הסייבר הישראלי מככב ברשימת סייבר 60 של המגזין פורצ'ן ל-2027, שפורסמה אתמול (ד'), כאשר 29 מהחברות שנכללות בה הן ישראליות או שנוסדו על ידי ישראלים. זו השנה הרביעית ברציפות שבה מתפרסמת הרשימה, שפורצ'ן ערך בסיוע לייטספיד ונצ'רס ו-AWS. יותר מ-300 חברות נבחנו לרשימה, על בסיס הכנסות, צמיחה וביצועים עסקיים. החברות שנכנסו אליה חולקו לכאלה שנמצאות בשלב מוקדם (Early stage), בשלב של צמיחה מוקדמת (Early growth stage) ובשלב צמיחה (Growth stage). מיהן החברות הישראליות שנבחרו? הנוכחות הישראלית ברשימה נעה מחברות בעלות פלטפורמות ארגוניות מבוססות ועד דור חדש של סטארט-אפים. שש מ-20 החברות שפורצ'ן ושותפיה בחרו לקטגוריית שלב הצמיחה ברשימה הוקמו בידי ישראלים, ובקטגוריות הצעירות חלקן גדול אף יותר: 11 מ-20 בשלב הצמיחה המוקדמת (55%) ו-12 מ-20 בשלב המוקדם (60%). החברות הישראליות שכלולות ברשימה הן: בשלב המוקדם – A סקיוריטי, אקט סקיוריטי, אייר סקיוריטי, ארטמיס סקיוריטי, אסטליה, בולד סקיוריטי, קורמה לאבס, סיילייק, פרונטיר סקיוריטי, גלואו, ניאו ועוז סקיוריטי; בשלב הצמיחה המוקדמת – בלינק אופס, קלאץ' סקיוריטי, דיסקופ, Irregular, לינקס סקיוריטי, נומה סקיוריטי, אושן, אוניקס סקיוריטי, רקו, 7AI, ו-ווגה; ובשלב הצמיחה – קייטו נטוורקס, סיירה, Eon, איילנד, טורק ואפווינד סקיוריטי. שלמה קרמר, ממייסדי קייטו נטוורקס. צילום: אקליפס מדיה וליאוניד יעקובוב מבט על כמה מהחברות קייטו נטוורקס משלבת תקשורת ארגונית ואבטחת מידע בפלטפורמת ענן גלובלית. היא מחילה מדיניות אחידה על משרדים, עובדים מרחוק, יישומי ענן ושירותי AI, ומאפשרת לצוותי האבטחה לראות את הפעילות בסביבות האלה ולאכוף בהן את אותם כללים. החברה הוקמה על ידי שלמה קרמר וגור שץ. ברבעון השני של 2026 היו לה יותר מ-4,800 לקוחות והכנסות שנתיות חוזרות (ARR) של מעל 415 מיליון דולר. איילנד, שהקימו דן אמיגה ומייק פיי, החלה בפיתוח דפדפן ארגוני והרחיבה את פעילותה לבקרה על העבודה שמבצעים אנשים וסוכני AI. הפלטפורמה שלה משלבת ניהול גישה ליישומים וזהויות, הגנת מידע ובקרות רשת, ומאפשרת לארגונים לשלוט בפעולות תוך כדי העבודה. בחודש שעבר איילנד הודיעה על גיוס של 400 מיליון דולר לפי שווי של 6.4 מיליארד. מימין: מייק פיי ודן אמיגה, מייסדי איילנד. צילום: אנטוניו דלוצ'י נומה סקיוריטי מגינה על יישומי וסוכני בינה מלאכותית לאורך מחזור חייהם, באמצעות גילוי, בדיקות אבטחה, בקרת גישה והגנה בזמן הפעולה. הפלטפורמה בוחנת את ההרשאות וסביבת העבודה של הסוכן לצד המשימה שקיבל והתנהגותו בפועל, ובכך מאפשרת לצוותי האבטחה להתערב בפעולות מסוימות שלו. החברה הוקמה ב-2023 על ידי ניב בראון ואלון טרון, וגייסה עד כה 132 מיליון דולר. ארט סקיוריטי מצמצמת גישה מיותרת בסביבות ענן. הפלטפורמה משלבת מידע על הרשאות, קישוריות ברשת וצורכי היישומים, כדי לזהות לאילו משאבים משתמשים ומערכות יכולים להגיע בפועל. על בסיס זה היא מסייעת לצוותי האבטחה להסיר גישה שאינה נחוצה ולסגור נתיבי תקיפה, תוך התחשבות ביישומים הפעילים. החברה הוקמה אשתקד על ידי יונתן לנגר, איתי קירשנבאום, סטפן גולדברג ועילי פלח, ונחשפה ביולי האחרון עם גיוסים בהיקף של 60 מיליון דולר. אסטליה מזהה אילו חולשות תוקפים יכולים לנצל בסביבה המסוימת של הארגון. הטכנולוגיה שלה ממפה נתיבי רשת, הגדרות ובקרות אבטחה, ובודקת אם מתקיימים התנאים הדרושים לניצול החולשה. כך יכולים הצוותים למקד את הטיפול בחשיפות שתוקפים יכולים להגיע אליהן ולמצוא גם חלופות להתקנת עדכוני תוכנה, כגון שינוי בבקרות הרשת. אסטליה הוקמה על ידי אלון נוי, נדב אוסטרובסקי ורועי רג'ואן, ובפברואר האחרון נחשפה והודיעה על גיוסים בהיקף של 35 מיליון דולר. מייסדי אסטליה. מימין: נדב אוסטרובסקי, אלון נוי (נויהאוז) ורועי רג'ואן. צילום: נתנאל טוביאס בולד סקיוריטי מגינה על מידע רגיש במחשבי העובדים של הארגון. מודלי ה-AI שלה פועלים על המחשב עצמו, ומנתחים את תוכן המידע ואת ההקשר שבו מתבצעת הפעולה, כדי להבחין בין עבודה לגיטימית להעברה מסוכנת לחשבון פרטי או לכלי בינה מלאכותית. הפלטפורמה משלבת מניעת דליפת מידע, טיפול בסיכונים פנימיים ובקרה על השימוש ב-AI. בולד הוקמה על ידי נתי חזות, הדר קרסנר ועומרי מליס, ונחשפה במרץ האחרון עם גיוסים של 40 מיליון דולר. קורמה לאבס מפתחת מודלי בסיס לסייבר הגנתי ומפעילה באמצעותם סוכני AI שעובדים לצד צוותי האבטחה בכלים הקיימים של הארגון. הסוכנים מנתחים נתוני אבטחה ומבצעים משימות הגנה, והארגון קובע אילו פעולות דורשות אישור אנושי. החברה הוקמה בשנה שעברה על ידי אלון פלודה ונחשפה באוגוסט האחרון עם גיוס סיד של 60 מיליון דולר. ניאו מאפשרת לארגונים לשלוט בתוכנות שמקבלות יכולות פעולה עצמאיות. הפלטפורמה שלה מאתרת סוכנים, תוספים ורכיבי תוכנה נוספים, בוחנת את ההגדרות שלהם ומפקחת על פעולותיהם בתוך יישומים. צוותי האבטחה יכולים לאפשר פעולה, לחסום אותה או לדרוש אישור אנושי לפני שהיא משפיעה על מידע רגיש או על מערכות הארגון. מקימי החברה הם ניק וורנר, שלומי סאלם וערן שירזי. השלושה חשפו אותה ביולי האחרון, עם הודעה על גיוס בסך של 100 מיליון דולר.

פורטינט סיימה את הרבעון השלישי של השנה עם תוצאות טובות, שעקפו את תחזיות האנליסטים – כך עולה מהדו"חות הכספיים שהיא פרסמה אמש (ד'). למרות זאת, המשקיעים לא ראו את התוצאות בחיוב, בלשון המעטה, והביאו לצניחה של 23% בשער המניה שלה עם פתיחת המסחר בוול סטריט היום. התוצאות הכספיות החברה הציגה ברבעון גידול של 20% בהכנסות ל-2.1 מיליארד דולר, כאשר סך הכנסות ממוצרים צמח ב-37% ל-559.3 מיליון. אלא שהתוצאות האלה הן בין הסיבות לירידה במניית פורטינט היום, משום שהן מציגות האטה בקצב הצמיחה שלה: הכנסות החברה גדלו ברבעון הקודם ב-26%, וההכנסות ממכירות מוצרים זינקו ב-52%. יצוין כי גם כמה חברות סייבר נוספות יורדות היום בנאסד"ק – בהן פאלו אלטו, קראודסטרייק, זיסקיילר וצ'ק פוינט, אולם בשיעורים קטנים יותר. בחזרה לצד החיובי: הן הרווח הנקי והן הרווח למניה של פורטינט רשמו עליות יפות, של 39% ו-23%, בהתאמה. הרווח הנקי עמד על 635.5 מיליון דולר והרווח למניה הגיע ל-91 סנט – חמישה סנט מעל לתחזיות. כמו כן, צבר ההזמנות של החברה הגיע ברבעון לסך של 2.34 מיליארד דולר – צמיחה של 29% משנה לשנה. סך המזומנים של פורטינט מפעולות תפעוליות עמד על 964 מיליון דולר ותזרים המזומנים החופשי – על 865 מיליון. ברבעון הרביעי, ענקית האבטחה והסייבר חוזה הכנסות של 2.155 עד 2.245 מיליארד דולר, והתחזית של החברה לגבי ההכנסות השנתיות עומדת על 8.125 עד 8.215 מיליארד. "ביצועים חזקים וביקוש רחב למוצרים" קן זי, מייסד, יו"ר ומנכ"ל פורטינט, אמר כי "אנחנו מרוצים מאוד מתוצאות הרבעון השלישי המצוינות שלנו, המשקפות ביצועים חזקים וביקוש רחב בכל תיק המוצרים שלנו – מה שמאפשר לנו להעלות את תחזית ההזמנות ל-2026 בפעם השלישית השנה". לדבריו, "המומנטום החזק שלנו מונע על ידי המובילות המתמשכת שלנו בעידן הבינה המלאכותית. ככל שה-AI מציגה משטחי תקיפה חדשים לחלוטין, אבטחת הרשת נותרה הבסיס הקריטי של אבטחת הבינה המלאכותית. גישת הפלטפורמה המאוחדת שלנו, המופעלת על ידי מערכת ההפעלה FortiOS שלנו וטכנולוגיית FortiASIC הקניינית, מאבטחת תשתית בינה מלאכותית קריטית, תוך אספקת ביצועים מובילים בתעשייה ועלות בעלות כוללת נמוכה משמעותית". אירועים בולטים במהלך הרבעון פורטינט הדגישה כמה אירועים בולטים שהתרחשו ברבעון, ביניהם: הכרזה על FortiGuard Inline AI Security Service – שירות חדש מבוסס ענן, שמעניק ללקוחות FortiGate בדיקה והגנות ייעודיות לבינה מלאכותית, וכן מאפשר לארגונים לקבל נראות עמוקה יותר לפעילות ה-AI ולעצור איומי בינה מלאכותית ודליפת מידע באמצעות פתרונות פורטינט שבהם הם כבר משתמשים. בנוסף, הוכרז שירות FortiLink SASE, שמפשט את הדרך שבה ארגונים מאבטחים סניפים קטנים, אתרים מרוחקים ומיקומים מבוזרים אחרים, ללא צורך בפיירוול ייעודי באתר. עוד התפתחות היא הבחירה של אנבידיה בפורטינט לשותפת ארכיטקטורת הייחוס המובילה של OpenShell לאבטחת AI. כמו כן, פורטינט ואורקל הכריזו על שילוב OCI Enterprise AI עם FortiAIGate, כדי להגן על אפליקציות וסוכני AI ולנהל אותם בקנה מידה רחב, תוך שמירה על נראות ושליטה. מיקרוסופט בחרה בחברה להצטרף למערך השותפים הריבוני שלה,Sovereign Partner Ecosystem, במטרה לספק יחד פתרונות אבטחת AI ריבוניים ואמינים לתעשיות שיש עליהן רגולציה כבדה.

מיקרוסופט סיימה את הרבעון הראשון של השנה הכספית 2027 עם תוצאות טובות, שהושפעו בין היתר מעלייה גדולה בפעילות תשתיות הענן Azure שלה ועלו על תחזיות האנליסטים. הדו"חות החיוביים הביאו לעלייה של 4% במניית הענקית מרדמונד במסחר המאוחר אמש (ד'). ההכנסות של מיקרוסופט הציגו עלייה רבעונית של כ-19% ל-92.28 מיליארד דולר, כאשר האנליסטים חזו, בממוצע, שהן יעמדו על 90.69 מיליארד. ההכנסות שלה מתשתיות ענן הציגו זינוק של 48% ל-33.2 מיליארד – מעל שליש מכלל הכנסות החברה ברבעון. הכנסות הענן שלה, באופן כללי, הגיעו ל-63.9 מיליארד דולר. הרווח הנקי למניה היה גדול ב-4% מהצפי בשוק ועמד על 4.89 דולר – 1.6 דולר יותר מהצפי האנליסטי. ההוצאות ההוניות והחכירות המימוניות – פחות מהתחזיות אחד הנתונים המשמעותיים בדו"חות של מיקרוסופט הוא ההוצאות ההוניות והחכירות המימוניות, שהגיעו ביחד ל-45.2 מיליארד דולר – פחות מהתחזיות של המומחים, שצפו שהן יגיעו ל-50 מיליארד. ב-"חכירות מימוניות" הכוונה היא למבני חוות השרתים והדאטה סנטרים הרבים שמיקרסופט חוכרת, כמו גם לחכירת ציוד מחשוב ושרתים מתקדמים – לצורך אחסון הנתונים וכוח המחשוב שה-AI שלה דורשת. זאת, לצד מרכזי המחשוב וחוות השרתים שהיא בונה בעצמה. באשר לרווחיות, החברה סיימה את הרבעון עם רווח נקי של 36.63 מיליארד דולר – זינוק של 32% לעומת הרבעון המקביל בשנה הכספית 2026. הרווח התפעולי עלה בכ-21% לקצת פחות מ-46 מיליארד. תזרים המזומנים של הענקית מרדמונד עמד בסוף הרבעון על 18.6 מיליארד דולר – הרבה מעל התחזיות בוול סטריט, שצפו שהוא יעמוד על 8.54 מיליארד. תזרים המזומנים הגדול של מיקרוסופט עומד בניגוד לאלה של חברות ענק אחרות כגון אלפבית ומטא, שעברו לקחת יותר הלוואות. לשם השוואה, אלפבית דיווחה אמש בדו"חות הרבעוניים שלה על תזרים מזומנים שלילי של 9.07 מיליארד דולר. "התוצאות של מיקרוסופט – משקל נגד לאלה של אלפבית ומטא" האנליסט הבכיר ג'סי כהן מ-Investing.com אמר כי "התוצאות של מיקרוסופט לרבעון הראשון היו הכי 'נקיות' שאפשר לחברה בגודל שלה. התוצאות שלה הן משקל נגד לאלה של מטא ואלפבית, החיו מחדש את הפחד מההוצאות הגדולות על AI. הביקוש עדיין גדול מההיצע, צבר ההזמנות ענק והתשואות סוף סוף באות לידי ביטוי ברווחים ובהכנסות". מנכ"ל מיקרוסופט, סאטיה נאדלה, אמר לאחר פרסום התוצאות כי "אנחנו מספקים ללקוחות יותר יכולות, בחירה, שליטה וקוסט אפקטיביות. על ידי סיוע לארגונים לבנות ולהיות הבעלים של הבינה שלהם, ולקבל בטיחות סוכנים ברמה שניתן לתת בה אמון, אנחנו מגדילים את מנועי הצמיחה ואת ההשפעה שלנו בעולם האמיתי בכל תעשייה שהיא". לדברי איימי הוד, סגנית נשיא וסמנכ"לית הכספים של מיקרוסופט, "סיפקנו התחלה טובה לשנה הכספית שלנו, עם עלייה של 30% בהכנסות הענן שלנו משנה לשנה. התוצאות עלו על התחזיות בהכנסות, ברווח התפעולי וברווח למניה".

רדיט (Reddit) הודיעה על שינוי בפיד הראשי שלה, שבמסגרתו הוא יפוצל לשתי לשוניות נפרדות: For You, שתציג המלצות מותאמות אישית, ו-Following, שתאפשר למשתמשים להתעדכן בפוסטים מהקהילות שאליהן הצטרפו. המהלך נועד להקל על גילוי קהילות ודיונים חדשים, לצד האפשרות להמשיך ולעקוב אחר התכנים שהמשתמשים בחרו לראות. עד כה הציגה רדיט בפיד הראשי שילוב של פוסטים מקהילות שהמשתמש הצטרף אליהן והמלצות על תכנים מקהילות אחרות. כעת החברה מפרידה בין שתי האפשרויות, בדומה למודל שכבר אומץ ברשתות חברתיות אחרות, ובהן טיקטוק ואינסטגרם. גם אינסטגרם מרחיבה את אפשרויות ההתאמה האישית, ולאחרונה הוסיפה כלי המאפשר למשתמשים להשפיע על האלגוריתם של סרטוני ה-Reels. המלצות אישיות או תכנים מהקהילות הקבועות לשונית For You תשלב פוסטים מהקהילות שאליהן המשתמש הצטרף עם המלצות על תכנים וקהילות נוספות, בהתאם לתחומי העניין שלו. המטרה היא לחשוף משתמשים לדיונים ולנושאים שלא היו נתקלים בהם בהכרח באמצעות הקהילות שבהן הם כבר חברים. לעומתה, לשונית Following תתמקד בפוסטים מהקהילות שהמשתמש בחר להצטרף אליהן, ללא שילוב המלצות על קהילות חדשות. כך יוכלו משתמשים שמעדיפים חוויית גלישה ממוקדת להמשיך להתעדכן בדיונים שמעניינים אותם, בלי להסתמך על מנגנון ההמלצות לצורך גילוי תכנים נוספים. לפי הודעת החברה, ניתן יהיה לעבור בין שתי הלשוניות בכל עת, והאפליקציה תזכור את הלשונית האחרונה שבה השתמש הגולש. לאחר הבחירה, זו תהיה הלשונית שתוצג גם בפעם הבאה שיפתח את השירות. רדיט רוצה שהמשתמשים יגלו יותר קהילות השינוי הוא חלק ממאמץ רחב יותר של רדיט להגדיל את החשיפה לתכנים ולדיונים בפלטפורמה. החברה מבקשת לעודד משתמשים לגלות קהילות חדשות, להשתתף בשיחות ולהיחשף לנקודות מבט נוספות, גם מחוץ לתחומי העניין שבהם הם פעילים באופן קבוע. רדיט אינה היחידה שמנסה לחבר בין המלצות על תוכן לבין השתתפות בדיונים. מוקדם יותר השנה השיקה מטא אפליקציה שמזכירה את רדיט ומבוססת על דיונים בקבוצות, כחלק מניסיונותיה להרחיב את הפעילות החברתית סביב תחומי עניין משותפים. למרות השינוי במבנה הפיד, המלצות מותאמות אישית אינן תכונה חדשה ברדיט. החברה כבר משתמשת במנגנוני למידת מכונה כדי לדרג פוסטים ולהציע תכנים, בין היתר על סמך הקהילות שאליהן המשתמש הצטרף, ההצבעות שלו והפעילות הקודמת שלו בפלטפורמה. החידוש הנוכחי מעניק למשתמשים הפרדה ברורה יותר בין המלצות לבין תכנים מהקהילות שבחרו. המהלך מצטרף למגמה רחבה יותר, שבמסגרתה גם יו-טיוב מאפשרת למשתמשים ליצור פיד אישי באמצעות הוראות בשפה טבעית. בכך ממשיכה רדיט להתקרב למודל המקובל ברשתות חברתיות אחרות, שבהן אלגוריתמים ממלאים תפקיד מרכזי בקביעת התכנים המוצגים למשתמשים. עם זאת, האפשרות לעבור ללשונית המתמקדת בקהילות שהמשתמש בחר מעניקה לו מידה מסוימת של שליטה בתוכן המוצג. בהמשך: יותר שליטה בתכנים המומלצים רדיט מתכננת להמשיך ולפתח את אפשרויות ההתאמה האישית של הפיד, ובוחנת דרכים נוספות שיאפשרו למשתמשים להשפיע על ההמלצות שהם מקבלים. בין האפשרויות שהחברה הזכירה נמצאות הסתרת פוסטים וסימון תכנים שהמשתמש מעוניין לראות פחות מהם. החברה בוחנת גם דרכים חדשות להצגת תכנים קיימים, לרבות גרסאות קוליות וגרסאות וידיאו של פוסטים ודיונים פופולריים. הרעיון הוא לאפשר למשתמשים לגלות מחדש שיחות מעניינות, גם כאלה שהתפרסמו לפני זמן רב. השקת הפיד החדש תתבצע בהדרגה ברחבי העולם במהלך השבועות הקרובים. ברדיט מקווים שהשינוי יקל על משתמשים למצוא קהילות רלוונטיות, אך הצלחתו תהיה תלויה גם באיכות ההמלצות וביכולתם של המשתמשים לשלוט בתכנים שמוצגים להם.

ארגונים משקיעים משאבים רבים בהגנה מפני מתקפות סייבר, אך לא תמיד מקדישים תשומת לב מספקת לאיומים שעלולים להיכנס לרשת דרך קבצים, מחשבים חדשים והתקנים חיצוניים. בני צ'רני, מייסד ומנכ"ל חברת הסייבר האמריקאית OPSWAT, המתמחה בהגנה על תשתיות קריטיות, מסביר בראיון לאנשים ומחשבים מדוע האיומים הללו הופכים למורכבים יותר בעידן הבינה המלאכותית, כיצד ניתן להתמודד איתם באמצעות טכנולוגיות מניעה, ומה צריכים ארגונים לעשות כדי לצמצם את הסיכונים. ארגונים משקיעים משאבים עצומים בסייבר. איפה בכל זאת נמצאת נקודת התורפה הגדולה שלהם? "הרבה ארגונים משקיעים במערכות מתקדמות להגנה על הרשת, אבל לא תמיד בודקים מספיק טוב מה הם מכניסים לתוכה. זה יכול להיות קובץ שהגיע מספק חיצוני, מחשב נייד חדש שנרכש לעובד או אפילו התקן USB. לכאורה מדובר בפעולות יומיומיות, אבל כל אחת מהן יכולה להפוך לנקודת כניסה למתקפה. הבעיה היא שברגע שקובץ או התקן זדוני כבר נמצאים בתוך הרשת, הנזק עלול להיות משמעותי". האם הבינה המלאכותית הופכת את המצב למסוכן יותר? "בהחלט. אנחנו רואים כיצד הבינה המלאכותית מנגישה יכולות תקיפה שבעבר היו שמורות בעיקר לגופי מודיעין ולארגונים בעלי משאבים גדולים. היום אפשר להשתמש בכלים האלה כדי לפתח קוד זדוני, לאתר חולשות ולהתאים מתקפות במהירות. המשמעות היא שארגונים צריכים להתמודד עם מספר גדול יותר של איומים, שחלקם משתנים כל הזמן. מצד שני, אני לא חושב שצריך לפחד מבינה מלאכותית. ארגון שלא יאמץ את הטכנולוגיה הזאת עלול להישאר מאחור. האתגר הוא לאפשר חדשנות בלי לוותר על השליטה ועל האבטחה". מעבדת OPSWAT בישראל צילום: יח״צ מה המשמעות של מעבר מאבטחת סייבר המבוססת על זיהוי לאבטחה המבוססת על מניעה? "במשך שנים התעשייה התמקדה בזיהוי קוד זדוני. אבל מה קורה כשמגיע איום חדש שעדיין לא מוכר למערכות ההגנה? הגישה שלנו היא לבדוק ולטפל במידע לפני שהוא מגיע למערכות הארגוניות. למשל, באמצעות טכנולוגיית Deep CDR אנחנו יכולים לפרק קבצים ולבנות אותם מחדש ללא רכיבים שעלולים להיות מסוכנים. אנחנו משלבים גם סריקה באמצעות מנועי אבטחה מרובים ומערכות להעברת מידע מבוקרת בין רשתות. אנחנו לא מסתפקים בלשאול אם הקובץ מסוכן, אלא פועלים כדי שלא יכניס איתו סיכון מיותר". מדוע ההגנה על תשתיות קריטיות מורכבת במיוחד? "חשבו על בית חולים, תחנת כוח, מערכת מים או גוף ביטחוני. אלה ארגונים שבהם השבתת מערכת מחשוב עלולה לפגוע בשירות חיוני ואפילו לסכן חיים. יש בהם שילוב מורכב של מערכות IT, מערכות תפעוליות, ציוד ישן וחדש ורשתות מבודדות. לכן נדרשות טכנולוגיות ייעודיות, לרבות שערים חד-כיווניים שמאפשרים העברת מידע בלי לפתוח נתיב תקשורת חוזר לרשת הרגישה. אנחנו פועלים לאורך שרשרת העברת המידע, מהענן ועד לתחנות הקצה". איזה איום לדעתך מנהלי מערכות מידע עדיין נוטים להמעיט בחשיבותו? "התקנים פיזיים ושרשרת האספקה. מצלמות אבטחה, התקני USB, מחשבים ואפילו כבלי טעינה עלולים להכיל חולשות או יכולות זדוניות. יש לנו קבוצת מחקר בשם 515, שעוסקת באיתור חולשות כאלה. ארגון צריך לשאול לא רק מי מתחבר לרשת שלו, אלא גם האם אפשר לסמוך על הציוד שמתחבר אליה". מה העצה שלך למנהל IT שהתקציב שלו מוגבל? "לא להתחיל מקניית עוד מוצר. קודם להבין אילו מערכות הן הקריטיות ביותר, מאיפה נכנס המידע ואיפה קיימות נקודות החולשה. אין פתרון אחיד לכל ארגון. בסופו של דבר, אבטחת מידע טובה היא לא מספר הכלים שהתקנת, אלא היכולת שלך למנוע מאיום להפוך לאירוע שמשבית את הפעילות העסקית".

שוק מחשבי ה-AiO – מחשבים נייחים שמציעים מערכת מלאה שמצליחה להסתתר היטב מאחורי מסך – ממש לא נעלם. הוא שומר על יציבות, וגם בעידן של עליות המחירים הגבוהות, הוא לא חורג מהשורה, ומצליח לשרוד. הסיבה העיקרית לכך היא שמחשב ה-AiO מציע ללקוחות הפוטנציאליים מכשיר שהם לא צריכים להתעסק איתו יותר מדי. בעיקרון, רק לחבר לחשמל ולהתחיל לעבוד. כך הם לא צריכים לחשוב על מנהלי התקנים, איזה לוח ומעבד לבחור, ועוד החלטות שונות, שלא כל מי שאינו מקצוען אוהב לקבל. ויש עוד סיבה, משנית בדרך כלל – אבל בולטת: זה מחשב בשיטת הכול כלול ולעתים קרובות, מחשבים כאלה הם מלאים, מעוצבים היטב ומושכים את העין. זה נכון במיוחד במקרה של ה-Yoga AiO i Aura Edition 32IPH11 מבית לנובו – הוא נראה נפלא. העיצוב השונה להבדיל ממחשבי הכול כלול אחרים, ל-Yoga AiO i Aura Edition החדש אין רגלית שמשאירה את המסך באוויר, כשהיא זו שמספקת את היציבות. במקום זאת, יש מעמד שנפתח לאחור ומכיל את החיבורים השונים, וכדי לספק את היציבות מקדימה, המסך יושב על השולחן. טוב, זה לא בדיוק מסך, אלא תוספת פלסטיק שקוף וייחודי, שנמתחת לכל האורך של המסך, מקצה לקצה, ומספקת עיצוב כולל ייחודי מאוד. עם המסגרת הדקיקה יחסית מסביב לחלקים האחרים של מסך ה-31.5 אינץ', זה עיצוב שפשוט נראה טוב. טוב מאוד. התוספת הזאת לא סתם שקופה: בקצה שלה יש שילוב של מערכת תאורת RGB שקשה לראות היכן היא בדיוק ממוקמת, אבל היא מוסיפה הרבה צבע לחיים. אחרי שינוי קל ב-BIOS, והמערכת מסבירה בדיוק איך לעשות זאת, העברתי את השליטה להגדרות התאורה הדינמית של Windows 11, שמאפשרת להגדיר בקלות צבעים, סוגי תאורה ועוד – והכול מוגש באופן עדין נעים לעין. תצוגה נהדרת גודל המסך הופך את ה-Yoga AiO i Aura Edition 32IPH11 לכזה שמתאים מאוד למי שלא רוצה טלוויזיה נוספת בבית, והתצוגה מלבבת. פאנל OLED עם שחורים מצוינים, רזולוציית 4K, צבעים חמים ומושכים, דיוק צבעים בכיול מהמפעל, קצב ריענון גבוה יחסית של 165 הרץ וניגודיות נאה של 1,500,00:1 הופכים את העבודה והבילוי עם המחשב הזה לחוויה אמיתית. בגודל כזה אפשר בקלות לעבוד עם שני מסכים בגודל מלא, זה לצד זה, לראות סרט באורך מלא ביחס היבט של 16:9, או לגלוש בקלות ובצד זה לכתוב הערות במסמך. שלא לדבר על עבודה מרחוק באמצעות מצלמת הרשת האיכותית, שמציעה חיישן בגודל של 16 מגה-פיקסל במגרעת מעל המסך. אמנם זהו, מעצם טבעו, מחשב/מסך שאי אפשר לשנות את גובהו, אבל המצלמה זיהתה אותי היטב גם בישיבה על כיסא מטבח רגיל וגם בעמידה. בצד הימני, ליד כפתור ההפעלה/כיבוי, יש מתג פיזי לכיבוי המצלמה, לטובת שמירה על הפרטיות. המצלמה והשימוש בה נמצאים בלב הרבה מפעילות ה-AI שמציע המחשב, כמו גם במערכת הקול המצוינת שלו. זו מבוססת על שני וופרים בהספק של חמישה וואט האחד ושני טוויטרים בהספק של שלושה וואט האחד, ועל ארבעה מיקרופונים שמפוזרים לאורך המחשב. הבינה המלאכותית שהמחשב הזה כולל מסייעת לביצוע שיחות וידיאו, כולל בנות מספר אנשים, עם אפשרות מעקב ושמירה על הדובר במסגרת, יכולות תרגום שהולכות ומתקדמות, ועוד. ה-Yoga AiO i Aura Edition 32IPH11 של לנובו. צילום: יח"צ לנובו שילבה במחשב את AI Turbo Engine, שהיא ערכת כלי AI שלומדת את הביצועים שלו ומסייעת לשפר אותם באופן אוטומטי. יחד עם יכולות ה-Aura – ביניהן מקש mode, שמאפשר להתאים בקלות את הביצועים של המחשב למה שעושים באותו רגע – מדובר במכונה מודרנית שמתאימה גם לשימושי AI לא מעטים, אם כי פחות בקצה. התצורה הגרסה החדשה של ה-Yoga AiO i Aura Edition מבית לנובו מבוססת על המעבד Core Ultra X7 358H של אינטל, שמציע 50TOPS ומהירות טורבו של 4.8 גיגה-הרץ, על 16 ליבותיו. הוא מגיע גם עם שבב גרפי חזק בדמות Arc B390, אף הוא של אינטל, שמורכב מ-12 ליבות Xe3. המחשב הזה לא מספיק למשחקים הכי מודרניים, אבל ביותר מבדיקה אחת הוא הראה שהוא מסתדר היטב, במצב המתאים, עם משחקים ישנים יותר, שדרשו עד עתה כרטיסי מסך ייעודיים. בנוסף, יש 32 גיגה-בייט זיכרון RAM מסוג LPDDR5X-9600, וכן שני כונני אחסון מסוג SSD M.2 2280 PCIe 4.0×4 NVMe, בנפח 1 טרה-בייט כל אחד. המחשב מגיע עם ערכת העכבר/מקלדת האלחוטיים Lenovo 800 Wireless Multi-Mode Premium, שתומכים בעד שלושה מחשבים ומתחברים באמצעות דונגל שכבר משולב במחשב. עם זאת, בהתחלה צריך לחבר אותם פיזית, עד שהמחשב מסיים את הגדרתו. זו ערכה שמציעה קצת יותר ממשהו בסיסי, וגם היא מעוצבת היטב. היא אמורה להספיק לרוב השימושים, ואפשר להשתמש בה גם עבור המחשב הנייד. בעזרת מערכת הניהול של לנובו, ניתן להגדיר אותה היטב לשימושים שצריכים – כולל, איך לא, תפעולי AI. נכון לעת כתיבת שורות אלו, המחיר של ה-Yoga AiO i Aura Edition 32IPH11 עומד על כ-13,600 שקלים. נכון שזה יקר, אבל כל השוק יקר הרבה יותר משהיה, ובמחשב הזה יש יחסית די הרבה זיכרון ומסך פשוט נפלא, שיכול לשמש גם כטלוויזיה לכל דבר ועניין.

שמונה וחצי בבוקר, לקוח מתקשר ומבקש לדחות את המסירה משעה 10:00 לשעה 12:00. מנהלת התפעול מזינה את השינוי בקובץ תוך שנייה. בעיה אחת: המחסן כבר הדפיס את סדר ההעמסה לפי הגרסה הישנה, הנהג יוצא לדרך לפי תוכנית החלוקה הישנה, המוקד רואה סטטוס שלא מתאים למציאות, ועד שהטעות מתגלה, שתי מסירות נדחות והלקוח כבר בטלפון. איש לא טעה בגדול. כל אחד עשה בדיוק את מה שהיה אמור לעשות. הבעיה היא שאף אחד מהם לא עבד מתוך אותו מקור מידע. זו לא תקלה חד-פעמית. זו התנהלות יומיומית בהמון ארגוני הפצה, כי ה-Excel קיבלה תפקיד שמעולם לא נועד לה. התוכנה נבנתה כדי לחשב, לבדוק תרחישים ולהפיק דו"חות – לא כדי לנהל מערך חי, שבו הזמנות זזות, לקוחות משנים דעה ונהגים נמצאים בדרך בזמן שמישהו במשרד מנסה לעדכן אותם. לפני שהמערכת יכולה להמליץ, היא צריכה להבין מה באמת קורה בשטח. מספר המפתיע פחות ממה שהוא צריך בסקר גלובלי של 164 אנשי מקצוע בתחום תכנון המכירות והתפעול (S&OP או IBP), נמצא כי 81.1% עדיין מנהלים את התכנון ב-Excel או ב-Google Sheets, גם בחלק מהארגונים הגדולים שבהם פועלות מערכות ERP מתקדמות (ראו סקר S&OP מלא). גם בלוגיסטיקה עצמה התמונה דומה. בסקר קטן ולא מייצג שערך ספק הפתרונות Cargoclix בקרב 55 מלקוחותיו (ראו ממצאי סקר Cargoclix), כמעט 35% דיווחו שהמעברים בין גיליונות Excel, הודעות מייל ושיחות טלפון מסבכים משמעותית את התפעול היומיומי. התוכנה שבה עושים שימוש במערכת ההפצה פשוט אינה הנכונה. Excel. צילום: תמונת אילוסטרציה באמצעות AI כל מחלקה מחזיקה גרסה אחרת של המציאות לרוב זה לא מתחיל ככשל טכנולוגי, אלא ככשל ארגוני. לכל מנהל תפעול ותיק יש את "הקובץ שלו": נוסחאות שנצברו במשך שנים, קיצורים, הערות שרק הוא מפענח. זה נשמע כיתרון, אבל זהו סיכון מרוכז, כי כשהאדם בחופשה, הארגון כולו ממתין לו. באותה מידה, כל מחלקה יצרה במשך השנים את ה-Excel שמתאים לה: התפעול מנהל מסלולים בגיליון אחד, השירות עוקב אחרי פניות בגיליון שני, הכספים מתאמים חשבוניות בשלישי. אף אחד לא תכנן זאת כך. זו תוצאה טבעית של מחלקות ואנשים שפתרו כל אחד את הבעיה המיידית שלו, בלי מנגנון שמדבר באותה השפה. התוצאה היא ארגון שבו שלוש מחלקות יכולות להחזיק שלוש גרסאות שונות לאותה מסירה, ואף אחת מהן אינה שגויה מנקודת המבט הצרה שלה. ניסוי קטן מהשטח: אותה שאלה, תשובות שונות סקר קטן ולא מדעי שערכתי בשיחות עם מנהלי תפעול והפצה המחיש לי עד כמה התופעה מוכרת – כששאלתי מנהלת תפעול כמה גרסאות של אותה מסירה קיימות אצלם באותו בוקר, היא ספרה בקול: "אחת במחסן, אחת במוקד, אחת בקובץ שלי ואחת אצל הנהג".  מנהל אחר, ששאלתי כיצד הוא מוודא שקו החלוקה עודכן, ענה בפשטות: "אני מתקשר לנהג ושואל". ומנהל הפצה ותיק סיכם את הבעיה במשפט שנשאר איתי: "אני לא מפחד מטעויות. אני מפחד לגלות אותן ב-11 בבוקר". מה שבאמת חסר: לא עוד מערכת, אלא חיבור ERP שמנהל הזמנות ו-CRM שמנהל לקוחות לא פותרים את זה – ולא צריכים. הם לא נועדו לנהל תפעול שוטף של הפצה. הפתרון הוא לא להחליף אותם, אלא לחבר אליהם פלטפורמת תפעול שמדברת איתם ברציפות. כשההזמנה, התכנון, הנהג והמסירה מתנהלים כל אחד בנפרד, כל שינוי קטן הופך לעדכון ידני נוסף. כשהמערכות מחוברות, עדכונים יכולים להגיע לגורמים הרלוונטיים בהתאם לתהליכי העבודה שהוגדרו, ולצמצם את הצורך בתיאומים ידניים. לפני AI, קודם תשתית וזה גם התנאי לפני שמדברים על AI ואופטימיזציה. מודל חיזוי אינו טוב יותר מהנתונים שהוא ניזון מהם. זמני הגעה, זמני פריקה, חריגות וסטטוסים שמפוזרים בין גיליון, מייל ושיחת טלפון לא הופכים לידע רק כי הם קיימים איפשהו. הם הופכים לידע כשהם נאספים באופן שיטתי, באותו תהליך שבו העבודה באמת מתבצעת. רק אז אפשר לזהות לקוחות שמעכבים פריקה שוב ושוב, אזורים שמייצרים חריגות קבועות, נהגים שנתקעים במסלולים לא יעילים.  לפני שהמערכת יכולה להמליץ, היא צריכה להבין מה באמת קורה בשטח. כמעט כל מנהל תפעול יודע לעבוד עם Excel טוב מאוד. השאלה היא אם הארגון שלו מוכן להשאיר אותו ככלי לניתוח נתונים, ולהפסיק להשתמש בו כמערכת ההפעלה של מערך ההפצה. כותבת סדרת המאמרים היא מייסדת משותפת ויו"רית וובלט (Weblet), שמתמחה בעולמות ה-SaaS, אופטימיזציה מבוססת AI של מערכי שטח, לוגיסטיקה, הפצה וטרנספורמציה דיגיטלית בארגוני B2B לפרקים הקודמים בסדרה: לפרק הראשון |  לפרק השני | לפרק השלישי |  לפרק הרביעי |  לפרק החמישי |  לפרק השישי | לפרק השביעי |

המנייה של אלפבית, החברה האם של גוגל, פתחה את יום המסחר בנאסד"ק היום (ה') עם צניחה של יותר מ-12% בשערה. זאת, על אף שהחברה פרסמה אמש תוצאות טובות, עם רבעון 13 ברציפות של עלייה דו ספרתית בהכנסות. בוול סטריט אומרים שהתגובה העצבנית משהו של השוק על התוצאות של אלפבית נובעת מכמה סיבות, בהן פספוס תחזיות האנליסטים והעובדה שהחברה הציגה תזרים מזומנים שלילי. החברה סיימה את הרבעון עם גידול של 25% בהכנסות ל-127.6 מיליארד דולר – כ-600 מיליון דולר פחות מממוצע התחזיות בשוק. הרווח הנקי למניה שלה פספס את התחזיות ב-35 סנט ועמד על 2.67 דולר. הרווח הנקי הכללי נחתך ברבע ועמד על 26.2 מיליארד דולר. בנוסף, אלפבית הציגה תזרים מזומנים שלילי של מעל תשעה מיליארד דולר – הרבה יותר מתחזיות האנליסטים, שצפו שהיא תציג תזרים מזומנים שלילי של 2.7 מיליארד. הדבר נובע מהמגמה שלא מעט חברות הולכות אליה – של העדפת לקיחת הלוואות ויצירת חובות. במקרה של אלפבית, החוב ארוך הטווח שלה קפץ ברבעון השלישי ב-479% ל-125.1 מיליארד דולר. בצד החיובי, ההכנסות של גוגל קלאוד רשמו צמיחה תלת ספרתית, של 103%, ל-30.7 מיליארד דולר. מדובר בעלייה בקצה הצמיחה שלהן, לאחר שברבעון השני הוא עמד על 82%. למרות החששות שה-AI תגרום לירידה בהכנסות מתוצאות החיפוש של גוגל, הן עלו ברבעון ב-12%. גם ההכנסות של יוטיוב ואלה שנבעו ממודעות גוגל רשמו עליות – של 9% ו-11%, בהתאמה. הרווח התפעולי זינק ב-30% ל-40.6 מיליארד. הצפי: זינוק בהוצאות ההוניות ב-2027 אלפבית סיימה את הרבעון עם הוצאות הוניות (Capex) של 51.36 מיליארד דולר – פחות מקונצנזוס המומחים, שחזו שהן יגיעו ל-55.09 מיליארד. החברה חוזה כי ההוצאות ההוניות השנתיות יעמדו על 200 מיליארד דולר, וכי ב-2027 הן יזנקו ב-50% ל-300 מיליארד. סמנכ"לית הכספים של החברה, ענת אשכנזי, הבטיחה פרטים נוספים על כך בשיחת המשקיעים לאחר פרסום תוצאות הרבעון הנוכחי. מנכ"ל אלפבית, סונדאר פיצ'אי, אמר, בהתייחס לעלייה בהכנסות הענן של גוגל, כי הן "נגרמו מביקושים רבים לפתרונות ה-AI ותשתיות הבינה המלאכותית שלנו". בנוסף, הוא ציין גידול בביקושים ל-TPUs – המליכים למחצה מתוצרת החברה, שה-AI עומדת במרכזם.