Alex Glushenkov about taking the R&D organization to AI Native
In this episode
- How Project Nova reduced customer onboarding effort by 40–50% using AI tooling built in-house
- The new role they created: AI Delivery Manager — consolidating five job functions into one
- How a two-day AI hackathon produced 37 initiatives with a projected saving of 500 person-days per year
- The real challenge of running AI on legacy codebases — and why human-in-the-loop still matters
- Whether developers should fear AI, and what the iPhone ecosystem teaches us about who actually wins a platform revolution
- Three practical tips for any engineering leader who wants to start their AI transformation today
Chapter timestamps will appear here when the video provides them.
Transcript
אלן מה העניינים? בסדר גמור. ברוך הבא
לפודקאסט של סוויים. תודה שהסכמת להתראיין
אצלנו. אני אשמח אם תוכל קודם כל לספר קצת
על עצמך, הרקע שלך, המסלול שעשית, איפה
אתה היום וכול.
אחלה. אז כר קודם כל כיף להיות פה. א תודה
שהזמנת. א אז שמי אלכס. א אני כבר בתעשייה
מעל 20 שנה נשוי ארבע לשניים, גר בגבעת
שמואל. אה אני חייב להגיד את זה כדי שישתי
אחרי זה. אתה יודע [צחוק]
אה
אז אני בתעשייה כ-20 שנה התחלתי את
הקריירה כמפתח תוכנה בחברת אורנג’ א
ונשאבתי משם לתפקידי ניהול בין אם זה
בניהול מוצר טכנולוגיה או ניהול פרויקטים
אחרי 14 שנה באורנג’ עברתי לחברה בשם
קלטורה א שלפני כמה שנים גם עשתה IPO א
ובעצם התמקדה בפתרונות וידאו ללקוחות שם
גם ניעלתי גופי אינגנירנג
ואמפלמנטציה ללקוחות הכי גדולים שלנו כמו
הביילין ברוסיה וקזחצן, אנטל בצ’ילה,
סלקום בארץ ועוד הרבה מאוד גופים גופי
מידיה גדולים. א אחרי כ6 וחצי כמעט שבע
שנים בקלטורה עברתי לחברה קטנה בשם
פייסבוק. אה
הייתי שם כשנה ועסקתי בתחום compפליינס
במטופינטק
אחרי פייסבוק
א עברתי לחברת ונ שעסקה במתן פתרונות
פרופטק ל
לארגונים ושם הייתי כשנתיים וחצי והיום
אני בתטרי א
ומוביל גם גופי אנגינירינג ואמפלמנטציה
ללקוחות הכי גדולים בעולם הפיננסי
קריירה חברה כזאת קטנה
ולא משמעותית בחברות לא משפיעות
בסמו אה
תטרא זה חברה שלא כולם מכירים אתה יכול א
להגיד קצת יותר עליה שנוכל ללמוד גם על
החברה
אז אולי היא לא מוכרת בארץ אבל בחול די
מוכרת טרי בעיקרון עוסקת
בעזרה לגופים פיננסיים גדולים כמו בנקים
בחברות פינטק למצוא פשעים כלכליים אה
בתחום של הלבנת און
פשייה כלכלית
ולמצוא נשים שהם תחת סנקציות של גופים
אמריקאים ואירופאים
א
התטרי קיימת כבר הרבה מאוד שנים בשוק ויש
לה מנוע ייחודי א
ממצי פתרונות א AI א לגופים פיננסיים א
ולמצוא את הפשיה הכלכלית בעזרת רת אותו
מנוע א
באמת אחד הדברים הייחודים שיש היום בשוק
אה אנחנו באמת עוסקים בזה יום ולילה
ומנסים באמת לעזור לגופים הפיננסיים למצוא
את הפשיעה הכלכלית הזאת א והלקוחות הכי
גדולים שלנו זה בנקים בכל רחבי אירופה
והועולם
כמו סנטנדר כמו קרדיטריקול ועוד גופים
פיננסיים נוספים
זאת ממש חברה עם מישן כזה מישר
יפה
נכון
אה אוקיי אנחנו פה כדי לדבר על
טרנספורמציה שקשורה בI בעצם א
ובשיחת
הכנה שלנו הבנתי שלפני שנה הייתם במקום
אחד ועכשיו אתם במקום אחר לגמרי אז בעצם
מה מה השתנה בתרך
אז אני הגעתי לפני שנה אמנם הפרויקט הזה
התחיל עוד לפניי כמה חודשים לפניי אבל
בעיקרון אה
כשראינו שהכלי AI והכבר בשלים לרמה מאוד
מסודרת ויפה שאפשר להשתמש בהם א למתן
הפתרונות לאימפלימנטציה של הכוחות הכי
גדול וונבורדינג של הכוחות הכי גדולים
שלנו א למוצר של טטרי וראינו שהתהליך הזה
לוקח די הרבה זמן לא תמיד בגללנו אבל גם
בגללנו אמרנו בוא נראה אם אפשר למקם את
הפתרונות האלה של הנבורדנ של הכוחות לתרי
בעזרת כלי AI אז התחלנו פרויקט בשם נובה א
שבעצם עסוק בזה איך אנחנו משפרים ומזרזים
את האונבורדינג של לקוחות שלנו למוצר של
טטרי א התחלנו באמת בקטן ראינו פירקנו את
כל המשימות שיש ברמת האונבורדינג
והאימפלמנטציה ל לדברים מאוד קטנים וראינו
איך אפשר בעזרת זה ליצור פתרונות עם AI
כדי להקל גם על הגופ על העובדים שלנו
שעושים את האימפלמנטציה וגם על הלקוחות
שלנו
א אז היום אנחנו נמצאים מעל לחצי הדרך
אנחנו כבר אני חושב שבסוף חודש אנחנו
נסיים את האונבורדינן פתרון AI להבורנג של
לקוחות פינטק שלנו ויש לנו דרוד די מלא עד
סוף השנה כדי לסיים את לשאר הלקוחות א וזה
כבר עובד כלומר השתמשנו בכלי הזה בכינים
האלה ואנחנו כבר הורדנו לחושב ברמה של בין
40 ל-50% מהאפורט שלנו נו בתהליך של
הנבורדנ רק בעזרת הכלים שבנינו עם א לטובת
האימפלמנטציה והנבורדנ של כל כך הקצה שלנו
אפילו סיפרת לי שיצרתם תפקיד חדש שקוראים
לו A delivery manager אתה יכול להגיד על
זה קצת יותר זה ממש מעניין
אז א כשאתה עושה אבורדינing למוצר של כמו
טר יש הרבה מאוד תפקידים בארגון שעוזרים
בין אם זה מנהל פרויקט בין אם זה מה
שאנחנו קוראים financial crime export
שבעצם עוזר וממפה את הריסקים של הלקוחות,
הריסקים הפיננסיים שלהם למשהו שאחרי זה
נוכל לפתח. גופי הדאה ארנג ודסינטיס שלנו
שלוקחים באמת את מה שהפינשל אקספורט עשה
והופכים את זה לאימפלמנטציה של הקוד. אה
ובערך יש לך ארבעה חמישה תפקידים שבכל זמן
נתון עוסקים באונבורדינג של הכוח. אמרנו
בוא נשנה את הגישה, בוא ניצור תפקיד שעושה
קונסולידציה של כל התפקידים האלה לתפקיד
אחד קראנו לזה delivery maner א והגופים
האחרים הם היו מאחורה כלומר אם יש משהו
שהיה דליברy מנגר לא יכול לעשות בעצמו הוא
יפתח טיקט לפול מסודר בין אם זה FC או דטה
סינט או דה ארס כדי שיוכלו
לעזור לא עולה באימפלמנטציה של של
האונבורדינ של המוצר
אני חייב להגיד שתוך כדי זה הבנו שאנחנו
גם נוסים לעשות עוד קונסולידציות בסדר של
תפקידי זה לדוגמה חיברנו את הדata ארס
ודסינס לתפקיד עכשיו מאוחד שנקרא פסק ai
data engineר א ועוד היד רחבה כלומר גם
גופי rn היום אצלנו עושים קונסולידציה של
תפקידים ואני חושב שזה המגמה בשוק בסוף
בעזרת היי נוכל לעשות קונסולידציה של הרבה
מאוד תפקידים לתפקיד אחד ובעצם להיות הרבה
יותר יעילים וגם לתת שירות הרבה יותר טוב
טוב ללקוחות שלנו בסוף זה הרבה יותר טוב
לדבר עם דבר אחד עם ארבע
נשמע שהצלחתם א להבין או למצוא בתוך החברה
איזשהו אזור שהיה יכול לייצר אימפקט
משמעותי מהר בעזרת AI א מעידך אנחנו גם
הולכים לכיוון של שכל החברות עושות איזשהו
שיפט לעולם הAI כן זאת אומרת משנים את
מערכת ההפעלה של איך מנהלים חברה איך
העובדים עובדים א איך זה התפשט אצלכם? זאת
אומרת אמרת שזה הדביק את כל שאר החברה
ושאנשים
גם התחילו לעשות כל מיני יוזמות. אתה יכול
לספר איך זה עבד ואיך אנשים שהם לא מפתחים
התחילו לבנות עם א
אז זה באמת מדהים לראות א גם גופי השר
שלנו וגם גופי הפייננס לדוגמה משתמשים בI
ברמה היומית ועושים דברים מאוד מאוד יפים
א עם AI כדי לשפר את רמת הדוחות או כל
מיני דברים אחרים א בגופים הטכנולוגיים
שאני מנהל אז מה שאנחנו עשינו עשינו A
קטון לכל הדata ארס דטהסנט לסרי שלנו
ואמרנו להם חבר’ה כאילו קחו בעיות קטנות
ואם תנסו לפתור אותם כאילו בעזרת A עשינו
אחד כזה במדר כי יש לנו סייט מאוד גדול
ממדריד ועשינו אחד כזה גם בארץ לגופים
למפתחים ובארץ
ומזה נוצרו רק מיומיים האלה נוצרו איזה 37
יוזמות [נחירות בוז] א שיכולים בפוטנציאל
להביא לנו חיסכון של בערך 500 ימי אדם
בשנה
ועוד א כ50 אלף דולר א שנתי א וזה רק משני
הימים האלה א כמובן שכל יוזמה הסתכלנו
עליה ברמת הארה וראינו שזה באמת יש א
רציתי [נחירות בוז] לשאול אותך איך 37
יוזמות זה מספר מאוד גדול איך מחליטים
כאילו מה לממש מה מה אשר בצד אתה יודע
הקטונים יש תמיד רעיונות יפים אבל איך
בסוף זה הופך להיות משהו אמיתי
אז א
בגדול הסתכלנו על הארועית כמו שהזכרתי
לפני גם לפני שנייה והיו הרבה יותר יוזמות
אני חייב להגיד היו כ45 או 50 ולא כולם
התקבלו
א אבל ראינו ש
א ביקשנו מכל האנשים באמת להסתכל ברמת
הארוע כלומר ברמת כל דטא אינג’יניר דטה
סינסס ושרים אמרו בואנה היום משימה כזאת
לוקחת לי היום לא יודע מה חמישה ימים אני
אשקיע עכשיו יומיים לבנות פתרון טכנולוגי
ואני אוריד את המשימה הזאת ליום וראינו
שזה עבד כאילו אנשים עכשיו נמצאים
באימפלימנטציה אנחנו סוף ספטמבר אמורים
לסיים את כל היוזמות האלה וכי אנשים אנשים
עושים את זה אגב בין לבין. זה לא משהו ש א
נמצא בתוכניות עבודה או שהיה בתוכניות
העבודה שלנו ואנשים כל כך אוהבים את זה
שהם עושים את זה תוך כדי והבינים שזה חשוב
לקריירה שלהם לעתיד. כלומר כמה שתפתח יותר
בי יש לך יותר סיכוי להצליח בעולם החדש.
אה מי שלא ישם הוא פשוט לא יסרוד את
המהפכה שיש היום.
אוקיי, בואו נחזור לעולם הפיתוח ואתה
יודע, אחד מהדברים היותר יפים שקיימים
עכשיו עם ה זה היכולת להוציא מוצרים מהר.
אה, אתם א יש לכם סיפור טוב בהקשר הזה.
אני רציתי שתוכל גם לספר על הדברים הכיפים
א שזה בעצם איך מגיעים מרעיון למוצר בצורה
מהירה ועל ידי א צוות קטן או אפילו בן אדם
אחד. מצד שני אני גם אשמח אם תוכל לדבר על
המתח שקיים מול קוד קיים זאת אומרת ואיך
היהיי מתמודד עם זה ואיך צריך לשלב א בני
אדם בתוך תהליך כדי לא לשבור כן זאת אומרת
כי הוא גם יודע ליצור מהר הוא גם יודע
לשבור מהר א אם תוכל לדבר על שני הצדדים
האלה של המטבע אז אני אשמח
אז בוא נתחיל בטחת מולי מהשאלה השנייה כי
א זה האתגר הכי גדול היום כלומר איך אתה
לוקח קוד קיים קיים ובאמת א מכניס לשם יי
וגורם לכך שהקוד שיוצא יהיה איכותי אה ולא
ישבור דברים אז כרגע עדיין יש עדיין
HumanOP AI או ממנה מייצר את רוב הקוד אבל
כל הקוד עובר רביו של בן אדם הוא מסתכל על
זה הוא רואה שהקוד נכון אנחנו עושים
בדיקות מאוד מעמיקות גם על ידי אנשי הQA
שלנו כדי לוודא שכל דבר שיוצא מידינו בין
אם זה נסע על ידי בן אדם או אי יוצא ברמה
איכותית
אנחנו כן ראינו שלקחנו קוד לגסי והצלחנו
בצורה מאוד פשוטה להפוך אותו לקוד יותר
עדקני. בסדר? לא אגיד שהכל היה 100% בוליט
פרדיין לא 100% אבל זה כמעט 90%
הקוד הוא היה ברמה מאוד טובה וסבירה. את
ה-10% היינו צריכים לתקן
אה בצורה ידנית אבל אני חושב שזה גם זה
השתפר. אתה רואה כל יום יוצא מודל חדש ק
אתמול אנטרופיק שיקו שני מודלים חדשים ו
והמודלים האלה כבר ראינו גם אנחנו רואים
את זה כלומר היום עם א 48 וגם עם 55 של
open ai אני חייב להגיד שהקוד מיוצר ברמה
מאוד מאוד טובה אה
לגבי השאלה הראשונה שלך אז יש לנו באמת
סיפור מעניין אז פיתחנו והשאקנו לפני כמה
זמן מוצר בשם רי פלטפורם שזה איזשהו
agent שיושב על המוצר שלנו ולא חייב ארגב
לשבת על המוצר שלנו, יכול לשבת על
מוצריקפליינס אחרים א וכדי לפתח והאג’נט
הזה עוסר בעצם לאנליסט להגיע לחקירה
מעמיקה ברגע שזיהינו איזה פעילות חשודה
הרבה יותר מהר כלומר הוא אוסף את כל
הנתונים מהאינטרנט על אותו מקרה ויכול
להביא לאנליסט ולקצר לו את זמן החקירה שלו
כמעט ב-90% כי כל המידה כבר הוא מביא לו
את זה לאוס והאנליסטס רק צריך להסתכל
ולראות שהכל תקין אז תהליך הפיתוח של הדבר
הזה באמת מדהים. כלומר, מפתח אחד ישב עם
הלקוח והבין מהלקוח מה הדרישות שלו א
ובעצם פיתח את זה דפלי. כלומר א אני חושב
ש אן אדם אצלנו שעשה את זה הוא אמר לי
שהוא חסך
הוא עשה בחודש משהו שארבעה אנשים היו
עושים בשנתיים.
כלומר א זה די מרשים. הוא השתמש כמובן
במודלים היותר חדשים כמו 48 ו5 אה 47 עוד
זה היה שמה אבל א
זה באמת מטורף כלומר א אנחנו כל יום
יושבים בבוקר ורואים את ההתקדמות והתקדמות
היא כאילו א כמו הוקיסטי כן היא מאוד היא
הולכת בצורה מאוד מאוד מהירה ואני חושב
שזה השתפר ברמה יומית ואם אתה זוכר
שדיברנו על קונסולידציות אני חושב שזה
השלב הבא כלומר כנראה כל הפיתוח שלנו כמו
שאנחנו מיכים אותו היום שיש פרודקט מנג’ר
ויש דיזיינר ויש מפתח גם זה כנראה בטווח ה
בינוני ארוך השתנה ויהיה בן אדם אחד שיוכל
לעשות הכלומר א ואני חושב שזה אומנם לא
צריך לפחד מזה אני חושב שצריך יש לי שאלה
יש לי שאלת המשך בהקשר התרבותי לנושא הזה
תכף נגיע לזה כן כי מעניין גם אה א איך זה
מורגש בתוך הארגון אבל ניקח את הדוגמה של
הפרויקט הזה שפותח באמת ביעילות רבה והרבה
קוד נוצר מזה מהר מאוד אפשר לדמיין ש א זה
באמת תהליך שיכול לקרות אקספוננציאלית
אצלכם זאת אומרת יותר אנשים יעשו הרבה
יותר כן ואז יהיה הרבה יותר קוד א הרבה
יותר מוצרים ואז בעצם אחת השיחות הרווחות
שיש כרגע זה איך אתה משמר א את הקונטקסט
הזה לאורך זמן כדי שאיג’נטים ימשיכו להיות
יעילים בתוך משהו שהוא גדל הרבה יותר מהר
מפעם. זאת אומרת, אם דיברנו על האתגר של
הקוד הקיים ואיך עובדים איתו, כשאתה מייצר
גם קוד חדש, אז אתה מגדיל בעצם את האתגר,
אתם שמתם איזשהם תהליכים א בתוך ארגון
הפיתוח כדי לשמר את ה את החיבור הזה בין ה
בין המודלים, האג’נטים לבין הקוד הקיים
ולא יהיה דריפט כזה בקונטקסט. אז אתה צודק
לגמרי, אבל אני חייב להגיד שזה משהו חדש.
כלומר, אנחנו באמת התחלנו עם הדבר הזה רק
לפני כאיזה חודש. עדיין אנחנו צריכים
לפתור את הבעיות. לא הכל פטור. וכנראה שלא
הכל יהיה פטור גם עוד חודש או חודשיים,
אבל אני מאמין שמזמן נמצא את הפתרונות
הנכונים. בסופו של דבר הדבר הכי חשוב זה
לוודא שהמוצר שיוצא מידינו הוא מוצר
איכותי וטוב. אה אז כרגע בגלל שיש בן אדם
אחד שעוסק רק בזה אז זה די בשליטה. אני
חושב שהאתגר הבא זה לראות שאם אנחנו
מצטרפים עוד בן אדם לאותו בן אדם ומגדילים
את ספת הפיתוח בשתיים כדי איך הם עובדים
ביחד איך הם לא דורסים קוט אחד של השני
איך הם מוודאים שהסטנדרטים של של הפיתוח
של בן אדם אחד הם סטנדרטים גם של הבן אדם
השני אז כן אנחנו משתמשים בסקילים וMCP
ומבודים שאתה יודע שיש איזה גאונד אבל
כאילו to be hest זה עוד לא פטור 100%
כלומר אני חושב שאנחנו נמצאים
עדיין בתחילתה של המהפכה וכמו שאמרתי לא
צריך לפחד צריך ואתה יודע ולתקן on theפלי
כלומר אנחנו כנראה שזה לא האתגר היחיד שיש
עכשיו כלומר יהיו עוד הרבה אתגרים
צריך פשוט להיות ש מפוכח לא לפחד ולהיכנס
את זה אתה יודע בראש פתוח ואתה יודע נמצא
פתרונות
אפרופו באמת לא לפחד א יוצא לך ככה שיחות
מזדרון מפתחים וכאילו על השיפור הזה של
האם אנחנו נהיה מיותר מה התחושה אתה כמנהל
אינג’ינר
א איך אתה מתמודד עם זה? אתה בעצמך ברמה
האישית אל מול אנשים? זאת אומרת הדברים
מאוד מאוד משתנים מהר מאוד. א איך איך זה
נשמע במסדרונות החברה?
אז אני חושב שיש אנשים שמפרדים, יש אנשים
שמפרדים פחות. אני חושב שמי שלא יהיה
במהפכה הזאת ולא
א יקח ויעמץ את הדרכי העבודה החדשים הוא
פשוט כנראה יפלט משוקת הסוכה. א אבל אני
לא חושב שזה
שזה יהיה עיבוד של משרוד ויהיה עיבוד של
אתה יודע כמו שמדברים היום אני חושב שו
תפוצרו הזדמנויות חדשות מסרות חדשות
שאנחנו עדיין אפילו לא מכירים כנראה אני
בעצמי פיתחתי א בכמה ימים שני עמודים
חדשים לרי פלטפורם אותו מוצר החדש שהשקנו
באתר הבובסייט שלנו וזה היה פשוט מדהים
כלומר א אני כבר שכחתי איך לקודד אבל
חזרתי לזה וזה פשוט ממכר. אה אז אני חושב
שבסופו של דבר אני רואה את AI כ
מהפכה די דומה למה שקרה עם המחשי iOS
ואנדרואיד או אפילו מקררים. כן א בסופו של
דבר מישהו מייצר תשתית ומישהו משתמש
בתשתית הזאת כדי להביא רווחים הרבה יותר
גדולים. אם תיקח לדוגמה את נושא המקררים,
נכון?שקיעו את המקרים הרבה מאוד אנשים
פיתחו מקררים. א אבל מי המרוויח הכי גדול
מהמקררים? זה בעצם קוקה-קולה, נכון? כי הם
בעצם אלה שהשתמשו במקררים והגדילו את
הרווחים שלהם הרבה יותר או כל החברות
האחרות של אוכל. אותו דבר עם iOS
ואנדרואיד. כשהשיקו iOS ואנדרואיד אז אפל
והיה גוגל כמובן עשו כסף מאוד יפה בדומה
למה שאanרופיק ואopen ai
וגל עושים היום. אבל כנראה יווצרו הרבה
מאוד הזדמנויות והרבה מאוד כסף לפתרונות
שהשתמשו באותם פתרונות אי א ואתה רואה את
זה היום כלומר היום כן מדברים על זה
שחברות סס טיפה נפגעות או הרבה נפגעות מהי
אבל אני מניח שכבר עובדים על פתרונות
אחרים שיאמצו את אותם כלים כדי לפתח
מוצרים הרבה יותר טובים והרבה יותר יעילים
אוקיי א אני מסכים א לסיום יש איפהשהו
בארץ מנהל או מנהלת פיתוח שעוד לא התחילו
את המסע הזה. אמנם הכל מאוד מאוד טרי אה
אבל א הם הם רואים אותנו עכשיו והם רוצים
לשמוע קצת טיפים איך להתחיל את זה. מה
היית אומר למנהל כזה א אם יש כבר כבר
שיעורים שנלמדו בתהליך הקצר שעשיתם
אה נשמח לשמוע. בטח אני חושב דבר שום כמו
שאמרתי קודם לא לפחד כלומר ולהתחיל מקטן
כלומר תתקח בעיה קטנה תפרק אותה תבין אם
אפשר לפתור אותה בי
יים את זה בעזרתי כשאתה תראה שזה עובד
תתקדם לבעיה הבאה א
ותלך עקב בצד הגודל אתה תראה שתוך חודש או
חודשיים הקצב יהיה מטורף כלומר ברגע
שתתחיל זה ממכר ואתה תבין שהרבה אפשר
לעשות הרבה דברים בצורה הרבה יותר טובה
ועילה מאשר עשית עשית אותם קודם. שתיים,
צריך לוודא שכל התהליכים שיש היום בחברה
תומכים בפיתוחים האלה. כלומר, תומכים
ביניהם כמו שדיברנו קודם בנושא של האיחוד
של הקוד או איך אתה בהחרת עושה deפלמנט של
אותו קוד לפרודקשן. אז צריך לוודא שכל
התהליכים יודעים לתמוך בדברים הקיימים. א
ואני חושב שהעצה השלישית כל הזמן תהיה
בפודקאסטים, כל הזמן תהיה בקבוצות
וואטסאפ. בארץ יש המון קבוצות וואטסאפ
נושא AI. כל הזמן יש מיטאפים, תיפגש עם
אנשים, תבדוק א לא כל החוכמה יושבת באותו
מקום, החוכמה היא מפוזרת. אה, דוגמה, היום
הבעיה הכי גדולה שלנו זה טוקינים, נכון?
אנחנו מבזבזים המון וזה יש הרבה אנשים
שכבר עובדים על זה, יודעים ועוד פעם זה לא
פטור 100% אבל אפשר
לקבל וצריך א לבקש וצה מאחרים ושכשו את
זה. אני חושת א אני חושב לפתוח את חשבון
התוקנים שלנו בסוף החודש. שאני עולה
אז אז אני אומר לך ש כאילו
כאילו יש הרבה דברים שאפשר לעשות הרבה
יותר יעיל יש סקילים היו מיוחדים וכל מיני
פתרונות שכבר עובדים באיך צמצום ה
הקונסמפשן של הטוקנים אה אבל שוב כאילו
תתייעץ הרבה אנשים רוצים לעזור הרבה אנשים
חדשים בזה אז לכן גם הידע הוא כרגע עובר
בצורה מאוד חלקה א
וה המהפכה כבר פה אז כאילו או שתהיה בפנים
או שתהיה בחוץ עדיף להיות בפנים.
נכון. וזה גם א כמו שהתחלת להתחיל בקטן
וולהגדיל זה בגדול נכון לכל דבר חדש
בחיים. אז אתה אומר בוא בוא נשתמש ב
בחוכמה אנושית גם בהקשר של האתגר הזה. אה
אלכס המון תודה על הזמן שבילית איתנו ועל
השיעורים שלמדתם ואנחנו גם לומדים יחד
איתכם קצת מהתעימה הזאת שנתת לנו.
אז תודה רבה על הזמן
ובהצלחה גם בהמשך המסע הזה של
טרנספורמציה.
תודה רבה ושמחתי להיות. תודה.
How a fintech company cut onboarding effort by 50% with AI — and created roles nobody had before | Alex Glushenkov, Thetaray Alex Glushenkov leads engineering and implementation at Thetaray, an AI company helping major banks detect financial crime. In this episode, he shares how his team transformed their entire delivery model in under a year — from a two-day internal hackathon that generated 37 initiatives, to a single developer shipping in one month what a team of four would have taken two years to build.
Best for: engineering managers, CTOs, and VP Engineering leaders looking for a grounded, honest take on what AI adoption actually looks like inside a fast-moving B2B company. (Episode conducted in Hebrew) 🎙️ Honest conversations about code in the agentic era.