Databricks מהמרת בגדול על עמיתים לעבודה מבוססי בינה מלאכותית עם Genie One, Ontology ו-ZeroOps בפסגת 2026

העוזר זמין בדפדפן האינטרנט, ובאמצעות אפליקציות ייעודיות ל-iOS ול-Android. בנוסף, הוא משתלב בכלי העבודה השיתופיים שהצוותים כבר משתמשים בהם, כולל Slack, Microsoft Teams ואפליקציות המובייל . בתרחישים ארגוניים, משתמשים יכולים לתייג את Genie בשרשור ב-Microsoft Teams ולקבל תשובות מבוססות-הקשר המנוהלות תחת ממשל של Unity Catalog. במהלך הכנס, Genie for Microsoft Teams ו-M365 Copilot נכנסו לשלב בטא . Genie One יכול גם להתחבר למקורות ידע חיצוניים כגון Google Drive ו-SharePoint, מה שמרחיב את יכולתו להסיק מסקנות מתוך הקשר ארגוני רחב יותר .

Genie Ontology: מפה חיה של העסק שלכם

אחד השינויים הארכיטקטוניים המרכזיים הוא Genie Ontology, שנכנסה לשלב Preview ציבורי ב-15 ביוני 2026 . במקום ש-Genie יחפש הקשר מאפס בכל שאילתה מחדש, ה-Ontology פועלת כמפה עסקית המתעדכנת באופן רציף. היא מחלצת ומדרגת ידע באופן אוטומטי מדשבורדים, מחברות קוד, מצינורות נתונים (pipelines) ומאפליקציות עבודה מחוברות . Databricks מכנה זאת "רשת של כל הידע", המאפשרת ל-Genie One לזהות מקורות אמינים ולענות מתוך הקשר עסקי מלא .

במדדים פנימיים שפורסמו במאי 2026, Databricks טענה ש-Genie עם Ontology שיפרה את דיוק השאילתות "מ-32% ליותר מ-90%" בהשוואה לסוכן קוד מוביל . זהו מספר מרשים, אך חשוב להתייחס להסתייגות: מדובר במדדים פנימיים של Databricks, ולא במדדים חיצוניים שאומתו באופן בלתי תלוי. אנליסטים חיצוניים ציינו שמדובר באות כיווני שימושי, אך הוא פחות יעיל כהשוואה ישירה מול מערכות אג'נטיות אחרות .

Genie Agents: האבולוציה של Genie Spaces

Databricks ניצלה את הבמה בכנס כדי לפתח את קונספט Genie Spaces לכדי Genie Agents. כעת, משתמשים יכולים לשמור כל שיחה עם Genie כסוכן רב-פעמי שניתן לשיתוף. הסוכן יורש את זיכרון השיחה, המקורות, ההנחיות ודפוסי ההתנהגות שלה, ועמיתים יכולים לקרוא לו בשמו והוא יחזור על אותה גישת חשיבה . צוותי דאטה עדיין יכולים ליצור Genie Spaces כסביבות ייעודיות לתחום ספציפי, המגדירות נתונים אמינים, מדדים עסקיים וכללי עבודה שמניעים את התשובות של Genie One .

Genie ZeroOps ו-Genie App Builder

האקוסיסטם של Genie מתרחב כעת מעבר לניתוח נתונים. Genie App Builder מאפשר לצוותים "לתכנת באמצעות שיחה" (vibe code) אפליקציות עסקיות פשוטות המנוהלות תחת Unity Catalog, ובכך להרחיב את הפלטפורמה ליצירת אפליקציות קלות-משקל .

Genie ZeroOps, שהוכרז בשלב Preview פרטי, שואף להעביר את תפעול הדאטה וה-AI לטייס אוטומטי. התמיכה הראשונית כוללת משימות (jobs), צינורות נתונים, טבלאות ועומסי עבודה של Machine Learning, כאשר תמיכה באפליקציות ובבסיסי נתונים מסוג Lakebase נמצאת בתכנון לטווח הקרוב .

שינוי בתמחור: מעבר למודל תשלום לפי שימוש

ייתכן שהשינוי העסקי הנבדק ביותר הוא מודל התמחור החדש של תשלום לפי שימוש עבור כל מוצרי Genie – Genie One, Genie Spaces ו-Genie Code. החל מ-6 ביולי 2026, כל משתמש יקבל 150 DBUs של שימוש חודשי חינם במודל השפה (השווי המוערך הוא כ-10.50 דולר, אך הערך משתנה לפי אזור) . שימוש מעבר לקצבה החינמית יחויב לפי צריכת DBU בפועל, בעוד שזמן המחשוב של SQL Serverless מחויב בנפרד .

מנהלי חשבונות יכולים להתחיל לקבוע תקציבים ובקרות עלויות באופן מיידי באמצעות יכולות התקציב של Unity AI Gateway, עם אפשרות למעקב לפי חשבונות, סביבות עבודה, קבוצות ומשתמשים בודדים .

ההקשר הרחב של הפסגה: LTAP, Lakehouse//RT ודוברים ראשיים

ההכרזות על Genie היו חלק מסיפור פלטפורמה רחב יותר בכנס, ש-Databricks מכנה אותו "כנס הדאטה וה-AI הגדול בעולם". למייסדים-השותפים עלי גודסי, מתיא זהריה, ארסאלן טבקולי-שיראג'י וריינולד שין, הצטרפו על במת ההרצאה המרכזית אורחים כמו סאטיה נאדלה (בשיחה מוקלטת מראש), גרג ברוקמן מ-OpenAI ומגש בגוואת'י מפפסיקו .

שתי הכרזות תשתית משמעותיות השלימו את האירוע:

• LTAP (Lake Transactional/Analytical Processing): ארכיטקטורה חדשה המאחדת עיבוד אנליטי (OLAP) ועיבוד טרנזקציות (OLTP) על עותק יחיד של נתונים באגם, במטרה לבטל את הצורך בתהליכי ETL ורפליקציות. הבסיס ל-LTAP הוא Lakebase, שמטפל כעת ב-12 מיליון השקות מסדי נתונים ביום ברחבי הפלטפורמה .
• Lakehouse//RT: Lakehouse בזמן אמת המופעל על ידי מנוע חישוב חדש בשם Reyden, המספק זמני תגובה של אלפיות שנייה (מילישניות) לעשרות אלפי משתמשים וסוכנים בו-זמנית, על גבי נתונים מנוהלים מ-Delta Lake ו-Apache Iceberg. Databricks מדווחת על ביצועים טובים עד פי 16 ממערכות קיימות, עם זמני תגובה של עד 10ms על סטים קטנים של נתונים .