מאת: אריה עמית | יועץ אסטרטגי וחבר נשיאות הלשכה 15.10.2026 בעשור האחרון, וביתר שאת בשנים האחרונות, הבינה המלאכותית (AI) הפכה ממותרות טכנולוגיים לכלי ליבה אסטרטגי שמשנה מן היסוד את עולם השיווק וקידום המכירות. חברות שאינן מטמיעות פתרונות מבוססי AI מוצאות את עצמן מדשדשות מאחור, בעוד שארגונים המאמצים את הטכנולוגיה מדווחים על זינוק משמעותי בפרודוקטיביות, דיוק בפילוח הקהלים ושיפור ה- ROI בקמפיינים. מאמר זה סוקר את ההשפעות המרכזיות של מהפכת ה-AI על תעשיית השיווק, החל מרמת האסטרטגי

מאת: יוסי אוקנין | מנהל בית פיתוח, טקיוניטי 15.10.2026 רקע תפסיקו לפרנס מנויי ענן ותפסיקו לחכות למפתחים: ארכיטקטורה היברידית מאפשרת לארגונים לשנות אלגוריתמים, דוחות ותהליכים בעצמם, בלי שכל שינוי יצריך פנייה לבית התוכנה. כלי AI כמו Claude, Lovable ו־Base44 מאפשרים לבנות יישומים במהירות, אך כשהם הופכים למערכות ארגוניות עולות שאלות של אבטחה, עמידות בעומס ושליטה במה שעובדים שונים פיתחו. גם פיתוח מלא בבית תוכנה עלול להשאיר את הארגון תלוי במפתחים. המאמר מציג גישה שבה בית התוכנה מא

מאת: טל נועם | מנהל חטיבת דאטה ואנליטיקה החברת מיטווך / Teradata 15.10.2026 תקציר בעידן שבו Generative AI ו- Agentic AI הופכים לחלק ליבתי מהפעילות העסקית, ארגוני Enterprise נתקלים בחסמים מכמה סוגים, ביניהם: עלויות עיבוד גבוהות בענן, אובדן שליטה על Data Sovereignty, וסיבוכיות ניהולית של מערכות מרובות ספקים. מאמר זה מציג את פריצת הדרך הטכנולוגית והעסקית כתוצאה מהשיתוף האסטרטגי בין חברת Teradata לחברת Dell. החידוש המרכזי טמון בהשקת Teradata Factory: פלטפורמה אחודה ומלאה למחשו

מאת: דרור רייך | סמנכ"ל, מנהל חטיבת האסטרטגיה בחברת אנרג׳י טים 15.10.2026 תקציר ארגונים לא צריכים עוד כלי AI. הם צריכים לדעת היכן AI באמת יכול לשנות את הדרך שבה העבודה מתבצעת. עם המעבר מיישומי Generative AI לסוכני AI המסוגלים לבצע רצף פעולות ולעבוד מול מערכות ארגוניות, האתגר המרכזי כבר אינו רק טכנולוגי. הוא תהליכי וארגוני: לזהות את התהליכים הנכונים, לבחון את בשלות התהליך והמידע, ולתכנן את החיבור בין אנשים, מידע, מערכות וסוכנים. לא כל תהליך מתאים לסוכן AI: לעיתים אוטומציה מסו

מאת: לירון שחורי | מנכ"ל Peax Defence החטיבה הביטחונית של Peax 15.10.2026 תקציר מערכות ביטחוניות רב־לאומיות פרוסות באתרים שונים בארץ ובעולם ופועלות הרחק ממרכזי הפיתוח והתמיכה שלהן. . כאשר תקלה מתגלה בעקבות דיווח הלקוח זה לעיתים מאוחר מידי. התשתית עלולה כבר להיות מושבתת והמערכתלא אפקטיבית ברגע האמת. המאמר להלן מציג מעבר מתמיכה תגובתית למערך משולב של נראות, ניטור, ניתוח ותגובה, המותאם למידור ולמגבלות של סביבות רגישות החידוש אינו בעוד כלי ניטור כי כאלה יש למכביר, אלא בחיבור בין

מאת: אסף האוזר | ‎Director of Quality Engineering at Peax Ideo‎ ‎Founder of automatico 15.10.2026 תקציר הבינה המלאכותית משנה את הנדסת האיכות בשני כיוונים בו בזמן. היא מרחיבה את היכולת לתכנן ולבצע בדיקות מתוך כוונה והקשר, ובמקביל הופכת את המערכות הנבדקות להסתברותיות ומחייבת דרכים נוספות להערכת איכותן. הטענה המרכזית במאמר היא שהסתפקות באוטומציה מהירה יותר מחמיצה את השינוי המקצועי העמוק. החידוש המוצע הוא מסגרת משותפת לשני הצירים, המחברת בין מעבר מתסריטים לכוונה ובין מעבר מתוצאה

מאת: יאיר אבידן | עמית מחקר בכיר, המכון למדיניות ואסטרטגיה – (IPS), אוניברסיטת רייכמן; לשעבר המפקח על הבנקים 15.10.2026 הבינה המלאכותית אינה רק כלי חדש בידי התאגיד; היא משנה את סביבת הפעילות, את העובדים, את צריכת המשאבים ואת המודל העסקי. לכן המבחן אינו רק כמה מהר נאמץ ,AI אלא האם נדע באמצעותו ליצור ערך לאורך זמן בלי לשחוק את האדם, את האמון ואת המשאבים שעליהם נשען אותו ערך. הדיון התאגידי בבינה מלאכותית מתמקד בדרך כלל בשאלה כיצד לאמץ אותה: היכן ניתן לחסוך, לשפר שירות, להאיץ תה

מאת: פליקס ניסן בר-משה 15.10.2026 תקציר העשור הקרוב לא יוכרע בידי טכנולוגיה יחידה, אלא בידי היכולת לחבר בין בינה מלאכותית, חיישנים, רובוטיקה, ביולוגיה, ענן, קוונטום ומערכות אוטונומיות. המאמר מציע את מודל חמש שכבות ההתכנסות: חישה ונתונים, אינטליגנציה, פעולה, קנה מידה ואמון. המודל מחליף את השאלה אילו כלים לרכוש בשאלה איזו מערכת יכולות לבנות. הוא מאפשר למנהלים להבחין בין ניסוי מקומי לבין יתרון בר קיימא, ולבחון אם הארגון יודע לקלוט מציאות, לפרש אותה, לפעול בתוכה, להתרחב באחריות

מאת: טל דולב 15.10.2026 במשך שנים רובוטים דמויי אדם היו שייכים לעולם ההדגמות: סרטוני תערוכה, רובוט שמרים קופסה, הולך כמה צעדים, מנופף לקהל - ואז חוזר למעבדה. אבל בשנים האחרונות, וביתר שאת ב־2026, השאלה השתנתה. היא כבר אינה “האם זה אפשרי?”, אלא “באילו תהליכים זה כלכלי, בטוח, מבוקר ומצדיק הקצאת הון?”. החומר המצורף מציג היטב את המעבר הזה: מהומנואידים כאובייקט טכנולוגי מסקרן, להומנואידים כמרכיב פוטנציאלי בתשתית התפעולית של מפעלים, מחסנים, מרכזים לוגיסטיים וסביבות שירות עתירות כוח

מאת: ערן לוי | מנהל מוצר ARISTA בחברת C-DATA 15.10.2026 מנהלי IT, CIOs ומנהלי אבטחת מידע (CISOs) מתמודדים בשנים האחרונות עם אתגר גדול. מצד אחד, הדרישה העסקית מהרשת היא להיות פתוחה, מהירה ונגישה מכל מקום. מצד שני, חובת הגנת הסייבר, הרגולציה והרצון למנוע את המתקפה הבאה מחייבים אכיפה נוקשה של בקרת גישה (NAC). אם לא די בכך, כניסתה המואצת של הבינה המלאכותית (AI) לרשתות הארגוניות יצרה מורכבות חדשה. תוקפים משתמשים ב-AI כדי לייצר מתקפות מתוחכמות ואוטומטיות בקצב חסר תקדים, ובמקביל האר

מאת: יאיר אבידן | עמית מחקר בכיר, המכון למדיניות ואסטרטגיה – (IPS), אוניברסיטת רייכמן; לשעבר המפקח על הבנקים 11.10.2026 כאשר האנשים המובילים את מרוץ הבינה המלאכותית מבקשים להאט אותו, ראוי להקשיב. כאשר הם גם מתחרים זה בזה על הון, חוקרים, כוח מחשוב והשפעה עולמית, ראוי לשאול שאלה נוספת: מי יקבע את קצב הנסיעה ומי יהיה על הבלמים? דריו אמודיי, מייסד ומנכ״ל Anthropic, פרסם לאחרונה מאמר שכותרתו "We Must Pace the Frontier" שהמסר המלווה אותו שעלינו למתן את קצב ההתקדמות בחזית הבינה המל

מאת: פרופ' מייקל ר' וייד | וקונסטנטינוס טרנטופולוס IMD 15.10.2026 תמצית מנהלים התקדמות המחוגים: שעון בטיחות הבינה המלאכותית של מוסד IMD התקדם מ-23:42 ל-23:45 – מרחק 15 דקות בלבד מ"חצות" המוגדרת כהגעת בינה מלאכותית כללית AGI – שאינה נתונה לשליטה אנושית. זוהי הפעם הראשונה שבה השעון נכנס ל"אזור הסיכון הקריטי". שלושת ממדי הסיכון: ההסלמה משקפת האצה במורכבות המודלים, ברמת העצמאות התפעולית ובפוטנציאל הביצוע בעולם האמיתי . המעבר לסוכנות עצמאית: (Agentic AI) מערכות בינה מלאכותית עובר