מניית אורקל רושמת היום (ה') צניחה חופשית במסחר בניו יורק, על אף שתוצאות הרבעון הרביעי של השנה הכספית, שאורקל פרסמה אמש, היו טובות ואפילו מאוד, והיכו את תחזיות האנליסטים. שער המנייה של אורקל צולל נכון לכתיבת שורות אלה ב-12%, והסיבה לכך היא הודעתה שבשנה הכספית הנוכחית, 2027, היא תוציא עוד מיליארדים רבים של דולרים על תשתיות AI. למעשה, היא הגדילה את תחזית ההוצאות שלה על תחום זה פי שניים – מ-20 מיליארד ל-40 מיליארד דולר. המשקיעים חוששים שמא מדובר ביותר מדי הוצאות. מניית החברה ירדה מאז תחילת השנה ב-9%, ובראשית החודש הנוכחי היא אף הגיעה לשערה הגבוה ביותר ב-2026. אלא שמאז ענקית ה-IT חזרה לראות את הצבע האדום הבוהק. ולתוצאות עצמן אורקל סיימה את הרבעון עם גידול של 21% בהכנסות ל-19.2 מיליארד דולר ועלייה של 24% ברווח הנקי למניה ל-2.11 דולר. הכנסות הענן שלה בלטו גם ברבעון הזה, והן זינקו ב-47% לשיא של 9.9 מיליארד דולר. 5.8 מיליארד דולר הגיעו מתשתיות הענן (IaaS) – זינוק של 93% לעומת הרבעון האחרון של השנה הכספית הקודמת, ו-4.1 מיליארד מיישומי הענן (SaaS), שהציגו גידול של 10%. החברה רשמה עליות בהכנסות גם בסיכום השנה הכספית 2026 כולה: ההכנסות הכוללות עלו ב-17% ל-67.4 מיליארד דולר, כאשר מעט יותר ממחציתן – 34 מיליארד דולר – הגיעו מתחום הענן. שם רשמה אורקל צמיחה של 39%. גם בשנה כולה, הגידול הניכר ביותר – של 77% – היה בהכנסות תשתיות הענן, שעמדו על 18.1 מיליארד דולר, כאשר ההכנסות מיישומי הענן עלו ב-11% ל-15.9 מיליארד.

הבינה המלאכותית הייתה, באופן לא מפתיע, בכותרות גם בשבוע הטכנולוגי שאנחנו נכנסים לסופו. זה בא לידי ביטוי בשלל היבטים: מ-OpenAI, שהגישה השבוע את המסמכים הראשונים לקראת ההנפקה; עבור באנת'רופיק, ששחררה השבוע גרסה "בטוחה" של המודל בעל היכולות ה-"מפלצתיות" שלה, מיתוס; וכלה בדו"ח מבקר המדינה, שעסק בנושא, ושארחיב עליו בהמשך. כפי שמזה שנים אנחנו, באנשים ומחשבים, מקיימים כנסים על התחומים החמים ביותר בעולם הטכנולוגיה בזמן אמת – כך אנחנו עושים גם עם המהפכה הלוהטת של ה-AI, עם סדרת ועידות. אתמול (ד') התקיימה אחת מהן – CAIO. מנכ"לים, מנמ"רים ומנהלי טכנולוגיות התקבצו באולם איסט בתל אביב כדי לשמוע על השינוי שהבינה המלאכותית גורמת באופי תפקידו ובמעמדו של המנמ"ר בארגון – ולא רק הוא. המסר שעבר כחוט השני בין הפאנלים השונים הוא שכדי ליישם בינה מלאכותית צריך בינה אנושית. שלמרות גלי הפיטורים בהיי-טק עקב ה-AI, עדיין צריך אנשים כדי להטמיע אותה ולהשתמש בה, על מנת להביא ערך עסקי לארגון. CAIO – לא מושג חדש היסטורית, המונח CAIO אינו חדש – הוא הופיע כבר ב-2018, כאשר החלו להפנים בעולם שבינה מלאכותית היא הרבה יותר מטכנולוגיה, אלא נושא אסטרטגי לארגון, שדורש מעורבות של ההנהלה הבכירה. בסוף 2022, כשה-GenAI פרץ בסערה עם הופעתו של ה-ChatGPT, החלה להתגבש ההבנה שצריך להוציא את הגדרת התפקיד הזו מן הכוח אל הפועל, והוא נכנס ביותר ויותר ארגונים – בין אם כאחד שכפוף למנמ"ר, ובין אם כהרחבת תפקידו של זה. כנס CAIO, אתמול (ד'). צילום: ניב קנטור בכנס אתמול הומחש שהבינה המלאכותית היא חלק אינהרנטי ומרכזי מתפקידו של המנמ"ר כיום, בין אם יש תחתיו פונקציה ייעודית לנושא ובין אם הוא נופל על כתפיו שלו. הבינה המלאכותית היא כיום הנושא המרכזי שבו עוסק המנמ"ר, וזה רק ילך ויגדל, שכן הפיתוחים והיישומים הארגוניים שה-AI מביאה איתה הולכים ומתרבים, במהירות רבה יותר ממה שאנחנו רגילים לחשוב. אם אתם שומעים על מנהלי טק שמדקלמים משפטים כמו "נפטר עובדים בגלל ה-AI", שימו ליד זה כוכבית. במקרים רבים זה רק תירוץ כדי לסבר את אוזנם של בעלי המניות, ובישראל מתווספים לכך המצב הביטחוני ושחיקת שער הדולר. עדיין לא הומצאה ה-AI שתמצא פתרון לצרות האלה מי ששמע את ההרצאות בכנס הבין שעובדה זו, לצד היותה של הבינה המלאכותית אתגר אנושי-ארגוני הרבה יותר מאשר טכנולוגי, מצריכות את המנמ"ר להתמודד בשתי חזיתות: האחת פנימית, בארגון ה-IT, והשנייה כלל ארגונית. בחזית הפנימית, המנמ"ר צריך להטמיע בארגון ה-IT את כלי הבינה המלאכותית והתהליכים המתאימים, וזה אתגר מורכב. לדוגמה, בפאנל הפיננסים סיפרו מנמ"רים איך מצליחים להלהיב מפתח שפת קובול, שיש לו כמה שערות לבנות על הראש, להתחבר לשימוש במודלים של בינה מלאכותית ולהטמעת סוכני AI. הפעילות הראשונה של המנמ"ר בחזית הכלל הארגונית צריכה להיות רתימת ההנהלה, ובעיקר הלקוחות העסקיים בארגון, למהלך. בחלק מהפאנלים הדגישו המנמ"רים ושאר המשתתפים שבארגונים שלהם, כל תורת ההפעלה של הטמעת AI מבוססת על שיתוף הלקוחות הפנימיים – אלה שאמורים להשתמש בכלים הללו. אף בוט, סוכן או מודל לא יצליח לייעל, לשפר את השירות, לבצע אוטומציה של תהליכים ולחסוך זמן וכסף אם הסביבה האנושית שלידו לא תשתף פעולה ולא תדע לנצל את היתרונות של הבינה המלאכותית. כאן שוב עולה השאלה, שדנים בה הרבה בזמן האחרון ומעוררת לא מעט אמוציות: האם הבינה המלאכותית תחליף אותנו בתפקידים מסוימים? התשובה שעלתה בדיונים אתמול היא שבשוק הארגוני – כלומר, בחיים עצמם – הבינה האנושית תנצח את זו המלאכותית. לכן, אם אתם קוראים או שומעים על ארגונים או מנהלי טק שמדקלמים משפטים כמו "נפטר עובדים בגלל ה-AI", שימו ליד זה כוכבית. במקרים רבים זה רק תירוץ כדי לסבר את אוזנם של בעלי המניות, ובישראל מתווספים לכך המצב הביטחוני ושחיקת שער הדולר. עדיין לא הומצאה הבינה המלאכותית שתמצא פתרון לצרות האלה. ה-AI בממשלה: מגדל בבל הבינה המלאכותית עמדה גם במרכז אחד הדו"חות האחרונים, שפורסם השבוע, של מתניהו אנגלמן כמבקר המדינה, רגע לפני שהוא מעביר את השרביט למחליפו, עו"ד מיכאל ראבילו. הדו"ח עסק בנושאים שונים, והוא כלל פרק על הטמעת בינה מלאכותית בממשלה ועל פעילותה בנושא. אחד הדו"חות האחרונים שלו כמבקר המדינה. מתניהו אנגלמן. צילום: ניב קנטור המסקנה מהדו"ח מעניינת: מצד אחד, רואים ומרגישים פעילות בממשלה בתחום ה-AI. מכרזים שונים, במסגרת נימבוס אבל לא רק, כוללים רכיבי AI, ומשרדים שונים כבר מדווחים על תהליכים ששולבה בהם בינה מלאכותית לטובת קיצור תהליכים ושיפור השירות לאזרח. הממשלה איחדה מסגרות ארגוניות כמו מערך הדיגיטל הלאומי עם המטה הלאומי ל-AI, במטרה לייצר מסגרת על שתטפל ביישומה בממשלה. אבל, מהצד השני, המבקר מזהה שמה שקורה עכשיו הוא סוג של מגדל בבל. אין יד מכוונת ואין תוכנית לאומית ארוכת טווח, על אף שהממשלה החליטה כבר מזמן שתהיה אחת כזאת. התוצאה היא ש-58% ממשרדי הממשלה רוצים לקדם את הבינה המלאכותית, אבל אין להם תקציבים, כי משרד האוצר לא באמת תקצב את הנושא. מכאן נובעת השורה התחתונה של המבקר: דרוש בעל בית ליישום הבינה המלאכותית, כדי שמדינת ישראל תממש את הפוטנציאל האדיר שיש לה, ותהפוך מאומת החדשנות לאומת ה-AI. ארז אסקל, ראש המטה הלאומי לבינה מלאכותית, אמר בכנס אלי הורביץ של המכון הישראלי לדמוקרטיה, שנערך באחרונה, כי הממשלה תכריז על התוכנית הזאת בקרוב. מדובר בתוכנית לאומית רב שנתית, שלדבריו תשנה את המציאות. אלא שהמציאות מלמדת אותנו שכדאי לקחת את הדברים האלה בעירבון מוגבל. יש לקוות שאם וכאשר זה יקרה, זה לא יהיה מעט מדי ומאוחר מדי, בפרט בהתחשב במציאות הפוליטית הלא יציבה שאנחנו חיים בה בשנים האחרונות.  

רבים מדברים על יישום בינה מלאכותית בארגונים. בכירי התעשייה עוסקים בזה, גם חברות המחקר, וכמובן הספקיות, כי שם נמצא הכסף הגדול. אבל איך זה עובד בפועל? מה נדרש כדי להטמיע אותה בצורה נכונה? ומה ההלשכות של הפרויקטים האלה על הארגון? הנושא החם הזה עלה בכנס CAIO של אנשים ומחשבים, שנערך אתמול (ד') באיסט תל אביב. מנהלים טכנולוגיים ומנכ"לים חלקו עם הקהל מניסיונם והסבירו כיצד לעשות את הפרויקטים המסובכים של הטמעת AI יותר בפשטות. את הפאנל הנחתה תמי אוחנה קול, סמנכ"לית הטכנולוגיות של פורמולה מערכות, והשתתפו בו נציגים מחברות מובילות שעוסקות בעולמות אלה. השאלה הראשונה ששאלה אוחנה קול הופנתה לכלל המשתתפים: מה הופך פרויקטי הטמעת AI בארגונים למוצלחים? רבים מהם ציינו את ה-Business case, כלומר: היכן בארגון מיישמים אותה ואיזה ערך זה נותן. לשיטתה של נוגה מילוסלבסקי הנדלר, מנהלת מוצר ו-AI בקומיט, התשובה היא ש-"חייב להיות לפרויקטים האלה ערך עסקי, וחשוב לדעת למדוד אותו נכון. זה חשוב על רקע העובדה שהבינה המלאכותית נהייתה קומודיטי – סטנדרטית, נפוצה ונגישה". "ה-AI משנה את איך שהארגון נראה", ציינה. נוגה מילוסלבסקי הנדלר, מנהלת מוצר ו-AI בקומיט. צילום: ניב קנטור עופרה וינטרשטיין, מנהלת תחום דאטה ו-AI בנס, ציינה שהערך העסקי הוא אמנם חשוב, אלא ש-"אם מדובר בפרויקט עם ערך עסקי גבוה, אבל ללא 'צרכנים' (המשתמשים בארגון – י"ה) בצד השני – לא עשינו כלום". היא העירה כי "בפרויקטי AI יש המון ניסוי וטעייה, ויש כאן את החופש לטעות, כי אפשר לתקן את הטעויות מהר וזה לא עולה הרבה". עופרה וינטרשטיין, מנהלת תחום דאטה ו-AI בנס. צילום: ניב קנטור תמיר חסון, מנהל פעילות גריד דיינמיקס בישראל, אמר כי צריך להגיע בפרויקטים מעין אלה למצב שבו העובדים והמנהלים בארגון כלל לא יבחינו ולא יתנו את דעתם לנושא. "סוד ההצלחה הוא בפשטות, והיא מושגת כשהארגון מטמיע בינה מלאכותית בצורה טבעית, והעובדים והמנהלים לא חושבים האם מאחורי מה שהם משתמשים בו עומד כלי AI כזה או אחר", אמר. גילי שלזינגר, מנכ"לית וואן דיגיטל. צילום: ניב קנטור לדברי גילי שלזינגר, מנכ"לית וואן דיגיטל, לפני שארגונים ניגשים להטמעת AI עליהם "להבין מה הם יכולים לייעל באמצעותה, כיצד היא יכולה לסייע להם לקצר תהליכים, ומהו החזר ההשקעה ועד כמה מהר הוא יגיע. אלה שלושה דברים שמבדילים האם פרויקט ה-AI יצליח או לא. בנוסף, מחויבות ההנהלה לכך חשובה מעל ומעבר לתחומי טכנולוגיה אחרים, בעבר". אסי מויאל, סמנכ"ל מכירות ושותפים בקליק ישראל, אמר שלפני ש-"רצים" לבניית מודל או סוכן AI יש לחשוב – בעיקר על הנתונים. "פרויקטים מצליחים רק אם הם באים לפתור בעיה עסקית ברורה. אם אין בסיס נתונים איכותי ואמין, אין משמעות לבינה המלאכותית. היא לא יודעת לעבוד כשהדאטה בייס לא אמין ואין לו הקשרים עסקיים", הסביר. הוא ציין שקיימים הבדלים בתהליך היישום של ה-AI והשימוש בה – בין ארגונים שהדגש בהם הוא על רגולציה לכאלה שהדגש בהם הוא על מהירות. "לדוגמה, החשיבות בעולמות הבריאות והפיננסים היא למענה לדרישות הרגולציה והמשילות, בתעשיית הביטחון הדגש הוא על אמינות ואבטחת מידע, והתעשייה שמה במרכז את הקצב וזמן ההגעה לשוק", אמר מויאל. לדברי מוטי קריספיל, סמנכ"ל האסטרטגיה של ג'ין, "ליוויתי אימוץ AI במעל 150 ארגונים. כדאי לעשות זאת באמצעות חברה חיצונית כמונו. אנחנו יושבים מהדקה הראשונה עם הלקוח, שאמור לשאת על הכתפיים את הפרויקט וההשלכות שלו, מדברים איתו בשפה העסקית ומטמיעים את הפתרון". "חשוב שפרויקטי יישום בינה מלאכותית יתמקדו בזרימת העבודה העסקית, ולא ב-'שרברבות' של ה-AI. יש בלבול גדול בין משילות, מערכות מדידה ועוד, והיכולת ליצור הפרדה מוחלטת בין התהליך העסקי ל-'צנרת' של ה-AI מאפשרת גמישות בהמשך", אמר. קריספיל קרא להפסיק להשתמש במילים "פיילוט" ו-"בדיקת היתכנות", ובמקום זה לאמץ את הביטוי "הוכחת ערך". "המוצר צריך לחזק את התשתית לפרודקשן, כדי שבסופו של דבר יהיה לארגון ערך מכל התהליך. כשהדמו נגמר מתחיל עמק המוות של העברת הפיילוט לפרודקשן. אם מיישמים את הייצור כבר בשלב הפיילוט, מגבירים את הסיכוי להצלחה", אמר. מוטי קריספיל, סמנכ"ל האסטרטגיה של ג'ין. צילום: יח"צ ברכי צוקבכר, ראשת תחום AI במטריקס DnA, אמרה כי מניסיונה בליווי הקמה של מערכות בינה מלאכותית בעשרות ארגונים היא למדה ש-"כל פתרון AI מתחלק לשלוש שכבות: תשתית, דאטה – שאם היא לא אמינה שום דבר לא יעזור, והחיבור לעולם העסקי, באמצעות הניסיון של המטמיעים וסוכני ה-AI. חייבת להיות שותפות בין הצוותים הטכנולוגיים והעסקיים בארגון, כי בלעדיה, ובלעדי החיבור בין שלוש השכבות הללו, הפרויקט לא יצליח". שלי מחרז, סמנכ"ל טכנולוגיות ופיתוח עסקי ב-SQLink, אמר כי מי שצריך להוביל את תהליך ה-"קבלה" של ה-AI לארגון הוא בכיר בביזנס. לצד זאת, ציין, "יש למנמ"רים ולמנהלי הטכנולוגיה כוח רב להביא לשינוי מהותי של התרבות הארגונית. מעמד המנמ"רים כיום גדול בהרבה מבעבר, משום שכל פעולה שהם יעשו היום יכולה לשנות מהותית את התוצאות של הארגון". "אחד האתגרים המהותיים ביותר הוא הקמת תשתית שתהיה מסוגלת להתחבר לנתונים – מובנים ולא מובנים כאחד", הוסיף. שלי מחרז, סמנכ"ל טכנולוגיות ופיתוח עסקי ב-SQlink. צילום: ניב קנטור בשלב השני של הפאנל עברה אוחנה קול לשאלות ממוקדות, והפנתה לכל משתתף שאלה ייעודית. לפניכם השאלות – והתובנות המרכזיות של המשיבים: איך ה-GenAI שינתה את השיח עם הלקוחות? שלזינגר: "הם הפכו להרבה יותר מתוחכמים. הלקוחות הולכים לצ'ט כדי לקבל מידע, ודורשים בהתאם. הם באים עם תובנות ודרישות מוכנות מראש, וזה הרבה יותר קל, כי זה מזקק את הצורך העסקי. מהצד השני, זה מעורר ציפיות שהדברים ייעשו יותר בזול והרבה יותר מהר. "אצלנו, מאז שנכנסתי לתפקידי שיניתי את כל החברה. בניתי אגף שלם, שכל תפקידו הוא בעולמות הבינה המלאכותית. התוצאה היא פרויקטים הרבה יותר חדים, קצרים וזולים". מה לוקח יותר זמן – לבנות את פתרון ה-AI או להטמיע אותו? חסון: "אם היית שואלת אותי לפני חצי שנה הייתי משיב שלהטמיע, אבל כיום, ה-AI היא כבר קומודיטי. הארגונים יודעים להמשיך ולפתח בעצמם את הפרויקטים שלהם שמבוססים על המערכות ש-'השארנו' אצלם, הם כבר לא זקוקים לנו בכך. כשאנחנו חוזרים ללקוח ורואים אילו שימושים הוא עושה עם ה-AI שהטמענו אצלו – זה הניצחון האמיתי". תמיר חסון, מנהל פעילות גריד דיינמיקס ישראל. צילום: ניב קנטור מה הפער הכי גדול בין ציפיות הלקוח מהפרויקט ותוצאותיו למציאות? מחרז: "בצעדים הראשונים של פרויקט ה-AI, הלקוחות חושבים שהפרויקט טכנולוגי, אבל זה לא נכון. מדובר בשינוי ארגוני, שצריך שינוי תפיסתי ובניית תהליכים. ארגונים שמבצעים את השינוי הזה יכולים להשתמש אחרי ההטמעה בפתרונות הבינה המלאכותית בעצמם: לאסוף את הדאטה, לארגן אותה, להגדיר את התהליכים העסקיים, כי לפעמים צריך לעשות שינוי בהם, ולהבין שהשינוי הוא ההצלחה. ארגונים שאנחנו עובדים איתם מצליחים להקים את ה-Use cases הבאים לבד, וזה הכי משמעותי, כי הפריסה היא שקובעת את ההצלחה", אמר. מהם השינויים בעולם זה בשנים האחרונות? צוקבכר: "אחד מהם הוא שבניגוד לעבר, חברות הענק כבר מאמנות את המודלים. בכל יום יוצא מודל יותר מדויק ומותאם. לרוב, וזה עוד שינוי, אין צורך לאמן מודל, בטח שלא מאפס. העבודה היא בעיקר על התשתית, שכבת הדאטה והנרמול שלה. ברגע שמסדרים את זה, ה-RAG (שיטה שמאפשרת למודל לשלוף מידע ממקורות חיצוניים אמינים – י"ה) נותן פתרון מספיק טוב". ברכי צוקבכר, ראשת תחום AI במטריקס DnA. צילום: ניב קנטור איזו בעיה מהותית בארגונים הבינה המלאכותית חשפה? מויאל: "בעיית הנתונים. בין 60% ל-80% מהזמן הולך על בניית התשתית והאיכות של הדאטה, ולאו דווקא על המודלים, כי אלה יודעים לעבוד בעצמם". אסי מויאל, סמנכ"ל מכירות ושותפים בקליק ישראל. צילום: פיני סילוק אילו דוגמאות יש לניצחונות מהירים שהושגו בפרויקטי AI? וינטרשטיין: "הניצחונות המהירים מגיעים בגלל תחושת FOMO, שנוצרת כי המודלים משתנים כל הזמן וכי ה-CTO שומע על פרויקטים שהקולגות שלו מבצעים ומביאים להצלחה. דוגמאות לניצחונות מהירים כאלה הם הטמעת RAG על מסמכים וחוזים, שירות לקוחות חכם והטמעת כלי שחוסך תמלול במפגשים של מטפל-מטופל. אצלנו, בנס, מכיוון שה-AI כל כך רחבה ונמצאת כמעט בכל מקום בארגון, אנחנו מבצעים פרויקטים שבעבר לקח חצי שנה לעשות אותם – בחודש בלבד".

"הטמעת AI בארגונים היא לא טרנספורמציה דיגיטלית, אלא של סביבת העבודה ותהליכי העבודה. היא הרבה מעבר לשינוי טכנולוגי – אלא בעיקר שינוי ארגוני. ארגונים שלא משנים את התהליכים – לא באמת מיישמים AI", כך אמר עידו נמיר, שותף וראש תחום משאבי האנוש בדלויט ישראל. נמיר דיבר בפאנל שנערך במסגרת כנס CAIO של אנשים ומחשבים, שהתקיים אתמול (ד') באיסט תל אביב. הכנס עסק באתגרים הניצבים בפני מנהלי טכנולוגיה ומנמ"רים בארגונים בעידן ה-AI, והפאנל ריכז מנהלים בכירים במגזרים שונים, שסיפרו כיצד הם עונים על האתגרים האלה. כחברה שעוסקת בייעוץ ובמחקר, נמיר דיבר על הנושא ממבט על. בדבריו הוא ציטט ממצאי סקר שערכה דלויט בקרב מנהלים ומובילים טכנולוגיים ברחבי העולם, שעסק באימוץ ה-AI בארגונם, ובדרישות שהם מקבלים ממנהלי הביזנס – אל מול המציאות. על פי הממצאים, ב-41% מהארגונים, ההנהלה ואנשי הביזנס תופסים את ארגון ה-IT כלא עומד בדרישות בכל הנוגע ליישום AI. "ברוב הארגונים, החסמים הם לא טכנולוגיים. הסיפור הוא שינוי והתאמת התפקידים והתהליכים. אסור לשים את שכבת ה-AI מעל מערכות ה-IT ותהליכי העבודה, אלא היא צריכה להיות חלק מהם", אמר. אחת הסיבות המרכזיות לכך היא שלהערכת דלויט, בשנתיים הקרובות, 90% מהתפקידים בשוק יוחלפו על ידי בינה מלאכותית, או שיהיה להם לפחות אלמנט אחד של AI. "השאלה היא האם הבינה המלאכותית תוטמע בארגון באמת, או שהיא 'תשב ליד' המערכות האחרות", ציין נמיר. צוותי Hugent עוד נקודה שהדובר העלה היא ש-"המנהלים מבינים שהם צריכים לנהל צוותים Hugent – שיש בהם שילוב של אנשים (Human) וסוכנים (Agents). ארגונים שיסתכלו על הבינה המלאכותית דרך תפיסת התפקיד והכישורים של העובד יצליחו יותר". בתשובה לשאלת המנחה, תמי אוחנה קול, סמנכ"לית הטכנולוגיות של פורמולה מערכות, היכן הוא רואה את הבינה המלאכותית בארגונים בעוד חמש שנים, הוא השיב כי "יהיה זה שרלטני לנבא מה יקרה בעוד כל כך הרבה זמן, משום שהבינה המלאכותית, ויישומה ותפקידיה בארגון, משתנים משבוע לשבוע, ולעתים אפילו מיום ליום. מה שכן, כבר כיום, תפקידים מסוימים נעלמים או עוברים שינוי משמעותי, והמגמה הזאת תימשך". נמיר אמר בהקשר זה כי "מטרת העל של ארגונים צריכה לא להיות צמצום של כוח אדם, אלא באמצעות ה-AI, לגרום לאנשים לעשות יותר בפחות. צריך גם לחזור לשלב ג'וניורים, כי אם משרות הכניסה לא קיימות – מי יהיה דור ההנהגה העתידי?".

אנו ממשיכים לפרסם שיחות לקראת כנס NEXT ON TOUR 2026, והפעם קיימנו ראיון עם לידור נגר, מנהל לקוחות המגזר הציבורי בנוטניקס ישראל. לידור, ספר לנו קצת על עצמך ועל הדרך המקצועית שלך עד לנוטניקס. "אני בן 36, נשוי ואב לעומר ורומי. המסלול המקצועי שלי החל ביחידה 8200, שהיוותה עבורי בית ספר מצוין לטכנולוגיה ומצוינות. משם המשכתי לאקדמיה, השלמתי תואר ראשון בהנדסת תעשייה וניהול ותואר שני במנהל עסקים. לפני שהצטרפתי למשפחת נוטניקס, ניהלתי את לקוחות המגזר הביטחוני בחברות הטכנולוגיה המובילות דל (Dell) ו-אלסטיק (Elastic). את שעות הפנאי שלי אני מקדיש לזמן איכות עם אשתי והבנות, ונהנה מאוד להיפגש עם חברים טובים. זה מה שנותן לי אנרגיה להמשך העבודה". מהם תחומי האחריות שלך במסגרת התפקיד? "בנוטניקס אני מופקד על ניהול לקוחות המגזר הציבורי (Public Sector). התפקיד שלי הוא לשמש כשותף לדרך עבור גופים ממשלתיים וציבוריים בתהליכי הטרנספורמציה הדיגיטלית שלהם. המטרה היא להנגיש עבורם את פתרונות התשתית המתקדמים של נוטניקס, ובכך לסייע להם להפוך לארגונים יעילים, חדשניים ומבוססי דאטה, המספקים שירות טוב יותר לאזרחים". כיצד תסכם את ההישגים שלך בשנה החולפת, למרות הזמן הקצר בחברה? "הצטרפתי לנוטניקס לפני כחודשיים וחצי, לתוך מציאות אינטנסיבית ומורכבת של ימי מלחמה. החודש הראשון הוקדש ללמידה מעמיקה של הטכנולוגיה הייחודית שלנו, וכבר בחודש השני צללתי ישירות לעבודה מול הלקוחות בשטח. אני מאמין שההישג המרכזי שלי הוא ההתאקלמות המהירה והיכולת לייצר ערך מיידי בפרק זמן כל כך קצר. הגעתי עם המון מוטיבציה ותוכניות אסטרטגיות רחבות להצעדת המגזר הציבורי קדימה, ואני כבר מיישם אותן במלוא הכוח". בתור מי שמתמחה במגזר הציבורי, מהו הטיפ שלך לשימוש חכם ב-AI? "עבורי, ה-AI היא 'מנוע האצה' אדיר ליום העבודה. אני נעזר בה באופן שוטף להכנת מצגות, ניתוח דאטה של לקוחות וכתיבת מיילים מורכבים. הטיפ שלי הוא לאמץ את הכלים הללו כחלק בלתי נפרד מניהול הזמן; ברגע שה-AI מטפלת בעיבוד המידע ובניסוחים הראשוניים, מתפנים לנו הרבה יותר זמן וקשב לניהול הקשר האישי והאסטרטגי עם הלקוחות, שם נמצא הערך האמיתי שלנו". כיצד אתה רואה את עתיד עולם תשתיות ה-IT? "אנחנו עדים לחדירה עמוקה של ה-AI לכלל התעשיות, והמגזר הציבורי אינו יוצא מן הכלל. הטכנולוגיה הזו עומדת לייעל תהליכים מורכבים ולקצר דרמטית זמני ביצוע. החל משיפור משמעותי של השירות לאזרח ועד לסיוע קריטי בפתרון בעיות תפעוליות בזמן אמת. התשתיות של המחר יהיו חכמות יותר, אוטונומיות ומוכוונות שירות, והתפקיד שלנו הוא לוודא שהארגונים מוכנים לתשתית הגמישה שתתמוך במהפכה הזו". מוזמנים להירשם כאן לכנס השנתי של נוטניקס שיתקיים ב21.6 באווניו, קריית שדה התעופה.