מאת: יהודה לסרי | מנכ"ל Ryltech 18.09.2026 תקציר כמעט כל ארגון יכול להעביר לוגים ונתוני ניטור לכלי AI ולקבל בתוך שניות תשובה שנשמעת מקצועית. אבל השאלה החשובה באמת היא לא כמה מהר התקבלה התשובה, אלא האם המודל קיבל את העובדות הנכונות. על מנת להבין מה קרה בפועל בסביבת הייצור, המודל זקוק לנתונים תפעוליים, להיסטוריה ולהקשר. תקלה שנחשפת במסד הנתונים עשויה להתחיל בשרת, ביישום או בשינוי שבוצע קודם. כאשר מחברים מידע ממסד הנתונים, מהשרת, ממערכת ההפעלה ומהיישום עם יכולות AI, ניתן לקצר

מאת: טל דולב 18.09.2026 ארגונים רבים מציגים את קיומו של Human-in-the-Loop כהוכחה לכך שמערכות הבינה המלאכותית שלהם נמצאות תחת שליטה. ההחלטה מתקבלת באמצעות אלגוריתם, אדם בוחן אותה לפני הביצוע - ולכן, לכאורה, הסיכון מנוהל. אלא שנוכחותו של אדם בתהליך אינה מבטיחה פיקוח אנושי אפקטיבי. כאשר הבודק אינו מבין את מגבלות המערכת, אינו מקבל זמן מספק לבחינת ההחלטה, אינו חש בנוח לחרוג מהמלצת המודל או אינו מוסמך לעצור את התהליך - הוא אינו מנגנון בקרה. הוא עלול להפוך לחותמת אנושית על החלטה אוט

מקור: CIO.COM 18.09.2026 התרחבות הפעלה בכלי בינה מלאכותית בפרויקט טרנספורמציה דיגיטלית מעמידה בספק את החוזים הרב-שנתיים ודוחפת את פירמות הייעוץ הגדולות למסלול מחדש של מודל התפעול והתמחרות שלהן. 1. סדקים במודל המסורתי: פיטורים ופקפוק בערך של פרויקטי ענק ארגונים רבים עושים כיום שימוש גובר בכלי בינה מלאכותית (AI) כדי להאיץ פרויקטים של טרנספורמציה דיגיטלית, דוגמת מודרניזציית ענן והגירת מערכות מיינפרים. הפעלת כלי AI מצמצם את הזמן והמאמץ להשגת היעדים, קצב ההתפתחות המהיר במרחב

פוסט מאת: Rob Llewellyn CEO CXO Transform תרגם רז הייפרמן | יועץ בכיר לטרנספורמציה דיגיטלית, BDO Consulting ומרצה בתוכניות MBA באונו ורופין 18.09.2026 הפרויקט שלכם הסתיים בהצלחה. אז למה שום דבר לא מרגיש שונה? רוב המנהלים חוו זאת. אבני הדרך הושגו. התקציב נשמר. ועדת ההיגוי מחאה כפיים. ובכל זאת, שום דבר מהותי לא השתנה בארגון. הנה האמת הלא-נעימה: סיפקתם בדיוק את מה שהתבקשתם לספק. פרויקטים מספקים תוצרים (outputs). תוצאות (outcomes) ותועלות מגיעות רק כאשר הארגון משנה את אופן פעול

סיכום מאמרה של מרי ק. פראט | מקור: CIO.COM 18.09.2026 תקציר מאמר זה בוחן את שיעורי הכישלון הגבוהים והמתמשכים של יוזמות טכנולוגיית מידע מודרניות למרות ההתקדמות בתכנון אסטרטגי. המאמר מזהה שנים עשר מלכודות קריטיות, החל מחוסר בניהול פרויקטים מוסמך ועד להיעדר בעלות עסקית ברורה ומדדי הצלחה. הוא מדגיש במיוחד כיצד שילוב של בינה מלאכותית יכול להחריף בעיות אלו על ידי יצירת ציפיות מהירות לא מציאותיות וחוסר איזון במשאבים. בסופו של דבר, המאמר מדגיש כי הצלחה טכנית תלויה במידה רבה בגורמים

מאת: גילי שלזינגר | מנכ״לית ONE Digital מקבוצת וואן טכנולוגיות 18.09.2026 תקציר לאחר שנים רבות בעולם הטכנולוגיה, למדתי שהפרויקטים המוצלחים ביותר אינם בהכרח אלה שהתבססו על הטכנולוגיה הכי חדשנית, אלא מי שהתחילו מבעיה עסקית ברורה - וזה נכון שבעתיים בכל הנוגע ל-AI. הארגונים המובילים הם אלו שכבר עברו מההתלהבות הראשונית מטכנולוגיות AI לדרישה לתוצאות עסקיות מדידות, וזאת מתוך הבנה שהטכנולוגיה היא רק חלק מהסיפור, והשאלה האמיתית היא: איפה הערך העסקי שלה? במאמר שלפניכם תמצאו ארבע שאלות

מאת: אריה עמית | יועץ אסטרטגי וחבר נשיאות הלשכה 18.09.2026 מבוא: המנוע הכלכלי של מהפכת ה-Generative AI מהפכת הבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI) כבר מזמן אינה פרויקט חדשנות נסיוני במעבדות ה-.R&D בשנת 2026, היא מהווה את אחד מרכיבי הליבה של הארכיטקטורה הארגונית המודרנית. אולם, יחד עם ההבטחה הגדולה לייעול תהליכים, אוטומציה מורכבת ויצירת ערך עסקי חדש, גילו מנהלי מערכות המידע הראשיים (CIOs) כי המודלים העסקיים המסורתיים של עולם התוכנה קרסו. בעבר, עולם ה-IT התבסס על רישיונות תוכ

מאת: אריה עמית | יועץ אסטרטגי וחבר נשיאות הלשכה 18.09.2026 שנת תשפ"ו תיזכר בדפי ההיסטוריה של הטכנולוגיה המקומית כשנה שבה תעשיית מערכות המידע (IT)בישראל נפרדה סופית מהערפל השיווקי של מהפכת ה-AI ועברה לשלב המעשים. במציאות מורכבת ודינמית, המנמ"רים והטכנולוגים הישראלים לא רק שהבטיחו רציפות עסקית ותפקודית תחת אתגרים חסרי תקדים, אלא מיצבו את מערכות המידע כמנוע הצמיחה והחוסן המרכזי של המשק. מבוא שנת תשפ"ו סימנה מעבר קריטי בתעשייה: מהבטחות טכנולוגיות מופשטות להטמעה מעשית ומאסיבית ב

מאת: אריה עמית | יועץ אסטרטגי וחבר נשיאות הלשכה 18.09.2026 תקציר מנהלים הפרסום הסימולטני של נתוני מבחן פיז"ה הבינלאומי (2025) ותוצאות מבחני המיצ"ב הארציים (שנחשפו בספטמבר 2026) הכה בהלם את החברה הישראלית. מערכת החינוך רשמה את אחת הצניחות התלולות בהיסטוריה שלה: צניחה של 38 נקודות באוריינות קריאה (פער המקביל לשנתיים לימוד), ונסיגה מדאיגה במדעים ובמתמטיקה, שבה 46% מתלמידי ישראל לא הגיעו לרמת הבסיס הנדרשת. מבחני המיצ"ב המקומיים השלימו את תמונת האסון, כשהראו למשל שרק 3% מתלמידי

תמצית מאמר של יאקוב פאצוקי | המדען הראשי של OpenAI 18.09.2026 פרויקט המחקר "RLSlow" של OpenAI בשנת 2023 סימן את ראשיתה של פריצת דרך משמעותית: הרחבת האימון של מודלי חשיבה (reasoning models) והפעלת שרשראות מחשבה (chain-of-thought) עצמאיות. שלוש שנים לאחר מכן, מודלים אלו כבר מפעילים ממשקים ממוחשבים, מנהלים מחקר מדעי ומקדמים את הטכנולוגיה לעבר שיפור עצמי רקורסיבי. (RSI) במאמרו "An Alien Mind", מציג יאקוב פאצוקי (Jakub Pachocki) ניתוח מעמיק של האתגרים הטכנולוגיים, המושגיים והבט