SpacexAI, כפי שנקראת xAI לאחר שאילון מאסק חיבר את החברות תחת קורת גג ניהולית אחת, השיקה גרסת בטא מוקדמת של גרוק בוט – ערכה של סוכני AI שמתוכננת, כמו שיצרניות AI אחרות מציעות כיום, להעביר את הביצועים של הסוכנים אל השלב הביצועי, מעבר למענה לתשובות ולביצוע הנחיות – אל התחום שבו הם מבצעים עבודה לאורך ערמת התוכנה שבה משתמשים עובדים ביום יום. הרעיון של גרוק בוט הוא, שהסוכנים לא יחכו לפתיחתם בעת שיש בהם צורך, אלא יפעלו ברקע כל הזמן כדי לבצע עבודות שיוגדרו עבורם, עם גישה לאפליקציות ו/או לאתרי אינטרנט, כשהם למעשה משמשים כמו חברי הצוות של העובד. הסוכנים של גרוק בוט אינם זקוקים לממשקי API ייעודיים כדי לתקשר עם התוכנות השונות. כל סוכן פועל בסביבת מחשוב משלו, והוא יכול להמשיך לעבוד ולבצע משימות גם אם העובד האנושי סוגר את המחשב שלו – וגם לשלוח מענה או אישור שהוא סיים את העבודה באמצעות נתיב תקשורת מוגדר. כמו סוכנים אחרים בשוק בהיבט העסקי, גם הסוכנים של גרוק בוט מסוגלים לבצע פעולות מורכבות: מהתחברות לתוכנות ארגוניות, דרך ניהול תיבות דואר אלקטרוני, עדכון בסיסי נתונים, ביצוע מחקרי שוק ועד טיפול במשימות תפעוליות – כולל אפילו הוצאת חשבוניות או גיוס כוח אדם. "בוטים הם חברי צוות מבוסס AI שעושים עבודה אמיתית בשבילכם. הם מתחברים לכלים שלכם, משתמשים בהם בדיוק כמוכם, וחוזרים עם עבודה גמורה. הם סוכנים שזמינים כל הזמן", מסרה החברה בהכרזה על המערכת החדשה שלה. למעשה SpaceX נכנסת, כאמור, לשוק שהוא כבר די צפוף בכלים דומים, כולל של חברות שכבר משחקות בו זמן ארוך למדי כמו אנת'רופיק ו-OpenAI, כך שהמאבק הגדול של החברה של מאסק תהיה להוכיח אמינות. כך או כך, מדובר בהשתלבות במגמה המאוד ברורה של התעשייה, שרוצה לעבור מצ'אטבוטים אל סוכנים שיוצרים כוח עבודה דיגיטלי, גם כדי ליצור הכנסות. למעשה, אחד החידושים שהוצגו הייתה יכולת של תפעול צוותי סוכנים: החברה הדגימה מערכת שבה יש סוכן ראשי – שאפשר להגדירו כראש צוות – שמנהל סוכנים מקצועיים אחרים, תוך שהוא מחלק ביניהם משימות כגון תמיכה טכנית, ניהול הוצאות ותיקון באגים, כשכל הסוכנים מסוגלים לתקשר ביניהם, להעביר משימות בתוך שרשור משותף ולעדכן את המשתמש רק כאשר נדרש אישור אנושי, או כמובן שהמשימה מושלמת בהצלחה. החברה גם הציגה דוגמאות לשימוש במערכת באופן פנימי עבור תרחישי עבודה ארוכים ואפילו מורכבים מאוד. בוט מכירות אחד יכול, לדוגמה, להוסיף הערות תמלול שיחות למערכת CRM ולנסח הודעות מעקב. בוט תפעול יכול להושיב עובדים חדשים ולעבד חשבוניות המגיעות דרך Gmail. בוט הנדסה יכול לשחזר באג בממשק המוצר, לפתוח כרטיס מעקב איתור תקלה וצורך בתיקון, ולאחר מכן להעביר את התיקון לבוט ניפוי שגיאות – או לערב בן אדם אם יש צורך. גרסת הבטא של גרוק בוט זמינה כבר היום למנויי SuperGrok Heavy, Cursor Ultra ו-Cursor Premium Teams בגרסאות Windows, Linux, macOS וגם iOS ול-Android היא אמורה להגיע בקרוב. עבור משתמשי Cursor Ultra הוא מוצע תמורת 200 דולר לחודש ליחידים, ועבור ארגונים, במסגרת Cursor Premium Teams, המערכת החדשה עולה 120 דולר לחודש לכל למשתמש, כשהיא מציעה בין השאר יכולות חיוב והגדרות מרכזיות, ניתוח שימוש משותף, ועוד. מנויי SuperGrok Heavy קיימים, המשלמים 300 דולר לחודש, מקבלים גישה. עם זאת, עבור ארגונים המעוניינים להירשם היום, SpaceXAI מפנה אותם לרשימת המתנה לגישה עתידית.

תפנית מדאיגה בנוף איומי הסייבר העולמי: האיום הפנימי הפך לשוק ממוסד ומקצועי, הפועל בערוצים מחתרתיים. פושעי סייבר כבר אינם מסתמכים רק על פריצות טכניות מורכבות, אלא פונים ישירות לעובדים בארגונים כדי לעקוף את הגנות האבטחה המתקדמות ביותר; כך לפי מחקר של TrendAI, החטיבה העסקית של טרנד מיקרו. "גיוס עובדים הפך לחלק בלתי נפרד מכלכלת הפשע המאורגן", נכתב, "הכוללת ברוקרים, ערבים (Guarantors) ושירותי נאמנות (Escrow), האחראים על יצירת העסקאות בין הפושע לעובד. הפעילות מתרכזת בפורומים דוגמת XSS ו-Exploit ובקבוצות טלגרם ייעודיות, שם מוצעים לעובדים מענקי חתימה של עד 25,000 דולר ובונוסים על הפניית קולגות. "חל מעבר משיטות פריצה קלאסיות, להשגת הרשאות וסמכויות בתוך הארגון", כתבו החוקרים, "התוקפים אינם מחפשים רק גישה לרשת, אלא עובדים עם הרשאות גישה למערכות קריטיות או בעלי סמכות בתהליכי עבודה. כך הם יכולים לאשר עסקאות, לשחזר חשבונות או לעקוף מנגנוני מניעת הונאה, באופן שנראה לגיטימי לחלוטין". בפילוח התופעה במגזרים השונים עולה, כי טלקום הוא אחד המגזרים המבוקשים ביותר בדפוס פשע מקוון זה: עובדים בחברות תקשורת מקבלים עשרות אלפי דולרים עבור ביצוע "SIM Swap" , המאפשר לתוקפים להשתלט על חשבונות בנק וקריפטו על ידי עקיפת אימות דו-שלבי. במדיה החברתית, מצאו החוקרים, קיים שוק פעיל להחזרת חשבונות חסומים. מחירים להחזרת חשבון נעים בין 1,000 ל-7,000 דולר, כאשר חלק מהעובדים פועלים כשותפים, ואז "זוכים" ל-50% מהרווחים מהונאות המבוצעות דרך הפלטפורמה. במגזר הלוגיסטיקה והשילוח, עובדים בחברות כמו UPS ו-FedEx מגויסים כדי להזין סריקות משלוח כוזבות ("נמסר" או "הוחזר לשולח"). הפעולה מאפשרת הונאות החזר כספי בהיקפים של מיליוני דולרים. במגזר הפיננסים, עובדי בנקים מגויסים לאישור העברות כספים ולהוצאת נתוני לקוחות, בעוד עובדים בדרג נמוך יותר בתחנות דלק וקמעונאות מקבלים תשלום עבור התקנת מכשירים פיזיים לגניבת פרטי אשראי. גם מגזר הבריאות חשוף לאיומי פנים, משני כיוונים מרכזיים: מחד, עובדים פנימיים הגונבים ומשנים בחשאי רשומות רפואיות קבועות שאינן ניתנות להנפקה מחדש; ומנגד, מומחי אבטחת סייבר שנשכרו להגן על בתי חולים, אך פועלים כסוכנים כפולים בשירות התוקפים – כנגד לקוחותיהם. היעד הבא: תעשיית הבינה המלאכותית החוקרים מזהירים, כי חברות AI הן היעד האסטרטגי הבא לפושעי הסייבר. "ככל שחברות אלו צוברות נתונים קנייניים יקרי ערך, הביקוש לעובדים שיוכלו להוציא את המידע הזה בחשאי – צפוי לעלות משמעותית", העריכו החוקרים. המחקר מסתיים בארבע המלצות מרכזיות לארגונים: ניטור חריגות בתהליכי עבודה – יש להתייחס לאישור חריג, שחזור חשבון, או עקיפת בקרה כאל אירוע אבטחה הדורש חקירה; צמצום סמכות של אדם יחיד – יש לדרוש אישור כפול בעסקאות ובפעולות רגישות; הדרכת עובדים כיעדי גיוס – יש להכשיר עובדים לזהות ניסיונות שוחד וגיוס מצד גורמים פליליים ולספק ערוצי דיווח בטוחים; שילוב צוותי סייבר והונאה – יש ליצור שפה משותפת וניתוח נתונים מוצלב בין מחלקות אבטחת המידע למחלקות ניהול הסיכונים וההונאה. "נדרש שינוי תפיסתי בהגנה הארגונית", סיכמו מחברי הדו"ח, "ארגונים חייבים להפסיק להתייחס לאיומי פנים כבעיית משאבי אנוש מזדמנת. יש להתחיל להתייחס אליהם כאל סיכון עסקי וביטחוני מרכזי. הדרך היעילה ביותר לתוך ארגון כיום היא לא דרך הפרצה הטכנית, אלא דרך העובד שכבר נמצא בפנים וזוכה לאמון המערכת".

Team8 – קרן גלובלית שבונה ומשקיעה בחברות בשלבים מוקדמים – הודיעה היום (ד') על גיוס של 265 מיליון דולר לקרן ההשקעות השלישית של Team8 Capital, לצד גיוס של יותר מ-100 מיליון דולר נוספים שיועדו להשקעות המשך בחברות הפורטפוליו המובילות של Team8. הקרן החדשה, בהובלת השותפים-המנהלים שרית פירון ולירן גרינברג, יחד עם השותפים אורי ברזילי והדר סיטרמן-נוריס, תשקיע בחברות Seed ו-Series A בתחומי הסייבר, תשתיות תוכנה ו-AI, פינטק ובריאות דיגיטלית.  הגיוס מגיע בתקופה שבה קצב ההתפתחות הטכנולוגית עולה על יכולתם של ארגונים לאמץ טכנולוגיות חדשות באופן בטוח. סקר שערכה Team8 בקרב מנהלי אבטחת מידע בכירים, במסגרת ה-CISO Summit השנתי שלה, מצא כי 97% מהארגונים מטמיעים סוכני AI, ו-80% מפעילים אותם בסביבות קריטיות, אך רמת הביטחון הממוצעת ביכולת לאבטח מערכות אלו עומדת על 2.32 מתוך 5 בלבד. מתוך תפישה זו, נמסר כי הקרן החדשה תתמקד בחברות AI-Native, המפתחות את שכבות התשתית שיאפשרו לארגונים לאמץ AI במהירות, בבטחה ובאמינות – מתשתיות Agentic AI ופלטפורמות פיתוח, ועד שכבות זהות, דאטה ואבטחה שעליהן יתבסס דור היישומים הבא. אקזיטים משמעותיים והישגי פורטפוליו הקרן החדשה כבר רשמה הישג משמעותי עם אקזיט ראשון לאחר ש-Koi Security, אחת מתשע ההשקעות הראשונות שבוצעו עד כה, נמכרה ל-פאלו אלטו נטוורקס (Palo Alto Networks), בהיקף מוערך של מאות מיליוני דולר, עוד לפני סגירת הקרן (Final Closing). מדובר באירוע נדיר בעולם ההון סיכון, שבו משקיעי הקרן נהנים מהחזר על השקעתם חודשים ספורים לאחר תחילת פעילות הקרן. לצד האקזיטים, חברות הפורטפוליו שלהן ממשיכות להפוך למובילות קטגוריה ולגייס מגה-סבבי השקעה מהגדולים בתעשייה. בין הבולטות שבהן קלאסיק (Classiq), שפיתחה את מערכת ההפעלה למחשוב קוונטי וגייסה עד היום למעלה מ-200 מיליון דולר, כולל אחד ממגה-סבבי הגיוס הגדולים בתחום; פאנדגארד (Fundguard), המפתחת תשתיות תוכנה למגזר הפיננסי, השלימה סבב גיוס של 100 מיליון דולר; פורט, (Port), שפיתחה פלטפורמת פיתוח תוכנה לעידן ה-Agentic AI והשלימה סבב של 100 מיליון דולר לפי שווי של 800 מיליון דולר. Team8 היא קרן גלובלית, שייסדה מודל של בניית חברות (Venture Creation) לצד השקעה בסטארט-אפים (Venture Capital). בפורטפוליו שלה 65 חברות, ומתוכם 33 שהשקיעה בהם בסבבי Seed, A ו-B. חברות הפורטפוליו של Team8 גייסו כמיליארד דולר ממשקיעי הון סיכון מובילים בעולם, וכ-762 מיליון דולר רק בשנה האחרונה.   הקרן מנהלת מערך של 1,000 מומחים וקהילת מנהלים ובכירים מחברות ה-Fortune500, שמסייעים לחברות בשסלבים מוקדמים לצאת לשוק עם התאמה מדויקת לצרכי השוק, לבנות שיתופי פעולה עם לקוחות אסטרטגיים מהחברות הגדולות בעולם, ולהגדיל סיכויי צמיחה בשווקים הגלובליים. Team8 נתמכת ע"י קבוצת משקיעים בינ"ל, בהם AT&T, וולמארט (Walmart), סיסקו (Cisco), מודי'ס (MOODY’S), סופטבנק (SoftBank), טמסק (Temasek) ועוד. Team8 מנהלת כיום נכסים בהיקף של כ-2 מיליארד דולר על פני שמונה קרנות, ונתמכת על ידי משקיעים פיננסיים ואסטרטגיים מהמובילים בעולם.  הגיוס "מהווה הבעת אמון עמוקה מצד משקיעים מובילים מסביב לעולם" שרית פירון, שותפה-מנהלת ב-Team8, אמרה: "בסביבה גלובלית ומקומית מאתגרת ותחת אי ודאות מתמשכת, גיוס הקרן השלישית מהווה הבעת אמון עמוקה מצד משקיעים מובילים מסביב לעולם, בהם גופים פיננסיים, מוסדיים ואסטרטגיים, לצד בכירים רבים בתעשיות בהן אנו פועלים. אנו נרגשים להמשיך את המומנטום במרץ, בחבירה לסטארט-אפים החזקים והחדשניים ביותר בישראל, תוך כדי שאנו מספקים להם מעטפת תמיכה יוצאת דופן בהיקפה. מהפיכת ה-AI משנה מהיסוד את הכלכלה של בניית חברות. לפתח טכנולוגיה מעולם לא היה קל יותר – אבל לבנות חברה שתוביל קטגוריה לאורך זמן מעולם לא היה מאתגר יותר. היתרון התחרותי כבר לא יגיע רק מהמודל שמאחורי המוצר, אלא מהיכולת לפתור בעיות ארגוניות עמוקות שיישארו רלוונטיות גם כשהטכנולוגיה תמשיך להשתנות. בדיוק שם אנחנו מאמינים שהדור הבא של חברות ה-AI-Native ייבנה, ובדיוק שם הפלטפורמה של Team8 מעניקה ליזמים יתרון שאין שני לו".  לירן גרינברג, שותף-מייסד ושותף-מנהל ב-Team8, אמר: "בשנים האחרונות שוק הסטארט-אפים השתנה מהיסוד. אם בעבר האתגר המרכזי היה לבנות טכנולוגיה עמוקה ולהפוך אותה לחברה גלובלית, היום ה-AI מאפשרת לצוותים קטנים להגיע למוצר עובד מהר יותר מאי פעם, ובתוך כך מייצרת תחרות עזה יותר סביב כל קטגוריה. לכן היתרון עובר מהיכולת לבנות בלבד, ליכולת לזהות בעיה עמוקה, להגיע מהר ללקוחות, לבנות ערוצי הפצה וליצור בידול אמיתי. אחרי כמעט שני עשורים של השקעה בחברות הצומחות בישראל, אנחנו רואים כיום שילוב נדיר של בשלות טכנולוגית עם הזדמנות היסטורית שייצר עידן ה-AI. הקרן החדשה ממוקמת באופן ייחודי לזהות, לתמוך ולהאיץ את החברות שיובילו את הגל הבא".

הכניסה המהירה של מודלי AI לארגונים משנה את הדרך שבה אנחנו בונים מוצרי תוכנה, ובהתאם גם את הדרך שבה אנחנו מנטרים אותה. אם בעבר מערכות ניטור התמקדו בתשתיות, שירותים אפליקטיביים, בסיסי נתונים ופלטפורמות, כיום הן נדרשות להתמודד גם עם סוכני AI, רכיבים מבוססי LLM, Embeddings, שירותי RAG ומודלים הפועלים בענן או באופן מקומי. אבל בעיניי, השינוי הכלכלי משמעותי לא פחות. בשנה האחרונה יותר ויותר ארגונים מבינים שהאתגר החדש אינו רק לפתח יישומי AI, אלא לשלוט בעלויות שלהם. בניגוד לאפליקציות מסורתיות, שבהן העלויות נגזרו בעיקר ממשאבי מחשוב, במודלי שפה כל אינטראקציה מתורגמת לצריכת טוקנים ולעלות כספית. ככל שהיקף השימוש במודלי AI גדל, ניטור צריכת הטוקנים הופך ממדד טכני לכלי ניהולי, שמאפשר לשלוט בתקציבים. "עולם הניטור נמצא כיום בנקודת מפנה. מצד אחד, עליו להסתגל למערכות AI שמביאות איתן מדדים חדשים, כמו צריכת טוקנים, איכות תשובות ועלויות הפעלה. מצד שני, הוא עצמו מאמץ יכולות AI שהופכות את ניתוח הנתונים, חקירת התקלות וניהול המערכת לפשוטים ומהירים יותר" דוגמה קיצונית לכך התפרסמה במאי 2026, כאשר לפי דיווח ב-אקסיוס (Axios), חברה שזהותה לא נחשפה הוציאה כחצי מיליארד דולר בחודש אחד על רישיונות קלוד בעקבות היעדר הגבלות שימוש לעובדים. מדובר בדיווח שלא אומת באופן עצמאי, אך הוא ממחיש עד כמה מהר אפשר לאבד שליטה על עלויות AI כשאין גבולות ברורים, וכמה קריטי הופך הניטור הכלכלי של השימוש במודלים. אבל המהפכה אינה חד-כיוונית. AI אינה רק עוד רכיב שצריך לנטר; היא גם הופכת לכלי מרכזי בתוך מוצרי הניטור עצמם. לכן אפשר להסתכל על השינוי משתי זוויות משלימות: ניטור שירותי AI, ושילוב יכולות AI בתוך מערכות הניטור. מבט החוצה: איך מנטרים שירותי AI? שירות AI הוא הרבה מעבר לקריאת API. לצד המדדים המוכרים כמו זמינות, זמן תגובה ושיעור שגיאות, נוספו שכבות חדשות של מידע שיש להן השפעה ישירה על איכות השירות ועל העלויות, ובראשן צריכת הטוקנים, שכפי שראינו, יכולה להפוך במהירות ממדד טכני שולי לגורם סיכון תקציבי של ממש. ניטור רציף של צריכת הטוקנים מאפשר לזהות חריגות, להבין אילו תהליכים צורכים משאבים רבים ולבצע אופטימיזציות. גם זמן התגובה קיבל משמעות חדשה. משתמשים אינם מבחינים רק בין שירות שעובד לשירות שאינו זמין, אלא מצפים לקבל תשובה כמעט מיידית. עיכוב של מספר שניות ביצירת תשובה עשוי להיות מורגש הרבה יותר מאשר באפליקציה מסורתית. לכן חשוב למדוד לא רק את זמן התגובה הכולל, אלא גם את זמני יצירת הטוקנים (Streaming), זמני הגישה למודל וזמני שליפת המידע ממקורות חיצוניים. מערכות ניטור מתקדמות אוספות גם נתונים על איכות השימוש במודל: שיעור בקשות שנחסמו, מספר ניסיונות חוזרים, שימוש במודלים שונים, אחוזי Cache Hit במערכות RAG, ואף אינדיקציות לאיכות התשובות כאשר קיימים מנגנוני הערכה אוטומטיים. בפועל, ניטור שירות AI הופך לשילוב של ניטור תשתיות, ביצועים, עלויות וחוויית משתמש. הסתכלות על כלל המדדים מאפשרת לספק ערך לנותן השירות וללקוחות הקצה. מבט פנימה: כש-AI הופך לחלק ממערכת הניטור במקביל, גם מוצרי הניטור עצמם עוברים מהפכה. אם בעבר הם סיפקו דשבורדים, התראות ותובנות על ידי ממשקי משתמש מורכבים, כיום הם מתחילים להבין את הנתונים ולהציע תובנות באופן אקטיבי. אחת היכולות הבולטות היא חקירת תקלות באמצעות שפה טבעית. במקום לבנות שאילתות מורכבות או לחפש ידנית בין לוגים, מטריקות ו-Traces, ניתן פשוט לשאול: "למה זמן התגובה של השירות עלה בשעה האחרונה?" מערכת הניטור מאחדת בין חלקי המידע ומציגה הסבר ממוקד לצד הגורמים האפשריים. גם ניהול ההתראות משתנה בהדרגה. ארגונים רבים סובלים מהצפה של התראות, שחלקן הגדול מתברר כרעש בלבד. יכולות AI מאפשרות לימוד של דפוסי פעילות המערכת, זיהוי אילו התראות משמעותיות באמת והצעת ספים דינמיים במקום ערכי Thresholds שנקבעו ידנית. תחום נוסף שבו AI מוסיפה ערך הוא Root Cause Analysis. במקום להציג רק רשימת סימפטומים, המערכת יכולה להצליב התראות מחלקים שונים במערכת, עומסים חריגים, גרסאות חדשות, לוגים ואירועים נוספים, ולהציע את הגורם הסביר ביותר לתקלה. בכך מתקצר משמעותית הזמן הנדרש לאיתור הבעיה והחזרת השירות לפעילות. סייג חשוב מאוד עבור יכולות אלו, כמו כל פונקציונליות בעולמות הדאטה, כלל האצבע "Garbage in, Garbage out" בא לידי ביטוי בעולמות ה-AI בצורה משמעותית. איסוף נתונים יעיל והקשרים ביניהם ממשיך להיות קריטי גם בעולמות אלו. עתיד הניטור עולם הניטור נמצא כיום בנקודת מפנה. מצד אחד, עליו להסתגל למערכות AI שמביאות איתן מדדים חדשים, כמו צריכת טוקנים, איכות תשובות ועלויות הפעלה. מצד שני, הוא עצמו מאמץ יכולות AI שהופכות את ניתוח הנתונים, חקירת התקלות וניהול המערכת לפשוטים ומהירים יותר. בסופו של דבר, השילוב בין שני הכיוונים יוצר שינוי עמוק: מערכות הניטור כבר לא רק מציגות מידע, אלא מתחילות להבין אותו, להסביר אותו ואף להציע פעולות אופרטיביות. עבור ארגונים שמפתחים יישומי AI, המשמעות ברורה: ניטור כבר אינו רק כלי תפעולי, אלא רכיב אסטרטגי, שמאפשר להבטיח אמינות, לשלוט בעלויות ולהפיק את המרב מהדור החדש של היישומים החכמים. כפי שהדוגמה בתחילת הכתבה ממחישה, המחיר של התעלמות מכך אינו תיאורטי, הוא יכול להסתכם בחצי מיליארד דולר בחודש אחד.   הכותב הוא סמנכ"ל פעילות Peax Observability, חטיבת הדאטה של פיקס (לשעבר אמת).

חברת Blueye AI, המטמיעה פתרונות בינה מלאכותית מתקדמים לעסקים, קיימה אירוע משקיעים לרגל הכרזתה של DB Group investment על השקעה בחברה. לשמחה הזאת הצטרפה שמחה נוספת, כאשר נטלי יעקובסון, מייסדת ומנכ"לית Blueye AI, הכריזה על השקתה של ATS – פלטפורמה לייצור סוכנים חכמים מותאמי לקוח, מושתתים ומבוססים על עובדי החברה שאליה הם מיועדים, ובעצם הופכים להיות עובדי חברה ויתרה מכך, מקרי הבוחן הוכיחו שהסוכנים הופכים מהר מאוד להיות העובדים המצטיינים! עובדי ה-AI החדשים אמנם לא נראו מתמנגלים ומנשנשים, אבל בין אלו שכן נראו: שירלי פרידה-חן, מנכ"לית גב מערכות, רולי ארד, סמנכ"ל מערכות מידע וטכנולוגיות בתדיאן, יולי רייס – CTO ב-,Ulike מתי זינדר, מייסד ומנכ"ל קבוצת DB, ישי רוט – מנכ"ל קבוצת שובל, גיל רפאל – מנכ"ל ובעלים, גיל מהנדסים. 

ליסה זייצ'יק, שותפה מייסדת ומנהלת התפעול הראשית של אפספלייר, מצטרפת לדירקטוריון MEET – ארגון שמפעיל תוכנית תלת שנתית למפגש בין בני נוער ישראלים ופלסטינים באמצעות חדשנות, טכנולוגיה ויזמות. את הדברים מסר הארגון, שפועל בשיתוף פעולה עם אוניברסיטת MIT, אתמול (ג'). מינויה של זייצ'יק מגיע לאחר חמש שנים של שיתוף פעולה בין אפספלייר ל-MEET, שבמסגרתו מלווים עובדי החברה את בני הנוער בפיתוח מיזמים טכנולוגיים בעלי אימפקט חברתי. במסגרת זו מפתחים המשתתפים פתרונות לאתגרים אזוריים, דוגמת אפליקציה שמאפשרת לילדים ללא גישה לרשת ללמוד לבחינות הבגרות במצב אופליין. זייצ'יק מצטרפת לבכירים בתעשיית ההיי-טק הישראלית שנמצאים בבורד של MEET, בהם עדי סופר-תאני, מנכ"לית מטא ישראל, וגיגי לוי-וייס, מייסד שותף בקרן הון-הסיכון NFX. זייצ'יק אמרה כי "לאורך שנים של היכרות ועבודה משותפת עם התוכנית, ראיתי מקרוב כיצד בני הנוער הופכים מבעלי רעיונות יזמיים למנהיגים של ממש. אני גאה להצטרף לדירקטוריון MEET ולהמשיך לפעול למען המטרות שלו".

סיון שושן לישע מונתה למנהלת הפעילות של F5 לאזור ישראל, יוון וקפריסין – כך הודיעה החברה היום (ד'). היא תנהל את כלל הפעילות העסקית של החברה בשלוש המדינות, ותהיה אחראית על אסטרטגיית הצמיחה, המכירות, פיתוח השוק וניהול הלקוחות. שושן לישע היא בעלת כשני עשורים של ניסיון בתפקידי הנהלה בכירים בתחומי הטכנולוגיה. ב-18 השנים האחרונות היא עבדה בקבוצת סלקום. בתפקידה האחרון שם שימשה כמנכ"לית סייפוויי סקיוריטי, חברה בת של סלקום, שמציעה לארגונים שירותים בעולמות אבטחת המידע והגנת הסייבר. במקומה מונה לתפקיד מוקדם יותר החודש שרון עזרא. בשנים 2022-2025 שימשה שושן לישע כסמנכ"לית החטיבה העסקית של סלקום, שם היא הייתה אחראית על פעילות עסקית בהיקף של מאות מיליוני שקלים בשנה, ניהלה מאות עובדים והובילה את פעילות החברה מול אלפי ארגונים. לפני כן היא הייתה מנהלת המחלקה הטכנולוגית (CTO) של קבוצת התקשורת. יש ל-F5 מאות עובדים בישראל, רובם במרכז הפיתוח ברמת גן וחלקם בחטיבה העסקית, שפועלת בעולמות המכירות והתמיכה הטכנית. על לקוחות החברה נמנים ארגונים רבים מהמגזר הממשלתי, שכן היא עובדת מול מגזר זה דרך רובד 5 בנימבוס, ויש לה פעילות ענפה עם ארגונים מהמגזר הביטחוני. "AI – מנוע צמיחה משמעותי ללקוחות F5 בישראל" "אני מצטרפת ל-F5 בתקופה משמעותית עבור עולם הטכנולוגיה", אמרה שושן לישע לאנשים ומחשבים. "המעבר המואץ לענן, אימוץ הבינה המלאכותית והצורך הגובר באבטחת יישומים ו-API יוצרים הזדמנויות חדשות עבור ארגונים בכל המגזרים. החברה ממלאת תפקיד מרכזי בהגנה על היישומים והתשתיות הקריטיות של לקוחותיה. נעבוד עם לקוחותינו ושותפינו בישראל, יוון וקפריסין, נעמיק את פעילותנו באזור, נוביל חדשנות ונמשיך לייצר ערך עסקי משמעותי עבור לקוחות החברה". היא ציינה כי "הבינה המלאכותית מהווה מנוע צמיחה משמעותי עבור לקוחות החברה בישראל. זאת, כי ארגונים פה הם מאמצים מוקדמים של טכנולוגיה בכלל ושל AI בפרט. הארגונים הישראליים שמאמצים בינה מלאכותית מבינים את הערך שטמון בה, אף שלצד הערך יש בתחום אתגרים. ל-F5 יש פתרונות מבוססי AI, כחלק מסל הפתרונות שהיא מציעה ללקוחות". ארן אראל, מנהל אזורי ב-F5 לאיבריה (ספרד ופורטוגל), ישראל ויוון, אמר כי "ישראל היא אחד השווקים החדשניים והמשמעותיים ביותר עבור החברה, במיוחד לאור ההאצה באימוץ AI, והצורך הגובר באבטחת יישומים ו-API. יש באזור פוטנציאל עסקי, והניסיון של שושן לישע בהובלת ארגונים גדולים, בפיתוח עסקי ובניהול לקוחות ארגוניים הופך אותה לאדם המתאים להוביל את הפעילות שלנו באזור".

"ככל שארגונים משלבים יותר ויותר סוכני בינה מלאכותית במערך האבטחה שלהם מסתמן אתגר חדש: Agent Sprawl – התפשטות וגידול לא מבוקר של הסוכנים. כך, עלול להיווצר מצב, שבו כמה סוכנים אוטונומיים מטפלים באותו אירוע במקביל, מבצעים פעולות חופפות ואף מתחרות. אם הסוכנים של כולם יעבדו ויגיבו אוטומטית באותו הזמן – זה הולך להיות מאוד מכוער", כך אמר ג'יימס רובינסון, מנהל אבטחת המידע של נטסקופ (Netskope). לדבריו, "צוותי אבטחת מידע מתמודדים כבר שנים עם מצב של ריווי כלי אבטחה ומערכות, מה שמקשה על הניהול, השליטה והתיאום. כעת, עם החדירה המואצת של סוכני AI למרכזי תפעול אבטחה, SoC, מסתמן אתגר דומה ומורכב אף יותר. יותר סוכנים מקבלים הרשאות לסייע לאנליסטים בביצוע משימות, לחקירת אירועים ותגובה לאיומים, ואז עולה הסיכון שכמה סוכנים יטפלו באותו אירוע ובאותו הזמן". רובינסון הציג תרחיש, שהופך, לדבריו, "לריאלי יותר ויותר: לכל אנליסט במרכז האבטחה יש כמה סוכנים הפועלים במקביל. מה קורה כשיש לנו שישה סוכנים שמגיבים לאותו אירוע אבטחה באותו הזמן? לדוגמה, עובד בארגון מדווח על הודעת דוא"ל החשודה כפישינג. כלל הסוכנים יציעו לאנליסט לעזור לו: לאסוף ראיות או לבצע פעולות תגובה. זה הולך להיות מאוד מאוד מבולגן ומבלבל". "הסוגייה כבר מעסיקה מנהלי אבטחת מידע שמתכננים את השילוב של סוכני ה-AI במערכי האבטחה שלהם", אמר, "אחת השאלות שעולות היא, האם יש להגדיר לסוכנים במפורש לזהות פעילות של סוכנים אחרים ולפעול בהתאם. אני מציע גישה של 'זיהוי התנגשויות', Collision Detection  לסוכני AI. ליצור מנגנון שיאפשר לסוכן לזהות שסוכן אחר כבר מטפל באירוע מסוים: למשל, שהוא כבר ביקש עדויות וראיות, פתח בחקירה, או ביצע פעולת תגובה. כך ניתן יהיה למנוע כפילות או התנגשות בין פעולות". "בלא מנגנון תיאום כזה", הזהיר רובינסון, "האוטונומיה שארגונים מעניקים לסוכני AI עלולה להפוך בעצמה לבעיה תפעולית. אם הסוכנים של כולם מעבדים ומגיבים באופן אוטומטי באותו הזמן – זה יהיה מאוד מכוער". "עבור מנהלי אבטחת מידע", סיכם רובינסון, "המשמעות היא שהמעבר לעולם התוכן של סוכני AI ב-SoC לא מסתכם רק בשאלה אילו משימות ניתן להעביר לסוכנים אוטונומיים. ככל שמספר הסוכנים יגדל ורמת האוטונומיה שלהם תתרחב, ארגונים יצטרכו להגדיר גם מי מנהל אותם, כיצד הם מתקשרים זה עם זה, מי מקבל קדימות במקרה של התנגשות – ומתי נדרשת התערבות אנושית".