משבועיים ל-27 דקות: איך AI באמת שינתה את החברה שלנו

מודלי שפה גדולים חוללו מהפכה במבנה צוותי הפיתוח ומאפשרים למנהלי מוצר לכתוב קוד • מתכנתים מתמקדים בתשתיות ובכלים שמאפשרים לאנשי מוצר לפעול במהירות • כשהתהליך כל כך מהיר וזול, אין סיבה שלא לנסות

בינה מלאכותית (אילוסטרציה), צילום: רויטרס

בשנתיים האחרונות אנו עדים לשינוי מהותי באופי העבודה של צוותי מוצר ופיתוח. אם בתחילת עידן הבינה המלאכותית עוד ניסו להבין מה ניתן לעשות עם הכלים החדשים, היום זה כבר ברור: מודלי שפה גדולים (LLM) אינם רק מסייעים במענה על שאלות וסיכום טקסטים , הם משנים את מבנה הצוות, את תהליכי העבודה ובעיקר את קצב ההתקדמות של העבודה. 

גם חברות שהשתמשו בטכנולוגיה בשלב ראשון מתוך סקרנות או מניעים מחקריים בלבד, גילו בהדרגה את הפוטנציאל של המודלים ככל שהיכולות שלהם השתפרו.

במקביל, גם המוצר השתנה. הפיתוחים האחרונים מאפשרים ליצור כלים פנימיים שמעצימים את אנשי המוצר ומעניקים להם יכולת לבנות בעצמם יכולות שבעבר דרשו צוות של ארבעה מפתחים.

בינה מלאכותית במשרד (אילוסטרציה)., צילום: נוצר באמצעות בינה מלאכותית - גרוק

במילים פשוטות: משימות שפעם ארכו חודשיים ניתנות כיום לביצוע ביום אחד, לעיתים אף בפחות מחצי שעה. לא מדובר בפיצ'רים שוליים, אלא בתהליכי ליבה כמו סיווג לידים, סיכום שיחות או ניתוח התנהגות משתמשים.

אולם, המהפכה האמיתית איננה טכנולוגית בלבד, אלא תפקודית: מנהלי מוצר יכולים כיום לא רק להגדיר דרישות, אלא ממש לכתוב את המוצר. התוצאה היא שינוי עמוק בתרבות העבודה - פחות דיונים ממושכים, פחות תלות בצוותי פיתוח רחבים, ויותר מקום לניסוי, לשיפור ולחזרה מהירה. כשהתהליך כל כך מהיר וזול, אין סיבה שלא לנסות.

חשוב להבהיר, המפתחים לא הפכו למיותרים. תפקידם עובר שינוי והם מתמקדים היום בבניית תשתיות ובפיתוח הכלים שמאפשרים לאנשי המוצר לפעול במהירות וביעילות. הם אלו שמאפשרים את הסקיילינג האמיתי, וכך מממשים את אחת ההבטחות הגדולות של עידן ה־LLM: האצה דרמטית של תהליכי פיתוח, בדיקה והשקה.

מהפכת מודלי השפה גם יוצרת אתגר אמיתי עבור מנהלים: כיצד לבנות צוותים שמנצלים את הפוטנציאל החדש? איך להגדיר מחדש תפקידים? ואיך לעבוד בקצב שבו כל רעיון יכול להפוך למוצר - תוך יום אחד בלבד?

את אחת הדוגמאות לשינוי הזה אפשר לראות בפעולה של החברה שלנו, שפיתחה לאחרונה מערכת פנימית שמאפשרת לעובדים לבנות תהליכים מבוססי LLM גם ללא רקע טכני. המערכת הוטמעה בארגון ונמצא בשימוש שוטף על ידי צוותים שונים בארגון. כך, למשל, מנהלת מוצר בנתה תהליך לזיהוי לידים מזויפים, איש QA יצר כלי לבדיקה אוטומטית של תשובות המודל, וצוות האופרציה בנה תהליך ארגוני שסורק שיחות עם לקוחות ומנטר תובנות רלוונטיות לשירות הלקוחות ולמנהלי המוצר.

תהליכים שלקחו בעבר שבועות ואף חודשים מבוצעים היום במהירות שגבוהה פי 10 עד פי 100. כך, הכלי הראשוני של החברה לסיכום שיחות דרש כ-14 ימי עבודה כשהושק לראשונה, אך הגרסה החדשה הייתה מוכנה תוך 27 דקות בלבד.

היכולת להמיר רעיון לפעולה כמעט בזמן אמת, משנה את כללי המשחק ומציבה את החברות שמאמצות את הכלים החדשים בחזית של עידן חדש - עידן שבו מהירות היא לא רק יתרון תחרותי, אלא תנאי בסיסי לקיום.

הכותב הוא CPO ומייסד שותף בחברת Fullpath

טעינו? נתקן! אם מצאתם טעות בכתבה, נשמח שתשתפו אותנו

כדאי להכיר