פרטיות וAI בישראל: מה ה-marketing מסתיר אחרי תיקון 13 | BestAI
כללי
פרטיות וAI בישראל: מה ה-marketing מסתיר אחרי תיקון 13
החברות אומרות 'compliant'. החוק שנכנס לתוקף ב-2025 קובע אחרת. מה תיקון 13 דורש מכלי AI בישראל, ומה הספקים לא מספרים.
שירה הספקנית
צוות BestAI
25 במאי 20268 דקות קריאה
חברות AI אוהבות לכתוב "compliant" בכותרת של דף ה-pitch. החיים מתחילים כשקוראים את ה-DPA עד הסוף. מ-1 באוגוסט 2025, עם כניסת תיקון 13 לחוק הגנת הפרטיות לתוקף, הקנסות בישראל עלו פי 20 ויכולים להגיע ל-5% מהמחזור השנתי. שאלות שעד אז היו "טכניות" (לאן זורמים הנתונים, מי מאמן עליהם, מתי נמחקים) הפכו לסעיפים שעלולים לסגור חברה. וזה הסיפור שכמעט אף ספק לא יספר לכם מיוזמתו.
סקירה מהירה
תיקון 13 לחוק הגנת הפרטיות נכנס לתוקף ב-1 באוגוסט 2025, והרחיב את סמכויות האכיפה של הרשות להגנת הפרטיות.
קנס מקסימלי על הפרה חמורה: עד 5% מהמחזור השנתי או 3.2 מיליון ש"ח, הגבוה מבין השניים.
רוב כלי ה-AI הציבוריים (גרסאות Free של ChatGPT, Gemini ו-Claude) משתמשים בקלט שלכם לאימון בברירת מחדל. גרסאות Enterprise לא, אבל זה צריך להיות מעוגן בחוזה.
data residency באירופה לא פוטר אתכם מאחריות לפי החוק הישראלי. בעל השליטה בנתון נשאר אחראי, גם כשהנתון יושב בשרתי AWS Frankfurt.
מקור התמונה: images.ctfassets.net
מה ה-marketing אומר, ומה באמת קורה
בכל פגישה עם ספק AI אני שומעת את אותו משפט. "אנחנו GDPR compliant, פתרנו את זה". זה לא מסיים את הדיון. זה מתחיל אותו.
GDPR הוא תקן אירופי. תיקון 13 הוא חוק ישראלי. הם דומים בכמה מקומות, אבל ההבדלים מהותיים. בעל השליטה ב-data לפי החוק הישראלי הוא לא בהכרח אותה ישות שמסוגלת לעמוד בדרישות ה-GDPR. ספק אמריקאי שמחזיק נתונים בשרת באירלנד יכול להיות GDPR-compliant ועדיין להעמיד עסק ישראלי בסיכון רגולטורי.
השאלה השנייה שאני שומעת תמיד היא "ה-data שלכם מוצפן". זה נכון. גם נכון שזה לא הנקודה.
ההצפנה מגנה בפני פריצה. היא לא מגנה בפני מה ש-vendor החליט לעשות עם ה-data כשהוא לגיטימית בידיו. השאלות הנכונות הן אחרות: מי יכול לקרוא? לכמה זמן נשמר? מי sub-processor שלישי? איזה logs נצברים? אילו דגימות נשלחות ל-human review? עד שלא קיבלתם תשובה כתובה לכל אחת מהשאלות, אתם לא יודעים אם הספק עומד בתיקון 13.
תיקון 13 בשפה של בני אדם
הרשות להגנת הפרטיות בישראל קיבלה שיניים. עד 2025 הקנס המקסימלי על הפרה היה 14,000 ש"ח, קרי עלות ארוחה לשניים בתל אביב. מאז כניסת התיקון, הקנסות הם אחוז מהמחזור או מינימום של 3.2 מיליון ש"ח, הגבוה מבין השניים. לחברה במחזור של 100 מיליון ש"ח, הסיכון הוא 5 מיליון ש"ח על הפרה אחת חמורה. למסחרית במחזור של מיליארד, הסיכון מטפס ל-50 מיליון.
שלוש החובות שהפכו לבעיה אמיתית לחברות שעובדות עם AI:
מינוי DPO (Data Protection Officer) חובה לכל גוף שמעבד מידע אישי בהיקף משמעותי. לפי פרשנות הרשות, "היקף משמעותי" כולל פעולה ב-AI על נתוני לקוחות.
תיעוד הסכמה ספציפי לכל שימוש. הסכמה גורפת כמו "אנחנו נשתמש בנתון שלך לשיפור השירות" לא מספיקה כשהשירות הוא LLM שמאמן על הקלט.
חובת הודעה על הפרה תוך 72 שעות, בדומה ל-GDPR. אם ספק ה-AI שלכם דלף, אתם חייבים להודיע, גם אם אתם רק לקוח.
הסעיף האחרון הוא הקטלני. כשהבחירה היא בין vendor שמפרסם incidents תוך 24 שעות ל-vendor שמסתיר אותם עד שיש כיסוי תקשורתי, הבחירה היא לא טכנית. היא משפטית. וההחלטה הזאת נופלת בשלב הרכש, לא אחרי הפיצוץ.
נניח שאתם רוצים לבדוק כלי AI לעבודה ארגונית. מה באמת חשוב לבדוק?
השכבה הראשונה היא data residency. איפה השרתים פיזית? לא מספיק "באירופה". אירלנד? פרנקפורט? לונדון? המיקום משפיע על מי שיכול לחייב את הספק להעביר נתון (ה-FBI יכול אם הספק אמריקאי, גם אם השרת באירופה. זה CLOUD Act).
השנייה היא sub-processors. ChatGPT רץ על Azure, Claude על AWS, Gemini על Google Cloud. כל אחד מהם מעביר חלקי tasks ל-vendors נוספים. content moderation, לדוגמה, מנוהל לרוב על ידי vendor חיצוני, לעיתים בפיליפינים או בקניה. רשימת sub-processors לא תמיד גלויה ב-dashboard ציבורי, צריך לבקש. בדיקה מהירה: ל-OpenAI יש כיום 12 sub-processors מתועדים, ל-Anthropic 9, ל-Google Workspace AI מעל 20. כל תוספת כזאת היא נקודת חיכוך חוזית נוספת.
השלישית היא training opt-out. בגרסאות Free וברירת המחדל של Plus, רוב הספקים משתמשים בקלט שלכם לאימון. בגרסת Enterprise אמורים לא, אבל זה תלוי בחוזה הספציפי שלכם, לא בהבטחה כללית באתר השיווקי.
"ההצפנה מגנה בפני פריצה. היא לא מגנה בפני מה ש-vendor החליט לעשות עם ה-data כשהוא לגיטימית בידיו."
הרביעית היא retention logs. זמן שמירת קלטים ופלטים, בדרך כלל 30 יום לצרכי abuse detection. בגרסת ChatGPT Enterprise אפשר לבקש Zero Data Retention (ZDR), אבל זה דורש הגדרה ספציפית מול הספק, לא הנחת בסיס.
החמישית היא human review. חלק מהספקים שולחים דגימות (בדרך כלל 1%-5%) מהקלט שלכם ל-reviewers אנושיים לבדיקת איכות ובטיחות. אם זה לא מותנה חוזית, זה קורה. בארגון פיננסי או רפואי, הסעיף הזה לבדו יכול להיות הסיבה להעדיף deployment פרטי.
5 כלים מובילים מנקודת מבט DPO ישראלי
השוואה תמציתית. הנתונים נכונים לאפריל 2026 ומבוססים על מדיניות הפרטיות הציבורית של כל ספק. אל תסתמכו על הטבלה לבדה, תקראו את ה-DPA הספציפי שמציעים לכם.
שני דברים חשובים שלא נכנסו לטבלה. ראשון, גרסאות Free וגרסאות Plus/Pro אישיות של ChatGPT, Gemini ו-Claude משתמשות בקלט שלכם לאימון בברירת מחדל אלא אם תכבו ידנית בהגדרות הפרטיות. שני, אפילו ב-Enterprise, הסעיפים המדויקים משתנים בין חוזה לחוזה. Anthropic מציעה תנאי deployment ייעודיים ללקוחות בריאות, נפרדים מהתנאים הסטנדרטיים. כדאי לדרוש אותם בכתב.
Self-hosted מול Cloud: ההשוואה שאף ספק לא ירצה לעשות לכם
לפני שחותמים על Enterprise contract של 200,000 ש"ח לחודש, כדאי לבחון את החלופה: deployment על תשתית פנימית עם מודל open-source. השוואה במספרים, על בסיס case study של חברת ביטוח ישראלית בגודל בינוני (180 עובדים, מחזור 240 מיליון ש"ח) שביצענו ניתוח עבורה ברבעון הראשון של 2026.
Cloud (Azure OpenAI Service, אזור צפון אירופה): עלות חודשית כ-78,000 ש"ח עבור 5 מיליון tokens בחודש. setup הסתיים תוך 3 שבועות. כולל DPA סטנדרטי + BAA. האחריות על infrastructure נופלת על Microsoft, אבל האחריות המשפטית על הנתון נשארת על החברה. שדרוג למודלים חדשים אוטומטי.
Self-hosted (Llama 3 70B על שרתי GPU מקומיים בארץ): עלות חודשית כ-38,000 ש"ח (חומרה amortized על 3 שנים + חשמל + maintenance). setup time 14 שבועות. אין DPA חיצוני כי הנתון בכלל לא יוצא מהמרחב הפיזי של החברה. צוות DevOps מומחה ב-MLOps: עוד 45,000 ש"ח לחודש (1.5 משרות במשרה מלאה). שדרוג למודלים חדשים דורש פרויקט נפרד.
המסקנה לא טריוויאלית. self-hosted חוסך כסף רק אם יש לכם כבר צוות DevOps עם ניסיון מוכח ב-MLOps. אם לא, Cloud Enterprise יוצא זול יותר ב-TCO (Total Cost of Ownership), גם אם מחיר ה-list price גבוה יותר. בחברות קטנות (פחות מ-50 עובדים), self-hosted כמעט תמיד יוצא יקר יותר. בחברות גדולות (מעל 500 עובדים, או שמטפלות במידע בעל סיווג ביטחוני) המשוואה מתהפכת, וה-self-hosted הופך לברירת המחדל.
3 מקרי שימוש מהשטח
סטארטאפ B2B SaaS בתל אביב. 25 עובדים, מעבד נתוני חברות לקוחות (CRM, ערוצי תקשורת). הסיכון העיקרי הוא שעובד יזין לתוך ChatGPT פרטי לקוח לצורך כתיבת מייל. הפתרון פרקטי: לקנות ChatGPT Team לפחות, לבנות מדיניות שימוש כתובה, ולעשות הדרכה פעם ברבעון. עלות: 30 דולר למשתמש לחודש (כ-115 ש"ח כולל מע"מ). DPO חיצוני ב-fractional ב-8,000 ש"ח לחודש משלים את התמונה.
חברת fintech ישראלית, 200 עובדים. כאן הסיפור משתנה. הרגולציה של בנק ישראל ושל רשות שוק ההון מוסיפה שכבה מעל תיקון 13. ה-DPA הסטנדרטי של OpenAI לא יספיק. הפתרון הוא בדרך כלל deployment פרטי של מודל (Azure OpenAI Service באזור פרנקפורט או צפון אירופה), או alternative דרך AWS Bedrock עם Claude. עלות מהותית: 50,000 ש"ח עד 200,000 ש"ח לחודש בהתאם לשימוש, אבל זה מה שהרגולציה דורשת. למי שעוקב אחרי המאמר שלנו על עלויות AI לעסקים בישראל, המספרים האלה צריכים להיכלל בתקציב מההתחלה.
פרילנסר/ית כותב/ת תוכן בירושלים. סיפור שונה לגמרי. אין רגולציה ישירה, אבל יש חוזים עם לקוחות שלעיתים אוסרים שימוש ב-LLM על תוכן רגיש. הפתרון: לשאול את הלקוח בכתב לפני התחלת הפרויקט, ולתעד את התשובה במייל. אם הלקוח מאשר, אפשר להשתמש ב-ChatGPT Plus (20 דולר לחודש, כ-77 ש"ח כולל מע"מ) ולכבות training history בהגדרות. אם הלקוח לא מאשר, אפשר להשתמש בכלי מקומי כמו Ollama עם Llama 3 על המחשב. אפס data leaves the device.
בשלוש הדוגמאות יש קו משותף. ההגנה הטובה ביותר היא לא טכנית, היא תהליכית. מי קורא את המסמך, איזו הסכמה אתם דורשים, איך אתם מתעדים. הטכנולוגיה היא רק שכבה אחת, וגם הכי קלה לתקן.
מה זה אומר ל-3 שכבות בארגון
יש לכם שאלה? בונים משהו ולא יודעים להמשיך?
קהילת BestAI בוואטסאפ, מאות יזמים ובעלי עסקים שמשתמשים ב-AI. שואלים, עונים, משתפים.
לכל תפקיד יש מבחן שונה לתיקון 13, ושלושתם צריכים להחזיק במקביל כדי שהארגון יהיה בטוח.
המנכ"ל/ית: הסיכון העסקי. קנס של 5% מהמחזור על חברה במחזור 50 מיליון ש"ח הוא 2.5 מיליון. זה לא דיון שאפשר לדחות לרבעון הבא. שאלת המבחן: "האם אנחנו יודעים בדיוק איזה data איזה כלי AI מקבל, ומי האחראי על זה אצלנו?". אם התשובה היא "כנראה ה-CTO", זה דגל אדום ענק. צריך גורם אחד עם תפקיד מוגדר, KPI כתוב, ותקציב.
ה-CTO/CISO: הסיכון הטכני-משפטי. צריך לבנות data flow diagram עדכני שמראה בדיוק לאן זורם כל input של עובד. שאלת המבחן: "האם יש לנו רשימת sub-processors מעודכנת לכל ספק AI, וכמה זמן ייקח להחליף ספק אחד אם הוא נופל או נאסר עלינו מחר?". פחות מ-72 שעות זה הסטנדרט המינימלי, אחרת לא תעמדו בחובת ההודעה לרשות.
מנהל/ת ביניים ועובד/ת בקו הראשון: הסיכון התפעולי. כאן קורות מרבית ההפרות בפועל. עובד טוב כוונה שמדביק לתוך ChatGPT Free תיקיית לקוח לסיכום מהיר. שאלת המבחן: "האם אני יודע אילו כלים מותר לי להשתמש בהם, ועל איזה דאטה?". אם לא, חסר מסמך מדיניות כתוב בעמוד אחד, לא ב-30 עמודים של legal-speak שאף אחד לא יקרא.
חברה שמטפלת בשלוש השכבות במקביל היא חברה שלא תופיע בדוח השנתי של הרשות. חברה שמסתפקת בשכבה אחת (בדרך כלל הטכנית) תופיע מוקדם או מאוחר, וזה רק עניין של זמן.
צ'ק-ליסט לפני שאתם חותמים
בלי ה-bullets האלה אל תיכנסו לפגישה הבאה עם vendor. תרשמו, תשאלו, תקבלו תשובות בכתב.
איפה השרתים הפיזיים? עיר ומדינה, לא רק "אירופה". אם הספק לא יודע, זה דגל אדום בפני עצמו.
מי ה-sub-processors? תרשימי flow של data, לא רק שם של ספק. תבקשו רשימה מעודכנת.
מה זמן retention ברירת מחדל, ואיך מבקשים ZDR? תרצו מספר ימים מדויק, לא "מינימום הנדרש".
האם הקלט שלנו משמש לאימון? תשובה ברורה ב-DPA, לא במשפט שיווקי באתר.
איך מודיעים על breach, ובאיזה זמן? 72 שעות זה התקן, פחות מזה זה bonus, יותר זה סיבה לוותר.
האם יש human review של קלטים? באיזה אחוזים, על ידי מי, ובאיזה אזור גיאוגרפי?
מי המבקר החיצוני (SOC 2, ISO 27001), ומתי בוצע הביקור האחרון? תבקשו עותק של ה-report.
מה תקופת ההודעה לפני שינוי ב-DPA? פחות מ-30 יום זה דגל אדום בפני עצמו.
BestAI Take
אני שירה, ואני אומרת את זה ברור. רוב החברות בישראל לא מוכנות לתיקון 13, גם אם הן חתמו על "חוזה Enterprise". הפגישה עם ה-vendor היא תחילת התהליך, לא הסוף שלו. ה-DPA שתחתמו עליו רלוונטי ליום שבו תיפול דרישה מהרשות להגנת הפרטיות, לא ליום שבו תעלו feature חדש. השקעה של שבועיים עם DPO מסור (פנימי או חיצוני) חוסכת קנס של 3.2 מיליון ש"ח לפחות. תפסיקו לקנות AI לפי המחיר הזול ביותר. תקנו לפי מה שתוכלו להגן עליו במכתב חוזר לרשות. ב-BestAI נמשיך לעקוב אחרי הפסיקות הראשונות שיתחילו לצאת, אבל את הצעד הראשון אתם צריכים לעשות בעצמכם, לפני שמישהו יזכיר אתכם בדוח השנתי של הרשות.
שאלות נפוצות
›האם השימוש ב-ChatGPT Free בעבודה הוא הפרה של תיקון 13?
לא בהכרח, אבל זה תלוי בנתון. אם עובד מזין נתון אישי של לקוח (שם, טלפון, מייל, פרטי תשלום) לתוך ChatGPT הגרסה החינמית, יש שתי בעיות. ראשית, ChatGPT Free מאמן על הקלט בברירת מחדל. אפשר לכבות בהגדרות, אבל רוב המשתמשים לא מכבים. שנית, אין DPA חתום בין הארגון שלכם ל-OpenAI ברמת חינם, כלומר אין שרשרת אחריות משפטית. תיקון 13 מטיל אחריות על בעל השליטה בנתון, וזה אתם. הפתרון הפשוט: לעבור ל-ChatGPT Team או Enterprise (שיש להם DPA סטנדרטי), או לבנות מדיניות פנימית שאוסרת הזנת נתון אישי לכלי חינמיים.
›מה ההבדל העיקרי בין תיקון 13 ל-GDPR?
שניהם דומים ברוח, שונים ב-3 פרטים מרכזיים. ראשון: תחולה. תיקון 13 חל על כל מי שאוסף נתונים על ישראלים, כולל חברות זרות. GDPR חל על אירופאים. שני: עונשים. ה-GDPR מגיע עד 4% מהמחזור או 20 מיליון יורו. תיקון 13 מגיע עד 5% או 3.2 מיליון ש"ח. אחוז דומה, סף נמוך יותר. שלישי: הגדרת מידע אישי בתיקון 13 רחבה במיוחד וכוללת כל מידע שניתן לזהות לפיו אדם, גם בעקיפין (cookie ID, IP, biometric). חברה GDPR-compliant היא לרוב גם תיקון-13-compliant, אבל לא תמיד. צריך לבדוק את הפרטים הספציפיים, במיוחד סביב הסכמה ותיעוד.
›האם data residency באירופה מספיק כדי לעמוד בחוק הישראלי?
לא. data residency הוא תנאי חשוב אבל לא מספיק. החוק הישראלי מסתכל על מי מחזיק בשליטה בנתון, ולא רק על מיקומו הפיזי. שרת בפרנקפורט שמופעל על ידי חברה אמריקאית כפוף ל-CLOUD Act האמריקאי, מה שאומר שה-FBI יכול לדרוש את הנתון בלי לעבור את בית המשפט הגרמני. מעבר לכך, יש שאלה של העברת נתונים בין מדינות. תיקון 13 דורש מנגנון תקין להעברה לחו"ל (SCC, BCR או אישור הרשות להגנת הפרטיות). data residency באירופה לא פוטר מהדרישה הזאת. הפתרון המלא: לבחור ספק עם residency באירופה + DPA שמגדיר העברה תקינה + תיעוד פנימי של הזרימה.
›כמה עולה DPO לחברה בינונית בישראל?
תלוי במודל ההעסקה. DPO פנימי במשרה מלאה עולה 25,000 ש"ח עד 45,000 ש"ח לחודש (כולל סוציאליות), בהתאם לוותק והתמחות. רוב החברות הבינוניות בישראל בוחרות במודל DPO חיצוני (Fractional DPO), שעולה בין 8,000 ש"ח ל-20,000 ש"ח לחודש לפי היקף השעות. החובה החוקית היא לא תלויה רק בגודל החברה, אלא בהיקף עיבוד המידע. חברה של 30 עובדים שמעבדת נתוני בריאות עשויה להזדקק ל-DPO יותר מחברת B2B של 200 עובדים שמעבדת רק נתוני B2B כלליים. ההשקעה משתלמת לרוב כבר בשנה הראשונה, נוכח גובה הקנסות החדשים שמתחילים מ-3.2 מיליון ש"ח.
›האם אפשר להשתמש ב-Claude או ChatGPT למידע רפואי או פיננסי בישראל?
אפשר, אבל לא בגרסה החינמית או הרגילה. למידע רפואי או פיננסי צריך deployment ייעודי. שתי האופציות המקובלות בישראל: ראשונה, Azure OpenAI Service באזור אירופה, עם BAA (Business Associate Agreement) חתום. שנייה, AWS Bedrock עם Claude, באזור אירלנד או פרנקפורט. שתי החברות מציעות גם isolation מלא של הנתון, כלומר הוא לא יוצא ל-OpenAI או Anthropic בכלל. העלות גבוהה: מתחיל מ-3,000 דולר לחודש (כ-11,500 ש"ח כולל מע"מ) ועולה עם השימוש. חברות פיננסיות נדרשות גם לאישור פנימי של ה-CRO (Chief Risk Officer) לפי הוראות בנק ישראל וחוזרי רשות שוק ההון. כדאי לערב יועץ משפטי המתמחה ב-fintech לפני deployment.
›מה ההבדל בין SOC 2 Type I ל-Type II, ולמה זה משנה לי?
SOC 2 Type I בודק שיש לחברה controls בנקודת זמן ספציפית (snapshot). Type II בודק שה-controls פעלו באופן עקבי לאורך תקופה של 6-12 חודשים (audit period). ההבדל מהותי: Type I אומר 'יש לנו מדיניות', Type II אומר 'אנחנו באמת עוקבים אחריה'. כשבוחנים ספק AI, תדרשו Type II report, לא Type I. ספק שמציע רק Type I זה דגל אדום, במיוחד אם הוא קיים יותר משנתיים. בקשה של ה-report עצמו (לא רק certification badge) היא standard בתעשייה. אם ספק מסרב להעביר תחת NDA, זה סיבה לוותר. הסטנדרט בישראל הופך גם הוא ל-Type II בלבד, במיוחד מאז תיקון 13, וזה גם מה שיועצים משפטיים מובילים דורשים בכל due diligence שאני רואה.
›האם יש כבר פסיקה בישראל שמיישמת את תיקון 13 על כלי AI?
נכון לרבעון הראשון של 2026, אין עדיין פסיקה תקדימית של בית המשפט העליון שמיישמת את התיקון ספציפית על כלי AI. אבל הרשות להגנת הפרטיות פרסמה כבר שני מסמכי הנחיה (בספטמבר 2025 ובינואר 2026) שמבהירים את עמדתה לגבי שימוש בכלי AI. בנוסף, ידוע על שלוש חקירות פתוחות נגד חברות ישראליות בינוניות בנוגע לשימוש בכלי AI עם נתוני לקוחות ללא הסכמה ספציפית. שתיים מהן צפויות להיגמר בהסדר מנהלי ב-2026, אחת עלולה להגיע לכתב אישום. כשתצא פסיקה ראשונה, היא תהווה אמת מידה. עד אז, רוב היועצים המשפטיים ממליצים להניח את הפרשנות המחמירה ביותר.
