Startup for Startup

איך נראית הקמת סטארטאפ בתוך חברה גדולה, ואיך מנווטים את הצעדים הראשונים בעידן ה-AI? הפרק השבוע פותח את סדרת הפרקים החדשה שלנו, שבה נלווה מקרוב את ההקמה והפעילות של Agent Talent, פרוייקט ששואף לפצח שוק חדש של מרקט-פלייס שמחבר בין חברות שמעוניינות לשכור אייג׳נטים כעובדים מצד אחד, לבילדרים שבונים אייג׳נטים מהצד השני.
לאורך הסדרה נביא את הסיפור מאחורי בניית הפרוייקט, האתגרים, הטעויות, ההצלחות והניסיונות שמתרחשים בזמן אמת. הצטרפו אלינו למסע של המוצר הזה, ושל הצוות שמקים אותו - לאן הם יתקדמו אנחנו נגלה ביחד תוך כדי תנועה.
בפרק הראשון, גל ברוך ונדב שלזינגר, צוות הפאונדרים של אייג׳נט טאלנט, חוזרים לנקודת הזינוק ומספרים על השינוי המחשבתי שעברו - מהשלב שבו הם פעלו הם חשבו שהם רק ״בורג״ במוצר, ועד לנקודה שבה לקחו עליו בעלות מלאה. הם משתפים בהלם של תחילת הדרך כשהבינו שגיוס בילדרים לפלטפורמה הוא החלק הקל, בעוד שהבאת חברות ולקוחות משלמים היא האתגר המרכזי, ומתארים את הכאוס האינהרנטי של ניהול תפקידים בתוך צוות רזה שפועל בקצב שיא.
הפרק הוא הצצה לדינמיקה של פיצוח שוק ומוצר, החל מהרגע שבו נכנס הכסף הראשון לחשבון הבנק ושינה את רמת האמונה של הצוות בפרויקט, ועד להחלטה לזרוק לפח מתודולוגיות עבודה קלאסיות לטובת ריצה מהירה ותיקונים יומיים. בפרק הזה, וגם הפרקים הבאים, נדבר על תובנות מעשיות סביב בניית ICP משתנה, ניהול קשרי לקוחות בגישת High-Touch, עבודה בצוות שמורכב חלקו מעובדים אנושיים וחלקו מאייג׳נטים, הרבה תובנות על בניית GTM - ועוד ועוד ועוד.
See omnystudio.com/listener for privacy information.

במשך תקופה ארוכה הפוקוס המרכזי של מאנדיי היה על צמיחה דרך לקוחות חדשים והגדלת ה-ARR. עם בסיס עצום של מעל ל-250 אלף לקוחות, רק קצה הפירמידה זכה לליווי צמוד ופרואקטיבי, בעוד שאר המשתמשים קיבלו מענה בעיקר כשכבר צצה בעיה בשטח. אבל כשהחברה הגיעה למאסה קריטית, היה ברור שהמשחק ההתקפי של רכישת לקוחות חדשים כבר לא מספיק לבדו. כדי להמשיך לגדול בצורה בריאה, מאנדיי הייתה חייבת לחזק את המשחק ההגנתי שלה, כלומר, להסתכל לאתגר של נטישת הלקוחות בעיניים וללמוד איך לשמור על הנכס הכי גדול שלה: הלקוחות הקיימים.
מתוך ההבנה שלכל ארגון יש "דלי דולף" ושהרבה יותר זול ומשתלם לשמר לקוח מאשר לגייס חדש, הוקם לפני כשנה ארגון ה-CCO (Chief Customer Officer) במאנדיי. המטרה הייתה לאחד את כל גופי השירות, התמיכה והסאקסס שהיו מפוזרים בחברה תחת קורת גג אחת, ולפתור את בעיית ה-"Too many cooks in the kitchen", מצב שבו פונקציות שונות פועלות מול אותו לקוח במקביל ללא סנכרון.
בפרק השבוע, דריה ורטהיים משוחחת עם עדי דר, ה-CCO של מאנדיי, על הדרך שבה הם פיצחו את האתגר והפכו את מערך השירות מריאקטיבי לפרואקטיבי. עדי מסביר כיצד ה-AI הפך למנוע, החל מפתרון אוטומטי של מעל 70% מתיקי התמיכה היומיים, ועד לשימוש ב-Risk Engine, מערכת שמזהה ירידה בשימוש וסימני שבר אצל הלקוח עוד לפני שהבעיה בכלל צפה. בנוסף, הוא משתף כיצד הם מייסמים סגמנטציה, איך מנהלים מערך Tech Touch שנוגע בעשרות אלפי לקוחות במקביל, וכיצד חיבור מודל הקומפנסיישן של אנשי השירות לתוצאות השימור בפועל שינה את התמונה.
See omnystudio.com/listener for privacy information.

במשך שנים עלתה ב-Startup for Startup השאלה למה לא להנגיש את התכנים והניסיון שנצבר בפרקים לקהל הגלובלי בכלל, ולעובדי מאנדיי ברחבי העולם בפרט. בעוד שהקלטה מחדש באנגלית דרשה משאבי זמן יקרים, והניסיונות להשתמש בשחקני קול אנושיים לא ממש עבדו, פריצת הדרך המשמעותית הגיעה בחודשים האחרונים כשיכולות ה-AI השתפרו פלאים. בפרק השבוע, דריה ורטהיים ורוני הרניב מציגות איך הן לקחו את הפודקאסט צעד אחד קדימה וגייסו את התוכנה Eleven Labs כדי לבצע לוקליזציה מלאה לתוכן, ישירות לתוך הגרסה הבינלאומית, Startup for Startup Global.
האתגר המרכזי בפרויקט היה בעיקר טכנולוגי, אבל גם השמירה על האותנטיות, הטון והכוונה המקורית של השיחה מבלי שהתוצר יישמע מכני ומרוחק היוו משוכה. רוני ודריה מפרקות את הדילמות שליוו את התהליך, החל מהעלויות הגבוהות של הכלים והעבודה הסיזיפית של זיקוק התרגום, דרך התמודדות עם באגים, ועד להחלטה לוותר זמנית על שכפול קולות מסויימים למען יעילות תקציבית. מעל כל זה, הדגשנו שגם בעידן שבו ה-AI עושה קפיצות מטורפות, ה-human in the loop הוא המרכיב שקובע אם הפרק יצליח להעביר את הפאשן, הסאבטקסט והניואנסים המקצועיים.
האזינו לפרקים שלנו באנגלית כאן או חפשו - Startup for Startup Global.
איך הפרקים באנגלית נשמעים? כתבו לנו מה חשבתם!

See omnystudio.com/listener for privacy information.

פיתוח אייג׳נטים הפך לחלק מרכזי בבניית מוצרים טכנולוגיים, אך לצד הפוטנציאל הגדול, צוותי פיתוח רבים נתקלים בקשיי אמינות ובעלויות גבוהות. כדי לגרום לאייגנט לבצע משימות מורכבות, הנטייה הטבעית היא להעמיס עליו כמה שיותר מידע, הנחיות היסטוריות וכלים בתוך קונטקסט אחד גדול. דורון בלייברג, Solutions Architect ב-AWS, הציג בכנס האחרון שלנו -The Third Wave את הבעייתיות בגישה הזו ומסביר כיצד ארכיטקטורה לא נכונה של ניהול קונטקסט פוגעת בביצועים של מודלי שפה, מגדילה עלויות ומייצרת תסכול בתהליך הפיתוח.
בפרק, דורון מדבר על ארבעה עקרונות מעשיים לבניית אייג׳נטים אמינים וכלכליים יותר באמצעות ניהול חכם ומניעתי של תשומת הלב של המודל.
See omnystudio.com/listener for privacy information.

במהלך עבודה בצוות גדול על מוצר, המון מידע קריטי הולך לאיבוד בשיחות מסדרון, בוואטסאפ ובסיכומי פגישות מבוזרים. סער ארבל, Software Engineer Group Lead במאנדיי, מסביר בפרק איך הצוות שלו החליט לאסוף את כל ה-"Shadow Data" הזה ולבנות "Brain", מוח ארגוני שמאגד את כל הקונטקסט של העבודה ומשרת את המפתחים, המעצבים ואנשי המוצר ביום-יום.
הבעיה עם פתרונות שהיו קיימים עד כה היא שהם סטטיים ולא באמת שומרים על זיכרון דינמי שמתעדכן מדאטה חדש ושומר על הקונטסקט. בהשראת פרויקט של אנדריי קרפטי, סער והצוות שלו פיתחו ״וויקי״ דינמי בגיטאהב שמתעדכן לבד אחרי כל פגישה ומייצר סינכרון מלא של כל שכבת הקונטקסט, מהלך שדרש מהצוות לעבור שינוי תפיסתי עמוק ולהתרגל לשקיפות מוחלטת שבה הידע של כולם נגיש לכולם.
המוח המשותף הזה שינה לחלוטין את קצב העבודה: משימות מורכבות כמו בניית מצגות אסטרטגיות התקצרו משבועות לשעות ספורות, וקמפיינים שיווקיים מנוהלים כיום כמעט לבד על בסיס הקונטקסט הזה.
See omnystudio.com/listener for privacy information.