כאשר בינה מלאכותית הופכת לתשתית: חזונו של סם אלטמן בראיון עם רואן צ'אונג והארגון מחדש של הכלכלה הדיגיטלית

השינוי הבלתי ניתן לעצירה לא מתחיל מחר, אלא כבר בעיצומו - רק מעטים שמים לב אליו בזמן.

הימים שבהם בינה מלאכותית נחשבה לטכנולוגיה עתידנית של העתיד חלפו. מה שסם אלטמן הציג בראיון שלו עם רואן צ'אונג בתחילת אוקטובר 2025 אינו עוד חזון, אלא הערכה של טרנספורמציה שכבר החלה. עם 800 מיליון משתמשים פעילים שבועיים, ChatGPT הגיעה למסה הקריטית הדרושה כדי להתפתח ממוצר לפלטפורמה. חמש התזות המרכזיות משיחה זו - ChatGPT כפלטפורמת הפצה, בונה הסוכנים ככלי דמוקרטיזציה, חזון חברות אפס-אנשים, פריצות דרך מדעיות המונעות על ידי בינה מלאכותית ונורמליזציה של מדיה סינתטית - מסמנות נקודות מפנה באופן שבו חברות ייצרו, יפיצו ויגדילו ערך בעתיד. ניתוח זה בוחן את השורשים ההיסטוריים של התפתחות זו, את המנגנונים הנוכחיים שלה ואת ההשלכות האסטרטגיות על חברות שרוצות לא רק לשרוד אלא לשגשג בעידן החדש הזה.

עוד על זה כאן:

• ראיון ביוטיוב עם רואן צ'אונג: סם אלטמן על חברות בינה מלאכותית ללא עובדים, סורה, פריצות דרך בתחום ה-AGI ועוד.

האבולוציה של מודלי הפצה: מחנויות אפליקציות למערכות אקולוגיות שיחתיות

כדי להבין את המשמעות של ChatGPT כפלטפורמת הפצה, כדאי להעיף מבט בהיסטוריה של ערוצי ההפצה הדיגיטליים. פריצת הדרך של האייפון בשנת 2007 והשקת האפליקציות ב-2008 יצרו פרדיגמה חדשה לחלוטין: תוכנה כבר לא נמכרה בחנויות, אלא התגלתה והורדה בשווקים דיגיטליים. אפל שלטה בהפצה וגבתה 30 אחוז מכל עסקה. מודל זה הפך למודל עבור כמעט כל הפלטפורמות הבאות.

האבולוציה הבאה הגיעה עם רשתות חברתיות כמו פייסבוק, שאפשרו הפצה ישירות בפיד החדשות ולא דרך חנות נפרדת. פרסום הפך למודל העסקי הדומיננטי משום שתשומת הלב נוצרה במקום שבו המשתמשים כבר היו. העיקרון: להביא פונקציונליות למקום שבו המשתמשים נמצאים, במקום לשלוח אותם למיקום נפרד.

ChatGPT מסמן כעת את השלב השלישי באבולוציה שלו. ב-DevDay 2025, OpenAI לא רק הציגה מודלים חדשים, אלא גם יזמה חשיבה מחדש מהותית. בעזרת Apps SDK, מפתחים יכולים לשלב אפליקציות אינטראקטיביות ישירות בצ'אט. משתמשים יכולים ליצור רשימות השמעה של Spotify, לחפש נכסים עם Zillow, או ליצור עיצובים עם Canva מבלי לצאת מ-ChatGPT. השיחה עצמה הופכת לממשק, למערכת ההפעלה, לפלטפורמת ההפצה. פיתוח זה שונה באופן מהותי מחנות GPT הקודמת, שהתקיימה כאלמנט נפרד. אפליקציות משולבות כעת בצורה חלקה בזרימת השיחה. OpenAI פועלת לפיכך לפי אסטרטגיית iOS: שליטה בשכבת הבינה, אספקת כלי פיתוח והפצה על פני בסיס משתמשים עצום של 800 מיליון משתמשים פעילים שבועיים.

ההתפתחות ההיסטורית מראה דפוס ברור: כל פלטפורמה חדשה מפחיתה את החיכוך בין כוונה לביצוע. חנות האפליקציות הפחיתה את החיכוך בהשוואה לחנויות פיזיות, רשתות חברתיות הפחיתו אותו בהשוואה לאפליקציות נפרדות, ו-ChatGPT מצמצמת אותו כעת לשפה טבעית. אתם כבר לא צריכים לדעת איזו אפליקציה אתם צריכים - אתם פשוט מנסחים מה אתם רוצים להשיג.

במקביל להתפתחות זו חלה התפתחות של מודלים עסקיים. בעוד שחברות תוכנה מוקדמות הסתמכו על מכירת רישיונות, מנויים ומודלים מבוססי פרסום שלטו מאוחר יותר. OpenAI מציגה כעת מימד חדש עם פרוטוקול המסחר האגנטי: ניתן להשלים עסקאות ישירות בצ'אט. תשלום מיידי מאפשר רכישות ללא הפרעה למדיה. זה יוצר קטגוריה חדשה של מסחר שאינה מסחר אלקטרוני ואינה מסחר חברתי, אלא מסחר שיחתי. חברות שאינן נוכחות במערכת אקולוגית זו מסתכנות באיבוד בסיס משתמשים עצום. בשבועות הראשונים בלבד לאחר שהוכרז על ערכת פיתוח התוכנה של האפליקציות, נרשמו למעלה מ-50,000 מפתחים. דינמיקה זו מזכירה את ימיו הראשונים של האייפון, כאשר מפתחים הבינו שפלטפורמה חדשה צצה עליה הם צריכים להיות נוכחים.

הרלוונטיות האסטרטגית עבור חברות היא עצומה. כל מי שלא ניתן למצוא בצ'אט כיום, פשוט לא קיים עבור מספר הולך וגדל של משתמשים. השאלה אינה עוד האם אתם צריכים אתר אינטרנט או אפליקציה, אלא האם יש לכם נוכחות שיחתית. הפצה עוברת חשיבה מחדש - הרחק ממשפכי שיווק, קידום אתרים ואופטימיזציה של חנויות אפליקציות, ולכיוון גילוי בשפה טבעית ורלוונטיות הקשרית.

בונה הסוכנים: דמוקרטיזציה של אוטומציה והשלכותיה המשבשות

התזה המרכזית השנייה מהראיון של אלטמן נוגעת להורדה מסיבית של מחסום הכניסה לבניית סוכני בינה מלאכותית. בעזרת Agent Builder, OpenAI יצרה כלי ויזואלי, ללא צורך בקוד, המאפשר לכל עובד ידע ליצור, לבדוק ולפרוס סוכנים אוטונומיים. דמוקרטיזציה זו אינה רק רטוריקה שיווקית, אלא שינוי מהותי בשאלה מי יכול לעצב אוטומציה.

מבחינה היסטורית, אוטומציה תמיד הייתה נחלתם של מומחים. התיעוש של המאות ה-18 וה-19 דרש מהנדסים ומהנדסי מכונות. הדיגיטציה של סוף המאה ה-20 דרשה מתכנתים ומחלקות IT. אוטומציה רובוטית של תהליכים בשנות ה-2010 הפחיתה את הדרישות הטכניות אך נותרה כלי עבור צוותים ייעודיים. בונה הסוכנים שובר באופן קיצוני את המסורת הזו. מנהל שיווק יכול לבנות סוכן שיוצר דוחות שבועיים. נציג מכירות יכול להגדיר סוכן שמייצר הצעות מחיר. עורך דין יכול לפתח סוכן שבודק חוזים עבור סעיפים ספציפיים. המחסום בין רעיון ליישום מצטמצם למינימום.

התפתחות זו עוקבת אחר דפוס מוכר מהיסטוריית התוכנה: הפשטה מאפשרת קנה מידה. ככל ששפות תכנות התפתחו מקוד מכונה לשפות ברמה גבוהה יותר, יותר אנשים יכלו לפתח תוכנה. ככל שגיליונות אלקטרוניים התפתחו מ-VisiCalc לאקסל, מיליוני אנשים שאינם מתכנתים יכלו לבצע חישובים מורכבים. Agent Builder הוא הרמה הבאה של הפשטה זו. הוא מפשט לא רק קוד, אלא זרימות עבודה שלמות, לוגיקת החלטות ואינטגרציות.

ההשלכות מרחיקות לכת. במהלך שנים עשר החודשים הקרובים, חברות יחקרו באופן אינטנסיבי את השימוש בסוכנים. לא בגלל שזה מרתק מבחינה טכנולוגית, אלא בגלל שהמתחרים שלהן עושים זאת. מאמצים מוקדמים כבר מדווחים על עלייה משמעותית בפריון. הבנק הספרדי BBVA יצר למעלה מ-2,900 חשבונות GPT מותאמים אישית בשישה חודשים, ו-80 אחוז מהמשתמשים מדווחים על חיסכון שבועי בזמן של יותר משעתיים. נתונים אלה אולי נראים שמרניים, אך מוכפלים באלפי עובדים, הם מביאים לרווחי יעילות עצומים.

אלטמן הדגיש בראיון כי עובד הידע הממוצע יכול כעת לבנות סוכנים בעצמו. התוצאה: כל מחלקה יכולה לפתח אוטומציה משלה מבלי להסתמך על משאבי IT מרכזיים. זה מוביל לביזור של יכולת החדשנות. אוטומציה אינה נקבעת עוד על ידי תקציב ה-IT, אלא על ידי יוזמה של צוותים בודדים. היתרון התחרותי טמון באלה שמתנסים במהירות. חברות שעדיין מחכות לפתרונות מושלמים ומתוזמרים באופן מרכזי נעקרים על ידי צוותים זריזים שמתחילים עם סוכנים פשוטים ומשפרים אותם באופן איטרטיבי.

עם זאת, התפתחות זו טומנת בחובה גם סיכונים. פיתוח סוכנים מבוזרים יכול להוביל לתהליכים מקוטעים, פערים באבטחה ואתגרי ממשל. למי מותר להשתמש באילו נתונים? כיצד סוכנים מבוקרים? אילו סטנדרטים של איכות חלים? חברות חייבות לפתח מסגרות המאפשרות חדשנות מבלי לאבד שליטה. הארגונים המצליחים יהיו אלו שישיגו איזון בין ניסוי לממשל, בין מהירות לאבטחה.

בונה הסוכנים שולח גם מסר לתעשיית התוכנה. כלים כמו Zapier, Make ופתרונות RPA מסורתיים מתמודדים עם האתגר שתפקודם העיקרי - אוטומציה של זרימות עבודה - משולב כעת ישירות בממשקי שיחה. השאלה אינה האם כלים אלה ייעלמו, אלא כיצד עליהם למקם את עצמם מחדש כדי להישאר רלוונטיים.

מחברות של אדם אחד לחברות של אפס אנשים: ארגון מחדש של יצירת ערך ועבודה

התזה השלישית היא הפרובוקטיבית ביותר: אלטמן דיבר על הימור בין מנכ"לים בתחומי הטכנולוגיה לגבי מועד יציאתה של החברה הראשונה בת 0 אנשים בשווי מיליארד דולר. ההימור כוון במקור לחברה הראשונה בת 100 מיליון דולר בשווי מיליארד דולר. אך ההתפתחויות מתקדמות מהר מהצפוי. אלטמן צופה שזה יכול להפוך למציאות בעוד שנים, לא עשרות שנים.

כדי להבין את קנה המידה, יש לקחת בחשבון את ההתפתחות ההיסטורית של גודל החברה ויצירת הערך. בעידן התעשייתי, ההכנסות ומספר העובדים היו קשורים זה לזה באופן הדוק. ייצור רב יותר דרש יותר עובדים. העידן הדיגיטלי החל לשבור את המתאם הזה. אינסטגרם נמכרה לפייסבוק תמורת מיליארד דולר בשנת 2012 - עם 13 עובדים. וואטסאפ הגיעה לשווי של 19 מיליארד דולר בשנת 2014 - עם 55 עובדים. דוגמאות אלו הדגימו כי השפעות תוכנה ורשת יכולות לייצר מינוף קיצוני.

השלב הבא הוא חברות של אדם אחד שמגדילות את הפוטנציאל שלהן בעזרת סוכני בינה מלאכותית. היזם משתמש בסוכנים לשירות לקוחות, שיווק, פיתוח מוצרים, מכירות ופיננסים. חזון זה נשמע עתידני, אך הוא כבר בר ביצוע מבחינה טכנולוגית. בינה מלאכותית יכולה לכתוב קוד, ליצור עיצובים, לכתוב טקסט שיווקי, לענות על פניות לקוחות ולנתח נתונים. הגורמים המגבילים כבר אינם טכניים בעיקרם, אלא אסטרטגיים יותר: איזו בעיה אתם פותרים? עבור מי? ואיך אתם מגיעים לקהל היעד הזה?

אלטמן הולך צעד אחד קדימה: חברות ללא אנשים. סוכנים הפועלים באופן אוטונומי, מקבלים החלטות, מקצים משאבים ויוצרים ערך - ללא מעורבות אנושית בתפעול. אנשים לא ייעלמו, אלא יעברו לתפקידים אסטרטגיים מתואמים. הם יגדירו מטרות, יקבעו מסגרות ויפקחו על התוצאות. הסוכנים ייקחו על עצמם את הביצוע.

חזון זה מעלה שאלות יסוד. אם סוכן יכול לנהל חברה, איזו תרומה אנושית נותרת? אלטמן טוען כי הדחף, היצירתיות והשיפוט האנושיים אינם נעלמים, אלא זורמים לתחומים חדשים. העבודה משתנה מביצועית ליצירתית, מפעילות תגובתית לחזונית. אך טרנספורמציה זו אינה נטולת כאבים. פרופילי עבודה שלמים הופכים למיושנים. עובדי ידע, שפעילותם מורכבת בעיקר מעיבוד מידע, ניצבים בפני האתגר של הגדרה מחדש של תפקידם.

אלטמן השתמש במטאפורה מעניינת בראיון: חקלאי לפני 50 שנה כנראה לא היה תופס את עבודת המשרד של היום כעבודה אמיתית. חקלאות מייצרת מזון, משהו חיוני לחיים. מנקודת מבט זו, עבודות מודרניות רבות נראות כמו משחקים למילוי זמן. בעידן ה-AGI, דפוס זה עלול לחזור על עצמו. דורות עתידיים עלולים לתפוס את עבודתנו הנוכחית כפחות אמיתית ממה שהם מחשיבים כמשמעותית.

מימד פילוסופי זה נוגע בשאלה המרכזית: מהי עבודה? ומדוע אנשים עובדים? אם ניתן לספק צרכים חומריים ביעילות באמצעות בינה מלאכותית ואוטומציה, השאלה עוברת מהכרח למשמעות. אנשים ימשיכו לשאוף למשמעות, הכרה ומימוש עצמי. עם זאת, הצורות בהן זה קורה ישתנו באופן דרמטי.

עבור חברות, המשמעות היא: היתרון התחרותי של העתיד אינו הרעיון, אלא המהירות שבה הוא מיושם עם סוכנים. קנה מידה מסורתי דרש הון, כישרון וזמן. סוכני בינה מלאכותית מפחיתים את שלושת הגורמים. נדרש פחות הון מכיוון שעלויות התפעול מופחתות. נדרש כישרון בצורה שונה - פחות ניהולית, יותר אסטרטגית. הזמן מצטמצם מכיוון שסוכנים עובדים 24/7, לא מתעייפים וניתן לשכפל אותם במהירות.

התוצאה: שווקים הופכים דינמיים יותר, יתרונות תחרותיים הופכים קצרים יותר, ומחסומי הכניסה הופכים נמוכים יותר. חברות מבוססות חייבות לשאול את עצמן כיצד הן יכולות להתאים את התהליכים, התרבויות והמודלים העסקיים שלהן לעולם שבו צוות קטן של סוכנים חכמים יכול לשבש שוק בו שלטו במשך עשרות שנים.

אות AGI: כאשר מכונות יוצרות ידע חדש

התזה הרביעית עוסקת בקפיצה איכותית: בינה מלאכותית מתחילה לגלות תגליות מדעיות אמיתיות. אלטמן תיאר זאת כרגע שבו בינה מלאכותית כבר לא רק מארגנת מחדש ידע קיים אלא מייצרת ידע חדש - תגלית חדשנית. יכולת זו היא מאפיין מכריע של בינה מלאכותית כללית.

מבחינה היסטורית, התקדמות מדעית הייתה מאמץ אנושי בלבד. חוקרים ניסחו השערות, ערכו ניסויים, ניתחו נתונים והסיקו מסקנות. מכונות סיפקו תמיכה - למשל, באמצעות חישובים או סימולציות - אך השלבים היצירתיים, יצירת ההשערות, נותרו אנושיים. גבול זה הולך ומטשטש.

טכנולוגיית AlphaFold של DeepMind חוללה מהפכה בקיפול חלבונים על ידי ניבוי מבנים שהיו לוקחים לבני אדם עשרות שנים להשיג. מודלי הבינה המלאכותית הגנרטיבית של MIT עיצבו סוגים חדשים של אנטיביוטיקה יעילים נגד חיידקים עמידים. ה-o3 וה-Gemini Deep Think של OpenAI השיגו מעמד של מדליית זהב באולימפיאדת המתמטיקה הבינלאומית - לא באמצעות שינון, אלא באמצעות פתרון בעיות אוטונומי. דוגמאות אלו מדגימות כי בינה מלאכותית מסוגלת יותר ויותר לנווט בטריטוריה לא מוכרת ולמצוא פתרונות מקוריים.

אלטמן הדגיש כי התפתחות זו רק מתחילה. הוא צופה כי בינה מלאכותית תשיג פריצות דרך מדעיות בתחומים כמו רפואה, מדעי החומרים ופיזיקה בשנים הקרובות. פריצות דרך אלו לא רק יהיו הדרגתיות אלא גם עשויות לשנות פרדיגמות יסודיות. אם בינה מלאכותית תוכל לבצע מחקר מהר יותר ומדויק יותר מבני אדם, ההתקדמות המדעית תאיץ באופן אקספוננציאלי.

ההשלכות על חברות הן עצומות. מחזורי המחקר והפיתוח מתקצרים. חברות תרופות יכולות לגלות ולפתח תרופות חדשות מהר יותר. יצרני חומרים יכולים לדמות סגסוגות או פלסטיק חדשים לפני שהם מיוצרים. חברות אנרגיה יכולות לתכנן סוללות או תאים סולאריים יעילים יותר. היתרון התחרותי עובר מאלה עם המשאבים הרבים ביותר לאלה עם המערכות החכמות ביותר.

אבל שינוי זה מעלה גם שאלות אתיות ואסטרטגיות. כאשר בינה מלאכותית מגלה תגליות מדעיות, למי הן שייכות? לחברה שמפעילה את הבינה המלאכותית? למפתח הבינה המלאכותית? לחברה? התשובות לשאלות אלו אינן ברורות ויהיו נושאות לדיון אינטנסיבי בשנים הקרובות.

יתר על כן, תפקידם של חוקרים אנושיים משתנה. במקום לערוך ניסויים בעצמם, הם הופכים לאוצרים, יוצרי השערות ופרשנים. הם מגדירים שאלות, מעריכים תוצאות וקובעים גבולות אתיים. העבודה הופכת ליצירתית ואסטרטגית יותר, פחות שגרתית וחוזרת על עצמה. זה דורש כיוון מחדש של ההכשרה. מדענים חייבים ללמוד לשתף פעולה עם מערכות בינה מלאכותית, להבין את נקודות החוזק והמגבלות שלהן ולפתח את הכישורים המשלימים שלהם.

אלטמן ניבא תחזית מעניינת: האנושות תתרגל לפריצות דרך מדעיות המונעות על ידי בינה מלאכותית. בתחילה, תהיה תקופה של שבועיים של התרגשות, לאחר מכן התגלית תהפוך לנורמה. תהליך נורמליזציה זה מאפיין את ההתקדמות הטכנולוגית. מה שנראה יוצא דופן היום יהפוך לדבר שבשגרה מחר. האתגר עבור חברות הוא להפנים את מהירות השינוי הזו ולהתאים את האסטרטגיות שלהן בהתאם.

מדיה סינתטית: כאשר המציאות והבינה המלאכותית מיטשטשים

התזה החמישית עוסקת במדיה סינתטית ובנורמליזציה מהירה של תוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית. אלטמן תיאר כמה מוזר היה בהתחלה לצפות בסרטונים שנוצרו על ידי סורה - וכמה מהר המוזרות הזו נעלמה. לאחר שלוש דקות, זו הייתה פשוט אפליקציה מלאה בסרטונים שנוצרו. למהירות הנורמליזציה הזו יש השלכות עמוקות על מותגים, מדיה וחברה.

מבחינה היסטורית, הפקת תוכן מדיה הייתה מורכבת ויקרה. צילומים דרשו מצלמות, סרטים דרשו אולפנים וצוותי צילום, ומוזיקה דרשה כלי נגינה וציוד הקלטה. מחסומים אלה הבטיחו רמה מסוימת של בקרת איכות ואותנטיות. עם הטכנולוגיה הדיגיטלית, מחסומים אלה ירדו בהדרגה. טלפונים חכמים אפשרו לכל אחד ליצור תמונות וסרטונים. פלטפורמות מדיה חברתית אפשרו לכל אחד להפיץ אותם. אך למרות הדמוקרטיזציה הזו, ליבה של אותנטיות נותרה: תצלום הראה משהו שקיים מול המצלמה.

מדיה סינתטית מפרקת הנחה זו באופן מהותי. Sora 2 יכול לייצר סרטונים שהם פוטוריאליסטיים אך מעולם לא תועדו. פנים, קולות, סצנות - הכל ניתן לסינתזה. בעזרת תכונת ה-Cameo, OpenAI הציגה את היכולת לשלב את הפנים והקול של האדם בסרטונים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית. זה פותח אפשרויות יצירתיות, אך גם טומן בחובו סיכונים ניכרים.

זיופים עמוקים (Deepfakes) הם כבר בעיה מבוססת. סרטונים מניפולטיביים של פוליטיקאים, המלצות מזויפות של ידוענים, תוכן פורנוגרפי סינתטי ללא הסכמת המצולמים - האפשרויות לשימוש לרעה הן רבות. OpenAI מנסה להתמודד עם סיכונים אלה באמצעות אמצעי אבטחה רב-שכבתיים. מסננים מהירים חוסמים את יצירת התוכן הכולל פוליטיקאים או ידוענים ללא רשות. כל סרטון של Sora נושא סימני מים דיגיטליים ומטא-דאטה המזהים אותו כתוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית. מסווגים ומנחים אנושיים עוקבים אחר התוכן שנוצר.

למרות אמצעים אלה, נותר סיכון שיורי. Reality Defender הוכיח שניתן לעקוף את מנגנוני האבטחה של Sora. בבדיקות, הם עברו בהצלחה דיפ-זייפים של דמויות בולטות, בעוד שכלי הזיהוי שלהם זיהו אותם בדיוק של למעלה מ-95 אחוז. זה מדגים שאבטחת המדיה הסינתטית היא מרוץ חימוש בין אמצעי הגנה לבין ניסיונות לעקוף אותם.

עבור חברות, משמעות הדבר היא שהנחיות ברורות לבינה מלאכותית ותהליכי בטיחות מותג הם חיוניים. מותגים חייבים להגדיר כיצד הם משתמשים במדיה סינתטית - וכיצד הם מבטיחים שערכי המותג שלהם לא ייפגעו מתוכן מניפולטיבי. שקיפות הופכת לעיקרון מפתח. משתמשים חייבים לדעת מתי תוכן נוצר על ידי בינה מלאכותית. תקנות כמו חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי כבר דורשות תיוג של מדיה סינתטית. חברות שקובעות סטנדרטים שקופים באופן יזום בונות אמון. אלו שמתעלמות מכך מסתכנות בפגיעה בתדמית.

במקביל, מדיה סינתטית פותחת הזדמנויות יצירתיות וכלכליות אדירות. ניתן להתאים אישית קמפיינים שיווקיים: סרטון שמשתנה מעט עבור כל צופה כדי להיראות רלוונטי יותר. ניתן ליצור ויזואליזציות של מוצרים תוך שניות, ללא צילומים יקרים. ניתן לתרגם אוטומטית תוכן הדרכה לשפות ולהקשרים תרבותיים שונים. רווחי הפרודוקטיביות הם עצומים.

אלטמן הדגיש את הצורך לבחון באומץ פורמטים חדשים של תוכן. חברות שמסתמכות על שיטות מוכחות ייעקפו על ידי אלו שמנסות. האתגר הוא לאזן בין חדשנות לאחריות. אלו שזהירים מדי מפספסים הזדמנויות. אלו שרשלניים מדי מסתכנים בשערוריות.

אין לזלזל במימד החברתי. אם מישהו יכול ליצור סרטונים פוטוריאליסטיים, האמון במדיה חזותית יישחק. מה שנחשב בעבר להוכחה - תמונה, סרטון - הופך להיות מוטל בספק יותר ויותר. לכך השלכות על העיתונות, על מערכת המשפט ועל השיח הציבורי. ארגונים חייבים לפתח מנגנונים לאימות אותנטיות. הקואליציה למקור ואותנטיות של תוכן עובדת על סטנדרטים להוכחת מקור דיגיטלית. חברות התומכות ומיישמות סטנדרטים כאלה תורמות לייצוב המערכת האקולוגית הדיגיטלית.

מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) – פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט - תמונה: Xpert.Digital

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פתרון בינה מלאכותית מנוהלת - שירותי בינה מלאכותית תעשייתיים: המפתח לתחרותיות במגזרי השירותים, התעשייה וההנדסה המכנית

יישום מעשי: כיצד חברות משלבות את חמש נקודות המבט

התובנות התאורטיות הן בעלות ערך, אך יישום מעשי הוא קריטי. שני מקרי שימוש קונקרטיים ממחישים כיצד חברות כבר משתמשות בחמש ההצהרות.

הדוגמה הראשונה מגיעה מהמגזר הפיננסי. הבנק הספרדי BBVA יישם את ChatGPT Enterprise ואפשר לעובדים ליצור חשבונות GPT משלהם. תוך שישה חודשים נוצרו למעלה מ-2,900 אפליקציות מותאמות אישית. מחלקות משפטיות משתמשות בסוכנים כדי לסקור חוזים, צוותי שיווק יוצרים קמפיינים מותאמים אישית, ואנליסטים פיננסיים הופכים את הדיווח לאוטומטי. התוצאה: 80 אחוז מהמשתמשים חוסכים יותר משעתיים בשבוע. ההפצה מתבצעת ישירות בסביבת העבודה - העובדים אינם צריכים לפתוח כלים נפרדים, אלא עובדים בממשק ChatGPT המוכר. האתגר טמון באינטגרציה עם מערכות קיימות. BBVA עובדת על חיבור ChatGPT עם מסדי נתונים פנימיים כדי לאפשר תובנות עמוקות עוד יותר. דוגמה זו מדגימה כיצד הדמוקרטיזציה של פיתוח סוכנים ופלטפורמה של ChatGPT פועלות יחד כדי להשיג רווחי יעילות עצומים.

הדוגמה השנייה מגיעה מתעשיית הרכב. טויוטה משתמשת בתחזוקה ניבויית בסיוע בינה מלאכותית כדי להפחית את זמן ההשבתה. חיישנים בציוד ייצור אוספים נתונים המנותחים על ידי מודלים של בינה מלאכותית. מודלים אלה מזהים דפוסים המצביעים על כשלים צפויים ומאפשרים תחזוקה מונעת. התוצאה: הפחתה של 25 אחוז בזמן ההשבתה, עלייה של 15 אחוז ביעילות הציוד הכוללת וחיסכון שנתי בעלויות של עשרה מיליון דולר. החזר ההשקעה (ROI) היה כ-300 אחוז. דוגמה זו ממחישה כיצד בינה מלאכותית יכולה לא רק לייעל תהליכים אדמיניסטרטיביים אלא גם להשתלב בסביבות ייצור פיזיות. יכולתה של בינה מלאכותית לחלץ תובנות ולבצע תחזיות מכמויות עצומות של נתונים תואמת את הטענה הרביעית: בינה מלאכותית מייצרת ידע חדש - במקרה זה, לגבי מתי מכונות צפויות להיכשל.

שתי הדוגמאות מדגימות גורמי הצלחה משותפים. ראשית, תרבות של ניסויים. חברות המעניקות לעובדים חופש להתנסות בכלי בינה מלאכותית מגלות יישומים שימושיים מהר יותר. שנית, מסגרות ניהול. ללא הנחיות ברורות בנוגע להגנה על נתונים, אבטחה ואיכות, מתעוררים סיכונים. שלישית, גישה איטרטיבית. ציפייה לפתרונות מושלמים מההתחלה אינה מציאותית. במקום זאת, חברות צריכות להתחיל עם יישומים פשוטים, ללמוד ולהשתפר ללא הרף. רביעית, אינטגרציה. כלי בינה מלאכותית משיגים את מלוא הפוטנציאל שלהם כאשר הם משולבים בצורה חלקה בזרימות עבודה קיימות, במקום להתקיים כאיים נפרדים.

מחלוקות ודיון ביקורתי: סיכוני העולם החדש והאמיץ

למרות המבטיחות של חמש ההשערות הללו, הן גם מעלות שאלות ומחלוקות משמעותיות. הראשונה נוגעת לאובדן מקומות עבודה. אם סוכנים ישתלטו על משימות שבוצעו בעבר על ידי עובדי ידע, מה יקרה לאנשים אלה? טענתו של אלטמן שהעבודה משתנה היא אופטימית, אך לא נטולת מחלוקת. מבחינה היסטורית, שיבושים טכנולוגיים יצרו מקומות עבודה חדשים, אך לעתים קרובות לא מספיק מהר או באותם מגזרים. שלב המעבר יכול לגרום לטלטלה חברתית. גולדמן זאקס מעריכה כי אוטומציה של עבודת ידע באמצעות בינה מלאכותית יכולה לחסוך 1.5 טריליון דולר בעלויות העבודה העולמיות - לשון נקייה לאובדן מקומות עבודה פוטנציאלי. חברות וחברות חייבות לפתח תוכניות הכשרה מחדש, רשתות ביטחון חברתיות ותפיסות חינוכיות חדשות כדי לנהל את המעבר הזה.

המחלוקת השנייה נוגעת לריכוז הכוח. עם ChatGPT, OpenAI שולטת בפלטפורמה עם 800 מיליון משתמשים ובונה עליה מערכת אקולוגית הכוללת מפתחים, משתמשים ועסקאות. ריכוז זה מזכיר את כוח השוק של גוגל, אפל או אמזון. הסכנה: OpenAI עלולה להכתיב תנאים, להעלות עמלות או להעדיף מפתחים מסוימים. רגולטורים רואים יותר ויותר ספקנות בהתפתחות זו. חקירות הגבלים עסקיים עלולות לבוא בעקבותיהן. חברות המסתמכות במידה רבה על ChatGPT מסתכנות בתלות בפלטפורמה שעתידה אינו ודאי.

המחלוקת השלישית נוגעת לזיופים עמוקים ודיסאינפורמציה. למרות אמצעי אבטחה, ניתן לעשות שימוש לרעה במדיה סינתטית. מניפולציה פוליטית, הונאה פיננסית, נזק תדמיתי - הסיכונים אמיתיים. הבדיקות של OpenAI עצמה הראו שיעור שגיאה של 1.6 אחוזים בחסימת זיופים עמוקים מיניים המפרים כללים. אפילו שיעורי שגיאה קטנים יכולים להוביל לאלפי פיסות תוכן בעייתיות בקרב מיליוני משתמשים. החברה חייבת לפתח טכנולוגיות גילוי, מסגרות משפטיות ואמצעים חינוכיים כדי להתמודד עם מציאות חדשה זו.

המחלוקת הרביעית נוגעת להגנה על נתונים ומעקב. סוכני בינה מלאכותית זקוקים לגישה לנתונים כדי לעבוד ביעילות. חברות חייבות להבטיח שמידע רגיש יישאר מוגן. הצעות הארגון של OpenAI מבטיחות לא להשתמש בנתונים ארגוניים לצורך אימון מודלים ציבוריים. עם זאת, עדיין יש לבנות אמון בהבטחות כאלה. קיים גם סיכון ששימוש נרחב בבינה מלאכותית יוביל לתרבות של מעקב שבה כל פעולה מתועדת ונותחת.

המחלוקת החמישית נוגעת להשפעה הסביבתית. אימון מודלים גדולים של בינה מלאכותית דורש כוח מחשוב עצום ולכן אנרגיה. OpenAI משקיעה רבות במרכזי נתונים ובשבבים. סם אלטמן עצמו העביר את המיקוד שלו לרכישת קיבולת מחשוב גדולה יותר. להתרחבות זו יש טביעת רגל אקולוגית. חברות המשתמשות בבינה מלאכותית צריכות לשקול היבטי קיימות ולחפש פתרונות חסכוניים באנרגיה.

מחלוקות אלו מדגימות שהטרנספורמציה שאלטמן מתאר אינה התקדמות גרידא. היא מביאה עימה אתגרים, סיכונים ודילמות אתיות. חברות חייבות לפעול באחריות, ליצור שקיפות ולהשתתף באופן פעיל במציאת פתרונות.

סיכויים לעתיד: מגמות וטלטלות פוטנציאליות

אילו התפתחויות אנו יכולים לצפות בשנים הקרובות? ראשית, דמוקרטיזציה נוספת. כלים ללא קוד וללא קוד יהפכו לנגישים עוד יותר. המחסום לבניית יישומי בינה מלאכותית משלכם ימשיך לרדת. זה יוביל לפיצוץ של יישומים, אך גם לפיצול ולבעיות איכות. פלטפורמות המציעות אוצרות, אבטחת איכות ואינטגרציה יהפכו ליותר בעלות ערך.

שנית, רמות האוטונומיה יגדלו. סוכנים יוכלו יותר ויותר להשלים באופן אוטונומי משימות הנמשכות מספר ימים או שבועות. אלטמן הציע שקודקס יוכל בקרוב לקחת על עצמו באופן אוטונומי עבודה של שבוע. זה יעביר עוד יותר את תפקידם של עובדים אנושיים לכיוון ניטור, אסטרטגיה ויצירתיות. העבודה תהפוך לפחות טרנזקציונלית ויותר טרנספורמטיבית.

שלישית, מולטימודליות תהפוך לסטנדרט. GPT-5 ו-Sora 2 מדגימים שבינה מלאכותית מבינה ומייצרת לא רק טקסט, אלא גם תמונות, סרטונים ואודיו. מערכות עתידיות יעברו בצורה חלקה בין המודלים הללו. משתמש יוכל לתאר קונספט, והבינה המלאכותית תייצר סרטון, מסמך עיצוב ומצגת - הכל במעבר אחד.

רביעית: התאמה אישית ברמה האישית. בינה מלאכותית תוכל יותר ויותר להבין את ההעדפות, סגנונות הלמידה וההקשרים של משתמשים בודדים ולהתאים את התגובות בהתאם. זה מוביל לחוויות היפר-אישיות, אך גם מעלה שאלות לגבי בועות סינון ומניפולציה.

חמישית, הרגולציה מתעצמת. ממשלות ברחבי העולם עובדות על חקיקה בנושא בינה מלאכותית. חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי, תקנות סיניות, יוזמות אמריקאיות - כולן נועדו למזער סיכונים ולקדם חדשנות. חברות חייבות לא רק לציית לתקנות אלה, אלא גם לעצב אותן באופן פעיל כדי ליצור מסגרת מעשית.

שישית, מודלים עסקיים חדשים צצים. מסחר שיחתי, בינה מלאכותית כשירות, שווקי סוכנים - המונטיזציה של בינה מלאכותית הופכת מגוונת יותר. חברות שמתנסות מוקדם יכולות להשיג יתרונות של "ראשונים".

שביעית: צוותים היברידיים של אדם ובינה מלאכותית יהפכו לנורמה. העתיד אינו אדם נגד מכונה, אלא אדם עם מכונה. החברות המצליחות ביותר יהיו אלו שיעצבו בצורה אופטימלית את שיתוף הפעולה הזה. זה דורש תפיסות מנהיגות חדשות, מבנים ארגוניים ושינוי תרבותי.

שמיני: שילוב חומרה. אלטמן עובד עם ג'וני אייב על מכשירים חדשים. כאשר בינה מלאכותית תשולב במכשירים לבישים, משקפיים חכמים או גורמי צורה אחרים, האופן שבו אנו מקיימים אינטראקציה עם טכנולוגיה ישתנה באופן מהותי. ממשק השיחה יהפוך לכל מקום, זמין תמיד ומודע להקשר.

סינתזה: המלצות לפעולה בעידן החדש

חמש נקודות המבט מהראיון של אלטמן אינן מגמות מבודדות, אלא כוחות מתכנסים המעצבים מחדש את יסודות הכלכלה הדיגיטלית. ChatGPT, כפלטפורמת הפצה, משנה את המקום והאופן שבו חברות מגיעות לקהלי היעד שלהן. Agent Builder הופך את האוטומציה לדמוקרטיזציה ומעביר את כוח החדשנות ממרכזים ליחידים. חברות ללא אנשים מאתגרות את הקשר בין עבודה ליצירת ערך. פריצות דרך מדעיות המונעות על ידי בינה מלאכותית מאיצות את המחקר והפיתוח באופן אקספוננציאלי. מדיה סינתטית פותחת אפשרויות יצירתיות אך דורשת הנחיות אתיות מחמירות.

זה יוצר תחומי פעולה ברורים עבור חברות. ראשית: ניסוי. השקת פרויקטים קטנים של פיילוט בתחום הבינה המלאכותית, למידה ואיטרציה. המתנה אינה אופציה. שנית: ביסוס ממשל. ביסוס מסגרות להגנה על נתונים, אבטחה, אתיקה ואיכות לפני שמתעוררות בעיות. שלישית: פיתוח כישרונות. על העובדים ללמוד לעבוד עם בינה מלאכותית, למנף את נקודות החוזק שלהם ולפתח מיומנויות משלימות. רביעית: ביסוס שותפויות. אף חברה לא יכולה להתמודד עם הכל לבד. מערכות אקולוגיות, שיתופי פעולה ותקנים פתוחים הם קריטיים. חמישית: לקיחת אחריות. שקיפות כלפי לקוחות, יחס הוגן לעובדים ותרומה לפתרונות חברתיים - חברות חייבות לעצב באופן מודע את תפקידן בטרנספורמציה.

העידן שאלטמן מתאר אינו עתיד רחוק, אלא הווה מתפתח. המנצחים לא יהיו החברות הגדולות או המסורתיות ביותר, אלא החברות בעלות יכולת הגמישות הגבוהה ביותר. אלו שלומדות במהירות, מתנסות באומץ ופועלות באחריות. השינוי מפריון ליצירתיות, מכלים לתשתיות, מניהול אנושי לניהול אנושי - זה קורה עכשיו. וכל חברה חייבת להחליט: לעצב אותה או להיעשות מעוצבת.

מי זה רואן צ'און?

רואן צ'אונג הוא יזם קנדי, איש תקשורת טכנולוגי, ואחד הקולות המשפיעים ביותר בתחום הבינה המלאכותית. הוא המייסד והמנכ"ל של The Rundown AI, ניוזלטר הבינה המלאכותית הצומח ביותר בעולם עם למעלה מ-350,000 מנויים ומיליוני קוראים ברשתות החברתיות. במקור מונקובר, קולומביה הבריטית, הוא ביסס את מעמדו כדמות מפתח בתקשורת מאז 2023, ומציג ידע בתחום הבינה המלאכותית בצורה מובנת, נגישה ואסטרטגית.

צ'ונג החל את הקריירה שלו לא בטכנולוגיה, אלא כשחיין תחרותי. לאחר שסבל מבעיות בריאותיות במהלך מגפת הקורונה, הוא פנה לעולם הטכנולוגיה והבינה המלאכותית כיזם אוטודידקט. תוך שנה הוא למד לתכנת ולאחר מכן ייסד את Supertools, פלטפורמת מסד נתונים ליישומי בינה מלאכותית עם למעלה מ-250,000 משתמשים חודשיים. התוכן והניתוחים שלו על התפתחויות בבינה מלאכותית גנרטיבית, אוטומציה ועסקים המונעים על ידי בינה מלאכותית הפכו אותו במהרה לדמות קבועה בזירת הטכנולוגיה העולמית.

בשנת 2023 הוא זכה בתחרות Twitter Growth Challenge כאיש התקשורת הטכנולוגי הצומח ביותר בעולם בפלטפורמה X (לשעבר טוויטר). כיום, הוא אחד מעשרת מייסדי הטכנולוגיה המשפיעים ביותר ברשתות החברתיות - בקטגוריה עם דמויות כמו אילון מאסק, גארי ויינרצ'וק וסם אלטמן.

בנוסף לפרויקטים התקשורתיים שלו, רואן צ'אונג מנחה את הפודקאסט "The State of AI", בו הוא מראיין באופן קבוע דמויות מובילות בתחום הטכנולוגיה, ביניהם סם אלטמן, מארק צוקרברג וג'נסן הואנג. הפודקאסט והניוזלטר "The Rundown" נחשבים כיום למקורות מידע מרכזיים עבור מנהלים, יזמים ומפתחים בתחום הבינה המלאכותית.

צ'אונג ידוע בנקודת המבט המעשית שלו על בינה מלאכותית: כיצד חברות יכולות להשיג יתרונות קונקרטיים בפרודוקטיביות, כיצד ניתן לפרוס סוכנים במקום העבודה, וכיצד אנשים יכולים להתרחב באמצעות בינה מלאכותית מבלי לבנות צוותים גדולים. בראיונות, הוא מדגיש באופן קבוע שהצוות הקטן שלו, המונה כ-15 עובדים, פועל כמו חברה של 50 איש הודות לזרימות עבודה חכמות של בינה מלאכותית.

לסיכום, רואן צ'אונג מייצג את הדור החדש של מייסדי בינה מלאכותית: אוטודידקטים, מונעי נתונים, בעלי ידע רב בתחום האינטרנט, ובעלי יכולת לתרגם התפתחויות טכנולוגיות מורכבות לאסטרטגיות קונקרטיות וישימות עבור חברות.

☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית

☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!

Konrad Wolfenstein

אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד

תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש