פרודקטיבי 39: איך בונים מוצרי AI לאנטרפרייז ב-2025 (אור דגן, AI21)

AI אסטרטגיית מוצר בנייה והשקה של מוצר (mvp) בניית מוצר ראשוני (mvp) מוצר עבודה בסקייל: התרחבות עסקית ומוצרית תהליכי עבודה בצוותי מוצר

האזינו דרך האפליקציה האהובה עליכם ולחצו "Follow" או "Subscribe"

קצת על הפרק:

ניהול מוצרי AI לאנטרפרייז בשנת 2025 הוא אתגר מסוג אחר – כזה שדורש חשיבה אסטרטגית, התאמות עמוקות ויכולת לנווט בין צרכים עסקיים לטכנולוגיות מתקדמות.
בפרק השבוע, אור דגן, Chief Product & Strategy Officer ב־AI21, מצטרף לרן ארז לשיחה על האתגרים הייחודיים שמנהלי מוצר נתקלים בהם כשמדובר בפתרונות AI לארגונים גדולים – מהרעיון הראשוני ועד שלב ההטמעה בפועל.

אז איך בכל זאת מצליחים? מתוך הניסיון שלו בתחום, אור משתף מה חשוב לקחת בחשבון בבניית השותפות עם הלקוח, איך מתגברים על המכשולים ומוכיחים את ערך המוצר, ובאילו חוזקות אסטרטגיות צריכות חברות AI להתמקד כדי להצליח באחת הסביבות הטכנולוגיות התחרותיות והדינמיות ביותר.

שתפו את הפודקאסט:

5 תובנות מרכזיות מהפרק:

שינויים בגרסאות של מודלים עלולים לשבור התנהגויות קיימות – בעולם ה-AI אין ודאות שמה שעבד קודם ימשיך לעבוד, והמעבר בין גרסאות הוא אתגר מורכב שמחייב מערכות בקרה ואבולוציה.
לקוחות מודדים הצלחה דרך התרחבות לשימושים נוספים – אינדיקציה לכך שמוצר AI מצליח היא כשהלקוח מרחיב את השימוש לעוד יוז-קייסים בארגון, ולא רק ממשיך להשתמש במוצר הקיים.
תהליך המכירה השתנה – לקוחות רוצים תוצאה עכשיו – לקוחות Enterprise מצפים לראות דמו עובד כבר בתחילת התהליך, ודורשים שותפות אמיתית ולא רק מוצר.
מ-PoC לפרודקשן זו קפיצה קשה – קל להגיע ל-60% הצלחה ב-PoC, אבל המעבר ל-80–90% נדרש להטמעה אמיתית ומורכב הרבה יותר.
פרייבט AI מחזיר אותנו לעולם של דיפלוימנט מסובך – ארגונים דורשים שליטה מלאה במודלים, מה שמוביל לאתגרים של תשתית, אבטחה, ועדכוני גרסה מחוץ לענן.