בלוג זירת ההייטק

גילי גולנדר תמיד חלמה לשלב עיצוב וטכנולוגיה. היא למדה מדעי המחשב וניהול והחלה את דרכה כמתכנתת, וכאשר ההצעות להתקדם באפיק ניהולי לא קסמו לה, היא בחרה להתפתח בצורה רוחבית ולעסוק באינטראקציית אדם מחשב.

היא למדה לתואר שני בהנדסת גורמי אנוש עם התמחות בטרנדים בעיצוב אתרי אינטרנט ועסקה בתחום מספר שנים. ב-2012, גילי כתבה בלוג אופנה ובמקביל ערכה את מדור האופנה בעיתון אינטרנטי, אך מפגש אחד עם שלושה יזמים שבאו עם רעיון שנשמע כמו התגשמות חלומה, העלה אותה על רכבת ההרים של עולם היזמות.

כניסה לתחום הרפואי

בשורה התחתונה, הבשורה הגדולה של הערב לא הגיעה מהסמארטפונים אלא דרך האפל ווטץ', שכאן גם נחשפת חטיבת החדשנות החדשה של החברה ומרמזת על השוק הבא אותו היא רוצה לכבוש. אפל נכנסת לתחום הרפואי, מנוע הכנסה חדש. השעון החדש מסוגל לבצע אק"ג ולשלוח את הדו"ח ישירות אל הרופא, לזהות קצב לב לא סדיר, ומזהה מצב בו המשתמש נפל ולהזעיק את כוחות ההצלה אם צריך. כל הפיצ'רים החדשים מוכוונים לצרכנים המבוגרים, וכולם מאושרים FDA כמובן. בכלל הורטיקל של ה-Aging נמצא בתנופה, כאשר אוכלוסיית העולם מתקדמת לכיוון ההזדקנות ובנוסף לאוכלוסייה הנ"ל יש אמצעים גבוהים יותר לרכישות. אפל הולכת לכיוון הזה וחזק.  

המיטאפ Everything you wanted to ask about start-up marketing שאורגן על ידי Samsung Next במסגרת ה-DLD שהתקיים שבוע שעבר, נועד לתת כלים והבנה רחבה יותר של שיווק סטארט-אפים ליזמים. סמסונג נקסט היא יחידת החדשנות של סמסונג העולמית. המרכז בישראל בניהולו של אייל מילר משקיע בחברות תוכנה בשלבי seed עד B.

המיטאפ נפתח בקטע וידאו מהסדרה Silicon Valley. הסצנה, בה איש שיווק תאגידי מסביר לסטארט-אפיסט את אסטרטגיית השיווק מהווה פראפרזה להבדלים העצומים שבין שיווק חברות מסורתיות לשיווק סטארט-אפים. עשרות יזמים ואנשי שיווק הגיעו כדי ללמוד מפאנל של מומחים שנתנו כלים לניצול היתרונות של שיווק בתוך סטארט-אפ כמנוע צמיחה של העסק.

עדי ואלון טטרקו הכירו במהלך טיול בתאילנד. לאחר חזרתם ארצה, עדי למדה יחסים בינלאומיים בירושלים ואלון למד מנהל עסקים בתל אביב. עוד כשהיו חברים הם הקימו יחד מיזם טכנולוגי, חברת תוכנה בשם Promise. הם נישאו, קיבלו הצעה לעבוד בחברת היי-טק אמריקאית בניו יורק, קפצו על ההזדמנות וכך נחתו באמריקה.

לאחר כשנה בניו-יורק, הם הרגישו שהעבודה שם לא מתאימה להם ואלון, שהוא טכנולוג, שיכנע את עדי לעבור לסיליקון וואלי לתקופת ניסיון למרות שהשנה היתה 2001, אחרי התפוצצות בועת הדוט קום, תקופה לא פשוטה בה אנשים בעיקר עזבו את האזור. בסופו של דבר אלון קיבל מספר הצעות ובחר באיביי, עדי למדה תכנון פיננסי והחלה לעבוד בחברת ניהול השקעות. נולד להם ילד ראשון, והם קנו בית ישן אך בעל פוטנציאל בפאלו אלטו. במהלך ההכנות לפרויקט שיפוץ ביתם, הם חוו קשיים בתיווך של רצונותיהם לבעלי המקצוע, וקיבלו לאחר שנה תוכניות שלא התאימו לטעמם ולתקציבם ונאלצו לזרוק אותן לפח ולהתחיל מחדש.

מי כתב את התורה? אלוהים יודע. את כל השאר אפשר לבדוק. מסתבר שקיימת "טביעת אצבע" אופיינית לסגנון הכתיבה של אדם, המאפשרת לזהות טקסטים שנכתבו על ידו ברמת ודאות מסוימת. זהו תחום מחקר הנקרא "זיהוי מחבר" (authorship identification) והוא מבוצע בשיטות למידת מכונה שונות לניתוח תוכן הטקסט. נבהיר שהניתוח אינו תלוי כלל בכתב ידו של המחבר, אלא רק בתוכן של הטקסט, גם כאשר הטקסט מודפס.

האם באמת אפשר להבדיל בין כתבים של אנשים שונים? בהחלט כן. לכל אדם יש סגנון, מילים וצירופים בהם הוא משתמש יותר או פחות מאחרים. הדוגמה המועדפת עליי היא סלידתו של דוד בן-גוריון ממילת היחס "את". למשל, אם הוא במקרה השאיל לכם את אחד מהספרים שלו, לא היה אומר לכם "אני מבקש את הספר בחזרה", אלא "אני מבקש הספר בחזרה". מכיוון ש"את" היא מילה נפוצה (מופיעה כאן 24 פעמים מתוך 659 מילים), היעדרה הוא סימן זיהוי מצוין לכתבי בן-גוריון. את פשוטי העם, ביחוד את אלו שאינם סולדים או מנסים להילחם במילים שונות, מעט יותר קשה לזהות. אבל כאמור אפשרי.

זה לא עוד מאמר לינקדאין בנושא, ונסכים שאין טעם לחזור על מסרים שחוקים בסגנון: לבוא רגוע, להקרין ביטחון וכולי. ולמרות שכולנו חכמים, כולנו נבונים, וכולנו יודעים את התורה – עדיין ישנן לא מעט תחושות בקרב מרואיינים שהריאיון שהתפרסם איתם חוטא לאמת כפי שהם חוו אותה במהלך הריאיון.

אז למה זה בכל זאת קורה? נשחרר את החשודים המיידיים, לפני שנעלה אלטרנטיבה: העיתונאי/ת שראיינו אתכם הם לא נגדכם. הם לא מבלים את ימיהם בהמצאת ציטוטים ולא מתעקשים מאוד להבין אתכם שלא כהלכה כדי לייצר כותרת. קחו את המדור של ניר גונטז׳ ב"הארץ" כדוגמה: אני לא בהכרח מחסידי השיטה, אבל אין עוררין על כך שמדובר בתמלול של הקלטה, ואיכשהו אף מרואיין (כמעט) לא יוצא בה טוב.

בשנים האחרונות יש בארץ פריחה של שימוש בכלי עיצוב חדשים ומעניינים. כבר היום ישנם אתרים שנפתחו רק על מנת לאגד את ההיצע הרחב ולאפשר למעצבים לחקור את כלל האופציות הקיימות. מבין האופציות האלה, Sketch הוא אחד הכלים הבולטים והחזקים. בסקר שנערך על ידי קבוצת Startup Designers נמצא כי מעל 50% מהמעצבים עובדים היום עם Sketch בנוסף לכלי העיצוב הקיימים, או ככלי העיקרי והיום-יומי שלהם.

המיטאפ All about Sketch בו השתתפו 100 אנשים התקיים במשרדים של חברת eToro ואורגן על ידי שיר זלצברג עבור קבוצת המיטאפים של קהילת Startup Designers. המיטאפ נועד לחשוף מעצבים חדשים ל-Sketch ולעזור למשתמשים קיימים לייעל את אופן השימוש שלהם בכלי.

במיטאפ Website Performance, Monitoring and Enhancements השתתפו 70 אנשים שבאו לשמוע על מדידה ושיפור ביצועים של אתרי אינטרנט. הארוע התקיים במשרדי Natural Intelligence בתל אביב.

ההרצאה הראשונה, של איתי פרידמן, ראש צוות web וירין גולדמן, תוכניתן בכיר ב-NI עסקה באופן מדידת הביצועים באתרי אינטרנט בעזרת כלים כמו Web page test, InfluxDB, Grafana. למה Load time לא באמת פקטור מעניין ומה כן. דיברנו על החלוקה למרכיבים של הטעינה של הדף. איך כל חלק משפיע על המשך השרשרת, מה רלוונטי למשתמש ומה רלוונטי לגוגל.

בבחירות האחרונות לראשות הממשלה, אלו שהיו ב-2015 הצבעתם? ובבחירות המקומיות האחרונות ב-2013? מה לגבי ההצבעה באסיפת הדיירים? כנראה שחלקנו אכן הצבענו והשפענו. אבל מה שבטוח הוא, שהרבה מאוד אנשים לא הצביעו על רקע שלל סיבות ותירוצים שגורמים לדמוקרטיה שלנו להעדיף את המיעוט הבועט מאשר את הרוב השקט והדי מנומנם.

עכשיו, דמיינו שיכולנו להצביע מהמחשב או הטלפון הנייד מהמיטה או מבית קפה. הקלדה של פרטים מזהים לאפליקציה ונגמר הסיפור, אנחנו יכולים להרגיש טוב עם עצמנו שהצבענו ושעכשיו לאינטרסים שלנו יש גב חזק יותר. אבל זהו כמובן לא פוסט פוליטי, אלא פוסט שבוחן אופציה כזו שיכולה לעזור לכולנו להשפיע באחוזים גבוהים יותר מצד אחד, ומצד שני פותחת קופסה שחורה, אולי קופת שרצים.

רוב היזמים מגיעים די מהר לשלב בו הם צריכים לגייס כסף כדי לממן את המיזם שלהם. הרבה יזמים, ובמיוחד יזמים מתחילים, לא יודעים איך לדבר עם משקיעים, מה הם מחפשים, למי כדאי לפנות ובאיזה שלב.

בפרק זה תכירו ארבע משקיעות מסוגים שונים המיועדים לשלבים המוקדמים של סטארט-אפים: קרן קופילוב מחממת TheTime, קרינה רובינשטיין מרשות החדשנות, אירית ישראלי כהנא מקבוצת המשקיעים הפרטיים Afterdox ומיכל צרפתי-אפרת שהיא משקיעה פרטית (אנג'לית).

"האם מחשבים יכולים לחשוב?"

ב-1950 שאל אלן טיורינג את השאלה הזו והציע מבחן כדי לקבוע האם מחשב יכול לחשוב: מחשב ואדם מסתתרים מאחורי מסך ואדם נוסף צריך לחקור כל אחד מהם ולהחליט מי הוא המחשב ומי הוא האדם. אם האדם החוקר לא יבחין בין המחשב לאדם, ניתן יהיה להסיק שהאינטיליגנציה שהמחשב מציג שקולה לזו של בן אדם.

מזמן לא דיברנו פה על קורות חיים :-) אנסה לתת זווית יותר אופרטיבית מהרגיל לדיון שלנו בנושא.

כזכור, המגייס מרפרף על קורות החיים במשך כ-30 שניות, ובזמן הזה צריך להחליט: לזמן לראיון - כן או לא. בזמן הקצר הזה המגייס לא קורא את כל הטקסט שמופיע בקורות החיים. ככל שסעיף מופיע יותר למעלה, או יותר בהדגשה, יש סיכוי גבוה יותר שהמגייס יטרח בכלל לקרוא אותו. מסיבה זו, ככל שסעיף מעיד יותר לטובה עלייך ועל ההתאמה שלך למשרה, עדיף שהוא יהיה יותר למעלה ויותר מודגש.

לאחרונה, ביקשה ממני בת משפחה לנתח את גלילות קפיטל כחלק מלימודיה לתואר שני במינהל עסקים. כמובן ששמחתי להיענות לבקשתה. התחלנו, ואז קרה משהו מוזר – לא הצלחנו לענות על שאלה אחת פשוטה: מי הם הלקוחות של גלילות (או של כל קרן הון סיכון אחרת לצורך העניין)?

התשובה לשאלה הזו ברורה לחלוטין לרוב העסקים. בין אם מדובר בחנות מכולת קטנה או תאגיד היי-טק בינלאומי; לא צריך MBA כדי להחליט מי הם לקוחות החברה. ועדיין התקשינו למצוא תשובה.

בפוסט הקודם הסברתי על רגל אחת מהי "למידה עמוקה" (Deep Learning). מדובר בקאמבק מרשים של רשתות הנוירונים המלאכותיות שכיכבו בסוף המילניום הקודם. ציינתי שיש יתרון משמעותי בשימוש בפרמטרים רבים בלמידה עמוקה, אבל זה מאריך מאוד את משך הלמידה של הרשת. הפוסט הסתיים באמירה שצריך לתת את הקרדיט לקאמבק של רשתות הנוירונים לשיפור המשמעותי בטכנולוגית המחשוב, אבל לא רק.

יש עוד מהפכה דרמטית שהתרחשה בין שנות ה-80 להיום – האינטרנט. אני מזכיר שוב שכדי ללמוד מתוך דוגמות, צריך דוגמות רלוונטית, והרבה. אם חוקר בשנות ה-80 רצה לבנות רשת נוירונים שתדע ללמוד להבדיל בין תמונות של כלבים לחתולים, הוא היה צריך לצלם תמונות בעצמו או לאסוף תמונות מתוך ספרים. היום צריך רק להקליד כמה מילים בגוגל. כולם הרי יודעים שרשת האינטרנט נוצרה בעיקר כדי לשתף תמונות וסרטים של חתולים. וברצינות, ניתן להשיג כיום מאגרי דוגמות בתחומים רבים ומגוונים, חלקם באיכות גבוהה מאוד, שאפילו לא ניתן היה לחלום עליהם לפני כ-40 שנה.

הגר וליאנו ריפס היא יזמת סדרתית שמכרה את המיזם הראשון שלה בגיל 25 ורות ריינר, השותפה שלה במיזם, צברה מעל 15 שנות ניסיון בניהול ופיתוח עסקי וכיהנה כסמנכ"לית מכירות ושיווק בחברת ננו-טכנולוגיה.

הן הכירו דרך הילדים שלהן שלמדו בגן יחד והקימו בינואר 2018 יחד עם גיא לוי, שותף טכנולוגי שהכירו דרך מכר משותף, את לדינגו. לדינגו מאפשר מסחר אינטרנטי בדברים גדולים כגון רהיטים, שכיום לא ניתן להזמין מחנויות אונליין מחו"ל.

לפני מספר שבועות הודיע תאגיד חברת Ofo שמספקת שירות שיתופי להשכרת אופניים (אותן ניתן להשאיר ולהשכיר מכל מקום ע"י שימוש באפליקציה) על כך שהוא מפסיק את פיילוט השירות שלו במרכז הארץ ובשלב זה מפסיק את פעילותו העסקית בישראל. במקביל התבשרנו בשבוע שעבר שחברה חדשה בשם Bird שמשכירה קורקינטים חשמליים לפי זמן שימוש מתחילה את פעילותה בארץ (כשנקודה מעניינת בפעילות החברה היא בכך שהיא נעזרת במשתמשים שאוספים את הקורקינטים מהרחוב בסוף כל יום, מטעינים אותם, משיבים אותם לשימוש ומתוגמלים על כך).

חברות הכלכלה השיתופית נתפסות היום לרוב בחוגים רבים כניסיונות אלטרנטיביים המעודדים השתתפות, קהילתיות ושיתופיות, אולם מה בין מהות הפעילות למודלים וה-DNA העסקי שמוביל אותן.
על פי דו"ח של הפורום הכלכלי העולמי שפורסם בשנת 2017 הפלטפורמות השיתופיות נמצאות בצמיחה מתמדת ושווין המצרפי מוערך ב-4.3 טריליון דולר, כשהן מעסיקות בצורה ישירה כ-1.3 מיליון עובדים (ועוד רבים נוספים שמשמשים כספקים במסגרת הפלטפורמות).

ההודעה לעיתונות מתה, והגיע הזמן לדבר על זה.

כמעט כולם עושים את זה, כמעט כולם להוטים להשתתף בסבבי פידבק על זה, כמעט כולם מתייחסים לכל מילה שנכתבת בזה בחרדת קודש, כמעט כולם טועים.

בקצרה

שם האירוע: Data Science At Scale ■ מקום: משרדי Riskified ■ תאריך: 25/7/2018 ■ דוברים: אורי שחר, CSO ב-Riskified; ג׳ניה גורגובסקי, מנהל צוות האלגוריתמים של Taboola

בשבע השנים האחרונות, אקסלרטורים, תוכניות להאצת סטארט-אפים, הלכו ותפסו מקום יותר מרכזי באקוסיסטם היזמי. כיום יש 356 מהם בישראל ומיזמים רבים בוחרים להשתתף באחד או יותר מהם.

בפרק מיוחד זה תכירו ארבע מנהלות אקסלרטורים מסוגים שונים, מהמובילים בישראל: עומרי בורל מ-tech for good ,שירה ויינברג הראל מ-Wix Leadwith ,יעל וינרייך מ-Citi ומור ברק לשעבר מה-Junction.

בפוסט קודם ציינתי שיש שיטות ביג-דאטה שמסוגלות ללמוד ולזהות לבד מאפיינים (או תכונות) שיעזרו ללמידה, גם כשאדם מתקשה למצוא אותן. כלומר, לבחור בעצמן את התכונות שאנו מגדירים עבור כל פריט בנתונים שלנו. שיטה כזו היא למשל "מלכת הכיתה החדשה שנקראת "למידה עמוקה" (Deep Learning).

למידה עמוקה גורמת היום להתרגשות רבה בקרב אנשי ביג-דאטה ובצדק. התוצאות שלה במספר תחומים מצוינות ומהוות פריצת דרך משמעותית. למשל בתחומים הקשורים לראיה ממוחשבת או זיהוי תמונות. יישום מלהיב ומוצלח אחר הוא הניצחון של המכונה את האלופים האנושיים במשחק גו. אחרי תבוסת האדם למכונה במשחק השחמט בסוף המילניום שעבר, המשחק גו היה נחשב לפסגת האינטליגנציה האנושית, שלנצח תעמוד בפני הבינה המלאכותית (Artificial Intelligence). ב-2016 הופתענו (או זועזענו, תלוי את מי שואלים) לגלות שמכונה מצוידת בלמידה עמוקה מביסה בקלות את האדם גם במשחק גו. עולה כמובן השאלה האם אנחנו לקראת השתלטות המכונות על האנושות. שאלה מעניינת, אבל לא לבלוג הזה.