הספר “רעש” מראה כיצד שונות בלתי רצויה בשיפוטים מקצועיים פוגעת באיכות ההחלטות, גם ללא הטיות מכוונות. באמצעות זיהוי מקורות הרעש, מדידה שיטתית ושילוב כללים, מודלים וכלים אנושיים, ארגונים יכולים לצמצם שגיאות, לשפר עקביות ולקבל החלטות מדויקות והוגנות יותר. הספר ״רעש: הפגם בכושר השיפוט האנושי וכיצד אפשר להתגבר עליו״ נכתב בשנת 2021 על ידי חתן פרס נוהל לכלכלה דניאל כהנמן יחד עם אוליביה סיבוני וקאס סאנסטיין. הספר דן בתופעה שמסתבר שהיא משמעותית הרבה יותר בהיקפה משהיינו מצפים: שגיאות בש

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