AI
צילום: Mojahid Mottakin on Unsplash

כלי ה-AI החדש של Perplexity - יתרונות וחסרונות

צ'אטAI שחוקר ומספק מחקרים ותובנות עמוקות - הדור הבא של הצ'אטים

עמית בר | (1)
נושאים בכתבה מהפכת ה-AI

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:

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.

קיראו עוד ב"BizTech"

השוואה בין Perplexity AI, OpenAI ו-Google

בין שלוש החברות שפיתחו את הכלי, כל אחת מציעה גישה מעט שונה:

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:

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.










תגובות לכתבה(1):

הגב לכתבה

השדות המסומנים ב-* הם שדות חובה
  • 1.
    כולל הדפסה טים.ז (ל"ת)
    ליטאי 16/02/2025 08:29
    הגב לתגובה זו
יואב שפרינגר וגלעד עזרא, מייסדים Apptor.ai צילום פרטייואב שפרינגר וגלעד עזרא, מייסדים Apptor.ai צילום פרטי
סטארטאפ להכיר

אין לנו מתחרים- הדרך להתחרות זה אם הלקוחות יתחילו לפתח את המוצר בעצמם

שיחה עם יואב  שפרינגר- המנכ"ל ושותף מייסד של  Apptor.ai



הדס ברטל |

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.

מי המשקיעים?

זוהר גילון, יובל בר-גיל, ניר גרינברג, רן שריג, אפי כהן ועוד