ביליתי 33 שנים בתעשיית ה-IT, והתפתחתי ממהנדס תוכנה למייסד ומנכ"ל של WeblineIndia ו-WeblineGlobal. עבודתי מתמקדת בסיוע לחברות להרחיב את פיתוח התוכנה שלהן, לחזק את הצוותים שלהן בחו"ל ולספק מוצרים בעקביות ובהירות.
אני מעורב עמוקות באוטומציה של תהליכים, פיתוח זרימת עבודה של n8n ופתרונות בינה מלאכותית של Agentic, המסירים צווארי בקבוק תפעוליים ומאפשרים לצוותים להתמקד בעבודה בעלת ערך גבוה יותר. אני ניגש לכל התקשרות עם חשיבה מעשית, ומוודא שבחירות טכנולוגיות תומכות בצמיחה ארוכת טווח ובמודל אספקה צפוי.
המנהיגות שלי מושרשת בחונכות, חשיבה צלולה וכיוון אסטרטגי. אני נהנה להדריך צוותים, לפשט החלטות מורכבות ולעזור ללקוחות לבנות פתרונות היוצרים השפעה משמעותית. גם לאחר עשרות שנים בתחום זה, אני נשאר מעורב, סקרן ומחויב להניע התקדמות יציבה ובת קיימא.
המומחיות שלי
אני מפקח על אימוץ הבינה המלאכותית של Agentic כדי לייעל את הפעילות ולאפשר לצוותים לעבוד ביעילות ובהירות רבה יותר.
אני מנחה את כיוון הבינה המלאכותית של הארגון, ומוודא שהפתרונות פרקטיים, ניתנים להרחבה ותואמים למטרות עסקיות ארוכות טווח.
אני מקדם את השימוש באוטומציה של זרימת עבודה של n8n כדי לחזק תהליכים, להפחית מאמץ ידני ולתמוך באספקה צפויה.
אני מספק מנהיגות והדרכה ברורות, עוזר לצוותים לנווט בקבלת החלטות ולשמור על התקדמות יציבה ומשמעותית.
Blog
מעבר לקיצוץ בעלויות: מדוע מנהלי מערכות המידע של אירופה בוחרים בהודו לבינה מלאכותית וסקלביליות בשנת 2026
מנהלי מערכות מידע אירופאים מחפשים מעבר לעלויות פיתוח נמוכות יותר בעת בחירת שותפים טכנולוגיים בשנת 2026. בלוג זה מסביר מדוע הודו הופכת ליעד מועדף לפיתוח בינה מלאכותית, קנה מידה הנדסי, הרחבת צוות מהירה יותר ותמיכה במוצרים לטווח ארוך. הוא מכסה גם את ה-GDPR, אבטחת מידע, קניין רוחני, תקשורת ואת הנקודות המרכזיות שעסקים אירופאים צריכים לבדוק לפני בחירת שותף פיתוח בינה מלאכותית בהודו.
Blog
מלכודת הפרודוקטיביות: כיצד בינה מלאכותית שוברת צוותי הנדסה גלובליים
כלי קידוד מבוססי בינה מלאכותית מבטיחים אספקת תוכנה מהירה יותר, אך הם עלולים גם ליצור הפסדי פרודוקטיביות נסתרים בצוותי הנדסה גלובליים. מאמר זה בוחן מדוע יצירת קוד לעתים קרובות עולה על קצב האימות, כיצד צווארי בקבוק בביקורות, עיבוד חוזר ושחיקה של מהנדסים בכירים משפיעים על איכות התוכנה, ומה ארגונים יכולים לעשות כדי לבנות זרימות עבודה מאוזנות בסיוע בינה מלאכותית המשפרות את הפרודוקטיביות מבלי להתפשר על איכות, אבטחה או ביצועי הנדסה לטווח ארוך.