שתי חברות טכנולוגיה ישראליות – Tasq AI ו-BLEND – מכריזות כעת על מיזוג לישות אחת, תחת השם Tasq AI. החברה הממוזגת תבסס את מעמדה ככוח מוביל בשוק נתוני ה-AI שמגלגל מיליארדי דולרים. פתרון החברה משלב טכנולוגיית “זיקוק נתונים” (Data Refinery) יחד עם רשת גלובלית של מיליוני בני אדם, הכוללת 25,000 מומחי תוכן
רשימת הלקוחות המשותפת של Tasq AI כוללת 200 ארגונים, בהם כמה מהמותגים המוכרים בעולם Reddit, PayPal, Meta ו-Payoneer. לחברה הממוזגת מחזור הכנסות של עשרות מיליוני דולרים בשנת 2025
יואב זיו, מנכ”ל החברה הממוזגת: “הטכנולוגיה של Tasq AI מאפשרת לאמן מודלים של בינה מלאכותית במהירות גבוהה עד פי 10 מהגישות הקיימות. פריצת דרך זו תאפשר לארגונים לסגור את ‘פער האמון’ בבינה המלאכותית בצורה יעילה”
ארז מוסקוביץ’, מייסד ונשיא Tasq AI: “המשימה של Tasq AI היא להבטיח שמודלי AI יספקו ערך אמיתי לחברות גם ברמה המוצרית וגם ברמה העסקית, ושהאימוץ של מודלים ימשיך לצמוח. אנחנו בונים את בית הזיקוק ל’דלק’ המודרני שמשלב טכנולוגיה ומומחיות אנושית כדי להאיץ את מהפכת ה-AI בעזרת דאטה טוב יותר”
למרות הפוטנציאל העצום של הבינה המלאכותית (AI), “פער האמון” (Trust Gap) נותר החסם העיקרי לאימוץ הטכנולוגיה בקרב ארגונים. כדי להתמודד עם אתגר זה, Tasq AI ו-BLEND מכריזות על מיזוג בין שווים, שיוצר פלטפורמה מאוחדת המוקדשת להבטחת הדיוק והאמינות של בינה מלאכותית ברמה ארגונית (Production-grade AI) בעזרת דאטה. החברה הממוזגת, שתפעל תחת המותג Tasq AI, ממצבת את עצמה כשחקנית גלובאלית משמעותית בענף ה-AI. לחברה הכנסות של עשרות מיליוני דולרים ומעסיקה צוות גלובלי של 120 עובדים. רשימת הלקוחות המשותפת שלה כוללת כמה מהמותגים המוכרים ביותר בעולם, ביניהם Reddit, PayPal, Meta, Puma, iHerb ו-Payoneer.
מחקר של חברת Salesforce מצביע על כך ש־76% מהמנהלים המעוניינים לאמץ פתרונות AI מתחילים להכיר בחשיבות הקריטית של הפקת ערך ודיוק מודלים משילוב של דאטה ארגוני ודאטה ציבורי. עם זאת, מחסור בנתונים או שימוש בדאטה שאינו עובר תהליכי זיקוק והבטחת איכות פוגעים משמעותית בביצועי המודלים, ומונעים מארגונים לאמץ פתרונות AI באופן אפקטיבי לצורך שיפור תוצאות עסקיות. בסקר “הנתונים שלך, ה-AI שלך” (Your Data, Your AI), ציינו 54% ממשתמשי ה-AI כי הם אינם סומכים על הנתונים ששימשו לאימון המודלים שלהם, ואלו המביעים חוסר אמון נרתעים משמעותית מאימוץ הטכנולוגיה.
איך זה עובד?
ארגונים ניצבים כיום בפני דילמה מתמשכת בין כמות (Scale) לבין רמת דיוק. Tasq AI מסירה פשרה זו באמצעות מודל רב־שכבתי המשלב טכנולוגיה מתקדמת עם רשת מומחים, ומאפשר הזרקת אינטליגנציה אנושית בגישת Just in Time. מודל זה נועד להבטיח איכות דאטה גבוהה לאורך מחזור החיים של הנתונים, לבצע זיקוק מדויק ויעיל של הנתונים, ובכך לשפר באופן מהותי את ביצועי ודיוק מודלי ה-AI.
עבור משימות הדורשות נפח ומגוון, הפלטפורמה רותמת קהל גלובלי של עשרות מיליוני “Tasqers” בזמן אמת, לטיפול בעומסי עבודה אדירים. עבור משימות הדורשות רמות גבוהות של מומחיות ספציפית מופנות לרשת מבוקרת של למעלה מ-25,000 מומחי תוכן מאומתים ביותר מ-120 שפות.
ארכיטקטורה זו מאפשרת לפלטפורמה להנגיש את רמת המומחיות הנדרשת לכל משימה ולהבטיח את איכות הנתונים במהירות חסרת תקדים. המשימות יכולות להיות קשורות לזיהוי אתרים “מתחזים”, דיוק דאטה למערכות פיננסיות, אתרי איקומרס וסושיאל, כלי שיווק וניהול לקוחות, וכן הערכת ביצועים של מודלי שפה גדולים (LLM).
גישור על פער האמון ב-AI
“הנתונים הפכו לשכבת ההגנה הקריטית בשוק ה-AI המוערך ב-1.5 טריליון דולר, שכבה המגינה על האיכות והאמינות של מודלי הבינה המלאכותית”, אמר יואב זיו, מנכ”ל Tasq AI הממוזגת, לשעבר בכיר באמדוקס (NASDAQ: DOX) וב-Checkmarx. “אנו מקימים ישות אחת המשלבת טכנולוגיה ואנשים כדי להתמודד עם האתגר הגדול ביותר בהטמעת AI: אמון, ברמות מהירות ואיכות שאיש לא חשב שהן אפשריות. הטכנולוגיה של Tasq AI מאפשרת לאמן מודלים של בינה מלאכותית במהירות גבוהה עד פי 10 מהשיטות הקיימות”.
שוק הבינה המלאכותית העולמי צפוי להגיע לטריליוני דולרים עד תחילת שנות ה-2030, אך אימוץ ה-AI עדיין מוגבל. מחקר של MIT מראה כי כ-95% מפרויקטי הבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI) נכשלים, בעיקר בשל איכות נתונים ירודה ותהליכי נתונים מקוטעים, ולא בשל מגבלות המודל (“Garbage in, Garbage out”). כתוצאה מכך, שכבת הנתונים היא התשתית הקריטית ביותר להצלחת ה-AI, והמיזוג בין Tasq AI ל-BLEND נותן מענה לפער זה על ידי שילוב “בית זיקוק לנתונים” (Data Refinery) מקצה לקצה עם מומחיות ארגונית עמוקה להאצת אימוץ AI מהימן.
ארז מוסקוביץ’, מייסד ונשיא Tasq AI, אמר: “חברות המודלים בונות את המנועים של מהפכת ה-AI; שבבי ה-GPU הם הכבישים המהירים והדאטה הוא הנפט. עם זאת, אתגרים הקשורים לנתונים מונעים ממערכות AI רבות לממש את הפוטנציאל שלהן, למרות השקעות עתק בתשתיות ובמודלים. המשימה של Tasq AI היא להבטיח שמודלי AI יספקו ערך אמיתי לחברות גם ברמה המוצרית וגם ברמה העסקית, ושהאימוץ של מודלים ימשיך לצמוח. אנחנו בונים את בית הזיקוק ל’דלק’ המודרני שמשלב טכנולוגיה ומומחיות אנושית כדי להאיץ את מהפכת ה-AI בעזרת דאטה טוב יותר”.
מוסקוביץ’ הוסיף: “עם הרחבת מרכז הפיתוח של Nvidia בצפון, ישראל הופכת למרכז ה-AI השני בחשיבותו במערב עם סטארט-אפים ומרכזי פיתוח מובילים בתחומי השבבים, הסטורג’, הנטוורק והדאטה. בשילוב כוחות נוכל לייצר אקו־סיסטם מוביל ומשמעותי”.
אודות Tasq AI
חברת Tasq AI הוקמה בשנת 2019 כחלוצה עולמית בתחום ה-“Data Refinery” לאימון בינה מלאכותית. באמצעות ניהול עבודה על פני רשת מדורגת של contributors גלובליים לצד מומחים ייעודיים, Tasq AI מספקת נתונים ברמת אמינות של 99% עבור תעשיות בהן דיוק ודקויות תרבותיות הם קריטיים. החברה נתמכת על ידי משקיעים פרטיים בהובלת פרופסור שי דקל.
אודות BLEND
BLEND הוקמה בשנת 2008 תחת השם One Hour Translation וגיייסה עד כה 30 מיליון דולר בהובלת קרן הפרייבט אקוויטי הישראלית פורטיסימו. החברה מתמחה בסיוע לחברות גלובליות לצמוח באמצעות לוקליזציה (תרגום) מבוססת AI. רשת המומחים שלה, המונה 25,000 איש, מספקת את ההקשר הלשוני והתרבותי העמוק הנדרש להטמעות AI גלובליות.
תמונה: תמונות צוות מוביל של החברה הממוזגת. קרדיט צלם: איל טואג
