תמלול: אוהד פרי | Bllink | איך משלבים Gen AI במוצר?

פתיחה והיכרות עם פרודקט בילדר

אייל דוד: [00:00] היי חברים, זה איל. 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 יתן לי אחלה פידבק שהפודקאסט נותן לכם ערך, וזה ישמח אותי מאוד. אז יאללה, מתחילים. אוהד, מה העניינים? מה קורה? סבבה. הכל טוב? יותר מזה?

אוהד פרי: [00:42] יותר מזה נשתגע, אני לא אוהב להגיד את זה, כי זה סמי קלישאה. לא הלכתי לשם. כן, לא יודע, אמרתי אולי תרחיב.

אוהד פרי, CTO בבלינק — עשר שנים של היכרות מימי פייבר

אייל דוד: [00:48] אבל נמצא איתנו אוהד, שמגיע לנו כ-CTO בבלינק, נכון? אנחנו מכירים כבר תקופה, ומה זה תקופה? מאז ימי פייבר? עשר שנים, כן. נכון. בדיוק סיפרנו למטה בעצם על זה קצת איך הבניין הזה, שאנחנו מקליטים ממנו, היה פעם הבניין של פייבר. ממש נוסטלגי. כן. ובעצם אוהד מגיע לדבר על AI. זה פרק טיפה שונה, אנחנו בעצם נדבר קצת על הבעיה שלך כדי להכיר אותך, ונרוץ מהר לפרק מה שמעניין עם ה-Case Studies על AI, שהספקנו, שהסבנו, ובעצם באנו לדבר עליה. ואני חושב שזה בעצם התגלגלות של כמה שיחות שאנחנו עשינו ואמרנו, היי, בוא, זה יכול להיות אחלה פרק, ובעצם זה הבסיס לדבר הזה. אז בוא, בוא נרוץ כזה טיפה להכיר אותך בכמה דקות, אפילו דקה, כמו שאתה אוהב. אז תספר טיפה על עצמך, בעצם החברות שעברת, מה אתה עושה עכשיו?

המסלול המקצועי: עתודה, סטארט-אפ עצמאי, פייבר, HealthyIO ובלינק

אוהד פרי: [01:44] הרבה שנים בתעשייה, התחלתי כעתודאי, אני במשרד ראש הממשלה, אז תואר ראשון, בהנדסת חשמל, הייתי עתודאי שש שנים, הקמתי סטארט-אפ בעצמי, רק אני בעצמי, הייתי CEO וגם QA, עבדתי עליו שמונה חודשים, הכל פול טיים, בסופו של דבר, חשבון הבנק שלי אותת לי שהגיע הזמן להמשיך הלאה, וזהו, כך הגעתי לפייבר.

אייל דוד: [02:12] אחלה בית ספר לסטארט-אפים, חברה מעולה, גדולה וגדלה.

אוהד פרי: [02:20] זהו, משם המשכתי ל-HealthyIO, ניהלתי את כל הבק-אנד שם, את כל התשתית שלהם, חברה גם מעולה שפיתחה מוצר בדיקות רפואיות שעבר FDA. משם המשכתי לחברה מאוד מוצלחת, גלובלית, שנסחרת פה, שהיא בעצם מדרגת ביטקוין, ומשם הייתי פאונדינג טים בחברה הנוכחית, שזה בלינק, שזה סטארט-אפ בנושא תשלומי ועד בית. אוקיי, אז בואו תספר לנו על תשלומי ועד בית,

מה זה בלינק — דיגיטציה של תשלומי ועד בית בישראל

אייל דוד: [02:58] תספרו אולי כזה בקטנה ואז נצלול אולי להיבט ה-AI של הדברים בעצם. אז תשלומי ועד בית בישראל הרבה לא יודעים, אבל זה שוק ענקי,

אוהד פרי: [03:07] 15 מיליון שקל בשנה. וואו. באמת, כן? תחשוב על כמה בניינים יש בישראל.

אייל דוד: [03:15] אני חושב כמה מהם משלמים ועד בית, אבל כן, אוקיי. כולם משלמים, זה חובה, זה חובה בישראל.

אוהד פרי: [03:22] ואם תיקח אחורה חמש שנים, אז 90 אחוז מהם שילמו בצ'קים, שזו בעיה מאוד גדולה, בעיה לוגיסטית, אופרציונלית על חברות הניהול, ואנחנו חוסכים, אנחנו פותרים להם את הבעיה בעצם על ידי ממשק ווב, כשהדיירים יכולים לשלם בצורה פשוטה, נכנסים פעם אחת ושוכחים מוועד בית לכל החיים, או עד שיעברו דירה. כן, אפשר לשים recurring payment לועד בית, וחברת הניהול לא צריכה לעסוק בתשלומים.

אייל דוד: [03:54] אני דרך אגב אצלנו בבניין יש חברה אחרת, שזה לא אתם, זה מעניין. כן, יש לנו מתחרים, כן. היא לא טובה. היא לא טובה. אז איפה פה הנגיעה בעצם לבעיה, איפה בעצם זיהיתם פה, בתור מישהו מהפאונדינג טים, כאילו, איך זה היה?

למה החליטו להכניס AI: שנת התייעלות ב-R&D ובמוצר

אוהד פרי: [04:07] אז לפני קצת פחות משנה קיבלתי אחריות גם על המוצר, והגעתי למסקנה שאנחנו צריכים כבר להכניס AI למערכת.

אייל דוד: [04:17] מאיזה היבטים? כי זאת הייתה שנה קשה, נכון? כאילו, התייעלות כזה, זה הגיע משם. בדיוק משם, בדיוק מההתייעלות שאנחנו רוצים בעצם גם להתייעל ב-R&D,

אוהד פרי: [04:27] וגם בעצם להכניס פיטשרים שיעלו, שיעשו אוטומציה. אז התחלנו מפיטשר ראשון שבסופו של דבר, קוריוז קטן, לא הצליח, אבל המימוש שלו הכניס את תשתית ה-AI לבלינק. אז רגע, צריך לספר מה הוא עשה. כן, הפיטשר הראשון היה בעצם המחשבה שמאחוריו שוועד בית רוצה לפתוח בניין חדש. הוא יוכל לעשות את זה דרך AI, ב-Chat, ולא צריך נציג אנושי. אז פיתחנו את זה. לקחנו חודש, זמן מאוד גדול לסטארט-אפים, ובסופו של דבר, ההנחה הזאת התבררה כלא נכונה, אבל הרווחנו בזה תשתית בעצם, תשתית AI שאנחנו משתמשים בה היום, ואנחנו משתמשים בה בעיקר לאוטומציה של ה-Customer Support. הרבה מהמנהלים שלנו אוהבים לשאול את ה-Chat שלנו שאלות, וככה אנחנו הרווחנו, הרווחנו התייעלות בעצם בה.

הפיצ'ר הראשון שנכשל — אונבורדינג בצ'אט ללא נציג אנושי

הלקח הפסיכולוגי: טראסט, כסף וההשוואה ללמונייד

אייל דוד: [05:26] וגם למדת המון, אז אני חייב להתעכב על זה. כן. אז בעצם זה נורא מסקרן, כי זה בעצם הפן הפסיכולוגי שלא הצליח, כי אנשים בסוף, מנהלי ועד בית מצפים בסוף לפגוש, כאילו בן אדם שענה לטלפון, ושיפתח עבורם את, איך זה עובד?

אוהד פרי: [05:40] כן, ברגע שאתה עושה אונבורדינג שהוא קצת מורכב, אז אתה צריך איזשהו בן אדם שירגיע אותך. שזה בסדר, שזה במוצר שהוא מתעסק בכספים שלא, שלא יהיה איזשהו מצב שלא, לא ישלמו לך או משהו כזה,

אייל דוד: [05:57] אז אתה רוצה לראות שיש בן אדם אחרי הדבר הזה. אז זו הייתה ההנחה השגויה ש... זהו, אני דווקא מכיר חברה אחרת, דיברנו בדיוק על למונייד שנייה לפני, נכון? הם בדיוק לוקחים את זה, חברה עם עסקי ביטוח, ובעצם ייצרו אונבורדינג סופר קל, והיתרון של למונייד באמת שיש להם את התקציב, התקציבים באמת למתג את עצמם, כאיזשהו שחקן עם טראסט מאוד גבוה. בדיוק, להעלות את הטראסט וחוויה מאוד נינוחה. אוקיי, אז כנראה שזה הצד השני של המטבע, שצריך לחשוב עליו כשמתכננים דבר כזה. אוקיי, אז למדתם, ואיתכם... רוצה שתי מילים לספר על התשתית שבניתם? זה מסך? כן. מולה, אז שבנית את התשתית,

התשתית המודולרית: צ'אט, סט פעולות, ושכבת פענוח האינטנט

אוהד פרי: [06:39] כל מיני פתרונות הציגו את עצמם כאופציה, ובסופו של דבר, בחרנו בתשתית מודולרית. חילקנו את זה לשלוש. תשתית אחת זה תשתית של הצ'אט, שבעצם היא לא קשורה ל-AI, פשוט צ'אט... קונברסיישן. כן, ת'רד פארטי שהשתמשנו בו. תשתית שנייה זה סט של פעולות שאנחנו יכולים להריץ במערכת. והתשתית השלישית זה פשוט ה-AI. כלומר, בעצם, בהינתן איזשהו משפט מסוים וקונטקסט מסוים, אז ה-AI מפענח את האינטנט של היוזר, והוא יודע להריץ את הפונקציה המתאימה עם אותן הרשאות של היוזר. מהמם. אוקיי, אז זה ברור, זאת השכבה שלכם בעצם.

אייל דוד: [07:26] עכשיו אתה בעצם אומר, אני יכול לפרק את החלק הזה, את חתיכת הפאזל הזו של ה-GenAI, שכרגע זה GPT, אני לא יודע במה אתם משתמשים, ואתה יכול לעשות משהו אחר בעצם, עדיין כל המידע שאספתם בעצם נשמר בשכבה שלכם, עדיין הלוגיקה נשמרת ברמה שלכם, והוא מקבל את ההחלטות בעצם. נכון, לגמרי. אז בעצם, בסופו של דבר,

אוהד פרי: [07:46] גילינו שהתשתית הזאת היא בעצם נורא פשוטה. כלומר, זה באמת נתן לנו סקיילביליות לא רק במובן של מהירות, של מוצר מאוד טוב, שהמנהלים אוהבים לשחק איתו, אלא גם מהירות מאוד גבוהה, תחשבו על זה ככה.

אייל דוד: [08:05] הפרונטאנד לא צריך אותו, כן? בסופו של דבר, פישטתם אותו לגמרי.

אוהד פרי: [08:12] פישטתם אותו לגמרי, זה צ'אט, כן? הלוגיקה של הבקאנד, גם. זה ברגע שממש את הפונקציה שיש לך אותה, כנראה, במלא, אלא אם כן, אתה צריך לבנות אותה. רק צריך לבנות איזשהו טקסט מסוים, בהינתן שהיוזר שואל אותך על X, תעשה Y, וה-AI הוא ממש טוב לפענח את ה-X הזה. כלומר, אם הוא ישאל אותו בזווית הזאת, עם הזווית הזאת, הוא ידע שהוא מתכוון ל-X. אתה יודע מה מקסים גם מכל הסיפור הזה?

AI בכל שכבות המוצר: Copilot ו-Cursor לכתיבת קוד

אייל דוד: [08:43] כנראה, גם את השכבה שלכם, אתם יכולים לבנות בעזרת AI, גם את השכבה, גם את הפונקציונליות לבנות ככה,

אוהד פרי: [08:51] או לתחזק ככה. אנחנו בהחלט משתמשים ב-GPT בשביל לקודד, ב-Copilot, ולאחרונה גם יש כלי חדש, שגם אותו נשתמש בו, שנקרא Cursor, שזה ממש IDE. IDE, ממש from scratch, שהוא משתמש באיזה AI מודל שתבחר, בשביל לכתוב קוד. יש Hype סביבו ואנחנו גם נבחר אותו, אז אנחנו משתמשים ב-AI בכל השכבות במוצר, מה שנקרא.

אייל דוד: [09:19] מהמם. אז בעצם כל ההקדמה הזאת הביאה אותנו למקום, שאנחנו מבינים למה אתה פה, למה נכנסת מאוד חזק בעצם לתחום, למה אתה מפרסם הרבה תוכן, ממש טוב ב-LinkedIn, שאני גם נחשף אליו, סביב התחום. אז זו הסיבה שאתה פה. ובעצם אנחנו, בואו נצלול, בואו נדבר בעצם על כל מיני דוגמאות לשימושים ב-AI. נתת דוגמה למשל על הסגמנט של ניהול בניינים, יכול להיות שמשתמשים גם לפיתוח קוד, נכון? להגביר יעילות? איזה עוד סגמנטים אתה רוצה להתייחס אליהם,

Case Study: פיתוח קוד — שיפור של 50% ב-Time to Merge

אוהד פרי: [09:47] בתעשיות? הסגמנט הזה של פיתוח קוד באמצעות AI, בעצם הוא הכי מעניין בעיניי, גם כי זה המקצוע שלי, וגם כי המפתחים בעצם הם הדרייבר לפרודקטיביות בכל שאר התחומים בשוק. אז ברגע שהעלית את הפרודקטיביות של המפתחים, אז העלייה הייתה באופן ישיר גם בשווי השוק, כי הפיצ'רים יוצאים בקצב יותר מהיר, ומהמדדים זה העלייה של 50% ב-Time to Merge. Time to Merge, כלומר, זה הקוד עולה לפרודקשן, או שהוא ממשק לקוד של... 50% יותר מהיר, נתונים מדהימים. Use Case 1, זה חברה שנקראת Vercel, היא פיתחה את V0, אני משתמש בהם לא מעט, ובעצם, בעצם בכמה דקות, אתה יכול לבנות לך פרונט-אנד, אפילו עובד, אפילו עם הלוגיקה של Javascript, באנגלית. אז כאילו, אני... מה אני בעצם נותן לו? נותן לו פרומפט, או שאני נותן לו תמונה של הממשק הזה, נראה? אני אתן לך דוגמה ממש אמיתית משלנו, רציתי תפריט מותאם למובייל, להעברות לבנק, שהמנהלים שלנו רוצים לראות, דוח, וכתבתי לו את זה באנגלית. הוא יוצר לי את זה. כמובן שהיה V0, V1, V2, ובסופו של דבר התמקדנו על V8, אבל, אתה יודע... אז כאילו, רק להדק את זה בעצם,

V0 של Vercel: מטקסט לפרונטאנד עובד עם ה-theme של בלינק

אייל דוד: [11:09] אז אתה מקבל משהו שהוא לא מעוצב, הוא מעוצב עד כדי, נכון? כי כאילו, אין עיצוב שאני נותן לו,

אוהד פרי: [11:15] ולפיו הוא מייצר את הקונבנציה שלך. כן, אבל יש לו את best practices. כן, בדיוק. כן, יש לו את best practices, איך לבנות משהו שהוא מותאם למובייל, הוא יודע, מכיר את כל הטרמינולוגיה, את הקוד, את כל הלינגו של דיזיין, של דיזיין וקוד. בדיוק, את כל ה-heavy lifting הוא לוקח, ואז הוא משאיר לך בעצם רק את ההיבט של בוא, תלביש אותי בעצם איך אתה רוצה בעיצוב ובפונטים. לגמרי, ובסופו של דבר, אני נתתי לו את הגלוסרי שלנו, של בלינק, את ה-theme שלנו,

אייל דוד: [11:42] והוא הלביש את זה על המוצר. מהמם, כמה זמן אתם כבר עובדים עם זה? עם V0?

אוהד פרי: [11:48] אנחנו עובדים עם כל מיני כלים אחרים, כבר כמה חודשים, עם Copilot כבר שנה. אז אתם הכנסתם את זה לכם לפני כמה זמן,

אייל דוד: [11:55] את כל הטוב הזה בעצם, את כל הכלים האלה, לפני כמה זמן? משהו כמו שנה, כן. ואתה יודע בתור ה-CTO כאילו כמה זה חסך לכם?

אוהד פרי: [12:03] ב-time to merge, או, אני לא יודע אם מדדתם את זה, זה נורא מסקרן. לא מדדנו את זה, כי בסטרטאפ קטן יש משפט שאני אוהב להגיד, למדוד יעילות זה נורא לא יעיל. כן, אוקיי, אז רצים. אז כן, רצים, אבל אנחנו רואים את היעילות של זה.

אייל דוד: [12:18] איזה יופי. מגניב. משהו שאתה יכול אולי להעביר גם לחברות, לחברות טיפה יותר גדולות, על איך מטמיעים את ה-AI, זה נשמע נורא מעניין, בתהליך הפיתוח, איפה עוד נתקלתם בדברים כאילו, כלים לפיתוח, מלבד הכלי הזה?

AI ל-DevOps ו-FinOps: אבחון באגים והמלצות עלות ב-AWS

אוהד פרי: [12:34] מוצר אחר שלא השתמשנו בו, אבל אנחנו רואים את זה בכלל תעשייה, זה מוצר שבעצם מחליף לך את ההתעסקות עם DevOps, אז בעצם חברות שהם hosted על AWS, אתם יכולים להשתמש בצ'אט, שהוא מכיר את הקונטקסט של הסביבה שלך, סביבה כלומר בענן יש לומר... כן, הוא מכיר את כל האינסטנסים שיש לך, הוא מכיר את כל חיבורי הרשת שיש לך, ואתה יכול ממש להציג לו באג, והוא יציג לך את הפתרון, בהינתן הסביבה שלך ממש. או שהוא יכול להמליץ לך גם לשדרג, בתוך AWS, נכון?

אייל דוד: [13:10] כאילו לקחת את הפעולה, ורק בעצם לייעץ על כל התהליך, נכון? לשדרג את... כן, אני לא יודע, איך את הסביבה שלך להזיז עוד פרמטר, כאילו לתקן בעצמי, אני לא יודע. כן, יש כלים אחרים שהם גם AI של FinOps בעצם,

אוהד פרי: [13:24] של לחסוך בעלויות, אז הם יכולים להמליץ לך להחליף אינסטנס, לשדרג, לשנמך,

אייל דוד: [13:30] כן, תכל'ס זה לא כל כך האינטרס של AWS, ואני חושב על זה. מעניין, אתה רוצה טיפה לספר על המחקר של סקויה? אנחנו נשים כמובן לינקים לכל הדברים האלה בצורה מסודרת עם הפרק, אבל רוצה לספר על המחקר של סקויה,

מחקר סקויה — "שאלת ה-600 מיליארד דולר" והשוואה לתשתית החשמל

אוהד פרי: [13:44] איזה מידע שאוהב את הסביבה? כן, אז במאקרו של הטרנד הזה, אם ניקח צעד אחורה, אנחנו רואים שזו טכנולוגיה מאוד חדשה, שהיא עולה המון המון כסף לפתח, להאמן את המודלים, במיוחד את ה-Foundation Models, וסקויה פרסמו מאמר, סקויה ה-VC, אחת מהגדולים בעולם, פרסמו מאמר, שאלת ה-600 מיליארד דולר, שבעצם זה הסכום שהושקע עד אז, לפני כמה חודשים, אז בטח זה כבר שאלת הטריליון דולר, שהושקע בסטארט-אפים בתחום AI. ואני לא מאמין מה היה הקריטריון שם, נכון, כאילו אם זה היה אי פעם חברה שצבועה על AI, או מזמן מסוים, ומה המדד של להגיד שחברה היא סביב AI? אני לא יודע, אני חושב שהקריטריון זה ממש חברות שמפתחות AI בעצמן, ולא משתמשות בזה, למרות שאני לא יודע, אבל בסופו של דבר, זה השקעה מאוד מאוד גדולה, בפיתוח של הטכנולוגיה הזאתי, והשאלה שהם שואלים שם בעצם, האם זה שווה את זה? כלומר, אין כרגע, אין כרגע הצדק להשקעה הזאתי. זהו, נשאלתי את השאלה הזאת בכל מיני מקומות, התשובה שלי, שאני עניתי לזה, זה הסתכלתי על Groundbreaking Technology שקרה לפני 60 שנה, בפיתוח של תשתית חשמל, בארצות הברית, עשיתי מחקר, והיחס של הג'י די פי, בעלויות שם, זה 10% מהג'י די פי של U.S. בינתיים 600 מיליארד, זה פחות מ-10% מהג'י די פי של U.S. אז יש לאן להגדיל את הסיפור, את ההוצאה הזאת? כן, ומחקר אחר, במקרו של מקינזי, צופה הגדלת ג'י די פי עולמי, בסכום שנתי של 2.6 עד 4.4 טריליון דולר, תוספת לג'י די פי עולמי, שכרגע הוא עומד על 100 מיליארד, זה בעצם תוספת של 2% עד 4% תוספת, רק לצורך ההשוואה, כן, ג'י די פי של לונדון הוא פחות מזה, של אנגליה. אז בואו באמת נתעמק באיזו שנייה,

מחקר מקינזי: תוספת של 2.6–4.4 טריליון דולר ל-GDP העולמי

השפעה על שוק העבודה: דיסטופיה מול הגדלת כמות הבעיות שנפתרות

אייל דוד: [15:58] לפני שנעבור לקייס סטאדי הבא, בעצם מה זה אומר? לקחנו את הסגמנט של עשיית הפיתוח, בסדר? אני עכשיו מייעל, מה שאומר שאני שיפטינג אנשים, בעצם ממה שהם עושים היום, מחשב יעשה את זה, AI יעשה את זה, היעילות תגדל, כי עכשיו לצורך העניין, אני כיזם בודד, יכול לעבוד רק עם AI, לצורך, כלי AI, לוותר על הצוות שפעם הייתי שם במחסן, ולהריץ חברה, יש הרי מלא סיפורים כאלה בלינקדאין. נכון. זה נורא מעניין, כי פתאום מזיזים את כל האמצע, אתה ואני גם דיברנו על זה לפני, את כל האמצע, אתם מפתחים, שבעצם מצד אחד, יהיו יותר חלשים, פתאום, פיתוח, מפתחים, QA, כל החברה שהיו באמצע, בעצם זזים, מחליף אותם AI, היעילות עולה, ה-GDP עולה, אז קורים פה תהליכים מעניינים, ואתה ואני גם דיברנו על זה, שאולי אחד הסממנים של זה, זה שגם הזמן של להשתפר בתור מפתח, מהאמצע לטוב, כנראה גם מתקצר, כי גם כלי העבודה והכלים ללימוד יותר מהירים, מעניין איך זה עוד ישפיע בעצם, מהייעילות הזאת על שוק העבודה, מה אנשים באמת יעשו עם הזמן שלהם, אולי אוהד, אתה דוגמה טובה על זה, כשאנחנו דיברנו בשיחה המקדימה,

אוהד פרי: [17:09] על עוד מוצרים, עוד בעיות, אז קודם כל קלטונטי, אני לא יודע, מה הטכנולוגיה הזאת תביא לעולם, חלק אומרים, דיסטופיאן, כלומר, האבטלה הגדולה מאוד, יחליף את כולנו, חברות גם לא ישתלם להעסיק בני אדם, אבל חזון יותר אופטימי, זאת אומרת, הגדלת כמות הבעיות שהעולם פותר, אז אם כרגע אנחנו לא מתמקדים בחקר חלל, כי זה יקר מדי, או שאנחנו לא מתמקדים בחקר הגוף שלנו, כי זה יקר מדי, אז יכול להיות שאנשים בודדים, יפתרו את הבעיות, שחברות גדולות ענקיות פותרות היום, את הבעיות האלה, וחברות ענקיות יפתרו את הבעיות, שכרגע אף אחד לא פותר, אז יכול להיות שזה יהיה הבעיה, זה יהיה פתרון לאבטלה בעתיד.

Case Study: תעשיית הרכב — טויוטה ואופטימיזציית עיצוב לאווירודינמיקה

אייל דוד: [18:01] זה היה טייק מאוד מעניין לדבר הזה. טוב, בואו נעבור לקייס סטאדי הבא. אז רצינו לדבר דווקא על תעשיית הרכב. ממש מעניין, נכון? זה בדיוק התעשיות האלה שכל כזה חידוש טכנולוגי בעצם משפיע על הייעילות שלהם. לא חושב שהיה כזה חידוש טכנולוגי, מאז המצאת המחשב שהוא כך השפיע בעצם על, אולי, כלל התעשייה הכבדה, נכון, המהפכה שהייתה בעצם לפני עידן שלנו. אז בואו, בואו, תספר מה קרה בטויוטה, זה ממש מעניין.

אוהד פרי: [18:33] אז אם נעשה באמת דריל דאון לראות עוד קייס, אז אנחנו רואים שהטכנולוגיה הזאת מאומצת בחברות שהרגולציה שם היא לין, כן, אין שם הרבה רגולציה, דיזיין, פיתוח וכו' וכו' וכו'. ובתעשיות שיש בהם רגולציה מאוד כבדה, כמו למשל בריאות וכמו למשל בארגונים ממשלתיים, אז מאוד מאוד קשה להכניס את הטכנולוגיה החדשה שהיא מאוד מאוד לא צפויה. אחד מהתעשיות שדווקא כן הכניסו, למרות שיש שם אלמנט של בטיחות שצריך לגבור עליו, הוא ה-TOYOTA, שהם חברה שמאוד ידועה ביעילות שלה, הכניסה את הכלי הזה שפיתחה כדי לייצר עיצובים עתידניים למכוניות החדשות, בעצם יש לכלי שבהינתן טקסט מסוים, יכולה לייצר וריאציות לדיזיין, אז המעצב בעצם יכול להגיד לכלי הזה, תייצר לי כמה וריאציות עתידניות לרכב הזה וזה, ותעשה מינימום גרר, גרר של רכב. מינימום גרר של רכב, מה הכוונה? בעצם שהאווירודינמיקה תהיה גבוהה, בעצם שהרכב כמה שיותר, כמה שפחות יצרוך דלק כדי להתקדם. ועל פניו גם כנראה שאני יכול לייצר מודל שיבדוק את הבטיחות ברכב ומודלים אחרים שכנראה ייתר את התהליכים ש... בסדר, צריך לעשות אותם, ברור, אבל... making the cut ולהעיף אולי את העיצובים שלו, שלו won't make it, אז אני יכול לעשות הרבה יותר מהר, ואז לבדוק, וריאציות הרבה יותר טובות. אז זה בדיוק מה שהם עשו, האופטימיזציה ל-X, שבמקרה הזה ה-X הוא האווירודינמיקה של הרכב, אז אותו דבר, אפשר לעשות ב-Y, בבטיחות של הרכב, כדי אולי לעשות איזשהו דילוג על הסימולטורים שמשתמשים בהם. כנראה שם לא יעשו את זה, כי בעצם הבטיחות זה משהו ש...

אייל דוד: [20:32] כן, אבל אתה יכול כנראה לפלטר, אתה יכול לפלטר את אלה שהם כנראה... כאילו, מתוך המסה של העיצובים שפתאום נוצרים, כי נוצרים הרבה יותר עיצובים, אתה יכול לפלטר משם ולהישאר בכנראה עם מסה שיותר, אתה יודע, מאופטמת לבטיחות. נורא מפתיע שיפנים עושים את זה, נכון? זה דבר מאוד יפני, להתקדם ולעשות דברים כמו רובוטים, זה מעניין ש...

אוהד פרי: [20:55] הדיזיינרים יושבים בקליפורניה, אז כנראה ש...

אייל דוד: [21:00] מגניב, אני יכול לחשוב על עוד הרבה תעשיות, שנגיד תעשיית הבנייה, כנראה יכול לעשות הרבה שימוש ב-AI, או לא, בתור קייס סטאדי, אבל הרבה תעשיות כאלה כבדות, באמת יכולות לעשות שימוש ב-AI, לתכנון, לניתוח, נכון? אלה בעצם היו הקייסים המרכזיים. אני בטוח שיש, כן, פשוט לא מצאנו, כן. לא חיפשנו מספיק, נכון? לא עניין אותנו מספיק. בוא ניתן דוגמאות, רובן מהעולם שלנו, אז דיברנו על פיתוח תוכנה, שנייה לפני זה גם יש את העיצוב, צילום,

עיצוב וצילום: Adobe מול Figma, וכלי ה-Gen AI שלהם

אוהד פרי: [21:29] כלי AI של אדובי, אתה רוצה טיפה לספר על זה? אז כן, אז אדובי חברה מעולה שקיבלה בשנים האחרונות איזשהו מכה מפיגמה, בשביל להתחרות בזה, גם היא הכניסה כלי Gen AI משל עצמה, גם פיגמה הכניסה, שבעצם, בהינתן פרומט טקסט, כמו שאנחנו רואים ב-V0, אתה תוכל לייצר את העיצוב, לפי דעתי, חבל הזמן בעצם, המעצב, אם הוא יכול גם לייצר את הקומפוננטה ביחד עם הקוד,

אייל דוד: [22:03] אז חבל לו להשתמש ב-Adobe או בפיגמה. ממש, אני חושב שזה מעניין עד איפה הם ייקחו את זה, לפחות בהתחלה, אותם מעצבים, זה נורא קל לקחת את זה, אוקיי, בוא, אני אעשה את העיצוב הבסיסי ואחרי זה בוא תתפור לי את כל מצבי הקצה, את כל הווריאציות, וזה קלאסי. כן. מהר מאוד, אני חושב שאני עשיתי שימוש בהתחלה, אתה יודע, כדי לייצר קונספטים של עיצוב, עם, בתחילת הדרך, של ה-Gen AI, יש לי תמונות, מעניין, אבל לאן זה ייקח? כי מהר מאוד הרי מדברים על הרבה תעשיות כאלה שיוכחדו, או שכמו שאתה אומר, כווצו מבחינת כוח אדם, זה נורא מעניין מה יקרה בשוק ה-UX ושוק העיצוב, נכון?

עתיד שוק ה-UX והעיצוב: הדוגמה של פייבר והפרילנסרים

אוהד פרי: [22:39] כן, אני יכול לראות חברות שמתפנצ'רות בזה, לדוגמה, החברה שעבדנו שם, פייבר. אז פייבר, אני לא יודע, מהמידע הפנימי, אבל פייבר בבעיה כרגע, כי כל הבסיס שלה מתבסס על פרילנצרים שעושים עיצוב. אתה יודע, גם אצלנו בחברה, אנחנו, לפני שנה, היה לנו מהצוות פרילנצרית, שהיינו משתמשים בה.

אייל דוד: [23:03] ועכשיו אנחנו פחות משתמשים בה, לפרויקטים פנימיים. זה דווקא נורא מעניין, האספקט הזה, כי צריך לחשוב עליו. אם אני עכשיו, יש לי חברה שיש לה איזושהי שפה עיצובית מסוימת. אני לא יודע, לי לפחות, שאני משתמש בכל הכלים האלה, קשה לי לשמור על קונסיסטנטיות עיצובית בין הדברים שאני מייצר,

אוהד פרי: [23:21] תמיד הכול יוצא שונה אחד מהשני. אז למשל, בכלי הזה, כשדיברנו על ה-V0, אתה יכול לטעון את ה-theme שלך, בעצם, את השפה העיצובית שלך.

אייל דוד: [23:29] בדיוק. אז אני צריך לבוא עם הדבר הזה, כנראה שזה מעניין, זה מעניין כמה זמן ייקח בעצם, לכל השרשרת הארוכה הזאת לקרות, עד כדי, כאילו, מלייצר שפה עיצובית, יוניקית, ועד בעצם, לקוד עובד, כנראה שייקח לזה כמה שנים, כאילו, עד שזה יהיה...

אוהד פרי: [23:45] ולאו דווקא, אני חושב שזה לא ייתר את המעצבים, לפחות לא בשלב הראשון, כלומר, בסופו של דבר, זה מייתר, המשפט המפורסם, זה לא מייתר את האנשים, זה מייתר את האנשים שלא משתמשים בטכנולוגיה הזאתי. אז מעצב שמשתמש בטכנולוגיה הזאתי, הוא פשוט יכול לעשות במקום עבודה אחת, הוא יכול לעשות שלוש עבודות באותו כמות זמן.

אייל דוד: [24:06] בדיוק, אני חושב שמה שאתה אמרת לגבי פתרון של הרבה יותר בעיות, הוא נורא מעניין. זה כנראה המקום שעליו זה הולך,

אוהד פרי: [24:12] זה כנראה חדשות טובות לאנושות. אני יכול להרחיב בעצם על אדובי, שיש להם גם את האפשרות, שוב, בעולם הצילום, אשתי צלמת, אז אני יודע שלהשלים תמונות, להחליף רקעים, עם כל הדברים הטובים שגם קורים כאן, ואפילו בכלים יותר פשוטים מהכלים של אדובי, שהם לצלמים יותר מקצועיים, אז זה די מדהים. ואני חושב שגם בוידאו, הרי כל הסרטונים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית לאחרונה, רואים את זה בכל מקום, זה גם מדהים מאוד, ואם לא ראיתם, אז שווה מאוד להיכנס ולראות. נכון, לא נתנו use cases, אבל תעשיית הקריאייטיב,

קריאייטיב, וידאו ומרקטינג עוברים דיסטראפשן

אייל דוד: [24:44] ויצירת סרטים, מרקטינג, סלז, כל יצירת האסטים לדברים האלה, לגמרי עובר דיסטראפשן. שוב, זה עדיין לא שם, כי גם בניסיון שלנו ניסינו לייצר, האיש מכירות ניסה לייצר, אסטים של עצמו כדי לחסוך את זה, כדי לעשות את זה מהיום למחר, זה עדיין לא שם, אבל זה מתקרב, זה לגמרי תעשייה שעוברת דיסטראפשן.

אוהד פרי: [25:09] אולי, אני חושב שגם אם אתה אנטרפרייז, ויש לך גישה לכלים שהם אנטרפרייז, אז אולי הדברים נראים גם קצת אחרת, בדיוק קראתי על זה לא מזמן, שכאילו מפחדים מזה שפוליטיקאים יוחלפו בעצם על ידי, כי אתה יכול פתאום לייצר סרטון, אתה יכול לייצר נרטיב, אתה יכול לייצר נרטיב שגם הוא עונה ומדליק את הקהל בצורה מסוימת,

מועמד AI בבחירות בלונדון — הנרטיב שמייצר כוח

אייל דוד: [25:26] וכאילו מייצר כוח, מייצר... אז יש לי חדשות. דבר אליי, דבר אליי. זה כבר קרה בלונדון, בבחירות הקודמות, ייצרו מועמד AI, הוא מבוסס על אדם אמיתי, ובסופו של דבר הוא ייצר איזשהו קלון של עצמו, שהוא טען לעצמו את כל הערכים שהוא מאמין בהם, את המצע שלו, בעצם AI זה מדבר עם בוחרים אמתיים, ויכול לנהל במקום בשיחה שהבן אדם הזה, הנבחר הזה, מוגבל בזמן שלו, AI לא מוגבל בזמן שלו. וואו, זה פשוט מדהים. אני שמח שהעליתי את זה. זה גם נורא מעניין, שוב, על עולם האנימציה, הרבה עולמות הולכים באמת לעבור Disruption רציני, ונכון להתמקד בעולם הפיתוח, נורא מעניין לדעת לאיפה זה ילך. אתה יכול לספר בעוד כמה מילים רק על ה-IDE הזה? כי הוא באמת... לא שמעתי עליו לפני זה וזה נורא מעניין? בסופו של דבר אני מניח שרוב הצופים מכירים את הכלי פרודקטיביות

העמקה ב-Cursor: ה-IDE שלוקח את Copilot צעד קדימה

אוהד פרי: [26:28] שפרץ את השוק שהוא נקרא Github Copilot, שבעצם נותן לך, שאני משתמש בו, נותן לך אוטו קומפליט מאוד מאוד מאוד מאוד טוב, הוא בעצם, בהינתן הקונטקסט שלך, הוא יודע את הסטייל של הכתיבה בקודבייס שלך, והוא נותן לך השלמות מאוד מאוד טובות, אז זה ייקח את זה צעד אחד קדימה. בעצם, אם תרצה לאחד את הכלי הזה שנקרא VFS, שבעצם אתה נותן לו פרומט מאוד מאוד היי לבל מה שאתה רוצה שהוא יבנה, והוא נותן לך קומפוננטות די גמורות ומוכנות,

אייל דוד: [27:07] ואפילו עושה תיקוני באגים ושינויים בקוד. אז פשוט הוא מובנה בתוך ה-IDE, זה בעצם...

אוהד פרי: [27:13] כן, אתה עושה, אתה פותח חלון פרומט ומכניס לו, ואתה גם יכול לבחור איזה קבצים ייכנסו לקונטקסט, כי אתה יכול להגיד, בהינתן הקובץ הזה שיש לי אותו, והקובץ הזה שיש לי אותו, בוא תבנה איזשהו משהו שלישי, שהוא מתבסס על שני הדברים האלה, והכל בשפה חופשית. ויש לומר שגם עכשיו אפשר לכתוב וראי מן הסתם את כל ה-Stories ואת כל האפיקים, גם בעזרת AI,

אייל דוד: [27:37] אז כבר אי פה אי שם אנחנו נראה איפה אנחנו נשאר פה בהיבט הזה. אתה רוצה לספר שנייה לפני שנסיים, כי קצת רצנו מהר, איזה עוד כלים אתם משתמשים אצלכם בחברה ששווה אולי לאמץ, שאתה יכול להרחיב עליהם? אנחנו משתמשים ב-DALL·E,

כלים נוספים בחברה: DALL·E, Notion, Jira ו-Shopify Magic

אוהד פרי: [27:53] לייצר קריאטיבס בעצם. כן, זה עובד טוב? כן, עובד אחלה, אנחנו מריצים גם כל מיני מודעות בחברה לדברים עצמם, אז כן, אז אנחנו משתמשים בזה בשביל לייצר אסטים לפרסומות. אוקיי, לאופטימיזציה של הקמפיינים שלכם,

אייל דוד: [28:13] גם אתם עושים... לא הספקנו לדבר על Shopify Magic, אז אולי כאילו נספר על זה מהצד הזה, אתם משתמשים באיזה קליק כזה למארקטינג, לפרפורמנס? לא. אג'נסי, כמו בימים הטובים? כן, כן, כן. מגניב. בינתיים. בדיוק, מי ששומע אותנו. אז גם בעצם המשימות שלכם, איפה אתם מנהלים אותם? המשימות של? המשימות שלכם, באופן כללי. נגיד, אני עובד ב-Notion, אז זה Notion, ה-AI עובד ממש טוב. אנחנו בג'ירא. ובג'ירא גם, את מי? חזק ה-AI, נכון? אתם עושים בו שימוש? לא, בכלל? לא. טוב, אז יש אפשרות גם שם? לא, גם שם, זה חי, אתה יודע, חי בתוך התוכנה.

אוהד פרי: [28:50] מה של הדיסקריפשן של הטיקט עצמו? כן, מה שמעניין, מה שהייתי מצפה שזה יגיע לנקסט לבל, זה ש... אוקיי, הנה הפיצ'רים שאתה מציע לי. בוא תתן לי את כבר התועלות שלהם, בוא תתן לי את האימפקט שאתה חושב שהם יתנו, תסדר לי, תראה, עוד מעט. בואו גם תחליט בשבילי בעצם איך זה ייכנס בתוך הסקופינג, איך אני מדרג דברים, אולי אני בכלל לא בכיוון, ויש שאלות שאני צריך לשאול,

אייל דוד: [29:12] כאילו, כזה, זה עוד עושה. באמת, לא חשבתי על זה, אבל כן, אחד מה... אולי זה נושא מעניין לדבר עליו, לא בהקשר של ה-AI, בהקשר של פרודקט, אני ממש... הגעתי למקום הנכון. לקחתי את התפקיד הזה לא מזמן, ואני הקשבתי לפרק אחר, של יעל שמיר, שאנחנו מכירים אותה, והיא אמרה משפט שאני נורא מסכים איתו, שזה ממש כאילו, אתה מרגיש שרירים אחרים, שעברתי, אתה יודע, לנהל את הפיתוח, לנהל גם את המוצר, אתה מרגיש ממש שרירים אחרים במוח שלך פועלים, ואתה שואל שאלות שלא שאלת בעבר של למה לעשות את זה, כמה אימפקט זה יהיה על עסק, ואני חושב שלגמרי, אני יכול לעזור בדברים האלה גם. נכון, שוב, מודלים, וגם אמור להכיר את החברה ואת הכול. אז זה נראה לי משהו ששווה לקחת, אז אולי תיקח את זה ותחזור אלינו לספר איך זה הלך. אני מפרסם בקביעות, אז רק צריך לעקוב. מהמם, אז איפה באמת מוצאים אותך, אם רוצים? אני בלינקדאין, בטוויטר. זהו, חשוב לומר גם שאוהד ישמח שיפנו אליו לשאלות סביב הנושא הזה, סביב החלטות מי התהליכים, איך להשתמש בכלים. בשמחה. מהמם. ויש לנו שאלה נוספת שאני רוצה לשאול אותך. אה... אתה בעצם הזכרת, בדרך כלל אני שואל את זה מוקדם בראיון, אתה בעצם עבדת עם המון פרודקטים בהרבה חברות, מנית את כולם, מה לדעתך, פי-אם סקילז הכי חשובים שמנהל מוצר צריך?

PM Skills הכי חשובים: שקיפות, תקשורת והיכולת להגיד לא

אוהד פרי: [30:48] הייתי אומר שבמקום הראשון זה שקיפות. בעצם הרבה פעמים נתקלתי באיזשהו נתק בתקשורת בין פרודקט למפתחים, והמפתח בעצם לא ידע למה הוא עושה את מה שהוא עושה ומה הלוגיקה שהביאה להחלטה של הפיצ'ר הזה. אז הייתי אומר, תקשורת טובה, פירוק של הלוגיקה, high level, מה קרה כדי שיצא לנו לעבוד על הפיצ'ר הזה? מקום ראשון, מקום שני, פי-אם סקילז, שבשביל זה צריך, זה גם גיליתי שנכנסתי לפני שנה, אתה צריך להגיד לא הרבה פעמים, כי יש הרבה עצמות, יותר ממה שהקפסיטי של כל חברה, כי בסופו של דבר המשאבים תמיד מוגבלים. אתה צריך להגיד לא, וכשאתה אומר לא, אתה צריך לדעת למה אתה אומר לא, אתה צריך להסביר את זה בצורה טובה, ואתה צריך להסביר את זה גם בצורה נחמדה.

עוד עשר שנים: להוביל בצומת שבין ביזנס, מוצר וטכנולוגיה

אייל דוד: [31:41] אם אנחנו חושבים עכשיו במכונת זמן עוד עשר שנים, איפה אתה רואה את עצמך, מה אתה מאחל לו? אז בעוד עשר שנים אני הייתי שמח לעשות מה שאני עושה עכשיו,

אוהד פרי: [31:51] ובעצם מוביל טכנולוגי בעצם, העמדה הזאת היתה מאוד קריטית, בין ביזנס למוצר לטכנולוגיה, ואני חושב שזה חשוב שבכל חברה יהיה את האיקס הזה, בן אדם שהוא גם מכיר את הקונסטריינט של הצוות, מה הם טובים בו, וגם מכיר את מה שצריך להוציא אל השוק, ועושה את האיקס הזה בעצם, ויודע להחליט את ההחלטות הכי טובות, ואני הייתי שמח להמשיך את זה גם עוד עשר שנים. מהמם, זה מכוון, זה נורא מעניין לעשות את זה, אז מלא בהצלחה עם זה, אוהד, תודה רבה שבאת,

איפה מוצאים את אוהד וסיום

אייל דוד: [32:23] ותעקבו אחרי אוהד בלינקדאין, יהיה מאוד מעניין, ועד הפעם הבאה, תודה רבה. תודה רבה, שמחתי. יאללה, ביי בינתיים. היי, 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.