הטרנד החם של 2026: עלייתו של ה-AI הפרטי
מספר הולך וגדל של ארגונים פיננסיים, בטחוניים ועסקיים, מגבילים או אוסרים את השימוש במודלים ציבוריים של AI. עם כל הנוחות וההתייעלות מדובר בסיכון משמעותי למידע הארגוני. על רקע התופעה, הפך ה-Private AI לטרנד החם של 2026
השימוש בכלי AI ציבוריים כמו ChatGPT ,Gemini ,Claude ואחרים כבר הפך לשגרת יומם של עובדים בארגונים. עד כדי כך שקשה להיזכר - איך עבדנו קודם? עם זאת, ככל שיותר ארגונים מאמצים אותם ונהנים מהיתרונות, הם גם מתחילים להפנים יותר את הסיכונים המהותיים שטמונים באותם מודלים קסומים.
בראש אותה קבוצה עומדים ארגונים שמחזיקים במידע רגיש - בהם גופים פיננסיים, ביטחוניים, ממשלתיים וגם חברות גלובליות גדולות כמו סמסונג, אפל, אמזון ועוד . גופים אלה מגבילים ואף אוסרים לחלוטין על עובדיהם שימוש בשירותי AI ציבורי. הסיבה לכך ברורה: חשש מחשיפת נכסי מידע קריטיים, היעדר שקיפות על השימוש (כגון: איזה קבצים משתף כל עובד עם המודל הציבורי, מה הוא מורשה או לא מורשה לשתף), וחוסר בקרה על אופן השימוש ב-AI.
עובדים מזינים מידע רגיש לשירותי AI ציבוריים שאינם מנוטרים, תהליכים מבוססי AI מייצרים החלטות ללא עקבות ביקורת ברורים, וכלים חדשים חודרים לארגון תוך עקיפת מנגנוני ממשל ואבטחה. לכן נדרשת שכבת בקרה ייעודית לשימוש ב-AI, ברמת הנתונים והמודלים, ולא רק ברמת הרשת. זאת במיוחד בארגונים הפועלים בסביבות מנותקות לחלוטין מהאינטרנט, שאינם יכולים לאפשר שימוש בשירותים ציבוריים.
בעקבות המגבלות האלה, ועל רקע הצורך של הארגונים להישאר תחרותיים במירוץ, נולד צורך חדש: תשתית ארגונית שמאפשרת עבודה עם AI כיכולת ליבה, שתהיה מבוקרת, ניתנת לניהול ומותאמת לאופי הרגיש של הארגון. ארגונים רבים מחפשים דרך שתאפשר כלי בינה מלאכותית כחלק מהמערכות הפנימיות, ולא כשירות זר שנצרך “מבחוץ”. צורך זה מתחדד במיוחד בארגונים הפועלים תחת רגולציה כבדה או בסביבות מבודדות, שבהן אין מקום לפשרות בין חדשנות לבין הגנה על מידע.
כאן נכנס לתמונה ה-Private AI, מונח חדש שתופס תאוצה. מדובר במודלים מקומיים, הניתנים להתקנה בסביבות On Premises או מבודדות, ומאפשרים לארגון להשתמש בכל יכולות ה‑AI המתקדמות - עיבוד שפה טבעית, ניתוח נתונים מורכב, חישובי אוטומציה, תרגומים, ועוד, אך מבלי להוציא מידע רגיש החוצה. המודל הזה מבטיח שליטה מלאה בדאטה, בהרשאות ובמדיניות הארגונית, ומאפשר לארגון להמשיך לחדש תוך שמירה על גבולות ברורים ובטוחים, לצד שימוש בטכנולוגיות AI מתקדמות כחלק מתהליכי העבודה השוטפים.
ישנם גם ארגונים שכן מאפשרים שימוש ב-AI ציבורי, אולם עבורם האתגר האמיתי אינו עצם השימוש אלא היעדר הבקרה והשקיפות על אופן השימוש בשירותי AI ציבוריים: מי משתמש בכלים הללו, לאיזו מטרה, אילו מסמכים מוזנים למערכת, מה רמת הרגישות שלהם, וכיצד בכלל ניתן לאכוף מדיניות שימוש בזמן אמת? ללא שקיפות ושליטה, גם שימוש “מאושר” ב-AI עלול להפוך במהירות לסיכון משמעותי.
פתרון לאתגר הזה מגיע בתצורת AI Firewall, שבדומה ל-Firewall קלאסי, מאפשר לארגון לאכוף מדיניות שימוש ב-AI לפי כללים מוגדרים מראש, לפי הקריטריונים של: זהות המשתמש, הכוונה העסקית שלו, ורגישות המידע. שכבה כזו מספקת שקיפות, בקרה ושליטה, ומאפשרת לארגון לדעת בכל רגע כיצד נעשה שימוש ב-AI בהתאם לכללים שהוגדרו מראש על ידו. ה-AI Firewall הוא השומר החדש בשער הארגון, והוא מאפשר שלוש שכבות של הגנה ברמת השימוש ב-AI, ברמת סוכני ה-AI, וברמת המודל עצמו.
הצורך בפתרונות כאלה, של Private AI או AI Firewall רק ילך ויגבר בשנת 2026. עם העלייה בשימוש בסוכני AI אוטונומיים (AI Agents) כחלק מתהליכי עבודה, ארגונים לא ינהלו רק עובדים שמשתמשים ב-AI, אלא גם מערכות שמקבלות החלטות בעצמן. במציאות כזו, ניהול, שקיפות ובקרה על שירותי בינה מלאכותית בארגון אינם רק "Nice to Have" - אלא תשתית הכרחית, במיוחד על רקע רגולציה מחמירה יותר.
המעבר ל-Private AI מסמן שינוי עמוק בגישה: מ-AI שמוכנס לארגון “על הדרך”, ל-AI שנבנה כחלק מתשתית ליבה, עם כללים, אחריות ויכולת שליטה. זהו תנאי הכרחי כדי להפוך את הבינה המלאכותית מכלי ניסיוני לכלי עבודה אמין, שניתן להטמיע לאורך זמן מבלי לסכן את הארגון עצמו.
אני מאמין, שבשנה הנוכחית נראה מעבר משמעותי לאימוץ AI אחראי, מבוקר ומבוסס-אבטחה (Security-First). בימים של הטמעת ה-Gen AI בכל סביבות הארגון, ארגונים לא נכונים יותר להשלים עם מערכות בלתי ניתנות לניהול או ללא אחריות ברורה.
יואב קרומבי הוא מנכ״ל ומייסד Pragatix מבית AGAT Software
