- רק 6% מהוכחות ההיתכנות (POCs) של AI ארגוני מגיעות לייצור.
- פיתוח מוצרי AI מתחיל לעיתים קרובות במחקר טכנולוגי, לא בבעיות לקוחות.
- פריסות Private AI מחזירות את התעשייה ממודל SaaS למודלי רישיונות.
- מדידת הצלחת מוצר AI דורשת הבנת לקוח עמוקה מעבר למדדי שימוש.
נוף פיתוח מוצרי ה-AI לארגונים עובר טרנספורמציה רדיקלית. בעוד חברות ממהרות לשלב בינה מלאכותית, רבות מגלה כי ספרי הדרכה מסורתיים לניהול מוצר ומחזורי מכירה אינם רלוונטיים עוד. שינוי זה דורש גישה חדשה, במיוחד כשהתעשייה מתמודדת עם המורכבות של המעבר מהדגמות מרשימות לפתרונות סקלאביליים ומוכנים לייצור.
ערן ארז, מנחה הפודקאסט 'פרודקטיבי', שוחח לאחרונה עם אורד אגן, Product and Strategy Officer ב-AI 21, כדי לנתח את האתגרים המתפתחים הללו. AI 21, מעבדת AI מובילה המפתחת מודלי שפה מאפס, מתמחה במערכות AI מורכבות עבור לקוחות ארגוניים. אגן מדגיש כי בניית מוצרי AI בשנת 2025 היא ייחודית בשל שני גורמים עיקריים: אופייה של טכנולוגיית ה-AI האופקית עצמה, ומודל המעורבות הארגוני השונה באופן דרמטי בהשוואה לשנים קודמות.
אחת החשיפות המרעישות ביותר היא שיעור הכישלון הגבוה של POCs בתחום ה-AI. נתוני AWS מצביעים על כך שרק 6% מיוזמות ה-AI הארגוניות עוברות מ-POC לייצור. מציאות עגומה זו נובעת ממה שאגן מתאר כגישת ה-"prompt and pray", שבה הדגמות ראשוניות, המשיגות לעיתים קרובות 50-60% פונקציונליות, יוצרות "וואו פקטור" הממסך מורכבויות בסיסיות. המסע מהדגמה מרשימה ראשונית זו לפתרון אמין וחזק של 80-90% הוא מכשול משמעותי, הדורש שיטות פיתוח תוכנה מסורתיות, הערכה מקיפה והשקעת R&D ניכרת. ארגונים מחפשים כעת פתרונות "Enterprise Grade", הדורשים גיליונות נתונים מוכחים, כלי הערכה חזקים וכישורי צוות פנימיים חזקים.
המעבר ל-"Private AI" מציג שכבת מורכבות נוספת. מונעים על ידי חששות רגולטוריים, דרישות פרטיות נתונים ורצון לבעלות רבה יותר, ארגונים רבים רוצים לארח מודלי AI מקומית (on-premise) או בתוך ה-VPCs שלהם. מהלך זה מעביר למעשה את התעשייה ממודל SaaS בחזרה למודל מבוסס רישיונות, ומציב בפני מנהלי מוצר אתגרים חדשים ב-onboarding, תמחור, עדכונים, וחשוב מכל, מדידת אימוץ והצלחה. ללא גישה ישירה לנתוני שימוש, שמירה על קשר הדוק ופרואקטיבי עם לקוחות, התמקדות בהרחבה למקרי שימוש חדשים, והבנת תפיסת הערך הספציפית שלהם הופכות לחשובות ביותר.
“"האתגר פה הוא שזה כמו, לפעמים אנחנו מדברים על זה, לנסות להרתיח את האוקיינוס, כי זה כמו הכל, זה כל סוגי הדברים שכל האנשים יכולים לבקש, ופה אתה צריך לנהל, פה אתה צריך להבין את הטכנולוגיה ולנהל סיכונים בצורה חכמה."”
- Or Dagan, Chief Product & Strategy Officer at AI21
