Startup for Startup

בפרק השבוע רז דיסקין (GTM Engineer) ומשה קריספין (Senior Software Engineer) מצוות ה-RevAI במאנדיי מדברים עם יעל עבאדי על AgentOS - הפלטפורמה הפנימית שבנו ליצירת אייג׳נטים עבור מערך המכירות של החברה.

רז ומשה משתפים בצורך שקם לבנות אייג׳נטים במהירות מבלי להתפשר על האמינות שלהם מצד אחד ועל הגמישות והיכולות שלהם מהצד השני. השניים מתארים כי אם בעבר אופן בניית האייג׳נטים והפעלתם הזכירו מסילת רכבת דטרמיניסטית, AgentOS מזכירה יותר כלוב שבו האייגנ׳טים חופשיים לחשוב ולהחליט בעצמם, אבל כשהם חורגים מחוקי הביזנס מערכת הפוליסיז חוסמת אותם ומלמדת אותם כך שלא יחזרו על כך שוב. בנוסף, הצוות בנה את AgentOS כך שאנשי הביזנס הם אלו מעדכנים את האייג׳נטים בעצמם מבלי להמתין למפתחים - מה שהפחית את התלות בצד הטכני ועזר לייעל משמעותית את תהליכי הבנייה. 

התוצאה של המהלך הייתה קיצור של בניית אייג׳נטים אמינים שבאים במגע ישיר עם לקוחות מחודש ליום אחד, צמיחה משמעותית בפגישות שנסגרות מול לידים, ו-8.5 מיליון דולר Pipeline בחודש אחד, כשכל ליד מקבל יחס אישי בהתאם לצרכים המדויקים שלו.

See omnystudio.com/listener for privacy information.

בעולם ה-SaaS בעבר, לקוחות ידעו בדיוק כמה הם משלמים: תקציב שנתי מסודר, בלי הפתעות. עם התבססות מוצרי ה-AI, הכל השתנה. עלויות הטוקנים אינן קבועות, הצריכה משתנה מיוזר ליוזר, ואף אחד לא יכול לומר ללקוח אנטרפרייז בדיוק כמה יעלה לו האייג'נט בסוף החודש, בדיוק כמו שאי אפשר להבטיח לו מראש כמה דלק תצרוך המכונית שהוא קונה.

בפרק השבוע, רוני הרניב מדברת עם רועי מן, Co-Founder ו-Co-CEO של מאנדיי, על האתגרים בעולם התמחור כיום, ועל שאלות שעוד אין עליהן תשובות סגורות במאנדיי או למעשה בתעשייה כולה. רועי משתף במודלי התמחור השונים שנבחנים בחברה: מ-Pool ארגוני, דרך באקט לכל יוזר ועד שילוב של מאגר אישי וארגוני יחד. בנוסף, הוא מדבר על אתגרים והזדמנויות במודלים השונים, ואיך יוצרים Alignment בין הלקוחות שיקבלו הנחות משמעותיות ויפיקו את הערך המקסימלי מהמוצר, לבין החברה שתשמור על מרג'ין גבוה על קרדיטים שנרכשו ולא נוצלו.

פרק מומלץ לכל מי שבונה מוצר מעל AI ומנסה להבין לא רק מה לתמחר, אלא איך לחשוב על זה.

הפרק המלא בוידאו גם ביוטיוב: https://youtu.be/Ul0zk43QtRw

האזינו גם לפרק על השינוי במודל העסקי בעידן ה-AI

See omnystudio.com/listener for privacy information.

כשבונים מוצר AI, האינטואיציה הראשונית היא לייצר ערך למשתמש מהר ככל האפשר. זה יכול להיות דרך יצירת אפליקציה, הקמת אתר או ג׳ינרוט של תמונה תוך רגע. אולם ב-Base44 גילו שבשיטה כזו הריטנשיין נפגע משמעותית מפני שמשתמשים נוטשים מיד עם סיום הפרוייקט הראשוני שלהם. נראה שהמפתח למעבר ממוצר של "קסם חד-פעמי" לפלטפורמה עם סטינקינס שמלווה את הלקוח לאורך זמן, טמון דווקא בהאטה מכוונת של הפלואו כדי לבנות אמון.

השבוע אנחנו משדרים פרק מפודקאסט המוצר שלנו ״פרודקטיבי״, שבו רן ארז מארח את ניצן פודה, VP Product ב-Base44, לשיחה על על איך ומתי נכון לייצר פריקשן יזום בתהליך העבודה מבלי לגרום למשתמש לנטוש.

בפרק ניצן משתפת בניסויים שביצעו בחברה סביב מציאת נקודת האיזון המדויקת להצגת פייוואל ושדרוג חבילות, מתוך שאיפה לאפשר למשתמש לראות את קיר חסימת הקרדיטים - רגע לפני שהוא מתנגש בו. בנוסף, היא מספרת על יצירת נקודות חיכוך ככלי לבניית אמון והעלאת תחושת המסוגלות של המשתמש, ועל הובלת המשתמשים משלב היצירה הבסיסי ועד לשלב מתקדם יותר של מוניטיזציה וצמיחה עסקית.

הצטרפו לקבוצת העדכונים השקטה של Startup for Startup כדי לדעת על כל התכנים, המיטאפים והוובינרים שלנו 
https://chat.whatsapp.com/DHfMDuQsbxoG5lGMwNqeOf

See omnystudio.com/listener for privacy information.

בשנתיים האחרונות, טוקנים הפכו להיות אחת מההוצאות המשמעותיות בארגונים טכנולוגיים, אלא שכרגע עוד לא ממש ברור איך לנהל אותן. כיום חברות מעודדות עובדים לשלב AI בכל תהליך, אבל מתקשות לקבל את התמורה הטובה ביותר עבור ההשקעה שלהן. אז איך מאפטמים את ההוצאה על AI ברמה הארגונית? איך אפשר לעזור לעובדים שלנו להשתמש בטוקנים בצורה חכמה? ואיך משיגים את התוצאות הרצויות בפחות טוקנים?

בפרק השבוע דריה ורטהיים מדברת עם ירון סברדלוב (CDIO) וקרן קושמן (Head of Applied AI) על כלכלת הטוקנים במאנדיי דרך שלוש שכבות של אופטימיזציה - החל ממשא ומתן מול ספקיות ה-LLM, דרך שימוש חכם בטוקנים, ועד לוגיקה שצרובה ממש בהארנס עצמו. הם משתפים במאמצים כמו פיתוח סקילים כגון "Caveman", שמנקה אוטומטית טקסט מיותר מהפרומפט וחוסך כ-60% מעלות האינפוט, ודיוק וצמצום הקונטקסט לרמה אופטימלית כדי לשפר את איכות התשובה. הם מסבירים גם על מנגנוני הראוטינג שבוחרים מאחורי הקלעים את המודל המשתלם ביותר לכל משימה, ואיך פיתחו את מדד ה-monday bench שמאפשר מעקב והשוואה שעוזרים לחתוך את העלויות בעשרות אחוזים עבור אותו תוצר. לצד הפתרונות הטכנולוגיים, הם מראים שחינוך המשתמשים הוא מפתח קריטי להצלחה, ומדגימים כיצד חשיפת נתוני ההוצאות האישיות לכל עובד רתמו את האנשים לקחת אחריות והובילו לירידה דרסטית בצריכה הכוללת בארגון.

See omnystudio.com/listener for privacy information.

בעבר, כשרצינו לבצע בדיקות איכות של תוכנה קלאסית, יכולנו לעשות את זה באופן מוחלט: טסט שמורכב מקלט מסוים יצר פלט יחיד וצפוי. היום אייג׳נטים פועלים בסביבה לא דטרמיניסטית, מה שמשנה לגמרי את היכולת שלנו לבדוק את איכות הפעולה שלהם ועד כמה הצליחו במשימה שקיבלו.

בפרק השבוע, דריה ורטהיים מדברת עם רועי מן, קו-פאונדר וקו-CEO במאנדיי, ועם מתן לחמיש, שמוביל את הסטארטאפ הפנימי ״טאקה״, על האתגרים בבדיקת אייג׳נטים, על שאלות כמו מה היא בכלל תוצאה טובה, על פירוק התוצאה הזו לקריטריונים מדידים, על איסוף פידבק, ועל דרכים פרקטיות לבחינת איכות כשהתוצאה אינה צפויה לחלוטין. 

רועי ומתן משתפים בכך שאי אפשר לחזות מראש את כל התרחישים, ולכן סביבת הפרודקשן הופכת למקור האמת המרכזי, שבה לוקחים את הטעויות בזמן אמת והופכים כשלים לטסטים שהגרסאות הבאות צריכות לעבור. הם מסבירים את הצורך בתשתיות בדיקה המשלבות בדיקות טכניות יחד עם AI כ״שופט״ (LLM-as-a-Judge) שמעריך את תכונות האופי של האייג׳נט, ובודק האם התוצאה הסופית עמדה בציפיות. בנוסף, הם מדברים על החשיבות של שמירה על פוקוס באמצעות Sub-Agents וצמצום הקונטקסט, ואיך בסופו של דבר כרגע אי אפשר להימנע מטעויות של אייג׳נטים. 

אם גם אתם בונים אייג׳נטים ופוגשים את אותם אתגרים - האזינו לפרק! 

See omnystudio.com/listener for privacy information.

כניסתם של כלי AI כמו קלוד-קוד וקרסר הביאה איתן אפשרויות והזדמנוית בלתי נגמרות, אבל הולידה גם סט חדש של אתגרים ובעיות. במאנדיי עובדים החלו לבנות באופן עצמאי ערימות של דשבורדים מקומיים בקבצי HTML סטטים - ללא סנכרון בזמן אמת, ללא הרשאות אבטחה ומשילות, וללא אפשרות לשתף מידע בצורה מסודרת. 

כדי לפתור את הפער הזה ארגון ה-BI של החברה הקים את Big Brain Studio, אייג׳נט שמאפשר לכל עובד ועובדת לבנות אפליקציות ודשבורדים דינמיים על הקוד והתשתיות הפנימיות של החברה.

בפרק השבוע רוני הרניב מדברת עם דורון נחמני, Senior Product Manager בביג בריין וניר סמילגה, Data viz manager במאנדיי על המשמעות של דמוקרטיזציה של פיתוח תוכנה, איך קפצנו מפיתוח כמות של 1,500 דשבורדים שעוזרים לעובדים להציג דאטה לאורך חמש שנים - למעל 2,000 דשבורים בכמה חודשים בודדים, ומה ההזדמנויות והאתגרים שזה מביא איתו.

האזינו לפרק על קרמר שהזכרנו בשיחה - 348: דמוקרטיזציה של דאטה – איך בנינו אייג׳נט שמנגיש מידע לכל עובד בחברה 

See omnystudio.com/listener for privacy information.

״אם אתם יזמים או יזמות ומרגישים על רכבת הרים רגשית - אתם לא לבד". זו פחות או יותר שורת הפתיחה שלנו בפרק שבו רוני הרניב מארחת את ד"ר אלדד רום, פסיכולוג ארגוני ושותף ב-Team8 שמלווה יזמים ופאונדרים בשגרה ובחירום. למה קרן הון סיכון צריכה פסיכולוג? כי הנתונים מראים שבין 35% ל-65% מהסטארטאפים נכשלים בגלל בעיות בין המייסדים או שחיקה נפשית. בפרק אלדד מפרק את "הבטן הרכה" של עולם היזמות - הלופים המנטליים בלילה, התקפי החרדה לפני מצגות, וההזנחה של כל מה שהוא לא הסטארט-אפ.

דיברנו על האמת שכמעט כל יזם פוגש: "מה שהביא אותך עד לכאן עלול להפיל אותך בהמשך". אלדד מסביר איך צורכי שליטה, אימפולסיביות וביקורת עצמית חריפה - התכונות שבזכותן הצטיינתם והצטיינתן - עלולות להפוך למלכודת אם לא תנהלו אותן נכון. שוחחנו על תסמונת המתחזה, וקיבלנו כלי פרקטי לשאול את עצמנו דקה לפני פגישה חשובה: "Is it useful?".

זהו פרק על מערכות יחסים: עם עצמנו, עם המשפחה, ועם הקו-פאונדרים. אלדד מסביר למה צוות המייסדים הוא כמו "ליבת כדור הארץ", משתף סיפור על יזם שנראה רגוע מדי (כמו "פדרר שלא מזיע") וגורם למשקיעים לחשוב שלא אכפת לו, ומסכם עם מטאפורה: יזמות היא כמו משחק "כיסאות מוזיקליים". בכל רבעון המוזיקה עוצרת, והסטארטאפ צריך ממך משהו אחר לגמרי.

תמונה: גיא חמוי

See omnystudio.com/listener for privacy information.

במשך שנים ארוכות מודל המנויים, Subscription, היה הסטנדרט הכמעט בלעדי של רוב חברות ה-SaaS. הוא נשען על עלויות טכנולוגיות נמוכות יחסית לכל משתמש ועל רווחיות גבוהה. הכניסה המאסיבית של טכנולוגיות AI למוצרי תוכנה שינתה את המשוואה, כאשר כל קריאה ל-LLM מייצרת עלות משמעותית ומשתנה. המציאות הזו מאלצת את התעשייה להגדיר מחדש את התמחור והמודל העסקי ולהתאים אותם לעידן של צריכה - Consumption.

בפרק השבוע דריה ורטהיים מדברת עם רועי מן, קו פאונדר וקו-CEO של חברת מאנדיי על השינוי המהותי, ועל האופן שבו חברות מוצר נדרשות לחשוב מחדש על התמחור והמודל העסקי שלהן. 

בפרק אנחנו שואלים כיצד אפשר לבנות מודל עסקי שמתאים בין הערך שהמשתמש מקבל לבין המחיר שהוא משלם, ומדברים על התנגשות אינטרסים בין החברה ללקוח כאשר מתמחרים מוצר כאחוז מסוים מעל עלות ספק ה-AI. בשיטה זו, אופטימיזציה שמורידה את עלויות השימוש חותכת במקביל את הכנסות החברה באותו שיעור, ומייצרת תמריץ שלילי לייעול המוצר. 

רועי ודריה מדברים על סקאלה של מודלים עסקיים החל מאותו אחוז מסוים מעל עלות הספק, ועד FDE, מהנדסים שיושבים אצל המשתמשים - ועל האפשרויות שנמצאות בין לבין, כאלה שמביאות יציבות ללקוח ועדיין משקפות את הערך שנותנים המוצרים האפליקטיביים. 

See omnystudio.com/listener for privacy information.

אנחנו חיים בתקופה של שינוי: הטכנולוגיה רצה כל כך מהר וכולנו בספרינט ביחד איתה. לכן בחודשים הקרובים אנחנו נשחרר מדי חודש פרק שמדבר על המחשבות, הניסיונות והאתגרים שלנו בעבודה עם אייג׳נטים תוך כדי תנועה. בפרק השבוע דריה ורטהיים מדברת עם רועי מן, קו פאונדר וקו-CEO במאנדיי, ונתנאל אברג׳יל, Director of R&D, על מה מעסיק אותם, מה מאתגר, ואיך הם ניגשים לנושאים כמו בניית אייג׳נטים שמשרתים מטרות שונות לחלוטין. 

הדיון מפרק את ההבנה שאין ארכיטקטורה אחת שמתאימה להכל, המבנה שנדרש לאייג׳נט שמתכנת בצוות מול מידע מוחלט כמו קוד, שונה לחלוטין מזה של אייג׳נט שמנהל תהליכים מורכבים בארגון או כזה שמבצע משימות ספציפיות כמו תמיכה. הרעיון הוא שיש לבנות כל אייג׳נט בהתאם לבעיה שהוא רוצה לפתור. בנוסף, הם מדברים על המקומות שבהם הוספת "זיכרון" ואישיות לאייג׳נט היא לא יתרון, אלא גורם שמאט את המערכת ויכול לייצר באגים במשימות שדורשות ביצוע נקי ודטרמיניסטי.

המטרה בפרקים האלה היא לא ממש ללמד את הטכנולוגיה אלא יותר לשתף בכיווני חשיבה, ואולי לפתוח את הראש לצורת עבודה מסוימת. אנחנו יודעים שמדובר במעין ״קפסולת זמן״ שעשויה להחזיק רק עד החודש הבא, אך אולי אלה מחשבות וניסיונות שגם יהוו את הבסיס לתהליכים הבאים שלנו.

See omnystudio.com/listener for privacy information.

כמעט כל חברה רוצה להחזיק במותג סושיאל חזק, אבל רק מעטות משקיעות בזה בתחילת הדרך. בפרק השבוע נדבר על ניהול סושיאל אורגני בתחילת חייה של חברה, ועל הדרכים שהן יזמים.ות ועובדים.ות יכולים לרתום את הרשתות החברתיות לטובת המטרות המקצועיות שלהם.ן. 

בפרק רוני הרניב מארחת את דני פטרמן, Senior Creative Manager שניהל סושיאל עבור סטארטאפים וחברות בכל הגדלים, ומחבר הספר ״Socially Acceptable". דני יספר על הפרדוקס של הסושיאל, ועל הדילמה שהוא מציב את היזמים מולה. מצד אחד, בשלבים המוקדמים אין צידוק לגיוס מנהל סושיאל במשרה מלאה או להשקעת תקציבי עתק. מצד שני, בהיעדר נוכחות ברשתות, קשה יותר לגייס משקיעים, להביא טאלנטים או ליצור הדהוד סביב הבעיה שהסטארטאפ מנסה לפתור. הדילמה הזו כמובן גדלה כשאנשים תופסים את הלינקדאין גם כזירה שיווקית וקרינג׳ית, וגם ככזו שמחייבת יצירת כמויות אדירות של תוכן כדי להפיק אימפקט. 

בשיחה דני מביא גישה פרקטית לבניית אסטרטגיית סושיאל מינימלית שמתבססת על שלושה עקרונות: עקביות, אותנטיות וערך. בפרק נדבר על הגדרת מטרות, הפיכת הפיד למנוע איתור הזדמנויות, ושאילת השאלה הנכונה לפני כל פרסום פוסט כלשהו, למה שמישהו בכלל ייתן לזה לייק? כמובן שנדבר גם על AI, ואיך הוא יכול לשמש אותנו מבלי לייצר תוכן גנרי, על ואיך להסתכל על נוכחות אורגנית ברשת כפוליסת ביטוח ארוכת טווח לקריירה ולעסק. 

See omnystudio.com/listener for privacy information.