מה אמזון מציעה לארגונים, ואיך רגש קשור לבינה מלאכותית - שיחה עם יעל קאהן

אני חושבת שלפני בכלל שאתם עושים משהו, כדאי לכם להבין מה קיים היום בארגון. הרבה ארגונים מתבלבלים, כי אומרים, אוקיי, בואו נלך עם העדר ונלך ל-GNI, אבל אין להם למשל מודלים, אין להם לבילינג של דאטה, הוא לא מדויק, הוא יכול לסבך. אז קודם כל, תיפגש עם ספיישליסט ותבין מה קיים, והכי הכי חשוב זה מה אתה רוצה להשיג.

שלום לכולן ולכולם. ברוכים הבאים לפודקאסט Hands On AI שמדבר על התמעת ג'נרטיב AI, בינה מלאכותית יוצרת בארגונים. והיום אני נרגש לארח את יעל כאן מ-AWS, מארגון הפרטנרים. יעל, מה שלומך?

שלום, מצוין, תודה רבה. איזה כיף על ההזדמנות.

איזה כיף להרח אותך פה.

אני כבר עוקבת אחריך הרבה זמן, וחיכיתי לרגע.

יואו, איזה כיף, איזה כיף. אז אני ממש שמח שאנחנו נפגשים פה. תספרי קצת על עצמך, קצת על הרקורד המקצועי שלך, איפה את היום.

אז אני היום עובדת בארגון הפארטנרים של Amazon Web Services. החלפתי תפקיד לפני כמה חודשים, אני מתפקסת על, בעצם, Partner Solutions Specialist, אני עוזרת לאינטגרטורים ו-ISV, Independent Software Vendors, בעצם הפארטנרים שהם סאס באמזון. שבעצם מחפשים פתרונות ורוצים ליצור מוצרים חדשים על המנג' סרוויסט של AWS, בעיקר בעולמות של AI ודאטה. ולפני זה בעצם התחלתי לעבוד ב-AWS לפני יותר משלוש שנים, ותמיד התפקסתי בעולמות של דאטה ו-AI. ובעולמות של הפארטרים, הארגון מורכב מסיילס, שזה האקאון מנג'לס והספיישליסטים, ויש את עולם הפרטנרים, שהוא חלק מאוד גדול ואינטגרלי מהארגון. כשאני אומרת אינטגרטורים זה למשל, יכול להיות סנופלקס, אולקלאוד, אקסנצ'ר, דלויט, בעצם כל הפרטנרים שעוזרים ללקוחות היום לעבור תהליכים מאוד משמעותיים וגדולים בארגון.

ואת עושה את ההחיבור בעצם?

אני עושה את החיבור.

ומנהלת את התהליך?

אז מה שעשיתי בעצם בשנתיים וחצי האחרונות זה עזרתי להם לבנות אסטרטגיות, עזרתי להם בעצם לדעת מה דרכם כי העולם הזה, שהעולם הקלאוד הוא ענקי. וקל ללכת לאיבוד, אז אתה בעצם מבין במה האיחודיות שלהם, מה הmarket needs, איפה התחרות, איפה כדאי לנו להתפקס, יש המון סרטיפיקציות. בעצם היום פרטנר צריך לקבל סרטיפיקציות וזה יכולה להיות עבודה מאוד לא פשוטה. והמון מבחנים, המון case studies, המון experience, DevOps.

איפה נכנס כל נושא הג'נרטיב AI עכשיו, שאת יודעת, הוא כל כך הולם בנו מאז שהצעת של GPT סוף נובמבר 2022, אנחנו כמעט שנתיים בתוך האירוע הזה, איפה זה תופס אותך ביומיום?

לגמרי. אז זה בעצם תופס את כולנו ואת כל הפרטנרים. הסיפור עם ה-AI, זה בעצם טכנולוגיה פורצת שמאפשרת לארגונים לרתום את כוחה של למידה, מכונה וחישוב, וכולם, כל הלקוחות והפרטנרים היום בעצם מחפשים את ההתאמה האישית, את יצירת התוכן לטובת שיפור ביצועים, יעילות וכמובן עידוד החדשנות. ובעצם מה שאני עושה היום, אני עוזרת לפרטנרים גם ללמוד את הטכנולוגיה של AWS, את השירותים של AWS, וגם את התפוסים בעצם של המרוכבים של לקוחות, שמייצרים תוצרים חדשים כמו צ'טבוטים חכמים, רוצים לייעל עובדים, לקוחות, קוד, חיזוי מוקדם של תקלות ועוד הרבה כיוונים. וכמובן שאמוזון יוצאת עם המון שירותים חדשים בשנה וחצי האחרונים. האחרונות, סליחה. וכל הנושא הזה של בינה מלאכותית הוא נכון שהוא לא כל כך חדש, אבל הוא גם לא כל כך... צריך המון המון ניסיון, וכשאני אומרת לו חדש, אני מדברת, הוא לא יצא אתמול, אבל הוא גם... הוא דורש הרבה למידה. ובעצם החשיבות הגדולה היא לדעת מה בעצם הלקוח מחפש, מה הוא מנסה, מה הוא מנסה לשפר, מה האסטרטגיה שלו, איזה תכנון קבדני יש לו כרגע, והאם בכלל יש לו מספיק דאטה לזהות את מאגרי המידע הרלוונטי ולבחור את הפתרון לטכנולוגיה המתאים ואת.

עוזרת בכל זה, כלומר, את עוזרת ביצירת אסטרטגיה בכלל, להבין איזה סוג מידע יש, האם המידע הזה מספיק, האם צריך לבנות את המידע, אני לא יודע אם מחדש, אבל לשפץ את הצורה שבה הוא מאונדקס בארגון.

אז אני באופן ספציפי לא עושה את זה, אני בעצם מבינה מה הצורך של הלקוח, ביחד עם הפרטנר, ואני עובדת עם אנשי מפתח בארגון, שחלקם זה האקאונט מנאג'ר, וחלקם, היום לכל פרטנר אינטגרטור יש ממש דידיקייטת פרטנר מנאג'ר, שיודע בעצם לזהות מי הפרטנר הרלוונטי לקייסטדי, לאתגר של הלקוח. לא כולם, יש למשל פרטנרים שמאוד מתמחים במיגרציות, יש פרטנרים שמאוד מתמתחים, הפקוס שלהם זה אלה למים. או למשל כלים חדשים של GNI בעולמות פנימיים, כמו Amazon Cube של ביזנס דבלופר, שזה יותר מתפקס על שינויים פנים ארגוניים, ולא בהכרח שינויים חיצוניים, כמו בניית מוצרים חדשים. למשל, אם אני רוצה לסייע למחלקת ה-BI או למחלקת הביזנס שלי, להבין מה אנחנו יכולים לעשות עם הדאטה שלנו, איך אנחנו יכולים לשפר את שירות הלקוחות שלנו, איך אנחנו יכולים לייעל את המהירות. אז אני מציע למשל את אמבזון Q-Business או אמבזון Q-Developers למפתחים. אז זה מאוד מאוד תלוי בכיוון ו כמובן גם יש המון פרטנרים מאוד מאוד טובים. אני מתפקסת באירופה וישראל כמובן. יש המון פרטנרים ממש טובים שיודעים ליעל, שיש להם המון ניסיון בעולמות של Machine Learning, שזה הבסיס. היום אתה בעצם לא יכול להיכנס לעולמות של AI בלי שום ניסיון ועבודה עם כלים של Machine Learning. ובעצם מאוד קל ללמד את הפרטנרים שכבר עובדים שנים עם Machine Learning איך להוביל את עולמות ה-GNI עם לקוחות. זאת אומרת, איך בעצם להבין כלי שנועד לשרת את הצרכים בצורה המקצועית, כמו תוכן, עזרה בכתיבה, הפקה של תוכן, ניתוח נתונים, פיתוח יישומים וכלים, ביצוע משימות, אם זה אימג'ז או טקסט, משימות חזותיות, אוטומציה.

את יכולה שנייה אחת, תפשטי לי שנייה אחת. באיזה מקרים ארגון יפנה לכם, יפנה ל-AWS, ויגיד, תעזרו לי. כלומר, מה תפריד בעצם? איך ארגון, נגיד, ארגון שמקשיב לנו היום, שלא... לא באמת יודע רגע למי לפנות, הוא צריך לפנות לגוגל, או למייקרסופט, או לאמאזון, או הוא יודע ש... או לפחות אני מקווה שהוא יודע, יודעים שבעצם הכניסה לכל עולמות הג'נרטיב איי איי ברמה הארגונית, זה דרך הקלאוט פורווייטרס. אוקיי, אנחנו יודעים שזה...

כן, זו שאלה מצוינת. אז יש בעיקר, בוא נתפקס ואני אקח חמישה בעצם, בעיות או מקרים בהם הארגון הוא פונה לקלאוד.

זה כבר, את עושה לי סדר בנקודות, אני מרגיש כזה כמו צ'ט שיפיטי, אני אוהבת.

אז למשל, כשמתחילים לפתח מערכת חדשה, אוקיי? אז רוצים להבין בעצם איך לפתח אותה, מה הדרך המהירה לפתח אותה, או למשל שינוי בה, ורוצים לורד את ה-cost של למשל עובדים, או resources שיש בארגון.

כלומר, ארגון ממש יכול לבוא אלייך ולהגיד, תקשיבי, אני שמעתי על כל ה-GNI הזה, אתם הולכים לעזור לי עם כל נושא הפרודוקטיביות בארגון באמת, ולהתייעל באמצעות כלי GNI, שזה הכי הפשטה, הוא יבוא אלייך ויגיד לך דבר כזה?

גם, כן. למשל, מה שמאוד, מה שקורה הרבה זה נגיד, חזון ניהולי. אוקיי, נגיד רוצים, עזרה, ההנהלה בכלל רוצה להבין, בעצם, לאן הם הולכים? איזה היום טכנולוגיה יש על GNII? מה הסדרי העדיפויות של ההנהלה? מה הנקודות הכואבות? נושא של ציפיות, וואו, זה בכלל שלב.

אחד אחורה ממה שאמרתי. הם באים אלייך עוד בשלב החשיבה והסטרטגיה.

לגמרי.

הם יודעים שהם צריכים לבוא ל-AWS, או יכולים לבוא ל-AWS ולהתייעץ על זה?

לגמרי, יש ב-AWS ממש אקס... יש גם פרטנרים שאנחנו מלמדים אותם להוביל כאלו וורקשופים וסיישנים, וגם יש לנו ממש Meet the Expert, בתוך הארגון, שלקוח מגיע, או פרטנר, והוא יושב עם ה-Solution Architect, והוא ממש מכוון אותו של מה השירותים שיש היום, מה case study שאנחנו יכולים לתת מלקוחות קודמים, אוקיי. לאיזה כיוונים כדאי ללכת, ויש אפילו Education Hub. אנחנו למשל לוקחים סטארט-אפים, וממש מושיבים אותם במשך שבוע, ועושים להם טריינינג. יש את קומה 28, בעניינים של סרונה, איפה שאמאזון יושבת. ובעצם יש את כל הדאטה סיריס שמתחילים לדבר על מיגרציות, על AIML ואז מגיעים ל-GNI, כי זה בעצם סוג של השרשרת בדיוק. אני יכולה לספר למשל, משרד התחבורה עשה איזה שינוי גדול ארגוני בעולמות של הדאטה, עשה מיגרציה, והעיל המון מערכות בתוך הארגון, והיום הם בעצם עובדים על מודלים של GNI, והם לא יכולו ללכת את כל המסלול בלי התחנה הראשונה של מיגרציות, וכמובן עם הנימבוס, ששנה שעברה בעצם, קרה ויש לא קלה קלאוד בעצם בישראל, של אמזון? של דאטה סנטר?

בדיוק, אני מבוסס, מישהו לא יודע, פרויקט קלאוד שבעצם מציב פה חוות שרתים בארץ, וזה בעצם מיגרציה של כל השירותים הציבוריים לחוות האלה.

לקלאוד.

מי שלנו. שלא לדבר על זה בכלל כשהם עוברים לקלאוד, נכון? כאילו עוד לפני...

שזה דבר מטורף וגדול.

נכון.

ומה שחשוב זה לזהות את הדרכים בין בעצם AI יכול לסייע לארגונים, להשיג מטרותיו, לחשוף הזדמנויות עסקיות. אז כל זה בעצם אנחנו מספקים, ויש מאש ספיישליסט לכל כיוון, אני כתבתי אותך.

קודם ברוב חוץ פתי, היינו בנקודה השנייה, אמרתי שיש לי חמש נקודות שבהם ארגון יכול...

אז אמרתי, כשמתחיל לפתח מערכת חדשה שרוצים cost ורצון להוריד את הcost...

זה השני, נכון, שרוצים בעצם פרודוקטיביות?

רוצים הדרכות. אוקיי, רוצים למשל שיהיו הדרכות אוטומטיות בארגון, ורוצים למשל גם הדרכות מאמזון. רוצי אמיגרציה לענן וגידול ושינוי של מערכות קיימות וכמובן כל נושא של customers experience, content, images וכל כל הנושא של להפוך את העולמות האלה להרבה יותר מהירים, חכמים, ולדעת בעצם מה אנחנו יכולים לפתח מהדאטה שלנו. ארגונים בעצם היום, מאוד מבינים שהם יכולים לייעל את ניצול התשתית שלהם, זה כשלמשל מדברים על cost, והיכולת והניסיון של AWS בתחום הבניין המלאכותית מאוד עוזרת להם בנושא. יש את Amazon Bedrock, שזה בעצם ה-foundation models, שזה גם מעניין, כי אנחנו בעצם עובדים עם, זה כאילו, זה קצת deep dive, אבל אני רק אתן לזה שורה, שאם אנחנו רוצים לעבוד עם images וtext אז אנחנו עובדים כמובן עם הפרטנרים של AI 21 labs.

חוויה ישראלית לעבוד טירנית.

לגמרי. Meta, Stability, AI, וכמובן יש את Amazon Titan, שזה כל הנושא של בעצם לבחור את המודלים. ומעבר לזה יש את Amazon Q, כמו שדיברתי, של Developers, Business וכל מיני... ויש עוד הרבה הרבה שירותים אחרים של AI. שני השירותים שהזכרתי...

כן? סליחה, תמשיכי מזה.

שני השירותים שהזכרתי הם בעצם GNI.

הבנתי. מי בדרך כלל, מי הפיגוריה שפונה אליכם בארגון ה-IT, אני מניח?

לא, מי שפונה אלינו בעצם זה או ה-Account Manager, שבעצם הלקוח בא אליהם ואומר, אני צריך עזרה, או מה אתה אומר, אני רוצה בעצם להתקדם, או שבעצם הפרטנר בא ואומר, איך אנחנו יכולים לקדם את עצמנו בשוק? כמובן שהתחרות גדולה ואנחנו רוצים לקדם את AWS, אז איזה אסטרטגיה אנחנו יכולים לפנוע ביחד בתכנית עבודה שתעזור לנו בעצם להביא עוד לקוחות? אז יש גם Amazon בעולמות של הפרטנרים, שזה הפוקוס שלי בעיקר, זה לעזור להם גם לעשות enablement, גם יש כל מיני תוכניות של POC שAmazon מממנת, על פרוטוטייטינג, GNI, קוראים לזה GNI Tiger Team, יש GNI Factory, יש כל מיני מחלקות, שרובען מתפקסות בעולמות של הפרטנרים, ואנחנו בעצם ממש עוזרים לממן POC של לקוחות, לעזור להם להטמיע מודלים ו...

אז הם נכנסים אליכם, הם קוראים אליכם עם איזשהו צורך, שיכול להיות מי צורך גדול של ההנהלה, אומרת, אני רוצה בבקשה שני קילו AI, אין להם מושג מה זה אומר, אני סתם צוחק כן לגבי השני קילו, אבל אנחנו רוצים AI, אנחנו רוצים שנראה טבעייה, כולם מדברים על זה, אנחנו רוצים לשבר פרודוקטיביות, או לחלופין, אנחנו רוצים לבמק מוצר חדש, שכולל את המרכיבים האלה, הם פונים ל-AWS ונכנסים לאיזשהו Flow, לאחד ה-Flows שמתאימים להם, שלהתאים להם את הפרטנר הנכון, עם הפתרונות המתאימים שיושבים על Amazon Bedrock למשל.

לגמרי וגם לעזור לממן את הפרויקט. אוקיי, עכשיו, זה גם קורה בעולמות של AI, שזה יותר הפוקוס הוא בעיות פתרונות להבין מה ה-use case business, למשל, decision making fosters, customer experience operation. ואז משם עוברים ל-GNI, למשל לפתח וירטואל אסיסטנט, או וירטואל משינס, או פרסונליזציה, צ'אטבוט, קונטנט קרייישן, המון קוד ג'נריישן, שנבין בעצם שהעתיד שלנו יהיו פחות ופחות אנשים שהתפקסו על פיתוח של קוד, כי היום כבר אפשר לקבל את זה בצורה אוטומטית, וכל הנושא של Optimization ו-Business Processes, מה שהזכרתי, הנושא של Cost, אסטרטגיה וניהול נכון של ארגון.

אז את נכנסת ממש בלמעלה, את נכנסת ממש בשלבי החשיבה והסטרטגיה.

לגמרי. ויש איתי, ויש תמיד איתי בצוות, אני ה-Business Front, ויש איתי מישהו שהוא Specialist GNI, שהוא ה-Technical Architect. כן, וביחד אנחנו מובילים את השיחה, ואז אנחנו עוטפים בעצם את הרעיון, קודם כל אנחנו גם באים עם הידע שלנו להגדיר ללקוח או לפרטנר האם יש צורך כזה בשוק, אחרי שעשינו אנליזה בתוך אמזון ולראות במה כדאי להשקיע, אוקיי? כי אנחנו רוצים בעצם, המטרה היא win-win situation להרוז את ה-revenue. ואז בעצם אנחנו עובדים ביחד בתוך הארגון, גם עם הפרטנר המנאג'ר שמנהל את הפרטנר, או האיקאון מנאג'ר שמנהל את הלקוח, אם זה באומנויות סקירותי, אוטומיישן, אוטומוטיב, סליחה, דיגיטל. בבקשה. אנחנו נתקלים בהמון המון בעיות ואתגרים, ובהמון תעשיות.

תספרי לי קצת על ההצלחות, על תורה ההצלחות בשוק.

לגמרי. קודם כל זה גם לוקח זמן, לפעמים לארץ מודל זה יכול לקחת שבועות, אבל יש היום לקוחות שממש נגיד מצליחים לפתח מוצרים מאוד מעניינים בעולמות של אימג'ז, צ'אטבוטים, כאילו למשל חברות ציבוריות של רכבות בגרמניה, שאתה יודע שפעם היה ממש קשה לדבר איתם, היו ברוכים לדבר על הקלאוד, בגלל הנושא של סקיוטי. אני גם רוצה להגיד שאני עובדת המון עם דח, כי גרתי שם עשר שנים, ובעצם הגעתי לעולם של ה... דח זה כל בעצם המדינת שמדברות, גרמנית, שזה שווית אוסטריה וגרמניה. דח? כן. Deutschland, Österreich ושוואי.

אה, אוקיי. רמתי רעש שאני שומע את זה, אמת.

אז גרתי, גרתי בברלין, כן, גרתי בברלין כמעט עשור, ובעצם הגעתי לעולם של הקלאוד, כי עזרתי לאינטגרטור בעצם לפתוח את השוק הגרמני לאינטגרטור ישראלי. וככה בעצם נחשפתי לכל העולמות של AWS, כי זה בעצם, הפוקוס היה על AWS, והבנתי בעצם כמה השוק הוא כל כך, כמה דרישה יש וכמה הוא מתפתח, וכמה לקוחות הרבה יותר פתוחים היום, להטמיע תהליכים מאוד גדולים ומשמעותיים, שעולים גם הרבה כסף והמון resources, אם זה המידיה, אם זה הטלוויזיה, הניוז, עולם התחבורה, מפעלים ענקיים שמייצרים מיליארדי יורו בשנה. וזה ממש מעניין לראות את השינוי שהם עוברים, ואיך הם פתוחים לעולם של אופטימיזיישן בתוך הארגון וגם עם הלקוחות שלהם.

יש לך איזה שהם טיפים לארגון שעכשיו חושב על פרויקט Generative AI?

כן, לגמרי. אני חושבת שלפני בכלל שאתם עושים משהו, כדאי לכם להבין מה קיים היום בארגון. הרבה, אני לא אוגיד כישלונות, אבל הרבה ארגונים מתבלבלים, כי אומרים, אוקיי, בואו נלך עם העדר ונלך ל-GNI, אבל, אין להם למשל מודלים, אין להם labeling של data, הוא לא מדויק, הוא יכול לסבך, אז קודם כל תיפגש עם specialist ותבין מה קיים, והכי הכי חשוב זה מה אתה רוצה להשיג, כי הרבה פעמים אנחנו מדבלבלים בין בואו נלך ונפתח מודלים, אבל אנחנו בעצם לא סגורים על מה אני מנסה להשיג, מה המוצר שאני מנסה להשיג, מה הדאטה שאני מנסה להשיג, איזה תוצאות אני רוצה לקבל במודל שלי, ומה אני הולך לעשות עם התוצאות האלה. שזה אתגר בפני עצמו.

אז את באיזשהו מקום את אומרת, קודם כל תבינו מה אתם רוצים להשיג.

חד משמעית, ויש לכם את כל הריסורסס ב-AWS כדי להבין מה הדרך, ומה התוצאות שאנחנו רוצים להגיע להן. וזה לא לכסף, פשוט תיצרו קשר והארגון יעזור בכל צורה, יש כל מיני סטייק הולדרס בארגון שממש יכולים לעזור, אם זה אירלי סטייג' סטארט-אפ או חברה טכנולוגית מאוד גדולה, שרוצה, נגיד, לפתוח את השוק שלה באירופה או בארה״ב. אז יש כל מיני... יש כל מיני מחלקות שבעצם עוזרות, תלוי כמובן, איפה הלקוח יושב, ומה, באיזה לב הוא, ומה הצרכים שלו, ובאיזה שפה הוא מדבר. למשל, סיקיוטי.

AWS זאת אומרת לגמרי אבל לגמרי במשחק כן כאילו קצת פחות מדברים עליה כל הזמן כי יש המון המון שיח על OpenAI כזה ועל מייקרוסופט וגוגל שכל הזמן גם כן במרוץ ורואים שהיא מנסה להדביק את הפער כל הזמן ומצליחה בחלק מהמקרים. חלק אולי קצת פחות, אבל אלה השמות שעולים, אנתרופיק, אני יודע, של קלוד ולכדומה, אבל את אומרת, רגע, AWS...

אנחנו גם עובדים עם אנתרופיק של קלוד, המון, אבל לגמרי, AWS שיש לה את כל הכלים, וזה לא כן, היא עובדת שם, אני רואה איזה שירות לקוחות מקבלים, ומה התוצאות שהם בעצם מגיעים אליהן. וכמובן שלכולם יש אתגרים. זה לא תהליך שהוא, בוא נגיד, מובטח. כאילו, אתה צריך להריץ את המודלים, אתה צריך לאמן אותם.

זה תהליך של לוקח זמן, לוקח כסף, כלומר בעצם אתה אומר, אתה צריך לקחת, אתה צריך להחליט מה אתה רוצה לעשות קודם כל, מה המטרות. וככה מחליטים, עזבי שנייה אחת שאני לא עושה פה תוכן שיווקי ל-AWS, למרות שאת אורחת, ואנחנו לחלוטין רוצים לשמוע מה AWS רוצה להציע לעולם, אבל אני צריך להבין מה אני רוצה להשיג. ואז אני עובד עם המומחים בשביל להבין איזה מודל בכלל מתאים לי, זה גם בהתאם לדאטה שיש לי, איזה סוג דאטה יש לי, איך הוא labelled, כלומר, האם אני צריך לארגן אותו מחדש.

לגמרי.

כשהכל, זה נגזרת גם של המטרות שאני רוצה להשיג. כלומר, לפני שאני רץ בך להגיד, רגע, אני רוצה את שייט שיפיטי, אתה אומר, מה את שייט שיפיטי עכשיו? בוא נבין קודם מה אתה רוצה להשיג. בוא נבין איזה מידע יש לך.

כן, אולי אנחנו צריכים להכסן, קודם כל, את הדאטה שלך בצורה הרבה יותר מסודרת, ואז נאמן את המודלים.

כשכל נושא הסיקיוריטי הוא באמת, אני חושב שהוא העיכוב הכי גדול בעצם בהעריצה, גם לקלאוד וגם בעצם ל...

כן, אבל היום הנושא של סיקיוריטי הוא לא... אני רואה אותו בתור נושא פתור, ברובה. והיום לכל השירותים יש ממש שירותים third party solution נקרא לזה של Security וגם Amazon נותנת המון, Amazon Web Services נותנת המון פתרונות בולמות של Security ויש כמובן לכל תעשייה, את הספיישליסט סקיורטי, שאמזון יכולה להביא לשיחה.

אז קודם כל זו אמירה סופר מעניינת, זאת אומרת, כל נושא הסקיורטי פתור, יש פתרונות כבר. אנחנו מדברים, כן, אני כן מתפקס על ג'נרטיב איי, גם בעולמות הג'נרטיב איי, הרי שזו המניעה הגדולה, זאת אומרת, זה פתור. יש לנו, יש את כל הדרכים לפתור את זה, קווי.

נכון.

אני רוצה אולי להוביל איזשהו אתגר אחר שאנחנו, שראיתי אותך מדברת עליו, זה האמת, פעם ראשונה שאני רואה מישהו ממש מדבר עליו בכובע מקצועי. אני חושב שאחד האתגרים הכי גדולים פה, אם לא האתגר הגדול מכולם, הוא אתגר אנושי, באיזשהו מקום של כל התנועת הג'נרטיב AI. וראיתי אותך מדברת, תספרי לי קצת על האתגר האנושי, איך את רואה את זה, ומה את מציעה לעולם?

וואו, זה ה-favorite שלי. הנושא שלי, emotional intelligence, EQ. מה שמדהים בלעבוד בקופר זה שאתה יכול לקחת כל מיני יוזמות בנוסף לתפקיד שלך. ויש לנו ממש... קבוצה גדולה גלובלית שקוראים לה EQ, שבו אנחנו בעצם איזה אחד הנושאים הכי חשובים, כמו שהזכרת, הוא הפשטת היתר של המוח האנושי והאינטליגנציה, שבעצם טבעו לתאר את המוח האנושי כמחשב, ולבלבל אותנו עם מחשב כמוח אנושי, אז... יש לנו המון, כמובן, מה לפתח באינטליגנציה הרגשית שלנו, כשאנחנו מפתחים במקביל את הבינה המלאכותית. אני רק אגיד כמה מילים על אינטליגנציה הרגשית. למי שלא מכיר את המושג, זה היכולת להבין ולנהל את הרגשת שלנו בארגון, בהייטק, והיא בעצם סוג של...

בכלל בחיים, את אומרת. קודם כול, לא?

זה מה שאני באה להגיד, שהיא בעצם מפתח להצלה בחיים, בעוד שלימדו אותנו המון להתפקס על הנושא של ה-IQ, של פיתוח השכל, והמונח אינטליגט הרגשית, הגדירו אותו כביכול להבין ולנהל את הרגישות שלנו, ולהבין ולהגיב בצורה המתאימה לרגישות של האנשים שסביבנו. ובעצם Emotional Intelligence הוא מושג שפותח והוצג בהרחבה על ידי דניאל גולמונד, אני משמעות לצער גם לקרוא את הספר שלו, והוא סוג של תיאוריה, או מסקד רגשי, ואני מעבירה סיישנים גם בתוך הארגון להמון, המון צוותים שונים, גם לאמזון הריטייל, למשל, לפני חודש העברתי סשן לצוות בברזיל, ולפני שלושה חודשים העברתי סשן לסולושן ארכיטקט בישראל, שהחזרו, הרבה חזרו מהמילואים בעזה. וגם נגיד הוא עוזר לחזק נשים בתעשייה, אוקיי? שבעולמות של הקלאוד מאוד רואים את הפער בין הטכני לעסקי בין נשים לגברים. והפוקוס הוא שאחד זה ההבנה וההכרה של הרגשות והמניעים שלנו בתור אנשים, מודעות עצמית. השני זה היכולת לנהל ולבסט את הרגשות שלנו, של לנהל את עצמי. השלישי זה היכולת להבין ולזהות את הרגשות של אחרים, ההבנה החברתית, והיכולת לנהל את היחסים החברתיים שלך. וזה נושא שהוא סופר חשוב, בטח בעולמות של הייטק, ובטח כשאנחנו באים לבנות מוצר חדש, מודל חדש, מה שאנחנו... מה שאנחנו...

איך זה, כאילו, קודם כל זה סופר מעניין, גם מעניין אותי כאילו אישית, שמועז, איפה זה פוגש את כל הנושא של הג'נרטיב איי, זה פתאום, את יודעת, מביאה פה זווית שלא, אף אחד לא חשב עליה, אני מניח.

לגמרי. אז, בעצם האינטליגנציה הרגשית היא לא רק על ידי זיהוי וההבנה של תגובות תקשורתיות, או מצב רגשי וגוף ואנשים, אלא גם ההבנה שבה אנחנו מתייחסים אחד לשני. אז תחשוב שמצד אחד אנחנו עכשיו הולכים מאוד חזק על פוקוס של בוא נעשה הכל אוטומטי, נכון? בוא נקבל את התשובות בצורה אוטומטית.

קבל תשובות, זה בעצם אני מול המודל. לא מול, סליחה. לא מול, אני עם המחשב, כן. המחשב, הטלפון, וואטאבר, אני, הקשר שלי איתו, מערכת היחסים שלי עם המחשב, עכשיו שאני, אני פתאום, אני, פתאום המוח שלי מתחיל להשתולל בזמן שאנחנו מדברים, מערכת היחסים שלי עם המחשב משתנה. אוקיי? עד עכשיו נתתי לו פקודות, ביקשתי ממנו דברים שישלוף לי. פתאום עכשיו, אני עם אסיסטנט, זה הרבה יותר ממה שהיה קודם, הוא פתאום עושה דברים, הוא מייעץ לי, אני בצורה שתקשורת איתו. נראה לי פחות צריך, אני מאתגר. אני פחות צריך מושנל אינטליג'נס פתאום. אני פחות צריך בני אדם. מה עכשיו?

זהו שלא.

כן, ספרי לי. למה לא?

שאנחנו הרבה יותר טובים בלעבוד עם אנשים. ואנחנו הרבה יותר מצליחים ואנחנו הרבה יותר נהנים.

הרבה יותר מה, מקודם בעצם או...

מלעבוד מול מחשב, בלי אנשים.

חד משמעית. אצל רוב האנשים, כן. יש אנשים שיגידו לך, לא, עזבי אותי, תני לי להיות כל היום מול המחשב, ולא להתעסק עם בני אדם.

בוא נגיד שזה לא רוב האנשים, אבל אנשים עם אי-קיו גבוה מתייפנים דרך כלל במיטחון עצמי, אמפתיה, מוטיבציה, יצירתיות, יכולת בנשית מפותחות, ובניית יחסים אנושיים חזקים ובריאים.

אז פיר, אני גם שמעתי שאנשים האלה הולכים לסבול, כאשר בכל מאפ אחד הג'נרטי ו-AI, כי אנחנו הופכים להיות הרבה יותר מול המחשב ופחות מול בני אדם. אני מאתגר, כן? זה לא דווקא מה שאני חושב, אני...

כן, נראה לי שזה קצת חליט. אז מה שאני בעצם עוזרת בטרנינג הזה, זה גם אני עובדת מול פרטנרים, אני עושה את הסשנים האלה באמת בחברות חיצוניות, שהן לקוחות שלנו, וגם פנימיות, והיכולת שלנו לבטא ולהבין ולהתייחס זה לזה בדרכים בריאות היא תהיה המרכזית, היא לא תהיה, היא המרכזית לפיתוח קשרים ורעיונות טכנולוגיים. וגם מחוץ לעבודה, שנהיה מונה על ידי טכנולוגיה בצורה מאוד עוצמתית, האינטליגנציה הרגשית שלנו היא לא רק לידי זיהוי והבנה של תגובות תקשורתיות, אלא גם הבנה בדרך שאנחנו מתייחסים אחד לשני. ואלגוריתים של בינה מלאכותית אמריציונאית, כמו שהם, מאומנים על סטים גדולים וגיונים של נתונים, מצמצמים את הביטוי הפוטנציאלי לרגש, מבלי להתחשב בהקשר החברתי ותרבותי של העדה.

אני אף על המשפט הזה, אני צריך שתסבירי אותו, אבל קצת יותר, in layman's terms, להדיעטות. תסבירי למה את מבינית.

בעוד שאלגוריוטים יכולים להכיר ולדווח, סתם, אדם שבוכה, כן? כאילו, אם אתה כותב את זה בצ'רצ'יפטי, אבל לא תמיד אפשר להסיק למה הוא בוכה, נכון? כאילו, מה הסיבה והמשמעות מאחורי הדמות.

המודלים לא מבינים קונטקסט. הם לא מבינים, זה אחת המגרעות הכי גדולות שלהם. אגב, גם בתשובות, גם בכל נושא האזעיות, וגם בכלל באינטראקציה איתם, אין להם שום קונטקסט, גם לא יכול, זה מודל סטטיסטי, כן? כאילו, זהו לא באמת קונטקסט.

בדיוק, והצ'אטפוטים, היא מעניינת, אבל היא גם מוזרה, והיא גם צפייה להיות שימושית בהקשרים מסוימים, אבל אין בה עומק, אין בה הקשר שידרש בעולם של בינה המלאכותית, שזה רק אנשים שנפגשים בתוך חדר, ובונים משהו ועוברים תהליך ביחד, יכולים בעצם להוביל וליצור. והתיאוריה של דניאל גולמן היא זכוה, אני רואה את זה ממש בכל העולם, להכרה והשפעה על תחומים כמו חינוך, ניהול, הדריכה, ולא משנה כמה אינפורמציה תקבל מול, נקרא לזה הרובוטיין שלך, היא לא תיתן לך את תחושת הסיפוק וההבנה של איך בעצם, איך זה לעבוד ביחד, מה זה אומר רגישות. ואני יכולה לספר שהיום בגוגל, אמזון, כל החברות הגדולות קואופרט של מנהלים מון מון בחירים, מראים כאילו זה ממש סטטיסטיקה, ש-19 אחוז זה העולמות של איי-קיו, ו-79 אחוז, איי, 81 אחוז, סליחה, זה בעצם העולמות של איי-קיו. ממש עושים לאנשים האלה מבחנים כדי להתפלל.

מה זאת אומרת? החלוקה הזאת של ה-100 אחוז, איפה היא? איפה ה-19 ומה, בעבודה?

בעבודה כן, אנשים שרוצים להתקבל להיות לידרים ממש עושים מהמבחנים על נושא של היבטים רגשיים וחברתיים. כי הם מבינים שזה בעצם הדבר המשמעותי כדי להיות מנהל טוב, כדי להיות לידר, כדי להיות פרודקט מנאג'ר עם הבנה, לא רק של השוק אלא להבין את הרגשות שלי, את מה מתאים להגיד לאנשים שסביבי ואיך אני גם, איך אני בעצם מחזק את האנשים סביבי. למשל מה שאני מלמדת ומזכירה הרבה לצוותים זה תשאלו אחד את השני אולי בתרבות הישראלית זה קצת מובן מאליו קצת לשאול איך היה הסוף שבוע שלך אבל יש גם משהו מאוד מאוד ציני בתרבות הישראלית של לדבר על הרגשות שלי בטח בתעשיית ההייטק או לדבר על נגיד כרגע, על המשבר הרגשי, נגיד, אנשי המלואים שחוזרים לא בהכרח מדברים על מה שהם חוו בעבודה, כן? או לספר שהיה להם קשה. או אפילו נשים שחוזרות מחופשת לדעה. וכל הנושא הזה של המעבר, של לא רק לחשוב מי אני צריך להיות, אני ממש נותנת לקבוצות האלה כלים של איך אני מתחבר לגוף שלי, לרגש שלי, ואיך אני דואג שתהיה לי סביבה חברתית. נעימה בעבודה. למשל, יש לנו כזה מערכת שקוראים לה E-cards או Accolades, שאתה ממש שולח לקולגות, תודה רבה שעזרת לי.

אוי, איזה כיף.

בפרויקט, ואז אתה מקבל נקודות או מוצרים. וגם ללקוחות כמובן, עוזרת ללקוחות, ובעצם להבין כמה זה משמעותי לדבר על הרגשות ש...

אז בקולה שנייה, לתת לי בשני משפטים, איפה כל הדבר הזה פוגש את הג'נרטיביי, כי שוב, ג'נרטיביי לוקחתי בול לכיוון השני. איפה את רואה עכשיו את כל הנושא של motion and intelligence פוגש ג'נרטיביי?

אז קודם כל, כשהארגון רוצה לעבור תהליך גדול, מה שדיברנו עליו, גם בתוך הארגון, של בעצם לעבור איזושהי טרנספורמציה דיגיטלית בעולמות של GEN AI, אז גם לדעת להוביל את התהליך הזה בארגון, נגיד סדנה כזו ממש ממש עוזרת להם, הם מתקשרים הרבה יותר טוב, הם מבינים את האתגרים שיש להם, הם מבינים איך הם יכולים לעבוד ביחד בצורה יותר חכמה. הם, כמו שאמרתי, צריך להבין מה התוצאה שאני רוצה לקבל. אז כל הכלים האלו שאני מעבירה להם בסשן, עוזרים להם לייעל את התהליכים ולקבל בעצם יותר נעים להם, המוח שלהם עובד יותר טוב.

כלומר, בשביל להטמיע ג'נרטיביית אומרת, אני צריך להתייחס למרכיבים האנשים, למרכיבים של אמושיונל אינטליגנץ גם.

לגמרי. וזה ממש... ההשפעה של זה היא מאוד מאוד מעצימה, ואני ממש ממש רואה שאנחנו יצא לארגונים לקחת סיישלים. וזה ממש עוזר ליצירתיות, כי ג'ן היה איזה דבר מאוד יצירתי. וצריך הרבה גם סבלנות והבנה, גם של השוק וגם של הארגון, ובוא נתחיל בעצמנו ובסביבה שלנו. אם אנחנו מפתחים אמפתיה, מוטיבציה, יצירתיות עם הסביבה שלנו, אנחנו גם יכולים ליצור את זה, כמובן, עם כלי ה-GNI, וליצור בעצם פתרונות GNI חכמיה.

את בעצם אומרת, ברגע שאני משפר את ה-Emotion Intelligence שלי, אני מצליח אפילו לעבוד עם כלי הג'נרטיב איי טוב יותר?

לגמרי. וגם עם הסביבת העבודה שלי. כי אני לא, זה לא שאני לוקח מודל היום ויושב בחדר לבד ומפתח אותו. כאילו, זה עבודה ציטיט. כמו שאמרנו, זה קשור לצוות הדאטה, זה קשור לצוות הפרודקט, זה קשור למרקטינג. כאילו, כולנו עובדים ביחד, נכון? ואז אנחנו מפתחים בעצם איזה משהו ביחד, ומוצאים אותו לשוק, או אנחנו רוצים לייעל את התהליכים שלנו, ולהבין במה אנחנו תביאים יותר, ובמה אנחנו תביאים יותר פחות, איך אנחנו משפרים את הקוסט. כל זה הולוק ב-one way של מחלקה אחת. זה אחד...

זו עבודה של הרבה מאוד בנות אנושיות שצריכות לעבוד ביחד.

לגמרי, ברגע ש...

בהט מאט, בג'ן איי איי.

וברגע שאתה יודע לנהל ולבסט את הרגשות והמניעים שלך, עם הצוות שלך ועם עצמך, אז אתה תוכל לעשות הכל.

האם, אני חוזר לשאלה, אני אפילו מדייק אותה קצת יותר, האם את חושבת שהעבודה עם כלי הג'נרטיב איי-איי, העבודה שלי עם צ'אט שיפיטי יכולה להשתפר כתוצאה מעבודה על אמושיונל אינטליג'נס?

ברור שהברידו שלך יכול לשפר אותך עם ג'נאי, ג'ן AI משפר מאוד את היצירתיות והתוצאות שאתה מקבל, אבל אתה לא one man show, אתה עובד בחברה. וכשאתה רוצה לבנות משהו ביחד, בטח בנושא שהוא כל כך חדשני, מהיר וטכנולוגי, אתה רוצה להבין את הקשר בין המסקל הרגשי, החדשנות וההנהגה, ואיך אתה יודע לעורר השראה במחלקות בחברה? ולכולנו גם יש מנגנונים לשיפור האימושיונל אינטליזם של האישי שלנו, והרגשי של הצוות שלנו, איך אני יודע לפתח את זה. איך אני יכול לבוא היום למנהל שלי ולהגיד לו, וואי, תקשיב, יש לי רעיון מבריק למודל הזה, הרצתי אותו, וזה מה שאני רואה, ואני רוצה להציג את זה בצוות, ואני רוצה לעשות את זה בצורה, שכולם מרגישו בנוח שאני לא מאיים עליהם. אולי אני אדע איך להציג את זה. זה עוזר לי להגביר את הנחישות, החוסן, ולגדל תרבות צוות יצירתית.

מאמן. אנחנו ממש לקראת ציום.

רגע.

יש פה זווית בסופר מעניינת, שאלת באיזשהו מקום אומרת, אני, עבודה על Emotional Intelligence תשפר את העבודה שלי עם כלי הג'נרטיביי, כי בסך הכל כלים, בסופו של דבר, בנות אנושיות צריכות לייצר, כאילו, הם אלה שמניעות את התהליך, את התהליכים, לפחות כרגע. מה התחזית שלך לשנים הקרובות? איך יראו החיים בארגונים? את נתקלת בהרבה ארגונים, את רואה, כאילו, עד כמה העולם רץ לתוך זה, יש המון המון שעים, זה מתעכב, זה לוקח זמן, אבל אנחנו נהיה שם. כעולם הג'נרטיביי כן, והאוטומציה כן תשתלט על חיי העבודה שלנו. מה תחזית שלך?

אז בשאיפה שבאמת לכולם תהיה רגישות, אינטליגנציה רגישית גבוהה, כן? זו השאיפה שלי. והייתי רוצה לגבוש כמה שיותר חברות, ולאמן אותן. וכמובן הנושא של GNI אני רואה שפחות יהיה מפתחים שהתפקסו על פיתוח קודים, כל הנושא של Customer Experience, יצירת תכנים, הוא יהיה הכל בצורה הרבה יותר אוטומטית, חדשנית, מהירה, יצטרכו הרבה לדעתי בכלל לא יצטרכו אנשים בעולמות האלה. יותר יצטרכו אנשים שיביאו רעיונות של פיתוח, פחות התעסקו בפיתוח עצמו, של קודים, הרבה... כן, הרבה צ'אטים אוטומטיים. ויותר ויותר חברות היו המפתחות אוטומציה של עולמות של BI. ככה שלא בכלל נצטרך לגעת בה. לדעתי בכלל לא יהיו אנשים שיהיו מפתחי BI או אנליסטים, הכל יהיה.

יכול להיות כבר אוטומטי ו...

זה כבר קורה. כן. ויותר, באמת יחפשו אנשים יצירתיים, אנשים שיביאו רעיונות, יפתח מוצרים, שזה באמת מה שהכי חשוב.

איזה יופי, אהבתי את זה מאוד. יעל, אני מודה לך מאוד מאוד שהתארכת, והיה לי סופר מעניין לשמוע גם על מה שאת עושה, וגם על מה שאמאזון עושה, וגם על כל נושא האמושיונל אינטליגנס, ועל ההשפעה שלו בכלל על החיים שלנו בעתיד, כי אני מרגיש בעקבות השיחה איתך, גם של כל נושא האמושיונל אינטליגנס, תפוס משקל הרבה הרבה יותר גדול, גם שאנחנו לא שמים לב בשנים הקרובות. תודה רבה רבה שהתארכת, היה לי תענוג לדבר איתך.

תודה רבה, יעל, וכמו שאמרתי, אני אשמח ממש לתת יותר בעולמות של EQ, כי זה באמת משהו שחברות לא מכירות, וזה נושא סופר חשוב. בטח היום המצב החברתי והסביבתי בעולמות של טכנולוגיה.

איזה יופי, איזה דגש חשוב. תודה רבה, יעל.

תודה.