשבון הבנק שלך, שכן עלויות ההכשרה ממשיכות לעלות)
  • עומדים בכללים החדשים (מכיוון שאיסורי חוק הבינה המלאכותית האירופי יהפכו למציאות החל משנת 2025, והקנסות יכולים להגיע עד 15 מיליון יורו)

זכרו שבעוד שכולם ממהרים ליישם את Claude 3.7 Sonnet או GPT-o3, עדיין יש אנשים שמרוויחים כסף ממכירת כפתורים. לפעמים הטכנולוגיה הפשוטה ביותר היא זו שעובדת הכי טוב.

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.