איך לבנות מוח צוותי
איך בונים קונטקסט משותף לצוות, ומה חדש באפליקציית ג׳מיני
היי! כאן אמיתי בונה עם הניוזלטר השבועי על AI ופרודוקטיביות.
השבוע בתוכנית
תוכן העניינים
איך לבנות מוח צוותי - חלק ראשון
גוגל חוזרת למשחק עם האפליקציה החדשה של Gemini
החזר כספי ב-5 דקות
איך לבנות מוח צוותי
בחודשיים האחרונים אנחנו מלווים כמה חברות בתהליך של בניית ״מוח צוותי״ למחלקות השונות בארגון (כל המחלוקת שהן לא פיתוח), וזה אחד האתגרים הכי מעניינים שיצא לי להתעסק בהם עד היום.
בסדרת הפוסטים הקרובה אשתף בתובנות שלי ואתן טיפים שיעזרו לכם להתחיל לבנות כזה בעצמכם,
אבל לפני שנצלול לפרקטיקה, בואו נדבר רגע על ה״למה״.
בניגוד לעובדים אנושיים, מודלי שפה ואייג׳נטים לא באמת מכירים את הארגון שלנו. למרות שיש להם קונקטורים למערכות ולדאטה שלנו - חסר להם המון מידע שקיים בראש של העובדים ומשלים את מה שחסר להם בשביל להיות מסוגלים לבצע משימות מהקצה אל הקצה.
זו הסיבה שהרבה Power Users בנו לעצמם מוח שני משלהם עם קונטקסט שמתעדכן ביחד עם המוצר או התפקיד שלהם.
גם אני עובד עם מוח שני כבר מעל שנה וזה באמת משנה חיים - אבל הבעיה היא שבתוך צוותים וחברות השיטה הזו מתחילה להישבר - מכמה סיבות:
אחידות - כל עובד נותן קונטקסט שונה, ועם הזמן נוצרות סתירות במידע.
עבודה כפולה - מישהו כבר בנה קונטקסט שרלוונטי לכולם, אז למה שכל השאר יעשו את זה שוב?
קולברוציה - מה קורה כשכמה אנשים עובדים על אותו הפרויקט?
אז מה הפתרון?
לבנות מוח צוותי - שיכיל את כל הקונטקסט המשותף ויאפשר לאייג׳נטים כמו לClaude לעשות אונבורדינג מהיר לכל משימה שיקבלו בצוות.
איך עושים את זה בפועל?
זה נושא גדול שיצריך כמה פוסטים - אז הפעם אתחיל הבסיס ואיך לדעתי כדאי להתחיל:
דבר ראשון: תגדירו מה אתם בונים
המילה קונטקסט היא רחבה ויכולה לתאר את כל המידע שנמצא במערכות והדאטה של הארגון,
ולכן השאלה הראשונה שצריך לענות עליה היא: האם המוח צריך להכיל מידע שכבר מתועד במקום אחר?
אין פה תשובה נכונה, אבל לדעתי בתור התחלה - לא.
המידע שנמצא ב Systems of Record כמו Jira, Hubspot או Slack צריך להמשיך לחיות שם. התפקיד של המוח הוא *להסביר* את המידע הזה , ויותר חשוב - להשלים את כל הקונטקסט שקיים בראש של אנשים ולא מתועד בשום מקום.
עקרון שני: תתחילו פ-ש-ו-ט
בגלל שזה תחום אינסופי, הנטיה של הרבה צוותים היא Over Engineering. עובדים במשך שבועות כדי לבנות את הארכיטקטורה הנכונה מראש עם אונטולוגיות,ו-Feedback Loop - עוד לפני שמשתמש אחד קיבל גישה - ולדעתי זו טעות.
אני לא ממעיט בערכם של כל המנגנונים האלה, ואין ספק שנצטרך אותם, אבל צריך להודות באמת - נכון להיום אין פתרון של ״מוח ארגוני״ שבאמת הוכיח את עצמו ואפשר להסתמך עליו.
אני כן מאמין שפתרון כזה יגיע בקרוב, לדעתי מחברות המודלים עצמם, וגם אם לא - תיהיו בטוחים שטובי המוחות בעולם עובדים על זה ברגעים אלה.
לכן, במקום להיות שפני ניסיונות של פתרונות או לנסות להמציא את הגלגל, לדעתי עדיף להשקיע את הזמן והאנרגיה באפיון ובניה של הקונטקסט עצמו - כי שם ה-מ-ו-ן עבודה.
בנוסף - הפתרון צריך להיות נגיש. כזה שכל עובד בצוות יוכלו להשתמש בו ולתרום אליו בקלות ולא סגור מאחורי מערכת או קוד מורכב, גם אם זה אומר שבשלב הראשון העדכון יהיה ידני על ידי חברי הצוות.
מה למשל?
אפשר להתחיל מתיקייה משותפת ב-Google Drive או ב-OneDrive, עם סנכרון למחשב, או בצוותים טכניים יותר אפשר לעבוד עם Repo משותף ב-GitHub. גם Notion או Confluence הם פתרונות שיכולים לבוא בחשבון, אבל ברגע שעוברים מעבודה על קבצים לוקאלי ים במחשב לעבודה MCP זה מוסיף הרבה Friction והעלויות קופציות משמעותית אז אני מעדיף להמנע מזה.
בתוך התיקייה יוצרים מערכת פשוטה של תתי-תיקיות וקבצי טקסט, כך שהאייג׳נט יוכל לקרוא בכל משימה רק את הקונטקסט שהוא באמת צריך.
רגע, למה לא לתת לו פשוט לקרוא את כל התיקייה בכל פעם?
כי גם לאייג׳נטים יש מגבלת זיכרון. ככל שמעמיסים עליהם יותר מידע, נשאר להם פחות מקום לחשוב על המשימה עצמה והסיכוי שהם יפספסו פרט חשוב עולה.
לכן צריך לבנות תוכן עניינים ברור, שמאפשר לאייג׳נט להתחיל מבריף קצר ואז לשלוף רק את הקבצים הרלוונטיים. בעולם ה-AI קוראים לזה Progressive Disclosure, אבל בתכל׳ס זו פשוט דרך מסודרת להגיד לו איפה כל דבר נמצא שאתפשר לו לקרוא את המידע באופן הדרגתי.
חלק שני - הקונטקסט
בחלק הראשון כתבתי על העקרונות לבניית מוח צוותי,עכשיו אני רוצה לעבור לקונטקסט עצמו ואיך לדעתי צריך לחשוב עליו.
הדרך הכי פשוטה שאני מצאתי לתאר קונטקסט צוותי היא:
מסמך חפיפה לאייג׳נטים.
דמיינו שאתם כותבים מסמך חפיפה לעובד חדש - אבל הוא לא סתם עובד רגיל.
מצד אחד, הוא גאון -
מבין מהר, מסוגל להתמודד עם משימות מורכבות, קורא כמויות עצומות של מידע ועובד 24/7.
אבל מצד שני, יש לו כמה מגבלות משמעותיות:
מגבלה ראשונה: בסוף כל שיחה הוא שוכח את כל מה שהוא יודע.
הוא כן "זוכר" במובן מסויים, אבל רק מתוך קריאה של הרשומות שכתב לעצמו בעבר, ולכן מסמך החפיפה צריך להיות מקיף מספיק כדי להזכיר לו את כל מה הוא צריך לדעת.
בכל פעם שהוא יוצא למשימה חדשה, הוא מקבל בריף קצר על מי הוא, ואז קורא את תוכן העניינים כדי למצוא מידע נוסף שיכול להיות רלוונטי למשימה ושולף גם אותו.
כלומר, בניגוד לבני אדם, שהזיכרון שלהם מובנה במוח, הזיכרון שלו הוא מסמך חיצוני.
ובהקשר הזה, יש עוד משהו חשוב :
לטווח קצר (כלומר תוך כדי משימה) הוא מסוגל לזכור יחסית הרבה דברים, אפילו הרבה יותר מבני אדם
אבל הזיכרון הזה הוא מוגבל, וברגע שהוא מגיע למגבלה של עצמו הוא מתחיל לשכוח דברים.
לכן - קריטי שידע איפה כל דבר נמצא כדי שלא יבזבז את הזיכרון שלו על דברים לא חשובים.
מגבלה שנייה: הוא לא חי את העולם שלכם כמוכם.
תחשבו על עולה חדש מארצות הברית שהרגע סיים קולג׳ ומתחיל את העבודה הראשונה שלו.
הוא לא מכיר את החברה, התרבות, הלקוחות, המוצרים והטרמינולוגיה.
גם דברים שנראים לכם ברורים מאליהם כמו מה המוצרים של החברה, או למה תהליך מסוים נראה כפי שהוא נראה, צריכים לקבל הסבר מקיף.
זה אולי נשמע טריוויאלי, אבל בפועל זה קשה כי אנחנו לא רגילים לחשוב כך,
אנחנו כל כך רגילים לדרך שבה הארגון שלנו עובד, שקשה לנו לזהות מה ברור לנו מאליו ולאחרים לא.
מגבלה שלישית: הזיכרון שלו הוא טקסטאולי ולא וזיאולי
מכיוון שהזיכרון שלו מבוסס על קבצי טקסט שהוא קורא בכל פעם מחדש - קשה לו להתמודד עם מידע שמופיע בתוך סרטונים. תמונות, או מצגות.
כן יש לו את היכולת לקרוא אותם, לתרגם את מה שראה לטקסט, ולהבין בגדול מה יש בתמונה
אבל זה לא קרוב לעובד אנושי שזוכר דברים באופן ויזואלי (למשל לראות סרטון של איך משתמשים במוצר ולדמיין את זה בעת הצורך)
כלומר - אם חשוב לכם שהאייג׳נט יכיר משהו ויוכל לשלוף אותו בקלות, צריך לתרגם אותו לטקסט.
אז עכשיו, אחרי שהבנו למי אנחנו כותבים ומה המגבלות שלו, אפשר להתחיל לבנות את מסמך החפיפה.
אבל איך יודעים מה להכניס אליו ומאיפה מתחילים?
על זה אכתוב בפוסט הבא בסדרה.
גוגל חוזרת למשחק
בשבוע שעבר האחרון גוגל השיקה בישראל את שתי היכולות שהכי חיכיתי להן עד היום:
הראשונה היא Spark, עוזר אישי שחי בתוך Gemini - סוג של OpenClaw אישי, אבל בתוך הסביבה המאובטחת של גוגל.
השנייה היא אפליקציית Gemini ל-Mac, עם גישה לתיקיות מקומיות, Skills ו-MCP - מה שהופך את אפליקצית Gemini למתחרה ישירה של Cowork ושל ChatGPT Work שיצא לאחרונה.
ועכשיו קצת יותר בפירוט:
נתחיל עם Spark.
בדומה ל-Cowork, הוא חי בטאב נפרד בתוך Gemini ומסוגל לבצע משימות מורכבות מקצה לקצה. הוא יכול לשלוח מיילים, ליצור מסמכים ומצגות, להריץ Skills ולתזמן משימות
הוא זמין דרך הדפדפן ובאפליקציית המובייל, אבל השוס הוא להפעיל אותו באפליקציה - כי שם הוא מסוגל לעבוד על תיקיה לוקאלית במחשב (!)ובקרוב גם לשלוט בדפדפן כרום (!!)
למה אני כל כך מתלהב מזה? כי היכולת הזו מאפשר לעבוד על אותה התיקיה ביחד עם Codex ו-Claude ויוצרת חיבור בין הקונטקסט הלוקאלי שמנוהל בתיקיה לאוקסיסטם של Google.
כרגע Spark זמין באופן רשמי רק למשתמשים פרטיים עם מנוי Gemini Pro, שעולה 20 דולר בחודש,
אבל גיליתי משהו מעניין מאוד:
אם מורידים את אפליקציית Gemini למחשב ומתחברים באמצעות חשבון Google Workspace, מקבלים גישה ל Spark גם בחשבונות עסקיים! (כרגע ל-Mac בלבד)
אז למה אני כל כך מתלהב מזה, כשכבר קיימים Cowork ו ChatGPT Work?
כי גוגל כבר נמצאת כמעט בכל מחשב ובכל ארגון. היא לא מחייבת רכישה של מערכת חדשה, והיא מחוברת בצורה עמוקה למיילים, למסמכים, ליומן ולשאר הכלים שאנחנו כבר עובדים איתם.
לדעתי, בתוך שנה מהיום Spark יהיה העוזר האישי המוביל בעולם לשימוש פרטי, ויש סיכוי לא רע שהוא יהפוך לכזה גם בעבודה
(אם אתם שואלים אותי - כדי שזה יקרה גוגל חייבים לחבר את Gemini Enterprise לתוך Google Workspace בתוספת תשלום ולא להציע אותו כמוצר נפרד )
אם אתם רוצים לנסות את Spark ואין לכם מנוי של Gemini Pro אני מחלק פה 7 הזמנות שנשארו לי ל-4 חודשים חינם :
(למען הסר ספק, לא יוצא לי מזה כלום)
הנה הקישור (כל הקודם זוכה):
החזר כספי ב-5 דקות
דוגמה פרקטית איך AI יכול לחסוך לכם זמן, כסף ועצבים מיותרים
לפני שנה קיבלתי מהניוזלטר של לני מנוי במתנה לשנה ל-Gamma - כלי AI ליצירת מצגות.
למרות שחשבתי שכיביתי את החידוש האוטומטי, כנראה שלא עשיתי את זה - כי אתמול קיבלתי מייל עם חיוב של 180 דולר על מנוי לשנה נוספת - סיטואציה מעצבנת שכבר קרתה לי כבר כמה פעמים בעבר.
פעם? הייתי שולח להם מייל ואז רודף אחריהם כמה שבועות או שוכח מזה.
היום: ביקשתי מקלוד בדפדפן שידאג לי להחזר - ותוך 5 דקות קיבלתי אישור שהזיכוי בוצע ונשלח אלי למייל.
בקיצור - בפעם הבאה שאתם מקבלים חיוב לא צפוי, או כל טעות אחרת שמצריכה פניה לשירות לקוחות - פשוט תבקשו מקלוד שידבר עם החברה דרך הצ׳אבוט באתר שלהם (או כל כלי AI אחר שיודע להשתמש בדפדפן שלכם)
בתמונה: שני בוטים מדברים ביניהם ודואגים לי להחזר כספי :)
עד כאן להיום!
למצטרפים החדשים, אני מזכיר שתוכלו לקרוא את כל המהדורות הקודמות שפספסתם בבלוג.
מוזמנים לשתף את הניוזלטר עם חברים ולשלוח בקבוצות הווטסאפ ובערוץ הסלאק בעבודה.
שבוע טוב,
אמיתי