הזיות של מודלי שפה הן לא תקלה נדירה, אלא רעש תפעולי שחוזר בכל ארגון שמאמץ בינה מלאכותית גנרטיבית. הבעיה מופיעה בוודאי בשימושי צללים של בינה מלאכותית, כאשר עובדים מעתיקים מידע לכלים לא מורשים ומקבלים תשובות שנשמעות סמכותיות, אבל גם במערכות מאושרות שבהן המודל פועל על מידע חלקי, על ניסוח מעורפל או על הקשר עסקי שלא הוגדר היטב. שאלה עסקית מרכזית עולה שוב ושוב: כיצד עובדים מתמודדים בפועל עם הזיות, ומה אפשר ללמוד מההתנהגות שלהם כדי לשפר תהליכי הטמעה, לצמצם סיכונים ולהגדיל תשואה מפרו

הכותרות על אוטומציה מבוססת בינה מלאכותית חוזרות, אבל בשנת 2026 הן מתגבשות לכדי שינוי תפעולי עמוק: מעבר מכלי עזר שמייצרים תוכן, לסוכנים שמבצעים משימות מקצה לקצה בתוך תהליך עסקי. בראיונות ומחקרים מהשנה האחרונה חוזר אותו מסר: הארגונים שיצליחו אינם אלה שיאמצו עוד כלי, אלא אלה שיבנו שיטת הפעלה, ממשל ובקרות המותאמים לסוכנים. הפער בין ניסוי נחמד לבין ערך פיננסי קבוע ייקבע בעיקר על ידי תכנון תהליך, מדידה, ושילוב נכון של פיקוח אנושי. סאטיה נדלה, מנכ"ל Microsoft, פרסם השבוע בבלוג האישי

ארגונים שמטמיעים עוזרים מבוססי מודלי שפה גדולים מגלים מהר שהבעיה אינה רק איכות תשובה נקודתית, אלא עקביות לאורך זמן. שיחות ארוכות חוצות ימים ושבועות, ואז חלון ההקשר נגמר, והמערכת נאלצת לקצר היסטוריה או לסכם אותה. תהליך הקיצור מוחק החלטות ותלויות, ותהליך הסיכום משנה ניסוחים מחייבים ומעלים ניואנסים קריטיים. תוצאה ישירה של אובדן הקשר היא סיכון תפעולי. מערכת שירות לקוחות יכולה לחזור על שאלות שכבר נענו, מערכת מכירות יכולה לשכוח חריגי תמחור שאושרו, ומערכת ניהול פרויקטים יכולה לשנות

חברות אשראי ובנקים פועלים בסביבה שבה פרופיל לווה, תנאי שוק ומדיניות סיכון משתנים מהר יותר מקצב עדכון המודלים. מערכות דירוג מסורתיות מצטיינות בזיהוי דפוסים, אבל מתקשות להפעיל היסק אדפטיבי, להציג נימוקים עקביים, ולהגיב בזמן אמת לשינויים בתמונה הכוללת. מסגרת Agentic AI מציעה מעבר ממודל יחיד שמחזיר ציון לתהליך החלטה מודולרי שמבצע סדרת בדיקות ופעולות, מתעד את נתיב ההחלטה, ומייצר הסברים שמתאימים לציות ולחקירה. להבין Agentic AI בניהול סיכוני אשראי: מה המחקר מציע ומה משתנה בארכיטקטור

חוקרי אוניברסיטת MIT ומעבדת MIT IBM Watson AI Lab מציגים מנגנון מיקום חדש בשם PaTH Attention, שמטרתו לשפר את יכולת ההבנה וההיגיון של מודלי שפה גדולים בטקסטים ארוכים. השיפור מכוון במיוחד למעקב אחרי שינויי מצב והקשרים לוגיים לאורך מסמכים גדולים, תוך יעילות חישובית שמאפשרת הרצה מעשית על GPU. המשמעות הארגונית ברורה, יכולות LLM הופכות מדיבור כללי על מסמכים ליכולת עבודה אמינה יותר עם תהליכים עתירי מסמכים, שינויי גרסאות ותיעוד מתגלגל. מודלי שפה גדולים ו PaTH Attention: מה השתנה בקיד

תערוכת CES 2026 חידדה מסר אחד ברור לשוק: הביקוש לחישוב AI אינו מתכנס, אלא מתרחב. על הבמה נשמעו הצהרות שממחישות את גודל המהפכה, לצד צוואר בקבוק שמקבל ממד אסטרטגי: יכולת הארגון להשיג, לתעדף ולנצל חישוב, ובעיקר חישוב לאינפרנס, הופכת לגורם מגביל של צמיחה, איכות שירות ויתרון תחרותי. מובילי תעשייה מצביעים על מחסור מתמשך במעבדי GPU, ובמקביל מציגים האצה חדה במפת הדרכים של החומרה. מנכ"לית אחת החברות הבולטות בתחום הדגישה שהפער בין הביקוש להיצע רחוק מלהיסגר, ואף ציינה שהמוצרים הבאים בתח

ארגונים מאמצים דפדפני AI וסוכנים שמבצעים משימות מקצה לקצה, אבל במקביל נפתח וקטור תקיפה שהופך לבעיה מבנית. מדובר בהזרקת הנחיות לתוך תוכן שהמודל קורא, באופן שגורם לו לעקוף כוונות משתמש, מדיניות אבטחה או נהלים תפעוליים. חברת OpenAI העריכה כי כלים מסוג דפדפן AI עשויים להישאר פגיעים לתקיפות מהסוג הזה לאורך זמן, גם עם שכבות הגנה מתקדמות. גישה ניהולית נכונה מתחילה בהבנה שהפתרון אינו רק טכני, אלא תפעולי, חוזי ופיננסי. הזרקת פרומפט (Prompt Injection) כמכפיל סיכון בדפדפני AI תקיפת הזרק

מחקר חדש מציע תובנה פרקטית למנהלים שמפעילים עוזרי ידע ארגוניים: הבעיה המרכזית אינה רק איכות המודל, אלא איכות תהליך החיפוש שמזין אותו. המחקר מציג שיטה שבה תהליך השליפה ממאגרי ידע הופך לחלק אינטגרלי מתהליך החשיבה של מודל השפה, ולא שלב מקדים טכני. התוצאה היא שיפור דיוק, הגדלת מגוון מקורות והפקת נימוק רב-שלבי, תוך הפחתת שליפות מיותרות שמובילות לתשובות משכנעות אך שגויות. אחזור ידע מודע-נימוק: מה המחקר מגלה ולמה זה חשוב לארגונים עתירי מסמכים המחקר Reasoning in Action: MCTS-Driven K

הידיעה על איחוד צוותי מוצר, מחקר ופיתוח ב-OpenAI לקראת השקת מכשיר אישי מבוסס קול בתוך כשנה היא לא רק עוד עדכון מוצר. מדובר באיתות אסטרטגי: הממשק הקולי הופך ממוצר נישה לשכבת אינטראקציה מרכזית, בעיקר בסביבות שבהן ידיים ועיניים עסוקות, כמו רכב, מוקדי שירות, שטח לוגיסטי ותפעול. גם Meta, Google ו-Tesla דוחפות חזק לשם, עם דוגמאות כמו מיקרופונים מרובים במשקפיים חכמים, סיכומי חיפוש קוליים ועוזרים שיחתיים ברכב. במקביל להייפ, ארגונים בישראל נתקלים במציאות מורכבת יותר: תמיכה בעברית היא

מילות מפתח: הטמעת AI בארגון, סוכני AI, מודלים קטנים. בשנת 2026 נראה שינויים משמעותיים. לא עוד קפיצה בגודל מודלי שפה, אלא שינוי פרדיגמה: מעבר ממופעי יכולת מרשימים ליישום תפעולי בתוך תהליכי עבודה אמיתיים. לפי TechCrunch, מומחי תעשייה מצביעים על שלושה מנועים משלימים: מודלים קטנים ומכווננים, סוכנים אוטונומיים שמחוברים לכלים ארגוניים, והתמקדות בארכיטקטורה ותהליכים במקום להניח שגידול במודל יפתור הכול. מהזווית העסקית, המסר הוא חד: 2026 תהיה שנת ההטמעה או שנת האכזבה. ההבדל בין הצלח

יצרנית החומרה Plaud הכריזה לקראת CES 2026 על שני מהלכים שמציירים כיוון ברור בשוק: מצד אחד, שדרוג לדור חדש של סיכת תיעוד פגישות חכמה, ומצד שני, כניסה ישירה לשוק תיעוד הפגישות המקוונות עם אפליקציית Mac שמתחרה בפתרונות תוכנה מובילים. מאחורי הידיעה מסתתרת שאלה אסטרטגית רחבה יותר: האם אנחנו בדרך חזרה ללבישים ייעודיים שמבזרים פונקציות מהטלפון, או שמדובר בנישה שתישאר משלימה בלבד? תיעוד פגישות עם AI: מה Plaud באמת משיקה ומה זה אומר לארגונים המוצר החדש נקרא NotePin S ונמכר במחיר של 17