לא פורמלי {2} = תובילו את ה-AI, אל תיגררו אחריו
עודכן: מאת צוות פודקאסט·ישראל
/ הפרק במספרים
| פורסם | 16 ביולי 2026 |
|---|---|
| אורך | 13 דק׳ (קצר ב-74% מהממוצע בתוכנית) |
| קטגוריה | הייטק וסטארטאפים |
על מה הפרק?
טל מספר לבד על שלושה חודשים שבהם כל עבודתו הייתה תיקון באגים במוצר שנבנה מהר עם הרבה AI, ועל האשליה שהכלים מאיצים אותך.
לבד מול המיקרופון, טל מדבר על החוויה שלו בפיתוח עם AI. הוא נכנס למוצר חדש באימג'ן ורצה להוציא אותו מבטא כדי להתחיל לגבות עליו כסף, אבל שלושה חודשים כמעט כולם הלכו על תיקון באגים בלי לשחרר כמעט אף פיצ'ר חדש. המוצר, כמו רבים שנבנו בשנה וחצי האחרונות, נבנה מהר עם הרבה AI ובלחיצת זמן, וכשמתחילים לגבות כסף הלקוחות הרבה פחות סובלניים לבאגים. הוא מתאר איך פתיחת כמה וורקפלואוז במקביל יוצרת אשליה של קצב, שמסתיימת שוב ושוב בכשל באותם אזורים.
/ תובנות מרכזיות
- טל מבחין בין מוצר חינמי למוצר בתשלום, ברגע שמתחילים לגבות כסף הלקוחות הרבה פחות סובלניים לבאגים, וזה כבר לא nice to have.
- הוא מתאר את האשליה של קצב, פתיחת כמה וורקפלואוז במקביל ומענה להמון אייג'נטים בו זמנית, מה שגורם לו לפספס אץ' קייסים ולעלות לפרודקשן תיקונים לא שלמים.
- הוא ממקם את עצמו בצד האיכות בטרייד אוף שבין איכות למהירות, ומודה שגם הוא נשאב לתחושה שאפשר לעשות הכל הרבה יותר מהר.
ניתוח מאת מערכת פודקאסט·ישראל, מבוסס תמלול אוטומטי של הפרק. על המתודולוגיה והמגבלות
/ שאלות נפוצות על הפרק
- מה עבר על המוצר שהמנחה מלווה מאז שהוציאו אותו מבטא?
- הצוות נכנס אליו בתקופת המלחמה מול איראן, במטרה להגיע למצב שאפשר לגבות עליו כסף. מאז חלפו שלושה חודשים כמעט בלי פיצ׳ר חדש: הכל הלך לתיקון באגים, כולל שינוי תשתיתי שבו פתחו את כל מכסה המנוע ובנו ארכיטקטורה אחרת לגמרי, כי לקוחות משלמים סובלניים הרבה פחות לבאגים.
- מה קרה למנחה כשהריץ הרבה משימות AI במקביל?
- הוא מתאר שפתח עוד ועוד workflows בכל פעם שהמתין לתשובה, עד שמצא את עצמו עונה לכחמישים אייג׳נטים שצועקים עליו. התיקונים נראו טוב בקוד ועברו את הטסטים, אבל פספסו edge cases, והוא חזר שוב ושוב לאותם אזורים בקוד עד שאיבד שליטה על מה שקורה שם.
- מה עשה המנחה כדי להחזיר לעצמו שליטה על הקוד?
- לפני כשבועיים שלושה הוא עצר, שם את כל המשימות בצד והתחיל לקרוא את הקוד בעצמו, כדי להבין כל פיסה ואת זרימת הנתונים ולא רק את התהליך במבט על. הוא ממשיך לפתח עם AI אבל בעין ביקורתית, ומוסיף לוגים או דורס מצבים במערכת כדי לראות איך היא מתנהגת.
- איזו דוגמה מביא המנחה למקרה שבו הפתרון שלו היה טוב מזה של המודל?
- אייג׳נט קבע שאין ברירה אלא לשלוף קובץ של מאות מגה מ-S3, והוא מצא במקום זה קאפלינג אחר שחסך את ההורדה כולה. לדבריו זה קרה מפני שהיה לו קצת יותר קונטקסט מהמודל, גם אחרי שכתבו דוקומנטציה והזינו אותה, ומודל Opus לא הגיע לפתרון הזה.
- מה עמדתו של המנחה כלפי הרדיפה אחרי כל מודל AI חדש שיוצא?
- נמאס לו ממנה. לדבריו אין צורך להיות בחוד החנית, אפשר לתת לדברים לשקוע ולאמץ אותם חודש אחרי, והוא מספר על עמית במשרד ששואל אחרי כל שחרור אם כבר ניסה את המודל החדש. המסר שהוא מסכם בו הוא human in the loop: המפתח מוביל ונותן את הרעיונות, ולא נותן ל-AI להחליף אותו.
מתיאור הפרק
בפרק הזה אני (טל) מדבר כמה דקות על החוויה העכשיווית שלי בפיתוח עם AI. מה קורה שמגיעים למוצר חדש? איך משנים את כל מה שמתחת למכסה המנוע? ואיך עושים את זה בלחץ של זמן? רמז: לא כמו שאני עשיתי. אני איבדתי שליטה. אבל גם עשיתי קאט והחזרתי אותה אליי. על מה דיברתי הפעם? (00:00) פתיח והקדמה למה הפרקים לא מעודכנים, הניוזלטר על הולד, ולמה דווקא לא פורמלי עכשיו (01:20) המוצר החדש ב-Imagen נכנסתי למוצר חדש, צוות understaff, מלחמה עם איראן, צריך להוציא מבטא תוך חודשיים (04:30) המלכוד של 50 agents פותח workflows במקביל, עונה ל-50 agents שצועקים, פספס edge cases, איבוד שליטה (06:40) עשיתי קאט יומיים-שלוש של קר
/ עוד פרקים על בינה מלאכותית
- 001 - פודקאסט הצומתהצומת | יומינט ואוסינט: ארגז הכלים של היזם החדש - הודיה בן חמוהודיה בן חמו, בת 24, מנהלת סוכנות שיווק ומיזם הדרכה, מספרת איך תואר שהתחילה בגיל 16 ושבת ששמרה לבד מגיל 6 בנו לה משמעת של יזמית.
- 15-מיליון15-מיליוןפרק הכנה ראשון שמפרק את חוקי משחק הפנטזי של המונדיאל ואת השאלה האמיתית - מתי לוותר על הכוכב הגדול לטובת מיסמאצ' זול.
- 8-דקות-מודעות-קבלית-עם-מאיר-ישורוןפרק 1365: עולם מושלםשיעור בוקר קבלי על למה גם המחלות והרוע לא מיותרים בבריאה, ולמה מה שנראה לנו כחושך הוא בעצם אור שאין לנו עדיין כלים לראות אותו.
- ai-today-בינה-מלאכותיתפרק 1 | שגשוג האנושות או עתיד אכזרשיחה עם חוקר בינה מלאכותית ותיק על הדרך מהטכניון של שנות ה-90 ועד מכונות שכבר יודעות לנחש על מה חשבת - ועל מה חלמת.