איך השינוי הדרמטי מ- 8 אלף טוקנים ב- 2023 ועד ל 10 מיליון טוקנים ב 2026 משפיע על יישום סוכני AI? מודלי שפה עברו בשלוש השנים האחרונות קפיצה שמרגישים בה בכל פרויקט ארגוני, מחלונות הקשר (Context Windows) של אלפי טוקנים בודדים אל מציאות שבה מיליוני טוקנים הם יעד תכנוני מעשי. מנהלים וצוותי הנדסה חווים את השינוי לא רק כעוד שיפור ביצועים, אלא כעדכון יסודי של כללי המשחק בבניית תהליכים מורכבים. השינוי בולט בפרט סביב אייג'נטים שמבצעים תכנון, שימוש בכלים ושרשראות החלטה ארוכות. במאמר זה

מערכות RAG עברו בשנים האחרונות מהדגמות מרשימות לתשתית שמחזיקה מוצרי בינה מלאכותית בייצור, במיוחד בארגונים שמחויבים לדיוק, לציטוט מקורות ולשינויי ידע תכופים. ארכיטקטורת Retrieval-Augmented Generation משלבת חיפוש במאגר ידע חיצוני עם מודל שפה גנרטיבי, וכך מפחיתה הסתמכות על ידע פרמטרי ומקטינה הזיות. השאלה כבר איננה האם להשתמש בפתרון כזה, אלא איך לבנות אותו כך שיעבוד תחת עומס, תחת רגולציה ותחת דרישות אבטחה, ובמקביל ישמור על יחס עלות-תועלת. מערכות RAG בארגונים: מה זה, ומה השתנה ב-2

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

תופעת ההסכמה והארכה בטח שמתם לב לזה: אתם שואלים את ChatGPT, Claude או כל מודל שפה אחר שאלה פשוטה, ומקבלים בתגובה הרצאה שלמה. או גרוע מכך: אתם מציגים טענה שגויה, והמודל מסכים איתכם בנימוס במקום לתקן אתכם. התופעות האלה, המכונות "דידקטיזם" (נטייה להרצות) ו"סיקופנטיות" (הסכמת יתר), הן לא באג אקראי אלא תוצר ישיר של האופן שבו מודלים אלה אומנו. מחקרים שפורסמו לאחרונה חושפים את תופעת "מודלים מרצים והסכמת יתר": מודלי שפה גדולים מעדיפים באופן שיטתי להסכים עם המשתמש על פני אמירת האמת, ו

אם יצא לכם לבננות פרומפטים מסובכים מורכבים הבעיה הזו לא זרה לכם.. מודל שפה יכול לתת תשובה חכמה ורלוונטית, אבל ליפול בדיוק בדברים שהמערכת שלכם לא יכולה לסלוח עליהם : פורמט שגוי, שדה חסר, חריגה ממגבלת אורך, הוספת טקסט שלא התבקשה, או דילוג על שלב חובה. הבעיה הזו גוזלת זמן רב כי ניסוי וטעייה על פרומפט אחד ארוך הופך מהר למבוך של תיקונים קטנים, בלי יכולת להבין מה באמת שיפר ציות ומה רק שיפר ניסוח. עלות הזמן הזו מתורגמת ישירות לכסף , במיוחד כאשר הזמן הוא של צוות LLMOps או צוות AI באר

שנת 2026 מסמנת נקודת מפנה בעולם האוטומציה בחברות וארגונים. מה שהתחיל כטרנד טכנולוגי הפך למציאות יומיומית בארגונים מכל הגדלים. אוטומציות בחברות וארגונים כבר אינן מותרות למחלקות IT בלבד, אלא הופכות לכלי עבודה מרכזי של צוותים עסקיים, מנהלי תפעול ואנשי מקצוע בכל התחומים. המעבר מאוטומציות פשוטות המבוססות על חוקים קבועים לסוכני AI אוטונומיים שיודעים לקבל החלטות ולבצע משימות משנה את חוקי המשחק. ארגונים שמטמיעים פלטפורמות אוטומציה מתקדמות מדווחים על חיסכון של 40% עד 60% בזמן עבודה ע

חברת OpenAI דיווחה כי הסטארט אפ Tolan, מבית Portola, בנה אפליקציית קול שמכוונת לשיחות פתוחות ומתמשכות על בסיס GPT-5.1. החברה תכננה את המוצר סביב שיחה חיה ומתפתחת ולא סביב רצף פקודות קצרות. הממצאים כוללים שיפורי ביצועים מדידים, ירידה של 30% בהחמצות זיכרון ועלייה של יותר מ 20% בשימור משתמשים ליום המחרת. איך Tolan בנתה אפליקציית קול באמצעות GPT-5.1 חברת Tolan מיקדה את הארכיטקטורה ב 3 נקודות חיכוך שמאפיינות שיחות קול: תנודתיות גבוהה בנושא, רגישות קיצונית להשהיה, והצורך בזיכרון עק

חברות תוכנה גדולות מנהלות כיום סיכון תפעולי שלא נובע מחוסר כישרון הנדסי, אלא מעודף מורכבות מערכתית. כל שינוי קטן בקוד עלול להפעיל שרשרת תלויות חוצת שירותים, לשבור חוזי API, או להחליש כיסוי בדיקות בדיוק בנקודות הצימוד המסוכנות ביותר. גישה זו הופכת את סקירת הקוד מנוהל איכות מקומי למנגנון ניהול סיכונים ארגוני. חברות שמצליחות לחבר סקירה לקונטקסט מערכתי זוכות ביתרון ישיר במדדי אמינות ועלות תקלות. חברת Datadog, שמפעילה פלטפורמת אובזרבביליות בקנה מידה עולמי, מדגימה כיוון פרקטי: שיל

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

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

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

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