תמלול: אמנון מורג | AI21 Labs | איך משלבים כלי AI בניהול מוצר?

פתיחה

אייל דוד: [00:00] היי חברים, זה אייל. הגעתם לפרודקט בילדר, ופה תוכלו להקשיב לשיחות המוצר הכי מעניינות. המסע שלי החל ב-2012, כשלמדתי מה זה פרודקט בסטארט-אפ שלי. מאז עבדתי בתעשייה, ומ-2017 החברה שלי מייעצת למגוון חברות. הדרייב שלי הוא לעזור לכולנו להשתפר כאנשי מוצר. ולפני שמתחילים, אם אתם נהנים להאזין לפרודקט בילדר, דרגו אותנו בבקשה בחמישה כוכבים בספוטיפיי. זה ייתן לי אחלה פידבק, שהפודקאסט נותן לכם ערך, וזה ישמח אותי מאוד. אז יאללה, מתחילים! היי אמנון, מה העניינים? מעולה, טוב להיות פה. תענוג שבאת, מגיע לפה אמנון, VP פרודקט מ-AI21. אמנון, אני רוצה, טיפה ספר לנו קצת על החברה, מה אתם עושים? מעולה, אז AI21 היא חברת AI, היא קיימת כבר שבע שנים.

מה זה AI21 Labs

אמנון מורג: [00:52] אנחנו בונים מודלי שפה גדולים, LLMs, אנחנו בעצם מהחברות היחידות בעולם, שיש להם את היכולת לעשות את זה, וגם הנציגים של ישראל על המפה. וגם קצת התחלתם באמת כאילו ב-2017 כשזאת, לא היה דבר קומרשיאלי, נכון? לגמרי, עשינו, היינו בעצם, החברה הראשונה אחרי OpenAI להוציא LLM בגודל של GPT-3, זה היה לפני ה-ChatGPT Moment, לפני ה-Hype, והיינו גם החברה הראשונה להוציא מוצר, המבוסס על Generative AI, את Wordtune, מוצר שעוזר בכתיבה, ולמעשה באמת לפני ChatGPT זה היה מאוד חדשני.

Wordtune — המוצר והמשתמשים

אייל דוד: [01:37] תספר על זה אולי בשתי מילים, למי הוא פונה, קצת מה המוצר עושה, למי שלא מכיר? כן, אז Wordtune עוזר בכתיבה וגם בקריאה,

אמנון מורג: [01:45] הוא גם יודע לסכם טקסט, ובכתיבה, הפיצ'ר המרכזי הוא היכולת בעצם לשכתב את הטקסט שלך בצורה מאוד יצירתית, ופתוחה, שנותנת הרבה שליטה למשתמש, זה לא לצורך העניין כמו שהיום ב-ChatGPT אנחנו מכניסים טקסט, ומקבלים שכתוב אחד שלו, יש לך בעצם כמשתמש יכולת ממש לבחור את החלק, את הפסקה, את המשפט, את החלק בתוך המשפט שאתה רוצה לשכתב, ולקבל הרבה הצעות לשכתוב, זה משאיר הרבה שליטה אצל היוזר, ויוצר קולבורציה בין אדם למכונה מאוד מעניין.

אייל דוד: [02:22] זה מדהים, וזה גם התחיל באמת הרבה לפני, אז תספר שנייה, מי באמת היוזר של הדבר הזה? של Wordtune, יש לנו המון סוגים של משתמשים,

אמנון מורג: [02:33] יש סטודנטים, יש פרופסיונלס, המון נון-נייטיב אינגליש ספיקרס, גם המון נייטיב אינגליש ספיקרס, אז יש לנו הרבה סגמנטים, אנחנו ניגשים לכל אחד בצורה מעט שונה ומתאימים את המוצר אליו, אבל אנחנו פונים ממש General Purpose for Writing.

אייל דוד: [02:49] וזה גם Revenue Source, נכון בעצם? בהחלט. טוב, אז בוא נחזור ל-Wordtune ונמשיך בעצם, בסקירה שעשית בעצם על החברה.

אמנון מורג: [02:58] כן, אז אנחנו באמת, כמו שאמרתי, התחלנו עם מודלי השפה גדולים, והיינו מהחלוצים בעולם בתחום וגם באפליקציה, ובאמת מאז ה-ChatGPT Moment, כמו שידוע לכולם, השוק הזה התפוצץ, נהיה מאוד דינמי, מאוד תחרותי, ואנחנו ממשיכים לפעול בו, ואנחנו מסתכלים יותר קדימה, ו... ובונים את העתיד של המהפכה הזאת.

עתיד המהפכה והאנטרפרייז

אייל דוד: [03:28] אז בוא נדבר על העתיד של המהפכה הזאת, כי אני לא יודע לאיפה אתה לוקח את זה, אבל באמת מה-GPT Moment, בעצם נוצר באז גדול בעולם. באז שאולי לא מגיע כל כך ללקוחות שלכם, לאנטרפרייזס, נכון? כי בעצם יש להם סט צרכים מסוים, שהרגע הזה בדיוק לא עונה עליהם, נכון?

אמנון מורג: [03:49] אפשר להגיד, אני חושב שהבאז בהחלט מגיע גם לאנטרפרייזס, ואפילו יש לנו את... את האתגר הייחודי של שוק, שבו הלקוח רוצה את הטכנולוגיה, וזה, אני מתכוון. הוא רק לא לגמרי בטוח בשביל מה. ואנחנו רואים שהיום באנטרפרייזס, אנחנו בעיצומו של המעבר, מאיזשהו מאס-אקספרימנטיישן עם הטכנולוגיה, להתחלה של אדופשן משמעותי, וזה קורה על ידי שחקנים שהם מאוד סופיסטיקייטד, ובאזורים מסוימים שהם קצת יותר, לואו-הנגינג פרוט. אבל אנחנו חושבים שכדי להגיע לשלב שבו באמת, AI יביא את הערך המשמעותי לאנטרפרייז, דרושה עוד מהפכה בתוך המהפכה הטכנולוגית הזאת, וזה המעבר למערכות AI אוטונומיות מסביב למודלי השפה.

המעבר למערכות AI אוטונומיות

אייל דוד: [04:48] אז אולי באמת נסביר למה, נסביר מי הם אותם גופים ואולי מה הבעיות שלהם, ואז אולי אשפוך טיפה אור על זה. כן, אז היום אם לצייר תמונה,

אמנון מורג: [04:56] אם אנחנו מסתכלים על ארגון אנטרפרייז, בדרך כלל מי שחי שם על האדופשן של ג'ן-AI זה ה-R&D. נגיד בנק לצורך העניין? בבנק, מוסד פיננסי, מוסד רפואי, יש CTO או AI Center of Excellence, Head of AI, והם מקבלים יוזקייסס מרחבי הארגון, והם מנסים לפתור אותם והיום יש להם עשרות, עשרות יוזקייסס, ובסוף הם מצליחים להביא לפרודקשן כמות די מצומצמת של יוזקייסס, ולאו דווקא את היוזקייסס המורכבים מביניהם. ובאמת מה שחסר לאנטרפרייז בעיקר, זה פתרון לבעיה שכולנו מכירים, אם שיחקנו גם בכלי-AI, גם כקונסיומרס, וזו בעיית ה-reliability, בסוף מודל שפה, הוא עושה הרבה דברים חכמים ונהדרים, אבל קשה מאוד לסמוך עליו, קשה לסמוך על התשובה שהוא מספק לי, ועבור אנטרפרייז, אפילו אם מודל עושה משהו מצוין, 90 אחוז מהזמן, זה לא משהו, זה אינאקספטבל. אז התחלת לדבר על יוזקייסס,

בעיית ה-reliability

אייל דוד: [06:12] ומקודם דיברת גם על לואו-הנגינג פרוט, ובעצם אז היום אתם עושים איזושהי סינרגיה בין הדברים האלה, אתם עוזרים בעצם לגופים האלה למצוא את הערך הזה שהוא קל?

אמנון מורג: [06:22] תכלס. אז אנחנו גם משרתים את הארגונים, את הלקוחות שלנו, ומחלקם אנחנו גם הולכים יד ביד ועוזרים להם ליישם, אבל אנחנו גם בונים, כמו שכבר רמזתי, את השלב הבא במהפכה, שאנחנו חושבים שהוא יספק AI לאנטרפרייז, that is controllable, reliable and efficient.

אייל דוד: [06:47] שזה לגמרי שונה ממה ש-GPT ו-Claude ודומיהם עושים, נכון? כן. אני חושב שאנחנו, יחסית לארגונים האלה,

אמנון מורג: [06:55] בפוקוס הרבה יותר משמעותי על האנטרפרייז ועל הצרכים של ארגוני האנטרפרייז. אנחנו לא מנסים לבנות AI בשביל לבנות Artificial General Intelligence, אנחנו רוצים לייצר AI שפותר בעיות אמיתיות היום ומביא הרבה ערך. טוב, אמנון, אתה יכול בכמה מילים להסביר על מודלי הג'אמבה? כן, אז ג'אמבה זו משפחת מודלי השפה ששחררנו לאחרונה, ג'אמבה 1.5 היא Large ו-Mini, ומה שמיוחד בהם זה קודם כל הארכיטקטורה שלהם, זו ארכיטקטורה שהיא לא מבוססת רק על Transformers כמו שאר המודלים שאנחנו מכירים, והארכיטקטורה שלה בעצם מאפשרת למודל להיות הכי יעיל מהמודלים שקיימים היום בחוץ, בקונטקסט ארוך. יש חלון קונטקסט של 256K, וככל שהקונטקסט הזה ארוך, אפילו יש יותר גיינס, ב- ביעילות ומהירות ריצה ויחד עם ביצועים באופן כללי שהם קומפרבל וטובים יותר מחלק מהמתחרים שלנו.

מודלי ג'אמבה וחלון הקונטקסט הארוך

אייל דוד: [08:05] שזהו, חשוב לציין, זה בדיוק הרי הפוך ממה שהיה עד עכשיו, נכון? ככל שהיה לי יותר, הפרומפט שלי היה יותר ארוך, אז בעצם זה היה מוריד את האיכות, נכון?

אמנון מורג: [08:14] קודם כל מוריד את האיכות ואנחנו גם מראים באיוולואציה של המודל שאנחנו מצליחים במשימות, שמתבססות על קונטקסט, לא משנה איפה נמצא המידע המשמעותי ביותר בתוך הקונטקסט ווינדואו, ומראים שבעצם יש לנו קונטקסט ווינדואו גבוה יותר בעצם מכל המתחרים, ודאי אלה שהם גם מודלים פתוחים, וכל זה יחד עם באמת ביצועים על המשימות הרגילות שלהם, מודדים אליהם, שהם נמצאים שם בטופ.

אייל דוד: [08:48] וואו, זה מפוצץ מלא מלא אפשרויות. לאיפה אתם חושבים שזה ילך בסופו של יום, כאילו מה החזון הזה? אז אנחנו חושבים שמודלים יעילים ילכו ויהיו גם יותר ויותר חשובים, ובפרט עבור אנטרפרייזס,

אמנון מורג: [09:03] אנחנו מזהים התחלה של התעסקות גם בריסורס מנג'מנט ובקוסט של ג'ן AI, בהתחלה המטרה הייתה רק להצליח להעמיד משהו שעובד, ועכשיו אנחנו רוצים להעמיד משהו שהוא עובד וגם יעיל, אז מודלים יעילים. זו תמה מאוד חשובה, ובנוסף לזה גם הקונטקסט וינדו הארוך. קונטקסט וינדו הארוך, אם אנחנו גם מחברים אותו רגע לחזון האג'נטי שהעולם כרגע רודף אחריו, אז יהיה להם תפקיד מאוד מאוד משמעותי. בסוף הזיכרון של אייג'נט, היכולת ללמוד מדוגמאות עבר ולשפר את הביצועים לאורך זמן, כל הדברים האלה, יחד גם עם ניתוח של כמות הרבה יותר גדולה, של דאטה, ידרשו מודלים עם קונטקסט וינדו ארוך, ובפרט כאלה שהם יעילים כשהם עושים את זה. אז לאיפה העתיד של זה הולך? איך זה נראה? אז העתיד הוא במערכות AI אוטונומיות שעוטפות את מודלי השפה, שמשתמשות במודלי השפה כעוד כלי, כמו סט כלים רחב יותר. והמטרה של המערכות האלה, יש כאלה שקוראים להם Agents, היא בעצם לאפשר אוטונומיות, אוטונומיה נשלטת, יכולת של מערכת לפעול בצורה גמישה, כדי לפתור בעיה, ומפרק בעיה מורכבת, רב שלבית, אבל לעשות את זה בצורה שהיא רילייבל, שמספקת גרנטיז, שאנטרפרייז יכול לסמוך עליה.

החזון האג'נטי

דוגמת הבנק והפייננשיאל אנליסט

אייל דוד: [10:37] מהמם, אז אולי אפילו ממש ניתן על זה דוגמה, אתה ואני דיברנו על זה מקודם, נתנו דוגמה למשל על הבנק, נכון? אז הבנק רוצה עכשיו להוציא,

אמנון מורג: [10:45] בוא איזה יוזקייס אנחנו יכולים את הדוגמה שבו מודל שפה יפשל, נניח שבנק רוצה לבנות למחלקה של הפייננשיאל אנליסט שלו, כלי שיאפשר לו לפייננשיאל אנליסט לשאול שאלות מורכבות, של השוואה של ביצועים פיננסיים בין חברות שונות. ואסור לטעות, אמרנו. ואסור לטעות, בהחלט. אז אם נסתכל על הטכנולוגיה שיש היום, צריך לקחת מודל שפה, או אפילו מודל שפה שזמין לו כלי של חיפוש באינטרנט, או חיפוש בקבצים, אם תשאל אותו שאלה, או איך היית משווה את הביצועים של בנק מסוים מבחינה פיננסית יחסית למתחרים שלו, אז מה שהמערכת תעשה, המודל או יענה מתוך הידע הפרמטרי שלו, וזה בדרך כלל יהיה שגוי, או שהוא ידע להשתמש באיזשהו מנוע אחזור מהאינטרנט או מקבצים, יביא את הקונטקסט הרלוונטי, במקרה הזה זה יהיה פשוט מסמכים שביצעו אולי כבר את האנליזה הזאת, ויסכם אותם. טוב. אם יביא אולי, אם ניקח היום ה-GPT-4o, ילך יביא את הטופ חמישה מסמכים מגוגל, שמבצעים את ההשוואה בין הבנק למתחרים שלו, ויסכם אותם. הבעיה עם זה, זה בעצם איזשהו אחזור של מידע שכבר נוצר, בסיכום שלו, אבל מה שאנחנו רוצים כאנטרפרייז, הבנק הזה מה שהוא רוצה, הוא רוצה שה-AI will actually do the work, שהוא יחסוך את הזמן של אנליסטים שיושבים ואוספים מידע. מה שהיה לוקח לו, שייקח את זה בשניות, נכון? בדיוק. to actually do the work בהקשר הזה, אם אני רוצה להשוות את הביצועים הפיננסיים של בנק, אז אני צריך להבין, א', מול מי אני משווה את הבנק הזה, ובאיזה פרמטרים של השוואה אני הולך להשוות אותו. אולי אני בוחר סט של חמישה פרמטרים. ואז אני רוצה ללכת ולוודא שאני מאחזר מידע, שממש מוצא את הפרמטר הזה, עבור כל אחד מהבנקים, עבור כל אחד מהמתחרים, מבצע על זה איזושהי אנליזה, ובסופו של דבר מוציא סיכום שמבוסס, נכנס לניתוח הזה, ממש לבצע את הניתוח. זה דבר שהיום אף מערכת מבוססת AI

אייל דוד: [12:57] לא עושה בצורה רילייבל. זה מצחיק בדיוק, כמו שדיברנו על זה מקודם, אז אמרנו שבן אדם, השוני שלו הוא זה שהוא יתחיל מהסוף, יתחיל לגזור את התמונה, ובדיוק המודל שאתה צריך to predict the next word, זה בדיוק הפוך מזה,

אמנון מורג: [13:11] זה הרי לא מתכנס. אמת. אנחנו כבני אדם יודעים לא רק לתכנן איך אנחנו הולכים לבצע, וגם לוודא שאנחנו following through on the plan, אבל, אנחנו גם יודעים תוך כדי שאנחנו לצורך העניין מבצעים חיפוש, לתקן את עצמנו, ואנחנו יודעים כמה עמוק לחפש, האם כדאי לנו להמשיך לחפש, כי אולי נמצא מידע יותר רלוונטי, או שכבר מיצינו את החיפוש הזה ונעבור לחיפוש הבא. כל מיני דברים שמודלי שפה, בתור דבר שבסופו של דבר חוזה את המילה הבאה,

אייל דוד: [13:43] one token at a time, פשוט לא יודע לעשות. יאו, איזה ג'וב מעניין יש לך. אז לאיפה נראה לך שהחברות האלה הולכות? איזה חברות? חברות של כל הג'ן AI שמתמקדות במודלים הסתברותיים, בוא נגיד. אז את מודלי השפה אפשר עוד לשפר.

אמנון מורג: [13:59] יש עוד הרבה הזדמנויות, גם בארכיטקטורה, גם בגודל, גם בדאטה. יהיה לזה לימיט, אבל אנחנו לא שם. אבל בהחלט רוב הערך שאנחנו נפיק מ-AI, בשנים הקרובות, יגיע ממערכות, שעוטפות את ה-LLM ולאו דווקא משיפורים ב-LLM עצמו.

איך החברה התחילה ב-2017

אייל דוד: [14:24] אוקיי, כל זה טוב ויפה. אז תספר טיפה איך החברה התחילה, איך זה בעצם התחלת שם ב-2017, נכון? נכון, אז אנחנו התחלנו ואנחנו עודנו Deep Tech Company.

אמנון מורג: [14:37] המטרה היא לייצר טכנולוגיה ייחודית ועמוקה. וכשיצאנו לדרך היה חזון טכנולוגי, שמאז רק נהיה עוד יותר רלוונטי, משמעותי ומתחבר גם לנושא של המערכות מסביב ל-LLMs. וזה החזון של, שאנחנו קוראים לו The Neurosymbolic Future, שבעצם נועד לחבר בין ה-Values שאנחנו מקבלים ממודלים סטטיסטיים, מהרשתות הנוירוניות ובין Reasoning יותר לוגי. אנחנו חושבים שהחיבור של שני סוגי ה-Reasoning האלה ביחד, הוא מה שמוביל את ה... יביא את ה-AI, ל-Next Level.

The Neurosymbolic Future

אייל דוד: [15:21] וואו, זה מדהים שב-2017 כבר חשבתם על הדבר הזה עוד לפני ה-GPT moment, כמו שקרה, אתה, לא נכון?

אמנון מורג: [15:28] מה בעצם היה, מה היה בשוק באותה תקופה? באותה תקופה היה בחוץ ה-GPT-2, מעט הכירו אותו, אנחנו, אנחנו שיחקנו איתו לא מעט, ואני חושב שראינו שבאמת יש, יש לימיטציות, זה כמובן היה עוד לפני שהמודל גדל מאוד, וכבר הביא ביצועים מאוד מרשימים. אבל בעצם הפלטו של מה שאנחנו יכולים לקבל מהסטטיסטיקה, בסופו של דבר הבנו שבאמת לא היינו בו ב-2017,

אייל דוד: [16:06] וחושבים שאנחנו מאוד קרובים אליו היום. זה מדהים, כי אם בדרך כלל חברה נוצרת כדי לפתור בעיה, אתם כאילו לא התחלתם משם,

אמנון מורג: [16:13] כי עוד לא הייתה בעיה. נכון. היה חיזוי של העתיד, אפשר להגיד. באמת. ואני חושב שאם נחזור לפרודקט לדבר גם על המוצר, אז האתגר גם של פרודקט בתוך חברת טכנולוגיה עמוקה, הוא בדיוק אתגר כזה. בעצם אנחנו לא תמיד יוצאים מאיזושהי בעיה שאנחנו מזהים בשוק, ומנסים לפתור אותה. אנחנו לפעמים גם רוצים להמציא חזון טכנולוגי. אנחנו רוצים גם לדייק את החזון הטכנולוגי כדי להוציא ממנו value. בסוף, יש איזושהי חפיפה בין טכנולוגיה לערך, וצריך למצוא אותה. צריך לחבר את שני הצדדים, צריך לפנות אל השוק ואל הסטייקהולדרים של ביזנס ומרקטינג, ומצד שני, גם לחזון הטכנולוגי ולמחקר העמוק ולהצליח למצוא את המכנה המשותף האופטימלי.

גיוס של מעל 300 מיליון דולר

אייל דוד: [17:16] מדהים, לגמרי. וגם כנראה, כנראה שה-VCs וכולם האמינו בכם, כי גייסתם לא מעט כסף מאז.

אמנון מורג: [17:22] כן, לאורך השנים גייסנו יותר מ-300 מיליון דולר, בין המשקיעות כמו גוגל, אנבידיה, אינטל.

אייל דוד: [17:33] ואתה רוצה טיפה לספר בעצם איך אתה זיהית את הפוטנציאל הזה? כלומר, אתה בסופו של דבר, אמנון, ב-2017,

אמנון מורג: [17:42] זיהית שיש פה דבר שאתה רוצה לקחת בו חלק? כן, אז האמת שאני חושב שאני יותר התגלגל, התגלגלתי לתוך העניין, מי ש... תספר אולי אפילו טיפה על הביו שלך, כדי לתת טיפה קונטקסט בעצם. כן, אז אני בזמנו ב-2017 הייתי עוד סטודנט, למדתי משפטים, כלכלה, פילוסופיה, היסטוריה, ועבדתי בכלל בעמותה פוליטית, שדרכה הכרתי את אחד המייסדים של החברה. וכשהחברה קמה, אז באמת הייתה ההזדמנות להצטרף. כשהצטרפתי לא ידעתי, שהחברה תתגלגל לאן שהיא תתגלגל, ולא איך אני אתגלגל בתוכה. ובסופו של דבר זו הייתה חוויה יוצאת דופן.

הביו של אמנון — ממשפטים לחברה

אייל דוד: [18:27] אני חושב שהעתיד הוא ימשיך להיות כזה. כן, החלטה מדהימה. ובעצם אתה הגעת מרקע של פרודקט? אתה אומר, אני הייתי במשפטים, הייתי בעמותה. איך זה הגיע לזה שאתה VP Product עכשיו? אז באמת גדלתי בתוך החברה.

אמנון מורג: [18:44] בהתחלה הייתי למשך כמה זמן, היחיד של נועל גורית מיקאי בחברה. והתפקיד שלי היה לעשות מחקר עסקי, מחקר שוק, ובאמת כבר מאז המטרה הייתה להסתכל על חזון טכנולוגי, ולחפש לו יישומים, ולהתייחס למורכבות של השוק ושל היישומים בהיבטים שונים. ולאט לאט זו באמת הפכה להיות משרת פרודקט, זו הייתה משרת הפרודקט הראשונה בחברה. ואז בעצם הייתי ה-PM של וורדטיון, שזו בפני עצמה הייתה חוויה מעניינת. הייתי PM של וורדטיון בכמעט שנה שלפני הלונץ' ובכמעט שנה שאחרי.

משרת הפרודקט הראשונה ו-PM של Wordtune

אייל דוד: [19:32] בוא נעצור שנייה, נשים על זה נעץ ונחזור רגע. איזו דרך מעולה הזאת להיכנס לחברה, במיוחד בחברה מהסוג הזה שאתה מגיע ועושה מחקר על כל התעשייה, מבין כנראה לאיפה כל הדברים הולכים, עושה דייג'סט לכל הדאטה הזה ועכשיו יוצא לדרך. אז כמה זמן בעצם, מבין? בעצם עבדת עד שעברת לפרודקט, תזכיר לי? בערך שנה. ואיך היה התהליך הזה? פשוט אמרו לך, בוא לפרודקט, זה הדבר שאתה רצית, איך זה היה?

אמנון מורג: [19:56] אני רציתי, אני הבנתי שזו פוזיציה מעניינת ובוודאי בחברה כזאת,

אייל דוד: [20:04] ומהר מאוד זה התגלגל לשם. ואיך התגלגל כל נושא וורדטיון בעצם, כשהחברה החליטה שהולכים לכיוון כזה?

אמנון מורג: [20:10] החזון של החברה היה שאנחנו רוצים לשנות את הדרך שבה אנשים קוראים וכותבים. יש לנו שאלות, שזה יישום מאוד משמעותי ובאמת גם נבואי של האופן שבו AI הולך להשפיע על החיים שלנו, ואנחנו התחלנו לנסות להבין מה זה אומר, לשנות את הדרך שבה קוראים וכותבים, להבין לעומק מה זה אומר כתיבה, מה האתגרים בכתיבה, וככה הגענו לוורדטיון, והאמת שוורדטיון היה כמו קסם בזמנו. זו גם הייתה חוויה של כל מי שפגש אותו, כי זה באמת הייתה חיה חדשה, מוצר שמבוסס על מודל שפה, ובעצם מאותו רגע אתה תפקדת כפרודקט והמשכת בחברה, או שהיה איזשהו רגע שיצאת? איך זה היה בדיוק? אז אני עזבתי בערך שנה אחרי הלונץ' של וורדטיון, אמנם הייתי מאוד קשור לחברה ומאוד קשור למוצר, בחרתי ללכת ולעשות תואר שני ודוקטורט במשפטים בהרווארד, עברתי לשם עם המשפחה, סיימתי את התואר השני, התחלתי את הדוקטורט והחלטתי, שאני לא רוצה לעשות דוקטורט, חזרתי חזרה הביתה, חזרה לחברה, אם יש כאילו, אפשר לעבוד באיזושהי קונסטלציה, אז כאילו חזרתי לעבוד יום בשבוע ועשיתי פרויקטים פרודקטיאלים, אבל באמת החברה גם מאוד השתנתה בתקופה שהייתי שם, כשעזבתי היינו שישים וכשחזרתי היינו 200,

הרווארד, דוקטורט והחזרה לחברה

אייל דוד: [21:38] אפשר שהיום הזה עשה לך פיצוץ, אבל זה מדהים שבעצם נשארת שם והמשכת לתקתק יום בשבוע. כן, זה עמוס, מורכב,

אתגרי הפרודקט בחברת Deep Tech

אמנון מורג: [21:47] יחד עם הלימודים, אבל לא יכולתי, לא יכולתי לעזוב לגמרי. ועכשיו, אם אנחנו שנייה מסתכלים בעצם על האתגרים שלך בתור אמנון, איך זה נראה? אז האתגרים של של פרודקט בחברה מהסוג הזה הם אתגרים באמת עצומים, השוק הוא מאוד דינמי, מאוד תחרותי, ואנחנו בסופו של דבר כדי להצליח צריכים, אם, צריכים לדמיין את הסטפ הבא, אנחנו לא יכולים רק לשרת את הצרכים שאנחנו מזהים בשוק, אנחנו צריכים לזהות גם את הצרכים שיהיו לשוק בעוד שנה ובעוד שנתיים ושהשוק היום לא יודע לספר לנו עליהם, וזה אתגר מאוד מאוד משמעותי לפרודקט, כל הזמן נמצאים בדואליות הזאת, מצד אחד רוצים להיות מאוד אבידנס בייסד ומאוד להסתכל על השוק ולפתור בעיות אמיתיות שקיימות היום ומצד שני אנחנו חייבים, את החזון, את הליפ אוף פיית', את ההסתכלות קדימה, בעצם לעזור לעצמנו ולעולם לדמיין דברים שלא קיימים היום.

אייל דוד: [22:56] וואו, זה אפילו גם כמו שאמרת ברמת ורטיקל, נכון? זה הרבה יותר מסובך, כאילו אני צריך להסתכל מה בנקים ואיפה בנקים יהיו לעומת גופים אחרים, כאילו, ולעומת באופן כללי התעשייה. בהחלט, עוד מימד של מורכבות הוא כמובן שאנחנו מסתכלים על AI, גם הציפייה מ-AI להיות ג'נרל פרפס, בעצם להיות משהו שהוא חומר ביד,

אמנון מורג: [23:17] לבנות איתו, להשתמש בו, ואנחנו צריכים לנוע בצורה מאוד ורסטילית בין רמת היוזקייס, כשפרסונה מסוימת עם בעיה מסוימת ויש יוזקייס, לבין הצורך לבנות משהו כללי, גנרי מספיק כדי שכל בילדר באנטרפרייז יהיה מסוגל לבנות פתרון ליוזקייס שלו.

גיוס מנהלי מוצר לתפקיד

אייל דוד: [23:38] תגיד, ואתם בטח מגייסים עכשיו או בתהליכים של גיוס כאלה ואחרים, למצוא עכשיו מנהלי מוצר שמתאימים לפיט שלכם בעצם.

אמנון מורג: [23:47] גם בהבנה זה קשה, עכשיו זה צ'לנג', זה צ'לנג'. אני חושב שבארץ צריך להגיד גם, אין עוד הרבה חברות כמו איי טוויני וואן שיש בהן את הסקיל סט המסוים הזה, אבל יש המון אנשים מוכשרים, ובאמת אנחנו מחפשים את האנשים שגם יגיעו להבנה טכנולוגית מאוד עמוקה שהיא קריטית כדי להצליח בתפקיד פרודקט באיי טוויני וואן. ובנוסף לזה שבאמת ידעו איך לעשות את השילוב שבין להיות דאטה דריבן, אבידנס דריבן, להסתכל על השוק, להבין שוק, ומצד שני גם חזון, לדעת לדמיין.

אייל דוד: [24:32] כאילו נורא חשוב בעצם המעבר הזה בין רחב לצר, ובכלל מעבר לרחב. אז מה, אז בעצם אתם מחפשים, אומר. כבר על הדרך, אני תלימה פי אמסקיל זה שמעניינים אותך, אבל אנחנו לא מתנשלים את זה, אבל מה שאתה אומר. בעצם זה שאולי בגלל שאין מספיק אנשים שהם פרודקטים שבעצם עם המומחיות הזו, אתם דווקא ממקצעים בעצם אנשים שלא מגיעים מפרודקט כדי להיכנס לתפקידים האלה, הרבה בעצם כזה.

אמנון מורג: [25:02] היום כבר פחות. אנחנו כן לוקחים אנשי משפט ובכלל בוחנים אותם.

אייל דוד: [25:08] כן. אז היום אתם בעצם מקבלים אנשים שהם בלי ניסיון פרודקטי אבל נגיד עם ניסיון טכנולוגי, שמשתלבים מאוד טוב.

אמנון מורג: [25:16] ניסיון, ניסיון טכנולוגי וגישה פרודקטית כשאנחנו יכולים לזהות אותה אצל מועמדים, כן בהחלט.

אייל דוד: [25:24] כן, אז כאילו אם מישהו שומע אותנו ובעצם מגיע מהמקום הזה, אז מה באמת הפרודקט סקילס שבעיניך הכי חשובים? נגעת בזה לפני רגע אבל אני רואה שאתה רוצה להשלים.

אמנון מורג: [25:33] כן, אז באמת כמו שציינתי צריך את היכולת לחבר בין שני הצדדים של המשוואה, הבנה טכנולוגית מאוד עמוקה והבנה, מאוד עמוקה של השוק, וגם את היכולת לחשוב על הכאן ועכשיו, על הסקורק של מחר בבוקר שנותן וליו ללקוחות הנוכחיים שלנו, וגם על איך נראה העולם בעוד שנתיים. אז אני חושב שזה, היכולת לנוע בממדים האלה, זו יכולה להיות מאוד חשובה. מעבר לזה אנשי פרודקט צריכים להיות כאלה שגורמים לדברים לקרות, שמסוגלים לנהל, ממשקים, ממשקים בצורה בלתי פורמלית אבל מאוד אפקטיבית, וזה פשוט, זה פיפל סקילס שאנחנו חייבים לראות אותם, ומי שאנחנו מגייסים.

אייל דוד: [26:29] מהמם. גם אצלכם בעצם יש את העניין של הרבה שיח עם הלקוח, נכון? אתם צריכים להבין באמת המון יוז קייסים, נכון? נכון, לחיות את השוק זה אומר גם לעלות לשיחות עם הלקוחות, לנסוע לפגוש לקוחות, בהחלט. וזה מחולק אצלכם לפי מה? לפי ורטיקלים, לפי מוצרים, גם וגם, לפי לפי מודולים במוצרים וקווי מוצרים שונים, מבין. תגיד, ולאורך הקריירה, כשאתה בעצם דיברת על זה גם כמה פעמים, שזה מה שאתה מצפה בעצם מפרודקט שעובד איתך, לסקיל כזה, למצוא את האוברלאפ הזה בעצם בין הווליו לבין טכנולוגי, איך אתה עושה את זה, איך אתם עושים את זה אצלכם?

מציאת האוברלאפ בין טכנולוגיה לערך

אמנון מורג: [27:10] אז תהליך מאוד איטרטיבי, אנחנו בעצם, זה מתחיל, באמת בלמפות ולהבין ברמה קודם כל הקונספטואלית את הטכנולוגיה, היפותזות לגבי מה היא עושה ולמה זה טוב, ובצד של השוק גם בצורה מאוד קונספטואלית לחלק את העולם לסגמנטים השונים ולסוגיות השונות שמייצגות פיינס. ואז אנחנו בעצם באיזשהו איזון חוזר כל הזמן, אנחנו מגבשים איזשהו פרודקט ויז'ן שמתכתב עם מה שלמדנו גם מהטכנולוגיה וגם מהשטח.

אייל דוד: [27:57] אז כאילו נגיד אתם לוקחים את הרודמאפ שלכם עכשיו קדימה, אז אתם יודעים כבר לחלק אותו בעצם בצורה שווה בין הכאן ועכשיו או עוד שנה, או הקיו הקרוב ורסס עוד שנתיים.

North Star דינמי

אמנון מורג: [28:08] אנחנו בעיקר משתדלים לייצר כוכב צפון ברור, שמסתכל, שמסתכל יותר משנה קדימה. ולגזור ממנו את הכאן ועכשיו, אנחנו משתדלים במה שאנחנו בונים עבור כאן ועכשיו כמעט ולא לבנות משהו שאנחנו לא חושבים שנמצא בדרך לנורת' סטאר, וזה מעניין כי כאילו הנורת' סטאר הזאת, דינמית כזאת, נורת' סטאר. אז איך זה נראה, נורת' סטאר? זו אקספלורציה, כן. זה, אין איזשהו, אנחנו מדמים את זה, יש נורת' סטאר אבל הוא מכוסה בענן די גדול ואולי הוא גם, נע מצד לצד, ואנחנו לוקחים את זה one step at a time, המטרה היא לייצר בעצם מימושים שמאפשרים לנו להתחכך עם העולם, להתחכך גם ברמה של הטכנולוגיה, זאת אומרת שאנחנו ממש בונים את הטכנולוגיה אנחנו לומדים המון, וגם להתחכך עם השוק,

אייל דוד: [29:06] כשיש משהו שהוא הג'אמפ שלנו רגע לתוך המציאות, אנחנו לומדים ואז אנחנו יכולים to correct course. יש איזה מקרה שאתה זוכר מהאחרונה, בשנים האחרונות, שככה באמת השוק תפס אתכם, ככה השוק באיזה מובן, שבאמת היית צריך לנוע את זה כמו שאמרת?

אמנון מורג: [29:26] כן, בפירוש, אנחנו בונים מערכות AI כבר תקופה לא קצרה, ואנחנו, כבר התנסינו בעצמנו ממש בלבנות דברים שדומים למה שאנטרפרייז בונים עבור עצמם, וזה תרם מאוד להבנה של האתגרים ואיפה הטכנולוגיה היום falls short.

לאן עולם ה-AI הולך

אייל דוד: [29:52] ועכשיו שאלה יותר פשוטה, לאן אתה חושב שבעצם כל העולם הזה הולך, עולם של ג'ן AI, שימוש ב-AI באופן כללי?

אמנון מורג: [30:01] אז אני חושב שאנחנו רק בהתחלה, כמו שאמרתי אני לא חושב, אנחנו overhyped, אני חושב שאנחנו underhyped, אנחנו הולכים לראות מערכות, אוטונומיות שיודעות בצורה נשלטת לבצע משימות מורכבות ורב שלביות, אני חושב שלפחות לאנטרפרייז זה הולך להיות ה-game changer שבאמת ייצר את, הדיסרפשן שמצפים לו בתוך האנטרפרייז, וגם בעולם הקונסיומרי, הוא הולך להיות מרוץ חימוש על ה-personal assistant, אבל, זה מרוץ שגם מעניין להסתכל עליו from the sidelines. ומה אתה חושב שזה יעשה לשוק העבודה? אני חושב שזה ייצר, זעזועים, אין לי בזה ספק, אני חושב שזה לא הולך להיות משהו סינגולרי, בהיסטוריה, אני חושב שזה כן הולך להיות דומה למהפכות טכנולוגיות קודמות, ולמרוץ, ואנחנו נראה פשוט השתנות, אני לא חושב שאנחנו מתקרבים, לעתיד שבו לא צריך עובדים אנושיים. תלוי איפה, נכון? באנטרפרייז הזה כנראה יקצצו המון, זה דווקא מעניין, אני חושב שאולי יקצצו באזורים מסוימים והם יגדילו באזורים אחרים.

ההשפעה על שוק העבודה

אייל דוד: [31:25] כן, ישב פה למשל אילון מ-Gong והוא טען, ואני מאוד מסכים איתו, שפשוט ייפתרו הרבה יותר בעיות, שזה נראה לי כיוון שבאמת לשם זה הולך, וכשיש לך פתאום את המחשבה, על אג'נט בתוך הסיפור, שאתה בתור משפטן אני סקרן לדעת איך אתה חושב על זה, בעצם שיש פתאום, AI שיודע לקבל החלטות לבד, איך עוטפים את כל הסיפור הזה במיוחד מול אנטרפרייז הזה,

Controllable autonomy והזווית המשפטית

אמנון מורג: [31:52] זה נורא מסקרן. אז כמובן שכשאנחנו מדברים על טכנולוגיה, שהיא טכנולוגיה אג'נטית, של אג'נט, הכוונה שלנו היא לא שאנחנו מייצרים ישות, כמו אנושי, שבעצם יכולה לקבל כל החלטה בתוך סביבה ו-to take action, הטכנולוגיה במהות שלה היא צריכה להיות בדיוק כזו שמאפשרת, controllable autonomy, איך אנחנו מייצרים מערכת אוטונומית שהיא פלקסיבלית, מספיק כדי לפתור בעיות שיש בהם רמה גבוהה של אי-וודאות ושונות, אבל לעשות את זה בצורה, נשלטת ושנותנת גרנטיז. זה בדיוק מה שהאנטרפרייזס צריכים, והם לא הולכים, to adopt טכנולוגיה שלא נותנת להם את זה, ולכן אני לא חושב שיש כאן, סיכון לאיזשהו agent שאתה פשוט משחרר לטבע ומחכה לראות מה קורה.

טקסט בלבד — לא מולטימודל

אייל דוד: [32:57] אוקיי, שאלה נוספת, אתם עובדים עם מודלים שעוסקים יותר מרק טקסט, נכון?

אמנון מורג: [33:05] לא, אנחנו רק מתמודדים בטקסט, וטקסט לייק תינגס, זה כולל גם טבלאות וקוד, אבל אנחנו לא, מולטי מודאליים היום במובן של עיבוד תמונה ווידאו. זה בגלל האתגר בעצם שבדבר? שוב, אנחנו מתמקדים קודם כל בשוק האנטרפרייז ואנחנו מזהים ששם כרגע, הטקסט ו-structured relational data זה הדבר המשמעותי ביותר,

אייל דוד: [33:32] עבור הארגונים. עבור הארגונים. כמה מהר אתם משחררים פיצ'ר או מציגים אותו?

אמנון מורג: [33:40] אז תלוי, זה פיצ'ר, יש פיצ'רים שאנחנו מוציאים בצורה מאוד מהירה, יש דברים הרבה יותר כבדים, למשל מודל שפה מן הסתם, שיש לו ריליס פרוטוקול נכבד, אבל כשאנחנו מוציאים, פיצ'ר, אז אנחנו גם נוהגים איפה שזה אפשרי לתת גם ללקוחות, לגעת בו ולהשתמש, לתת פידבק מוקדם ממש, ליטום את הדעת, לפני שבכלל יש מעטפת לזה? כן, אנחנו משתדלים לא להיות מופתעים, עוד ש... כמובן לפעמים אין ברירה ואנחנו משחררים,

איך ללמוד את התחום

אייל דוד: [34:19] את זה. אוקיי, יש פה עוד שאלה אחת, מה הדרך ללמוד את התחום למי שרוצה להיכנס לזה? הרבה אנשים שאני רואה שנכנסים לתחום,

אמנון מורג: [34:27] בלי ידע קודם, קודם כל פשוט משחקים עם כל הכלים, כל המודלים שיש שם בחוץ, בסופו של דבר יש בתחום הזה חוויה של אקספלורציה עם הטכנולוגיה, שהיא די מדהימה, ואני אגב ממש רואה, כשרואים מועמדים שמגיעים לפרודקט שאולי הם לא, מגיעים מהתחום אבל הם שיחקו הרבה עם הטכנולוגיה ועם המוצרים, כבר תופסים הבנה די טובה, של מה המגבלות ומה ההזדמנויות, אז זה דבר שאפשר לעשות,

הרציונל של קוד פתוח

אייל דוד: [35:03] וכמובן שלא חסר תוכן. לא חסר תוכן לקרוא. אז יש פה עוד שאלה, באמת אחרונה, מה הרציונל של החברה להמשיך,

אמנון מורג: [35:11] בעצם לשתף את המודלים בקוד פתוח? אז אנחנו באמת משתפים את המודלים, ומאפשרים להוריד את המשקולות של המודל בלייסנס שהוא מתיר, לעשות שימוש, בטח אקספרמנטלי וגם מסחרי עד קאפ מסוים, ואנחנו בעצם, מוכרים לייסנס למודל רק לארגונים שיש להם ריבניו מעל סף מסוים. הסיבה שאנחנו עושים את זה היא שאנחנו מקבלים ככה, א', הכרה בקהילה, והרבה מאוד למידה, אנחנו רואים איך משתמשים במודל, איך גם עושים לו פיינטיונינג, לכל מיני צרכים, ואנחנו גם מאפשרים, עם מעט מאוד פריקשן, לארגונים להתחיל ולהתנסות, אז כאסטרטגיה כללית אנחנו חושבים שהיא משרתת אותנו, ובמובן רחב יותר, היא משרתת את הקהילה, ככל שיש יותר מודלים פתוחים שם בחוץ אנחנו כולנו נתקדם.

אייל דוד: [36:13] ובהיבט הזה בעצם, יש מספיק חברות ישראליות שאתה מרגיש משחקות ונוגעות במודלים,

אמנון מורג: [36:20] או שהייתם רוצים שיותר? איך זה נראה ביחס לאחרים? אז יש לא מעט בישראל שנוגעים, אני חושב, שאנחנו יכולים להגיע ליותר ארגונים בארץ, יש פה קהילה מאוד, מאוד פרנדלי, אבל כן, אנחנו באינטראקציה די עמוקה עם הקהילה.

סיום ואיחול לעוד עשר שנים

אייל דוד: [36:41] אנחנו נשים לינק בשואו נוטס ואפשר לגשת בקלות. טוב, אז בוא נעטוף את הפרק, אמנון, מה אתה בעצם מאחל לעצמך,

אמנון מורג: [36:48] בעוד עשר שנים מהיום? וואו, שאלה שהיא קשה לענות עליה, בתוך הסיטואציה, בטוח שלא דוקטור למשפטים. לא דוקטור למשפטים? לא. למרות ש... לך תדע. אוקיי, אבל, אני חושב שאני אמשיך לגעת בדברים מעניינים. שהם בקאטינג אדג' אני לא יודע אם זה בטכנולוגיה או בתחומים אחרים אבל כן זה מה שאני מאחל

אייל דוד: [37:16] אז שיהיה עם זה מלא בהצלחה תודה רבה ואני חושב שאם רוצים ליצור איתך קשר איך אתה מציע? יש לינקדאין אין בעיה נשים לינק מגניב אמנון תודה רבה שבאת היה לי כיף יאללה ביי בינתיים

אמנון מורג: [37:32] ביי ביי

אייל דוד: [37:35] חברים תודה על ההקשבה אם מצאתם את הפודקאסט הזה בעל ערך תוכלו להירשם לעקוב אחרינו כמובן לפרקים נוספים בספוטיפיי אפל פודקאסט או כל אפליקציה אחרת כמובן שאם לא מצאתם אותנו באיזושהי אפליקציה אשמח שתכתבו לנו נשמח מאוד לחמישה כוכבים בכל פלטפורמה ושתעקבו אחרינו כדי שעוד מאזינים יוכלו להיחשף אלינו ולמצוא את הפודקאסט אתם גם יכולים למצוא את הפרקים הקודמים בכל אפליקציה או בערוץ היוטיוב יש לנו לינקים בתיאור עד הפעם הבאה יאללה תהיו יעילים וביי ביי