מערכת ניהול ידע אחודה או שתי מערכות נפרדות? הטקסט סוקר את היתרונות והחסרונות של כל גישה: אחידות ושיתוף ידע מול עומס מידע ופגיעה בחוויית משתמש; מיקוד והתאמה אישית מול כפילויות ועדכון כפול. נבחנים גם פתרונות היברידיים ושיקולים כמו גודל הארגון, תרבות השיתוף ועלויות תחזוקה, כדי לבחור את המענה המתאים ביותר לצרכים.

בינה מלאכותית גנרטיבית הופכת לכלי מרכזי בארגונים, אך לצד היתרונות העסקיים והחדשנות שהיא מאפשרת, נדרשת אחריות ארגונית ברורה לשימוש בטוח, הוגן ואתי. בינה מלאכותית אחראית מבוססת על עקרונות של אבטחת מידע, פרטיות, אמינות, מניעת הטיות, שמירה על זכויות יוצרים ורגישות תרבותית. יישום גישה מערכתית לניהול סיכונים, פיקוח אנושי והטמעת מדיניות ברורה מאפשר לארגונים למנף את ה-AI לצמיחה וקבלת החלטות - מבלי לפגוע באמון, בערכים ובסטנדרטים המקצועיים. השימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) בארגונים הולך...

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 מנגנוני בקרה, הגדרת...