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

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.
9 בנובמבר, 2025

מערכת הקירור של גוגל דיפמיינד בבינה מלאכותית: כיצד בינה מלאכותית מחוללת מהפכה ביעילות אנרגטית של מרכזי נתונים

Google DeepMind משיגה חיסכון של -40% באנרגיה בקירור מרכז נתונים (אך רק -4% מהצריכה הכוללת, מכיוון שהקירור מהווה 10% מהסך הכל) - דיוק של 99.6% עם שגיאה של 0.4% ב-PUE 1.1 באמצעות למידה עמוקה בת 5 שכבות, 50 צמתים, 19 משתני קלט על 184,435 דגימות אימון (שנתיים של נתונים). אושר ב-3 מתקנים: סינגפור (פריסה ראשונה 2016), אימסהייבן, קאונסיל בלאפס (השקעה של 5 מיליארד דולר). PUE כלל-ציית מערכות של גוגל 1.09 לעומת ממוצע בתעשייה 1.56-1.58. Model Predictive Control מנבאת טמפרטורה/לחץ לשעה הקרובה תוך ניהול בו זמנית של עומסי IT, מזג אוויר ומצב ציוד. אבטחה מובטחת: אימות דו-שלבי, מפעילים תמיד יכולים להשבית בינה מלאכותית. מגבלות קריטיות: אפס אימות עצמאי מחברות ביקורת/מעבדות לאומיות, כל מרכז נתונים דורש מודל מותאם אישית (8 שנים, מעולם לא מסחרי). יישום: 6-18 חודשים, דורש צוות רב-תחומי (מדעי נתונים, HVAC, ניהול מתקנים). ניתן ליישם מעבר למרכזי נתונים: מפעלים תעשייתיים, בתי חולים, קניונים, משרדי תאגידים. 2024-2025: גוגל עוברת לקירור נוזלי ישיר עבור TPU v5p, דבר המצביע על מגבלות מעשיות של אופטימיזציה של בינה מלאכותית.