בשנים האחרונות הבינה המלאכותית זכתה לפיילוטים מרשימים ולמצגות נוצצות. אך עם פתיחת 2026, המשק הישראלי מתעורר להנגאובר של היום שאחרי ומגלה שה- ROI הנמוך אינו נובע מחולשה של המודלים, אלא ממגבלות התשתית. לא במקרה התוכנית הלאומית לבינה מלאכותית מזהה כי החסם המרכזי לצמיחה אינו רעיוני אלא תפעולי: תשתיות מחשוב, ניהול נתונים, אסדרה והטמעה בפועל.

שנת 2025 תיזכר כשנה שבה כולם “שיחקו” בבינה מלאכותית. בנקים השיקו צ’אטבוטים, בתי חולים הדגימו אבחונים אוטומטיים וארגונים הציגו סוכני AI שפועלים בשפה טבעית. אך החזון שמציבה התוכנית הלאומית - הובלה עולמית בבינה מלאכותית לשיפור איכות החיים, חוסן לאומי וצמיחה כלכלית - מחייב מעבר חד ממצגות להטמעות. המרוץ של 2026 כבר אינו על האלגוריתם המתוחכם ביותר, אלא על היכולת להפעיל מערכות בקנה מידה רחב, בתוך רגולציה מורכבת ותחת אי ודאות תפעולית. זהו המעבר מחדשנות של מעבדה לחדשנות של תשתיות.

הדרך מפיילוט לפרודקשן נתקלת בצוואר בקבוק
הפער בין הדגמה מוצלחת למערכת יציבה בפרודקשן התגלה כעמוק ויקר בהרבה מכפי ש- CIOs רבים העריכו. ארגון יכול להקים פיילוט בתוך שבועות, אך כשהמערכת פוגשת עומסי משתמשים אמיתיים, דרישות אבטחה וזמני תגובה של מילי שניות, המגדל מתחיל לרעוד. לא במקרה, אחת מחמש מטרות הליבה של התוכנית הלאומית שפורסמה לאחרונה היא חיזוק תשתיות ומחקר לצד אימוץ בתעשייה והטמעה במגזר הציבורי. התשתיות הישנות, שנבנו טלאי על טלאי, הפכו לצוואר הבקבוק של עידן ה-AI.

כדי לצלוח את "עמק המוות" שבין הפיילוט לייצור, גופים מובילים מפסיקים לראות בענן הציבורי פתרון בלעדי. במקום זאת, מתגבשת גישה של ארכיטקטורה היברידית חכמה, הכוללת הקמה של "ארגזי חול" מקומיים (סביבות ניסוי מבוקרות) המדמים את תנאי הייצור. גישה זו מהדהדת גם את תפיסת “ארגזי החול” שמקדמת התוכנית הלאומית הכוללת ניסוי ולמידה אסדרתית בשלבים מוקדמים, שמאפשרים חדשנות אחראית, מהירה ובטוחה יותר. בשנת 2026, דיוק המודל הוא רק פרמטר אחד והעמידות התפעולית, השקיפות וזמני התגובה הם שקובעים את השורה התחתונה.

אך גם כאשר תשתית המחשוב זמינה, מתגלה מגבלה עמוקה יותר: אנרגיה. מערכות AI מודרניות צורכות חשמל בקנה מידה חסר תקדים ובמדינה עם רשת חשמל מתוחה כמו ישראל, זמינות אנרגטית הופכת לחסם צמיחה של ממש. לכן הדגש שמציבה התוכנית הלאומית על נגישות לתשתיות מחשוב מתקדמות אינו טכנולוגי בלבד, אלא גם אנרגטי. ארגונים שלא יטמיעו ניהול צריכת חשמל ועומסים כבר בשלב תכנון הארכיטקטורה, ייתקלו בתקרת זכוכית תפעולית שתבלום כל ניסיון להתרחבות.

לצד התשתיות, הנתונים הופכים למנוע הצמיחה האמיתי. התוכנית הלאומית מדגישה הנגשת דאטה ושיפור יכולות עבודה עם נתונים כתנאי לחדשנות וליישום ארגוני. בפועל, ללא מאגרי מידע נגישים, פורמטים שימושיים ומסלולי אישור קצרים, גם המודל החכם ביותר יישאר כלוא בפיילוט. לכך מצטרף הצורך בהשקעה משמעותית בעיבוד שפה טבעית בעברית ובערבית, לא כעניין תרבותי בלבד, אלא כתנאי להטמעה רחבה, צמצום פערים והפיכת AI לכלי עבודה יומיומי במגזר הציבורי והעסקי.

כיצד מתרגמים חזון לאימוץ בפועל?
כאמור שאלת המבחן של 2026 אינה מה אפשר לעשות עם AI אלא כיצד גורמים לו לעבוד בפועל. לאחר שהתברר שהחסם אינו במודלים אלא בתשתיות, באנרגיה ובנתונים, האתגר המרכזי עובר לאימוץ  - בעיקר בארגונים גדולים. כיוון התוכנית הלאומית נכון, אך נדרש תיעדוף ברור: זמינות מחשוב ותקציבים לפיילוטים בהקצאה מהירה, פתיחת מאגרי נתונים בפורמט שימושי והקמת ארגזי חול סקטוריאליים עם לקוחות עוגן ומדדי בטיחות.

השקת מחשב העל הלאומי בתחילת 2026 מהווה קפיצה תשתיתית משמעותית. זמינות משאבי GPU כולל כ-1,000 מאיצי Nvidia B200 בעלות מוזלת, מסירה חסמים קריטיים: עלויות אימון, זמני המתנה ותלות בעננים זרים. בכך מתאפשר פיתוח מואץ, בניית תשתיות AI עצמאיות, שילוב סוכני AI ואוטומציה והטמעה עמוקה של בינה מלאכותית כחלק מה - DNA הארגוני. עם זאת, נדרש גם מסלול אימוץ אנטרפרייז לאומי שמחבר תקצוב, הכשרה ותבניות רכש, ומונע ריבוי ניסויים ללא מעבר לייצור.

עוד ב-

מחקר ישראלי שם סוף לשאלה: בינה מלאכותית פוגעת ביכולות שלכם?

לכתבה המלאה

החדשנות כבר לא נמדדת במספר המודלים, אלא ביכולת להפעיל אותם יום יום, תחת עומס ורגולציה. כדי לשמר יתרון, ישראל חייבת להפוך את ה-AI מהבטחה לביצוע.