מרכז ידע על AI ודאטה למנהלים - מאמרים, מדריכים ויישום עסקי
אני לא מעלה פה סתם מאמרים בשביל לסמן V – המטרה שלי היא לבנות מרכז ידע אמיתי על בינה מלאכותית, דאטה ואוטומציה.
כזה שמביא כלים פרקטיים, מדריכים, תובנות מהשטח ודברים שאפשר ליישם כבר מחר בבוקר.
אני מתחייב להמשיך לעדכן ולשתף תוכן חי, רלוונטי ומדויק – כדי שתמצאו פה ערך אמיתי.
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
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.
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.
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.
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.
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.
Markdown והקשר ל-AI – הסוד הקטן שמחדד את ההבנה
Markdown הוא לא רק כלי לכותבים – זה פורמט פשוט שמאפשר למודלים של AI להבין טוב יותר מבנה, היררכיה ותוכן.
JSON Prompting – המיומנות שלא כדאי לפספס ב-2025
בעידן ה-AI, הדרך בה אנחנו כותבים פרומפטים קובעת אם נקבל תשובה בינונית או תוצאה חדה וברורה.
טכניקת JSON Prompting מציעה מבנה מסודר של key & value שמאפשר למודל להבין בדיוק מה רוצים ממנו – בלי רעשים ובלי ניחושים.
במאמר זה אני מציג דוגמאות בסיסיות ומתקדמות, שלושה חוקים לכתיבה נכונה, והיכן זה רלוונטי לשימוש יומיומי (צ’אט, APIs, GPTs ועוד).
System Prompt: המדריך המלא
System Prompt הוא שכבת-על סמויה שמכוונת את המודל איך לפעול: מה הטון והאופי שלו, איך לנהל את השיחה, ואילו גבולות אסור לו לחצות. חלק מההנחיות גמישות וניתן להתאים אותן (למשל ב-Custom GPT), וחלק קשיחות ונקבעו מראש על ידי OpenAI. שינוי ה-System Prompt משנה את אופי החוויה כולה – בלי לשנות את המודל עצמו.
GPT-5 for Coding – Best Practices
במאמר זה אני מדבר על שישה עקרונות מרכזיים לעבודה יעילה עם GPT-5 בכתיבת קוד – החל מדיוק בהנחיות, דרך התאמת רמת החשיבה, שימוש במבנה מסודר, ועד תכנון ורפלקציה.
העקרונות מבוססים על יסודות עמוקים בהנדסת פרומפטים, ורלוונטיים גם מעבר לעולם הקוד.
📌 בסוף המאמר מחכה לכם מצגת עם דוגמאות מעשיות שתמחיש את הכללים בפועל.
Breaking Down Prompt Anatomy – להבין את הבסיס של Prompts
האיכות של Prompts תלויה במרכיבים שמכניסים פנימה – מההנחיה, דרך הדוגמאות ועד פורמט ותפקיד. כמה עקרונות פשוטים יכולים לשדרג כל תשובה ולהחזיר אליכם שליטה בתוצר. את כל הפירוט תמצאו בנוסף גם במצגת בסוף המאמר Breaking Down Prompt Anatomy.
LLM Genius Mode – לגרום ל-AI לחשוב באמת
במצגת Prompt Like a Pro – LLM Genius Mode אני מציג שיטה שעוזרת לדייק את העבודה עם Prompts. הערה קטנה: זה לא “מצב מובנה” במודל, אלא טכניקה חכמה שנותנת למודל כיוון חשיבה ברור ומותאם למשימה – ומחזירה אלינו את השליטה בתוצאה.
