הטלפון הקשיח הזה מיועד לשימוש מסיבי בפעילות בשטח, ומצלמת האקסטרים הניתקת שלו יכולה לעבוד בפני עצמה

נשיא ארה"ב דונלד טראמפ ממשיך להלל את הבינה המלאכותית כמנוע צמיחה אדיר, אבל סגנו ג'יי. די. ואנס טען שהטכנולוגיה גובלת במעשי השטן. עם זאת, ואנס ממשיך לתמוך בפיתוחים שיקדמו את ארה"ב במרוץ מול סין

לקוחות משלמים של Gemini יכולים כבר להתחיל לדבר במקום לכתוב עם חלק מהאפליקציות השימושיות יותר שמציעה גוגל

המתקפל של סמסונג בגרסת האולטרה נשאר דק, בעל סוללה גדולה יותר ומסך שהוא פשוט תענוג. השדרוגים לא דרמטיים, אבל הוא עדיין הבחירה המועדפת עליי

שם ותפקיד: אירית טויטו, מנכ"לית מט"ח – המרכז לטכנולוגיה חינוכית. תפקידים קודמים: סמנכ"לית בכירה לטכנולוגיה, אי.סי.איי טלקום, מנכ"לית יחידה עסקית, ניתוח הדמיה, פיליפס Healthcare, מנכ"לית יחידה עסקית Customer Management, אמדוקס. השכלה ושירות צבאי: תואר ראשון במדעי המחשב וסטטיסטיקה מאוניברסיטת תל אביב, תואר שני מינהל עסקים למנהלים (EMBA) מאוניברסיטת תל אביב – בשיתוף עם נורתווסטרן; תוכנית קלוג-רקאנטי לניהול בכיר; קורס דירקטורים ונושאי משרה – להב. שירות של חמש שנים, קורס תכנות בממר"ם, קצינת מחשוב ממכ"א. מה הביא אותך לתחום הטכנולוגיה? נמשכתי לעולם הטכנולוגיה מתוך הבנה שהוא פותח אפשרויות אדירות, והשירות בתפקיד טכנולוגי בצבא המחיש לי זאת כבר בתחילת הדרך. ראיתי כיצד הטכנולוגיה מעניקה גם לצעירה בתחילת הקריירה כלים להתפתח ולהשפיע, ובמקביל יכולה להיות מנוע ליצירת הזדמנויות אדירות, למוביליות חברתית ולתרומה לחברה ולמדינה. האם את חושבת שיש אפליה נגד נשים בתעשיית ההיי-טק? במשך הרבה שנים חשבתי שאין אפליה משמעותית, או לפחות לא הרגשתי אותה באופן מובהק, אך עם השנים וככל שנחשפתי יותר לנתונים ולתמונה הרחבה, הבנתי שהתוצאות מדברות בעד עצמן. עדיין יש פחות נשים בתפקידים בכירים, קיימים פערי שכר, והדרך לצמרת עבור נשים לא תמיד שווה לזו של גברים. בעיניי יש כאן פער אמיתי שהתעשייה עדיין צריכה להתמודד איתו. האם נתקלת באפליה בענף, נגדך אישית, על רקע היותך אישה? לא חוויתי אפליה ישירה ובמשך שנים גם לא ממש הסתכלתי על הדברים דרך העדשה הזאת. אבל בדיעבד, אני יכולה לזהות סיטואציות שבהן היה לי קשה יותר להיכנס למעגלים מסוימים. הרבה קשרים והזדמנויות נוצרים גם מחוץ לעבודה דרך חברויות מהצבא והמילואים או מפגשים לא פורמליים, ולא תמיד נשים נמצאות שם. היום במט"ח הנושא הזה מתחבר מבחינתי גם לשאלה רחבה יותר של צמצום פערים כבר מגיל צעיר, ואיך נותנים לכל ילדה וילד את הכלים וההזדמנויות שיאפשרו להם להגיע לאן שהם רוצים.

בינה מלאכותית הולכת ותופסת מקום של כבוד בספרי התקציב בארגונים, בין אם זה תשלום עבור טוקנים בשימוש עובדים ובין אם מדובר בפיתוח ויישום מערכות AI שמחליפות תהליכים, מבצעות פעולות שיווק או שירות לקוחות ומסייעות בקבלת תובנות עסקיות. הנהלות ודירקטוריונים בהכוונת מנמ"רים לוחצים על סמנכ"לי הכספים לאשר תקציבים, להאיץ אימוץ פתרונות ולהשקיע בטכנולוגיות החדשות ביותר. אולם ככל שההתלהבות הראשונית שוקעת, הטון בחדרי הישיבות משתנה, ועולה השאלה: מה קיבלנו בתמורה להשקעות? ייתכן שהתשובה חיובית, אך הטרגדיה היא, שרוב הארגונים כיום לא מסוגלים לענות על השאלה. "שיוך עלויות (Cost Allocation & Attribution) הוא התשתית ההכרחית והתנאי המקדים למדידת ROI. ללא תשתית שיוך מדויקת הארגון נמצא בעיוורון" מודל המדידה של אימוץ הענן כשחברות עברו לענן בעשור וחצי האחרונים, סמנכ"לי הכספים ביקשו לקבל מענה לשאלה כיצד למדוד את היעילות והחזר ההשקעה של הענן. הפתרון שנמצא אז ונכנס לשגרה נקרא Unit Economics – כלכלת יחידה – שיוך של עלות התשתית ליחידה עסקית מדידה (לדוגמה: שיוך עלות השרת למחלקה, שיוך עלות המנוי ל-AWS לעסקה מסוימת וכו'). אלא שבעולם ה-GenAI המודל המסורתי נשבר. מדוע? ראשית, כי מודל החיוב שונה בהשוואה למודל הענן שתומחר במודל מנוי, וההוצאה הייתה די ברורה וקבועה (אם כי ניתנת לשינוי גמיש). מודלי השפה ותשתיות AI מתומחרים לפי טוקנים, קריאות API וזמני עיבוד ולא לפי משאבים קבועים. בחירת המרכיב הנכון למדידת ה-Unit Economics הופכת למשימה מורכבת בהרבה. שנית, הערך של ה-AI לא קבוע מראש – שלא כמו שרת ענן רגיל, שמספק כוח מיחשוב יציב, ה-AI מפיקה תוצרים שאינם קבועים. התמחור הוא פעמים רבות על פי מספר השאילתות והוא יכול להיות X בחודש אחד ופי עשרה בחודש שלאחריו. והתוצרים אינם בהכרח בהתאם לשימוש: משימת AI אחת יכולה לייצר ערך עסקי עצום בעוד משימה אחרת באותו מחיר בדיוק מייצרת פלט סתמי או ניסיוני. ארגונים רואים בחשבונית שהם מקבלים מאנת'רופיק, גוגל או OpenAI סכום, אך ללא חלוקה. הם יודעים כמה הם שילמו, אך אין להם מושג איזה עומס עבודה צרך את השירות, איזה צוות או איזה מוצר גרם להוצאה. השיוך הוא התנאי המקדים לכל מדידת ROI ברור שאי אפשר לחשב תשואה (ROI) על השקעה שאינך יודע לייחס אותה. שיוך עלויות (Cost Allocation & Attribution) הוא התשתית ההכרחית והתנאי המקדים למדידת ROI. ללא תשתית שיוך מדויקת הארגון נמצא בעיוורון. אם לא יודעים כמה טוקנים נצרכו עבור צ'אטבוט השירות וכמה שולם עבור כלי ה-AI של צוות הפיתוח, אי אפשר לקבוע אם ה-AI חוסכת כסף ואיפה. תחום ה-FinOps – לניהול פיננסי אופטימלי של הענן ומערכות AI, מציג גישה חדשה לפתרון שכוללת: 1. שיוך הוצאות עד רמת עומס העבודה והטוקן; 2. מנגנון הקצאה ללא תיוג (Tagless Allocation), המשייכת עלויות על פי התנהגות המערכת בזמן אמת, מודלים של עבודה, היררכיות ארגוניות ונתוני ריצת הכלים; 3. פירוק משאבים משותפים – חלוקה חכמה ומדויקת של ההוצאה בין החטיבות והצוותים. הנהלות אינן יכולות להמשיך לאשר הוצאות עתק על בסיס הבטחות לחדשנות בלבד. נקודת ההתחלה נמצאת בתשתית השיוך, שאיתה הדיאלוג בארגון משתנה מן היסוד: במקום לומר "אנו מוציאים 100,000 דולר בחודש על GenAI", מנמ"רים צריכים להצהיר בפני סמנכ"לי הכספים: "פתרון ה-AI במחלקת שירות לקוחות עולה לנו שני דולר לכל פנייה שפתרנו, וה-AI של צוות השיווק עולה לנו 45 דולר לכל ליד חדש". רק כאשר יודעים לאן הולך כל דולר וכל טוקן, אפשר למדוד מה התקבל בתמורה.   הכותב הוא מייסד ומנכ"ל חברת DoiT, המפתחת פתרונות לשליטה מלאה בהוצאות הענן וה-AI (FinOps).

ב-OpenAI עוד לא נרגעים מהנזקים שעשתה הפריצה ל-Hugging Face, וכבר אנחנו שומעים על בלאגן חדש. הפעם, סוכני AI שאמורים לחפש מידע ברשת משתעממים, יוצרים התארגנות חשאית באתר גרמני ומרכלים מאחורי הגב של סם אלטמן. נשמע כמו מדע בדיוני? תחשבו שוב. כי מתברר שרגע לפני השקת המודל החדש שלה, OpenAI נאלצה להתמודד עם מרד קטן וחמוד […]

בכנס Google I/O האחרון נזרקו לא מעט פעמים לאוויר המילים AI וסוכנים לצד שלל פיתוחים קטנים וגדולים, אולם אחד הפיתוחים המרשימים ביותר שבלטו לא מעט הוא Gemini Spark, פלטפורמת הסוכנים של גוגל. כעת, היא מגיעה גם לאחד מהמוצרים החשובים ביותר עבורכם: Google Photos. עם זאת, נראה שנצטרך לחכות קצת. לעשות סדר בספרייה המבולגנת שלכם נזכיר […]