בעידן הנוכחי, היכולת לבנות ולהשיק מוצרי AI הפכה למהירה ונגישה מאי פעם, וההבדל בין מוצרים שנהנים מ"הייפ AI" לבין כאלה שמספקים ערך אמיתי מתמשך הולך ומטשטש. צוותים מוציאים דמו תוך ימים, ואפילו מסוגלים להראות גרף צמיחה ראשוני מרשים – אך הביצועים לא מבטיחים שהמוצר הוא כזה שאנשים ישלמו עליו או ישתמשו בו לאורך זמן.
במסגרת מוצרלה.ai, מבית הפודקאסט מוצרלה, התארח ניר גולדשטיין, שותף בקרן הצמיחה Greenfield Partners, לשיחה על מה שבאמת מבדיל בין מוצרים בעידן ה־AI: החיבור לאימפקט עסקי אמיתי, Go-To-Marketשנמצא בליבתהמוצר, והבחירות האסטרטגיות שצוותים נדרשים לקבל עוד הרבה לפני שהטכנולוגיה מוכיחה את עצמה.
למה שהלקוח ישנה את ההתנהגות שלו?
בשונה מבעבר, השאלה שמעסיקה צוותים כיום היא לא – האם אפשר לבנות את הפתרון? אלא – למה שהמשתמשים ישנו את הדרך שבה הם עובדים? לדברי גולדשטיין, אחת הטעויות הנפוצות ביותר מתרחשת כבר בהחלטה הראשונה על מה בכלל לבנות. “AI הוריד דרמטית את רף הפיתוח. קל מאוד לרוץ קדימה ולבנות משהו שעובד, אבל הרבה יותר קשה לעצור ולשאול איזה אימפקט עסקי זה באמת מייצר”.
לדבריו, הבעיה היא לא בזיהוי כאב, אלא בחיבור שלו לפעולה ולמטריקה ברורה. “לכל מנהל יש עשרות בעיות. רק על מעט מאוד מהן הוא מוכן לשנות תהליך, להטמיע מערכת חדשה ולשלם עליה. אם אתה לא מחובר למה שהוא באמת נמדד עליו, תיעצר ב’זה מעניין’, ולא תגיע ל’קנינו’”. את הפער הזה הוא ממחיש מהצד של הקונה: “כ־Buyer פנו אליי לא מעט מוצרים עם פיץ’ שנשמע מאוד הגיוני: ‘70% מהזמן של אנשי מכירות הולך על אדמיניסטרציה, אנחנו נחסוך להם זמן וככה תגדילו מכירות. אבל מבחינתי זו פשוט לא הייתה הבעיה שגרמה לי לא לישון בלילה. זה לא היה ה־KPI שנמדדנו עליו”.
בעידן ה־AI, צמיחה מהירה כבר לא בהכרח מעידה על הצלחה אמיתית. מהזווית של משקיע, גולדשטיין מזהה דפוס חוזר: אימוץ ראשוני מהיר, הרבה התנסויות ואפילו הכנסות, שלא תמיד מחזיקות לאורך זמן. “יש היום טרנד של התנסויות בארגונים. מנהלים רוצים להכניס AI, לבדוק, להתנסות, לסמן וי. זה מייצר גרפים שנראים מדהים בהתחלה, אבל לא תמיד מספרים את הסיפור המלא”.
במקום להתרגש ממספר היוזרים או מה־ARR הראשוני, הוא מציע לבחון את עומק ההטמעה: האם נוצרה השפעה עסקית אצל הלקוח, האם ה־KPI שעליו המוצר נמכר באמת זז, ועד כמה הפתרון השתלב בתהליכי העבודה, דרך אינטגרציות, ריבוי משתמשים והרגלים יומיומיים. ככל שהשימוש עמוק יותר והערך מצטבר לאורך זמן, כך קשה יותר להחליף את המוצר. לא רק "כמה לקוחות יש לי”, אלא "מה באמת השתנה אצלם”.
הבידול לא מתחיל בטכנולוגיה
בעולם שבו כמעט כל צוות יכול לבנות מוצר AI במהירות, הבידול כבר לא מגיע מהיכולות עצמן, אלא מהבחירות שמסביב להן. “השאלה האמיתית היא לא מה המוצר יודע לעשות”, אומר גולדשטיין, “אלא למי הוא מיועד, איזה שינוי התנהגות הוא דורש, ואיך הוא נכנס לתוך תהליך קיים”.
שם גם מתחיל להיווצר ה־moat, לא בגלל אלגוריתם מתוחכם יותר, אלא כי קשה להוציא את המוצר החוצה. הוא נשען על דאטה שקשה להשיג, על מומחיות עמוקה בתהליך עסקי, או פשוט הפך לחלק אינטגרלי בדרך שבה הארגון עובד. אבל כדי להגיע לשם, חייבים גם להסכים לטעות בדרך. “אם אתה לא טועה מספיק, כנראה שאתה לא מנסה מספיק”, מסכם גולדשטיין. בעידן שבו הכל זז בקצב מהיר מאי פעם, היתרון כבר אינו שייך למי שרק בונה מהר – אלא למי שבונה עמוק, לומד מהר, ומוכן לטעות בדרך ליצירת ערך אמיתי.
בפרק המלא ניר משתף בשיטות פרקטיות ליצירת ערך אמיתי כבר בשלבים מוקדמים, בקונפליקטים שצוותים חווים בדרך, ובאופן שהוא, כמשקיע, מזהה אילו מוצרי AI צפויים להישאר איתנו גם כשה״הייפ״ יירגע.
הפודקאסט ״מוצרלה״ הוא פודקאסט מקצועי עצמאי, שהוקם במטרה לאפשר למנהלי מוצר ללמוד, להתעדכן ולהתמקצע בתחום ניהול המוצר בישראל. מאז הקמת הפודקאסט ב-2018, התבססה סביב הפודקאסט קהילה מקצועית, קורסים, סדנאות ושיתופי פעולה של שיתוף ידע חופשי ולמידה פתוחה, המאפשרים למנהלי מוצר בישראל להמשיך להתמקצע בתחומם.
