״אני רוצה לשאול אותו עד כמה אתה בטוח בתשובה שלך…״

דניאל מנוחין היא מומחית תיוג נתונים שמובילה את קהילת הדאטה אופריישנס בישראל.

דיברנו על עבודת הדאטה ההכרחית ביותר היום כדי שהבינה המלאכותית תבין את הדאטה שלנו, והיא עבודת תיוג הנתונים. עבודה שבעיקר שימשה עד היום להכנת דאטה למודלים סטטיסטיים בחברות גדולות, והיום משמשת ל2 צרכים עיקריים:

1. להכין את הדאטה לקריאה של בינה מלאכותית
2. לתייג תשובות של בינה מלאכותית כדי להעריך אותם ולנתח אותם

זו שיחה חשובה לכל מי שרוצה להבין איך מודלים קוראים את הדאטה שלנו ואיפה הפוקוס שלנו צריך להיות.

הפרק הוקלט בדצמבר 2025

https://www.linkedin.com/in/danielle-menuhin/

״טעויות זה חלק. זה לא באג, זה פיצ׳ר״

סתיו זוהר דירקטור אנלטיקס בחברת Playtika

סתיו גילה את המוצר שהיום הוא פשוט לא יכול בלעדיו אבל זה בכלל מוצר שנבנה עבור מחלקות פיתוח.

עם הרבה יצירתיות והבנה של הצרכים, סתיו בנה אנליזה ודו״חות אוטומטיים באמצעות קרסר, שאפילו נשלחים כפודקאסט מדי יום להנהלת החברה.

שוחחנו על קרסר, על הפיצ׳רים שחשוב להכיר, ועל איך בכלל מתחילים לעבוד.

הוקלט בנובמבר 2025

https://www.linkedin.com/in/stav-zohar-609aa414b/

״לחזור ליסודות ולהבין מה הערך שאני מנסה לתת…״

ענבל גלעד היא יועצת בכירה בתחום ניהול המוצר, הדאטה והבינה מלאכותית

נפגשנו לדבר על מוצרים ודאטה בעולם הבינה המלאכותית, על הקשיים לייצר מוצר שנותן ערך משמעותי כשכל אחד יכול לגשת למודלי השפה הגדולים, ועל התפקיד שמשתנה- במקום לבנות מודלים סטטיסטיים אנחנו צריכות להציב למודלי השפה גבולות. וגם, איפה נהייה עוד שנה-שנתיים כשכמות הפרומפטים שלנו תחצה את מיליארדי השורות? איך ננהל אותם?

בפרק הזה נדבר גם על התפקיד של אנשי הדאטה בתקופה הזו, ואיפה הם נדרשים כשכל אחד יכול לייצר אנליזות לא רעות עם מודלי שפה? נדבר על מה שבאמת חשוב- הביזנס, המהות והפשטות.

הוקלט בנובמבר 2025

https://www.linkedin.com/in/inbal-gilead/

״אני יושב בקוקפיט, אומר לוגיקה, אתה כבודו מתחיל לבצע - אני בודק!״

תומר מוסקוב מנהל את מחלקת ה- BI

בחברת Elementor

נפגשנו לדבר על התאכלס, איך באמת מטמיעים בינה מלאכותית במחלקות הדאטה, מה עושים עם הפומו, על ההצלחה של הארגון לייצר שכבת דאטה שבאמת אפשר לדבר איתה (או לפחות לנסות) וגם על מוזיקה!

ומי שרוצה לשמוע את תומר גם שר- אז ממש כאן:

https://open.spotify.com/artist/4YFJzl4Qhz3OLl7iPZfzGM?si=UJ1hqs6IQNytbD9gJQGrDg

הוקלט בנובמבר 2025

https://www.linkedin.com/in/tomer-moskov/

״אני ממש מתייחס לזה כמו ג׳וניור על קוקאין- מישהו שיכול לרוץ במהירות משוגעת בכיוון הלא נכון…״

טל מזרחי מייסד XP-lab

עם מעל עשור ניסיון בתחום הדאטה, האנלטיקס והמשין לרנינג, מרצה מוערך באוניברסיטאות ובקורסים הכי נחשקים בשוק, מגיע לשיחה כנה ואמיתית על למה אנחנו פשוט לא יכולים לסמוך על הבינה המלאכותית.

לפחות לא עד שנבין אותו או איך הוא עובד.

בפרק הזה אנחנו מדברים על בינה מלאכותית, על מה יכול לעבוד, מה לא יעבוד לעולם (לדוגמה שאין אדם מעורב באירוע), על המוצר החדשני שבנה, למה הוא דווקא עכשיו כל כך רלוונטי וגם על ג׳וניוריות ובמה כדאי להן להשקיע דווקא עכשיו.

הוקלט בנובמבר 2025

https://www.linkedin.com/in/talnmizrachi/

״יש משחק חדש בשוק שנקרא קונטקסט...״

עומר ביבר מנהל את מחלקת ה- BI 

בחברת Superplay 

ובפרק הזה אנחנו מדברים על הדרך שהוא מנהל להטמעת הבינה המלאכותית בארגון שלו. (AI)

דיברנו על למה לקח לו הרבה זמן לעשות את הצעד האסטרטגי הראשון, על אלו טכנולוגיות עובדות כבר עכשיו לעומת אלו שלא, על הסבלנות שנדרשת מאיתנו בתקופה הזו, ועל פרקטיקה - איך היום עובדים ומצליחים עם בינה מלאכותית במחלקת דאטה בארגון.

הוקלט בנובמבר 2025

https://www.linkedin.com/in/omer-biber-07b3b4141/

״אני בעצם הופך לסופר בן אדם יחסית למה שהייתי קודם…״

חן מרגלית הוא Director of Data Science & Infrastructure 

בכללית חדשנות

חן הוא מומחה מודלי שפה שבעבודתו מנגיש תשובות, פענוחים ומענה בריאותי ל52% מתושבי ישראל באמצעות בינה מלאכותית.

אין בן אדם מתאים יותר לדבר איתו על איך לעבוד ולהשתמש במודלי הבינה המלאכותית, על הקופסה השחורה ומה נמצא בפנים, למה זה רק סטטיסטיקה ומה זה בעצם אומר.

הצעד הראשון בשימוש בטכנולוגיה היא ההבנה שלה, ועל זה נדבר בפרק הזה.

נבין את הטכנולוגיה, נבין במה האדם יותר טוב מהבינה המלאכותית ולהפך, נלמד איפה הרובוטים כן יחליפו אותנו ומה עלינו להביא לשולחן כאנשי דאטה כדי לעמוד בקצב.

הוקלט בנובמבר 2025

https://www.linkedin.com/in/chen-margalit/

שלום לכולם ונעים להכיר (:

למה אני פה ומה זה הפודקאסט הזה בכלל?