השבוע ראינו בדוח רק 22% מהארגונים שמאמצים AI. חצי מהחברות כבר אחרי האקתון AI, ו.. מה השתנה מאז? אתם יודעים מה התשובה כנראה. הרוב המוחלט נמצא היום בדיוק באותה תפוקה מהיום שלפני. שינוי בוואן שוט? זה ממש לא... אולי שינויים קטנים.. אנחנו נמצאים בנקודה מעניינת, רבים מכנים אותה "בועת AI" - חלק מסתכלים מהזוית של השקעות, וחלק מהזוית של מימוש הפוטנציאל אצלם בשטח ובעסק. בפועל, זו ממש לא בועה. המונח הזה משקף כאב אמיתי מבעיה עמוקה. מצב אמיתי בו ארגונים נמצאים בקונפליקט. מצד אחד המו

מה אפשר ללמוד מהנסיון של Linkedin בהטמעת סוכני AI? שיעור מרתק לפניכם עם הCPO של לינקדאין שמשתף הכי פתוח שיש. איך מטמיעים AI נכון בארגון? - כל הנסיונות של לינקדאין לחבר כלים מהמדף נכשלו, אין קיצורי דרך. - חייבים לבנות מחדש תשתיות קוד ודאטה כדי שAI יוכל להבין אותן באמת. - חייבים לבנות שכבות התאמה לקונטקסט הספציפי ולדאטה של הארגון. - איפה AI לא מספק מענה: בעיקר בנקודות של שיקול דעת, וויז'ן ותקשורת. - הטעות הכי הנפוצה היא לתת ל-AI גישה לכל המסמכים בחברה. ▪️הבעיה: מייצר רעש ומבל

יצרתי לכם נוסחה לחישוב הROI של AI ארגונים דורשים הוכחה לROI אמיתי משימוש בכלים, ב2026 מחפשים הצדקה מחושבת לתשלום על כל יוזר. מה שאנחנו רואים היום בשוק נקרא AI Grounding מפוטנציאל Generative AI -> למימוש AI Execution הכלים של הפלטפורמות החזקות כבר התחילו להתמקד ישירות בWorkfows היום יומיים הכלים שצומחים הכי חזק היום ומייצרים ARR עם Retention הם הכלים שהתחברות לתוך העבודה היום יומית. צירפתי לכם חישוב סופר פשוט שיעזור לכם להבין עד כמה כל כלי משתלם לכם 👇👇 דוגמאות בשטח: - העול

משתף איתכם 10 תובנות מהראיון המרתק הזה עם Ilya Sutskever מנכ"ל SSI ומייסד OpenAI כשהוא מדבר, אני עוצר הכל ומקשיב!! אלה התובנות שתפסו אותי 1. למה הבינה של היום נשמעת חכמה אבל לא יודעת לייצר כסף? המודלים שאנחנו רואים היום מצטיינים בלרצות את מדדי ההשוואה במעבדה ולא בעולם האמיתי. 2. מה קורה במבחן המציאות? ביוזקייסים הפרקטיים הם פשוט לא עומדים, ככל שהדומיין המקצועי עמוק יותר הם מאבדים אחיזה. 3. מה שהכי מעניין בעייני, זה הפרדוקס של אימון המודלים, לימוד על כמה שיותר דאטה פשוט

הטרמינל האג'נטי החדש של גוגל למפתחים. ואם זה לא טירוף, תסבירו לי טירוף מהו?? 🤯 במדריך הזה (אחד הטובים שראיתי) מראים מההתקנה ועד לאפליקציה עובדת ב13 דק, כולל בדיקות ותפעול התהליך מקצה לקצה. מה המטרה של הדפדפן הזה? לשחרר את המפתח מכתיבת הקוד, ולהעביר אותנו למצב שהזמן מושקע בתכנון וReview. תחשבו על זה שניה, הזמן שמושקע בעבודה: 20% תכנון - נשאר אצל המתכנת (בסיוע הCopilot) 70% כתיבת הקוד - עובר למצב אג'נטי (משוקף בלייב למפתח) 10% בדיקה ופידבק (חוזר למפתח בשילוב עם הCoplot) האי

רק 22% מהעובדים משתמשים בAI Agents וזה מה שהארגונים הגדולים מפספסים 👇🏼👇🏼 יזמים זזים מהר, 50% מהעצמאיים כבר ניסו פתרונות אג'נטיים, - כ 25% מהמצביעים כבר עובדים איתם בשוטף. - אימוץ של אייג'נטים בעסקים קטנים X2 לעומת ארגונים גדולים. צוללים לתוך המספרים, והממצאים מפתיעים מאוד! כ 25% טוענים שהם עובדים עם AI Agents בשוטף. כ 51% מומחי AI שהצביעו משתמשים באייג'נטים. כ 43% מאנשי מוצר עדיין בשלבי טסטים ווולידציה. **לא נסכם ל100% כי זה שילוב מידע מכמה סקרים שונים. כל המידע מתבסס על