"אחת התופעות שקשורות ל-AI, ושקשה להתעלם ממנה, היא שכולם מניעים את ראשם כשמדברים עליה ומהדהדים את מה שאומרים להם, במיוחד כשאומרים שהבינה המלאכותית כבר הגיעה לענן והיא משולבת בו עמוק. אבל לא צריך להרגיש לא בנוח אם לא לגמרי מבינים מה עושה המכונה ומה בדיוק מוציאים ממנה. הסיבה היא שהיא עדיין נמצאת בעידן שבו היא כל הזמן משתנה, וכל הזמן יש דברים חדשים", כך אמר דניאל ארנרייך, יועץ ומרצה בתחום האבטחה והסייבר. הוא פתח ביום ב' האחרון את Data Centers & Cloud 2025 – הכנס השנתי של המקצוענים בשוק הדאטה סנטרים בישראל, שהופק, כמו תמיד, על ידי אנשים ומחשבים. ארנרייך אמר שלדעתו, אחת הבעיות הגדולות של האנשים שפועלים בתחום, ואלה שצריכים לאמץ את הטכנולוגיות החדשות, היא שהם פשוט לא שואלים שאלות. "אנשים לא שואלים מספיק שאלות לדעתי וזו בעיה", אמר. "למה לא שואלים: אילו בעיות הבינה המלאכותית מביאה, יחד עם התועלות, ומה הן בכלל התועלות הללו? והאם זה מצדיק בכלל את השימוש ב-AI? בנוסף, אנשים לא בודקים מספיק טוב כדי לקבוע האם הענן זה שירות שהם אמורים לקבל מספקית מלמעלה ועד למטה, או מוצר שהם צריכים לדעת להטמיע אותו ולתחזק עם האנשים המתאימים. הם לא יודעים מי אחראי לזה. על אנשים לסגל לעצמם את הנוהל לשאול שאלות מלאות, כדי שהם לא יהיו מופתעים: היכן המידע מאוחסן? האם אפשר להסתמך רק על הענן או לחזק עם דאטה סנטר מקומי? יש הרבה שאלות לשאול ולא צריך להסס לשאול אותן. לא צריך לקבל שום דבר כמובן מאליו". RTO ו-RPO ארנרייך התייחס גם ל-RTO ול-RPO – שני נתונים שמספקים דאטה סנטרים ללקוחות לגבי זמן העלייה מחדש במקרה של תקלה גדולה, וכן להיבט של אובדן חומרים אפשרי. "לגבי ה-RTO – מקצוענים צריכים לחשוב אחרת כשהם משתמשים, כלקוחות הצרכניים. עליהם לשאול את עצמם מהו הזמן המרבי שהם יכולים לשרוד בלי שהמערכת תעבוד. כלומר, נכון שקונים מקום בדאטה סנטר שמתחייב לעלייה מהירה, אבל צריך לבנות מנגנון שיאפשר לארגונים לשרוד יותר. כנ"ל לגבי RPO – כמה מידע שיכול ללכת לאיבוד. גם במקרה הזה, ככל שהארגונים והמקצוענים יהיו יותר ערוכים לאפשרות של אובדן ערך, וככל שזה יהיה לאורך זמן רב יותר, כך זה יהיה יותר טוב", טען. הוא ציין שלדעתו, להדרכות שמספקים לעובדים יש את החזר ההשקעה הגדול ביותר בהיבט של אבטחת המידע. בצד השני של משוואת צריכת שירותי הענן נמצאות הספקיות – אלה שבונות את הדאטה סנטרים שלהן בארץ מתחת לפני האדמה, או בתת קרקע, כפי שארנרייך מכנה זאת. הוא אמר כי "הספקיות צריכות, מהרגע הראשון, להתייחס לדאטה סנטר כעסק תפעולי – זה לא רק שרתים ומתכת שמחזיקה אותם, אלא איך מפעילים מקום כזה גדול ואיך מספקים חשמל, מיזוג, תאורה וכדומה, כל פרט וכל עניין. זה כמו מפעל. לא מדובר רק בטכנולוגיה, וזה חייב להיות מאוד אמין, כי הלקוחות חייבים לסמוך על הספקית". יש עוד סוגיות שקשורות לתחום האחזקה של הדאטה סנטר, שתמיד צריכים להיות מודעים להן. "אם הספקית של הדאטה סנטר לא מומחית במערכות תפעוליות, אלא מתמחה בשרתים עצמם, צריך לבחון היטב איך מגינים על מערכות ה-OT", אמר ארנרייך. "יש הגנה פיזית היקפית עליהן, נדרשת הפרדת רשתות כמו שצריך, נדרש שיהיה חיבור לניטור, כדי שבכל רגע יהיה אפשר לדעת מה היה, שיהיה קישור אמין ל-SOC ולא פחות חשוב, צריך לוודא שעושים סקר חולשות תקופתי. לטענתי, מי שלא עושה את זה פוגע באבטחת המידע. בכל נקודת זמן יש עדכונים ויש פגיעויות חדשות, וחייבים לבחון היטב שמוכנים לקראתם ככל הניתן". לסיום הוא ציין כי "דבר שקשור גם הוא לבנייה ולאבטחת הפעולה של המערכות הוא תקן 62443, שהוא התקן העולמי היחיד שמגדיר איך צריך לאבטח מערכות תפעוליות לפי פרקים שונים, כולל תכנון מאובטח מראש של המערכת".

חברת אבטחת הדאטה הישראלית סייארה הודיעה היום (ד') על השלמת סבב גיוס E בהיקף של 540 מיליון דולר, לפי שווי של שישה מיליארד. מדובר בשווי כפול מאשר בסבב הקודם, שאותו היא סיימה בנובמבר האחרון – לפני קצת יותר מחצי שנה. עם ההשקעה הנוכחית, סך הגיוסים המצטבר בחברה מגיע ליותר מ-1.3 מיליארד דולר. הסבב הובל על ידי הקרנות ג'ורג'יאן, גרינוקס ולייטספיד, והשתתפו בו המשקיעים הקיימים, בהם סקויה קפיטל, סאפפיר וספארק קפיטל. סייארה הוקמה בתחילת 2021 על ידי יותם שגב, מנכ"ל החברה, ותמר בר אילן, סמנכ"ל הטכנולוגיה. השניים שירתו יחד במשך עשור בתלפיות וב-8200. המוצר שלה מאפשר לארגונים לאתר ולשלוט בכל המידע הארגוני בענן באמצעות זיהוי, אבטחה ומזעור סיכונים שנובעים מביזור הדאטה. סייארה פותרת עבור ארגונים את האתגר של שליטה בפרטי המידע הרבים ואיתור הנתונים הרגישים מתוך שלל המידע, לצד ניתוח הסיכונים והאופן שבו ניתן לטפל בהם. החברה פועלת בשוק אבטחת המידע, שמוערך בהיקף של 24 מיליארד דולר, ומספקת פלטפורמה מבוססת בינה מלאכותית שמאפשרת לארגונים שליטה מלאה על המידע הרגיש שלהם. בסייארה אומרים שהפלטפורמה מסירה אזורים עיוורים (Blind Spots) במערכות המידע, מפחיתה רעש מיותר מהתראות אבטחה ומאפשרת לארגונים להגן על המידע הרגיש שלהם – בין אם הוא נמצא בענן, בשירותי תוכנה כשירות (SaaS), בבסיסי נתונים, במערכות מבוססות בינה מלאכותית או בשרתים מקומיים (און-פרם). ביקושים גוברים לפתרונות אבטחה מותאמים לעידן ה-AI ההשקעה מגיעה על רקע ביקושים גוברים לפתרונות אבטחת מידע מותאמים לעידן הבינה המלאכותית, שבו הדאטה זורמת, מוכפלת ומתפזרת במהירות רבה, והופכת לנקודת התורפה הגדולה ביותר של ארגונים. הגיוס הנוכחי ישמש את סייארה להאצת קצב הצמיחה, הרחבת היכולות הטכנולוגיות, ביצוע רכישות נוספות וגיוס עוד עובדים בישראל, בארצות הברית ובשווקים נוספים. בחברה מדווחים כי מאז 2023 היא רשמה צמיחה של 353% במספר הלקוחות שלה מרשימת פורצ'ן 500. במהלך אותה התקופה היא אף רכשה את טרייל סקיוריטי, השיקה את Omni DLP – פתרון AI למניעת זליגות מידע – והתרחבה ליותר מ-10 מדינות. סייארה הכפילה פי שלושה את מצבת כוח האדם שלה בתוך פחות משנה, ועומדת כיום על קרוב ל-800 עובדים. כמו כן, היא גייסה שורת בכירים מעולמות הענן והסייבר, כולל סול ראשידי, לשעבר ב-AWS, דייב רוג'רס מפאלו אלטו ופראנק סלוטמן, שהיה מנכ"ל סנואופלייק. סלוטמן אף מונה כחבר בדירקטוריון החברה. "הגנה על מידע רגיש בקצב ובקנה המידה שהעידן הזה מחייב" שגב אמר כי "סייארה הוקמה מתוך הבנה עמוקה שבעולם של בינה מלאכותית, הדאטה היא גם הנכס הכי חשוב של הארגון, אבל גם הסיכון הכי גדול שלו. הצמיחה המטאורית שלנו משקפת את הצורך הגובר בפתרון שיכול להגן על מידע רגיש בקצב ובקנה המידה שהעידן הזה מחייב". לדברי ליאור סיימון, שותפה מנהלת בסייברסטארטס, "אנחנו עם סייארה מהיום הראשון, וראינו איך חזון חד ויכולת ללמוד, לדייק ולהתאים את עצמם הפכו את אנשיה לכוח שמוביל שוק שלם. בכניסת ה-AI לעומק הפעילות הארגונית, הפתרון של סייארה נהיה משמעותי מתמיד. הם לא מגיבים לשינויים – הם מעצבים אותם".

שוחחנו עם עידן מגר, מנהל מוצר נוטניקס במטריקס, חטיבת אינטגרציה ותשתיות. ספר על מטריקס אינגרציה ותשתיות "מטריקס אינטגרציה ותשתיות מהווה זרוע ההתמחות של מטריקס בתחומי תשתיות מחשוב, ענן, סייבר ופתרונות דאטה סנטר. אנו מספקים שירותי ייעוץ, תכנון, הטמעה ותחזוקה ללקוחות מהמגזרים המובילים במשק – ציבורי, פיננסי, בריאות, ביטחוני ופרטי – עם ניסיון עשיר בפרויקטים בקנה מידה רחב". ספר על השותפות עם נוטניקס "מטריקס היא שותף של נוטניקס מזה מספר שנים, בדרגת Authorized Partner. בתקופה האחרונה השותפות החלה לקרום עור וגידים, עם הסמכות טכניות ומסחריות שערכנו. מטריקס ביצעה בזמן קצר פרויקטים רבים בגופים ביטחונים, התקנות ותחזוקה בלקוחות פרטיים ועוד". מהו האתגר המורכב ביותר בו אתם נתקלים בקרב לקוחות? "אחד האתגרים המרכזיים בהם אנו נתקלים הוא שכנוע לקוחות לבצע מעבר מפלטפורמות ותיקות ומוכרות כמו VMware לפתרונות חדשים כגון נוטניקס. מדובר בשינוי שאינו רק טכנולוגי – אלא שינוי מהותי בתפישת הניהול והתשתיות. לקוחות רבים השקיעו לאורך השנים בהסמכת עובדים, בבניית תהליכי עבודה ובפיתוח אוטומציות וכלים שמבוססים על VMware. החשש מפגיעה ביציבות, או מהצורך בהכשרה מחודשת, מרתיע לעיתים את מקבלי ההחלטות, גם כאשר הפתרון החלופי מציע פשטות, חיסכון ועליונות טכנולוגית. המעבר דורש ליווי צמוד, תכנון נכון של שלבי ההגירה ויצירת תחושת ביטחון בקרב הלקוחות – שאנחנו איתם לאורך כל הדרך, מההטמעה ועד התמיכה השוטפת". מה היתרונות של נוטניקס עליהם מספרים לקוחותיכם? "הלקוחות מציינים במיוחד את הפשטות בניהול, את הביצועים הגבוהים, ואת יכולת הסקלביליות המהירה. בנוסף, הם מעריכים את היכולת לנהל תשתית אחודה שמאפשרת עבודה היברידית – ענן פרטי וציבורי, ואת רמת התמיכה והזמינות הגבוהות של צוות  נוטניקס בישראל. הבידול המרכזי של נוטניקס לעומת פתרונות אחרים בשוק הוא האינטגרציה ההדוקה בין רכיבי התשתית, ממשק הניהול המאוחד, והפוקוס על חוויית המשתמש". מהי השפעת ה-AI על תחום תשתיות ה-IT וסביבות ריבוי עננים? "ה- AI משנה את עולם ה-IT מקצה לקצה – היא מאפשר ניתוח מקדים, חיזוי עומסים, ניהול אוטונומי ואופטימיזציה של משאבים בזמן אמת. במערכות מרובות עננים, פתרונות AI תומכים בהחלטות לגבי מיקום עומסים, זמינות, עלויות ואבטחה. נוטניקס, עם פתרונות כמו X-Play ו- Operations Insights  מאפשרת למנהלי IT להשתמש ביכולות AI לטובת ניהול יעיל, תגובה מהירה לתקלות, ותכנון טוב יותר של תשתיות. כיום זה הפך להיות גורם מכריע ביכולת של ארגונים לגדול בקצב מהיר, תוך שמירה על שליטה ונראות". לפרטים נוספים והרשמה לכנס נוטניקס – לחצו כאן  

קבוצת גיב סולושנס (GIV Solutions) הישראלית מתרחבת לחו"ל. השבוע הכריזה החברה בכנס של חברת הקסגון (Hexagon), על השקת פעילות בארה"ב והקמת שלוחה בחוף המזרחי. גיב מיישמת את פתרונות של הקסגון, והיא במעמד של שותפה עסקית מובילה. בכנס נמסר שלרגל חנוכת הפעילות, גיב החלה מגייסת אנשי מכירות, פריסייל ויועצים מרחבי ארצות הברית וקנדה. הקסגון היא חברה שבסיסה בארה"ב, המתמחה בתחום ה-EAM (ניהול נכסים ארגוניים). החברה היא ציבורית, מעסיקה למעלה מ-24 אלף עובדים ב-50 מדינות, ומחזור המכירות האחרון המדווח שלה עומד על 5.4 מיליארד יורו. "המסע שעשינו נבנה על אמון הדדי, חדשנות והצלחה משותפת" גיב – שנוסדה בשנת 2001 על ידי מאיר גבעון, המכהן כיום כיו"ר ונשיא הקבוצה – מתמחה בפריסת פתרונות תפעוליים מקצה לקצה בתעשיות עתירות תשתיות, עם למעלה מ-60 יועצי EAM, הפועלים בכל מגזרי המשק בישראל. בין היתר הפתרונות האלו הוטמעו ברשויות מקומיות; בחברות שמפעילות כבישים מהירים, מנהרות, רכבת קלה ומטרו; בקמפוסים; בנדל"ן; כמו גם בתעשיית התרופות, האנרגיה והמים. גבעון אמר: "לאחר למעלה מ-40 שנות עבודה בתחום ה-EAM, כולל הפיתוח המוקדם של מערכות EAM לארגונים עתירי נכסים – החלטנו בשנת 2008 לאמץ את הפתרונות שלה כפלטפורמה העיקרית לפתרונות החכמים שלנו. המסע שעשינו יחד עם הקסגון נבנה על אמון הדדי, חדשנות והצלחה משותפת". כריס לנד, סגן נשיא מכירות ערוצים גלובליות בהקסגון: "אנו שמחים לראות את קבוצת גיב סולושנס מתרחבת לצפון אמריקה כשותפה מובילה שלנו. הרקורד המוכח מתיישב עם היעדים העסקיים שלנו".

"אנחנו חווים תקופה שבה מערכות הבריאות בעולם נמצאות במצב לא פשוט, וזה נכון גם לישראל. יש עומס הולך וגדל בבתי החולים וקיים מחסור ברופאים ואנשי צוות. ישראל היא אחד המקומות הגרועים בעולם כשזה נוגע למספר האחיות לנפש. אם נמשיך לתת לציבור רפואה כמו שאנחנו נותנים כיום – המצב יהיה רע יותר. אולם, הבינה המלאכותית נותנת לנו הזדמנות לשפר את המצב. יש כלים חדשים, מבוססי AI ואחרים, שמשנים ועוד ישנו את מערכות הבריאות בעולם באופן מאוד עמוק", כך אמר פרופ' רן בליצר, סמנכ"ל וראש מערך החדשנות בשירותי בריאות כללית. פרופ' בליצר, שמוכר לציבור מהופעותיו התכופות בתקשורת בפרט בתקופת הקורונה, היה דובר המפתח בכנס AI Digital Health של אנשים ומחשבים, שנערך שלשום (ב') במרכז האירועים והכנסים לאגו בראשון לציון. מנחה הכנס היה יהודה קונפורטס, העורך הראשי של אנשים ומחשבים.  צילום ועריכת וידיאו: ליטל רובינשטיין לדברי פרופ' בליצר, "המדע והפיתוחים הטכנולוגיים מואצים באופן קיצוני, וזה נותן הזדמנות אחת ויחידה להמציא מחדש את שירותי הבריאות. זאת המשימה שלנו, בכללית". "איך עושים את זה בפועל? זה מסובך, כי מערכת הבריאות לא קלה לשינוי. עם זאת, יש מקומות שבהם השינוי בהחלט אפשרי", אמר. הוא ציין כמה פרויקטים מבוססי בינה מלאכותית שמבוצעים בכללית: "יש לנו כלי לניבוי מחלות שעדיין לא הופיעו אצל חולים. אנחנו עושים את זה כבר עשור וחצי. התחלנו עם חיזוי מחלת כליות סופנית, וכיום יש לנו עשרות אפליקציות של רפואה חיזויית. אחת מהן מאפשרת לחזות האם יש סיכוי שהמטופל ישבור עצמות. זה נעשה באמצעות למידה עמוקה. מדובר בגישה אחרת לתחום הבריאות – אנחנו לא רוצים לטפל רק כשיש בעיה, אלא לזהות אותה עוד לפני שהיא קורית". פרויקט נוסף הוא יצירה של תמונה אחת אחודה של מצב המטופל, שמוצגת לרופא המטפל. פרופ' בליצר ציין כי הפרויקט משותף לשלוש חטיבות בכללית: מערכות המידע והדיגיטל, מערך החדשנות ומערך הרפואה בקהילה. "המטרה שלנו היא שהרופאים ירצו להשתמש במערכת הזאת ברמה היומיומית. לצורך כך, יצרנו את מערכת ה-AI המתקדמת מסוגה בעולם. היא מותקנת בכל מרפאה של הכללית, ונותנת לרופא את התחושה שעומדים לצידו רופאים מומחים בתחומים שונים, ועוזרים לו בעבודתו השוטפת", אמר. ה-AI במערכת הבריאות – מה צופן העתיד? פרופ' בליצר התייחס לעתיד הבינה המלאכותית במערכת הבריאות. "עד עכשיו הסתכלנו על מערכות ה-AI כעוזר קטן, ברמה מסוימת בלבד. אלא שהמערכות האלה מתפתחות ואנחנו נמצאים לפני מעבר למצב שהבינה המלאכותית תהיה ‘Super Human’ ('סופר אנושית' או 'סופר בן אדם') בדיאגנוסטיקה של מחלות. זה כוח העל הבא, שמתחיל להיכנס לפרקטיקות הרפואיות, וזה מחייב את אנשי המערכת לרמה אחרת של צניעות", צין. "למערכות ה-AI העתידיות תהיינה שלוש רמות של אוטונומיה: מערכות שמייעצות לרופא מה לעשות, שלב הניווט – מערכות שמקבלות החלטות בדברים שהם 'ליד' הרפואה עצמה, וקבלת החלטות רפואיות. אנחנו מתנסים במערכות כאלה, אבל ברמת המחקר ולא בפרקטיקה", אמר פרופ' בליצר. "עולות כאן השאלות: איך מסמיכים את מערכת הבינה המלאכותית לקבל החלטות רפואיות? איך נותנים ל-AI 'דוקטורט' ברפואה? כיצד מייצרים את המגבלות שנדרש שיהיו לה, בוודאי בתחום כה רגיש כמו רפואה?", שאל. "יש ל-AI הזיות והטיות, ונדרשת רגולציה. העניין הוא שגופי הרגולציה ברחבי העולם לא מצליחים לעקוב אחרי הבינה המלאכותית והתפתחותה", אמר פרופ' בליצר, שבמשך שנה היה חבר בגוף שייעץ למזכ"ל האו"ם כיצד לעשות את האיזון הנכון בין הסיכונים לסיכויים ב-AI. "בכל הנוגע לבינה המלאכותית, לא צריך לשפוך את התינוק עם המים, אבל כן צריך להבין איך עושים את זה נכון", ציין. לסיכום הוא אמר כי "אנחנו הולכים לעידן של בריאות בעירוב של AI. בשלב הראשון, כלי ה-AI יעשו את הדברים המעצבנים, אלה החוזרים על עצמם והאדמיניסטרטיביים, בעבודת הרופא, ויפנו את זמנו להחלטות הרפואיות החשובות. העתיד של הבינה המלאכותית בעולם הבריאות מרתק ומביא עימו הזדמנויות ואתגרים – ועל מערכת הבריאות להיערך בהתאם".

בעולם שבו המרחב הטבעי מצטמצם והמפגשים בין חיות בר לבני אדם הופכים תכופים ולעיתים גם מסוכנים יותר לשני הצדדים באינטראקציה, הצורך בפתרונות טכנולוגיים שיאפשרו דו-קיום בטוח יותר – גדל. באחרונה הציגה אינטל (Intel) מענה חדשני לאתגר זה בדמות מערכת ששמה WADAS (ר"ת Wild Animals Detection and Alert System) – יוזמת קוד פתוח מבוססת בינה מלאכותית, שנועדה על מנת לשמר חיות בר ולמנוע תאונות קטלניות, שהפגיעה במהלכן היא גם בחיות ולעיתים אף בבני האדם. מיוזמה חברתית לעזור לדוב – לפלטפורמת קוד פתוח פרויקט WADAS נולד כיוזמה חברתית. הוא החל בזכות פעילות משותפת של עמותת Salviamo l'Orso ("בואו נציל את הדוב" בתרגום חופשי), הפועלת לשימור תת-מין נדיר של דוב חום – דוב חום מרסיקן – הנמצא בסכנת הכחדה חמורה באזור באיטליה המכונה אברוצו. אל העמותה חברה אוניברסיטת ל'אקווילה (Università dell’Aquila), שהביאה מומחיות אקולוגית וטכנולוגית. בהמשך הצטרפה ענקית הטכנולוגיה אינטל אל היוזמה ותרמה את הפלטפורמה הטכנולוגית לפיתוח, שהחל כבר בשנת 2023. חשוב להדגיש שהפרויקט נתמך בידי אינטל אך אינו שייך לה, אלא מהווה פלטפורמה פתוחה. מאחורי היוזמה עומדים למעשה מתנדבים בעלי תשוקה אמיתית לשימור הטבע, וביניהם בהחלט נכללים גם מהנדסי תוכנה מאינטל. הכל החל מרצון להציל אותו. תת-מין נדיר של דוב חום שנמצא בסכנת הכחדה. צילום: PH SIMONE FORMISANI מה יודעת WADAS לעשות? מערכת WADAS מציעה מגוון רחב של פונקציונליות, שמטרתה המרכזית היא זיהוי מוקדם והתרעה למניעת סכנה. היא פועלת על ידי עיבוד תמונות וידיאו ממצלמות המוצבות בשטח ובעזרת העיבוד הזה היא מצליחה ליישם מספר מטרות ומשימות. זיהוי (Detection) – המערכת סורקת את הצילומים ומסוגלת לזהות נוכחות של חיה בפריים. סיווג (Classification) – לאחר זיהוי בעל החיים, WADAS מתוכננת להתאמה לזיהוי מינים שונים ותדע לזהות את המין המסוים של החיה הספציפית. התרעות (Notification) – המערכת יכולה לשלוח התרעות בזמן אמת על זיהוי וסיווג. התרעות אלו יכולות להישלח באמצעות דוא"ל, ווטסאפ או טלגרם. ניתן להגדיר את המערכת כך שתשלח התרעות רק על מינים ספציפיים, כמו למשל הדובים שציינו קודם. וזו תכונה חשובה משום שיכולת ההתרעה בזמן אמת היא גורם מפתח במניעת תאונות. הפעלה (Actuation) – זהו אחד הפיצ'רים החדשניים של המערכת, שיכולה להפעיל התקנים חיצוניים, כמו שלטי דרך מוארים, שערים חכמים, גדרות חשמליות או מתקני האכלה. פונקציונליות זו נועדה לשמש בהקשרים מסוכנים כמו כבישים ומסילות רכבת, וגם כדי לשפר דו-קיום באזורים מאוכלסים על ידי הרחקת חיות ממקורות מזון קלים להשגה. ההפעלה ניתנת להתאמה אישית אל תרחיש השימוש הנדרש. בסיס נתונים וממשק רשת – WADAS מאפשרת לשמור נתונים על אירועי זיהוי, סיווג והפעלה בבסיס נתונים רחב. ממשק רשת ייעודי מספק למשתמשים את האופציה לצפות ולנתח נתונים אלו. המידע שנאסף תורם לחוקרים בבניית מודלים של התנהגות בעלי חיים ומעקב אחר דפוסי נדידה, ותומך גם בהחלטות תשתית והסברה רלוונטיות. מזהה את התנים והזאבים גם בלילה. מערכת WADAS. צילום: WADAS classified ReolinkGoRangerWadas2 ההיבטים הטכניים: יעילות בקצה ללא ענן או GPU יקר אחד היתרונות הבולטים של WADAS הוא האופן שבו היא מנצלת טכנולוגיות מתקדמות, כדי לפעול ביעילות ובעלות נמוכה. המערכת פועלת על מחשבים המצוידים במעבדי Intel® Core Ultra 200V, אשר כוללים יחידות עיבוד בינה מלאכותית משולבות. המערכת משתמשת בערכת הכלים OpenVINO של אינטל, המאפשרת ביצועים גבוהים גם על מערכות קצה. הארכיטקטורה הטכנית חכמה במיוחד: WADAS מחלקת את המשימות בין יחידות העיבוד השונות. ה-NPU (יחידת העיבוד העצבית) מטפל בזיהוי (למשל של נוכחות חיה, מכונית או אדם) וה-GPU המשולב מבצע סיווג (לדוגמה: דוב, אייל או זאב). פיצול זה של המשימות מאפשר לכל יחידה להתמחות במה שהיא עושה הכי טוב, והדבר, כך טוענים באינטל, מוביל לתוצאה מהירה, מדויקת וחסכונית, וקריטי לפעולה רציפה בתנאי שטח. גישה זו מאפשרת למערכת לפעול באופן מקומי על מחשבי קצה, ללא צורך בשרתים, תלות בענן או כרטיסים גרפיים ייעודיים ויקרים. מצב זה הופך אותה לפתרון חסכוני וקל לפריסה בשטח, אפילו באזורים מבודדים, כך הסבירו באינטל. מימין: סטפאנו דל'אוסה, ארכיטקט תוכנה לבטיחות פונקציונלית ב-אינטל, ראש פרויקט WADAS ומתנדב בעמותת Salviamo l'Orso . משמאל: בעלי החיים שהמערכת זיהתה וקטלגה. צילום: יח"צ ו-WADAS classified ReolinkGoRangerWadas2 מניעת תאונות והגברת הבטיחות כאמור, המטרה המרכזית של WADAS היא למנוע תאונות בין חיות בר ובני אדם. באמצעות זיהוי בזמן אמת והפעלת אמצעי התרעה או הרחקה, המערכת שואפת "להפחית תאונות קטלניות" ולהגן על חיי בעלי החיים ובני האנוש כאחד. סטפאנו דל'אוסה, ארכיטקט תוכנה לבטיחות פונקציונלית ב-אינטל, ראש פרויקט WADAS ומתנדב בעמותת Salviamo l'Orso סיפר כי "המערכת פועלת כיום בשלב מתקדם של פיילוט בפארק הלאומי של אזורי אברוצו, לאציו ומוליזה (באיטליה)". לדבריו, "הפארק הלאומי אברוצו, לאציו ומוליזה ממוקם באחד מהאזורים הטבעיים המוגנים העתיקים באיטליה, שבו מיני חיות בר בסכנת הכחדה חיים בדו-קיום עם קהילות מקומיות באיזון עדין". הוא הוסיף והרחיב כי: "לבינה המלאכותית יש פוטנציאל לשפר את בטיחות הדו-קיום הזה באמצעות שימוש בחיישנים, נתונים ומפעילים בזמן אמת, להגברת בטיחותם של אנשים תוך הגנה על חיות הבר". לשאלתנו איך האקטיבציה של מערכות חיצוניות עוזרת בפועל הסביר דל'אוסה כי "למשל, אם חיה מזוהה סמוך לכביש, המערכת יכולה להפעיל שלט אזהרה מהבהב שיתריע לנהגים. בנוסף, אפשר להפעיל גם שערים, גדרות חשמליות חכמות או התרעות קוליות שמרחיקות את החיה מהכביש. כל זה – באופן אוטומטי ובזמן אמת". אפשרות לפתרון הומני ולא לציד שלהם. חזירי הבר בחיפה. צילום: shutterstock לידיעת יונה יהב: פריסה והתאמה – אפשריות גם בישראל לדבריו דל'אוסה, נכון להיום עדיין אין ניסויים רשמיים במדינות נוספות. עם זאת, כפי שציינו, המערכת מפותחת כקוד פתוח במיוחד כדי לאפשר לארגונים ורשויות אחרים לאמץ אותה, ולפי דל'אוסה, "המודל פתוח לאימוץ על ידי רשויות או גופים לשימור טבע באירופה". לדבריו, "הפרויקט מפותח בגישה של קוד פתוח כדי לאפשר לחוקרים, רשויות וארגונים לאמץ אותו ללא תלות ישירה באינטל. הגישה הזו מאפשרת לכל מי שפועל לשימור בעלי חיים להוריד את המערכת, ללמוד ממנה ולהתאים אותה לצרכים הייחודיים שלו". כשתהינו מה יכולה המערכת לתרום לנו כאן בישראל, הסתבר כי מנגנון הליבה של WADAS תומך בהתאמה לאזורים שונים ולאיתור וזיהוי מינים שונים. אמנם כרגע הדגש הוא על בעלי חיים אירופאיים, כמו דוב המרסיקן ומינים נפוצים נוספים, אך גוף השימור וההגנה על בעלי החיים יוכל להתאים אותה, כך סיפר דל'אוסה, על ידי שילוב מודלים משלו לזיהוי וסיווג של חיות מקומיות. בהקשר הישראלי נאמר כי "למערכת יש פוטנציאל ממשי לסייע באזורים כמו חיפה, הכרמל או רמות יששכר, בהם יש חיכוך תכוף של בני האדם עם חזירי בר, תנים, שועלים ועוד". כך למשל יכולה WADAS לעזור במאמץ הומני להשאיר את חיות הבר, בעיקר החזירים, בוואדיות ולמנוע תאונות דרכים איתן, וזו יכולה להיות בשורה גדולה לעיריית חיפה ולראש העיר יונה יהב, שבינתיים בוחר "לדלל" את חזירי הבר באמצעות ירי בחוצות העיר ממש. ואולם יש לקחת בחשבון שראש הפרויקט באינטל הסביר כי כל גוף שיבחר לאמץ את המערכת יידרש לוודא כי השימוש בה מוגבל למטרות שימור והגנה בלבד, שכן תנאי השימוש אוסרים במפורש על שימושים הקשורים לציד. עדיין לא ברור לאן יתפתח פרויקט זה והיכן תאומץ WADAS לטובת הגנה על בעלי החיים, כמו גם לטובתנו, בני האנוש. מה שבטוח הוא כבר כעת שהמערכת החדשנית היא דוגמה מרתקת לאופן שבו טכנולוגיית בינה מלאכותית וגישת קוד פתוח יכולות לשמש למינוף פתרונות וטיפול במטרות אקולוגיות וחברתיות.

"הארגונים מוגבלים במשאבים שלהם, גם בעידן הנוכחי, שבו הדרישות של הלקוחות הולכות וגדלות. הם רוצים את הכול כל הזמן. 86% מהארגונים אומרים שציפיות הלקוחות מהם גבוהות מבעבר. הפער בין הציפיות שלהם ליכולת של הארגון לתת את המענה רחב מאוד – וה-AI יכולה לגשר עליו. הבינה המלאכותית מאפשרת פתרון בעיות מהיר וחלק יותר – לטובת הלקוחות", כך אמר איתי מרגלית, מנהל הפעילות העסקית של סיילספורס בישראל. מרגלית דיבר בכנס ענק שסיילספורס ערכה אתמול (ג') באקספו תל אביב, בהשתתפות אלפי בני אדם, שבאו להתעדכן במגמות החמות בעולם הבינה המלאכותית ובפתרונות שהחברה מציעה.  צילום ועריכת וידיאו: ליטל רובינשטיין הפתרון שתפס את הספוט בכנס הוא Agentforce, שסיילספורס השיקה בספטמבר האחרון, באירוע Dreamforce השנתי שלה בסן פרנסיסקו. מנכ"ל סיילספורס, מארק בניוף, אמר על המוצר החדש בעת ההשקה שהוא יהיה מנוע הצמיחה הבא של החברה. Agentforce מאפשר לחברות להרחיב את כוח העבודה שלהן לפי דרישה, בלחיצת כפתור. הפתרון מציע כוח עבודה דיגיטלי בלתי מוגבל, לשיטת סיילספורס, באמצעות סוכני AI, והוא מסוגל לנתח נתונים, לקבל החלטות ולבצע משימות, כמו מענה לפניות שירות לקוחות, סינון הובלת מכירות ואופטימיזציה של קמפיינים שיווקיים. הארגון יכול לבנות, להתאים אישית ולהפעיל סוכנים משלו "לכל תרחיש שימוש בכל תעשייה", כלשון החברה. מרגלית אמר כי "מאז שהשקנו את Agentforce התבצעו באמצעותו 850 אלף שיחות, ש-85% מהבעיות שעלו בהן – נפתרו. הוא הביא לירידה של 85% באינטראקציות האנושיות עם לקוחות ול-40% ירידה בזמן הטיפול בכל פנייה. Agentforce מאפשר לארגון לעשות את אותה עבודה בשליש מכוח האדם". הכנס של סיילספורס אתמול (ד'). צילום: אלמוג קולט אחריו עלה על הבמה שי גולן, מנהל הפריסייל בסיילספורס בישראל. הוא הדגיש את עובדת היותו של Agentforce פתרון שיושב על פלטפורמה מאוחדת, שלמה – בניגוד למצב בעבר, שבו כל פתרון בסל של סיילספורס ישב על פלטפורמה אחרת. גולן הסביר על השכבות שעליהן בנוי המוצר: "שכבת הדאטה – איחוד הדאטה הארגונית, מובנית ולא מובנית. אנחנו מחברים את כל זה על אותה פלטפורמה עם המטה-דאטה, ומאפשרים לגשת אל הנתונים באמצעות בינה מלאכותית. השכבה הבאה היא שכבת האפליקציות. בניגוד ל-Copilot, שהוא טייס משנה – לא טייס ולא אוטונומי, אנחנו מספקים לסוכני ה-AI שכבה שלמה ורובסטית, שמאפשרת לו להניע לפעולה. השכבה השלישית היא של הסוכן. היא מכילה יכולות כמו RAG, שמאפשרות למכונה להבין את המשימה שעליה לבצע". "העובדה שמדובר בפלטפורמה מאוחדת מאפשרת לארגון גבולות ותאימות, להגדיר לסוכן מה לעשות, ולבנות את כל סוכני ה-AI באותה הצורה. זה מקל על משאבי הארגון ומספק ללקוח את חוויה אחודה". לדבריו, "Agentforce היא הפלטפורמה שמובילה את הארגון לנקודה שאליה הוא רוצה להגיע". עוד דיברה באירוע מיכל לויתן גיאת, סגנית נשיא אזורית בסיילספורס. היא אמרה כי "במשך הרבה מאוד שנים, אנחנו נותנים לארגונים תמונה 360 על כל הפעילות שלהם. אלא שעד לא מזמן, כל אחת מהפעילויות נעשתה על פלטפורמה בפני עצמה. כיום – הכול ביחד". היא ציינה את יכולות המערכת בתחום המכירות: "Agentforce מאפשר להעצים את אנשי המכירות ולתת להם יותר כלים להפיכת הזדמנויות למכירות. זוהי מהפכה של ממש בעולם השירות והמכירות". לדבריה, "Agentforce נותן מענה למעל 100 תהליכי עבודה שונים בתעשיות שונות, ואפשר להפעיל ולהריץ את הסוכנים האוטונומיים בצורה שהיא כמעט Seamless". הכנס של סיילספורס אתמול (ד'). צילום: אלמוג קולט שני סיפורי לקוח – בתחומי המזון והתעופה שתי חברות בולטות בישראל שבהן Agentforce כבר הוטמע ופועל הן תנובה וחברת התעופה החדשה אייר חיפה. בתנובה, המוצר הוטמע במערכת ניהול הלקוחות שלה, על מנת לסייע למנהלי המכירות בתהליך ניהולם ולהכין אותם בצורה מיטבית לפגישות עם לקוחותיהם. אלה מקבלים מסוכני ה-AI שמהווים חלק מהמוצר את כל נתוני הלקוח, כגון: מי המנהל, מה ההזמנות האחרונות שהוא ביצע, האם הוא מזמין טלפונית או באפליקציה ואת תקציר שלושת הקריאות האחרונות שלו. כמו כן, הוא מנתח עבורם את ההזמנות שביצע הלקוח, מנתח את מסגרת האשראי שלו, כולל מידע על חריגות בעבר, ומאפשר לו לשאול את הסוכן שאלות בשפה חופשית אודות הלקוח – ולקבל תשובות ממוקדות. שי מיקהל, סמנכ"ל טכנולוגיות ודאטה בתנובה, אמר כי "המערכת החדשה מאפשרת לנו להמשיך ולהתמקד בצרכי הלקוחות שלנו ולהעניק להם את השירות הטוב ביותר, באמצעות חדשנות ומצוינות". הטמעת Agentforce באייר חיפה בוצעה בשיתוף דלויט. היא נמשכה כמה שבועות והסתיימה באחרונה. הפרויקט הוא חלק ממימוש האסטרטגיה הדיגיטלית של מערך השירות והמכירות של חברת התעופה, שמפעילה טיסות מחיפה ליעדים נבחרים ביוון, לקפריסין ולאילת. כבר כיום, 75% מהפניות לשירות הלקוחות של אייר חיפה מטופלות ונסגרות על ידי סוכני AI. הסוכנים הדיגיטליים מטפלים בפניות כלליות, בודקים זמינות טיסות ומסייעים בתהליך ההזמנה – עבור לקוחות פרטיים ועסקיים כאחד. בשלב הבא של הפרויקט, שמבוצע כיום, אייר חיפה מפתחת סוכנים שינהלו את תהליך ההזמנה מקצה לקצה – כולל ייזום, תזמון והתאמה אישית, כך שכל רכישה תוכל להתבצע בליווי סוכן דיגיטלי מלא וללא צורך בהתערבות אנושית. אוריה אבנון, מנהלת צוות חוויית לקוח באייר חיפה, אמרה כי "מאז ההשקה שלנו התחייבנו לחוויית לקוח יוצאת דופן – זמינה, מהירה וחכמה. שיתוף הפעולה עם סיילספורס מאפשר לנו לשרת את לקוחותינו בכל שעה, בכל שפה ובדיוק לפי הצורך. זוהי רק ההתחלה".

בשלהי העשור השלישי של המאה ה-21, כשהעולם עוסק בפליטות פחמן, מתחים גיאופוליטיים ומשברי אמון טכנולוגיים, מתחוללת גם מלחמה שקטה בהרבה, אך לא פחות הרת גורל. זוהי אינה מלחמה על שטח או על נפט, אלא על משאב מופשט, אמורפי, כמעט מטאפיזי, הלוא הוא כוח חישוב. לא עוד חוות שרתים אפורות מאחורי גדרות בטון, אלא קתדרלות של עידן הדאטה, שבלעדיהן אין בינה מלאכותית, ואין עתיד. דו"ח חדש של מקינזי משרטט את גבולות הזירה הזו בדיוק מצמרר – עד שנת 2030, העולם יידרש להשקיע קרוב ל-7 טריליון דולר בתשתיות חישוב. זהו בסכום בלתי נתפש, הגדול פי עשרה מתקציב הביטחון של ארה"ב, ופי שלושה מהתמ"ג השנתי של גרמניה. לא מדובר בהזיה עתידנית, אלא בחישוב קר של המציאות, שכן רק על מנת לתמוך בדרישות של מערכות AI מתקדמות, יידרשו השקעות של 5.2 טריליון דולר. השאר, עבור מחשוב מסורתי יותר, מסתכם ב-1.5 טריליון נוספים. תרחיש היסוד של מקינזי, זה שמבוסס על תוספת של 125 ג'יגה וואט קיבולת עד 2030, יכול להתברר כזהיר מדי. אם הביקוש יאיץ מעבר לציפיות, העולם יידרש להשקיע כמעט 8 טריליון דולר תוך חמש שנים בלבד. ואם, לעומת זאת, יתברר שהמודלים אינם אפקטיביים כמצופה, אנו עלולים למצוא את עצמנו עם תשתית עצומה אך חסרת שימוש מה גורם לצמא הבלתי נגמר הזה? מה שגורם לצמא הבלתי נגמר הזה בשתי מילים הם: מודלים ג'נרטיביים. GPT, קלוד (Claude) וג'מיני (Gemini) אינם מביאים איתם רק קפיצות טכנולוגיות – הם גם מייצרים דרישות אנרגטיות. כל תהליך של אימון מודל חדש דורש כמויות חישוב בלתי נתפשות, אך גם שלב ההרצה, או ה-inference, הפך לזולל חשמל. נתוני מקינזי מראים כי עד 2030, שלב ההרצה לבדו צפוי להיות הגורם המרכזי לעומסי העבודה של מרכזי הנתונים. אך כאן טמון הפרדוקס: ככל שהטכנולוגיה מתייעלת, הדרישה אליה גוברת. לפי תובנתו של הכלכלן הבריטי ויליאם ג'בון, שיפור ביעילות גורם דווקא לעלייה בצריכה. וזה בדיוק מה שמתחולל כעת. המודל הסיני DeepSeek V3, למשל, הצליח להפחית את עלויות האימון פי 18 ואת עלויות ההרצה פי 36, בהשוואה ל־GPT-4o. אך התוצאה אינה צמצום הביקוש, אלא גל חדש של ניסויים, פיתוחים ומירוצים חישוביים. יהוו לא רק תחנות כוח אלא מונומנטים של תקופה. מרכזי הנתונים של 2030. צילום: BigStock עידן התשתית מי שמניע את המרוץ הזה אינו שחקן אחד, אלא אקוסיסטמה שלמה. מקינזי מזהה חמישה טיפוסי משקיעים מרכזיים: קבלנים: חברות הנדסה, נדל"ן ותכנון, שיבנו את הקרקע הפיזית, בהיקף השקעה של 800 מיליארד דולר. אנרגטיקאים: ספקי חשמל וקירור, שידרשו להקים תשתיות שיכולות לתמוך בעשרות ג'יגה וואטים חדשים, בהיקף השקעה של 1.3 טריליון דולר. מהנדסי טכנולוגיה: יצרניות שבבים כמו אנבידיה ואינטל, שאחראיות למרכיב הגדול ביותר, בהיקף של לפחות 3.1 טריליון דולר. מפעילים: ספקי ענן, שמייעלים תהליכי ניהול חוות שרתים. אדריכלי AI: מפתחי המודלים עצמם, דוגמת OpenAI, שצורכים כמויות חישוב אקספוננציאליות. ולמרות הנתונים המפוארים, התמונה רחוקה מלהיות בטוחה. המשקיעים הגדולים ביותר עדיין מהססים. ראשי חברות חוששים להשקיע מיליארדים בלי לדעת אם יווצר החזר השקעה ברור, או אם המודלים יהפכו לאבן יסוד כלכלית או לגימיק טכנולוגי. אל המשוואה הזו נכנסות גם הבעיות הגדולות של זמננו: שיבושים בשרשראות האספקה, מחסור בעובדי קירור ותחזוקה, רגולציה מסורבלת, והחרפה של המתיחות בין ארה"ב לסין. כל אלה הופכים את פרויקט הדאטה סנטרים העולמי למעין "תוכנית אפולו" חדשה, שאפתנית, יקרה, ושברירית. והבעיה הגדולה מכל היא שייתכן שכל זה לא יספיק. תרחיש היסוד של מקינזי, זה שמבוסס על תוספת של 125 ג'יגה וואט קיבולת עד 2030, יכול להתברר כזהיר מדי. אם הביקוש יאיץ מעבר לציפיות, העולם יידרש להשקיע כמעט 8 טריליון דולר תוך חמש שנים בלבד. ואם, לעומת זאת, יתברר שהמודלים אינם אפקטיביים כמצופה, אנו עלולים למצוא את עצמנו עם תשתית עצומה אך חסרת שימוש. בסופו של דבר, שאלת ההשקעה בכוח חישוב היא גם שאלה פילוסופית. האם האנושות בונה את הבינה שתפתור את בעיותיה, או שמא היא מסתחררת במעגל של עיבוד לצורך עיבוד? האם הכסף הזה באמת נועד לייעל שירותי רפואה, תחבורה, חינוך וכלכלה, או שהוא חלק מהמרוץ להון, השפעה ושליטה? במובן זה, מרכזי הנתונים של 2030 הם לא רק תחנות כוח. הם מונומנטים של תקופה. קתדרלות חדשות שנבנות לא על אמונה, אלא על חישוב. ומי שישלוט בהן, ישלוט גם בעתיד. הכותבת היא ד"ר בלה ברדה ברקת, יזמת ופרשנית גאופוליטית וכלכלית