להפוך את ה-AI למאמן אישי 🧐

תוכן עניינים

איור של בינה מלאכותית בתפקיד מנטור, עוזרת לדמות אנושית לטפס ומכוונת אותה בעזרת שאלות והארות. Illustration of artificial intelligence acting as a mentor, guiding a human figure up with questions and insights.
🧠 הפכו את ה-AI למאמן האישי שלכם! במקום רק לשאול שאלות - תנו לו תפקיד: מנטור, מאמן או שותף לחשיבה. כשהוא שואל אתכם שאלות - מתחילים לגלות תובנות שלא חיפשתם, וללמוד לעומק דברים שלא תכננתם.

אל תסתפקו בלשאול שאלות.
תנו לצ’אט תפקיד. מנו אותו למנטור שלכם – למשל מנטור AI 🚀

הנה איך עושים את זה: 👇

תהיה המנטור שלי למודל שפה.
סיימתי להכיר ברמה בסיסית את מודלי השפה וכלים כמו פרפלקסיטי וכדומה.
כתוב לי בחינה אמריקאית ברמה בינונית עד מיתקדמים, בלי פירוט.
בכל פעם שאענה תשובה, תן לי פידבק, תסביר אם טעיתי או צדקתי.
בנוסף תשאל אותי בכל פעם האם אני מעוניין להעמיק בנושא או להמשיך לשאלה הבאה.

משתף מהחוויה שלי :

אז על השאלה הראשונה למדתי ש-Perplexity זה לא רק שם של מודל.
הבנתי בכלל ש-Perplexity זה מושג טכני שמודד עד כמה טוב
המודל חוזה מילים בטקסט.

🧠ואז ביקשתי מהמודל AI להרחיב לי על הנושא.

בהמשך למדתי ש-Fine-Tuning זה תהליך שבו לוקחים מודל שפה גדול (LLM) שכבר עבר אימון כללי,
ומכווננים אותו כדי שיהיה מומחה בתחום מסוים.

🧠נושא שהרחבתי למקומות מפתיעים בעולם ההנדסי,
לצורך הדגמה מעשית לחברה מובילה בתחום
בהרצאה/סדנה שאני הולך להעביר שם.
זה בטוח גם הולך להיות קונספט משמעותי
במיסגרת הייעוץ שאני נותן לחברות.

וכאן מסתתר הקסם האמיתי 💡
ברגע שנותנים למודל AI תפקיד אקטיבי – כמו מנטור, מאמן או שותף לחשיבה – השיח משתנה לגמרי.
כשהוא שואל אותך שאלות, ולא רק עונה, אתה פתאום מגלה פערים שלא חשבת שיש, או רעיונות שלא העלית בדעתך.
זה כבר לא רק כלי שמסביר, אלא מנוע ללמידה עמוקה ולתובנות מפתיעות.
במילים אחרות – לפעמים השאלות של ה-AI, הן אלו שדוחפות אותך לשאלות הטובות באמת.

מחבר המאמר

אהבתם? נשמח לשיתוף ברשתות:

Facebook
Twitter
LinkedIn

לתגובה למאמר

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

מאמרים נוספים שיכולים לעניין אותך:

תרשים אסטרטגי המציג את תפקיד ה-CDAIO בחיבור בין תשתיות Data-Driven לבין יישומי AI המייצרים ערך עסקי.

CDAIO: איך מחברים בין Data-Driven ל-AI כדי לייצר ערך עסקי אמיתי

ארגונים מובילים כבר אינם מסתפקים בניסויים (PoCs), אלא נעים באגרסיביות ליישום מבצעי רחב היקף של כלי AI כדי לייצר יתרון תחרותי מובהק. במרכז השינוי עומד תפקיד ה-CDAIO (Chief Data & AI Officer), שנועד להפוך את הדאטה מ”ארכיון סטטי” לנכס קינטי המייצר ערך עסקי מדיד. המאמר מנתח את הקורלציה הישירה בין תרבות Data-Driven להצלחה ביישומי בינה מלאכותית, ומדוע ה-AI הוא ה-Great Equalizer שמחייב כל ארגון לבחון מחדש את האסטרטגיה שלו

קרא עוד »
איור ויזואלי הממחיש את המעבר המנטלי מ-Spreadsheet Thinking המבוסס על אקסל ונוסחאות VLOOKUP לעבודה מתקדמת עם Database Thinking באמצעות מודל נתונים רלציוני וסכמת כוכב (Star Schema).

Database Thinking: להפסיק לנהל תאים ולהתחיל לבנות ארכיטקטורת מידע

המהפכה השקטה של עולם הכספים – Database Thinking כבסיס ל-Finance 4.0 בעידן שבו ארגונים נדרשים לקבל החלטות מבוססות דאטה במהירות שיא, הגיליון האלקטרוני הופך מחבר למעמסה. המעבר מתפיסת “גריד” (Grid) לתפיסת “סט” (Set) הוא הלב של Database Thinking – גישה שמשחררת את אנשי הכספים מתחזוקת נוסחאות שבירות לטובת בניית מודלים יציבים, אוטומטיים וחכמים. זהו לא רק שדרוג טכנולוגי, אלא שינוי מנטלי הכרחי כדי להשתלב בעידן ה-Finance AI ולהפוך מצוות מדווח לצוות אסטרטגי שמוביל ערך עסקי.

קרא עוד »
תרשים ארכיטקטורה המציג את השכבה הסמנטית (Semantic Layer) כ-Single Source of Truth המגשרת בין מאגרי הנתונים לבין צרכני המידע. האיור ממחיש כיצד מדדים ארגוניים אחידים מוזנים לתוך BI Dashboards, פלטפורמות אנליטיקה ומערכות AI/LLMs כדי להבטיח עקביות ודיוק בנרטיב העסקי.

Semantic Layer: הלב הפועם של ה-Finance 4.0 וניהול דאטה מודרני

השכבה הסמנטית (Semantic Layer) היא ה”שכל” הארגוני המגשר בין נתונים גולמיים לתובנות עסקיות. במקום לנהל נוסחאות מבודדות באקסל, אנו בונים מודל טאבולארי (Tabular Model) מבוסס עמודות המאפשר ביצועי Big Data ודיוק פיננסי חסר פשרות. שכבה זו קריטית עבור בינה מלאכותית (AI), שכן היא מספקת לה קונטקסט ולוגיקה “צרובה”, ובכך מונעת “הזיות פיננסיות” ומבטיחה נתיב ביקורת (Audit Trail) שקוף.

קרא עוד »
טקסט אלטרנטיבי (Alt Text): מחשב נייד המציג לוחות בקרה פיננסיים מתקדמים עם הכיתוב AI Finance 4.0 על רקע אורבני מודרני.

Finance 4.0: המעבר לארכיטקטורת ערך אסטרטגית בעידן ה-AI

השינוי הבלתי נמנע: המודל המסורתי של מחלקות כספים, המתמקד בדיווח ובקרה בלבד, אינו מספק מענה לקצב השינויים העסקיים הנוכחי.

מהות פיננסים 4.0: טרנספורמציה של פונקציית הכספים ממרכז עלות העוסק ב”כיבוי שריפות” ותיעוד העבר, למרכז ערך אסטרטגי הצופה פני עתיד.

המנועים הטכנולוגיים: שילוב של אוטומציה חכמה (Hyper-automation), בינה מלאכותית (AI) וניתוח נתונים מתקדם כדי לשחרר זמן יקר ולהפיק תובנות עמוקות.

הון אנושי חדש: הדרישה לאנשי כספים בעלי אוריינות דאטה מפותחת, יכולת ניתוח עסקי וכישורי תקשורת (Storytelling) להעברת מסרים מורכבים להנהלה.

קרא עוד »
A 2026 presentation covering key AI risks: Jailbreaking, Prompt Injection, Adversarial AI, Data Poisoning, Bias, Deepfakes, and Governance essentials.

AI Risks – איך מודלי שפה חושפים אותנו לסיכונים חדשים

ה-AI לא ממציא איומים חדשים מאפס, אלא מאיץ ומגביר סיכונים קיימים בקצב חסר תקדים. במאמר הזה תמצאו פירוק עמוק של הסכנות המרכזיות – משיבוש מנגנוני בטיחות ועד הרעלת נתונים, Bias, Deepfakes והשלכות חברתיות ורגולטוריות. הכל מבוסס ישירות על התוכן במצגת שהעלית.

קרא עוד »
איור של נוזקת AI PromptLock – רובוט זדוני עם מחשב, גולגולת וסמל הצפנה על לוח אלקטרוני - המחשה של ransomware מבוסס בינה מלאכותית.

PromptLock – ההצצה לעתיד של נוזקות AI

PromptLock היא נוזקת כופר ראשונה בעולם שמופעלת בעזרת בינה מלאכותית. במקום קוד קבוע, היא מייצרת בכל פעם קוד חדש בעזרת מודל שפה של OpenAI. השילוב של Go (מהירות וביצועים) עם Lua (גמישות והתאמה אישית) הופך אותה לקשה מאוד לזיהוי ולחסימה. כרגע מדובר בהדגמה מחקרית בלבד – אבל היא מציבה רף חדש לאיומי הסייבר.

קרא עוד »

מפת דרכים

קטגוריות

באתר זה נעשה שימוש ב”קבצי עוגיות” (cookies) וכלים דומים אחרים על מנת לספק לכם חווית גלישה טובה יותר, תוכן מותאם אישית וביצוע ניתוחים סטטיסטיים. למידע נוסף ניתן לעיין במדיניות הפרטיות