משתמשי קצה במערכות ניהול ידע הם בו־זמנית לקוחות ושותפים לתהליך, ולכן יש לשלבם באפיון, בכתיבה ובתיקוף התכנים. הקמת צוות מגוון, ירידה לשטח ותיקוף פרקטי עם המשתמשים מאפשרים לגשר על פערים, לשפר שימושיות ולהבטיח מערכת רלוונטית, מאומצת ויעילה לאורך זמן. נכתב בשיתוף עם שגית סלמון התשובה הפשוטה לשאלה "משתמשי קצה – לקוחות או שותפים?" היא גם וגם. משתמשי הקצה הם גם הלקוחות של המערכת וגם השותפים בהקמתה. כולנו מודעים לכך, כולנו פועלים כך, לכאורה זה ברור מאליו. זהו תנאי להצלחה. אך לעיתים,

בינה מלאכותית סוכנת (Agentic AI) מסמנת מעבר מבינה ריאקטיבית, המגיבה לפרומפטים, לבינה פרואקטיבית הפועלת באופן עצמאי להשגת יעדים. בניגוד למודלים מסורתיים של Generative AI, סוכני AI מסוגלים לאסוף מידע ממקורות מרובים, לתכנן מהלכים מרובי-שלבים, להפעיל כלים חיצוניים, לקבל החלטות מבוססות הקשר - וללמוד מהביצועים שלהם לאורך זמן. השילוב בין תכנון, ביצוע, בקרה ולמידה יוצר מערכות אוטונומיות היכולות לנהל תהליכים מורכבים בניהול ידע, ברפואה, בפיננסים ובתעשייה. עם זאת, יישום אפקטיבי מחייב מנ

בינה מלאכותית מולטימודאלית (Multimodal AI)  היא טכנולוגיה המשלבת טקסט, תמונות, וידאו ואודיו כדי להבין הקשרים מורכבים ולספק תובנות מדויקות יותר. בניגוד למודלים חד־ערוציים, היא מעבדת כמה סוגי מידע במקביל ומייצרת הבנה הוליסטית של סיטואציות בעולם האמיתי. השילוב בין מקורות נתונים שונים משפר קבלת החלטות, מאפשר אינטראקציה טבעית יותר בין אדם למחשב, ותומך ביישומים מתקדמים בתחומים כמו רפואה, תחבורה חכמה, שירות לקוחות וחינוך. מהי בינה מלאכותית מולטימודאלית? בינה מלאכותית מולטימודאלית(Mu

הספר How to Take Smart Notes.docx: One Simple Technique to Boost Writing, Learning and Thinking נכתב על ידי Sonke Ahrens בשנת 2017...