310: איך משלבים AI במוצר קיים? (אמיר ברדוגו, אור פרידמן וגיא גרינהוט)

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

קצת על הפרק:

איך מייצרים אמון במוצרי AI? איך עוזרים ליוזרים לכתוב פרומפטים שיפיקו תוצאות עם ערך? ואיך מצליחים לעמוד בקצב של הטכנולוגיה ולא להישאר מאחור?

כולם מדברים על שילוב AI במוצרים, אבל האתגר האמיתי הוא לא טכנולוגי, אלא אנושי: איך גורמים למשתמשים לא רק להתנסות, אלא באמת לאמץ את הפיצ'רים החדשים, לסמוך עליהם ולהטמיע אותם בעבודה היומיומית שלהם?

השבוע בפודקאסט, אנחנו מדברים עם אמיר ברדוגו, אור פרידמן וגיא גרינהוט שמובילים את הפיתוח, המוצר והעיצוב בקבוצת ה-AI במאנדיי, ומפרקים לגורמים את תהליך העבודה המורכב על פיצ'רי AI. אמיר, אור וגיא משתפים איך ״מהמרים״ גם על טכנולוגיות שעדיין לא בשלות לחלוטין, איך משלבים AI בצורה נכונה במוצר (ולמה לפתח משהו רק כי הוא AI לא יעבוד) ובאיזה מטריקות כדאי להשתמש כשמודדים פיצ׳רי AI.

שתפו את הפודקאסט:

5 תובנות מרכזיות מהפרק:

התמקדות בפתרון בעיות אמיתיות של משתמשים: AI חייב לפתור בעיות אמיתיות של משתמשים ביום-יום שלהם, אחרת הוא פשוט לא יאומץ. פיצ׳רים שנבנים רק ׳כי צריך AI במוצר׳ נוטים להישאר ללא משתמשים.
קצב השינויים המטורף דורש גמישות ארגונית: עולם ה-AI מתפתח בקצב מסחרר (למשל, ChatGPT, Copilot, MCP). קצב זה מחייב את הארגון להיות גמיש מאוד, להשקיע משאבים בלמידה ובהתנסות עם טכנולוגיות חדשות, ואף להקים צוותים סביב טכנולוגיות חדשניות עוד לפני שיש הצדקה מוצרית ברורה, מתוך אמונה בקידומן.
בניית אמון והנגשה לאימוץ: כדי שמשתמשים יאמצו פיצ'רי AI, חשוב לשלב אותם בצורה חלקה וטבעית בתוך תהליכי העבודה הקיימים ולא להציג אותם ככלי נפרד ומאיים (כמו תיבת טקסט ריקה)
אתגרי שימור משתמשים ואיכות התוצאה: למרות שיש סקרנות רבה סביב AI והרבה משתמשים מגיעים ל"דייט הראשון" עם פיצ'רים חדשים, שימור המשתמשים (Retention) מאתגר יותר בעולמות ה-AI. איכות התוצאה היא מפתח, ולכן יש למדוד לא רק את השימוש בפיצ'ר, אלא גם את האינטראקציה של המשתמשים עם הפלט (כמה איטרציות הם מבצעים, האם הם משתמשים בתוצאה או זורקים אותה) וכן לאסוף פידבק איכותי על אמון המשתמשים.
• אסטרטגיית שחרור מבוקרת וזהירה: בעולמות ה-AI יש לנקוט זהירות יתרה בשחרורים ראשוניים, כיוון שאכזבה ראשונית מפיצ'ר AI עלולה "לשרוף" את האפשרות להחזיר את המשתמש בעתיד. חשוב לשחרר לקהלי יעד ספציפיים (למשל, ארלי אדופטרס טכנולוגיים יותר או ארגונים קטנים), לעקוב מקרוב מאוד אחר הדאטה ולדבר עם המשתמשים כדי להבין לעומק מה עובד ומה לא.