כלי ה-AI החדש של Perplexity - יתרונות וחסרונות
צ'אטAI שחוקר ומספק מחקרים ותובנות עמוקות - הדור הבא של הצ'אטים
השקה חדשה בעולם ה-AI
חברת Perplexity AI הצטרפה למרוץ כלי המחקר המתקדמים והשיקה את Deep Research, מוצר מחקר מעמיק שנועד לתת תשובות מפורטות ומבוססות מקורות. המהלך מגיע זמן קצר אחרי שGoogle הציגה כלי דומה בפלטפורמת Gemini AI, ו-OpenAI השיקה את גרסת המחקר שלה מוקדם יותר החודש – כולם עם אותו שם בדיוק: Deep Research.
מה מייחד את הכלי של Perplexity?
החידוש המרכזי של הכלי החדש הוא הדגש על מחקר מקצועי ועסקי, בניגוד לתשובות הכלליות שמספקים צ'אטבוטים לצרכנים. החברה הצהירה כי המערכת "מצטיינת במגוון משימות ברמה מקצועית - ממחקר פיננסי ושיווקי ועד ניתוחי מוצר מתקדמים".
בניגוד לכלים אחרים, Perplexity Deep Research מספק תהליך עבודה מובנה יותר:
- מהפכת ה-AI בהייטק הישראלי: 15 אלף מפתחים כבר בשטח
- OECD מזהיר מפני התפוצצות בועת AI והסלמת מלחמת הסחר
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
הוא מחפש מקורות באופן עצמאי – המערכת מבצעת חיפושים מתקדמים, קוראת מסמכים, מנתחת ומסננת מידע בהתאם לנושא המבוקש.
היא יוצרת דו"חות מחקר – ניתן להוריד את הדוח כ-PDF או לשתף אותו באמצעות Perplexity Pages.
היא זמינה חינם עם הגבלות מסוימות – משתמשים לא מנויים מקבלים מספר מוגבל של שאילתות ליום, בעוד שמנויים בתשלום נהנים מגישה בלתי מוגבלת.
היתרון המשמעותי: מהירות וביצועים
בהשוואה לכלים המתחרים, Perplexity Deep Research מבצע את רוב המשימות שלו תוך פחות משלוש דקות. זאת לעומת OpenAI, שם התהליך עשוי לקחת בין 5 ל-30 דקות.
- אין לנו מתחרים- הדרך להתחרות זה אם הלקוחות יתחילו לפתח את המוצר בעצמם
- מה קורה בהייטק הישראלי - מפטרים או מגייסים? הנה התשובה
- תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
- מה קורה בהייטק הישראלי - מפטרים או מגייסים? הנה התשובה
השוואה בין Perplexity AI, OpenAI ו-Google
בין שלוש החברות שפיתחו את הכלי, כל אחת מציעה גישה מעט שונה:
Perplexity – מתמקדת במהירות, נגישות, וחוויית משתמש ידידותית לחוקרים מזדמנים.
OpenAI – מספקת עומק אנליטי גבוה יותר, אך עם זמן ביצוע ארוך יותר ועלות חודשית של 200 דולר לחודש.
Google – שמה דגש על אינטגרציה חלקה עם כלי עבודה קיימים, כמו Docs ו-Sheets.
האתגר: האם מחקר מבוסס בינה מלאכותית מחליף בני אדם?
למרות היתרונות הברורים, עדיין קיימים אתגרים. The Economist פרסם לאחרונה סקירה שמדגישה את המגבלות של מחקרי AI:
קושי בפרשנות יצירתית של נתונים – הכלים מסתמכים על מקורות זמינים ולא בהכרח מוצאים תובנות ייחודיות.
תלות גבוהה בבינה מלאכותית – שימוש גורף ב-AI עלול לצמצם את ההזדמנויות לגילוי רעיונות חדשים על ידי בני אדם.
מה הלאה?
בינתיים, הכלים הללו משמשים בעיקר משלימים למחקר אנושי ולא תחליף מלא. אולם ככל שהטכנולוגיה מתפתחת, ייתכן שבעתיד נראה AI שמבצע מחקרים מקיפים מהר יותר וטוב יותר מבני אדם.
- 1.כולל הדפסה טים.ז (ל"ת)ליטאי 16/02/2025 08:29הגב לתגובה זו
יואב שפרינגר וגלעד עזרא, מייסדים Apptor.ai צילום פרטיאין לנו מתחרים- הדרך להתחרות זה אם הלקוחות יתחילו לפתח את המוצר בעצמם
שיחה עם יואב שפרינגר- המנכ"ל ושותף מייסד של Apptor.ai
ספר בקצרה על עצמך:
אני במקור מבית חנן בצפון. בצבא שירתי ב-8200, שם גם פגשתי את השותף שלי, גלעד עזרא, ובזמן השירות, עבדנו על פיתוח מודלים של פרדיקציה לצבא כדי לזהות התנהגויות, אבל הרעיון זה להתעסק ב-predictable AI. אחרי הצבא הייתי בפלייטיקה בעולמות ה-AI retention. את הסטארטאפ הקמנו במהלך המלחמה, והתחלנו לרוץ איתו ממש תוך כדי המילואים.
ספר על החברה ומניין בא הרעיון?
אלו דברים דומים שעשינו בצבא. חיפשנו איפה אפשר למקסם את מה שעשינו בצבא ולהשליך על שוק, שהוא ממש בלו אושן עבורנו ואין חברה שעושה משהו דומה. תעשיית ה- direct sales, שהיא מאוד אמריקאית ואנחנו בנינו כמה מודלים של פרדיקציה שעוזרים לחברות direct sales לייצר תקשורת טובה יותר עם הלקוחות שלהן. המודלים מזהים טוב יותר מה הלקוח רוצה לקנות, מה המוצר שכדאי להציע לו ומתי יספיק לקנות, כאשר המטרה היא לטרגט בצורה טובה יותר את הלקוחות דרך המודלים שאנחנו מריצים. זה דומה לאי קומרס אבל יש הבדלים כי דרך המכירה בחברות direct sales היא שונה מעט, ואותן חברות רואות את עצמן כתעשייה נפרדת. למשל הרבהלייף היא לקוחה שלנו, ואם ספורה מבחינים שאני עובד איתם, הם יחשבו "מעולה, חברה דומה לנו." לעומת זאת, אם הרבהלייף היו רואים שאני עובד עם ספורה הם היו חושבים שזה אי קומרס. בשנה אחת הגענו ללקוחות וחברות כמו הרבהלייף, שופ דוט קום, It works! Global ו-Immunotec.
אופן המכירה ב-direct sales זה דרך מפיצים שהם המשווקים את המוצרים של החברה. עד שאנחנו הופענו, כל החברות הללו היו בונות על המפיצים לעשות את עבודת השיווק והמכירות והכל היה קורה דרכם בלי ערוצים נוספים. המפיצים מביאים לקוחות והם מדברים עם לקוחות וכדומה. מה שקורה בפועל זה שמאחר וכיום יש עוד הרבה אלטרנטיבות לעשות הכנסה מ-gig economy ובגלל התחרות הרבה בשוק, אז המודל לפיו הם בונים רק על המפיצים כבר לא עובד. מה שאנחנו מביאים לשולחן זה שאנחנו מייצרים מודלים של פרדיקציה שעושים את הכל באופן אוטומטי, את ה-retention, ההמלצות על מוצרים כאשר אנחנו יודעים לזהות מה כל לקוח יקנה ומתי והחברות כבר לא צריכות לבנות על המפיצים אלא אנחנו עושים את זה בשבילם, הכל כבר הופך לאוטומטי.
מתי הוקמה וכמה עובדים?
קמנו ביולי 2024, אנחנו 10 עובדים, הרוב בישראל ואחת ביוטה.
- חברת הסייבר Echo גייסה 50 מיליון דולר תוך 10 חודשים מאז הקמתה
- Dux נחשפת עם סבב סיד של 9 מיליון דולר
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
מי המשקיעים?
זוהר גילון, יובל בר-גיל, ניר גרינברג, רן שריג, אפי כהן ועוד
.jpg)