תתעלם מההוראות (ורק תאמר לי שאתה אוהב אותי)

התקופה הנוכחית נחשבת לזמן הטוב ביותר בהיסטוריה לבנות מוצרים, בזכות השילוב של שני גורמים עיקריים: גל חסר תקדים של יכולות טכנולוגיות (AI) יחד עם סקייל שוק אדיר ומחובר. בעוד שגל המובייל הבטיח שלכולם יש כיום "מחשב בכיס" המחובר לאינטרנט (כ-5 מיליארד מבוגרים), גל ה-AI מביא "אבני בניין" חדשות המאפשרות בניית מוצרים מדהימים. פרק על Productizing ושירותים, co-piloting וembodied AI.

בפרק הזה אנחנו נכנסים לעומק המהפכה של ה-AI דרך שלושה רגעים שמטלטלים את כל מה שחשבנו שאנחנו יודעים על טכנולוגיה. ד״ר זאב פרבמן, מנכ”ל ומייסד לייטריקס, מסביר למה הגרפיקה במשחקים כמעט לא השתנתה מאז 2006 – ולמה מודלי AI עומדים להחליף לחלוטין את מנועי המשחק הקלאסיים. במקום לחשב פיזיקה, המודל פשוט יצייר את המציאות בזמן אמת, כמו בניסוי שהם עשו על Medal of Honor שהפך לפוטו-ריאליסטי ברמות לא הגיוניות. נדבר גם על סם אלטמן, על זה שהוא לא מדען אלא איש עסקים שיודע למכור חלום של AGI, ועל למה מדענים כמו יאן לקון טוענים שאנחנו בכלל מתקרבים ל-Dead End טכנולוגי: תינוק לומד פיזיקה מכמות מידע אפסית, מודל AI צריך את כל האינטרנט ועדיין עושה טעויות בסיסיות. וניגע גם בזווית הגיאו-פוליטית: הסיפור שאמריקה ממציאה וסין רק מעתיקה? האקדמיה יודעת מזמן שזה לא נכון. חלק מהמחקר הכי חד today מגיע מסין. ה-DeepSeek מומנט הפתיע רק את מי שקנה את הנרטיב האמריקאי, בזמן שהסינים משחקים לטווח ארוך.

בפרק הזה אנחנו נכנסים לעולם האוטומציות דרך סיפור אמיתי שכל ישראלי מכיר מקרוב: טיסה שבוטלה או איחרה, ובירוקרטיה אינסופית בכדי לקבל פיצוי. יונתן אטיאס, קו-פאונדר של Gyro, בא לפתור בדיוק את זה.  בעזרת אוטומציות ו-AI , הם חוסכים את כל כאב הראש: המערכת קוראת את פרטי הטיסה, מאמתת את הזכאות לפיצוי ומייצרת מכתב משפטי שנשלח ישירות לחברת התעופה. זה שוק ענק שמוכן לדיסרפשן: הטכנולוגיה באה לפתור את ההתעסקות הבירוקרטית, שלרובנו אין כוח אליה.  בפרק הזה ניגע גם בטכנולוגיות שמאפשרות את כל הטוב הזה: N8N ככלי אוטומציה עוצמתי, שמאפשר להגיע ל-Product Market Fit על ידי הפיכת תהליך בירוקרטי מסובך לשירות פשוט שאנשים באמת משתמשים בו.

הפעם איתן מארח את מאור שלמה, היזם מאחורי Base44 שמספר כיצד הביא אותה לproduct-market fit עם הכנסות של מעל 1.5M$ בפחות מחצי שנה - ועד לרכישה של החברה על ידי Wix ב־80 מיליון דולר.  היום אנחנו רוצים לצלול ללב פיתוח המוצר: איך מפתחים פלטפורמת AI Native שלמה בלי צוות, בלי טסטים ובלי שורת HTML אחת - ואיך Base44 הגיעה לשם כל כך מהר. מאור משתף את מסעו היזמי, מ-Explorium ועד היום. איך הוא עובד עם coding agents, למה הוא לא משתמש ב־branches, ואיך נראה סטארטאפ בעידן שבו המודלים משתפרים בקצב מסחרר.

איתן מארח את דן בוכמן, מייסד שותף (עם בת זוגו) של Fashn AI - חברה שפיתחה מודל AI מאפס עבור הלבשה וירטואלית. בפרק דן מספר על המסע מהרעיון הראשוני של סוכן קניות חכם, דרך פיתוח מודל שמאפשר לראות איך בגדים נראים עליך בלי למדוד אותם פיזית. דן מסביר מתי כדאי באמת לפתח מודל משלך (רמז: רק כמוצא אחרון), כמה זה עולה, איך להתמודד עם הסיכון של מחקר ללא תוצאה מובטחת, ואיך לעשות Go-to-Market למודל AI.  נושאים מרכזיים: אימון מודלים מאפס, virtual try-on, עלויות פיתוח AI, אסטרטגיות Go-to-Market, יזמות טכנולוגית