Chief Engineering Ep.8 With Michal Nevo

מה קורה כשמוצר מבוסס בינה מלאכותית נותן תשובה שנשמעת מצוין, אבל היא פשוט לא נכונה? ברוב המוצרים זו בעיה. כשמדובר בבריאות, זו כבר אחריות מסוג אחר. בפרק השמיני בסדרת צ׳יף אנג׳ינירינג, ליאור כנפי, מנכ״ל ומייסד טיקל, מארח את מיכל נבו, סמנכ״לית מחקר ופיתוח בפנו איי. מיכל הגיעה לחברה שצמחה מתוך מחקר אקדמי, עם חוקרים שנמצאים כמה צעדים קדימה, מאגר מידע רפואי וביולוגי ייחודי וכמעט בלי תהליכי פיתוח. בפעם הראשונה בקריירה שלה היא נדרשה לבנות את ארגון הפיתוח מאפס ולהפוך רעיונות מחקריים למוצר שעובד בקנה מידה רחב ושאפשר לסמוך עליו. היא מספרת איך העבודה נעה בין שני העולמות: החוקרים מגלים כיוון חדש ובונים אב טיפוס, אנשי הפיתוח מפרקים אותו ובונים מחדש עבור סביבת הייצור, ואז החוקרים חוזרים כדי לעזור לבדוק אם המערכת באמת מתנהגת כפי שהתכוונו. דווקא במעבר הלוך ושוב הזה נבנה המוצר. אבל כשהמערכת אינה מחזירה תמיד אותה תשובה, איך בכלל יודעים שהיא מוכנה לפגוש משתמשים? מיכל וליאור נכנסים לעבודה שמאחורי הקלעים: מתחילים מכל מה שאפשר לבדוק בצורה חד משמעית, נעזרים במומחי התחום כדי לכייל את התשובות, עוקבים אחר הדרך שבה האג׳יינט קיבל החלטה ומכניסים משתמשים אמיתיים בהדרגה. מהשיחה עולה שהחלק הקשה אינו לגרום למערכת לענות, אלא לבנות דרך שמאפשרת לבדוק אותה, להבין אותה וללמוד מכל מה שקורה בשימוש אמיתי. אותה גמישות נדרשת גם בבניית הצוות. אנשים שהיו הבחירה הנכונה בתחילת הדרך לא בהכרח יתאימו לחברה בוגרת יותר, ולהפך. זו שיחה על תפקיד ניהולי בתקופה שבה אין ספר הוראות מוכן: להמשיך לקבל החלטות, לבנות אמון ולהשתנות יחד עם הטכנולוגיה.