פרודקטיבי - פודקאסט ניהול מוצר מבית Startup for Startup
Startup for Startup ⚡ by monday.com
67 פרקים
על התוכנית
פרודקטיבי הוא הפודקאסט למנהלי ומנהלות מוצר מבית Startup for Startup, שבו אנחנו מביאים סיפורים אמיתיים של מנהלי ומנהלות מוצר מחברות שונות על בעיות מוצריות שהם נתקלו בהן, איך הם ניגשו לפתור אותן, ומה הלמידות שהם אספו בדרך. את הפודקאסט מגיש רן ארז, מנהל מוצר עם למעלה מ10 שנות ניסיון ומנכ"ל RE.FOCUS שעוזר לצוותי מוצר בארגונים לעשות אימפקט מדיד בעולם האמיתי, ומי שהקים ומנהל את קהילת Becoming Product Managers. רעיונות לשיפור? נושאים לשימור? ספרו לנו מה חשבתם על הפרק!
מה זה פרודקטיבי - פודקאסט ניהול מוצר מבית Startup for Startup?
פרודקטיבי - פודקאסט ניהול מוצר מבית Startup for Startup הוא פודקאסט ישראלי בקטגוריית הייטק וסטארטאפים מאת Startup for Startup ⚡ by monday.com. פרודקטיבי הוא פודקאסט חובה למנהלי מוצר ויזמים, המנתח את השפעת ה-AI על עולם המוצר ומספק פרספקטיבה מעמיקה וכלים מעשיים להתמודדות עם האתגרים וההזדמנויות החדשות. בארכיון 67 פרקים, פרק חדש בערך פעם בשבועיים, אורך פרק ממוצע כ-26 דקות.
| קטגוריה | הייטק וסטארטאפים |
|---|---|
| פרקים בארכיון | 67 |
| תדירות (מהפרקים האחרונים) | פרק חדש בערך פעם בשבועיים |
| אורך פרק ממוצע (בפרקים האחרונים) | כ-26 דקות |
| הפרק האחרון | 11 במרץ 2026 |
| פרקים עם ניתוח עומק | 6 |
עודכן:
"למה שלא אחבר לקלוד כמה MCP ואעשה מה שאתם עושים?"
השאלה הזו, שנדב לוי מסולה שומע על המוצר שלו, היא בדיוק האתגר של ניהול מוצר בעידן ה-AI. התשובה שלו: הערך הוא במעטפת שבונים סביב המודל, ובבנצ'מרקינג אמפירי שמוכיח יתרון מול מודל כללי.
פרק אחר שואל אם ה-MVP מת כשהקוד נעשה זול וזמין, דרך סיפור הלידה של מוצר אמיתי בפלנק. ועוד פרק מסביר למה דאטה כמותי מראה מה קורה אבל לא למה, וצריך לחבר אליו את ה'למה' האיכותני.
ניהול מוצר מהשטח, מבית startup for startup, למנהלי מוצר ואנשי הייטק.
פרודקטיבי הוא פודקאסט חובה למנהלי מוצר ויזמים, המנתח את השפעת ה-AI על עולם המוצר ומספק פרספקטיבה מעמיקה וכלים מעשיים להתמודדות עם האתגרים וההזדמנויות החדשות.
המנחה
המנחה מציג נקודת מבט עמוקה ומעשית על ניהול מוצר, עם התמקדות בהשפעת ה-AI על התחום ובאתגרי הפיתוח וההטמעה של טכנולוגיות חדשות. הוא מראיין מומחים ומאפשר דיון ממוקד בשינויים בעולם המוצר.
הסגנון
התוכנית מתאפיינת בראיונות מעמיקים עם מומחי ניהול מוצר ו-AI, המציגים אתגרי עולם אמיתי ופתרונות מעשיים. הקצב ממוקד והטון אנליטי, עם דגש על מתן תובנות יישומיות למאזינים בתחומי אסטרטגיה ופיתוח.
תובנות הזהב מהארכיון
- חיוני לבצע בנצ'מרקינג אמפירי קפדני כדי להוכיח את היתרון המוצרי מול מודלים כלליים ולהדגיש ערך מוסף.
- הבנת ה'למה' שמאחורי התנהגות המשתמשים מצריכה שילוב של דאטה כמותי ואיכותני, שכן מספרים לבדם אינם מספקים תמונה מלאה.
- הערך המרכזי של מנהל המוצר בעידן ה-AI טמון ביכולת לבנות מעטפת חכמה סביב המודלים, המוסיפה קונטקסט ואורכסטרציה.
- הטמעת AI בארגונים, ובמיוחד במסורתיים, היא בראש ובראשונה פרויקט של ניהול שינוי תרבותי ודרישה לפתרונות יצירתיים המותאמים למציאות קיימת.
- תפקיד מנהל המוצר עובר שינוי לכיוון של 'בונה', המשתמש בכלי AI לביצוע POC מהירים ואימות רעיונות בפועל.
התוכנית מתאימה למנהלי מוצר, יזמים ומובילי טרנספורמציה טכנולוגית, המבקשים להעמיק את הבנתם בניהול מוצר בעידן ה-AI ולקבל כלים מעשיים ליישום טכנולוגיות חדשניות.
השאלות הבולטות בארכיון
איך נזהרים לא להיכנס לאנשים בין הרגליים ולתפקיד שלהם, ומנהלים את זה גם ברמה התרבותית?
כשהיוזרים שלנו אומרים API, למה הם מתכוונים?
איך מחברים את ה'למה' של המשתמשים לדאטה היבש?
מה הקריטריונים שדרכם את חושבת על הבעיות האלה?
איך מוצאים בעיה שבאמת שווה לפתור?
ומה זה היה נראה בפרקטיקה? מה עשית?
6 פרקים = 6 מאמרים אפשריים. כל פרק בארכיון יכול להפוך למאמר עברי SEO/GEO שמדורג בגוגל ומצוטט במנועי AI.
מדריכים שבהם התוכנית מופיעה
פרקים עם ניתוח מלא
הפרק מרכז תובנות מעשיות ממאזינים ואנשי מוצר על בנייה והטמעה של סוכני AI בארגון, עם דגש על פתרון כאב אמיתי, בחירת מודלים טובים ועבודה חוצת תפקידים.
הפרק אוסף שיחות קצרות מכנס של Startup for Startup על עבודה עם אייג'נטים ביום יום. המשתתף משתף דוגמאות קונקרטיות לשימוש בסוכני AI כדי לצמצם עבודה ידנית, לנקות בקשות פיצ'רים, לנתח דאטה ולהאיץ ניסויי מוצר ופיתוח. לאורך השיחות חוזר המסר שאייג'נט הוא פתרון לבעיה מוגדרת, לא מטרה בפני עצמה, ושצריך להתחיל מהכאב הארגוני ולא מהייפ. זה פרק שמתאים במיוחד למנהל מוצר, מפתח או מי שמוביל אימוץ AI בארגון ורוצה להבין מה באמת עובד בשטח.
- מודלים חזקים בתשלום יכולים להפוך משימה של שבועות או חודש לעבודה של שעות, בעוד שמודלים חינמיים עלולים לפגוע באימוץ בגלל תוצאות חלשות או תהליך שנתקע.
- אייג'נט מוצלח צריך לענות על כאב ממשי של משתמש או צוות; כשעושים דיסקברי טוב מגלים לא פעם שדווקא בעיה קטנה יותר בהיקף היא הבעיה הכי דחופה ומשמעותית.
- פומו סביב אייג'נטים גורם לאיבוד פוקוס; עדיף להתחיל משאלה פשוטה של איפה כואב ומה צריך, ולא מלרדוף אחרי כל יכולת חדשה.
- בניסוח הוראות לאייג'נט עדיף להגדיר מה כן לעשות ולא להתרכז במה לא לעשות, כי השלילה עלולה להוביל לבלבול או לתוצאות לא רצויות.
- AI מטשטש גבולות בין פרודקט, דיזיין ופיתוח, אבל עדיין נדרשים אנשי מקצוע חזקים; הדרך לעבוד נכון היא בתוך גבולות ברורים, בהתייעצות עם הפיתוח ובאזורים מופרדים בקוד.
איך נזהרים לא להיכנס לאנשים בין הרגליים ולתפקיד שלהם, ומנהלים את זה גם ברמה התרבותית?
סוכם מתוך תמלול הפרק בעזרת AI. איך זה נעשה
פרודקטיבי 56: הפלייבוק לבניית קו-פיילוט (Ben Erez - English)
פרקים אחרונים
פרודקטיבי 56: הפלייבוק לבניית קו-פיילוט (Ben Erez - English)
11 במרץ 202625 דק׳לניתוח המלא של הפרק ←אמ;לקסיכום הפרק
הפודקאסט 'פרודקטיבי' מארח את בן ארז, מומחה לניהול מוצר, החולק את סיפורו על בניית AI קו-פיילוט. הפרק מתמקד באתגרים המרכזיים שנתקל בהם בן במתן משוב מותאם אישית ומדרגי לסטודנטים שלו בהכנה לראיונות ניהול מוצר, וכיצד הובילו אותו לפתח את הכלי. הוא מתאר את תהליך הפיתוח הראשוני באמצעות Claude Projects, תוך התנסות ראשונית בלתי מובנית ושיפור הדרגתי של תגובות ה-AI באמצעות הנחיות ברורות. השיחה מספקת הצצה פרקטית לגישה לבניית כלי AI שיכול להרחיב את היכולות האישיות של מומחים.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴- כלי AI קו-פיילוט יכול לשמש לפתרון בעיות מדרגיות במתן פידבק והכוונה אישית במשימות חוזרות וצורכות זמן.
- תהליך בניית כלי AI מתחיל באימות הרעיון ככלי פנימי בעל ערך, ללא התחשבות מיידית בשיווק.
- בפלטפורמות כמו Claude Projects, יצירת הוראות מפורטות ומדויקות חיונית לאימון ה-AI לספק תגובות מתודולוגיות ועמוקות, ולא רק פתרונות שטחיים.
- הגדרת 'נתיב ברור' (opinionated path) לאופן השימוש בכלי, כמו למשל לפני ראיונות מוק ודימוי, משפרת את אפקטיביות הלמידה.
ש&תשאלות ותשובות מהפרק▾על מה הפרק הזה?
הפודקאסט 'פרודקטיבי' מארח את בן ארז, מומחה לניהול מוצר, החולק את סיפורו על בניית AI קו-פיילוט. הפרק מתמקד באתגרים המרכזיים שנתקל בהם בן במתן משוב מותאם אישית ומדרגי לסטודנטים שלו בהכנה לראיונות ניהול מוצר, וכיצד הובילו אותו לפתח את הכלי. הוא מתאר את תהליך הפיתוח הראשוני באמצעות Claude Projects, תוך התנסות ראשונית בלתי מובנית ושיפור הדרגתי של תגובות ה-AI באמצעות הנחיות ברורות. השיחה מספקת הצצה פרקטית לגישה לבניית כלי AI שיכול להרחיב את היכולות האישיות של מומחים.
▾מהן התובנות המרכזיות מהפרק?
כלי AI קו-פיילוט יכול לשמש לפתרון בעיות מדרגיות במתן פידבק והכוונה אישית במשימות חוזרות וצורכות זמן. · תהליך בניית כלי AI מתחיל באימות הרעיון ככלי פנימי בעל ערך, ללא התחשבות מיידית בשיווק. · בפלטפורמות כמו Claude Projects, יצירת הוראות מפורטות ומדויקות חיונית לאימון ה-AI לספק תגובות מתודולוגיות ועמוקות, ולא רק פתרונות שטחיים. · הגדרת 'נתיב ברור' (opinionated path) לאופן השימוש בכלי, כמו למשל לפני ראיונות מוק ודימוי, משפרת את אפקטיביות הלמידה.
55: לשבור את חוקי המוצר - האם הלקוח הגדול הבא שלכם הוא הזדמנות או מלכודת?
25 בפברואר 202620 דק׳אורחים:גיא ברמז54: איך מתרגמים תוצאות AI מעולות לחווית משתמש מצויינת? (עדי קייזר, Aidoc)
11 בפברואר 202623 דק׳איך מזהים את הכאב האמיתי עבור הלקוחות שלנו? (ניר לויאה דהאן, Fig)
28 בינואר 202631 דק׳62: תובנות מהשטח על בניית אייג׳נטים
24 ביוני 202614 דק׳61: איך לוודא שהמודלים הגדולים לא אוכלים לנו את המוצר?
10 ביוני 202632 דק׳60: איך AI משנה את תהליך ה-MVP?
27 במאי 202629 דק׳59: איך לנתח מידע איכותני ב-scale בעזרת AI?
13 במאי 202625 דק׳58: איך מכניסים AI לחברת ריטייל ותיקה?
29 באפריל 202626 דק׳57: איך לבנות מוצר מאפס ללקוחות משלמים תוך 30 יום?
25 במרץ 202627 דק׳
פודקאסטים דומים
DATA & AI | מדברים עם מור ניצן
Mor Nitzan
עושים תוכנה Osim Tochna
רשת עושים היסטוריה
DevOps Leaders Podcast
DevOps Leaders IL Community
Startup for Startup
Powered by monday.com
טכנולוגיה חיובית
103fm
ניהול מוצר - גרסת הבמאי
בני רייך ואייר זילברמן