העולם העסקי ממוקד בשנים האחרונות בטכנולוגיית הבינה המלאכותית. זהו נושא חשוב, אך הוא אינו עומד בפני עצמו, אלא מהווה חלק מהטרנספורמציה הדיגיטלית. נראה שהדיון בטרנספורמציה הדיגיטלית כמעט ופסק, והתחושה היא שהארגונים השלימו אותה ועכשיו יש להתמקד ב-AI. אלא שהתפישה שהטרנספורמציה הדיגיטלית הייתה פרויקט שהושלם היא טעות, ואל לארגונים להניח שהם סיימו עם האתגר הזה. ארגונים נוטים להתמקד בבחירת ויישום טכנולוגיות חדשות, ומתעלמים מהנושאים הרבים הנדרשים להצלחה. כתוצאה מכך, הם אינם משנים את אופן הפעולה שלהם ודרכי יצירת ערך טעות נוספת היא התפישה שהמיקוד של הטרנספורמציה הדיגיטלית הוא הטכנולוגיה. במהלך השנים ארגונים השקיעו סכומי עתק בטכנולוגיות דיגיטליות, ולאחרונה ב-AI. ההשקעות הגדולות שהארגונים ביצעו בטרנספורמציה וב-AI לרוב לא הצליחו לעמוד בציפיות שתלו בהן. ד"ר ג'ורג' ווסטרמן, חוקר בכיר בביה"ס למנהל עסקים Sloan ב-MIT, אמר לאחרונה: "למרות ההשקעות המשמעותיות של ארגונים ב-AI, ניתן לומר שהן לא הובילו לשיפורים משמעותיים בפרודוקטיביות". הטכנולוגיה משתנה במהירות, אך הארגונים משתנים בקצב איטי יותר. הסיבה לאיטיות היחסית באימוץ הטכנולוגיות המתקדמות כמו AI איננה היכולות הטכנולוגיות, אלא המוכנות והכישורים הארגוניים". ד"ר ווסטרמן פרסם לאחרונה ביחד עם דויד קירון וחברת EY דו"ח על חברת פייזר (Pfizer) שכותרתו "Transforming Manufacturing at Pfizer – The Hard Part was not Technology", ובו נאמר ש-פייזר הצליחה בתהליך הטרנספורמציה שלה לא בגלל השיפור הטכנולוגי, אלא בגלל חיזוק האמון, שיפור התהליכים ושיתוף הפעולה בין אנשי הדיגיטל לבין הצוותים במפעלים. אירוע זה מצביע על כך שהצלחת הטרנספורמציה תלויה בראש ובראשונה בתשתית ארגונית חזקה. במאמר שכתבתי עוד ב-2025 ציינתי שהטמעת AI בארגון מהווה חלק בלתי נפרד מהטרנספורמציה והיא חלק ממסע ארוך ומתמשך לפיתוח יכולות וכישורים חדשים, שיאפשרו לארגון לפעול במהירות, בזריזות וביעילות, באמצעות טכנולוגיות דיגיטליות חדשניות. הטכנולוגיות הן אמצעי מאפשר (Enabler) ולא מטרה בפני עצמה. ארגונים מקבלים בסופו של דבר טכנולוגיות מתוחכמות ללא היכולות למינוף שלהן. מה יביא להצלחתה? טרנספורמציה דיגיטלית. צילום: BigStock כישורים ויכולות חדשות כבסיס להצלחת הטרנספורמציה הדיגיטלית  הטרנספורמציה הדיגיטלית היא תהליך ארגוני אסטרטגי לשילוב טכנולוגיות דיגיטליות במגוון רחב של פעילויות הארגון ובהתאמת המודל התפעולי והמודל העסקי שלו לעידן הדיגיטלי. היא מהווה מסע ליישום תרבות ארגונית גמישה, לפיתוח כישורים חדשים, לתהליכים עסקיים גמישים וחדשניים, למינוף הדאטה ותהליכי קבלת ההחלטות, ליישום חוויות לקוח חדשות, ומודלים עסקיים חדשניים, וכל זאת על בסיס הטכנולוגיות הדיגיטליות. ארגונים נוטים להתמקד בבחירת ויישום טכנולוגיות חדשות, ומתעלמים מהנושאים הרבים הנדרשים להצלחה. כתוצאה מכך, הם אינם משנים את אופן הפעולה שלהם ודרכי יצירת ערך.   להלן מספר נושאים ויכולות הנדרשות להצלחת התהליך:   אסטרטגיה דיגיטלית – הגדרת אסטרטגיה דיגיטלית כנגזרת מהאסטרטגיה העסקית ומבוססת על חזון ברור  מחויבות הנהלה – מחויבות ההנהלה היא בסיס להובלת השינוי תוך מתן דוגמה אישית. ההנהלה חייבת להשתתף בגיבוש החזון, בעידוד תפישה. של ניסויים, בטיפוח חדשנות, ובהובלת הטרנספורמציה מנהיגות דיגיטלית – טרנספורמציה דיגיטלית דורשת סוג חדש של מנהיגות, מנהיגות שמבינה שעליה להפוך לאדריכלי שינוי  שינוי ארגוני (Change Management) – הנהלה חייבת להניע תהליכי שינוי, להתמודד עם התנגדויות ולעודד את העובדים לאמץ תהליכים חדשים  אוריינות נתונים – אוריינות נתונים בכל הרמות תאפשר לכולם להבין ולפרש את הנתונים, לקבל החלטות מונחות נתונים, לזהות בעיות באיכות הנתונים, להשתמש בכלי ניתוח ביעילות, ליישם ממשל נתונים, ללמוד להסתמך על נתונים  אוריינות AI – ה AI יוטמע כמעט בכל תהליך עסקי. על הארגונים לוודא שהעובדים מבינים את הטכנולוגיה, את יכולותיה ומגבלותיה, מהו שימוש אחראי ואתי, לקדם שיתוף פעולה אדם/AI וכיצד בודקים תוצאות של AI  אוריינות דיגיטלית חוצת ארגון – הפעלת מומחים טכניים (מפתחים, אדריכלים, מדעני נתונים), מנהלי מוצר ואנליסטים עסקיים, הדרכה ושדרוג מיומנויות של העובדים  קבלת החלטות המבוססות של נתונים, BI ו AI – יש להבטיח שהנהלה מיומנת לקבל החלטות מבוססות נתונים  אימוץ תפישה ממוקדת לקוח – קידום חוויות לקוח, הבנת מסעות הלקוח, נקודות הכאב שלו, שיפור חוויית משתמש (UX), התבססות על משובי הלקוחות  תרבות של למידה – למידה הפכה ליכולת אסטרטגית. על הארגון לפתח תרבות של למידה מתמשכת ועידוד עובדים ללמוד כל העת טכנולוגיות חדשות, לרכוש מיומנויות דיגיטליות חדשות, להסתגל למודלים עסקיים משתנים, להתנסות בכלים חדשים, לשתף ידע בין צוותים  תקשור ומעורבות – להצלחת המלך יש לבצע תקשור לכל בעלי העניין  הכשרה ושדרוג הכישורים (Upskilling) – הכשרת העובדים והעצמתם  תרבות של חדשנות ושיפור מתמיד – על הארגון לטפח ולקדם את נושא החדשנות, פיתוח מוצרים ושירותים חדשניים, ולשאוף לשיפור מתמיד  גיוס ושימור מומחיות דיגיטלית וטכנולוגית – הצלחת המהלך תלויה במידה רבה על עובדים מוכשרים (טאלנטים) אותם יש לגייס ולשמר  אבטחת מידע וסייבר – סביבת עבודה דיגיטלית מחייבת יישום אבטחת מידע וסייבר מהשלב הראשון (Cyber by Design) ולא בסיום התהליך  ניהול סיכונים – על הארגון לנהל סיכונים לאורך כל התהליך  שילוב טכנולוגיות AI, אוטומציה, יכולות AI ולמידת מכונה היכן שנדרש, יישום סביבה עתירת סוכנים (Agentic AI)  ניהול פרויקטים ומוצרים בתפישה אגילית – על הארגון לאמץ שיטות עבודה אג'יליות, עבודה בצוותים בין-תחומיים, ביצוע ניסויים ואיטרציות מהירים, למידה ושיפור בלתי פוסקים, חתירה למצוינות בתהליכים עסקיים  מדידת ביצועים – יש להגדיר מדדי הצלחה (KPIs) ולהשתמש בהם כדי לנווט את התהליך  אימוץ גישה דואלית – על הארגון לאמץ גישה של שילוב אופטימיזציה של תהליכים קיימים, ביחד עם מציאת מודלים עסקיים חדשים   רגולציה וציות – על הארגון לפעול ליישום הרגולציות השונות תוך ציות שוטף  הצלחת השינוי מחייבת איזון נכון הצלחת הטרנספורמציה הדיגיטלית מחייבת איזון נכון בין אנשים, תהליכים, נתונים וטכנולוגיה. מחקרים מראים שמנהיגות, תרבות ארגונית, אנשים, מיומנויות וניהול שינויים הם הגורמים להצלחה. הטכנולוגיה מהווה תשתית, אך טרנספורמציה עסקית מתרחשת רק כאשר אנשים משנים את אופן עבודתם, את תהליכי קבלת החלטות, שיתוף פעולה בין כל יחידות הארגון, מפתחים מיומנויות דיגיטליות והטמעת חדשנות. מתברר שתוכניות טרנספורמציה רבות מקדישות את רוב תקציבן לרכישה ויישום של טכנולוגיות, ורק חלק קטן לניהול שינויים, פיתוח יכולות והעצמת כוח אדם. חוסר איזון זה יוצר פער יכולות משמעותי ומסכן את הטרנספורמציה הדיגיטלית.  נזכור – התקנת מערכת ERP או CRM חדשה אינה הופכת ארגון לדיגיטלי. פריסת כלי AI אינה הופכת את הארגון לאינטליגנטי. העברת עומסי עבודה לענן אינה הופכת את הארגון לגמיש. היתרון התחרותי לא יהיה שייך לארגונים שפורסים טכנולוגיות, וביניהן בינה מלאכותית, אלא לאלו שלומדים כיצד לעבוד ביעילות עם הטכנולוגיות ולצידן. טכנולוגיה לא משנה ארגונים – אנשים כן.  כותב המאמר הוא יועץ בכיר לטרנספורמציה דיגיטלית, BDO Consulting מרצה בתוכניות MBA במכללות אונו ורופין

וויקס, אינטואיט, רדיס, ואמדוקס אינן לבד: מאנדיי (Monday), כך נודע היום (ד'), תערוך מהלך לפיטורים של כ-20% מכוח האדם שלה. ענקית ההיי-טק הישראלית הודיעה כי בין המפוטרים יכללו גם 350 מעובדי ועובדות החברה בארץ. החברה עורכת את המהלך במסגרת "שינוי המבנה הארגוני", שבתוכו יפוטרו כ-620 עובדים. השינוי בחברה נוגע לפלטפורמה של מאנדיי, שעברה התאמה לחזון הכולל עבודה מבוססת בינה מלאכותית. לפי מאנדיי, "כניסת ה-AI שינתה מן היסוד את ציפיות הלקוחות מתוכנה, ופותחת שוק חדש שמייצר הזדמנות משמעותית להמשך צמיחה וגדילה. על מנת להתחרות ולנצח בעולם החדש הזה, אנחנו מתאימים את המבנה הארגוני שלה לחזון המוצרי, תוך דגש על מהירות וביצועים".  לפי מאנדיי, השינויים לא נועדו לטובת קיצוץ עלויות בטווח הקצר, לשיפור שולי הרווח או להחלפת עובדים ב-AI. השינויים הארגוניים כוללים צמצום של היקף המנהלים לטובת ארגון המקבל החלטות במהירות ופועל ביעילות, בנייה של צוותי עבודה קטנים שיפעלו באופן רחב ועצמאי, ושינוי מודל ההגעה לשוק (TTM) מותאם לעידן ה-AI. היו בין האנליסטים מי שמתחו ביקורת על המהלך וציינו כי בניגוד לדברי הנהלת החברה, נראה שהפיטורים קשורים קשר ישיר למהפכת ה-AI ולצורך של החברה בפחות עובדים אנושיים. תמיכה בעוזבים  במסר לעובדים, רועי מן וערן זינמן, מנכ"לים משותפים בחברה, הסבירו כי "החברה מחויבת ללוות את העובדים בתהליך המעבר, תיתן מענה לצרכיהם ותספק להם חבילת תמיכה מקיפה, הכוללת סיוע פיננסי, האצת הבשלת מניות, המשך כיסוי רפואי ותמיכה רגשית". השניים אף הודיעו כי יסייעו למפוטרים למצוא עבודה וכי הם החלו לפנות לחברות טק בנושא. הם הזכירו כי בחודשים האחרונים החברה הודיעה על שינוי החזון שלה: מעבר ממערכת לניהול עבודה ארגונית לפלטפורמה שבה עובדים בני אנוש וסוכני AI מבצעים את העבודה יחד. על פי המנכ"לים, השינוי במוצר ובאסטרטגיה כולל גם התאמה של המבנה הארגוני לעידן ה-AI החדש. המנכ"לים ציינו כי המהלך הוא ההחלטה הכואבת ביותר שקיבלו מאז הקמת החברה. מאנדיי הוקמה ב-2012. היא פיתחה פלטפורמה לניהול עבודה, תהליכים ושיתוף פעולה בארגונים. היא הונפקה בנאסד"ק (Nasdaq) ב-2021 לפי שווי של 6.8 מיליארד דולר. כך היא אחת מחברות הטק הישראליות הגדולות בשוק. לחברה יותר מ-100 אלף לקוחות ארגוניים בעולם, ועל לקוחותיה נמנות בין השאר פיליפס (Philips), מקדונלד'ס (McDonald's) ואובר (Uber). מניית החברה ירדה בכ-50% מאז תחילת השנה וביותר מ-70% בתריסר החודשים האחרונים, מאז יולי 2025. בשלושת החודשים האחרונים מאנדיי רשמה התאוששות מסוימת בשיעור של יותר מ-4%. אנליסטים ציינו כי כעת יש לראות האם החברה תיחלץ ממה שמכונה בשוק סאאסוקליפסה (SaaSocalypse), הלחם מילים של SaaS ואפוקליפסה: זה הגורל הצפוי לחלק מחברות SaaS אחרות, שהמוצר שלהן עלול להיות מוחלף על ידי מוצר דומה פנימי, שיפותח על ידי הלקוחות, שיעשו זאת עם AI, ולא יזדקקו לשלם עבור תוכנה ייעודית.  באחרונה החברה הודיעה כי היא מקימה זרוע השקעות חדשה לטובת עולם הסטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית. מאנדיי הודיעה כי תשקיע בזרוע סכום של עד 200 מיליון דולר, ותעשה זאת בהשקעה בחברות הפועלות בטכנולוגיות AI.

המהפכה הטכנולוגית של ה-AI גובה מחיר אקולוגי ותשתיתי חסר תקדים. דו"ח חדש ודרמטי של חברת המחקר בלומברג (BloombergNEF), שהתפרסם באחרונה, מעריך כי עד שנת 2035 מתקני עיבוד הנתונים יצרכו כ-20% מכלל החשמל בארצות הברית. מדובר בזינוק חד לעומת נתח של 5.9% כיום, אשר משקף קיבולת עוצמתית של 194 ג'יגה-ואט (עלייה של 83% ביחס לתחזיות הקודמות מאמצע השנה שעברה).  Data centers in the US will account for about 20% of the nation’s electricity consumption in 2035, up from 5.9% today, according to BloombergNEF. pic.twitter.com/TeKpbrjGJ2 — Chill Banker (@ChillBanking) July 21, 2026 שובם של הדלקים המאובנים במוקד המגמה המסוכנת עומדת צריכת החשמל הגואה בגלל פעילות הדאטה סנטרים המוגברת העולמית, הכרוכה בנסיקתה של טכנולוגיית ה-AI. בניגוד גמור לציפיות למעבר עולמי לאנרגיות ירוקות, מתברר כי קרוב ל-64% מתוספת ייצור החשמל שתידרש לחוות אלו צפויה להגיע דווקא מדלקים מאובנים.  משמעות הדבר היא עיכוב ניכר בירידת פליטות הפחמן, שכן הביקוש העצום מאלץ את החברות להאריך את חייהן של תחנות כוח מזהמות (שעובדות על פחם וגז טבעי) אשר אמורות היו להיסגר.  לויד ארנולד, אנליסט ב-BloombergNEF, המחיש את השלכות המשבר: "כל תחנת פחם, כל תחנת גז, כל חווה סולארית בארה"ב – יחידת אנרגיה אחת מתוך חמש שהן מייצרות תגיע לדאטה סנטרים. זו אותה אנרגיה שאמורה להפעיל רכבים חשמליים, ערים וכדומה". הטכנולוגיה שותה לנו גם את המים יצוין כי במקביל למצוקת החשמל, מתפתח משבר מים מטריד לא פחות. מחקר של מכון המים, הסביבה והבריאות של האו"ם (UNU-INWEH) מתריע כי קירור השרתים העוצמתיים שואב כמויות אדירות של נוזלים. לשם המחשה, יצירת סרטון מורכב אחד באמצעות מודל מבוסס AI צורכת כ-4.1 ליטרים של מים (כמות המספיקה לשתייה לאדם במשך יומיים), ואילו שאילתת טקסט בודדת לבוט בסגנון ChatGPT עולה בכ-29 מיליליטרים של מים.  מרים אקזל, המחברת הראשית של דו"ח האו"ם, הדגישה את הסכנה: "אם נמשיך לבחון את הקיימות של ה-AI רק דרך פליטות פחמן, נחשוב שאנרגיות מתחדשות הופכות את התשתית לנקייה, אך זה פותר בעיה אחת ויוצר בעיות אחרות, לרוב במקומות שלא ביקשו זאת". כדי להתמודד עם צרכי הרשת האדירים שנוצרים בין היתר ממיזמי ענק כדוגמת פרויקט סטארגייט (Stargate) רב-העוצמה של OpenAI – אשר בכיריה טרם שחררו התייחסות או הודעה רשמית בעקבות הדו"ח – התעשייה נדרשת לאלתורים מהירים. נזכיר כי זהו פרויקט שהנשיא דונלד טראמפ הכריז עליו בתרועה רמה מיד כשהחל את כהונתו השנייה בבית הלבן. בין המרוויחות הגדולות נמצאות חברות לכריית מטבעות קריפטוגרפיים, כמו Riot Platforms ו-Core Scientific, אשר החלו להסב את אתרי הכרייה שלהן לאירוח תשתיות AI, ואף משתפות פעולה עם חברות מחשוב ענן במטרה לנצל את משאבי החשמל שכבר הוקצו להן. אולם, ההתרחבות המאסיבית של הדאטה סנטרים נתקלת כעת בחומה של התנגדות ציבורית ורגולטורית, לאור העומס על תשתיות מקומיות.  בראיון לגוף התקשורת Latitude Media, התייחס מארק דיילי, ראש תחום טכנולוגיה וחדשנות ב-BloombergNEF, לזעם בשטח: "אנו קוראים הרבה פרוטוקולים של ישיבות מחוזיות על שינויי ייעוד קרקע, וזה מדהים כמה הן עמוסות באנשים, ועד כמה התושבים קולניים בהתנגדותם". עם זאת, דיילי הבהיר כי חרף הביקורת, התנופה לא צפויה להיעצר בקרוב: "היזמים רוצים שהפרויקטים הללו ייבנו… זו הסיבה שכל כך הרבה הון זרם למגזר הזה".

זברה טכנולוגיות (Zebra Technologies), מקבוצת מטריקס, המפיצה בישראל פתרונות תקשורת, ענן ואבטחת מידע, תפיץ בישראל את הפלטפורמה של חברת פיקוס סיקוריטי (Picus Security), שפועלת בתחום סימולציה של דליפות ותקיפות (Breach and Attack Simulation – BAS) וניהול של חשיפת איומים רציף (CTEM). זברה תוסיף לסל הפתרונות שלה את פלטפורמת האבטחה המבוססת ה-AI של פיקוס, ותשמש כזרוע ההפצה המרכזית שלה עבור רשת השותפים והמשווקים בישראל. הערך המוסף: סימולציית איומים אוטומטית (BAS) וניהול חשיפות. פלטפורמת ה-Validation Platform של פיקוס מאפשרת לצוותי האבטחה (SOC ו-CISO) להריץ אלפי סימולציות של מתקפות סייבר אמיתיות ועדכניות (כמו Ransomware ונוזקות ומתקדמות) בתוך סביבת הייצור הארגונית –  בבטחה מלאה ובאופן אוטומטי לחלוטין. הערך המרכזי של המוצר טמון ביכולת שלו לא רק לגלות פערים, אלא לספק הנחיות הפחתת סיכונים (Mitigation) מיידיות. המערכת מתממשקת עם מוצרי האבטחה הקיימים בארגון (כמו Firewalls, מערכות EDR ו-SIEM) ומייצרת עבורם "מרשמי חסימה" מדויקים. בכך היא מאפשרת לארגונים למקסם את ההשקעה במוצרי האבטחה הנוכחיים שלהם, לצמצם את משטח התקיפה ולעבור למודל הגנה פרואקטיבי ומבוסס נתונים. עופר פז, מנכ"ל זברה טכנולוגיות: "ארגונים משקיעים תקציבי עתק בטכנולוגיות הגנה, אך מתקשים לדעת האם הן באמת יעילות בזמן אמת. פיקוס פותרת בדיוק את הכשל הזה ומעניקה שיקוף אמיתי ורציף של רמת המוכנות. החיבור בין הטכנולוגיה החלוצית של פיקוס לניסיון הטכנולוגי ורשת השותפים של זברה יאפשר לנו להסביר ללקוחות בישראל את הצורך באבטחת מידע מניעתית ולהוביל את מהפכת ה-Security Validation בישראל". אדריאן ג'ארדון, מנהל מכירות אזורי בפיקוס: "ישראל היא שוק סייבר מתוחכם במיוחד, והשותפות האסטרטגית עם זברה טכנולוגיות היא צעד מפתח בהרחבת הנוכחות שלנו באזור. המקצועיות הטכנולוגית של זברה והנגישות שלהם לקהילת המשווקים יאפשרו לנו להנגיש לארגונים בישראל את הכלים המתקדמים ביותר לבחינת חוסן הסייבר שלהם בצורה פשוטה ואוטומטית". אודות זברה טכנולוגיות: הוקמה בשנת 2008 ונרכשה ב-2022 על ידי קבוצת מטריקס (Matrix IT). החברה היא מפיצה מובילה בישראל לפתרונות תקשורת, אבטחת מידע וענן, ומציעה לצד סל מוצרים רחב גם מרכז תמיכה, מרכז הדרכה רשמי ושירותי לוגיסטיקה ושיווק מקיפים. אודות Picus Security: החלוצה העולמית בקטגוריית ה-Breach and Attack Simulation (BAS) וניהול חשיפת איומים רציף (CTEM). החברה, שנוסדה בשנת 2013, מסייעת לארגוני אנטרפרייז, מוסדות פיננסיים וגופי ממשל ברחבי העולם למדוד ולנהל את חוסן הסייבר שלהם באופן רציף, ומספקת תובנות ואוטומציה לתיקון פערים ארגוניים לפני שהם מנוצלים על ידי תוקפים.

לפני ימים ספורים דיווחנו כאן באנשים ומחשבים על פריצת אבטחה חמורה בפלטפורמת מודלי ה-AI הפופולרית האגינג פייס (Hugging Face), שבה גורם לא ידוע העלה מערך נתונים זדוני שהעניק לו הרשאות וגישה למערכות פנימיות. כעת, התעלומה נפתרה עם חשיפה מדהימה: הפורצים לא היו האקרים אנושיים, אלא סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים לחלוטין של חברת OpenAI. OpenAI בעצמה אישרה כי הפריצה בוצעה על ידי מודל השפה החדש שלה, GPT-5.6 Sol, יחד עם מודל נוסף ומתקדם אף יותר, שטרם הושק רשמית. לפי הסברי החברה, המודלים הושמו בסביבת בדיקות מבודדת ונעולה, שנועדה לבחון את יכולות הסייבר ההתקפיות שלהם מול מבחן ביצועים ששמו ExploitGym, ולצורך כך הוסרו מהם מנגנוני ההגנה והסינון הרגילים. במקום לפתור את המטלות בדרך המקובלת, סוכני ה-AI גילו פרצת "יום אפס" (Zero-day) לא מוכרת בתוכנת צד-שלישי ששימשה כשרת פרוקסי, שידרגו את הרשאותיהם והצליחו לחמוק אל רשת האינטרנט הפתוחה. לאחר שיצאו מכלל שליטה, המערכות הסיקו שמסדי הנתונים של האגינג פייס עשויים להכיל את הפתרונות למבחן ה-ExploitGym שבו נבחנו, והשתמשו בטכניקות פריצה אמיתיות כדי לחדור לשרתים ולגנוב את התשובות. ‼️ BREAKING: OpenAI says two of its own models, GPT-5.6 Sol and an unnamed pre-release system tested with cyber safeguards off, broke out of a sandbox last week, chained zero-days and stolen(!) credentials to reach the open internet, and hacked Hugging Face to cheat on a… pic.twitter.com/03glb0lQrs — International Cyber Digest (@IntCyberDigest) July 21, 2026 "אנו רואים בתקרית הזו אירוע סייבר חסר תקדים" בהודעתה הרשמית של OpenAI נכתב כי "אנו רואים בתקרית הזו אירוע סייבר חסר תקדים, הכולל יכולות סייבר מתקדמות ביותר". בחברה הסבירו את הפעולה בכך ש"כל הראיות מצביעות על כך שהמודלים היו ממוקדים יתר על המידה במציאת פתרון עבור ExploitGym, והלכו רחוק מאוד כדי להשיג יעד בדיקה צר למדי". מנכ"ל האגינג פייס, קלמנט דלאנג, הגיב לאירוע וציין כי המתקפה הייתה "מפוצצת מוח", אך הדגיש שלדעתו "לא הייתה כוונת זדון" מצידה של OpenAI. דלאנג ניצל את ההזדמנות לקרוא לשקיפות בתעשייה והוסיף בהצהרתו: "בטיחות AI לא תיפתר על ידי חברה אחת שעובדת בסוד. היא תיפתר בפתיחות, בשיתוף פעולה, ועם גישה רחבה ל-AI עבור כל מגן, בכל מקום". We're partnering with @huggingface to investigate an unprecedented security incident. Cyber-capable OpenAI models compromised Hugging Face production during a benchmark evaluation. Sharing preliminary findings to help defenders understand emerging risks:… — OpenAI (@OpenAI) July 21, 2026 פרט אירוני במיוחד בתקרית נוגע לאופן שבו האגינג פייס חקרה את הפריצה – כאשר צוות האבטחה ניסה להשתמש במודלי שפה מערביים מובילים כדי לנתח את קוד התקיפה, מנגנוני הבטיחות של המודלים סירבו לשתף פעולה משום שזיהו את קוד הזדוני כמסוכן מדי לעיבוד. בעקבות זאת, נאלצה החברה להשתמש במודל קוד פתוח סיני בשם GLM 5.2 של חברת Z.ai, אשר אפשר להם לבצע את עבודת הפורנזיקה הנדרשת ללא מגבלות הסינון. בעקבות האירוע, OpenAI השעתה זמנית את הגישה הפנימית למודל הסורר, יישמה בקרות תשתית מחמירות יותר כדי למנוע הישנות של מקרים דומים, והוסיפה את האגינג פייס לתוכנית גישה מאובטחת, כדי לסייע לה בשיפור ההגנות בעתיד. האירוע החריג לא נעלם מעיניהם של המחוקקים; חבר הקונגרס האמריקני גרג קסאר פרסם הצהרה שבה כינה את התקרית "מדאיגה", והזהיר כי "ה-AI מתפתחת מאוד מהר ללא רגולציה אמיתית שתשמור עלינו", תוך שהוא קורא לשיתוף פעולה בינלאומי כדי למנוע אסון פוטנציאלי.

שרון עזרא (50) מונה למנכ"ל חברת הטכנולוגיה סינאל (Synel), מקבוצת אקסל סולושנס (Excel Solutions) הציבורית. סינאל עוסקת בפיתוח, ייצור ושיווק של פתרונות תוכנה וחומרה לניהול ההון האנושי ופעילות העובדים בארגון, ובהם מערכות שכר, נוכחות, בקרת כניסה ופתרונות משלימים לארגונים. עזרא מביא עימו למעלה מ-25 שנות ניסיון בניהול, מערכות מידע, פיתוח וחדשנות טכנולוגית. לאורך הקריירה הוביל חברות ויחידות טכנולוגיות מורכבות, ניהל פרויקטים רחבי היקף והקים מערכות מתקדמות עבור ארגונים במגזר הציבורי והפרטי. בתפקידיו הקודמים כיהן כמנכ"ל וואן סיטי (OneCity), כסמנכ"ל וכחבר הנהלה בקבוצת מלם תים (Malam Team), וכן כמייסד וכמנכ"ל חברת הייעוץ הטכנולוגי E4D. עזרא הוא בעל תואר ראשון במנהל עסקים ומערכות מידע.  לדברי רונן שור, מנכ"ל ומייסד אקסל סולושנס, שרון מביא עימו ניסיון ניהולי עשיר ויכולת מוכחת בהובלת חברות טכנולוגיה ותהליכי שינוי. "אנו בטוחים", אומר שור, "כי שרון יוביל את סינאל להמשך צמיחה, חדשנות וחיזוק השירות ללקוחותיה".

פאנל נוסף שנערך במסגרת מושב התשלומים והפיננסים ב-Fintech Junction 2026 – כנס הטכנולוגיה הפיננסית השנתי של לינקס (Lynx) מבית אנשים ומחשבים – דן בהיבט שמתייחס לאתגר שעומד בפני חברות שעוסקות במסחר אלקטרוני באתריהן – כיצד להפוך את תהליך התשלום לעוד לבנה בצמיחה של החברה, ולא רק מסך שמסיים את העסקה. ירדן הולצר, מנהלת חשבונות לקוח בצ'קאאוט. צילום: ניב קנטור אחד המשתתפים בפאנל – אותו הובילה ירדן הולצר, מנהלת חשבונות לקוח בצ'קאאוט (Checkout) – היה אייל פז, מנכ"ל מאסטרקרד ישראל, שנשאל מהי לדעתו הטעות הכי נפוצה שסוחרים ישראלים, שמוכרים באופן גלובלי, מפספסים במסך התשלומים. "אני חושב שהטעות הכי גדולה של בתי עסק, ורואים את זה כל הזמן, היא שמסתכלים על דף סיום העסקה, התשלום, כסעיף הוצאה – כמה אני משלם עמלת סליקה, ואיך מצמצמים עמלות. וזאת בעוד שכל האתר ממוקד בביצוע של המרה למכירה. אני חושב שכל מי שישנה את ההתייחסות הזו, ויהפוך את נקודת המבט על המסך האחרון הזה כאל עוד שלב בהמרה, ימצא כסף שלדעתי נמצא זרוק על הרצפה", אמר פז. גבי ברויטמן, סגן נשיא ל-BD ב-Pay.com. צילום: ניב קנטור "בשוק הישראלי יש הרבה כסף על הרצפה" לפי גבי ברויטמן, סגן נשיא ל-BD ב-Pay.com, אחת הבעיות, של השוק הישראלי בעיקר, היא חוסר ההתאמה בין הגידול והצמיחה של העסק לבין ההתקדמות בעולם הסליקה. "כזכור, אנחנו חברה שמתמחה בסליקה מתקדמת עם פעילות גבוהה בארצות הברית ובאירופה, ומה שאני רואה, כמו שנאמר פה, שבשוק הישראלי יש הרבה כסף על הרצפה. אחת הסיבות המהותיות לכך היא שאני רואה איך חברות ישראליות קמות וגדלות נורא מהר, אבל בהרבה מאוד מקרים, אחרי שהן מצרפות חברת סליקה אחת גדולה, תשתית התשלום נשארת מאחור. ברגע הזה נוצרים פערים גדולים. כל החברות שאני מגיע אליהן ועדיין מחוברות לספקית אחת, או שהן לא משתמשות באורקסטרציה, אז שם יש הרבה הזדמנות", הוא אמר. יובל גבעון, מנהל טכנולוגיה ראשי ומייסד שותף בניאמה. צילום: ניב קנטור "יש שיטות תשלום שעובדות במקום אחד ולא מצליחות במקום אחר" משתתף נוסף היה יובל גבעון, מנהל טכנולוגיה ראשי ומייסד שותף בניאמה (Niama), שציין כי אחת הטעויות החוזרות, במיוחד בחברות שעוסקות הרבה במכירות גלובליות, היא ניסיון להעתיק חוויה ממקום אחד ופשוט לשכפל אותה למקומות אחרים. "ההיבט הזה, של לקחת מסך תשלומים שעובד במקום אחד ופשוט לתרגם אותו לשפה אחרת פחות או יותר, זה מהטעויות הגדולות ביותר. יש שיטות תשלום שעובדות במקום אחד ולא מצליחות במקום אחר – וזה יכול לחסל עסקה. אם אני לא מציע שיטת תשלום מקומית שהאנשים כבר סומכים עליה, אני כנראה בלתי נראה לקהל גדול של לקוחות. בכל מקום יש ניואנסים שצריך להבין אותם, לעסק וגם ללקוח הקצה. חייבים להבין את זה כי פתרון תשלומים שעובד בתאילנד לא עובד בהודו ולא בישראל", ציין גבעון. ארטיום גורביץ', מנהל מכירות ב-Checkout.com. צילום: ניב קנטור אסור להתייחס יותר לתשלומים כאילו מדובר בקופסה שחורה ארטיום גורביץ', מנהל מכירות ב-Checkout.com, התייחס גם הוא במהלך ההרצאה שלו להפיכת התשלומים למנוע צמיחה, כשהוא טוען שהגיע הזמן לעבור מהמנטליות של 'אם זה עובד אל תיגע בזה', ושאסור להתייחס יותר לתשלומים כאילו מדובר בקופסה שחורה או סוג של פעילות שמבצעים שם מאחור במשרד. "באופן בסיסי מה שאני עושה זה יושב עם האחראים הפיננסיים בארגון כדי לבדוק מה הבעיות. המטרה היא איך להסתכל על תשלומים כמשהו שמניע צמיחה ולא רק משהו שנחמד שיש, ואחד הדברים הכי חשובים הוא להבין מה ההבדלים בין מרכזי ההוצאות למרכזי ההכנסה. איפה מניחים את התשלומים? רוב האנשים שמים בהוצאות, הם אומרים 'זה עובד, בוא לא ניגע בזה'. אבל הסיפור צריך להיות שונה, זה אמור להפוך למרכז הכנסות ואפילו משמעותי. אני לא מדבר על לקוחות חדשים או מוצרים חדשים, אני מדבר על יעילות בתשלומים – זה יכול להוסיף לחברה כמה אחוזים בודדים רק בגלל שמבינים מה קורה באמת בשטח", הוא אמר. כמו אחרים לפניו הוא ציין כי, קודם כל צריך לדאוג להשתמש בתשלומים מקומיים, להוביל שכל אחד ידע להשתמש במערכות שהלקוחות מכירים וידועים ומשתמשים בהם באופן יומיומי. עוד דבר הוא לאפשר כמה סוגי תשלומים, והדבר השלישי הוא אפשרויות סיום חשבון שונות בכל מקום, בהתאם לתשלום ואפילו בהתאם לאזור. לא אפשרות אחת בכל המכשירים ובכל מקום גלובלית, אלא כמה מסלולים מקומיים עם ניתוב חכם".

סקר AI חדש של KPMG ומיקרוסופט ישראל, שנערך זו השנה השנייה ברציפות בקרב 42 ארגונים מובילים בישראל ממגוון סקטורים (טכנולוגיה, הייטק וסטארט-אפים; מגזר ציבורי), מצביע על מעבר לשלב חדש באימוץ הבינה המלאכותית. בעוד שבשנה שעברה החסם המרכזי היה חוסר בשלות מצד ההנהלה, השנה האתגר המרכזי הוא דווקא פערי המיומנות של העובדים. במקביל, AI כבר מייצרת חיסכון זמן מדיד של כארבע שעות עבודה שבועיות לעובד בממוצע, אך החזר ההשקעה הכלכלי עדיין אינו אחיד בין הארגונים. לפי הסקר, 74% מהמשיבים מדווחים כי השימוש ב-AI חוסך לעובד ממוצע לפחות שלוש שעות עבודה בשבוע, כאשר אומדן החיסכון הממוצע עומד על כ־4.1 שעות שבועיות לעובד. במקביל, 57% מהארגונים מדווחים כי יותר ממחצית מעובדי ה-Information Workforce שלהם (עובדים בעמדה ממוחשבת) משתמשים בכלי AI לפחות פעם בשבוע. עם זאת, ההשפעה הכלכלית עדיין מורכבת: 48% מהמשיבים מדווחים כי AI כבר חסכה בהוצאות, אך 31% מדווחים כי ההוצאות דווקא גדלו בשלב זה, בעיקר בשל עלויות רישוי, הדרכה והטמעה. 21% נוספים מדווחים כי ההוצאות נותרו דומות. נתונים אלה מצביעים על כך שהערך התפעולי של AI כבר מתחיל להתבסס, אך ההחזר הכספי תלוי ביכולת הארגון להרחיב את השימוש, להטמיע את הכלים נכון ולחבר אותם לתהליכים עסקיים ברורים.  ההנהלה כבר בפנים, עכשיו העובדים צריכים להירתם אחד משינויי המגמה הבולטים בין הסקרים נוגע לחסמי האימוץ. בסקר הקודם, אחד החסמים המרכזיים היה פער בהבנת טכנולוגיית AI בקרב הנהלות ארגונים. בסקר הנוכחי, לעומת זאת, החסם המרכזי הוא חוסר מיומנות וידע של העובדים, שצוין על ידי 40% מהמשיבים. המשמעות היא, שהנהלות רבות כבר הפנימו את חשיבות ה-AI, אך האתגר עבר לשלב מורכב יותר: חלחול השימוש לשטח. ארגונים נדרשים כעת לא רק לאשר שימוש בכלי AI או לרכוש רישיונות, אלא להכשיר עובדים, להגדיר מקרי שימוש, לבנות מדיניות ברורה ולוודא שהטכנולוגיה משתלבת בתהליכי העבודה הקיימים. גם האופן שבו ארגונים מעודדים שימוש ב-AI מעיד על מעבר משלב הנגישות לשלב ההטמעה. 36% מהמשיבים ציינו, כי הארגון מספק הדרכות, הכשרות וכלי עבודה לשימוש ב-AI, ו-24% ציינו תמריצים או יעדים שמעודדים שימוש. מנגד, 17% מדווחים על תמיכה כללית ללא תוכנית מסודרת, ורק 12% מציינים אסטרטגיה ברורה ועידוד אקטיבי מצד ההנהלה. הנתונים ממחישים, כי הערך העסקי של AI אינו תלוי רק בעצם השימוש בטכנולוגיה, אלא ביכולת להפוך אותה ליכולת ארגונית מנוהלת, מדידה ומחוברת לתהליכי העבודה. לצד פערי המיומנות, 36% מהמשיבים ציינו חשש בנושא אבטחת מידע, פרטיות ורגולציה כחסם מרכזי נוסף, ו-19% ציינו קושי באינטגרציה למערכות קיימות. כלומר אחרי שלב ההבנה וההחלטה, האתגר עובר להטמעה שיטתית, בטוחה ומדידה בתוך הארגון. חיסכון בזמן כבר קיים; ROI כספי עדיין לא אחיד ממצאי הסקר מצביעים על כך שהשיח סביב AI בארגונים עובר לשאלת ה-ROI. מצד אחד, מרבית הארגונים כבר מזהים חיסכון משמעותי בזמן העבודה: 74% מהמשיבים מדווחים על חיסכון של לפחות 3 שעות בשבוע לעובד. מצד שני, ההחזר הכספי עדיין אינו חד-משמעי: פחות ממחצית מהמשיבים מדווחים על חיסכון בהוצאות, בעוד שכשליש מדווחים על עלייה בהוצאות בשלב זה. הפער הזה ממחיש כי ROI ב-AI אינו נובע מעצם רכישת הכלים, אלא מהיכולת להפוך אותם לחלק אינטגרלי מתהליכי העבודה. ארגונים שיישארו בשימוש נקודתי או לא מנוהל עשויים ליהנות מחיסכון בזמן, אך יתקשו לתרגם אותו ליתרון תחרותי או עסקי רחב. לעומת זאת, ארגונים שישקיעו בהכשרה, בממשל AI, באינטגרציה ובמדידה של שימושים עסקיים צפויים להיות בעמדה טובה יותר לממש החזר כלכלי. מאוטומציה ועד פיתוח: איפה AI מייצרת ערך התחומים שבהם AI מייצרת את הערך הגבוה ביותר הם אוטומציה וייעול תהליכי עבודה, שצוינו על ידי 40% מהמשיבים, ופיתוח טכנולוגי, כתיבת קוד ומוצרים, שצוינו על ידי 38% מהמשיבים. יצירת תוכן, שיווק ומכירות צוינו על ידי 12% מהמשיבים, וניתוח נתונים ותמיכה בקבלת החלטות על ידי 10%. הנתונים מצביעים על שינוי מעניין לעומת הסקר הקודם, שבו תחומי השימוש המובילים היו ניתוח נתונים ופיתוח תוכנה. בעוד שפיתוח טכנולוגי ממשיך להיות מוקד מרכזי, הסקר החדש מצביע על התחזקות הערך התפעולי והרוחבי של AI — לא רק ככלי טכנולוגי, אלא ככלי שמוטמע בתהליכי עבודה יומיומיים. ההשפעה ניכרת גם במדדי העבודה עצמם: 67% מהמשיבים דירגו את השפעת AI על קבלת החלטות כגבוהה, 55% דירגו את השפעתה על פרודוקטיביות כגבוהה, ו-52% דירגו את השפעתה על איכות העבודה כגבוהה. מנגד, ההשפעה על הכנסות, רווחיות או תוצאות עסקיות רחבות עדיין מתונה יותר, כאשר 38% מהמשיבים דירגו אותה כגבוהה. הנתונים מלמדים, כי AI אינו נתפסת עוד רק ככלי לשיפור יעילות נקודתית, אלא כטכנולוגיה שמתחילה להשפיע על אופן חלוקת העבודה, על תהליכי קבלת החלטות ועל המיומנויות הנדרשות בארגון. ככל שהשימוש מתרחב עולה גם הצורך בחיזוק יכולות בתחומי דאטה, אוטומציה, ממשל AI, אבטחה והטמעה ארגונית, לצד התאמה של תהליכי העבודה למציאות שבה עובדים וכלי AI פועלים יחד. עידו רון, ראש מחלקת AI ב-KPMG ישראל: "כולם כבר מבינים שצריך להיות במירוץ ל-AI, אבל לא כל הארגונים יודעים איך לרוץ בו נכון. מה שאנחנו רואים בשטח הוא שהארגונים שמצליחים הם אלה שבהם ההנהלה העסקית מעורבת מאוד בתהליך, מובילה אותו ולא רק מאשרת אותו מלמעלה. כשההנהלה מגדירה יעדים, מייצרת תמריצים ומנהלת את האימוץ בצורה מדידה, זה מחלחל מהר יותר לעובדים ומאפשר להם לסגור את פערי המיומנות מהר יותר. הסקר מראה, שהטכנולוגיה כבר מייצרת ערך בפועל – בחיסכון בזמן, בפרודוקטיביות ובתכנון כוח האדם – אבל כדי להפוך את הערך הזה להצלחה עסקית רחבה, צריך להטמיע AI  בתחומי הליבה של הארגון ולא לפחד להיכשל". עדי קריסטל, סמנכ״לית חטיבת המגזר העסקי במיקרוסופט ישראל: "אנחנו נמצאים בנקודת מפנה. השאלה כבר אינה האם להשתמש ב-AI, אלא כיצד לבנות ארגון שבו כל עובד פועל לצד AI כחלק מצוות העבודה שלו. ארגוני ה-Frontier Firms המובילים אינם מודדים הצלחה רק בשעות שנחסכו או בתהליכים שהתייעלו – הם משנים את הדרך שבה מתקבלות החלטות, נוצרים רעיונות ונוצר ערך עסקי. ממצאי הסקר מראים שהטכנולוגיה כבר כאן והערך כבר מורגש, אך היתרון התחרותי הבא ייקבע על ידי היכולת לפתח מיומנויות חדשות, להעצים עובדים ולהטמיע AI כיכולת אסטרטגית רחבה בכל הארגון. הארגונים שיצליחו לעשות זאת יהיו בעמדה טובה יותר לצמוח, לחדש ולהוביל בעידן ה-AI".