Skip to main content
Automaziot AI logo
  • Home
  • Blog
  • About
  • Contact
(646) 760-4854Book a Free Consultation
Automaziot AI - AI Automation and Intelligent Agents for Business

AI Automation Experts. We help businesses streamline operations and scale faster with intelligent agents and workflow automation.

USA(646) 760-4854Israel HQ+972-3-7630715info@automaziot.ai
Israel HQ: Ahad Ha'Am 9, Tel Aviv

Quick Links

  • Home
  • About
  • Contact
  • Case Studies
  • Glossary

Our Solutions

  • Lead Management
  • WhatsApp AI Agent
  • Business Automation
  • Smart CRM
  • Automated Scheduling
  • Sales & Support
  • WhatsApp Commerce
  • AI Agents
  • Tech Consulting

Stay Updated

Get the latest insights on AI automation delivered to your inbox.

FacebookInstagramLinkedIn

This site uses Google Analytics and Vercel Analytics to improve your experience. For full details, see our Privacy Policy

© 2026 Automaziot AI. All rights reserved.

Privacy PolicyTerms of ServiceAccessibilityEditorial Policy
פרסונליזציה בזמן אמת לעסקי צרכנות | Automaziot
פרסונליזציה בזמן אמת בלי קוקיז: מהלך Sequen נוגע גם בישראל
ביתחדשותפרסונליזציה בזמן אמת בלי קוקיז: מהלך Sequen נוגע גם בישראל
ניתוח

פרסונליזציה בזמן אמת בלי קוקיז: מהלך Sequen נוגע גם בישראל

Sequen גייסה 16 מיליון דולר ומבטיחה דירוג בזמן אמת בפחות מ-20ms — עם השלכות ישירות למסחר, מדיה ותיירות

צוות אוטומציות AIצוות אוטומציות AI
18 במרץ 2026
6 דקות קריאה

תגיות

SequenTechCrunchZoë WeilEtsyRankTuneFetch RewardsMetaDeepMindAnthropicWhite Star CapitalThreshold VenturesGreycroftTikTokInstagramYouTubeMcKinseyGartnerZoho CRMWhatsApp Business APIN8NHubSpotShopifyMagento

נושאים קשורים

#פרסונליזציה באיקומרס#WhatsApp Business API ישראל#חיבור CRM ל-AI#N8N לאוטומציה#דירוג מוצרים בזמן אמת#איסוף אירועים דיגיטליים
מבוסס על כתבה שלTechCrunch ↗·תרגום, סיכום והקשר עסקי על-ידי המערכתאיך אנחנו עובדים

✨תקציר מנהלים

Key Takeaways

  • Sequen גייסה 16 מיליון דולר והגיעה ל-22 מיליון דולר מצטבר, עם עיבוד של כ-10 מיליארד בקשות בחודש.

  • לפי החברה, מנוע הדירוג שלה מחליט בפחות מ-20ms ומספק עליית הכנסות של 7% עד 20% אצל לקוחות ראשונים.

  • הבשורה העסקית אינה צ'אטבוט אלא שכבת דירוג שמחליטה איזה מוצר, תוכן או הצעה המשתמש יראה קודם.

  • בישראל, הערך הגבוה ביותר צפוי באיקומרס, תיירות, מדיה ועסקים עם לידים — במיוחד כשמחברים WhatsApp, Zoho CRM ו-N8N.

  • פיילוט של 14 יום עם יעד של 2%-5% שיפור בהמרה הוא דרך מעשית לבדוק אם פרסונליזציה בזמן אמת מצדיקה השקעה.

פרסונליזציה בזמן אמת בלי קוקיז: מהלך Sequen נוגע גם בישראל

  • Sequen גייסה 16 מיליון דולר והגיעה ל-22 מיליון דולר מצטבר, עם עיבוד של כ-10 מיליארד...
  • לפי החברה, מנוע הדירוג שלה מחליט בפחות מ-20ms ומספק עליית הכנסות של 7% עד 20%...
  • הבשורה העסקית אינה צ'אטבוט אלא שכבת דירוג שמחליטה איזה מוצר, תוכן או הצעה המשתמש יראה...
  • בישראל, הערך הגבוה ביותר צפוי באיקומרס, תיירות, מדיה ועסקים עם לידים — במיוחד כשמחברים WhatsApp,...
  • פיילוט של 14 יום עם יעד של 2%-5% שיפור בהמרה הוא דרך מעשית לבדוק אם...

פרסונליזציה בזמן אמת לעסקי צרכנות: למה זה חשוב עכשיו

מודל אירועים גדול הוא מנוע פרסונליזציה שלומד התנהגות משתמשים בזמן אמת במקום להסתמך על קוקיז או פרופילים היסטוריים. במקרה של Sequen, לפי הדיווח, הטכנולוגיה פועלת בהכרעות של פחות מ-20 אלפיות השנייה, וכבר משרתת עיבוד של כ-10 מיליארד בקשות בחודש. עבור עסקים ישראליים שפועלים באיקומרס, תיירות, מדיה ושירותים דיגיטליים, זו לא עוד כותרת על AI אלא שינוי תשתיתי: הדרך שבה אתם מדרגים מוצרים, תכנים והצעות הופכת מפעולה סטטית למערכת חיה שמגיבה לכל ריחוף עכבר, חיפוש ושיחה. לפי McKinsey, פרסונליזציה איכותית יכולה לייצר צמיחה דו-ספרתית בהכנסות בחלק מהקטגוריות, ולכן מדובר בנושא שמנהלים מסחריים לא יכולים לדחות.

מה זה מודל אירועים גדול?

מודל אירועים גדול, או Large Event Model, הוא מודל שלומד רצפים של פעולות משתמשים — לא רק קליקים וגלילות אלא גם השהיות, סדר פעולות, אינטראקציות בתוך סשן ולעיתים גם הקשר שיחתי. בהקשר עסקי, המשמעות היא התאמה של תוצאות חיפוש, מוצרים, תוכן או מבצעים תוך כדי הביקור באתר או באפליקציה. לדוגמה, רשת קמעונאית ישראלית יכולה להציג בתוך שניות קטגוריות שונות ללקוח שמתלבט בין סלון, שולחן אוכל ותאורה, בלי לבנות עליו פרופיל צד ג'. לפי הדיווח, Sequen טוענת שהזיהוי הזה אינו תלוי בזהות המשתמש אלא בזרם האירועים עצמו.

גיוס של 16 מיליון דולר והבטחה להביא "אלגוריתם כמו טיקטוק" לחברות צרכניות

לפי הדיווח ב-TechCrunch, Sequen השלימה סבב Series A של 16 מיליון דולר, ובכך הגיעה לגיוס מצטבר של 22 מיליון דולר. החברה נוסדה בידי Zoë Weil, לשעבר ב-Etsy, שם סייעה לשיפור מערכות דירוג מבוססות AI שלפי הכתבה תרמו לעלייה של מיליארד דולר ב-GMV בתוך שנה אחת. יחד איתה פועלים Ethan Benjamin, Mo Afsharr ו-Alexander Thom, ולתפקיד CPO הצטרף Raphael Louca שהגיע מ-Meta. מדובר בצוות של 14 עובדים בניו יורק, עם רקע מ-DeepMind, Meta ו-Anthropic — שילוב שמאותת שהחברה בונה שכבת תשתית ולא רק פיצ'ר שיווקי.

Sequen מציעה פלטפורמה בשם RankTune, שמתחברת דרך API ומחליפה את שכבת הדירוג הקיימת של הלקוח. לפי החברה, לקוחות לא צריכים לבנות מחדש את כל המערכת אלא להחליף API במערכת הרלוונטיות הקיימת שלהם. החברה מדווחת על זמני החלטה של פחות מ-20 מילישניות, קצב חשוב במיוחד במסחר אלקטרוני ובמדיה, שם כל עיכוב משפיע על המרה. עוד לפי הדיווח, בין לקוחותיה יש חברת ריהוט גדולה, Fetch Rewards, חברת סטרימינג וסוכנות נסיעות אונליין. אחד הנתונים הבולטים: חברת ריהוט ראתה גידול של 7% בהכנסות, לעומת 0.4% שנחשב קודם להצלחה, ו-Fetch Rewards רשמה עלייה של 20% בהכנסה נטו בתוך פחות מ-11 ימים.

מה שונה כאן מעולם הקוקיז וההמלצות הישן

החידוש המרכזי בטענה של Sequen הוא לא רק שיפור בדירוג אלא החלפה חלקית של לוגיקת הקוקיז. במקום להסתמך על מזהי משתמש, החברה טוענת שהמודלים שלה לומדים מזרם האירועים החי בתוך הסשן. זה חשוב כי שוק הפרסום והמרקטינג כבר שנים מתמודד עם היחלשות קוקיז צד ג', רגולציה פרטית ודרישות שקיפות. לפי Gartner, ארגונים רבים מעבירים תקציבים משיטות טרגוט היסטוריות לשיטות הקשריות והתנהגותיות בזמן אמת. אם Sequen אכן מסוגלת לספק פרסונליזציה יעילה בלי זהות משתמש, זו הצעה שמדברת ישירות גם למחלקות מוצר וגם ליועצים משפטיים.

ניתוח מקצועי: למה תשתית הדירוג חשובה יותר מהצ'אטבוט

מניסיון בהטמעה אצל עסקים ישראליים, הרבה הנהלות נוטות לזהות AI עם צ'אטבוטים, סיכום שיחות או יצירת תוכן. אבל מנקודת מבט של יישום בשטח, שכבת הדירוג היא לעיתים המקום שבו נוצר הכסף בפועל. אם אתר איקומרס מציג את 12 המוצרים הלא נכונים בעמוד הראשון, או אם אפליקציית תוכן מקדמת תכנים שלא מתאימים לכוונת המשתמש באותו רגע, גם סוכן שירות מצוין לא יתקן את האובדן. המשמעות האמיתית כאן היא מעבר מ-AI שמדבר עם הלקוח ל-AI שמחליט מה הלקוח יראה קודם. זהו הבדל עסקי דרמטי.

עוד נקודה שרבים מפספסים: כדי לממש ערך ממודל כזה לא מספיק לקנות API. צריך צנרת נתונים מסודרת, איסוף אירועים ברמת מוצר, וחיבור בין שכבת הדירוג לבין מערכות הפעלה עסקיות כמו CRM, מרקטינג אוטומיישן ותמיכה. כאן נכנסת חשיבות של מערכת CRM חכמה ושל זרימות N8N שמעדכנות סטטוסים, טריגרים ומקטעי קהל. בעסקים עם מחזור של עשרות מיליוני שקלים, שיפור המרה של 1%-3% בלבד יכול להצדיק פרויקט בתוך רבעון. לכן התחזית שלי היא שב-12 עד 18 החודשים הקרובים נראה יותר חברות בינוניות מאמצות מנועי דירוג בזמן אמת, הרבה לפני שיאמצו מערכות AI מורכבות יותר בפרונט.

ההשלכות לעסקים בישראל: מאיקומרס ועד מרפאות פרטיות

בישראל, ההשפעה הפוטנציאלית רחבה במיוחד בארבעה סוגי עסקים: חנויות אונליין, אתרי תיירות, פלטפורמות תוכן ועסקים עתירי לידים כמו נדל"ן, ביטוח ומרפאות פרטיות. באתר איקומרס ישראלי שמוכר 15,000-50,000 פריטים, הבעיה המרכזית אינה רק תנועה אלא סדר ההצגה: איזה מוצר, באיזה רגע, מול איזה משתמש. אם אותו עסק מפעיל גם WhatsApp להזמנות, Zoho CRM לניהול לקוחות ו-N8N להעברת אירועים בין המערכות, אפשר לייצר רצף שבו התנהגות באתר משנה בזמן אמת את המסר שנשלח, את ההצעה שמופיעה לנציג ואת הסיווג ב-CRM. זה כבר לא "מנוע המלצה" מבודד אלא שכבת החלטה עסקית.

יש כאן גם זווית רגולטורית חשובה. עסקים בישראל כפופים לחוק הגנת הפרטיות, לתקנות אבטחת מידע ולרגישות גבוהה סביב שימוש במידע אישי. מערכת שמתבססת פחות על זהות ויותר על אירועים בתוך סשן יכולה להקל על חלק מהמורכבות, אבל לא פוטרת מבקרות: צריך מדיניות שמגדירה אילו אירועים נאספים, כמה זמן שומרים אותם, ואיך מסבירים זאת למשתמשים. מבחינת תקציב, פיילוט התחלתי של מנוע דירוג, איסוף אירועים, חיבורי API ובקרת BI יכול לנוע אצל עסק ישראלי סביב ₪25,000-₪90,000, תלוי בכמות הטראפיק והמורכבות. עבור ארגונים שרוצים לחבר את זה ל-אוטומציית שירות ומכירות או ל-WhatsApp Business API, התועלת גדלה כאשר הפרסונליזציה לא נעצרת באתר אלא ממשיכה לשיחה, להצעת המחיר ולמעקב המכירה.

מה לעשות עכשיו: צעדים מעשיים להנהלה ולצוותי מוצר

  1. בדקו אם שכבת ה-CRM והמסחר שלכם — למשל Zoho CRM, HubSpot, Shopify או Magento — יודעת לקבל ולעדכן אירועים דרך API בזמן אמת. בלי זה, מודל דירוג יישאר מנותק מהפעילות העסקית.
  2. הריצו פיילוט של 14 יום על אזור אחד בלבד: חיפוש פנימי, דף קטגוריה או המלצות מוצר. הגדירו יעד מספרי ברור, למשל שיפור של 2% בהמרה או 5% בקליקים למוצר.
  3. מפו אירועים שאתם באמת צריכים: חיפוש, ריחוף, הוספה לעגלה, זמן שהיה, פתיחת שיחת WhatsApp. אל תאספו 200 שדות אם 20 שדות נותנים החלטה טובה.
  4. חברו את הפיילוט לזרימת N8N או לכלי אנליטיקה קיים, כך שתוכלו למדוד השפעה על הכנסה, לא רק על מעורבות. אם אין לכם מומחיות פנימית, פנו לייעוץ AI לפני בחירת ספק.

מבט קדימה: שוק הפרסונליזציה נכנס לשלב תשתיתי

Sequen עדיין חברה צעירה, אבל המסר מהגיוס ומהלקוחות הראשונים ברור: מנועי דירוג בזמן אמת הופכים ממותרות של TikTok, Instagram ו-YouTube ליכולת שנבחנת גם מחוץ לענקיות הטק. עבור עסקים בישראל, השאלה אינה אם להשתמש ב-AI אלא איפה להניח אותו כדי שישפיע על הכנסות בתוך חודשים, לא שנים. השילוב שהכי הגיוני לעקוב אחריו כעת הוא AI Agents יחד עם WhatsApp Business API, Zoho CRM ו-N8N — כי שם פרסונליזציה פוגשת תהליך עסקי מלא.

שאלות ותשובות

FAQ

הכתבה הוכנה על-ידי המערכת בליווי בינה מלאכותית: תרגום, סיכום והוספת הקשר עסקי ישראלי מתוך פרסום מקורי של TechCrunch. קראו על תהליך העריכה שלנו. קישור למקור המקורי.

אהבתם את הכתבה?

הירשמו לניוזלטר שלנו וקבלו עדכונים חמים מעולם ה-AI ישירות למייל

Your information will only be used to contact you and deliver our services. For details, see ourPrivacy Policy and Terms of Service

עוד מ־TechCrunch

כל הכתבות מ־TechCrunch
בינה מלאכותית לענף המסעדנות: הקמת מותג וירטואלי בפחות מדקה
חדשות
לפני 37 דקות
4 דקות
·מ־TechCrunch

בינה מלאכותית לענף המסעדנות: הקמת מותג וירטואלי בפחות מדקה

היזם מארק לור, לשעבר בכיר בוולמארט ואמזון, חושף את השלב הבא במהפכת הפוד-טק: פלטפורמת Wonder Create המאפשרת הקמת מסעדות וירטואליות באמצעות פקודת טקסט בודדת למערכת בינה מלאכותית. המערכת מפיקה בתוך פחות מדקה את כלל המרכיבים הנדרשים להקמת מותג - החל מהשם, המיתוג והמתכונים, ועד לבניית תפריט, תמחור והגדרות תזונתיות. המנות המוגמרות מיוצרות ומסופקות דרך רשת הולכת וגדלה של 120 מטבחים מתקדמים, המשלבים פסי ייצור אוטומטיים וזרועות רובוטיות. המהלך נועד לפתור את בעיות בקרת האיכות שאפיינו את גל מטבחי הרפאים הקודם, ומציע יכולת להפעיל עשרות מותגים במקביל מכל מתחם תוך חיסכון משמעותי בעלויות הפעלה והגדלת קיבולת הייצור עד ל-20 מיליון מנות למתחם.

Marc LoreWonderWonder Create
קרא עוד
תזמור בינה מלאכותית ארגונית: QuTwo מגייסת 29 מיליון דולר
חדשות
לפני 36 דקות
4 דקות
·מ־TechCrunch

תזמור בינה מלאכותית ארגונית: QuTwo מגייסת 29 מיליון דולר

פיטר סרלין, שהוביל בעבר את חברת Silo AI, חוזר עם מעבדת הבינה המלאכותית הפינית QuTwo שמכריזה על גיוס אנג'לים בהיקף 29 מיליון דולר, לפי שווי שוק של 380 מיליון דולר. החברה מתמקדת בפיתוח שכבת תזמור (Orchestration) המנתבת ומחלקת באופן אוטומטי את הרצתם של מודלים וסוכני AI על גבי ארכיטקטורות מחשוב קלאסיות והיברידיות. המערכת נועדה לסייע לארגונים גדולים לבצע אופטימיזציה של עומסי העבודה ולהפחית באופן דרמטי את עלויות הענן שלהם. לפי הדיווח, QuTwo כבר מחזיקה בהתחייבויות הכנסה של 23 מיליון דולר, בין היתר משותפויות אסטרטגיות עם ענקית הקמעונאות Zalando. בניגוד למתחרות שגייסו מיליארדי דולרים מקרנות הון סיכון, בחרו ב-QuTwo לשמור על עצמאות ניהולית ולגייס ממשקיעים פרטיים במטרה להתמקד בחזון טכנולוגי ארוך טווח.

QuTwoPeter SarlinAMD
קרא עוד
סוכני AI לנתונים מובנים: הרכישה החדשה של SAP והחסימה של OpenClaw
חדשות
לפני 6 שעות
5 דקות
·מ־TechCrunch

סוכני AI לנתונים מובנים: הרכישה החדשה של SAP והחסימה של OpenClaw

ענקית התוכנה SAP הודיעה על השקעה של 1.16 מיליארד דולר במעבדת ה-AI של הסטארטאפ הגרמני Prior Labs, המתמחה במודלי בינה מלאכותית לנתונים טבלאיים (TFM). במקביל, דיווחים חושפים כי החברה ביצעה שינוי דרמטי במדיניות ממשקי ה-API שלה, וכעת היא חוסמת באופן גורף גישה של סוכני AI חיצוניים שאינם מורשים – דוגמת OpenClaw. מנגד, סביבות שאושרו ספציפית כמו סוכני Joule של SAP ו-NemoClaw של Nvidia מורשות לפעול במערכת. המהלך מסמן מגמה גוברת של חברות תוכנה ארגוניות להדק את השליטה על הנתונים הרגישים שלהן, ומציב אתגר מורכב בפני חברות ישראליות המבקשות לשלב אוטומציות עצמאיות במערכות ה-ERP, הרכש והכספים שלהן.

SAPPrior LabsOpenClaw
קרא עוד
מנכ״ל ASML מגיב לאיומים: הדומיננטיות בתשתית שבבי הבינה המלאכותית מובטחת
חדשות
לפני 10 שעות
5 דקות
·מ־TechCrunch

מנכ״ל ASML מגיב לאיומים: הדומיננטיות בתשתית שבבי הבינה המלאכותית מובטחת

כריסטוף פוקה, מנכ״ל ענקית ייצור ציוד השבבים ההולנדית ASML, חושף בראיון ל-TechCrunch כי המונופול של החברה בייצור מכונות ליתוגרפיה מסוג EUV חסין מפני מתחרים חדשים ואפילו מול ניסיונות ריגול בסין. בזמן שענקיות הטכנולוגיה צפויות להשקיע השנה 600 מיליארד דולר בתשתיות AI, פוקה מזהיר ממחסור עולמי בשבבים שעלול להימשך עד חמש שנים. לדבריו, בניית תשתית מתחרה דורשת עשורים של ידע מצטבר שמקשה על כל חברה אחרת להיכנס לשוק. עבור עסקים בישראל שמסתמכים על כלי בינה מלאכותית, המסקנה ברורה: עלויות המחשוב צפויות להישאר משמעותיות בתקופה הקרובה, ועל ארגונים לאמץ אסטרטגיות חיסכון ואופטימיזציה בתהליכי האוטומציה שלהם.

ASMLChristophe FouquetMicrosoft
קרא עוד

עוד כתבות שיעניינו אותך

לכל הכתבות
סינון קורות חיים באמצעות AI: כשהאלגוריתם פוסל מועמדים בטעות
ניתוח
לפני 19 שעות
5 דקות
·מ־Wired

סינון קורות חיים באמצעות AI: כשהאלגוריתם פוסל מועמדים בטעות

האם אלגוריתם גיוס שלל מכם משרה ראויה? תחקיר חדש של מגזין WIRED חושף את סיפורו של סטודנט לרפואה, שגילה כי מערכות סינון קורות חיים אוטומטיות (ATS) פסלו את מועמדותו להתמחות בשל היעדרות רפואית שהוזנה במונח העמום "סיבות אישיות". על רקע ההצפה של מחלקות משאבי האנוש בפניות המיוצרות בעצמן על ידי מודלי שפה, חברות רבות ממהרות לאמץ פתרונות סינון מהירים ללא הבנה מלאה של מנגנון הפעולה שלהם. המקרה ממחיש את הסכנה בהסתמכות עיוורת על 'קופסאות שחורות' לקבלת החלטות גיוס מהותיות. עבור עסקים בישראל, בהם קורות חיים מכילים תכופות פערי זמן עקב שירות צבאי ושירות מילואים, המסקנה ברורה: מערכות אוטומציה מתקדמות הן אכן הכרח ניהולי, אך חובה לשלב בהן שקיפות מלאה ובקרה אנושית מדוקדקת כדי למנוע אפליה בלתי מכוונת ופספוס של מועמדים איכותיים.

Chad MarkeyThalamusCortex
קרא עוד
המהפכה של סוכני AI אישיים: כשהבוט מייצג את הלקוח מול הארגון
ניתוח
לפני 19 שעות
4 דקות
·מ־MIT Technology Review

המהפכה של סוכני AI אישיים: כשהבוט מייצג את הלקוח מול הארגון

המעבר של כלי בינה מלאכותית מחיפוש פסיבי לפעולה אקטיבית עתיד לשנות את דרכי ההתקשרות של הציבור מול מוסדות ועסקים. על פי ניתוח המבוסס על נתוני משרד אריק שמידט, השלב הבא במהפכת ה-AI הוא 'סוכנים אישיים' שיקבלו החלטות, ייצגו אינטרסים של אזרחים ולקוחות, ויבצעו פעולות עצמאיות כמו ניסוח מסמכים וביטול שירותים. עבור עסקים בישראל, מדובר באתגר טכנולוגי ומשפטי מורכב. כאשר רוב הפניות יגיעו מסוכנים אוטומטיים במקום מבני אדם, ארגונים יצטרכו להתאים את מערכות ה-CRM והאוטומציה שלהם (כדוגמת N8N ו-Zoho), ליישם מנגנוני אימות זהות קפדניים, ולעמוד בדרישות חוק הגנת הפרטיות, כדי לאפשר תקשורת אמינה ומאובטחת בין מערכות החברה לבוטים של הלקוחות.

Andrew SorotaJosh HendlerOffice of Eric Schmidt
קרא עוד
סוכני AI לפיתוח קוד: הזינוק של Replit והעימות מול Apple
ניתוח
לפני 4 ימים
5 דקות
·מ־TechCrunch

סוכני AI לפיתוח קוד: הזינוק של Replit והעימות מול Apple

פלטפורמת פיתוח הקוד מבוססת ה-AI עשתה זינוק חסר תקדים מהכנסות של 2.8 מיליון דולר ב-2024 למסלול הכנסות שנתי (ARR) של מיליארד דולר. הנתונים שנחשפו בכנס TechCrunch מצביעים על כך שארגוני ענק מאמצים סוכני AI כמחליפים למערכות נתונים מסורתיות, תוך הגעה לשימור לקוחות של עד 300%. בעוד מתחרות כדוגמת Cursor רושמות הפסדים גולמיים ומחפשות עסקאות רכישה מצד תאגידים כמו SpaceX, חברת Replit מציגה מודל רווחי המבוסס על סביבות ענן מבודדות. הנתונים מדגישים את החשיבות של אבטחת מידע בעבודה עם מחוללי קוד ואת המאבק המחריף בין ספקיות התשתית לחברות כמו Apple סביב השליטה בהפצת אפליקציות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית.

ReplitAmjad MasadCursor
קרא עוד
המאבק על תודעת ה-AI: הקמפיין הסמוי של ענקיות הטכנולוגיה בארה"ב
ניתוח
לפני 4 ימים
5 דקות
·מ־Wired

המאבק על תודעת ה-AI: הקמפיין הסמוי של ענקיות הטכנולוגיה בארה"ב

תעשיית הבינה המלאכותית בארצות הברית לא מסתפקת רק בפיתוח מודלי שפה, אלא משקיעה מאות מיליוני דולרים כדי לעצב את דעת הקהל העולמית. דיווח של מגזין WIRED חושף כיצד ארגון המקושר לבכירי החברות OpenAI ו-Palantir, מממן משפיעני רשת בסכומים של כ-5,000 דולר לסרטון במטרה להציג את ההתפתחות הטכנולוגית של סין כאיום ביטחוני מוחשי על נתונים אישיים בארצות הברית ובעולם המערבי כולו. המטרה האסטרטגית מאחורי המהלך התקשורתי הזה היא לבלום הליכי חקיקה ורגולציה על חברות הטכנולוגיה האמריקאיות עצמן, באמתלה של פטריוטיות וביטחון לאומי מול האיום הסיני. חברות ישראליות, המסתמכות באופן הדוק על ממשקי ה-API של אותן חברות אמריקאיות לפיתוח תהליכי שירות ומכירה, חייבות להבין כיצד מאבקי השליטה הללו עלולים להשפיע על רמת אבטחת הנתונים של הלקוחות שלהן, וכיצד ניתן להיערך לכך תוך בניית ארכיטקטורת נתונים עצמאית המותאמת לחוק הגנת הפרטיות הישראלי.

Build American AILeading the FutureOpenAI
קרא עוד