ו Google Bard מציע עוזר חכם המשולב באקוסיסטם של גוגל, עם יכולות חיפוש, כתיבה ותכנות. החיבור לשירותי Google מאפשר עבודה רציפה עם מידע אישי וארגוני, אך איכות הפלט תלויה עדיין בהקשר ובדיוק הנתונים. בנוף המתפתח במהירות של בינה מלאכותית, Bard הוא לא סתם עוד מנוע חיפוש, זוהי מערכת ניסיונית המציגה את השימושים המגוונים של צ'אטבוטים. מיצירת רעיונות יצירתיים ועד ליצירת פוסטים בבלוג ומתן תשובות עובדתיות או מבוססות דעה לשאלות. הרבגוניות הזו מבדילה אותו ממנועי חיפוש מסורתיים ומדגימה את הפ

טכנולוגיות NLP מתקדמות לעבר הבנה עמוקה של שפה והקשר, שילוב מדיה מרובה, והתאמה לתחומים מקצועיים. מגמות אלו צפויות להפוך עוזרי AI לכלים מרכזיים בשירות, מחקר, ניהול ידע ותהליכי קבלת החלטות. ו NLP הינו ענף של בינה מלאכותית המסייע למחשבים להבין, לפרש ולנתח את השפה האנושית. ענף זה מסייע למחשבים לתקשר עם בני אדם בשפה שלהם, ולמדוד נתונים לא מובנים Unstructured data הקשורים לשפה. כך לדוגמה, NLP מאפשר למחשבים לקרוא טקסט, לשמוע דיבור, לפרש אותו, למדוד רגש ולקבוע אילו חלקים חשובים בטקסט

ו ChatPDF מאפשר למשתמשים לקיים שיחה חכמה עם מסמכי PDF, לקבל תקצירים, הבהרות והפניות מדויקות לתוכן. הוא מתאים במיוחד לקריאת מסמכים ארוכים או זרים, אך מוגבל לניתוח מידע הקיים במסמך בלבד. ו ChatPDF הוא כלי AI, המסייע לקריאה והבנה של מסמכי PDF. בכלי זה מתנהל צ'ט (שיחה) בין המכונה לבין המשתמש, על בסיס מסמך PDF שהמשתמש העלה למכונה (לשמחתנו, ניתן להעלות גם מסמכים בעברית). מאמר, סקירה, ספר, מדריך, מצגת חוזה או דוח- כל אלה הם דוגמאות למסמכים מרובי מלל, שהצ'ט יכול לעזור, ואף לחסוך זמן

אימוץ בינה מלאכותית בניהול ידע מחייב מעבר מהקמת מאגרי מידע להובלת שינוי ארגוני ושיתוף פעולה אדם-מכונה. תפקיד מנהלי הידע מתמקד בפיתוח מנהיגות, התאמה מתמדת והפיכת ה-AI לשותף אסטרטגי בתהליכי עבודה. תמיד האמנתי בכוח של ניהול ידע. במשך למעלה מ -25 שנה התגאיתי מאוד לא רק בסיוע לארגונים ולחברה, אלא גם באימוץ המסע המרגש של דיסציפלינה חדשה יחסית, בדרך המאפשרת לי גם לתרום באופן פעיל לצמיחתה. עם זאת, הזמנים משתנים, והשינוי מביא הבטחה. הופעתו של Generative AI ערערה את הכלים אליהם התרג

ו AI היברידי מאפשר לארגונים לחבר בין ידע פנימי למודלים חיצוניים כדי לייצר תשובות מדויקות, ייעול תהליכים והמלצות מותאמות. הגישה משפרת קבלת החלטות, שימוש חוזר בנתונים ופרודוקטיביות ארגונית. רבים מדברים היום על ה AI, הכיוונים אליו הוא הולך, הדלתות שאותן הוא פתח. ארגונים רבים זיהו פוטנציאל בעולם ה AI ויכולתו להשתלב בפעילויות העסקיות השונות. כך לדוגמה AI יכול לסייע לייצר קמפיינים של חדשנות, להציע לעובדים שיטות עבודה יעילות, תשובות לסוגיות שמעסיקות אותם, בנצ'מארקים ועוד. חוקרים בת

בעידן ה-Generative AI וה-Fake News, שמירה על אמינות מידע מחייבת שילוב בין בקרה אנושית, מקורות מאומתים וכלי ניטור חכמים. מודלים מתקדמים מסייעים בזיהוי הטיות, זיופים והשחתות, אך האחריות לאיכות הידע נותרת בידי הקהילה. ב-8 ביולי מלאו 20 שנה למיזם ויקיפדיה העברית. שבוע לאחר מכן, התקיימה בתל אביב חגיגה לציון המאורע. רוב הנוכחים באולם לא היו עמה בשנתה הראשונה וגם לא בשנייה; כמה מהם אף לא נולדו אז. עם זאת, כולם הסכימו שהרבה מאוד השתנה בעולם מאז נוצרה ושבמקביל, השתנו גם האתגרים עמם הם

טקסונומיה בעידן ה-AI משלבת אוטומציה חכמה עם חשיבה אנושית כדי לקצר תהליכי סיווג ידע. שימוש בכלי AI ולוחות שיתופיים מאפשר בניית היררכיות מדויקות, זיהוי תמות מהיר, ותיקוף יעיל - תוך חיסכון משמעותי בזמן ובמשאבים. מבוא טַקְסוֹנוֹמְיָה (מיוונית: טקסי – סידור, ונומוס- שיטה, חוק) - סיווג שיטתי של עצמים, נושאים או תחומים, נמצאת בליבם של רבים מתהליכי ניהול הידע אותם אנו מובילים. אנחנו נדרשים לסווג ולארגן את עולמות התוכן של ארגונים כשאנו מאפיינים פורטל ארגוני או מקצועי, מנהלת ידע, מאגרי

שיווק מבוסס AI משלב ניתוח Big Data, אוטומציה ותוכן מותאם אישית כדי לשפר ביצועי קמפיינים, לייעל מסעות לקוח ולהגביר נאמנות ומעורבות דיגיטלית. העולם הדיגיטלי משתנה ולכן השיווק משתנה ביחד איתו כדי ומצריך הבנה עמוקה יותר של הטכנולוגיה הנוכחית, מגמות עסקיות ופסיכולוגיה אנושית. התפתחות הבינה המלאכותית (AI), משנה את האופן של התקשורת הבינאישית ברמה בסיסית. אנו נמצאים בפתחה של מהפכה טכנולוגית בתחום הבינה המלאכותית שעשויה להוסיף ערך עצום לעסקים ולמשווקים ברחבי העולם, בדומה להופעת האינט

עיבוד Big Data מאפשר הפיכת עומסי מידע לתובנות אסטרטגיות בתחומי בריאות, כלכלה, שיווק ותחבורה. שילוב אלגוריתמים וחשיבה אנושית יוצר יתרון תחרותי בעולם מונע נתונים. איסוף נתונים בהיקפים עצומים או בשפה השגורה – ביג דאטה, שינה את הדרך בה אנו חיים ועובדים. עליית הביג דאטה הובילה לשינויים משמעותיים באופן שבו אנו מקבלים החלטות, פותרים בעיות ומייצרים אינטראקציה זה עם זה. כיום, ביג דאטה נמצא בכל מקום, והפך לכוח מרכזי המעצב את עתיד העולם. איך השתפרנו בעזרת Big data? נכון להיום, במגוון ת

ייצוג ידע במערכות בינה מלאכותית הוא תהליך המתרגם ידע אנושי - עובדות, קשרים, חוקים וניסיון - למבנים פורמליים שהמחשב יכול להבין, להסיק מהם מסקנות ולקבל החלטות. ייצוג מדויק מאפשר למערכות AI ללמוד, לתכנן ולפתור בעיות מורכבות. ההבדל המהותי בין בני אדם למחשבים הוא התבונה האנושית, המבוססת על ידע מתקדם וניסיון שצברנו בחיינו, המאפשרים לנו לחשוב, לקבל החלטות ולפעול בדרך מסוימת. מערכות בינה מלאכותית מבוססות על טכנולוגיה חדשנית, המשקפת את כוחה של התבונה האנושית בשילוב מכונות-מחשבים. סוג

ו ChatGPT הוא מודל בינה מלאכותית לעיבוד שפה טבעית, המאפשר לנהל שיחה, לייצר טקסטים, לסכם מידע ולסייע בקבלת החלטות באמצעות ניתוח קלט מהמשתמש ויצירת תשובות מותאמות. בינה מלאכותית אינה מושג חדש לנו. יחד עם זאת, ככל שאנו נחשפים ליותר ויותר אפשרויות וכלים, ברור לנו שמערכת היחסים בין האדם למכונה הופכת למורכבת מחד, ופופולרית ויומיומית מאידך. ו ChatGPT, המילה האחרונה בתחום הבינה המלאכותית הוא מודל לעיבוד שפה שפותח על ידי OpenAI, עלה לאוויר בנובמבר 2019, ועודכן מאז ברציפות. המטרה – מוד

כלי AI לשיפור פרודוקטיביות הם יישומים מבוססי בינה מלאכותית המסייעים לייעל עבודה, ליצור תוכן, לנתח מידע ולחסוך זמן באמצעות אוטומציה, למידת מכונה והתאמה אישית לצורכי המשתמש. עולם ה-AI (בינה מלאכותית) נמצא בכל מקום, ולאחרונה צבר תאוצה בזכות ChatGPT ו-Midjourney. באמצעות כלים שונים, יכולה בינה מלאכותית להקל על פעולות שבעבר הלא רחוק הצריכו המון עבודה כדי להגיע לתוצר סופי. אולי לא ידעתם, אבל יש כלים שאנחנו משתמשים בהם מדי יום הנעזרים ב-AI, למשל פייסבוק שממליצה על תגי תמונות באמצעות

טרנספורמציה דיגיטלית היא תהליך אסטרטגי שבו ארגונים משנים מודלים עסקיים, תהליכים ותרבות עבודה באמצעות טכנולוגיות דיגיטליות, נתונים ובינה מלאכותית כדי ליצור ערך חדש ולשפר ביצועים. כולם סביבנו, שוב ושוב מדברים על טרנספורמציה דיגיטלית (Digital Transformation). לפי עמיתי, וינסנט ריבייר, מנהל מרכז החדשנות דרום-מזרח אסיה: "דיגיטציה היא תהליך של שינוי מאנלוגי למסמכים דיגיטליים, בעוד שהדיגיטליזציה היא השימוש בטכנולוגיות דיגיטליות כדי לשנות מודל עסקי ולספק הכנסות חדשות והזדמנויות ליציר

מגמות הבינה המלאכותית כוללות שילוב AI בעבודה היומיומית, התפתחות מודלי שפה מתקדמים, חיזוק אבטחת מידע, אוטומציה חכמה, פלטפורמות No-Code ויישומים בתחבורה, יצירה ודיגיטל. השנה, נראה את הבינה המלאכותית ממשיכה בדרך להפיכתה לטכנולוגיה הטרנספורמטיבית ביותר שפיתחה האנושות אי פעם. לדברי מנכ"ל גוגל, סונדאר פיצ'אי, ההשפעה שלו תהיה אפילו גדולה יותר מזו של אש או חשמל על ההתפתחות שלנו כמין. זו אולי נראית כמו טענה שאפתנית מאוד, אבל בהתחשב בכך שהיא כבר בשימוש בדיסציפלינות רבות כגון התמודדות ע

מנועי חיפוש מבוססי בינה מלאכותית עוברים ממודל של “חיפוש מידע” למודל של “מתן תשובות”. הם משלבים הבנת שפה טבעית, ניתוח כוונת משתמש, זיהוי ישויות, חיפוש קולי וויזואלי ולמידת מכונה - כדי לספק תשובות מדויקות, מהירות ומותאמות הקשר. עבור ארגונים ויוצרי תוכן, המשמעות היא צורך לכתוב תוכן ברור, מובנה, סמנטי ומבוסס ערך, שמאפשר למנועי חיפוש ולמערכות AI לזהות מומחיות, אמינות ורלוונטיות - ולהפוך אותו למקור תשובות מרכזי במרחב הדיגיטלי. עולם מנועי החיפוש הולך ומתפתח בשנים האחרונות, זאת בייחו

עיבוד שפה טבעית בעברית מאפשר למערכות AI להבין דיבור וטקסט מעבר לזיהוי מילים. הוא מתמודד עם אתגרי השפה כמו היעדר ניקוד, ריבוי משמעויות ומבנה גמיש, באמצעות ניתוח הקשר, למידת מכונה ומודלים מתקדמים. עבור ארגונים ומפתחים, המשמעות היא יצירת תוכן ברור ומובנה, שמאפשר למערכות חיפוש ועוזרים חכמים לספק מענה מדויק ואמין גם בעברית. עיבוד שפה טבעית(Natural Language Processing NLP) הוא תת-תחום של בינה מלאכותית ובלשנות העוסק בבעיות הקשורות להבנה, פירוש ועיבוד של שפה, על מנת לגרום למחשבים "

גרפי ידע מאפשרים להפוך נתונים ומידע לידע מחובר, מובן ובר־שימוש לארגון ולאנשי AI. הם משלבים ישויות, קשרים, אונטולוגיות וטקסונומיות כדי לשפר חיפוש, אנליטיקה, קבלת החלטות ובינה מלאכותית מוסברת. עבור ארגונים, יישום נכון של Knowledge Graphs מחזק ניהול ידע, משילות נתונים וחדשנות - ומאפשר הפקת ערך עסקי אמיתי ממידע מבוזר ומורכב. הספר, The Knowledge Graph Cookbook, Recipes that work, הוא ספר שנכתב על ידי Andreas Blumaur בשיתוף Helmut Nagy, ויצא לאור בשנת 2020. הספר דן בתחום שלאט לאט

בעידן שבו בינה מלאכותית מבצעת יותר ויותר משימות אנושיות, האחריות היא להעצים אנשים ולא להחליף אותם. ארגונים ויחידים נדרשים לפתח חשיבה ביקורתית, אתיקה ולמידה מתמדת, ולהתאים תפקידים לשילוב אדם וטכנולוגיה. ההצלחה בעידן ה-AI תלויה בהכנת עובדים למציאות משתנה ולמינוף הטכנולוגיה לצמיחה אנושית וארגונית. ו KMGN. קורס KM-AI, מפגש 22. מתקרבים לסיום. היום אני מובילה את השיחה על העתיד שלנו כבני אנוש בעידן הבינה המלאכותית. ההבנות שלנו בנוגע לסוגיית כוח העבודה בעידן בינה מלאכותית משתנים שוב

קורס ניהול ידע ובינה מלאכותית. 20/07- מפגש 16. ד״ר ארט מוריי דן באתגרים וסיכונים טיפוסיים של פרויקטי בינה מלאכותית תוך הצעת כיווני פעולה בהם ניהול ידע יכול לתת ערך ולתרום לצמצום או פתרון אלו. ההמלצה הכי משמעותית, לטעמי, נוגעת בחמשת המאפיינים הידועים של נתוני-עתק (big data). חמישה מאפיינים אלו, כמה ציני, משרתים גם כסיבה לכך שנתוני-עתק הם הבטחה ופוטנציאל גדול מעין כמוהו, אך גם מהווים אתגרים משמעותיים בכל פרויקט שכזה. אם נעיין ברשימת מאפיינים אלו מקרוב- הכמות, המגוון, המהירות, ה

13 ביולי. מפגש נוסף בקורס ניהול ידע ובינה מלאכותית של KMGN – פורום שיתופי פעולה בין מדינות בתחום ניהול הידע. היום יש אורח מיוחד- ד״ר טוני...