כשארגונים התחילו לאמץ מערכות בינה מלאכותית, רוב הדיון התמקד ביכולות: איך להפיק יותר מידע, איך לייעל עבודה, ואיך לאפשר לעובדים ולסוכני AI לבצע משימות במהירות. אבל בשקט, כמעט בלי לשים לב, נוצרה גם בעיה חדשה: מי שולט בצריכת הבינה המלאכותית, ומה קורה כשהשימוש בה יוצא משליטה?  כיום, רוב ספקי ה-AI הגדולים, כמו OpenAI, אנת'רופיק (Anthropic) וגוגל (Google), גובים תשלום בהתאם להיקף השימוש, ובמקרים רבים לפי כמות הטוקנים שנצרכו. במבט ראשון זה נשמע כמו מודל תמחור הגיוני: משלמים על מה שמשתמשים. אבל כאן מסתתר שינוי משמעותי – אם בעבר ארגון רכש תוכנה בעלות יחסית צפויה, כיום חלק מעלויות ה-AI יכולות להשתנות בכל רגע, בהתאם להתנהגות של משתמשים, יישומים וסוכני AI אוטונומיים. אותם נתונים, שמאפשרים ל-CFO להבין כמה עולה השימוש ב-AI, יכולים לעזור ל-CISO לזהות שמשהו חריג מתרחש במערכת. בעולם ה-AI, הגבול בין FinOps ל-Security מתחיל להיטשטש דמיינו עכשיו סוכן AI שבדרך כלל צורך כמה אלפי טוקנים ביום ומתחיל לפתע לצרוך מאות אלפים. הסיבה יכולה להיות תמימה יחסית, כמו תקלה או לולאה שנוצרה בתהליך אוטומטי. אבל היא יכולה גם להצביע על מפתח API שנחשף, או על שימוש בלתי מורשה במערכת או על ניסיון לנצל אותה, וכן על פעילות חריגה שדורשת בדיקה.  לא כל חריגה היא מתקפת סייבר, אבל שינוי חד בדפוס השימוש הוא בהחלט אות שדורש בדיקה. פגיעה כלכלית באמצעות צריכה מכוונת של משאבים יקרים. Denial of Wallet. צילום: אילוסטרציה, ג'מיני מהו Denial of Wallet? אחת הדוגמאות לכך היא תרחיש המכונה Denial of Wallet (ר"ת DOW). אם בעבר תוקפים ניסו להעמיס על מערכות כדי לפגוע בזמינות שלהן, במערכות ענן ו-AI מבוססות שימוש ניתן לייצר גם פגיעה כלכלית באמצעות צריכה מכוונת של משאבים יקרים. במקרה כזה המערכת אפילו לא חייבת לקרוס. היא יכולה להמשיך לעבוד כרגיל, בזמן שהחשבון ממשיך לטפס.  הבעיה הזאת מצביעה על צורך חדש בארגונים: לא מספיק לדעת אילו מודלי AI נמצאים בשימוש. צריך לדעת מי משתמש בהם, באיזה היקף, לאיזו מטרה ומה נחשב להתנהגות נורמלית עבור כל משתמש, אפליקציה או סוכן.  אחת השכבות שיכולות לספק את הבקרה הזאת היא AI Gateway – שכבת תיווך שיושבת בין המשתמשים, האפליקציות וסוכני ה-AI, לבין המודלים עצמם.  אפשר לחשוב עליה כעל נקודת בקרה מרכזית, שדרכה עוברות בקשות למודלים. היא יכולה לזהות מי שלח בקשה, לאיזה מודל היא נשלחה, כמה משאבים היא צורכת והאם הפעילות תואמת את המדיניות שהארגון הגדיר.  אם סוכן מסוים צורך בדרך כלל כמות מסוימת של טוקנים ומתחיל לפתע לחרוג באופן קיצוני מהדפוס שלו, זו אנומליה שראוי לבדוק.  בעולם הישן של APIs, ארגונים הסתכלו בעיקר על מספר הבקשות שנשלחות בפרק זמן מסוים. בעולם ה-AI המדד הזה כבר אינו מספיק. שתי בקשות יכולות להיראות זהות ברמת ה-API, אבל להיות שונות מאוד מבחינת כמות המידע שהן שולחות למודל, אורך התשובה שהן מייצרות, העלות שלהן ורמת הסיכון שהן יוצרות. מ-"כמה בקשות נשלחו" ל-"מה בדיוק קרה בכל בקשה"? לכן, ארגונים צריכים לעבור מחשיבה של "כמה בקשות נשלחו" לחשיבה של "מה בדיוק קרה בכל בקשה". הבקרה הזו מתחילה בזיהוי. כל שימוש צריך להיות משויך ככל האפשר למשתמש, לאפליקציה, למחלקה או לסוכן מסוים. כך אפשר להגדיר הרשאות, מגבלות שימוש ותקציבים שונים לפי הצורך.  השלב הבא הוא לזהות חריגות בזמן אמת. לא רק כמה טוקנים נצרכו, אלא האם אופי הפעילות מתאים למה שמצופה מאותו משתמש או סוכן. עלייה חריגה בגודל הקלט יכולה, למשל, להצדיק בדיקה האם מידע גדול או רגיש נשלח למודל שלא בהתאם למדיניות.   וכאשר החריגה משמעותית, הארגון צריך גם להיות מסוגל לפעול: להגביל את הפעילות, לחסום אותה זמנית, לדרוש אישור נוסף, או להעביר את האירוע לבדיקה של צוותי האבטחה.  כאן בדיוק מתחבר עולם ניהול העלויות לעולם הסייבר. אותם נתונים, שמאפשרים ל-CFO להבין כמה עולה השימוש ב-AI, יכולים לעזור ל-CISO לזהות שמשהו חריג מתרחש במערכת. בעולם ה-AI, הגבול בין FinOps ל-Security מתחיל להיטשטש. לכן, בעידן שבו עובדים וסוכני AI מבצעים יותר ויותר פעולות באופן אוטונומי, השאלה איננה רק כמה עולה להשתמש בבינה מלאכותית. השאלה היא מי עוקב אחרי השימוש, מי יודע לזהות שינוי בהתנהגות ומי יכול לעצור פעילות חריגה לפני שהיא הופכת לאירוע משמעותי.  כותב המאמר הוא מהנדס Presale סייבר (אבטחת מידע AI, Identity, Applications) בבינת תקשורת מחשבים

על רקע זינוק של עשרות אחוזים בפשעי השנאה נגד יהודים בניו יורק מאז כניסת ראש העיר זוהרן ממדאני לתפקיד בתחילת השנה, הוביל בעיר ארגון הקהילה הישראלית-אמריקנית (IAC) האקתון בינה מלאכותית מיוחד, שהתמקד בפיתוח כלים למאבק באנטישמיות. כ-100 יזמים יהודים-אמריקאים פיתחו בצוותים פתרונות מבוססי AI, שמטרתם לזהות ביטויי שנאה, לתאם תגובה קהילתית, למפות נבחרי ציבור ולחבר בין ארגונים בעלי ברית – כלים שיוכלו לשמש את הקהילה הישראלית-יהודית המגוונת בחמשת הרובעים של ניו יורק. האירוע נערך במסגרת "IAC EDGE", תוכנית המנהיגות הצעירה של הארגון, בשיתוף "IAC MAGEN" – יוזמת חוסן הקהילה והמעורבות האזרחית של ה-IAC, הפועלת ב-22 אזורים ברחבי ארצות הברית. "אנחנו רואים אנטישמיות שהופכת לשגרתית, שחודרת לרחובות, לקמפוסים ולפוליטיקה המקומית. בניו יורק הנתונים מדברים בעד עצמם," אמרה ליטל כרמל, סמנכ"לית מנהיגות חדשה ב-IAC, שהובילה את האירוע יחד עם מנהל הסניף המקומי של ה-IAC בניו יורק, עומרי קופרשטיין. "ניו יורק מלאה בישראלים-אמריקנים ויהודים-אמריקנים צעירים, שרוצים לתרום למשימה גדולה. HACK4NY נתן להם מסגרת לעשות את זה באמצעות מה שהם יודעים לעשות הכי טוב. השאלה שעמדה בפני כל צוות לא הייתה רק 'איך בונים אפליקציה' – אלא 'איך משנים מציאות'. לנוכח המציאות המטרידה ברחובות ניו יורק, הקהילה שלנו לא עומדת מנגד – אנחנו מתארגנים, פועלים באופן אסטרטגי ובונים כלים שיסייעו בזיהוי וסיכול סכנות, מענה מאורגן ומתואם ואיתור בעלי ברית משמעותיים". המשתתפים התחרו בשלושה מסלולי אתגר: פיתוח כלי AI שהופך דיווח על אירוע אנטישמי לאסטרטגיית תגובה מקצועית ומהירה, מיפוי אוטומטי של נבחרי ציבור לפי אזור גיאוגרפי וסיווגם לפי עמדותיהם, ומנגנון לזיהוי וחיבור עם ארגוני בעלי ברית קהילתיים. "מטרת האירוע היא שפתרונות מוצלחים יוכלו לשמש את הארגון בעבודתו השוטפת ברחבי המדינה," הוסיפה כרמל. הצוותים הציגו את פתרונותיהם בפני פאנל שופטים שכלל את אבי פלומבאום, מנהל הטכנולוגיות הראשי (CTO) ו-Entrepreneur in Residence ב-Innovent Capital Group; יריב בן-ארי, יו"ר מועצת IAC ניו יורק ושותף במשרד עורכי הדין Herrick; ד"ר מתיאס י. בקר, חוקר בכיר ב-AddressHate ובמרכז לחקר האנטישמיות של NYU; וליטל כרמל, סמנכ"לית מנהיגות חדשה ב-IAC. בין הפרויקטים הבולטים שהוצגו: Know Your Officials – הפרויקט שזכה במקום הראשון – כלי שמאפשר לכל אזרח להזין את כתובתו ולקבל מיד תמונה מלאה של נבחרי הציבור המייצגים אותו, לצד מידע על תפקידיהם ועמדותיהם הרשומות בנושאים ציבוריים – ומשם לפנות אליהם ישירות בקריאה לפעולה. Rally – Report and Respond – אפליקציה שמאפשרת לדווח על אירוע אנטישמי תוך שתי דקות ומחברת בין נפגעים למתנדבים קהילתיים קרובים, שיכולים לסייע פיזית, כלכלית, משפטית או תקשורתית; CommunityMa – מנוע AI שהופך רשימת אנשי קשר קהילתית לרשת חיה: המשתמש שואל בשפה טבעית ("מי יכול לעזור לי לארגן אירוע בטיחות בברוקלין?") והמערכת מדרגת ומציעה את האנשים הנכונים עם הסבר מפורט על כל התאמה; "כשאנטישמיות מתחזקת ומרימה ראש, הקהילה הישראלית-אמריקנית אינה ממתינה", אמרה טל שוסטר, יו"ר משותפת של ה-IAC. "מה שקורה בניו יורק הוא תזכורת שפוליטיקאים עם רטוריקה אנטי-ישראלית נוקשה משפיעים על הרחוב ועל הביטחון של בני קהילתנו. ראש העיר נדרש לעשות את עבודתו: לשמור על ביטחון התושבים, לנקות את הרחובות, לשמור על בתי הספר – ולא להתעסק בנושאים שאינם בסמכותו. HACK4NY הוא הדרך שבה הדור הצעיר שלנו בוחר לפעול: לא רק להצביע על הבעיה, אלא לבנות את הפתרון".

הוקם איגוד חדש לקהילת מדעי המחשב, במטרה לחזק את הקשרים בין חוקרות וחוקרים, מרצים, סטודנטים מתקדמים, מחלקות ופקולטות ברחבי הארץ. זאת, בין היתר, באמצעות קידום כנסים, יוזמות קהילתיות וניירות עמדה ולשמש כתובת משותפת לקהילה האקדמית והמקצועית בתחומי מדעי המחשב. הכנס הראשון של האיגוד ייערך בשבוע הבא במסגרת כנס שייערך באוניברסיטת בן-גוריון בנגב לרגל הקמת הפקולטה למדעי המחשב והמידע ע"ש שטיין. "אנו רואים באיגוד ובכנס כאלו שיחזקו את התפיסה העדכנית של מדעי המחשב כתחום רחב, מגוון ודינמי, המחבר בין יסודות תאורטיים, מערכות, נתונים, בינה מלאכותית, אבטחת מידע, הנדסת תוכנה ותחומי יישום נוספים", הסביר פרופ' אריאל פלנר, חוקר בפקולטה למדעי המחשב באוניברסיטת בן-גוריון בנגב וממארגני הכנס. "אירוע זה הוא הראשון המבסס תפיסה זו, ובכוונתנו להפוך אותו למסורת". "הקמת האיגוד מהווה צעד חשוב בהתארגנות הקהילה המדעית בישראל סביב מסגרת משותפת, שתאפשר יצירת חזון ויעדים משותפים, ואף תפעל להגשמתם", הסביר פרופ' שחר סמורודינסקי, ממייסדי האיגוד והיו"ר שלו, ראש המכון לתאוריה של מדעי המחשב, בפקולטה למדעי המחשב ע"ש שטיין באוניברסיטת בן-גוריון בנגב. בכנס בבאר שבע יעלו נושאים כמו בינה מלאכותית, תיאוריות של מדעי המחשב ועוד. אורח הכבוד יהיה פרופ' אמנון שעשוע, נשיא ומנכ"ל מובילאיי.

עומרי כספי מכריז היום על השלמת גיוס של 250 מיליון דולר לקרן חדשה, שלישית, של סוויש ונצ'רס (Swish Ventures). עם השלמת הגיוס, הנכסים המנוהלים של הקרן גדלים לכ-800 מיליון דולר. הקרן מתכוונת להשקיע בכ-12 חברות סכום ממוצע של כ-20 מיליון דולר בכל חברה, בהובלה משותפת לצד קרן נוספת או כמשקיעה מצטרפת. הקרן מתמקדת בשלבי השקעה מוקדמים של סיד ו-A, והיא פועלת לצד קרן אופורטוניטי, המאפשרת לסוויש להשקיע בחברות משלב הסיד ועד לשלבי צמיחה. הקרן החדשה תתמקד בסטארט-אפים הפועלים בתחומי הסייבר, תשתיות טכנולוגיות, AI פיזיקלית, דיפנס, AI לענפי תעשייה וטכנולוגיה לממשלות. מאז הקמתה השקיעה סוויש ונצ'רס ב-20 חברות, מהן שמונה הפכו לחדי קרן, כאשר השווי המצרפי של חברות הפורטפוליו שלה עולה על 60 מיליארד דולר. בין חברות הפורטפוליו הבולטות ניתן למצוא את קוגנישן AI (Cognition AI), אפלייד קומפיוט (Applied Compute), EON ועוד. סוויש ונצ'רס הושקה בתחילת 2025 על ידי עומרי כספי, מייסד הקרן, המשמש כשותף מנהל יחיד. עם המשקיעים בקרן נמנים המשקיעים הקודמים של סוויש לצד משקיעים חדשים, בהם קרן סקויה, גופים מוסדיים אמריקניים ובהם קרנות פנסיה, אוניברסיטאות מובילות בארה"ב ופמילי אופיס. לדברי כספי: "השלמת גיוס הקרן השלישית בתוך פרק זמן קצר, ובתמיכת כמה מהמשקיעים המוסדיים המובילים בעולם, היא בראש ובראשונה הבעת אמון ביזמים שאנחנו מלווים והקרדיט אליהם. מבחינתנו, הקרן החדשה היא המשך ישיר לאסטרטגיה הממוקדת שלנו, אנחנו רוצים להיות השותפים הכי משמעותיים ליזמים המובילים בעולם. אנחנו מאמינים בבחירה מדויקת של מספר קטן של יזמים יוצאי דופן בכל שנה, כך אנו יכולים לשמש כשותפים אמיתיים לדרך שלהם".

מומחי יעל (Yael) החלו בהטמעת מערכת ניהול בארגון עובדי צה"ל. זאת, כחלק מהמעבר של הארגון מתהליכים ידניים למערכות דיגיטליות מבוססות AI. המערכת מבוססת תשתית סיילספורס (Salesforce) ועליה התאמות ופיתוחים של יעל.  הפרויקט החל לפני כמה שבועות וצפוי להסתיים לקראת מחצית 2027. היקפו הכספי של הפרויקט לא נמסר לפרסום, אולם גורמים בענף העריכו אותו במיליוני שקלים. ארגון עובדי צה"ל, מארגוני העובדים הגדולים בישראל, עובר בימים אלה תהליך של טרנספורמציה דיגיטלית והפרויקט נערך במסגרתו. עם סיומו, עשרות אלפי עובדי וגמלאי הארגון יוכלו לנהל תהליכי שירות ומיצוי זכויות באמצעות הטלפון. תהליכים דיגיטליים חכמים, שינהלו נתונים ומידע על עובדים, יאפשרו לבצע את מרבית השירותים הארגוניים ישירות מהטלפון הנייד. הפרויקט מבוסס על הפלטפורמה Salesforce Public Sector Solutions, שתהווה מערכת ליבה לניהול תמונת 360 מעלות של חברי ארגון עובדי צה"ל. זו כוללת חלוקת תקציבים מורכבת ומערך בדיקות זכאות, מבוסס מנוע חוקה (Business Rules Engine  – ר"ת BRE) גמיש. בנוסף, כולל הפתרון פורטל פנימי עבור עובדי וגמלאי ארגון עובדי צה"ל, המשקף בזמן אמת את הזכאויות השונות, סטטוס בקשות להטבות, מתנות, נופשים ועוד. "המהלך הוא חלק מתפישת עול"ם שלם בכף היד" "אנחנו מובילים תפישה ארגונית שתאפשר מהפכה של ממש בתהליכי מיצוי זכויות של עשרות אלפי עובדים וגמלאים", אמר בני עודי, ראש מטה ארגון עובדי צה"ל. "המהלך הוא חלק מתפישת עול"ם (ר"ת עובדים ללא מדים – מועדון ההטבות של ארגון עובדי צה"ל) שלם בכף היד". עודי הוסיף כי "התהליכים יתנהלו בלא טפסים, בלא התרוצצות בין גורמים שונים ובשקיפות מלאה לאורך כל התהליך. אם בעבר נוהלה 'טופסולוגיה' מפרכת סביב בקשות למלגות, רישום לקייטנות ועוד, כל זה יתבצע בלחיצת כפתור – במהירות, ביעילות ובנגישות – דרך הנייד. כך גם בניהול תקציבי הרווחה, ניהול ההטבות, הקשר עם היחידות השונות, לרבות ניהול העמותה ומאות הוועדים הפועלים בארגון". "הפרויקט לניהול תהליכים יאפשר לנו להעניק לארגון עובדי צה"ל את היכולות המאפשרות מעבר למודל שירות עצמי – שורה שלמה של שירותים שהופכים דיגיטליים ומנוהלים בפשטות", אמר טל קיסילביץ', מנכ"ל יעל קלאודטק (Yael-Cloudtech). "עובדי וגימלאי הארגון יוכלו להגיש בעצמם כל בקשה, לקבל כל סוג מידע ולנהל את הקשר עם הארגון, תוך קבלת עדכונים בזמן אמת ומעקב אחר סטטוס הטיפול בבקשתו. התהליך מחליף שיחות טלפון, מיילים, טפסים ידניים ובעיקר, חוסך משאבים אדירים", הבהיר קיסילביץ'.

רשות החדשנות, משרד העלייה והקליטה והמטה הלאומי לבינה מלאכותית, באמצעות קרן ההון האנושי להיי-טק, פרסמו "קול קורא" לגופים ולחברות להגיש הצעות להקמת תוכניות חדשניות להאצת ההון האנושי בחברות בינה מלאכותית בישראל. מטרת המהלך היא להרחיב את מעגל המומחים בתעשיית ה-AI, ובין היתר לעודד את חזרתם לישראל של טאלנטים ישראלים העובדים בחו"ל, לצד משיכת עולים חדשים, זכאי חוק השבות ותושבים חוזרים בעלי ניסיון בתחום. "הקול הקורא" פונה לחברות טכנולוגיה, חברות השמה וגופים  שמסוגלים לייצר מהלכים שישכנעו את הישראלים לחזור ולהשתלב בחברות  הרב-לאומיות בישראל ובמחקרים באקדמיה, עם מעטפות ליווי נרחבות שלא היו עד כה. "הקול הקורא" מתמקד באיתור והשמה של עובדי "טאלנט" ו-"טופ-טאלנט" – עובדים מנוסים בתחומי הבינה המלאכותית – וכן באיתור יזמים מנוסים מחו"ל ובהבאתם לישראל. יעד נוסף הוא הרחבת הפעילות של חברות רב-לאומיות בישראל, בכלל זה עידוד חברות שעדיין אינן פועלות בארץ להקים כאן פעילות מחקר ופיתוח בתחום ה-AI. מחסור של כ-2,400 מומחי AI בדברי ההסבר ל-"קול הקורא"  נאמר, שעל פי מחקרים  אחרונים שפורסמו,  תעשיית הבינה המלאכותית בישראל ניצבת בפני מחסור מיידי של כ-2,400 עובדי טאלנט וטופ-טאלנט בתפקידי Core AI. המחסור, לפי המסמך, מרוכז בין היתר בתחומי מדעי הנתונים והנדסת הנתונים.  בשלב הראשון, המטרה היא להפעיל תוכניות שיוצעו על ידי התעשייה במטרה להחזיר באופן מיידי 100 מומחי AI מנוסים ועוד 20 יזמים וטופ טאלנטים לישראל. עוד מצוין, כי קיים פער משמעותי בין ההיצע האקדמי בישראל, כלומר תקנים לחוקרים ולמדענים, לבין צורכי התעשייה שלא קיימים. על פי הערכות, יש ביקוש ל-800 משרות מחקר באקדמיה שאינן מקבלות מענה. לפי נתוני "הקול הקורא", בישראל מסיימים מדי שנה כ-1,000 בוגרי תארים מחקריים מתקדמים בתחומי STEM רלוונטיים, אולם רק כ-30%-40% מהם משתלבים בפועל כמומחי AI בתעשייה המקומית. "לאור זאת, יש לייצר פעולה אקטיבית ומהירה", נכתב בדברי ההסבר, וזאת בהתאם למדיניות הממשלה להשבת עובדי AI מנוסים מחו"ל – בהם עולים חדשים, זכאי חוק השבות ותושבים חוזרים. מאגר טאלנטים ומנטור אישי במסגרת "הקול הקורא" יוכלו גופים שונים להציע תוכניות לאיתור והשמה של טאלנטים וטופ-טאלנטים בתחומי ה-AI, וכן תוכניות להבאת יזמים מנוסים מחו"ל. קהל היעד כולל בעלי תואר ראשון ומעלה בתחומים כגון מדעי המחשב, הנדסת חשמל והנדסת נתונים, בעלי ניסיון מוכח בחברות או במכוני מחקר וטכנולוגיה, וכן יזמים שהקימו בעבר חברות הזנק או כיהנו בתפקידי מנכ"ל וסמנכ"ל בחברות שמוצריהן כוללים רכיבי Core AI. הגופים שיזכו ב-"קול הקורא" יקבלו גישה למאגרי טאלנטים ולמאגרי גורמים פוטנציאליים לשיתופי פעולה, ובהם ארגונים וקהילות יהודיות בחו"ל. הטאלנטים שיאותרו יעברו הכנה ממוקדת לשוק העבודה הישראלי, לרבות חיזוק מיומנויות רלוונטיות והיכרות עם תרבות העבודה המקומית. בנוסף, לכל מועמד ימונה מנטור אישי שילווה אותו בתהליך. תחום נוסף ב-"קול הקורא" מתמקד בהרחבת מעגל החברות הרב-לאומיות שיפתחו בישראל פעילות מחקר ופיתוח בתחום הבינה המלאכותית. הכוונה היא לאתר חברות שטרם הקימו פעילות בישראל ולפעול לשכנוען להרחיב את פעילותן לישראל. לפי "הקול הקורא", יש להגיש תוכנית נפרדת עבור כל אחד מהתחומים המועדפים. עד 70% מימון התקציב המרבי לתוכנית עומד על מיליון שקלים, כאשר שיעור המענק יעמוד על 50%-70% מתקציב המימוש. במקרים מיוחדים תהיה הוועדה הבוחנת רשאית להגדיל את שיעור המענק. את הבקשות ניתן להגיש עד ה-17 בספטמבר 2026 בשעה 12:00. המהלך מצטרף לצעדים נוספים שנועדו להתמודד עם המחסור בהון אנושי מיומן בתעשיית ה-AI בישראל, ומבקש למנף את היתרון היחסי של ישראל בתחום באמצעות שילוב מהיר יותר של מומחים מנוסים, יזמים וטאלנטים מהארץ ומחו"ל.

חברת התוכנה האמריקנית לייבפרסון עומדת על סף סוף דרכה כחברה עצמאית: בעלי המניות שלה אישרו אמש (ד') את מכירתה ל-SoundHound AI תמורת סכום של 43 מיליון דולר. מדובר בפחות מ-1% משווי השיא של החברה, שעמד על 4.7 מיליארד דולר. העסקה צפויה להיסגר מחר. לייבפרסון מפתחת פלטפורמות דיגיטליות, מבוססות ענן ותוכנה כשירות, לתקשורת בין לקוחות ומותגים. מוצר הדגל שלה, Conversational Cloud, מאפשר לצרכנים לתקשר עם מותגים באמצעות הודעות ווטסאפ, פייסבוק מסנג'ר ועוד. ב-2018 היא הכריה על Maven – פתרון שמאפשר לחברות לבנות צ'טבוטים מבוססי AI כדי לתת מענה להודעות ובקשות של לקוחות במרכזי שירות. שיא בקורונה, שפל בעידן ה-AI לייבפרסון הוקמה ב-1998, וב-2000 היא הונפקה בנאסד"ק. 11 שנים לאחר מכן היא נרשמה למסחר בבורסת תל אביב. אז עמד השווי שלה על 560 מיליון דולר, בהמשך הוא צמח לכמעט חמישה מיליארד ולאחר מכן התרסק בכ-99%. החברה הגיעה לשיא בתקופת הקורונה, עקב העלייה בצורך בשירות מרחוק, אולם היא לא הצליחה לרתום את הבינה המלאכותית לצמיחה. ועדיין, על פי החברה, מדי חודש מועברים באמצעות הטכנולוגיה שלה כמעט מיליארד הודעות. על פי הודעת SoundHound AI ולייבפרסון, "השילוב בין שתי החברות נועד על מנת לחזק את המעמד של הרוכשת בעולם ה-AI השיחתי, ולאפשר לה לשרת יותר, בקנה מידה רחב, לקוחות ושותפים". ג'ון סבינו, מנכ"ל לייבפרסון, אמר כי "זהו צעד חשוב בדרך של לייבפרסון. אנחנו נמצאים כעת צעד אחד קרוב יותר להצטרפות ל-SoundHound AI, ולמצב טוב יותר את העסקים של שתי החברות ביחד. אנחנו מצפים להשלמת העסקה ולתת את הערך המשמעותי לבעלי המניות".

"משך עשרות שנים, ידענו לחסוך כסף בפרויקטי IT. ידענו להקים ולשלב את המרכיבים – אנשים, זמן וכסף – וכך ליצור 'קוקטייל', תמהיל שממנו ניתן 'לשתות' ערך עסקי. כעת נוסף מרכיב חדש: הבינה המלאכותית. חלקנו רואים בו קישוט. אבל הוא לא קישוט. כאשר מוסיפים בינה מלאכותית למשוואה, נדרש למדוד את כל אחד ממרכיביה, כדי לחשוף את העלות האמיתית שלה, ועל בסיס הנתונים – להתייעל ולחסוך", כך אמר אדם צייטלין, מוביל מרכז כלכלת AI בדלויט ישראל. צייטלין אמר כי "יש להבין שהמשוואה הקיימת כבר לא רלוונטית וצריך לפתח משוואה אחרת. זו המשמעות העמוקה של כלכלת ה-AI – איך לזהות ולכמת את הערך. מה שכל מנמ"ר.ית צריך.ה לדעת על כלכלה זו הוא 'מה מקבלים מכל ה-AI הזה'. רק כך ניתן להטמיע בינה מלאכותית בצורה מושכלת – והגיונית כלכלית". דבריו חתמו מפגש של הפורמים C3 ו-CSC מבית אנשים ומחשבים, שנערך היום (ה') במשרדי דלויט בתל אביב. את המפגש הנחה רונן זרצקי, יו"ר פורום C3 ומנכ"ל BSD-IT, ופתח אותו פלי הנמר, יזם ומנהיג אנשים ומחשבים. נושא הכינוס היה "שלושה קולות, אסטרטגיה אחת", והוא עסק בדרכים לבניית אסטרטגיית IT אחת, בעידן שבו הבינה המלאכותית, הסייבר, וכן החדשנות והעסקים – חייבים לפעול יחד. השאלות שעולות בעידן כלכלת ה-AI "ב-2025", אמר צייטלין, "ארגונים כבר החלו לאמץ בצורה מלאה רכיבי ויכולות בינה מלאכותית. במחצית הראשונה של 2026, השוק הבין שלעשות שימוש ב-AI, וכמה שיותר ממנו, זה נהדר בהיבט האימוץ – אבל הרבה פחות נהדר לקופת הארגון ולסמנכ"ל הכספים. פתאום עולה דרישה להגביל את השימוש בתחום, כי הוא בא עם עלויות נרחבות. בעקבות זאת צצות השאלות שמהוות את הבסיס לכלכלת ה-AI: איך עונים למי שמשלם (אנשי הכספים)? מה עשו העובדים בארגון עם ה-AI? מה היו התוצרים שהתקבלו? ומה התועלות מכך?". אדם צייטלין, מוביל מרכז כלכלת AI בדלויט ישראל. צילום: יח"צ הוא הסביר כי "על מנת לממש כלכלת AI באופן הגיוני עסקית ומושכל, יש להפנים שהבינה המלאכותית מתומחרת באופן שונה מכלל הרכיבים שאותם תמחרנו עד היום. הבנו שבבואנו לבחון את העלויות בתחום, יש לשנות את השאלות: השאלה היא לא 'כמה עולים מיליון טוקנים ממודל מסוים לשימוש ב-AI?', אלא 'מה עושים עם הטוקנים האלה?'. למשל, אם בוטים בשירות הלקוחות של הארגון עשו שימוש בטוקנים, יש לראות את כלל הפעילות של הבוטים, מהשיחה הראשונה עד האחרונה ולפעמים כולל בן אנוש באמצע, עד שהגענו לפתרון הבעיה, כולל כל שיחות ההמשך. רק כך ניתן להבין כי עלות שיחה סטנדרטית של בוט, לדוגמה, של 30 סנט בערך, היא רק חלק מהתשובה והעלות האמיתית גבוהה יותר". מהו השינוי התפיסתי? לדברי צייטלין, "השינוי התפיסתי הוא לערוך מדדים שמותאמים ללקוח הארגוני, ואז לבדוק מה היו התמורות שהתקבלו. כך למשל, בעולם הפיתוח, לא עוזר הרבה לבדוק כמה טוקנים המפתח צרך וכמה מהר הוא מיצה את תקציב הטוקנים – אלא יש לבחון, לדוגמה, כמה מתוך הקוד שעליו המפתח עבד נכנס למוצר או לשירות המפותחים, והאם נדרשו שינויים לאחר מכן. אסור לשכוח שחלק מהתועלות יתקבלו וייראו רק בעוד ימים, שבועות או חודשים. יש למצוא את העובדים ורכיבי הבינה המלאכותית שמשיאים ערך. אמנם, קל למדוד בכמה טוקנים נעשה שימוש – אבל מדידה אמיתית קשורה להבנת הערך מהשימוש ב-AI". לסיכום אמר צייטלין: "אנחנו ניצבים בפני תחום כלכלה חדש. בכלכלה של היום, ה-AI היא עוד גורם ייצור. רק אחרי שנבין מה הבינה המלאכותית באמת עושה בארגון, כמה היא עולה ומה היו התועלות שהתקבלו מהשימוש בה – ניתן יהיה ללכת לסמנכ"ל הכספים ולהסביר לו את הערך שהתקבל בארגון, וכך לנתב בצורה נכונה את תקציבי הארגון בעתיד".