?ג’יפיטי - לעשירים בלבד
וגם: תפסיקו לחלק את הדאטה שלכם למודלים בחינם, הם זה נכון לחפש איפה להטמיע בינה מלאכותית בעבודה ועוד עדכונים
אהלן חברים,
כאן אמיתי בונה עם הניוזלטר השבועי בנושא AI ופרודוקטיביות.
השבוע בתוכנית:
ג’יפיטי - לעשירים בלבד?
תפסיקו לחלק את הדאטה שלכם לצ'אטבוטים בחינם.
האם זה נכון "לחפש" איפה להכניס AI בתהליכי העבודה שלנו?
מוצר השבוע: הכירו את Eleanor שתמפה את האיוונטים במוצר שלכם.
עוד עדכונים והשקות מהשבוע.
אם העברית לא מיושרת אצלכם אני ממליץ לקרוא את הניוזלטר בגרסת ה- Web דרך הבלוג.
ג'יפיטי - לעשירים בלבד?
אחרי תקופה שלא שמענו מ-OpenAI וכמה השקות חזקות מצד המתחרה קלוד, לפני יומיים הם חזרו עם מהלך שיווקי שמבטיח לעשות הרבה רעש בשבועיים הקרובים
בכל יום עבודה ב-12 ימים הקרובים הם הולכים להכריז על משהו חדש.
והנה אתמול קיבלנו את ההכרזה הראשונה:
מודל o1-preview משתדרג והופך ל-o1 המלא.
להזכירכם, מודל o1-preview הושק לפני חודשיים והוא המודל הכי חזק בשוק היום שזמין רק למשתמשים בתשלום. הייחודיות שלו היא בכך שהוא "חושב יותר זמן" מתחת למכסה המנוע ומפרק משימות מורכבות לתתי משימות לפי שהוא עונה.
אז חדש בo1 המלא?
בגדול זה אותו המודל אבל חכם יותר, פי 2 מהיר, ומולטימודאלי - כלומר יודע יודע לקבל ולנתח תמונות.
חשוב להדגיש - הכוונה ב"יותר חכם" מתייחסת ליכולת שלו לפתור בעיות מורכבות יותר, כאלה שמצריכות כמה שלבים של לפתור אותן.
זה יכול להיות בעיותיות מתמטיות, בעיות קוד מורכבות או למשל משימות דאטה שמצריכות לעבוד עם כמה סוגי נתונים במקביל.
המודל הזה זמין כבר לכל המשתמשים בגרסת פלוס, אבל עם מגבלת שימוש יחסית מחמירה של 40 הודעות בשבוע.
כמו בכל השקה של מודל חדש, בטח בימים הקרובים נתחיל לראות דוגמאות מהשטח ליכולות החדשות שלו. גם אני מתכוון לנסות אותו בתקופה הקרובה ואעדכן ברגע שאבין יותר לעומק.
אבל הנה הקאצ':
אם אתם רוצים להנות מהמודל הזה ללא הגבלה וגם לקבל גרסה משודרגת שלו ש"חושבת קצת יותר זמן", תצטרכו לקנות מנוי פרו שיעלה לכם לא פחות מ-200$ לחודש - פי 10 ממנוי רגיל!
אז האם כדאי לשדרג?
כנראה שלא.
כששואלים אותי אם כדאי לעשות מנוי ל-ChatGPT פלוס, אני תמיד אומר ש-20$ לחודש ביחס למה שמקבלים זה No brainer.
אבל 200$ בחודש? זה כבר סיפור אחר לגמרי.
לדעתי וגם לפי מה שהם טוענים המשתמש הממוצע לא צריך את זה והמנוי הרגיל מספיק לגמרי.
רק אם אתם משתמשים מאד כבדים מאד, חוקרים, עובדים על פרויקטים מורכבים או ארגונים שצריכים את הכלי הכי טוב שיש – שווה לכם לשקול, בהתאם לערך שתקבלו ממנו.
אז למה הם עושים את את המהלך הזה בעצם?
אני יכול לחשוב על שני הסברים:
הסבר הכלכלי: מודל O1 יקר מאוד להפעלה, ומשתמשים כבדים ביקשו עבודה חופשית איתו, אז הם פשוט תמחרו את זה בהתאם.
הסבר שיווקי - מיתוגי: מחקרים בתחום הכלכלה ההתנהגותית מוכיחים שכשמוצר עולה יותר, הוא נתפס בעינינו כטוב יותר. המהלך הזה יוצר אפקט פסיכולוגי שמגדיש את הערך של המודל וממשיך למצב את OpenAI כחברה המובילה בתחום.
בסופו של דבר הם חברה פרטית וזכותם לתמחר את המוצר שלהם איך שהם רוצים - אבל אי אפשר להתעלם מהבעיה הערכית שמהלך כזה מייצר.
עד היום, OpenAI הובילה את הדמוקרטיזציה של ה-AI.
ההשקה של ChatGPT היתה צעד היסטורי שהנגיש לכל אדם טכנולוגיה שפעם הייתה שמורה רק לחברות גדולות וחוקרים באוניברסיטאות.
והמהלך הזה הוא צעד - בדיוק בכיוון ההפוך.
יש פה תקדים מסוכן לעתיד שבו ה-AI החכם ביותר שמור למי שיש להם תקציב גדול, מה שרק יגביר את פערי המעמדות והעושר בעולם.
אם המגמה הזו תמשיך, לא רחוק היום שבו נראה עולם שבו לאנשים עם הרבה כסף יש גישה לכלים חזקים יותר שיאפשרו להם לרוץ מהר יותר ולהרוויח יותר, בזמן שלמי שאין כסף לשלם ל-AI הכי חכם ישאר מאחור עם כלים חלשים יותר...
אתם כבר לדמיין איך זה נגמר, ולאיזה פרק של מראה שחורה זה מוביל...
תפסיקו לחלק את הדאטה שלכם לצ'אטבוטים בחינם 🛑
תתארו לכם שהייתם עובדים בצוות הדאטה של אחת מחברות ה-AI הגדולות והמשימה שלכם היתה להשיג דאטה איכותי כדי לשפר את המודל.
איך הייתם משיגים את הדאטה הכי עדכני ורלוונטי בכמה שפחות מאמץ?
פשוט מאד - השיחות של המשתמשים.
גם עדכני, גם אנושי וגם ניתן להבין את שלו הקונטקסט בקלות.
אבל רגע, יש בעיה: הרגולציה.
היא מחייבת את החברות האלה לתת לנו, המשתמשים, את האפשרות לבחור אם לשתף את הדאטה שלנו או לא.
אז מה הן הפתרון שלהן?
שיטת המצליח.
הן מחביאות לנו את האפשרות לבטל את השיתוף עמוק בתפריטים, בתקווה שלא נמצא אותה...
אבל כשחושבים על זה - איזה סיבה יש לנו לתת להן את הדאטה שלנו?
אם הן רוצות אותו, אולי כדאי שיציעו לנו משהו בתמורה...
חשוב להבין - בניגוד לדאטה שאנחנו משתפים עם גוגל או פייסבוק שנשאר אצלן ומשמש בעיקר כדי לטרגט אותנו בפרסומות,
הדאטה הזה *ישמש לאימון המודל הבאים*, מה שאומר שהוא יכול לצאת לכל משתשמש בעולם בשיחה רגילה בצ'אט ומבלי כל ניסיון פריצה.
וכשמדובר במידע עסקי של החברה- כל שיתוף כזה עלול לחשוף מידע רגיש או פרטי על החברה שלנו....
אז מה הפתרון?
פשוט מאד: לעשות Opt Out משיתוף המידע ולהבטיח שהן לא ישתמשו בשיחות שלנו לאימון המודלים הבאים שלהן.
זה לוקח כמה דקות ולא משפיע בכלל על השימוש.
כך תעשו זאת בכל אחד מהצ'אטים:
ChatGPT
Profile photo > Settings > Data Control > Improve the Model > Off
Perplexity
Profile Photo > Settings > AI Data Retention > Turn Off
Microsoft Copilot
Profile Photo > About > Your Privacy Choices > Privacy > Third Party Ad Settings > Off
Google Gemini
Gemini Apps Activity > Turn Off
Claude
Excluded by default - read more here
האם זה נכון לחפש איפה להכניס AI בתהליכי העבודה שלנו?
כל מי שקראה ספר או שניים על ניהול מוצר או יזמות, בטוח נתקל בעיקרון החשוב והבסיסי ביותר:
תמיד להתחיל מבעיה ברורה שאתם רוצים לפתור ורק אז לחפש את הפתרונות הטכנולוגיים.
בסוף הטכנולוגיה היא אמצעי ולא המטרה והיא צריכה לשרת אותנו בפתרון בעיות אמיתיות שקיימות בשטח.
אני מסכים עם הגישה הזו, וגם מיישם אותה בעבודה היומיומית שלי כמנהל מוצר.
אבל בכל מה שקשר לשילוב של AI בתהליכי העבודה, משהו בגישה הזו מרגיש לי… לא מספיק.
בשבוע שעבר נתקלתי בפוסט הזה של Dharmesh Shah שהצליח לנסח בצורה מדוייקת תחושה שמלווה אותי כבר לא מעט זמן.
אני מוצא את עצמי לא פעם מחפש איך לשפר את בתהליכי עבודה שלי עם Al, גם כשאין לי עדיין בעיה מוגדרת.
פשוט לקחת משימה שאני רגיל לעשות בדרך מסויימת ולמרות שהיא עובדת בסדר בסך הכל, אני מנסה לחשוב איך אפשר לעשות אותה טוב יותר בעזרת כלי AI.
האמת? הגישה הזו מוכיחה את עצמה פעם אחר פעם.
לפעמים הבעיות מתגלות רק תוך כדי התהליך, או שאני מבין שיש דרכים אחרות לבצע את המשימה שבכלל לא הייתי חושב עליהן אם לא הייתי מנסה…
חשוב להדגיש - הכוונה היא לא "להסתובב עם פטיש ולחפש מסמרים", אבל כן לבחון מחדש תהליכים כדי לגלות בעיות שלא היו במודעות שלנו, או בעיות שכבר חשבנו עליהן ולא הצלחנו לפתור.
זה נכון לכל אחד במשימות שלו, אבל אפילו נכון יותר לחברות וארגונים כי שם הפוטנציאל לשיפור ולחסכון הוא הרבה יותר משמעותי.
זה מצריך שינוי מיינדסט:
אנחנו לא רק פותרים בעיות שצצות לנו, אלא מחפשים אותן כל הזמן בצורה פרואקטיבית תחת הפילטר של "האם היכולות החדשות יכולות לשפר פה משהו?"
מהפכת ה-AI שונה וגדולה יותר מכל מה שהדור שלנו הכיר - ואולי היא מחייבת אותנו לחשוב אחרת.
מנהלות ומנהלי מוצר: הנה כלי AI שיחסוך לכם הרבה שעות של עבודה.
כולנו מסכימים שלמדוד מה קורה במוצר זה חשוב-
אבל מיפוי איוונטים (Data Events) הוא תהליך מורכב שמצריך מאיתנו לקחת בחשבון הרבה מאד פרטמטרים מראש:
לעבור על המסכים.
לחשוב מה רוצים למדוד.
להגדיר את השאלות העסקיות.
לחשוב איזה מידע צריך לצרף לכל איוונט.
להגדיר את הפאנל שאנחנו מצפים לראות.
להבין איך הנתונים צריכים להיראות כדי שהכול יתחבר בגרף.
להחליט אם יש איוונטים שצריך לשלוח מהשרת או רק מהצד של הלקוח.
לא סתם זו משימה שהרבה פעמים אנחנו משאירים לסוף - אבל זו משימה קריטית.אם לא עשינו את זה בצורה טובה מההתחלה, יהיה לנו קשה מאד להבין מה קורה במוצר בהמשך....
מזדהים עם האתגר? אם כן, אז יש לי חדשות טובות בשבילכם:
הכירו את Eleanor - סוכנת AI שתמפה את האיוונטים למוצר שלכם במקומכם!
איך זה עובד?
אתם פשוט מעלים צילום מסך, או עיצוב מהפיגמה, ובתוך דקות מקבלים טבלה מסודרת ומפורטת עם כל האיוונטים הרלוונטיים כולל שמות, פרמטרים ועוד.
נשמע טוב מדי להיות אמיתי, נכון?
זה בדיוק מה שאמרתי ל-🇮🇱 Idan Dadon, היזם שמאחורי הכלי הזה בתחילת השיחה שלנו כשהוא סיפר על על הכלי שבנה.
אבל אז הוא הראה לי את הדמו הזה והעיף לי את המוח 🤯
מסתבר שעידן הטמיע מערכות אנליטיקס ויצר את כל האיוונטים בכמה חברות גדולות כמנהל מוצר בכיר, וגם עוסק כיועץ בתחום בחמש שנים האחרונות.
הניסיון הזה עזר לו לבנות מוצר מתוחכם מספיק,
שמסוגל ממש להבין את המוצר והקונטקסט שלו לפי הסקרינשוט ולמפות את האיוונטים באופן אוטומטי.
וזה לא הכל.
מעבר לחיסכון בזמן, הוא לקח את זה עוד צעד קדימה:
הוא הוסיף לתוך הטבלה גם את ה-Best practices של התחום ויצר מבנה ושפה שמאפשרים הפקה של תובנות בקלות בהמשך.
למשל, אפשר לראות בטבלה על איזה שאלות עסקיות כל איוונט עונה עוד בשלב המיפוי.
ועכשיו, לחלק הכי טוב:
המוצר עדיין לא הושק רשמית,
אבל בינתיים - הוא הסכים לתת אותו בחינם למספר מוגבל של משתמשים מהקהילה שינסו אותו!
אז אם בא לכם לנסות אותו (בחינם) - הנה הלינק.
שימו לב שכרגע המוצר מוגבל לסקרינשוט אחד בכל פעם.
כלומר - אפשר להשתמש כמה פעמים שרוצים, אבל כל פעם הוא יעשה מסך אחד.בהמשך הוא מתכנן להוציא גרסה שתתמוך בהעלאה של מספר מסכים במקביל.עוד עדכונים מהשבוע:
מיקרוסופט משיקה את Copilot Vision, היכולת של הקופיילוט שלהם לראות מה שאנחנו רואים במסך בזמן אמת. זו יכולת מתבקשת שממש תשדרג את חווית הגלישה שלנו (יכולת דומה צפויה להיכנס גם באפליקציות הדסקטופ של OpenAI וקלוד בהמשך).
יש לזה המון יוז קייסים מעניינים ואני מאמין שעוד אכתוב על זה לעומק. הנה הדמו מההשקה. המוצר יושק בימים הקרובים למשתמשים.
תמיד רציתם סוכן AI שיעשה במקומכם את הקניות בסופר?
אז מתי הורוביץ השתמש ביכולת MCP החדשה של קלוד (שכתבתי עליה בשבוע שעבר) כדי לעשות רשימת קניות בשופרסל לפי מתכון לסופגניות של רולדין.
חברת ElevenLabs מוציאה סוכני Conversational AI לשיחות טלפון כמו שירות לקוחות ומכירות. יש כבר כמה חברות שעושות את זה כמו Bland AI ו-Air.ai, אבל Eleven Labs היא השחקנית המובילה בתחום הVoice וזו התפתחות טבעית עבורה. הנה הדמו.
Google DeepMind חשפו את Genie 2, מודל ליצירת עולמות מדומים שעשוי להשפיע בצורה משמעותי על תחום הגיימינג בעתיד. לקריאה.
בפינה האמנותית: מה באמת קרה בסרטים המפורסמים.
עד כאן להיום!
כרגיל, אם קיבלתם ערך מהניוזלטר אני מזמין אתכם לשתף עם חברים שיכולים להנות גם.
שיהיה סופשבוע שקט, אמיתי