חוקרים מ MIT חקרו וגילו שמרבית הכשלים של סוכני AI בארגונים אינם נובעים מחוסר ידע של המודל, אלא מהתנהגות מערכתית לא יציבה לאורך משימות מרובות שלבים. ארגונים בונים סוכנים שמבצעים חיפוש מידע, מפעילים כלים, כותבים קוד, ומייצרים החלטות, אבל בפועל כל שלב מוסיף הסתברות לשגיאה, ויוצר שרשרת שמגדילה עלויות, זמן טיפול, וסיכון רגולטורי. חוקרים מציעים מסגרת עבודה שמארגנת את פעולת הסוכן סביב פירוק משימות מדוד, אימות ביניים, וניהול אי ודאות לאורך התהליך. גישה כזו פותרת בעיה מוכרת של סוכנים

חברת OpenAI הכריזה על Frontier, פלטפורמה ארגונית לבנייה, פריסה וניהול של סוכני AI לארגונים עם הקשר עסקי, זיכרון, הערכה ובקרות הרשאה. המוצר מאותת על מעבר משלב הדגמות לסוכנים תפעוליים שמחוברים למערכות ליבה, נשלטים תחת ממשל ומדידים לפי תוצאות. חברות כמו HP, Intuit, Oracle, State Farm, Thermo Fisher ו-Uber הוגדרו כמאמצות מוקדמות, ובמקביל דווח על פיילוטים בבנקים ובתשתיות תקשורת. הערכתנו היא שהבשורה האמיתית היא לא עוד יכולת מודל אלא תשתית ארגונית שמקטינה סיכון ומגדילה הסתברות ל-R

חברת OpenAI פרסמה היום סקירה שמדגישה איך Netomi בונה ומתזמרת מערכות סוכנים חכמים בארגונים גדולים. הפלטפורמה משרתת לקוחות Fortune 500 כמו יונייטד איירליינס ודראפטקינגס, ומיישמת שילוב פרקטי בין מודלים מהירים למודלים המתמחים בתכנון רב שלבי. השאלה הארגונית החשובה אינה האם סוכנים יכולים לדבר, אלא האם סוכנים יכולים לבצע תהליכים אמיתיים באופן אמין, מהיר ומבוקר. סוכנים חכמים בארגון: שלוש יכולות ליבה שמפרידות ניסוי מעבודה בייצור חברות רבות משקיעות בצוותי חדשנות שמדגימים יכולות מרשימות

שנת 2026 מסתמנת כשנה שבה סוכני בינה מלאכותית עוברים מהדגמות מרשימות לביצוע עבודה אמיתית בתוך מערכות ליבה. השינוי נובע פחות מקפיצה נוספת במודל שפה ויותר מהבשלה של חיבורי מערכת, הרשאות, תזמור תהליכים ומדידת תוצאות. תעשייה שלמה מתארגנת סביב השאלה מי יהיה שכבת ההפעלה שמחברת בין עובדים, לקוחות ומערכות עסקיות, ומי יישאר ספק מודל בלבד. תובנות שנשמעו לאחרונה בשוק ההון הסיכוני מדגישות כי הערך הכלכלי ינוע אל מי שמחזיק תהליך, נתונים והרשאות, ולא בהכרח אל מי שמייצר את המודל. ארגונים שממה