מיליארדר בטעות: החוקר שהפך לאחד המנכ”לים המצליחים בעמק הסיליקון

עלי גודסי. החוקר שהפך למיליארדר בטעות | צילום: Brian Stauffer
עלי גודסי. החוקר שהפך למיליארדר בטעות | צילום: Brian Stauffer
שיתוף ב email
שיתוף ב whatsapp
שיתוף ב linkedin
שיתוף ב twitter
שיתוף ב facebook
עלי גודסי חקר להנאתו AI באוניברסיטת ברקלי עד שהמציא מקטע קוד מהפכני, אותו ביקש לתת בחינם לכל דורש. למזלו, מעטים הסכימו לקחת בלי לשלם. עכשיו הסטארט־אפ שלו שווה 28 מיליארד דולר – וגודסי, שהפך למיליארדר, נחשב לאחד המנכ"לים המצליחים בעמק הסיליקון

האווירה היתה מתוחה בחדר הישיבות בקומה ה־13 במרכז העיר סן פרנסיסקו. זה היה בנובמבר של 2015, ו־Databricks, חברת תוכנה בת שנתיים שהוקמה על ידי קבוצה של שבעה חוקרים מאוניברסיטת ברקלי היתה שם מוכר, אך הכנסותיה היו נמוכות.

הדירקטורים העלו במבוכה נושאים שכבר נבחנו לא פעם. הסטארט־אפ ניסה לגייס כספים במשך חמישה חודשים, אך משקיעי ההון סיכון חששו ממכירותיו הזעומות. כשלא ראה אפשרות אחרת, החליט פיט סונסיני, שותף בקרן NEA ומשקיע קיים, להציל את החברה עם הזרמת חירום של 30 מיליון דולר.

הפעולה הבאה היתה מציאת בוס חדש. המנכ”ל המייסד יון סטויקה הסכים לפרוש מתפקידו ולחזור ללמד באוניברסיטת ברקלי שבקליפורניה. הצעד המתבקש היה להביא בכיר מנוסה מעמק הסיליקון, בדיוק כמו ש־Snowflake , המתחרה המרכזית של Databricks, עשתה פעמיים בדרך להנפקה שוברת שיאים עבור חברת תוכנה (בשווי של 33 מיליארד דולר בספטמבר 2020). במקום זאת, סטויקה ושאר המייסדים השותפים האחרים בחרו לתפקיד המנכ”ל בעלי גודסי, המייסד השותף שעבד אז כסגן הנשיא להנדסה.

“חלק מחברי הדירקטוריון אמרו באופן טבעי, ‘זה לא הגיוני: להחליף בין שני מייסדים פרופסורים?'”, נזכר בן הורוביץ, שהקרן שלו היתה הראשונה שתמכה בחברה. גם הוא היה ספקן בתחילה בקשר לבחירת זהות המנכ”ל – אקדמאי ללא ניסיון בניהול. פשרה הושגה: תנו לגודסי הרצת ניסיון של שנה בתפקיד.

הורוביץ היה ספקן בתחילה בקשר לבחירת המנכ"ל - אקדמאי ללא ניסיון בניהול. היום, הוא מודה, שגודסי הפך למנכ"ל הטוב ביותר בפורטפוליו של אנדריסן הורוביץ, שכולל מאות חברות

היום, מודה הורוביץ, כי גודסי בן ה־42 הפך למנכ”ל הטוב ביותר בפורטפוליו של אנדריסן הורוביץ, שכולל מאות חברות. Databricks כבר מתהווה להיות חברת התוכנה הטובה ביותר של הקרן בזכות הערכת שווי אחרונה של 28 מיליארד דולר – פי 110 מההערכה כשגודסי נכנס לתפקידו. Databricks מתגאה כעת ביותר מ־5,000 לקוחות, ופורבס מעריך, כי היא בדרך להכנסות של יותר מ־500 מיליון דולר בשנת 2021, לעומת כ־275 מיליון דולר בשנה שעברה.

החברה הופיעה ברשימה האחרונה של 50 חברות ה־AI המבטיחות של פורבס, במקום החמישי ברשימת Cloud 100 בשנה שעברה, ובקרוב יוכל להגיע להנפקה אשר צפויה להיות בין הרווחיות ביותר בתולדות עולם התוכנה. עד כה, מעשה הקסמים של גודסי הביא לפחות שלושה מהמייסדים למעמד של מיליארדרים – הוא עצמו, סטויקה בן ה־56 והטכנולוג הראשי מטיי זהריה בן ה־36 – כולם, על פי הערכת פורבס, מחזיקים בין 5% ל־6%, ושווים 1.4 מיליארד דולר ומעלה.

זה הישג בלתי ייאמן, שהפך מדהים עוד יותר בשל העובדה שרבים מהמייסדים המקוריים, וגודסי בפרט, היו שקועים כל כך בעבודתם האקדמית, עד שנרתעו מלהקים חברה – או לגבות תשלום על הטכנולוגיה שלהם – קטע איכותי של טכולוגיית קוד חיזוי עתידי שנקרא Spark. אך כשהחוקרים הציעו אותו לחברות ככלי קוד פתוח, נאמר להם שזה לא “מוכן עבור ארגונים”.

בינה מלאכותית AI | צילום: shutterstock
הקוד המהפכני שהפך את גודסי למיליארדר: “כל מה שרצינו היה לשנות את העולם” | צילום: shutterstock

במילים אחרות, Databricks היתה צריכה לעבור תהליך מסחור. “היינו חבורה של היפים מברקלי, וכל מה שרצינו היה לשנות את העולם”, אומר גודסי. “אמרנו להם, ‘פשוט קחו את התוכנה בחינם’, והם אמרו ‘לא, אנחנו צריכים לתת לכם מיליון דולר'”.

התוכנה החדישה ביותר של Databricks משתמשת בבינה מלאכותית כדי למזג מה שמכונה Data Warehouses או “מחסני נתונים” יקרים (נתונים מובנים המשמשים לניתוח) עם Data Lakes או “אגמי נתונים” (מאגרי נתונים זולים וגולמיים) כדי ליצור את מה שנקרא נתוני “Lakehouses” (אין רווח בין המילים, כמיטב מסורת החנונים).

משתמשים מזינים את הנתונים שלהם ו־AI מייצרת תחזיות לגבי העתיד. חברת הכלים החקלאיים John Deere, למשל, מתקינה חיישנים בציוד החקלאי שלה כדי למדוד נתונים כמו טמפרטורת המנוע ושעות השימוש. מאגרי מידע משתמשים בנתונים גולמיים אלה כדי לחזות מתי טרקטור עלול להתקלקל.

חברות מסחר אלקטרוני משתמשות בתוכנה כדי להציע שינויים באתרי האינטרנט שלהן המגבירים את המכירות. הטכנולוגיה משמשת לאיתור גורמים זדוניים – גם בבורסות וגם ברשתות חברתיות.

גודסי אומר ש־Databricks מוכנה להנפקה בקרוב. היא בדרך להכנסות של כמעט מיליארד דולר בשנה הבאה, מציין סונסיני. בהמשך הדרך, הכנסות של 100 מיליארד דולר לא נמצאות רחוק מהישג ידם, אומר גודסי – ואפילו זה יכול להיות סכום שמרני. זו מתמטיקה פשוטה: AI ארגוני הוא כבר שוק של טריליון דולר, והוא יגדל הרבה יותר. אם מוביל הקטגוריה תופס רק 10% מהשוק, אומר גודסי, מדובר בהכנסות של “מאות רבות מאוד של מיליארדים”.

הניצוץ הראשון

ארבע שנים למלחמת איראן־עיראק, כאשר האייתוללה רוחאללה ח’ומייני הכריע את יריביו הפוליטיים בתקווה לייצב את שלטונו, משפחת גודסי מהמעמד הגבוה הפכה למטרה ונאלצה להשאיר את חסכונותיה מאחור ולברוח לשוודיה, המדינה הראשונה שהעניקה להם אשרות. השנה היתה 1984, ועבור עלי גודסי בן ה־5, שזיכרונותיו ממדינת מולדתו מהווים קקופוניה של רעש מהפצצות וסירנות, זו היתה תחילתו של מסע נדודים שיימשך עשרות שנים.

המשפחה עברה בתחילה בין מעונות סטודנטים זולים, ופונתה תמיד בתוך חודשים ספורים לאחר שבעל הבית גילה שבמקום סטודנטים, משפחה גרעינית שלמה גרה בחלל החדר. לפעמים הם סבלו מעלבונות כמו svartskalle (“ראש שחור”), מונח גנאי המתייחס למהגרים כהי עור.

כאשר עברו בשטוקהולם משכונה רעועה אחת לשנייה, גודסי ואחותו הצעירה נאלצו להחליף בתי ספר ולהכיר חברים חדשים. הוא מייחס למגוון הרחב של אינטראקציות אנושיות שבהן נתקל את הקרדיט לפיתוח המיומנות החברתית שלו כיום. ההבזקים הראשונים של גאונותו ההנדסית הגיעו גם הם מוקדם.

הוריו של גודסי יכלו להרשות לעצמם לקנות מתנות חדשות לילדים. עבור עלי הם מצאו קומודור 64 משומש במחיר מציאה, מחשב ביתי שיכול להריץ משחקי וידאו, אבל הוא היה כל כך זול בגלל שכונן הקלטות היה שבור ללא תקנה. גודסי הסקרן, שהיה אז תלמיד כיתה ד’, החל לקרוא מדריכים ועד מהרה הבין כיצד לקודד משחקים בעצמו. “הייתי מאותם גיקים שנשאבו בטירוף לטכנולוגיה”, אומר גודסי בחיוך.

"מתברר שאם אתה מוריד את האבק מהאלגוריתמים של שנות ה־70, אבל משתמש בהרבה יותר נתונים מפעם ובחומרה מודרנית - התוצאות מתחילות להיות על־אנושיות"

האובססיה הזו המשיכה גם בקולג’. הוא למד באוניברסיטה בעיירה התעשייתית השקטה סונדסוול, שם שהה שנה נוספת לאחר סיום התואר הראשון כדי להשיג תואר שני בהנדסת מחשבים ומנהל עסקים. לאחר מכן הוא התקבל למכון המלכותי הטכנולוגי KTH, המקבילה השבדית ל־MIT או CalTech, שם קיבל תואר דוקטור במדעי המחשב בשנת 2006.

בשנת 2009 הגיע גודסי בן השלושים לארצות הברית כחוקר אורח באוניברסיטת ברקלי, שם קיבל את ההצצה הראשונה לעמק הסיליקון. למרות קריסת בועת הדוט־קום תשע שנים קודם לכן, והמשבר הפיננסי המתמשך – החדשנות היתה בשיאה. פייסבוק היתה רק בת חמש ועדיין לא ציבורית.

Airbnb ו־Uber היו בשנת קיומן הראשונה. וכמה חברות רק החלו להתפאר בכך שהטכנולוגיה שלהן מסוגלת לנצח בני אדם במשימות ספציפיות.

“מתברר שאם אתה מוריד את האבק מהאלגוריתמים של שנות ה־70, אבל משתמש בהרבה יותר נתונים מפעם ובחומרה מודרנית, התוצאות מתחילות להיות על־אנושיות”, אומר גודסי.

הוא הצליח להישאר באמריקה בזכות סדרת אשרות עבור “יכולת יוצאת דופן”. פעם אחת כשהיה בברקלי, הוא חבר למתי זהריה, שהיה בזמנו דוקטורנט בן 24 שעבד על פרויקט לבניית מנוע תוכנה המשמש לעיבוד נתונים שכינה Spark. הם רצו לשכפל את מה שעושות חברות הטכנולוגיה הגדולות עם רשתות עצביות, ללא הממשק המורכב.

גודסי (במרכז) מעביר את העובדים שלו תרגילים של "שמיים נופלים" … צילום: Timothy Archibald
גודסי (במרכז) מעביר את העובדים שלו תרגילים של “שמיים נופלים” | צילום: Timothy Archibald

“הקבוצה שלנו היתה מהראשונות שבדקו כיצד להקל על העבודה עם מערכי נתונים גדולים מאוד עבור אנשים שההתעניינות העיקרית שלהם בחיים אינה הנדסת תוכנה”, אומר זהריה.

Spark התגלה כטוב מאוד. הוא קבע שיא עולמי למהירות מיון נתונים בשנת 2014 ובזכותו זאהריה זכה בפרס עבודת הדוקטורט הטובה ביותר במדעי המחשב לאותה השנה. להוטים שחברות ישתמשו בכלי שלהם, הם שחררו את הקוד בחינם, אך עד מהרה הבינו שהוא לא זוכה למשיכה של ממש.

במהלך סדרת פגישות במסעדות הודיות זולות החל בשנת 2012, קבוצת ליבה של שבעה אנשי אקדמיה הסכימה להקים את Databricks. חוכמת היזמות הגיעה מיועצי התזה של יליד רומניה, סקוט שנקר, ועמיתו הרומני, יון סטויקה, שני אנשי אקדמיה מכובדים. סטויקה היה מנהל בסטארט־אפ של סטרימינג בשווי של 300 מיליון דולר בשם Conviva, ואילו שנקר היה המנכ”ל הראשון בחברת Nicira, חברת רשת שנמכרה בשנת 2012 ל־VMware תמורת כ־1.3 מיליארד דולר.

סטויקה יהיה המנכ”ל, וזהריה הטכנולוג הראשי. שנקר, שהצטרף לדירקטוריון במקום לעבוד במשרה מלאה בחברה, קבע את הפגישה הראשונית בין בן הורוביץ, שהיה משקיע מוקדם ב־Nicira, לבין החוקרים שכמעט ונרתעו מהרעיון.

“חשבנו לעצמנו ואמרנו, ‘אנחנו לא רוצים לקחת את הכסף שלו כי הוא לא חוקר'”, אומר גודסי. “היינו רוצים להשיג קצת מימון סיד, אולי לגייס כמה מאות אלפי דולרים ואז פשוט לקודד למשך שנה ולראות מה אנחנו יכולים להשיג”.

ביום קיץ בחלל המשרדים החדש שלהם, רחוב אחד מחוץ לקמפוס של ברקלי, ישבו המייסדים בחיבוק ידיים בחדר הישיבות שלהם והרהרו כמה כסף יהיה יותר מדי מכדי לדחות את ההצעה. שעה אחת לאחר שעת הפגישה המתוכננת שלהם הגיע הורוביץ. “הכבישים עמוסים לברקלי”, אמר לפני שחתך אל ההצעה: “אני לא הולך לנהל משא ומתן איתכם; אני רק אתן לך הצעה, אז קח אותה או תעזוב אותה”. ההצעה: 14 מיליון דולר לפי הערכת שווי של קרוב ל־50 מיליון דולר. זה היה יותר מדי מכדי לסרב.

“לרעיונות מהסוג הזה יש מגבלת זמן”, מסביר הורוביץ. “עבור רוב האנשים, להתחיל עם גיוס סיד הוא הדבר הנכון, אבל לא עבור הבחורים האלה”.

אין מרכיב סודי

סטויקה הכניס במהירות את השותף של NEA, סונסיני, בוגר Cal בעצמו, כמשקיע השני של החברה, הודות לקשר שנוצר עוד בתקופתו של סטויקה ב־Conviva. הקרן של סונסיני היתה בעלת המניות הגדולה ביותר של Conviva, והמשקיע נכנס ל־Databricks – שהיה קרוב לאפס הכנסות בשנת 2014 – רק בזכות הפוטנציאל. (“תכננתי להוביל גם את המימון הראשון, אבל הורוביץ פשוט חטף את זה ממש מתחת לאף שלי”, הוא אומר). ההשקעה של 33 מיליון דולר העלתה את הסטארט־אפ לשווי של 250 מיליון דולר, 13 חודשים בלבד לאחר הקמתו.

גודסי אומר ש”2015 היתה השנה שבהSpark היה הדבר הכי חם מאז פאי התפוחים”. לקראת צמיחה מואצת, Databricks העבירה את המטה שלה ממשרדה בברקלי הצנועה, לקומה ה־13 של גורד שחקים ברובע הפיננסי של סן פרנסיסקו. לקבוצה לא היה אכפת ממספר הקומה המצער. “קיבלנו את זה במחיר זול יותר, אולי מסיבה זו, וחשבנו, ‘זה נהדר'”, אומר גודסי. ובכל זאת, בתוך חודשים נראה כי המזל הרע מגיע.

“לקח לנו יותר מדי זמן להבין שצריך לצאת לשוק”, אומר הורוביץ. דגים גדולים יותר כמו Amazon Web Services ו־ Clouderaעקפו אתDatabricks ושילבו את Spark במוצרים שלהם. “כל המתחרים שלנו התחילו לדבר על איך שהם אוהבים אתSpark “, אומר גודסי. “אבל כמעט ולא היו לנו הכנסות”.

גודסי נקט מיד בשלושה צעדים כאשר קיבל את המושכות ב־2016. ראשית: הוא חיזק את צוות המכירות עם אנשים שידעו כיצד להציג את המוצר באופן טוב לסמנכ”לי המידע בחברות. שנית: הוא בנה את השדרה הניהולית של Databricks עם “אנשים שכבר עשו את זה פעם”. ולבסוף: הוא יצר מוצרים מוגדרים שאנשי המכירות התותחים יוכלו למכור. באותה העת, הטכנולוגיה היתה פתוחה יותר מדי בפורמט של קוד פתוח. “לא היה לנו שום דבר מיוחד כי לחברות אחרות היה את Spark כולו בחינם”, אומר גודסי.

הורוביץ שלח מכתב המלצה למנכ"ל מיקרוסופט, סאטיה נאדלה, וטען בו ש־Databricks היא החיל החלוץ של מהפכת ה־AI והביג דאטה. נדאלה השיב מיד. פתאום מיקרוסופט היו מאוד להוטים ליצור שותפות

בתוך שנה היתה הנהלה חדשה לחלוטין, מלאה בוותיקי טכנולוגיה שעזרו לייצר אקזיטים מוצלחים בחברות כמו AppDynamics ו־Alteryx. גודסי הציע למנהלים הקודמים להישאר אם יסכימו להיות כפופים למחליפים שלהם. “אם הם היו חכמים, הם שמו את האגו בצד”, הוא אומר. רק שניים מתוך שבעה עזבו.

פלטפורמת Databricks החדשה הפכה לפופולרית כי היא רתמה את מנוע הליבה של Spark טוב יותר מהאופן שבו עשו זאת החקיינים. “אחרים בקושי הבינו את Spark”, אומר גודסי. ומאחר שהמייסדים היו אלו שיצרו אותו, הם בנו והכניסו פיצ’רים חדשים אל פלטפטרמת Databricks הרבה לפני שזה שוחרר לציבור. “תמיד הקדמנו בשנה או שתיים את כל השאר”.

המכירות זינקו במהרה והגיעו ל־12 מיליון דולר ב־2016. “השנה הראשונה היתה כל כך מדהימה שזה היה ברור שעלי צריך להיות המנכ”ל אחרי זה”, אומר הורוביץ. כשהוא מלא ביטחון שוב בחברה, הורוביץ שלח מכתב המלצה למנכ”ל מיקרוסופט, סאטיה נאדלה, ובו טען ש־Databricks היא החיל החלוץ של מהפכת ה־AI והביג דאטה. נדאלה השיב מיד. “הוא כיתב כמה מעובדי מיקרוסופט הבכירים ופתאום הם מאוד להוטים ליצור איתנו שותפות”, אומר גודסי, שבמשך שנים ניסה לשווא ליצור קשר עם סאטיה.

שתי החברות פעלו יחד כדי לשלב את Databricks ישירות ב־Azure, שירות הענן של מיקרוסופט (עם מכירות של 59.5 מיליארד דולר ב־2020). צוותי המכירות של מיקרוסופט החלו להציג את “Azure Databricks” כשהציגו בפני לקוחות פוטנציאלים, וב־2019 ענקית הטכנולוגיה השקיעה בחברה של גודסי.

גודסי אומר שיש מעט מאוד מסתורין סביב אופן העבודה של Databricks. פשוט תפעילו אלגוריתמים על כמויות עצומות של דאטה כדי לאמן את מודלי ה־AI כיצד לנתח וליצר תחזיות עם מידע. “זה לא שיש פה איזה מרכיב סודי שאף אחד לא יודע עליו”.

אבל המתחרים, שלא היו זריזים מספיק, מוצאים עצמם פעמים רבות מנסים לסגור פערים גם בתחום עיבוד הדאטה וגם בחזית כלי הבינה המלאכותית. “כאקדמאים, פשוט חשבנו בגדול וחשבנו ‘לאן הולך העתיד?’. זה היה כמעט כמו מדע בדיוני”, אומר גודסי.

לאורך כל הדרך, Databricks היתה עסוקה בהתרחבות אל מעבר ל־Spark. ב־2018 היא שחררה את MLflow לניהול פרויקטים של למידת מכונה, ושנה לאחר מכן הכריזה על Delta Lake, שהופכת אגמי דאטה קיימים ל־Lakehouses, כך שחברות לא צריכות להתחיל מאפס. שניהם התגלו כלהיטים. לדברי גודסי, Spark הוא רק 5% מהסיבות שבגינן לקוחות משתמשים ב־Databricks.

“כל חברת קוד פתוח אחרת היא עדיין אותו מוצר קוד פתוח שאיתו היא החלה. Databricks היא הרבה יותר מ־Spark”, אומר הורוביץ, שההשקעה המוקדמת שלו בחברה עזרה לו להיכנס לדירוג משקיעי הטכנולוגיה הטובים של פורבס. בהנחה שאנדרסן הורוביץ עדיין מחזיקה בנתח המקורי שלה, ההשקעה של 14 מיליון דולר שהוציאה שווה כיום 8.9 מיליארד.

מתחרות משקיעות

בפברואר גייסה Databricks מיליארד דולר כדי לבצר את מעמדה כאחד הסטארט־אפים עם השווי הגבוה בעולם. המימון החדש העניק לה משאבים אדירים כדי להתחרות ולזכות בחוזים עם החברות הגדולות בעולם.

המתחרה הגדולה ביותר היא Snowflake, ספקית מחסני הדאטה האיכותית שהונפקה לאחרונה, ועד לפני שלוש שנים עבדה בשיתוף פעולה עסקי עם Databricks. אפילו היום, 70% ממשתמשי Databricks הם גם לקוחות Snowflake, לפי האנליסט ברנט ברסלין מ־Piper Sandler. אבל שתי החברות מתחילות להחליף מהלומות.

“Snowflake היא ללא ספק חברה שלא תאמן, בעמדה מצוינת, אבל יש להם מנכ”ל מקצועי”, אומר הורוביץ. “עוד כמה זמן הוא עומד להיות שם? קרוב לוודאי שלא עוד הרבה זמן”. עם צוות מייסד שעדיין מעורב באופן מלא, “אף אחד בעולם התוכנה לא עומד להפוך את Databricks לחברה שמפסיקה להיות חדשנית”.

“כל דבר ש־Databricks עשתה, שאני חושב שהוא בחירה ארכיטקטונית טובה בשלוש או ארבע השנים האחרונות, Snowflake עשתה לפני שמונה שנים”, משיב כריסטיאן קליינרמן, סגן נשיא מוצר בכיר ב־Snowflake, כשהוא מטיל צל על הפיצ’רים החדשים של Databricks. ועדיין, הוא מודה, שהמהלך הבא של Snowflake, רכיב שבאמצעותו משתמשים יוכלו להזין את הדאטה שלהם לכלי AI ייושם בדרכים דומות מאוד לאלה של Databricks.

שבעת מייסדי Databricks. לשישה מהם יש דוקטורט במחשבים. יושבים: גודסי (משמאל) וזהריה | צילום: Timothy Archibald
שבעת מייסדי Databricks. לשישה מהם יש דוקטורט במחשבים. יושבים: גודסי (משמאל) וזהריה | צילום: Timothy Archibald

בכל מקרה, כמו שגודסי רואה את זה, Snowflake היא רק אחת מתוך ארבע מתחרות מרכזיות. הנותרות הן שלוש ענקיות הענן: אמזון, מיקרוסופט וגוגל. זה יוצר מצב טריקי, כי כל השלוש הן משקיעות של Databricks. אבל הן כבר מזמן יצרו את כלי האנליזה שלהן.

גודסי מכיר את האיומים הנשקפים הן מענקיות הטכנולוגיה הקיימות והן מצד שחקנים משבשים חדשים. “אני חושב שרוב האנשים שמכירים אותי יאמרו לך שאני המנכ”ל הכי פרנואיד שאי פעם פגשו”, הוא אומר, כהומאז’ למנטרה של המנכ”ל לשעבר של אינטל, אנדי גרובס, “רק הפרנואידים שורדים”.

“זה בא לי בטבעיות, כי גדלתי במלחמה. אם אתה רואה כילד אנשים מתים ברחובות, אתה יודע שכל דבר יכול להשתנות בכל רגע”. גודסי מעביר את העובדים שלו תרגילים שנתיים של “השמיים נופלים” – שבמהלכם יוצרים לפרטי פרטים את תוכנית הפעולה למקרה שהשוק מתייבש או שהכלכלה מאיטה.

כשהקורונה התפרצה התוכניות הללו עזרו לחברה להתמודד עם מערבולת קיצונית, כשהמגפה דחסה שנים של טרנספורמציה דיגיטלית למספר חודשים.

בחזרה למשרד. גודסי עסוק במשהו דחוף יותר: סרטן הכליה של בנו.לאחר ביקור לילי בחדר מיון, הוא מהרהר על ההווה. טכנולוגיה ודאטה כבר התפתחו עד כדי כך שגודסי ואשתו היו יכולים לגלות נטייה גנטית מוקדמת להתפתחת המחלה, עוד לפני שהגידולים הופיעו. חברות כמו Databricks עוזרות לחברות פארמה ורפואה לעבור לשלב הבא: שימוש ב־AI כדי להאיץ את הגילוי של טיפולים חדשים

“אם זה היה קורה 10 או 15 שנה קודם, הוא היה מת”. לא היינו מוצאים את זה עד שהוא היה מתחיל להקיא והסרטן היה מתפשט לכל מקום”, אומר גודסי. “טכנולוגיה מהסוג הזה יכולה לעזור”.

הרשמה לניוזלטר

כתבות נוספות