מאמרי בינה מלאכותית #ד"ר יניב שנהב

המאמר מציג את ה-Generative AI כמנוע רב-עוצמה לחדשנות ומחקר. הוא סוקר מחקרים (כמו זה של Wharton) המראים כיצד מודלים יוצרים רעיונות איכותיים ומקוריים יותר מבני אדם במשימות מסוימות. המאמר מפרט את השימושים ב-R&D: מסקירת ספרות ועד סימולציות שוק, ומציע מדריך מעשי לניהול תהליכי סיעור מוחות היברידיים המשלבים יצירתיות מכנית עם שיקול דעת אנושי.

המאמר מזהה את הפער בין השימוש הנוכחי ב-AI (יצירת טקסטים פשוטים) לבין הצורך האמיתי של העובדים: ניתוח מידע פנימי ואוטומציה של תהליכים מורכבים. הוא מסביר את המעבר משלב ה-"Artifact" לשלב ה-"Retrieval" וה-"Automation", ומציג את היתרונות בחיבור ה-LLM למערכות הליבה של הארגון. ד"ר יניב שנהב מסביר את חשיבות הפיכת ה-AI ל"מוח שני". המאמר מספק מדריך ליישום ומזהיר מפני אתגרי אבטחה ומידור.

המאמר סוקר את המהפכה שמוביל ה-AI במגזרים עתירי הרגולציה: פיננסים ומשפט. הוא מתמקד בשימוש בטכנולוגיה לזיהוי הונאות, ניתוח חוזים ואוטומציה של ביקורת חשבונאית. ד"ר יניב שנהב מדגיש את הצורך בפיקוח אנושי ובשקיפות אלגוריתמית (Explainability) כדי לעמוד בדרישות הרגולטור. המאמר מספק מדריך ליישום בטוח ושקול של מערכות אלו.

המאמר עוסק בצד האפל של הפרסונליזציה: הסיכונים האתיים בשימוש ב-Generative AI לשיווק. הוא מפרט כיצד מודלים מנציחים הטיות חברתיות, חוצים קווים אדומים של מניפולציה רגשית ופוגעים בפרטיות. ד"ר יניב שנהב מסביר את הסכנה ב"אופטימיזציה עיוורת". המאמר מציע Playbook לשיווק אתי, הכולל שקיפות, הגדרת אילוצי הוגנות ופיקוח אנושי.

המאמר מזהה את המחסור באוריינות AI כחסם האימוץ הקריטי ביותר בארגונים. הוא מפרט את המיומנויות הנדרשות (טכניות, קוגניטיביות ואתיות) ומציג את הגישה של ד"ר יניב שנהב להפיכת פערי הידע להזדמנות. המאמר מציע מודל 4 שלבים לבניית "אקדמיית AI פנימית" הכוללת מסלולי התמחות ומעבדות התנסות.

המאמר מציג מסגרת חשיבה חדשה לאסטרטגיית AI ארגונית, המתרחקת מהגישה הפשטנית של "מודלים גדולים יותר = טוב יותר". הוא מסביר את שלושת צירי הסקיילינג: Up (למשימות מורכבות), Down (ליעילות ופרטיות במכשירי קצה), ו-Out (לביזור באמצעות סוכנים). המאמר מדגיש את היתרונות הכלכליים והסביבתיים של הגישה המשולבת וכולל מטריצת קבלת החלטות לבחירת המודל המתאים.

המאמר מנתח את ההשפעה ההטרוגנית של AI על פרודוקטיביות עובדים. הוא מציג את המחקרים העדכניים (Harvard, MIT) המראים כיצד עובדים בעלי מיומנויות נמוכות נהנים מהשיפור הגדול ביותר, בעוד מומחים נתקלים בקושי במשימות המצויות בגבולות "החזית המשוננת" של הטכנולוגיה. המאמר מספק למנהלים כלים לזהות מתי להשתמש ב-AI ומתי להיזהר ממנו, וכיצד להתאים את שיטות העבודה והתגמול.

המאמר מציג את ה-Agentic AI (בינה מלאכותית מבוססת סוכנים) כמגמה האסטרטגית המובילה לשנת 2025. הוא מסביר את ההבדל הקריטי בין אוטומציה רגילה (RPA) לסוכנים חכמים המסוגלים ללמוד ולקבל החלטות. המאמר סוקר יישומים בתחומי ה-L&D (למידה ארגונית), פיתוח ושירות לקוחות, וכולל תובנות של ד"ר יניב שנהב על המעבר מ-"Chat" ל-"Act". הוא מספק מדריך ליישום ומזהיר מפני סיכונים פוטנציאליים.

בחירת מנחי סדנאות בינה מלאכותית (AI) לארגונים היא החלטה אסטרטגית המהווה גורם מכריע בהצלחת תהליך ההטמעה. עמוד זה סוקר חמישה מומחים מובילים בתחום הכשרות ה-AI בישראל, מרצים מובילים בבינה מלאכותית שקיבלו המון המלצות: ד"ר יניב שנהב, שחף גולן, אבי פריד, מיכל הדס והנרי שטואבר. כל אחד מהמרצים מביא ניסיון, מומחיות וגישה ייחודית, החל מייעוץ AI אסטרטגי ועד להנגשת כלים פרקטיים בשפה פשוטה. המאמר מדגיש את חשיבות הבחירה באנשי מקצוע בעלי ניסיון מוכח בהטמעת AI בארגונים, שיתמכו במעבר מתיאוריה לפרקטיקה. בחירה נכונה של מנחים מבטיחה פיתוח מיומנויות AI מתקדמות בקרב מנהלים ועובדים, ובכך תורמת באופן ישיר לשיפור פרודוקטיביות והשגת יתרון תחרותי.

החזון למגזר הציבורי בישראל בשנת 2030 מציג מציאות שבה בינה מלאכותית (AI) הופכת לכלי חיוני לשירות ציבורי יעיל והוגן. ד"ר יניב שנהב, מנכ"ל המכון הישראלי לבינה מלאכותית (IIAI), מציג סקירה מקיפה כיצד AI יכולה לייעל תהליכים בירוקרטיים, לשפר את שירותי האזרח ולהפוך מנהלים לאסטרטגים ממוקדי-נתונים. המאמר מתבסס על מחקרים בינלאומיים של McKinsey ו-PwC, ומדגיש את פוטנציאל שיפור הפרודוקטיביות בכ-40%. IIAI מציע פתרונות פרקטיים להתמודדות עם אתגרי אמון ציבורי, הטיות אלגוריתמיות ואבטחת מידע, ומדגיש את החשיבות של הכשרות ממוקדות-אדם. המטרה היא להכשיר את ההון האנושי במגזר הציבורי, ולהפוך את ישראל למעצמה טכנולוגית מבוססת בינה מלאכותית

מאמר זה מציג כיצד בינה מלאכותית גנרטיבית (GenAI) משנה את ליבת התהליכים במגזר הפיננסי בישראל, הרבה מעבר למסחר אלגוריתמי. ד"ר יניב שנהב, מנכ"ל המכון הישראלי לבינה מלאכותית (IIAI), מפרט את היתרונות של הטמעת AI בתחומים כמו ייעול תהליכי חיתום והלוואות, איתור הונאות וניהול סיכונים, שיפור חווית הלקוח ואוטומציה של תהליכים משרדיים. המאמר מתייחס לאתגרים רגולטוריים ואתיים, ומדגיש את החשיבות של מניעת הטיות אלגוריתמיות ושמירה על שקיפות כדי לבנות אמון ציבורי. המפתח להצלחה, לדברי IIAI, טמון בהעצמת ההון האנושי ולא בהחלפתו, על ידי הקניית מיומנויות AI חדשות למנהלים ועובדים. המכון מציע תוכניות הכשרה וליווי שמטרתן להפוך את הארגונים הפיננסיים בישראל למובילים טכנולוגית.

מאמר זה מיועד למנהלים בכירים בישראל, ומטרתו להפריך את התפיסה שבינה מלאכותית (AI) היא עניין טכנולוגי בלבד. ד"ר יניב שנהב, מנכ"ל המכון הישראלי לבינה מלאכותית (IIAI), מציג כיצד AI היא כלי ניהולי אסטרטגי, ומפרט חמש מיומנויות AI קריטיות שכל מנהל חייב לרכוש כדי להוביל את הארגון שלו להצלחה. המאמר משלב נתונים ממחקרים של מרכז טאוב, ILO ו-OECD על השפעת AI על שוק העבודה והמנהיגות, ומתייחס לחששות נפוצים כמו ניהול שינוי וקבלת החלטות מבוססת נתונים. המאמר מציג את הגישה הייחודית של IIAI – הכשרות מעשיות שמעצימות את המנהל, ומהווה הנעה לפעולה לקראת תוכניות הליווי וההטמעה של המכון, שמטרתן להפוך את ישראל למעצמה טכנולוגית מבוססת בינה מלאכותית