פוסטים לפי תאריך – קהילת AI ברזלי
11.2
עדכון חשוב מהשבוע האחרון: Claude Opus 4.6 הושק, והוא מביא איתו שינוי משמעותי באופן שבו המודל מתמודד עם משימות מורכבות.
החידוש המרכזי בגרסה הזו הוא מנגנון שנקרא Adaptive Thinking, חשיבה אדפטיבית. המשמעות בפועל: המודל יודע לווסת את רמת עומק החשיבה שלו בהתאם למשימה. במטלות פשוטות הוא מגיב מהר, ובמשימות מורכבות הוא משקיע יותר זמן ועיבוד, בלי שהמשתמש יצטרך להגדיר זאת מראש.
בדורות קודמים נתקלו לעיתים בשתי בעיות קצה: תשובות שטחיות מדי, או לחלופין שקיעה בחישובים וניתוחים ארוכים מהנדרש. ב־4.6 Anthropic מנסה לאזן בין מהירות לדיוק בצורה אוטומטית, והתוצאה היא שיפור מורגש ביציבות ובאיכות התשובות, בעיקר בניתוחים עסקיים, משפטיים וטכנולוגיים.
אחד השימושים שבהם ההבדל בולט במיוחד הוא עבודה עם מסמכים מורכבים. במקום להנחות את המודל שלב אחר שלב מה לחפש, ניתן להעלות קובץ רחב ולבקש ממנו לגבש כיוון, ניתוח או מסגרת אסטרטגית, כשהמודל מפעיל בעצמו תהליך חשיבה רב שלבי כדי להגיע לתוצאה. המודל זמין גם למשתמשים מישראל, כולל גישה חינמית במכסה מוגבלת, לצד מסלולים מתקדמים בתשלום.
4.2
הידעת? כך הופכים טקסט לתרשים ויזואלי בלי לצאת מהצ'אט.
דמיינו שאתם יכולים להפוך תיאור מילולי לתרשים ויזואלי מקצועי, בלי לצאת לרגע מחלון השיחה. החיבור הישיר בין ChatGPT ל-Figma מאפשר בדיוק את זה: שימוש בסימן @ מחבר את הצ'אט לממשקים חיצוניים ומייצר עבורכם תוצרים ויזואליים בתוך שניות.
איך זה עובד? במקום להסתבך עם עיצוב ידני, פשוט כותבים בתוך הצ'אט figma@ ומוסיפים בקשה פשוטה: "צור לי תרשים זרימה של תהליך קליטת לקוח חדש". המודל מפעיל את היכולות של פיגמה ומייצר, ממש מול העיניים ובתוך השיחה עצמה, תרשים מושלם שמוכן להכנס למצגת או לנוהל העבודה שלכם. זה לא רק חיסכון בזמן, זה קיצור דרך שהופך תהליכי עבודה מורכבים לתוצר ברור ונגיש בלחיצת כפתור.
💡 טיפ חשוב: כדי שהקסם יקרה, ודאו שבהגדרות ב-ChatGPT שלכם, החיבור ל-Figma מופעל.
27.1
זוכרים את השעות שהקדשנו לפיצוח נוסחאות אקסל מורכבות? כיום כתיבת נוסחאות הפכה למשימה פשוטה בעזרת תיאור מילולי של הצורך המקצועי.
במקום להסתבך עם פונקציות מרובות תנאים, פשוט כותבים למודל את הדרישה כפי שהיא: "יש לי דוח חייבים ליום 31.12.2025. צור לי עמודת ניתוח חדשה: אם החוב בעמודה D הוא בן 3-4 שנים רשום 'חוב מסופק', אם הוא מעל 5 שנים רשום 'חוב אבוד', ומתחת ל-3 שנים השאר ריק. אל תשנה את הדאטה המקורית, ותחזיר לי קובץ אקסל מעודכן עם הניתוח.
המודל לא רק מפיק את הנוסחה (למשל פונקציית IF מקוננת), אלא יכול לעבד את הקובץ עבורכם ולהחזיר אותו מוכן להורדה עם עמודות הניתוח החדשות, מבלי לגעת בנתוני המקור. מדובר בפתרון יעיל במיוחד בבניית דוחות ניהוליים המשלבים נתונים ממקורות שונים ללא צורך בידע מוקדם בקוד.
טיפ קטן: כדי שהניתוח יהיה מדויק כבר בניסיון הראשון, כדאי לציין למודל באיזו עמודה ושורה נמצאים הנתונים הרלוונטיים (למשל: "היתרות נמצאות בעמודה D החל משורה 2").
פשוט תחשבו על הפונקציה שאתם רגילים להשקיע בה לא מעט מאמץ באקסל, ונסחו אותה במילים שלכם. זו הדרך הכי טובה לתרגל כתיבת פרומפט מדויק ולהגיע לתוצאות מדויקות ומהירות.
19.1
איך לשפר את הדיוק בעבודה מול מודלי שפה?
דוגמה פשוטה: כשמבקשים חישוב של הפרשות סוציאליות מורכבות, כדאי להוסיף את המשפט "פתור שלב אחר שלב". במקום לקבל מספר סופי שעלול להיות שגוי, המודל מציג את כל שלבי החישוב האריתמטיים. כך ניתן לבקר את הלוגיקה ולוודא שהתוצאה נכונה. טיפ נוסף הוא להגדיר בהוראות הקבועות של המודל: "תמיד הצג תשובות בטבלה עם עמודת מקור ועמודת מסקנה". הגדרה כזו חוסכת את הצורך לבקש סידור נתונים מחדש בכל שאלה ומבטיחה קבלת מידע מאורגן ונוח לקריאה באופן עקבי בכל יום עבודה.
12.1
השילוב בין Gamma לננו בננה חוסך שעות של עבודה גרפית. במקום לעצב ידנית מצגת למחלקת הכספים, מקלידים פקודה ב-Gamma: "צרי מצגת על שינויי רגולציה במיסוי". המערכת בונה מבנה ושקפים תוך דקות. ב-Nano Banana מייצרים תמונות רקע מקצועיות שמתאימות למותג החברה.
דוגמה מעשית: מעלים קובץ וורד עם נתוני תזרים מזומנים ל-Gamma הופכת אותו למצגת מובנית של עשרה שקפים באופן אוטומטי. המהירות מאפשרת להתמקד בניתוח המסקנות במקום בסידור התיבות והצבעים על המסך. היכולת לייצר חומרים ויזואליים ברמה גבוהה במינימום מאמץ מהווה יתרון משמעותי בהצגת נתונים להנהלה.
30.12
המהפכה הבאה בראיית חשבון: מניתוח היסטורי לחיזוי אסטרטגי (Predictive AI)
שנת 2026 מסמנת את המעבר המכריע מניתוח נתונים היסטוריים ועד לבינה מלאכותית בחיזוי.
מדובר בשינוי מהותי: שימוש במידע קיים לצורך ניבוי מגמות והערכת סיכונים עתידיים בזמן אמת. השינוי המבני הופך את רואה החשבון ממדווח נתונים פסיבי ליועץ אסטרטגי המכוון את העסק בבטחה.
יכולות החיזוי מאפשרות הפקת תזרימי מזומנים בדיוק גבוה, תוך ניתוח משתני מקרו ודפוסי תשלום ספציפיים. בנוסף, מערכות ה-AI מאפשרות ניטור רציף וזיהוי חריגות בזמן אמת, המחליף את שיטת הדגימה הסטטיסטית המסורתית בביקורת. טכנולוגיה מסוג זה מאפשרת גם הרצת תרחישי "מה אם" (What-if Analysis) מורכבים, המסייעים בתכנון מס אופטימלי ובהערכת כדאיות של השקעות.
לצורך הטמעת היכולות הללו במשרד, מומלץ לבחון שימוש בכלים ייעודיים: DataRails המאפשר אוטומציה של דוחות וחיזוי פיננסי מתקדם על בסיס נתוני אקסל; Power BI בשילוב רכיבי ה-Copilot לניתוח מגמות ויזואלי; ופלטפורמות דוגמת Jirav המתמחות באוטומציה ובחיזוי תזרימי ותפעולי מבוסס בינה מלאכותית.
אימוץ הכלים הללו מעניק ערך המועיל ללקוח הרבה מעבר לעמידה בדרישות הרגולציה היבשות. המעבר לראיית חשבון פרואקטיבית מחזק את החוסן הכלכלי של המשרד ושל לקוחותיו, ומבטיח יתרון תחרותי בשוק דינמי.
23.12
הכירו את Google Workspace Studio: לבנות סוכני AI שעובדים בשבילכם בתוך המייל והאקסל
חברות וחברים, גוגל השיקה החודש את ה-Workspace Studio, וזו בשורה משמעותית לכל מי שמנהל עסק, משרד או צוות. מדובר בפלטפורמה מהפכנית המאפשרת לכל אחד מאיתנו לבנות "סוכן AI" (Agent) אישי ומתוחכם בשיטת No-Code – כלומר, ללא צורך בכתיבת שורת קוד אחת. מה שהופך את הכלי הזה לייחודי הוא היכולת שלו לפעול כחוט מקשר אוטונומי בין האפליקציות שכולנו עובדים איתן ביום-יום: Gmail, Drive, Sheets ו-Calendar.
איך התהליך הזה משדרג את ניהול המשרד והעסק?
ניהול לידים ופניות מקצה לקצה: במקום להזין נתונים ידנית, ניתן להגדיר סוכן שמזהה פנייה חדשה במייל, שולף ממנה אוטומטית את פרטי הקשר והדרישות, מעדכן את טבלת המעקב ב-Sheets ושולח ללקוח הודעת המשך או הצעת מחיר רלוונטית המבוססת על קבצים קיימים בדרייב.
ניהול יומן ותוכן פגישות חכם: הסוכן יכול לנהל בעצמו את הדיאלוג מול גורמים חיצוניים כדי למצוא זמן פנוי ותואם ביומן. בנוסף, הוא מסוגל לנתח תמלילי פגישות, לחלץ מתוכן את רשימת המשימות לביצוע (Action Items) ולשלוח אותן לכל המשתתפים מיד עם סיום השיחה.
אוטומציה של תיוק וסיווג מסמכים: דמיינו סוכן שסורק כל חשבונית, חוזה או מסמך משפטי שמגיע למייל, מנתח מי הלקוח ומה סוג המסמך, ומתייק אותו אוטומטית בתיקייה הנכונה בענן תוך עדכון סטטוס בטבלת הבקרה שלכם. היכולת הזו מאפשרת לנו להפסיק לבזבז זמן על משימות טכניות ולהתחיל לנהל מערך של סוכנים דיגיטליים שעובדים עבורנו מסביב לשעון בדיוק ובמהירות שיא.
18.12
הכירו את Gemini 3 Flash: המנוע המהיר בעולם לניתוח נתונים פיננסיים
חברות וחברים, דגם ה Gemini 3 Flash החדש של גוגל מגדיר מחדש את המהירות בה ניתן לעבד כמויות מידע מאסיביות. הייחודיות של הדגם היא חלון הקשר של עד מיליון טוקנים המאפשר להזין למערכת עשרות דוחות כספיים או מאות גיליונות אקסל במקביל ולקבל ניתוח רוחבי תוך שניות בודדות.
איך התהליך מסייע בניהול הכספים?
סריקת חוזים וזיהוי חשיפות: העלאת עשרות חוזי ספקים בבת אחת לאיתור סעיפי הצמדה חריגים או מועדי חידוש באופן אוטומטי. המודל מסוגל להשוות בין כל החוזים בו זמנית.
ניתוח לקוחות וספקים: הצלבת נתוני רכש ומכירות לזיהוי ריכוזיות, מוסר תשלומים ומגמות בשרשרת האספקה.
ניתוח רב שנתי של תזרים מזומנים: קריאת היסטוריה ארוכה של דפי בנק ודוחות רווח והפסד לזיהוי מגמות עונתיות וסטיות מבלי הצורך לפצל את המידע לקבצים קטנים.
דגש חשוב לגבי פרטיות: יש להימנע מהעלאת פרטים מזהים כגון ח.פ. או שמות לקוחות מזוהים לשמירה על אבטחת המידע הארגוני.
15.12
חברות וחברים, בתור מנהלי כספים ובעלי עסקים, אתם רגילים להסתכל על AI ככלי לניתוח נתונים או כתיבת מיילים. אבל המודל החדש של גוגל, Gemini 3, מאפשר עבודה במצב דינמי וגמיש – וזה כבר כלי אסטרטגי ולא רק טכני.
בעוד שכלים אחרים נותנים תשובות "לפי הספר", המודל הזה יודע להיכנס לנעליים של דמויות שונות ולבצע סימולציות מורכבות. הנה איך זה נראה בהשוואה למתחרים: בעוד ש-ChatGPT מצטיין בלוגיקה קרה ו-Claude אלוף בניתוח מסמכים ארוכים, Gemini 3 הוא ה"קריאייטיב" שבחבורה. הוא יודע לצאת מהתבנית המקובעת, לשנות טון בזמן אמת ולהציע פתרונות לא ליניאריים.
איך זה משרת אתכם ביום-יום? הנה שתי דוגמאות שמשנות את כללי המשחק:
ה"וור-רום" (War Room): סימולציית משא ומתן. לפני שאתם נכנסים לפגישה קריטית מול הבנק להגדלת מסגרת האשראי או מול ספק עקשן, המודל משמש כפרטנר לאימון. אתם לא מבקשים ממנו "לכתוב טיעונים", אלא אומרים לו: "אתה עכשיו מנהל הסיכונים של הבנק, תהיה קשוח ותתקיל אותי". הוא ינהל איתכם דיאלוג חי, יתקוף את נקודות התורפה בתזרים שלכם, ויעזור לכם להגיע לפגישה מוכנים לכל תרחיש.
סטוריטלינג לדירקטוריון ומשקיעים: להציג אקסל עם תחזית שנתית זה קל. לספר את הסיפור שמאחורי המספרים – זה האתגר. היכולת הדינמית של המודל יודעת לקחת את אותם נתונים יבשים ולייצר מהם 3 נרטיבים שונים בלחיצת כפתור: גרסה אחת שמרנית ומרגיעה לבנק, גרסה שנייה אגרסיבית למשקיעי הון-סיכון, וגרסה שלישית שיווקית לעובדים. הוא מבין שהמספר הוא אותו מספר, אבל הסיפור חייב להשתנות בהתאם לקהל היעד.
10.12
חברות וחברים, אחרי ההתלהבות הראשונית, בדקנו את המודל החדש של גוגל (מבוסס ג'מיני 3) כדי להבין האם מדובר בגימיק או בכלי עבודה. המסקנה? ארגז הכלים החדש פותר את רוב הבעיות שממש תסכלו אותנו עד היום בשימוש בAI. נתחיל ב Style Reference, הפיצ'ר שחיכינו לו. יש לכם תמונה עם תאורה מושלמת או סגנון איור ייחודי של המותג? אתם יכולים להעלות אותה כ"רפרנס". המודל לא יעתיק את התוכן, אלא "ילמד" את הסגנון (צבעוניות, אווירה, טקסטורה) ויחיל אותו על כל רעיון חדש שלכם. זה גיים-צ'יינג'ר לשמירה על שפה עיצובית אחידה.
עריכה כירורגית (Inpainting) יצרתם תמונה מדהימה אבל יש עציץ מיותר ברקע? היד יצאה מוזרה? לא צריך לייצר מחדש ולקוות לטוב. אפשר לסמן אזור ספציפי ולבקש מהמודל לתקן רק אותו. להחליף חליפה לטי-שירט או להוריד אובייקט – הכל קורה בשניות בלי לפגוע בקומפוזיציה.
נגמרו הימים שהמודל "הולך לאיבוד" עם פרומפטים מסובכים. ה"ננו בננה" מפגין הבנה מרחבית מרשימה: תבקשו "שלושה אנשים במעגל, הימני מחזיק אייפד והשמאלית מצביעה לשמיים" – והוא ימקם אותם בדיוק שם. פחות ניסוי וטעייה, יותר תוצאות.
עקביות דמויות (Consistency) הבשורה הגדולה: היכולת לייצר דמות (פרזנטור) ולרוץ איתה לאורך סדרת תמונות שלמה בסיטואציות שונות, בזכות היכולת לזכור עד 14 תמונות רפרנס.
עברית ללא ג'יבריש – המודל יודע לשלב טקסט בתוך התמונה, בפונטים שונים, ובעברית מלאה ותקנית. שלטים, הזמנות ובאנרים.
1.12
גוגל שוברת את הכלים עם "ננו בננה פרו" – מה החידושים שחייבים להכיר?
חברות וחברים, אם עד היום התרגלנו שמודלים של תמונות הם נחמדים אבל מוגבלים, מהיום הדברים משתנים. גוגל השיקה השבוע את "ננו בננה פרו" (המבוסס על ג'מיני 3) והוכיחה שהיא מכוונת לשימוש מקצועי אמיתי.
כבר לא מדובר ברק "צור לי תמונה חמודה", אלא בכלי עבודה חזק ליוצרים ולעסקים. בדקנו עבורכם את החידושים שכדאי להכיר: הסוף ל"פרצופים מתחלפים" (Consistency) – אולי הבשורה הכי גדולה: המודל מאפשר להעלות עד 14 תמונות רפרנס ולשמור על עקביות של עד 5 דמויות שונות. המשמעות? אפשר לייצר סדרת תמונות, קומיקס או קמפיין עם אותו פרזנטור בדיוק, בסיטואציות שונות. עברית מלאה ועיצוב טקסט: נגמרו הימים של הג'יבריש. המודל החדש תומך שילוב טקסטים בתמונה במגוון פונטים, וכן – גם בעברית. המודל פותח דלת ליצירת הזמנות, פוסטרים וחומרים שיווקיים מוכנים לפרסום.שליטה של צלם סטודיו: גוגל הכניסה יכולות עריכה (In-painting) משודרגות. לא אהבתם את התאורה? רוצים לשנות את זווית הצילום או המיקוד? אפשר לערוך אלמנטים ספציפיים בתוך התמונה בלי לייצר אותה מחדש.
מ"מפית" לגרף עסקי: פיצ'ר חזק למצגות – המודל יודע לקחת שרבוט של נקודות שכתבתם על פתק, או נתונים גולמיים, ולהפוך אותם לגרף מעוצב ומרשים ויזואלית
28.11
מה למדנו השבוע ממאות רואי חשבון?
חברות וחברים, איזה שבוע עבר עלינו – ביום שני פתיחת קורס ראשון מסוגו בשיתוף האוניברסיטה העברית להעשרת רואי חשבון בתחום ה- AI. ביום רביעי נפגשנו בוובינר יישומי AI מיוחד.
את שני האירועים יזמה השותפה המנהלת בפירמת ברזלי, רו"ח דפנה רביד ברזלי, שמכהנת גם כמשנה לנשיא לשכת רו"ח ויו"ר ועדת ה- AI. המפגשים הוכיחו שוב שהצמא לידע הוא אדיר, אבל בעיקר, שעברנו יחד שלב: אנחנו כבר לא מדברים רק על תיאוריה, אלא על תכל'ס עבודה.
במפגשים דפנה ודוברים נוספים הציגו איך ה-AI עושה קסמים בסימולציות מורכבות, כמו הכנת ניתוח דוח כספי כולל גרפים ומצגות, אבל באותה נשימה הבנו בדיוק איפה החסרונות שבו. הוא יודע לעבד נתונים, אבל הוא לא יודע "לקרוא את החדר" או להבין אסטרטגיה עסקית עמוקה. וזו הבשורה המרגיעה: הדיוק מגיע מהמכונה, אבל החוכמה, ההקשר וההכוונה? הם מגיעים רק מאיתנו, אנשי המקצוע.
