אמיר עוז
האם חברות פיננסיות באמת צריכות דאטה לייק?
במשך שנים הוצגו מאגרי הנתונים כהבטחה הגדולה של עולם הפיננסים ● בנקים וגופים פיננסיים השקיעו הון בתשתיות מידע, אך לעיתים קרובות הפער בין החזון למציאות התגלה כגדול במיוחד
חשבון ה-AI שמגיע כשאף אחד לא שאל מי מאשר
כשאלפי עובדים מקבלים גישה חופשית לכלי AI ואף אחד בארגון לא הגדיר מי מאשר, מי מגביל ומי בכלל רואה את המונה, החשבון בסוף החודש הוא רק הסימפטום
אם הארגון שלכם היה סטארט-אפ היום, האם הייתם מגייסים את עצמכם?
רוב הארגונים עסוקים בלשמר את הדרך שבה עבדו אתמול, בזמן שהשוק כבר מתנהל לפי חוקים אחרים לגמרי
כולם רוצים להיות AI-native – רוב הארגונים תקועים ב-Level 1
כולם קנו רישיונות, שלחו לסדנאות ומינו מנהל AI, אבל כשמסתכלים על מה שה-AI באמת רואה, עושה ומשנה בתוך הארגון, מתברר שרוב החברות עדיין תקועות ברמה הראשונה ● אן מיוּרה-קוּ מסבירה למה, ומה עושים עם זה
החוב שאף אחד לא רושם בדו"חות
איך קוד בינוני הופך להתחייבות כלכלית, למה ארגונים ממשיכים לצבור אותו, ומתי דווקא נכון לקחת אותו במודע? על כל אלו במאמר חדש של אמיר עוז
כשהאלגוריתם מתחיל לשפוט את עצמו
המהפכה השקטה של LLM as a Judge עשויה לשנות לא רק את עולם הבינה המלאכותית, אלא גם את האופן שבו מתקבלות החלטות אשראי, נמדדת אמינות ונבנית אחריות בעידן פיננסי חדש
כשה-Agent לוחץ על "שלח" לבד
כאשר מודלי AI עוברים ממענה לשאלות לקבלת החלטות, כללי המשחק הארגוני משתנים לגמרי ● מאמר חדש של אמיר עוז וטל מצרי שופך אור על נושא סוכני הבינה המלאכותית ופועלם
יום הולדת חגיגה נחמדת? כשכוונה טובה פוגשת ארגון שצמח
טקסי רווחה תמימים בארגון עלולים להפוך למכשול ניהולי - מה ניתן ללמוד מזה על תרבות, פרודוקטיביות ובגרות ארגונית? ● כך כוונה טובה הופכת לבעיה ניהולית אמיתית




