חולמים על אקזיט? אחראי החדשנות ב-Dell מסביר מה התאגידים מחפשים
סאטיש לייר, סגן נשיא לחדשנות ו-AI בענקית הטכנולוגיה הגיע לארץ כדי לצוד סטארט-אפים. בראיון לכלכליסט הוא מספר איך מטמיעים AI בארגון של 90 אלף עובדים, מה המשמעות של מוכנות לרכישה על ידי תאגיד, מדוע יזמים שמכוונים רק לענן עושים טעות ולמה מפתחי תוכנה ג'וניורים צריכים לחפש עבודה דווקא מחוץ להייטק
את סאטיש לייר, סגן נשיא חדשנות ואקוסיסטם במטה הטכנולוגיה וה-AI בחברת Dell Technologies אני פוגשת במהלך מסע אינטנסיבי של פגישות עם 20 סטארטאפים ישראלים. אנחנו מדברים ממש לפני כנס משותף עם אנבידיה בו הוא צפוי לדבר על חדשנות, הטמעת AI, חלק מהדברים שעליהם נדבר גם אנחנו.
זו השנה השנייה בה הוא מגיע למסע 'ציד' כזה , ימים מרוכזים בהם הוא נפגש עם סטארט-אפים על מנת לבחון שיתופי פעולה. לפני שנה, אחד משלושה מהסטארט-אפים שפגש המשיכו לשיתוף פעולה כלשהו עם Dell. את אחד מהם, DataLoop, רכשה ענקית הטכנולוגיה בסוף השנה ב-120 מיליון דולר. הקצב שבו השינויים הטכנולוגיים קורים הפך את החיפוש אחר חדשנות קריטי יותר עבור ארגון כמו Dell, הוא מסביר.
כיזם לשעבר, בכיר בתאגיד בהווה, ומי שאחראי על שיתופי פעולה באקוסיסטם, יש לו כמה עצות מפתיעות לסטארט-אפים שמעוניינים לשתף פעולה, להשיג השקעה או להירכש על ידי תאגיד ענק. והן לא קשורות רק לטכנולוגיה. העצה הראשונה שלו היא להתמקד בבעיה ולא בפלטפורמה. במקום לפתוח בהדגמה של המוצר, כדאי להתחיל בהבנה עמוקה של 'נקודת הכאב' של הארגון ולהראות כיצד אפשר לפתור אותה. "אל תנסו למכור את הפלטפורמה שפיתחתם, תתחילו בבעיה שמטרידה את התאגיד", הוא אומר.
עוד לפני המוצר, הוא מציע לסטארטאפים להתמקד באנשים. בארגונים גדולים תהליכים הם מורכבים ולכן הוא מציע לבנות אמון ולמפות את בעלי העניין המרכזיים שיכולים לקדם את המהלך בתוך החברה. "אל תמכרו מההתחלה. תבנו מערכת יחסים, נטוורק של אנשי מפתח בתאגיד", הוא אומר. מורכבות התהליכים גם דורשת זמן. "תצטרכו להגיע למרתון, להיאזר בסבלנות מכיוון שאימוץ הטכנולוגיה בתאגיד גדול דורש זמן".
אתה כאן כדי לפגוש סטארט-אפים ישראלים ולאחרונה רכשתם את DataLoop, מה אתם מחפשים ספציפית בסטארט-אפים ישראלים?
"אנחנו לא מחפשים 'סטארט-אפ ישראלי' במובן המקומי אלא סטארט-אפים שפועלים מתוך ישראל ופותרים בעיות גלובליות. החברות כאן הן אמנם ישראליות אבל הן בעצם גלובליות. ישראל היא אחד ממוקדי החדשנות המובילים בעולם לצד סן פרנסיסקו (שמשם אני מגיע) ובנגלור בהודו. כמעט לכל סטארט-אפ ישראלי, ברגע שהוא מגייס סכום מסויים, יש דריסת רגל בארה"ב, נוכחות בסן פרנסיסקו או ניו יורק. הייתרון עבורנו בישראל הוא שזה שוק קטן, מרושת מאוד, עם חדשנות שניתן לאמת במהירות ויש לנו כאן גם נוכחות מקומית חזקה ומובילות טכנולוגית".
אנחנו רואים שקצב השינויים הטכנולוגיים הוא מאוד מהיר. לאן לדעתך אנחנו הולכים מבחינת AI וחדשנות ואיך ארגונים כמו Dell יכולים לוודא שהם לא הופכים ל'נוקיה' הבאה? שהם עומדים בקצב ונשארים רלוונטיים?
"החדשנות מנקודת המבט של Dell מגיעה מהעובדה שאנחנו חברת אנטרפרייז עם עומק בתשתיות, במחשוב קצה ובפורטפוליו רחב מאוד. AI נוגע היום כמעט בכל שכבה בפעילות שלנו מחישוב ו-GPUs, דרך אחסון ורשתות ועד מחשבים אישיים. כרגע הרבה מההשקעה בבינה מלאכותית בשוק הולכת לאימון מודלים אבל בטווח הלא רחוק נראה יותר ויותר AI עובר ל'קצה'. למכשירים עצמם. ללפטופים, לרובוטיקה חכמה ולמערכות קצה אחרות שיהיו להן יכולות חדשות. אנחנו ממוצבים היטב כדי ליהנות מהמעבר הזה כי זה בדיוק האיזור שבו ל-Dell יש ייתרון מבני.
בנוסף, אנחנו גם ארגון של 90 אלף עובדים, חברה עצומה שקיימת 40 שנה, שמשתמשית ב-AI כדי להפוך את Dell לטובה יותר. התחלנו לפני שנתיים תוכנית טרנספורמציה במטרה ליישם חדשנות בתוך הארגון. אני חושב שארגונים גדולים רק עכשיו עוברים מפיילוטים והוכחות היתכנות לשימוש שגרתי ב-AI. אני מאמין שאימוץ AI בארגונים עוד לא התחיל באמת. אנחנו בשלבים מאוד מוקדמים. ואנחנו ממוצבים מצויין כדי לעזור לארגונים לאמץ AI לטובת הגדלת הפרודוקטיביות.
אתה אומר שאנחנו בשלבים מאוד מוקדמים של אימוץ AI בארגונים. אנחנו לא לפחות ב'אמצע' של התהליך?
"הרבה מפעילות ה-AI בארגונים עוברת עכשיו משלב של פיילוטים והוכחת יכולות למיינסטרים. זו רק ההתחלה. ארגונים גדולים מחפשים עכשיו טרנספורמציה עם ROI ברור. ב-Dell אנחנו עושים את זה בארבעה תחומים גדולים ורואים שיפורים אדירים בפרודוקטיביות. הטכנולוגיה זזה מהר, אבל תהליכים עסקיים בארגונים קשה יותר לשנות. דברים שהיו מגניבים לפני חצי שנה כבר לא מעניינים היום. פעם כולם בדקו LLMs, היום לאף אחד לא אכפת – יש עשרות מודלים, תבחר אחד ותתקדם. כשאנחנו מדברים עם 500 הלקוחות הגדולים של Dell, כמעט כולם הטמיעו תהליכים ואסטרטגיות כדי למנף AI בהתאם לעדיפויות העסקיות. הארגונים מאמצים קודם את מה שקל: כתיבת קוד, שירות לקוחות עם צ'אטבוטים חכמים, וחיפוש ארגוני טוב. זה עובד ואלה כלי פרודוקטיביות אמיתיים".
זה באמת האתגר ה'חם' עכשיו בארגונים ונראה שיש פער בין הדיבורים על אימוץ AI למה שקורה בשטח. האם הפרודוקטיביות באמת עולה?
"ב-Dell ראינו שיפור מאסיבי בפרודוקטיביות במקומות שבהם בחרנו להשתמש ב-AI. וכדי להשקיע ב-AI חייב להיות ROI. למשל, יש לנו 20 אלף מפתחים. כלי יצירת קוד מאפשרים להם להקדיש פחות זמן לכתיבת קוד ויותר לדברים אחרים. במוקדי שירות לקוחות המדדים קיימים כבר שנים: כמה זמן לוקח לחזור ללקוח, כמה תקלות נפתרות. וכשמאמצים טכנולוגיה שמאפשרת למצוא מידע מהר יותר ולפתור בעיות בלי להסלים אותן המדדים האלה משתפרים דרמטית. מדדנו וראינו שההכנסות שלנו עלו והחזרנו מעל מיליארד דולר לעסק בזכות מודרניזציה ושימוש ישיר ב-AI. אז כנראה שאנחנו עושים משהו נכון.
עם זאת, האתגרים באימוץ AI בארגון הם בעיקר איך מתעדפים כאשר כולם רוצים להשתמש בזה. הטרנספורמציה צריכה להגיע מלמעלה למטה. המנכ"ל, ה-CIO וה-CTO שלנו מובילים אסטרטגיה ברורה והתוו את התחומים שבהם אנחנו מתמקדים. אתגר נוסף הוא המעבר לבנייה עם שותפים. אם בעבר היינו אומרים 'נכתוב את הכל לבד' היום אנחנו מבינים שהאקוסיסטם חזק יותר. אם יש סטארט-אפ עם טכנולוגיה מעולה, נביא אותו. זה קשה לארגונים גדולים כי הם רגילים למחזורי רכש ארוכים, אבל המודל הזה מת".
מה אתם מחפשים בסטארט-אפים שאתם שוקלים לרכוש?
"קודם כל, איזו בעיה הסטארט-אפ פותר לנו. התאמה לצורך הלקוח - והלקוח יכול להיות גם אנחנו. האם אנחנו יכולים למנף את הטכנולוגיה פנימית בתוך הארגון או שהלקוחות שלנו צריכים את זה. היופי ב-AI הוא שלפעמים בעיה שאנחנו פותרים עבור עצמנו היא אותה בעיה שבה יתקלו גם בנק או חברת תשתיות. לכן, אנחנו יכולים להיות הלקוח הראשון ואז למכור את הפתרון הלאה.
דבר שני, 'מוכנות לתאגיד'. לארגונים גדולים יש דרישות מחמירות של דאטה, פרטיות, אבטחה. לא הכל בענן. הרבה דאטה ארגוני נמצא בשרתים מקומיים, ו-AI הולך לאיפה שהדאטה נמצא. לכן, סטארט-אפ שמכוון לתאגידים חייב אסטרטגיה היברידית.
דבר שלישי, סבלנות. תהליכים עסקיים הם מורכבים. לפעמים AI לא רק מקצר, הוא משנה את כל הזרימה ולשנות תהליך כזה לוקח זמן. בסוף יש בעיית סקייל, הרבה סטארט-אפים מוכרים לסטארט-אפים אחרים. למשל, בעמק הסיליקון אם לסטארט-אפ יש 10 לקוחות ו-9 מהם הם סטארט-אפים אחרים זה אומר שאפשר להחליף אותם מחר בלי הרבה 'חוב' טכנולוגי. בארגון גדול זה לא כל כך פשוט. יש הרבה יותר דאטה, הרבה יותר מערכות, עלויות מעבר גבוהות ולכן נדרשת סבלנות.
העצה שלי לסטארט-אפים ולארגונים היא פשוט תבחרו בעיה ותעשו את זה. זמן הניסויים נגמר. הטכנולוגיה שם. בואו נשתף פעולה, אפילו עם מתחרים, כדי ללמוד מה עובד.
פגשנו את חברת טבע. יש להם בעיות אמיתיות בשרשרת האספקה – למשל, איך רובוט יכול לערום קופסאות בגדלים שונים בצורה יעילה בתוך משאית. זה חוסך המון זמן לנהגים ומשפר פרודוקטיביות. סטארט-אפ קטן פתר את זה. לסטארט-אפים ולארגונים אני אומר, תמצאו את נקודת ה'כאב' הכי גדולה - ותשתמשו בטכנולוגיה כדי לפתור אותה".
אם מישהו רוצה להקים היום סטארט-אפ חדש עם חזון להימכר יום אחד, אילו תחומים לדעתך הם העתיד?
"AI עובר לעולם הפיזי. לדעתי אנחנו הולכים לכיוון של רובוטיקה חכמה שתעשה משימות ספציפיות, לאו דווקא רובוטים דמויי אדם שעושים הכל, אלא טכנולוגיה ייעודית. תחום נוסף הוא מחשוב קוונטי, למרות שזה מוקדם מאוד במחקר. היופי בקוונטום הוא שזה יהיה עולם היברידי, קוונטום יצטרך מיחשוב קלאסי כדי להצליח.
גם בתוך AI יש המון תחומים. לפני כמה שנים הרבה כסף הלך לספקי מודלים והיום אם הייתי מקים משהו הייתי מסתכל איפה המורכבות בארגונים ומנסה לפתור אותה. ההבדל היום לעומת פעם הוא שהייתרון של סטארט-אפים בפיתוח המוצר, התאמה לשוק, ולידציה ויציאה מהירה לשוק היטשטש בגלל AI. ארגון גדול יכול לזהות בעיה ויש לו את אותה גישה לכלים וטכנולוגיות שיש לסטארט-אפ. לכן הייתרון של סטארט-אפים הוא שאין להם את המורכבות והנוקשות של ארגון גדול. זה קצת כמו שאנחנו אומרים על כלי יצירת קוד: המפתחים שבונים כלי יצירת קוד למעשה מקטינים את הצורך בכתיבת קוד ידנית בעתיד".
אז מה באמת יהיה על מפתחי התוכנה?
"התפקיד משתנה. כלי יצירת קוד יכולים להביא אותך ל-80%. זה לא אומר שמשרות מפתחים נעלמות, זה אומר שהן זזות. כמו שאין היום קלדנים כמו פעם, כמו שאמא שלי הייתה, כי המקצוע השתנה. אז אני חושב שמפתח ממוצע צריך יותר חשיבה מערכתית: לא רק לכתוב קוד, אלא להבין איך הכול מתחבר, ארכיטקטורה, טופולוגיה. הקוד עדיין צריך בדיקה ואימות, אבל התפקיד משתנה וזה מדאיג הרבה צעירים בוגרי אוניברסיטאות. אני חושב שצריך ללמוד הנדסה, חשיבה מערכתית, איך החלקים מתחברים - זה מה שהופך אותך להרבה יותר מבוקש בעידן ה-AI".
"אני חושב שזה שלב ביניים. בעבר המעבר ממכונות כתיבה לעיבוד תמלילים לקח יותר זמן. היום הטרנספורמציה קצרה יותר. בתוך שנתיים כלי יצירת הקוד נהיו כל כך טובים שבוגרים תוהים אם תהיה להם עבודה. אני מדבר עם הרבה סטודנטים לתארים מתקדמים. אני בוועדת ייעוץ באוניברסטית קליפורניה, סן דיאגו ומדבר עם הסגל. מה שאני תמיד אומר הוא שקודם כל, רוב הסטודנטים היום הם AI-native. הם גדלו עם הכלים האלה. אני לא. אני התחלתי לכתוב ב-C++, אפילו לא הייתי מפתח Java. אז הילדים היום יודעים להשתמש בכלים. גם אם הם לא יודעים הכול, הם יודעים מה קיים, איך להשתמש בצ’אטבוטים, איך לכתוב, איך לייצר פודקאסטים מתוך NotebookLM. זה ייתרון גדול.
הרבה מבוגרי מדעי המחשב חושבים שמשרת טק היא רק בחברות טק. זה חייב להשתנות. למשל בארה"ב יש צורך אדיר במהנדסים ב-Home Depot, Walmart, או חברת תשתיות. בישראל יש צורך במהנדסים חכמים בטבע, או בחברות מסורתיות אחרות. אפילו בבנקים ורשתות קמעונאיות. הבעיה היא שהבוגרים לא רוצים להגיש מועמדות לחברות כאלה כי זה לא 'סקסי'. אבל זה ישתנה כי מהנדסים יכולים לקבל יתרון אם הם עובדים בתוך תעשייה, כי הם מבינים טוב יותר איך AI יכול לשנות את העסק".
לפני שלייר פונה להמשך יומו העמוס פגישות עם יזמים וסטארט-אפים, הוא נותן להם טיפ אחרון. "חשוב להקשיב למה שאנחנו שואלים ומה חשוב לנו. זו למידה הדדית. אנחנו לומדים מהם על טכנולוגיות ופתרונות, פוגשים יזמים ומייסדים סדרתיים, אבל גם עבורם זו הזדמנות ללמוד מהתאגידים, מהקרנות - לבנות סיפור טוב, שרשרת ערך מספקת להשקעה ולרכישה. דיברתי עם כמה מהם אחרי הפגישה והם אמרו 'וואו, שאלתם שאלות שלא חשבנו עליהן - עכשיו צריך לעשות משהו לגבי הפיצ'ר או הפתרון או הסיפור או קהל היעד'. זה כוח הביחד: לקוחות, סטארט-אפים, תאגידים, קרנות - כולנו בתוך אקוסיטסטם אחד. זו מגמה גלובלית, ובישראל זה אפילו חזק יותר כי כולם מכירים את כולם".
