עלות כלי ה-AI למפתחים הופכת לסעיף תקציבי משמעותי יותר ויותר בארגונים, ודוח חדש מנסה לעשות סדר במספרים שמאחורי השימוש היומיומי.

הסקירה משווה בין כלי הפיתוח המובילים בשוק, בהם GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Windsurf וכלים נוספים, ובוחנת לא רק את מחיר המנוי אלא גם את העלות האמיתית למפתח לאורך זמן.

אחת המסקנות המרכזיות היא שהמחיר החודשי המוצהר הוא רק חלק מהתמונה. צריכת טוקנים, שימוש במודלים מתקדמים, מגבלות שימוש והבדלים בין תוכניות ארגוניות יכולים ליצור פערים משמעותיים בעלות בפועל בין צוותים שונים.

הדוח מצביע גם על כך שארגונים רבים מתחילים לבחון את החזר ההשקעה של כלי AI בצורה דומה לכל כלי תוכנה אחר: כמה זמן פיתוח נחסך, כמה משימות אוטומטיות מבוצעות ומהי ההשפעה על תפוקת המפתחים.


https://www.digitalapplied.com/blog/ai-coding-tool-pricing-june-2026-seat-economics-guide

טסלה מתכננת להיכנס לשוק חדש: חומרה למרכזי נתונים של AI.

לפי בקשת סימן מסחר שהגישה [Tesla](https://www.tesla.com?utm_source=chatgpt.com), החברה מבקשת לרשום את השם "Megapod" עבור מערכת מודולרית למרכזי נתונים, הכוללת שרתים, רכיבי עיבוד AI, ציוד תקשורת, מערכות חלוקת חשמל וקירור – כחבילה אחת מוכנה לפריסה.

המהלך ממשיך את ההתרחבות של טסלה מעבר לרכב חשמלי ואגירת אנרגיה. בשנים האחרונות החברה בנתה תשתיות AI עצומות עבור פיתוח הנהיגה האוטונומית והרובוטים שלה, וכעת נראה שהיא בוחנת כיצד להפוך את הידע והתשתיות הללו למוצר מסחרי.

השם Megapod מזכיר את קו מוצרי האנרגיה של טסלה, כמו Megapack, וייתכן שהרעיון הוא לספק "בלוק בנייה" מוכן למרכזי נתונים – בדומה לאופן שבו אנבידיה מוכרת כיום מערכות AI מלאות ולא רק שבבים.

נכון לעכשיו מדובר רק בבקשת סימן מסחר, ללא מוצר רשמי, מפרט טכני או תאריך השקה. אך עצם ההגדרה המפורטת בבקשה מצביעה על כך שטסלה בוחנת ברצינות כניסה לשוק תשתיות ה-AI, אחד השווקים הצומחים ביותר בעולם הטכנולוגיה.

https://electrek.co/2026/06/21/tesla-megapod-ai-data-center-hardware/

ניתוח חדש של SaaStr בוחן כיצד חברות כמו Stripe, Canva, Cloudflare, Google ו-Higgsfield מוכרות את המוצרים שלהן ב-2026, ומגלה מכנה משותף מעניין: פחות דגש על מצגות מכירה ארוכות ויותר דגש על חוויית שימוש מיידית.

במקום להוביל לקוחות דרך תהליך מכירה מסורתי, החברות משקיעות במוצרים שמאפשרים למשתמשים להתנסות, להפיק ערך ולהגיע לתוצאות כבר בשלבים הראשונים. במקרים רבים המוצר עצמו הופך לערוץ המכירה המרכזי.

גישה נוספת שבולטת היא קיצור הזמן בין ההתעניינות הראשונית לבין רגע יצירת הערך. ככל שהלקוח מצליח להגיע מהר יותר לתוצאה משמעותית, כך גדל הסיכוי להפוך למשתמש משלם או ללקוח ארגוני.

https://www.saastr.com/how-stripe-google-canva-cloudflare-and-higgsfield-are-actually-selling-in-2026/

ניהול מוצר עשוי להיות החוליה החסרה בפרויקטי AI רבים.

לדברי מומחה המוצר ג'ף גוטהלף, ארגונים רבים ממהרים להטמיע כלי AI חדשים, אך מתמקדים בטכנולוגיה במקום בבעיה העסקית שאותה הם מנסים לפתור. התוצאה היא השקעה בכלים מרשימים שלא מצליחים לייצר ערך אמיתי למשתמשים או לעסק.

הוא טוען שהדרך הנכונה לשלב AI בארגון דומה לכל תהליך מוצר מוצלח: להתחיל מהבנת צרכי המשתמשים, להגדיר תוצאות עסקיות ברורות, לבחון הנחות באמצעות ניסויים קטנים ולמדוד השפעה לפני שמרחיבים את ההטמעה. במקום לשאול "איפה אפשר לשים AI?", צריך לשאול "איזו בעיה אנחנו מנסים לפתור?".

המאמר מצביע גם על קושי נפוץ נוסף: צוותי מוצר, פיתוח ו-AI עובדים לעיתים בנפרד, כאשר כל אחד ממוקד ביעדים שונים. ניהול מוצר אפקטיבי יכול לשמש כגורם המחבר בין הצוותים, לייצר סדרי עדיפויות ברורים ולהבטיח שהטכנולוגיה משרתת מטרה עסקית מוגדרת.

בפינטק דיגיטל אנחנו פוגשים את האתגר הזה כמעט בכל פרויקט AI. לפני שבוחרים מודל, בונים סוכן או מפתחים אינטגרציה, אנחנו מתחילים בהבנת התהליך העסקי, זיהוי נקודות הכאב והגדרת מדדי הצלחה ברורים. רק לאחר מכן בוחנים כיצד AI יכול להשתלב בצורה שתייצר ערך אמיתי למשתמשים ולארגון.

המסר המרכזי הוא שהצלחת יוזמות AI אינה תלויה רק באיכות המודלים או בתשתיות הטכנולוגיות. במקרים רבים, ההבדל בין פרויקט שמייצר ערך לבין כזה שננטש לאחר מספר חודשים מתחיל דווקא בעקרונות בסיסיים של ניהול מוצר.

https://jeffgothelf.com/blog/how-product-management-can-fix-your-ai-integration-problems/

ריטול הכריזה על React AI App Builder, כלי חדש שמאפשר לבנות אפליקציות React באמצעות שפה טבעית וסוכני AI.

המערכת מאפשרת למפתחים ולצוותי מוצר לתאר את האפליקציה הרצויה בשיחה חופשית, כאשר ה-AI מייצר את רכיבי ה-React, מסכי המערכת, החיבורים למקורות נתונים והלוגיקה הנדרשת.

בניגוד לכלי No-Code מסורתיים, הפלט של המערכת הוא קוד React אמיתי שניתן לערוך, להרחיב ולשלב בתהליכי הפיתוח הקיימים של הארגון.

הפתרון מיועד בעיקר לפיתוח מהיר של מערכות פנים-ארגוניות, כלי תפעול, דשבורדים ותהליכים עסקיים, תוך שילוב יכולות AI לאורך כל מחזור הפיתוח.

לדברי החברה, המטרה היא לאפשר לצוותים לעבור מרעיון למערכת עובדת בזמן קצר משמעותית, תוך שמירה על הגמישות והשליטה שמציע פיתוח מבוסס React.

https://retool.com/blog/retool-launches-react-ai-app-builder

אמנם NVIDIA מובילה בפיתוח החומרה והתוכנה לרובוטים דמויי אדם, אבל כעת היא מתמקדת גם בשאלה לא פחות חשובה: איך גורמים להם להיות בטוחים מספיק כדי לעבוד לצד בני אדם.

החברה הציגה מסגרת חדשה בשם Newton Safety Lab, שנועדה לבחון, למדוד ולשפר את רמת הבטיחות של רובוטים הומנואידיים לפני שהם יוצאים מהמעבדה אל מפעלים, מחסנים, בתי חולים וסביבות עבודה נוספות.

המערכת מאפשרת לדמות אלפי תרחישים, לזהות מצבים מסוכנים, לבדוק כיצד הרובוט מגיב למגע בלתי צפוי או להתקרבות של אדם, ולוודא שהוא פועל בהתאם לתקני בטיחות מחמירים. המטרה היא להפוך את בדיקות הבטיחות לחלק בלתי נפרד מתהליך הפיתוח, בדומה לבדיקות תוכנה בעולם היישומים.

ב-NVIDIA מעריכים שהדור הבא של הרובוטים ההומנואידיים יעבוד באופן שוטף לצד עובדים אנושיים, ולכן בטיחות הופכת לאחד האתגרים המרכזיים בדרך לאימוץ רחב של הטכנולוגיה.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-22/nvidia-seeks-to-make-humanoid-ai-robots-safer-around-humans

ספייס X מתכוננת לשיגור ההדגמה הראשון של Starfall, חללית ניסיונית חדשה שנועדה לבחון טכנולוגיות שישמשו במשימות חלל עתידיות.
החללית פותחה כפלטפורמה לניסויים במסלול, ותאפשר לבדוק מערכות ניווט, שליטה, תקשורת ותפעול אוטונומי בתנאי חלל אמיתיים. מטרת המשימה היא לאסוף נתונים שיסייעו בפיתוח הדורות הבאים של כלי טיס לחלל.
לפי הדיווח, משימת ההדגמה תשמש כהוכחת יכולת לפני הרחבת השימוש בפלטפורמה למשימות מורכבות יותר. ב־SpaceX רואים בפרויקטים מסוג זה דרך להאיץ את קצב הפיתוח באמצעות ניסויים תכופים במסלול, במקום להסתמך רק על בדיקות קרקע.
https://www.teslarati.com/spacex-starfall-spacecraft-demo-launch/

מטא עצרה תוכנית פנימית שנועדה לעקוב אחרי פעילות עובדים לצורך אימון מודלי AI, אחרי שהתברר שמידע רגיש שנאסף במסגרת התוכנית היה נגיש בתוך החברה באופן רחב מדי.
התוכנית, שנקראה Model Capability Initiative, אספה נתונים כמו הקשות מקלדת, תנועות עכבר, קליקים ותוכן מסכים של עובדים בארה״ב, במטרה להבין טוב יותר איך מהנדסים עובדים ולהשתמש בכך לשיפור מודלי AI. לפי הדיווחים, הבעיה לא הייתה רק עצם המעקב, אלא העובדה שחלק מהמידע שנאסף כלל שיחות פנימיות, הערכות ביצועים ופרטים רגישים נוספים, והגישה אליו לא הוגבלה כמו שצריך. �
Business Insider +1
מטא טוענת שאין לה כרגע ראיות לשימוש לרעה במידע, אבל הודיעה שהיא משהה את התוכנית בזמן שהיא בודקת את נושאי אבטחת המידע וההרשאות. לפי דיווחים נוספים, ההתנגדות בתוך החברה הייתה רחבה, כולל עצומה של יותר מ־1,600 עובדים שהתנגדו לאופי המעקב ולשאלות של פרטיות והסכמה. �
The Guardian +1
https://www.engadget.com/2199458/meta-is-pausing-employee-tracking-program-after-it-let-the-whole-company-see-sensitive-data/⁠

מחקר חדש של Pew מציג תמונה מעניינת על האופן שבו אמריקאים משתמשים בבינה מלאכותית ב־2026: השימוש בצ׳אטבוטים כבר כמעט מיינסטרים, אבל האמון עדיין רחוק משם.
לפי הסקר, כ־49% מהמבוגרים בארה״ב אומרים שהם השתמשו בצ׳אטבוטים כמו ChatGPT, Gemini או Copilot, לעומת 33% בלבד ב־2024. כלומר, בתוך פחות משנתיים הכלים האלה עברו משלב של סקרנות טכנולוגית לשימוש רחב בהרבה.
השימושים הנפוצים ביותר הם חיפוש מידע, עם 42% מהמבוגרים בארה״ב, ומשימות בעבודה, עם 38% מקרב העובדים. אחריהם מגיעים שימושים כמו בידור, יצירת תמונות או וידאו, ייעוץ רפואי, תזונה וכושר, חדשות, וגם תמיכה רגשית או עצה אישית.
צ'ט GPT עדיין מוביל בפער גדול. 44% מהאמריקאים מדווחים שהשתמשו בו, לעומת 24% ב־Gemini, כ־17% ב־Copilot, כ־14% ב־Meta AI, כ־8% ב־Grok, כ־6% ב־Claude וכ־3% ב־Character.ai.
אבל לצד האימוץ, Pew מצביעים גם על חשדנות עמוקה. רוב האמריקאים סבורים שהבינה המלאכותית מתקדמת מהר מדי, ורבים חוששים שהיא תסכן את המידע האישי שלהם. גם בקרב צעירים, שנוטים להשתמש יותר בכלים האלה, התמונה אינה רק התלהבות אלא גם זהירות.
https://www.pewresearch.org/internet/2026/06/17/americans-and-ai-2026-chatbots-smart-devices-and-views-on-impact/

GLM-5.2
מסתמן כאחד ממודלי הקוד הפתוח המרשימים ביותר שיצאו עד כה, עם ביצועים שמציבים אותו בחזית המודלים הפתוחים במגוון רחב של משימות.

לפי הניתוח, המודל מציג שיפור משמעותי בכתיבת קוד, הסקת מסקנות, עבודה עם הקשר ארוך וביצוע הוראות מורכבות. אחד היתרונות הבולטים שלו הוא היכולת לספק ביצועים גבוהים מבלי לדרוש משאבי מחשוב חריגים, מה שהופך אותו לאפשרות אטרקטיבית עבור ארגונים שמעוניינים להפעיל מודלים באופן מקומי.

הסקירה גם מצביעה על כך שהפער בין מודלים קנייניים למודלי קוד פתוח ממשיך להצטמצם. אם בעבר ארגונים נאלצו לבחור בין איכות גבוהה לבין שליטה מלאה בנתונים, כיום קיימות חלופות פתוחות שמספקות ביצועים תחרותיים לצד גמישות, פרטיות ועלויות נמוכות יותר.

https://thezvi.wordpress.com/2026/06/22/glm-5-2-is-the-new-best-open-model/

במבחנים שפורסמו, GLM-5.2 מציג ביצועים תחרותיים מאוד במשימות של כתיבת קוד, הסקת מסקנות, מתמטיקה והבנת הוראות מורכבות. בחלק מהתרחישים הוא אף מתקרב, ולעיתים עוקף, את Claude Opus – למרות שמדובר במודל קוד פתוח שניתן להריץ גם בתשתית פרטית.
מעבר לביצועים, היתרון המשמעותי של GLM-5.2 הוא השליטה המלאה של הארגון במודל ובנתונים. עבור חברות שמעוניינות בפרטיות, התאמה אישית והפחתת עלויות, מודלים פתוחים הופכים לאלטרנטיבה אמיתית למודלים המסחריים המובילים.
https://techstackups.com/comparisons/glm-5.2-vs-opus/

אנתרופיק מאשימה את עליבאבא בניסיון רחב היקף לגשת באופן לא מורשה למודל Claude, באמצעות אלפי חשבונות מזויפים שנועדו לעקוף את ההגבלות של החברה על גישה מסין.

לפי בלומברג, אנתרופיק שלחה מכתב לבכירים בממשל האמריקאי ולסנאטורים בארה״ב, שבו טענה כי מפעילים המקושרים למעבדת Qwen של עליבאבא ביצעו כ־28.8 מיליון אינטראקציות עם Claude בין אפריל ליוני 2026, דרך כמעט 25 אלף חשבונות מזויפים.

באנתרופיק טוענים שהפעילות כוונה ליכולות המרכזיות של Claude, בהן הנדסת תוכנה, חשיבה סוכנתית וביצוע משימות מורכבות. החברה מתארת את האירוע כניסיון הגדול ביותר שזיהתה עד כה לבצע distillation נגד המודלים שלה.

Distillation הוא מצב שבו משתמשים בתשובות של מודל מתקדם כדי לאמן או לשפר מודל אחר. במקרה הזה, החשש של אנתרופיק הוא שחברה מתחרה תוכל לשכפל או לצמצם פערים מול יכולות של מודלים אמריקאיים מתקדמים, בלי לעבור את אותו תהליך מחקר, פיתוח ועלויות.

עליבאבא סירבה להגיב לפרסום. הסיפור מגיע בזמן שבו המתח בין ארה״ב לסין סביב בינה מלאכותית, שבבים וגישה למודלים מתקדמים רק ממשיך לעלות.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-24/anthropic-accuses-alibaba-of-illicitly-accessing-its-ai-models

אופן AI הרחיבה את יכולות האבטחה של GPT-5.5 עם סדרת כלים חדשה שנועדה לחזק את ההגנה על ארגונים המשתמשים במודל.
העדכון כולל יכולות משופרות לזיהוי איומי סייבר, ניתוח קוד זדוני, סיוע בחקירת אירועי אבטחה והבנה טובה יותר של תרחישי תקיפה. בנוסף, החברה הכריזה על מנגנוני הגנה חדשים שנועדו לצמצם ניצול לרעה של המודל, תוך שמירה על היכולת לסייע לחוקרי אבטחה ולצוותי SOC.
לצד זאת, OpenAI עדכנה את GPT-5.5 Cyber – גרסה ייעודית למשימות אבטחת מידע – עם ביצועים משופרים בניתוח קוד, זיהוי חולשות ומתן המלצות לטיפול באיומים.
העדכונים משקפים את ההשקעה הגוברת של OpenAI בתחום הסייבר, במטרה להפוך את מודלי הבינה המלאכותית לכלי עבודה יעיל יותר עבור צוותי אבטחת מידע, לצד חיזוק מנגנוני ההגנה מפני שימוש זדוני.

https://www.testingcatalog.com/openai-launches-new-security-tools-and-updates-gpt-5-5-cyber/

עליבאבא ממשיכה להתבסס כאחת השחקניות המובילות בתחום יצירת הווידאו באמצעות בינה מלאכותית.
לפי דירוג עולמי חדש, מודל יצירת הווידאו של החברה טיפס למקום השני בעולם, בעוד שמודלים בולטים כמו Sora של OpenAI ו-Seedance של ByteDance ירדו בדירוג.
הדירוג מבוסס על איכות הווידאו, עקביות בין פריימים, היצמדות להנחיות המשתמש ורמת הריאליזם של התוצאה. השיפור של עליבאבא משקף את ההשקעה הגדולה של החברה במודלי מולטימודל וביכולות יצירת תוכן.
המרוץ בתחום הווידאו הגנרטיבי ממשיך להתחמם, כאשר יותר ויותר חברות מציגות מודלים שמסוגלים להפיק סרטונים באיכות גבוהה ובזמני יצירה קצרים, והפערים בין המתחרות מצטמצמים במהירות.

https://venturebeat.com/technology/alibabas-ai-video-model-rises-to-no-2-in-global-rankings-as-openais-sora-and-bytedances-seedance-fall-away

אנתרופיק בוחנת מנגנון חדש שבמסגרתו Claude עשוי לבקש מהמשתמשים לאמת את זהותם באמצעות תעודה מזהה במקרים מסוימים.

לפי הדיווח, הדרישה לאימות לא תהיה גורפת, אלא תופעל במצבים שבהם המערכת מזהה פעילות חריגה, שימוש רגיש או צורך בעמידה בדרישות רגולטוריות. המטרה היא להקשות על ניצול לרעה של המודל, מבלי להוסיף חיכוך לכלל המשתמשים.

באנתרופיק מסבירים שהמהלך נועד לשפר את האיזון בין פרטיות המשתמשים לבין בטיחות השימוש במודלי בינה מלאכותית, במיוחד ככל שהיכולות שלהם מתרחבות והשימוש בהם הופך נפוץ יותר בארגונים.

הנושא של אימות זהות צפוי להפוך לחלק משמעותי יותר מעולם ה-AI, במיוחד עבור שירותים מתקדמים, יכולות רגישות וסביבות ארגוניות.

https://techcrunch.com/2026/06/22/anthropic-says-claude-may-want-to-see-your-id/

אנתרופיק רוצה להפוך את Claude לעובד נוסף בתוך Slack.

החברה הציגה את Claude Tag, פיצ׳ר חדש שמאפשר להזמין את Claude לתוך ערוץ Slack באמצעות @Claude, ולתת לו להשתתף בשיחה בשם המשתמש. לא רק לענות לשאלה נקודתית, אלא לקרוא את ההקשר של הערוץ, לעקוב אחרי עדכונים, לזהות הודעות חשובות, להעיר כשמשהו דורש תשומת לב, ואפילו לעזור בטיפול במשימות כמו תיקון קוד.

בשלב הראשון Claude Tag זמין בגרסת בטא ללקוחות Claude Team ו־Claude Enterprise. לפי Anthropic, מנהלי המערכת יוכלו לשלוט באילו ערוצים ומידע Claude רשאי לגשת, כדי שהשימוש יהיה מותאם למדיניות הארגונית.

קלוד לא נשאר רק צ׳אט שאליו נכנסים כשצריך תשובה. Anthropic מנסה למקם אותו בתוך סביבת העבודה עצמה, כחלק מהשיחה השוטפת של הצוותים.

מטא השיקה קו חדש של משקפי AI חכמים תחת המותג שלה, במחיר התחלתי של 299 דולר.
בניגוד לדגמים הקודמים שנמכרו תחת המותגים Ray-Ban ו-Oakley, הפעם מדובר במשקפיים שנושאים את השם Meta Glasses, אך עדיין מיוצרים בשיתוף EssilorLuxottica. לפי CNBC, המחיר החדש נמוך לפחות ב-80 דולר מדגם הכניסה של הדור השני של Ray-Ban Meta, ובאופן ברור נועד להפוך את הקטגוריה לנגישה יותר.
המשקפיים החדשים כוללים מצלמה, רמקולים פתוחים, מיקרופונים וגישה ל-Meta AI, כך שניתן לצלם, להאזין, לבצע שיחות ולקבל תשובות מהעוזר החכם של מטא ישירות מהמשקפיים. החברה מציעה כמה עיצובים, בהם Adventurer, Fury ו-Starfire Kylie Edition, וממקמת את המוצר כחלק מהניסיון של מארק צוקרברג להפוך משקפיים חכמים לממשק היומיומי הבא אחרי הסמארטפון.
ההשקה מגיעה בזמן שבו מטא ממשיכה להשקיע חזק במחשוב לביש, אחרי Ray-Ban Meta ומשקפי התצוגה היקרים יותר שהציגה בעבר. המחיר של 299 דולר מסמן ניסיון ברור להרחיב את השוק מעבר לקהל הטכנולוגי המוקדם, ולהכניס את משקפי ה-AI לקטגוריית מוצר צרכני רחבה יותר.

https://www.cnbc.com/2026/06/23/meta-glasses-are-new-smart-glasses-starting-at-299.html

אנתרופיק השיקה את Claude Tag, כלי חדש שמאפשר לצוותים לעבוד עם Claude ישירות מתוך Slack.

במקום לפתוח צ׳אט נפרד עם המודל, אפשר פשוט לתייג את ‎@Claude בתוך ערוץ Slack, לתת לו משימה, והוא יפרק אותה לשלבים, יעבוד עליה ויחזיר את התוצאה בתוך השרשור. המערכת יכולה להתחבר לכלים, למידע ולמאגרי קוד שהארגון בוחר לאפשר לה, ולבנות הקשר לאורך זמן מתוך הערוצים שבהם היא נמצאת.

לפי אנתרופיק, Claude Tag מיועד להפוך את Claude מסוג של עוזר אישי לכלי עבודה צוותי. יש Claude אחד בתוך הערוץ, כולם רואים על מה הוא עובד, ואפשר להמשיך שיחה או משימה מהמקום שבו מישהו אחר עצר. במצב “ambient”, Claude גם יכול לעקוב אחרי ערוצים וכלים שחוברו אליו, להציף מידע רלוונטי, ולעקוב אחרי משימות או שרשורים שנשארו פתוחים.

הגישה מנוהלת על ידי מנהלי המערכת בארגון, שיכולים לקבוע לאילו ערוצים, כלים ומקורות מידע Claude יקבל גישה. הזיכרון וההרשאות מופרדים לפי שימושים, כך ש-Claude שמוגדר לצוות מכירות לא אמור להעביר מידע לצוות הנדסה או לחשוף מידע שלא אושר לו.

https://www.anthropic.com/news/introducing-claude-tag

הסכם רב־שנתי חדש בין Getty Images ל-OpenAI יאפשר להציג תמונות מורשות של Getty בתוך חוויות החיפוש והגילוי של ChatGPT.

במסגרת שיתוף הפעולה, משתמשים שיקבלו תשובות ויזואליות ב-ChatGPT יוכלו לראות תמונות מתוך מאגרי התוכן המקצועיים של Getty Images. לפי Getty, המטרה היא לשלב בחיפוש מבוסס AI תוכן ויזואלי איכותי, מדויק ומורשה, עם הקפדה על זכויות שימוש.

חשוב לשים לב שההסכם עוסק בהצגת תמונות בתוך ChatGPT, ולא בשימוש בתמונות של Getty לאימון מודלי יצירת תמונה של OpenAI.

ההכרזה מגיעה בתקופה שבה חברות תוכן וצילום מחפשות דרכים לשמור על זכויות היוצרים שלהן מול פלטפורמות AI, ובמקביל לבנות מודלים עסקיים חדשים סביב שימוש מורשה בתוכן ויזואלי.

https://newsroom.gettyimages.com/en/getty-images/getty-images-announces-display-partnership-with-openai

⁠

לינקדאין מתחילה לבדוק פיצ׳ר חדש בשם Collaborative Posts, שמאפשר לשני חשבונות או יותר לפרסם יחד את אותו הפוסט.
במקום שפוסט יתפרסם רק מפרופיל אחד עם תיוגים של אנשים אחרים, כל המשתתפים יופיעו בראש הפוסט כשותפים מלאים לפרסום. הפוסט יוכל להופיע ברשתות של כל המשתתפים, כולל פרופילים אישיים וגם עמודי חברה, אחרי שכל צד יאשר את ההזמנה להשתתף.
לפי Buffer, הפיצ׳ר נמצא כרגע בבטא אצל יוצרים ומותגים נבחרים, וצפוי להיפתח בהדרגה בחודשים הקרובים. התהליך דומה לפוסטים משותפים באינסטגרם: משתמש אחד יוצר את הפוסט, מזמין שותפים, ורק אחרי שהם מאשרים הם מופיעים כמשתתפים בפרסום.
בלינקדאין מדגישים שזה לא אותו דבר כמו Collaborative Articles, שבהם משתמשים מוסיפים נקודת מבט למאמרים קיימים. כאן מדובר בפוסט רגיל, שנכתב ומפורסם במשותף על ידי אנשים או עמודים שבחרו לשתף פעולה.
הפיצ׳ר יכול לשמש לשיתופי פעולה בין יוצרים ומותגים, פרסומים משותפים של חברות ולקוחות, סיכומי אירועים, השקות, או פוסטים של עובדים יחד עם עמוד החברה.
https://buffer.com/resources/linkedin-collab-posts