מהפכת ה-AI: ההזדמנויות, האתגרים והמהלכים האסטרטגיים שחברות טכנולוגיה חייבות להכיר
קרנות הון סיכון מובילות בישראל כמו InNegev ו-Qumou Capital חושפות את האסטרטגיות שלהן להשקעות ב-AI: שילוב חומרה-תוכנה, AI ורטיקלי ומודלים עסקיים חדשניים. במקביל, ביקוש עצום לתשתיות מרכזי נתונים מביא להפסדים בגופים כמו CoreWeave ולמתחים בקהילות מקומיות. ההזדמנות האמיתית שנעלמת מעיני מנהלים: שימוש ב-AI לייעול תהליכי תקשורת פנימית במקום התייעלות נקודתית.

החזון של קרנות הון סיכון הישראליות לעתיד ה-AI
קרן InNegev צופה כי היציאות הגדולות הבאו ב-AI בישראל יבואו מתחומי הארגון (Enterprise), אבטחת סייבר ורובוטיקה. "היצע התמורה האמיתי נמצא ביכולת לשלב חומרה ותוכנה", מסביר אמרג תפח, CIO בקרן. לדבריו, מנועי התרחשות משמעותיים נמצאים בתשתיות אופטימיזציית חומרת AI, מערכות אוטונומיות ו-AI ספציפי לתחומי אקלים וחקלאות.
קרן Qumra Capital מדגישה את שינוי הפרדיגמה במדדי הערכה בחברות AI: "לא ניתן להסתמך רק על מדדי SaaS מסורתיים כמו ARR או CAC", מציין עופר וישקין, אסושייט בקרן. "אנו בוחנים פידבק מומחים טכניים, קצב ביצוע וסימני אימוץ ראשוניים כמו הסכמי פיילוט".
אתגרי התשתית הגלובליים
בעוד הביקוש ליכולות AI מזנק, חברות תשתית כמו CoreWeave מדווחות על הפסדים גוברים (130 מיליון דולר ברבעון השני של 2025) עקב השקעות מסיביות במרכזי נתונים. הדרישה לחשמל ומים למרכזים אלו גורמת למתחים בקהילות מקומיות בארה"ב, כפי שחושף דו"ח של NPR.
במקביל, שיתופי פעולה בינלאומיים כמו זה של Eletrobras הברזילאית עם C3 AI להטמעת כלי ניטור AI מיידי ברשת החשמל הלאומית ממחישים את הפוטנציאל התעשייתי.
הטעות האסטרטגית: התייעלות נקודתית במקום מהפכת תקשורת
הבעיה:
- ארגונים ממקדים את ה-AI בהתייעלות משימות פרטניות (קידוד, כתיבה, מכירות)
- למעלה מ-40% מזמן העובדים מבוזבז על תקשורת פנימית וישיבות לא אפקטיביות (נתוני Zippia)
- עלות ישיבות בחברת 1,000 עובדים: כ-20 מיליון דולר לשנה
ההזדמנות:
"הפוטנציאל האמיתי של AI הוא בהיותו 'מאמן ארגוני' המנחה תקשורת פנימית", קובע יניב ניצן, מנכ"ל SynqUp. "סוכני AI יכולים:
- לסנכון מידע בין מחלקות בזמן אמת
- להחליף שרשראות דיווח היררכיות
- להתאים הנחיות אסטרטגיות לכל עובד בצורה אישית"
הכשרת הקרקע ליציאות הבאות
לפי Qumra, החסרים העיקריים באקוסיסטם הישראלי הם:
- תשתיות AI בסיסיות (LLMs, אופטימיזציית אימון מודלים)
- פתרונות AI המשולבים בחומרה
- פיתוח כלים ליצירת נתונים סינתטיים
עם זאת, האופק נראה מבטיח - במיוחד בתחומי:
- אבטחת סייבר מונעת AI (כבר ראינו יציאות דוגמת Prompt ו-Apex)
- AI ורטיקלי לתחומי בריאות, בניין וייצור (Sensi, Buildots, Aidoc)
מסקנה:
בעוד תחרות גלובלית גוברת, היתרון הישראלי עשוי לנבוע מיכולת לפתרון בעיות מורכבות עם צוותים טכניים מצטיינים - בעיקר בתחומים הדורשים אינטגרציה חומרה-תוכנה והבנה עמוקה של תעשיות ספציפיות.
מקורות


















