מוריאל פחימה, בוגר ג׳ון ברייס, הוא אחד משלושת המייסדים של Xpander – סטארטאפ AI ישראלי שנחשף עם גיוס Seed של 7.5 מיליון דולר ובהשתתפות Samsung Next. החברה שואפת לפתור את אחת הבעיות שהופכות משמעותיות ככל שסוכני AI נכנסים לארגונים: איך מנהלים, מאבטחים ומחברים אותם לתשתיות אמיתיות בלי להינעל לספק אחד.
סיפור קריירה מעניין פוגש השבוע את אחת המגמות החמות ביותר בתעשיית הטכנולוגיה.
מוריאל פחימה, CTO ומייסד שותף ב-Xpander, עומד יחד עם דוד טויזר, מנכ״ל החברה, ורן שיינברג, מנהל המוצר הראשי, מאחורי סטארטאפ ישראלי חדש שנחשף עם השלמת סבב Seed בהיקף של 7.5 מיליון דולר.
בסבב השתתפו Pico Venture Partners, שהובילה את ההשקעה, לצד Samsung Next, Emerge Ventures ו-SeedIL.
עבורנו בג׳ון ברייס, יש כאן כמובן נקודת חיבור מיוחדת: אחד האנשים שנמצא היום בלב הפיתוח הטכנולוגי של החברה התחיל חלק מהדרך המקצועית שלו אצלנו, בסניף חיפה.
אבל מעבר לסיפור האישי, Xpander נכנסת לתמונה בדיוק בזמן שבו עולם ה-AI עובר שינוי משמעותי.
עד לא מזמן, השאלה המרכזית הייתה איזה מודל יודע לכתוב טוב יותר, לתכנת טוב יותר או לספק תשובות מדויקות יותר. ב-2026, האתגר כבר רחב יותר.
ארגונים עוברים בהדרגה משימוש ב-AI ככלי שעונה על שאלות לשימוש ב-AI Agents – סוכני AI שמסוגלים לבצע פעולות בעצמם: להתחבר למערכות, לקרוא מידע, להריץ תהליכים, לכתוב קוד, לנתח נתונים ולהפעיל כלים נוספים.
וכאן מתחילה הבעיה ש-Xpander מנסה לפתור: לבנות Agent שמבצע משימה בדמו זה דבר אחד. לתת לו גישה למערכות של ארגון אמיתי, להרשאות של עובדים, למאגרי מידע ולתהליכים עסקיים – זה כבר סיפור אחר לגמרי.
Xpander: הסטארטאפ שעושה סדר בעולם סוכני ה-AI
את Xpander הקימו דוד טויזר, רן שיינברג ומוריאל פחימה.
טויזר ושיינברג הם יוצאי AWS, חטיבת הענן של אמזון, ולדברי החברה, חלק מהאתגרים שפגשו בעבודה עם מערכות ארגוניות ותשתיות ענן הפכו בהמשך לבסיס לבעיה ש-Xpander שואפת לפתור.
פחימה משמש כיום כ-CTO של החברה ומוביל את הצד הטכנולוגי שלה.
עבורנו, מכללת ג׳ון ברייס, העובדה שפחימה הוא בוגר סניף חיפה הופכת את החדשות על הגיוס למעניינות במיוחד.
המעבר מלימודי טכנולוגיה לעבודה בתעשייה, ובהמשך להקמת חברה ולתפקיד של מייסד ו-CTO, ממחיש עד כמה הקריירה הטכנולוגית אינה נעצרת בתפקיד הראשון.
הידע, הכלים והניסיון שנצברים לאורך הדרך יכולים להוביל מפיתוח מערכות קיימות גם לבנייה של טכנולוגיות וחברות חדשות.
ובמקרה של Xpander, מדובר בטכנולוגיה שפועלת בלב אחד השינויים הגדולים שמתרחשים כיום בעולם התוכנה.
7.5 מיליון דולר כדי לפתור את הבעיה שמגיעה אחרי ה-Prompt
Xpander נחשפה עם השלמת סבב Seed של 7.5 מיליון דולר, בהובלת Pico Venture Partners ובהשתתפות Samsung Next, Emerge Ventures ו-SeedIL.
החברה פועלת מישראל ומארצות הברית ומונה בשלב זה שישה עובדים.
אבל יותר מגובה הסבב או זהות המשקיעים, מעניין להסתכל על הבעיה שהחברה בחרה לפתור.
Xpander מפתחת פלטפורמה שמאפשרת לארגונים לבנות, להריץ ולנהל סוכני AI, תוך שמירה על שליטה בתשתית, בהרשאות, בדאטה ובמודלים שבהם הארגון משתמש.
אחד הדגשים של החברה הוא האפשרות לעבוד עם מספר מודלים וספקים במקום לבנות את כל המערכת סביב אקוסיסטם אחד בלבד.
וזה מסמן שינוי מעניין בשוק ה-AI.
אם הגל הראשון עסק במודלים והגל השני באפליקציות AI, הגל הבא עשוי לעסוק דווקא בתשתית שמאפשרת לכל זה לעבוד בתוך ארגון אמיתי.
קל לבנות Agent, הרבה יותר קשה להטמיע אותו בארגון
נניח שמחלקת הפיתוח בארגון בנתה סוכן שיודע לזהות תקלה, לקרוא מידע מ-GitHub, לבדוק לוגים ולהציע תיקון.
על הנייר זה נשמע מצוין.
אבל מהר מאוד מגיעות השאלות הפחות נוצצות:
לאיזה Repository מותר לו לגשת? בשם איזה משתמש הוא פועל? איזה מידע מותר לו לשלוח למודל? האם הוא יכול לבצע שינוי בעצמו או רק להציע אותו? איפה נשמרים פרטי ההתחברות? מי יכול לראות מה הסוכן עשה? ומה קורה אם הוא טועה?
ככל שסוכני AI הופכים מכלי ניסיוני למערכות שפועלות בתוך תהליכים עסקיים אמיתיים, שאלות כמו Identity, Permissions, Security, Observability ו-Governance הופכות לחלק בלתי נפרד מעולם ה-AI.
וזה בדיוק החיבור המעניין בין תחומים שבעבר נתפסו כנפרדים.
AI כבר אינו רק תחום של Data Scientists או חוקרי Machine Learning.
הוא פוגש היום ישירות את אנשי הפיתוח, הענן, DevOps, אבטחת המידע, הארכיטקטורה והתשתיות.
Kubernetes נכנס גם לעולם הסוכנים
אחד האלמנטים הבולטים בגישה של Xpander הוא השימוש בתשתית שמאפשרת להריץ סוכנים בתוך הסביבה הנשלטת של הארגון.
החברה מציגה שכבת הרצה בשם Universal Harness, שאמורה לאפשר לסוכנים לעבוד מול מודלים שונים, לבצע Tool Calling, להריץ קוד בסביבות מבודדות ולשמור תיעוד של הפעולות שהם מבצעים.
הפלטפורמה יכולה לפעול בתשתיות שבשליטת הארגון, כולל סביבות ענן פרטיות.
מבחינה טכנולוגית, זה ממחיש נקודה חשובה:
Agent הוא לא רק Prompt.
סוכן ארגוני אמיתי הוא מערכת תוכנה.
הוא זקוק לתשתית הרצה, תקשורת עם APIs, ניהול זהויות, הרשאות, Secrets, ניטור, Logs, מנגנוני Recovery, זיכרון, בסיסי נתונים ולעיתים גם Containers ו-Kubernetes.
במילים אחרות, חלק גדול מהידע שכבר מוכר מעולמות ה-Cloud Native וה-DevOps הופך לרלוונטי גם לבניית מערכות Agentic AI.
ומה קורה כש-Claude, GPT או Gemini מתחלפים?
נקודה נוספת שנמצאת בלב הגישה של Xpander היא Vendor Lock-in.
שוק ה-AI מתקדם בקצב יוצא דופן. מודל שנחשב למוביל היום עשוי לקבל מתחרה משמעותי בתוך שבועות או חודשים.
ארגון שבונה תהליכים שלמים סביב ספק אחד עלול לגלות שהמעבר למודל אחר מורכב הרבה יותר מכפי שחשב.
Xpander מנסה להתמודד עם הבעיה באמצעות שכבה שאינה תלויה, לטענתה, בספק מודלים מסוים ויכולה להתחבר למודלים של חברות שונות, למודלים פתוחים ולפתרונות נוספים.
הרעיון של Vendor-neutral אינו חדש בעולם הטכנולוגיה.
ראינו אותו בענן, בבסיסי נתונים, בתשתיות ובכלי פיתוח.
אבל בעולם ה-AI הוא עשוי להפוך למשמעותי במיוחד בגלל קצב השינוי בשוק.
ארגון עשוי לבחור במודל אחד לכתיבת קוד, במודל אחר לניתוח מסמכים ובמודל קטן וזול יותר למשימות פשוטות.
לכן, אחת היכולות החשובות של מערכות AI ארגוניות עשויה להיות דווקא היכולת להחליף מודלים בלי לבנות מחדש את כל המערכת שמסביבם.
Omni: הסוכן שמסייע לבנות ולתפעל סוכני AI
מעל שכבת התשתית מציגה Xpander את Omni, סוכן AI שאמור לסייע לארגונים לבנות ולתפעל סוכנים אחרים.
לפי החברה, Omni יכול לסייע בהקמת Agent, בחיבור כלים ומקורות מידע, בהגדרת תהליכים וגם בתפעול שלהם לאחר העלייה לאוויר.
וזה אולי אחד הכיוונים המסקרנים ביותר בעולם ה-Agentic AI.
אם בשלב הראשון בני אדם בנו סוכנים, השלב הבא עשוי להיות מצב שבו סוכנים מסייעים לבנות, לבדוק, לנטר ולתקן סוכנים אחרים.
זה חלק משינוי רחב הרבה יותר באופן שבו תוכנה נוצרת ומתופעלת.
מפתחים כבר משתמשים היום ב-AI ליצירת קוד. השלב הבא הוא שימוש ב-AI ליצירת חלקים גדולים יותר של המערכת עצמה, כולל האינטגרציות, התהליכים והאוטומציות שמרכיבים אותה.
כבר לא מדובר רק ב-Prompt Engineering
אחד הדברים המעניינים ביותר בסיפור של Xpander הוא מה שהוא אומר על אנשי הטכנולוגיה עצמם.
בשנים האחרונות נוצר לא מעט רעש סביב המושג Prompt Engineering.
היכולת לעבוד נכון עם מודל חשובה, אבל ככל שה-AI נכנס עמוק יותר לארגון, מתברר שהיא רק חלק קטן מהתמונה.
מי שבונה פתרון AI ארגוני צריך להבין הרבה יותר:
איך עובדים עם APIs וכלים חיצוניים, איך מודלים מבצעים Tool Calling, איך מנהלים Authentication והרשאות, איך מגינים על Secrets, איך מתכננים תשתית Cloud, איך מנטרים תהליך אוטונומי ואיך מונעים מסוכן לבצע פעולה שהוא לא אמור לבצע.
ככל שסוכנים מקבלים יותר עצמאות, הידע הזה הופך חשוב יותר.
אפשר כבר לראות כיצד נוצרת שכבת כישורים חדשה סביב Agent Engineering ו-AI Engineering – תחומים שנמצאים בנקודת המפגש בין פיתוח תוכנה, ענן, אוטומציה ובינה מלאכותית.
עבור אנשי DevOps וסייבר, ה-AI דווקא מגדיל את החשיבות
יש נטייה לדבר על AI בעיקר דרך השאלה "איזה מקצוע הוא יחליף?".
אבל מערכות כמו Xpander מציגות גם את הצד השני של המשוואה.
ככל שהארגון מפעיל יותר מערכות אוטונומיות, הוא זקוק ליותר מנגנוני שליטה.
מישהו צריך להחליט אילו הרשאות מקבל הסוכן. מישהו צריך לבנות את סביבת ההרצה שלו. מישהו צריך להגן על המידע שהוא רואה. מישהו צריך לחקור מה קרה כאשר פעולה נכשלה.
ומישהו צריך לוודא שמאות תהליכי AI אינם הופכים למאות נקודות סיכון חדשות.
לכן החיבור בין AI, Cloud, DevOps ו-Cyber Security צפוי רק להתחזק.
אותם עקרונות שמוכרים בעולם המערכות המבוזרות – Least Privilege, Isolation, Observability, Secrets Management, Logging ו-Audit Trails – מקבלים עכשיו הקשר חדש בעולם שבו המשתמש במערכת הוא לעיתים לא אדם אלא Agent.
מהגיוס של Xpander אפשר ללמוד גם על הכיוון שאליו הולך השוק
הבעיה כבר אינה לשכנע חברות להשתמש ב-AI.
רבות מהן כבר עושות זאת.
האתגר הבא הוא להפוך ניסויים, כלים ו-POCs למערכות יציבות שאפשר להפעיל בתוך תהליכים אמיתיים של הארגון.
וכאן נפתח שוק שלם של תשתיות, כלי אבטחה, מערכות ניטור, פלטפורמות Orchestration ושכבות ניהול עבור סוכני AI.
Xpander היא חברה צעירה, ועוד מוקדם לדעת כיצד תתפתח התחרות בתחום.
אבל גיוס של 7.5 מיליון דולר לסטארטאפ ישראלי קטן, בהשתתפות משקיעים כמו Samsung Next, מצביע על העניין שקיים כיום גם בשכבה שנמצאת מאחורי אפליקציות ה-AI.
מכיתת הלימוד בג'ון ברייס אל אחד התחומים החמים בתעשייה
עבורנו בג׳ון ברייס, לסיפור הזה יש גם זווית נוספת.
מאחורי המונחים Universal Harness, Kubernetes, AI Agents ו-Agent Engineering עומדים בסופו של דבר אנשי טכנולוגיה שבנו לאורך השנים ידע וניסיון מקצועי.
מוריאל פחימה, שהיום מוביל את הטכנולוגיה של Xpander כ-CTO וכמייסד שותף, הוא גם בוגר ג׳ון ברייס חיפה.
המסלול שלו הוא דוגמה לאופן שבו ידע טכנולוגי יכול להתפתח לאורך קריירה: מלמידה מקצועית, דרך עבודה בתעשייה ועד למקום שבו כבר לא רק משתמשים בטכנולוגיות קיימות – אלא בונים את הדור הבא שלהן.
אחרי המודלים, הצ׳אטבוטים ומחוללי התוכן, מתחיל עכשיו המרוץ על השכבה הפחות נוצצת אבל אולי אחת החשובות ביותר:
מי יבנה את התשתית שעליה יעבדו סוכני ה-AI של הארגון.
והפעם, משמח במיוחד לראות שגם בוגר של ג׳ון ברייס נמצא בין האנשים שבונים אותה.
