המהפכה השקטה בהייטק: מניהול צוות פיתוח לאחראי על הטמעת AI
חברות הייטק ישראליות מעבירות את העובדים הטובים ביותר מצוותי הפיתוח לתפקידי הטמעה חדשים. דוח חדש של מיקרוסופט מסביר למה זה קורה: רק 16% מהעובדים בעולם נמצאים בחזית השימוש בטכנולוגיה, השאר תקועים - ומה שבאמת מעכב את הכל הם דווקא הארגונים
לפני שנה, כשמיקרוסופט פרסמה את דוח עולם העבודה השנתי שלה ההבטחה הייתה שכל עובד יהפוך ל'מנהל של סוכנים'. היום, שנה אחרי, נראה שהתחזית התממשה, אבל רק בחלקה. הסוכנים אכן הגיעו - צמיחה של פי 15 במספרם בתוך שנה ובתאגידים גדולים אפילו פי 18. אבל בזמן שמיקרוסופט פרסמה השבוע דוח חדש שחוגג 'הזדמנות חסרת תקדים לכל עובד', היא עצמה הציגה לפני שבועיים תוכנית תוכנית פרישה ל-7% מעובדיה בארה"ב. בענף ההייטק העולמי פוטרו ב-2025 מעל 200 אלף עובדים כאשר הסיבה שיוחסה לכ-70 אלף מתוך אותם פיטורים היא AI, ובישראל, לראשונה מזה עשור נרשמה ירידה במספר המועסקים בהייטק.
הפער הזה בין נרטיב ההעצמה של ענקיות הטכנולוגיה לבין מציאות הפיטורים בשטח, הוא הפיל שבחדר בכל דיון על הטמעת AI במקום העבודה. הדוח של מיקרוספוט, שמתבסס על ניתוח טריליוני אותות פרודוקטיביות מ-Microsoft 365 וסקר של 20 אלף עובדים שמשתמשים ב-AI ב-10 מדינות, מציע את הנרטיב הבא: ה-AI מרחיב את היכולות האנושיות, מעניק לעובדים יותר יכולות באמצעות ניהול הסוכנים, ופותח את הדלת לעבודה מסוג חדש. אבל זה רק חצי מהסיפור. החצי שאינו מתייחס לתפקידים שמתייתרים, לעובדים שכבר אין בהם צורך.
סם אלטמן, מנכ"ל OpenAI, אגב, הזהיר לאחרונה מהתופעה שהוא קרא לה "AI Washing" חברות שמייחסות לאוטומציה פיטורים שלמעשה נובעים מהחלטות עסקיות אחרות, כי "AI" הוא מילה שמרשימה משקיעים. ומחקר עדכני של "מעבדת התקציב" באוניברסיטת ייל מצא שהתחזית לפיטורים המוניים בגלל בינה מלאכותית עדיין לא מתממשת בנתוני המאקרו.
מה שקורה היום בשטח, בחברות הייטק רבות, הוא שאימוץ של AI דווקא מגדיל את כוח האדם ויוצר תפקידים חדשים. מהנדסי תוכנה שבמשך שנים כתבו קוד, כעת מוצאים שרוב הקוד נכתב על ידי הסוכן, ושהם בעצמם הופכים למנהלי הסוכן ולמטמיעי AI בארגון. צוותי תיוג שהפכו לצוותי Prompt Engineering. דירקטורים חדשים שתפקידם לאחד את כל מאמצי ה-AI בארגון.
לפי הדוח של מיקרוסופט רק 16% מהמשתמשים ב-AI ברחבי העולם נמצאים במה שהחברה מכנה "אזור החזית" הנקודה שבה מיומנות אישית גבוהה של שימוש ב-AI פוגשת ארגון בשל להטמעתה. היתר נמצאים איפשהו באמצע, וגרוע מזה, 9% נמצאים במצב של תקיעות - עובדים שכבר פיתחו מיומנויות מתקדמות, אבל מסביבם הארגון פשוט לא מאפשר להם להפעיל אותן.
המסקנה שעולה מן הדוח היא שמהפכת האייג'נטים כבר כאן, העובדים כבר רצים, אבל הם לא יכולים להתקדם, כי הארגון שמסביבם פשוט לא שם. תרבות ארגונית, תמיכת מנהלים ופרקטיקות ניהול אחראיות לפי המחקר ליותר מפי 2 מהאימפקט של שימוש ב-AI מאשר גישה או רמת מיומנות של אדם ספציפי. במילים אחרות, אפשר לגייס את העובדים הכי מוכשרים בעולם, אבל אם המבנה הארגוני לא משתנה בהתאם לטכנולוגיה, הערך שמביאים העובדים לא משנה.
פרדוקס הטרנספורמציה
הדוח של מיקרוסופט מצביע על תופעה בשם "פרדוקס הטרנספורמציה": 65% מהעובדים חוששים מלהישאר מאחור אם לא ישתמשו ב-AI, אבל 45% אומרים שזה מרגיש בטוח יותר להתמקד ביעדים הקיימים מאשר לעצב מחדש את העבודה עם AI. ורק 13% מרגישים שהם מקבלים תגמול על המצאה מחדש של שיטות עבודה גם אם התוצאות העסקיות לא מושגות. העובדים כן רוצים לרוץ קדימה עם AI אבל הארגונים והמערכות - המדדים, התמריצים ושיטות העבודה - ממשיכים לתגמל את המוכר והישן. הארגון מצד אחד מבקש מהעובדים לאמץ AI כדי להיות רלוונטיים אבל בהרבה מקרים ממשיך למדוד אותם לפי יעדים שעוצבו בזמן המהפיכה התעשייתית.
מתוך אותם 16% שנחשבים לפי הדוח המשתמשים המתקדמים ביותר ב-AI, אלה שמובילים את השינוי, 80% אומרים שהם עושים היום עבודה שלא יכלו לבצע לפני שנה. בחברת Aidoc הישראלית למשל, היכולת לבצע דברים שפעם לא היו אפשריים היוותה קפיצה כמעט דמיונית. בעבר, פיתוח אלגוריתם חדש לזיהוי בעיה רפואית בסריקת CT או MRI היה לוקח כמעט שנה. "קצב הפיתוח היה שניים עד שלושה אלגוריתמים שמכסים שתיים עד שלוש בעיות רפואיות נוספות בשנה", אומר עידן בסוק, Chief AI בחברה. "זה קצב נחמד שהביא אותנו לאורך תשע שנים לכסות בערך 30 בעיות רפואיות, אבל זה רחוק מכיסוי מלא שדורש מאות בעיות". לכן, בחברה הבינו שכלי ה-AI הקיימים, שיודעים לכתוב קוד, לא יספיקו. הם פיתחו AI שכותב אלגוריתמים. "צוואר הבקבוק לא היה הכתיבה של הקוד אלא הכתיבה של אותם אלגוריתמים לזיהוי בעיות רפואיות. הבנו שזה משהו שאף חברה לא תפתח בשבילנו כי זה מאוד ספציפי לנו, אז פיתחנו את זה בעצמנו", הוא אומר.
בגלל השימוש ב-AI תפקידים שלמים בחברה השתנו, מספר בסוק, צוותים שבעבר ישבו ותייגו פיקסלים בסריקות רפואיות – כמו שבר בעמוד שדרה או גידול – הפכו לצוותים שעוסקים בעיקר בפרומפט אנג'ינירינג. "ממש הכשרנו אותם לעבוד עם LLMs, לכתוב פרומפטים, למדוד ביצועים ולעשות כל מיני טכניקות מורכבות למקסום הדיוק שלהם", הוא אומר. גם הפרופיל המקצועי של מהנדסי אלגוריתמים השתנה, "במקום Applied Algorithm Developer, רוב האנשים שאנחנו מביאים היום הם Foundation Model Researchers".
ובניגוד למצופה, ולמגמה בשוק, אימוץ של AI הביא בחברה דווקא להגדלת כוח האדם. "אם קצב הפיתוח היה שניים עד שלושה אלגוריתמים בשנה, אפילו אם היינו מכפילים את הארגון זה לא היה מקרב אותנו למאות שאליהם אנחנו שואפים להגיע. לכן זה לא בהכרח השתלם לנו להגדיל את הארגון", הוא אומר. "אבל דווקא בזכות המודל הזה פיתחנו כמות אלגוריתמים שלקחה לנו לפני זה חמש שנים לפתח ובשנה הבאה נפתח כמות אלגוריתמים גדולה מזו שפיתחנו בעשור האחרון. בגלל שהמודל הזה פתח את ההזדמנות הזאת זה גרם לנו בסוף להגדיל את הארגון על כלל הצוותים שלו, כדי באמת למקסם את מה שאנחנו יכולים להוציא מהטרנספורמציה הזאת".
התפקידים החדשים
תפקידים כמו "שגרירי AI", או "AI DevEx" הופכים להיות שכיחים יותר ויותר בחברות ההייטק, מכיוון שהארגונים מנסים לעצב מחדש את סביבת העבודה כדי להטמיע את הטכנולוגיה.
בחברת Lightrun, למשל, יצרו קבוצה ייעודית בשם AI Lab. "הקבוצה הזאת יודעת לזוז בסייקלים מאוד מהירים. חיברנו את המהנדסים ישירות ללקוחות", מסביר אילן פלג, מייסד ומנכ"ל החברה. "רצינו להתאים את עצמנו לקצב של ה-AI, ולכן אי אפשר להסתמך רק על תהליכי פיתוח פנימיים שמשתמשים ב-AI, אלא צריך גם לזהות בעיות וצרכים אצל קהל הלקוחות בזמן אמת". האנשים בקבוצה היו כולם מפתחים שעבדו בצוותי הפיתוח של החברה ועברו עכשיו למודל עבודה חדש. "ה-AI הוא מדהים ומאפשר לזוז מהר אבל אם אתה לא סוגר את הלופ ומקבל פידבק מהיר, אתה יכול לייצר קוד - אבל לא תדע אם זה הקוד הנכון שפותר את הבעיה. המשמעות היא שבמקום תהליך פיתוח קלאסי שעובר דרך אפיון בקבוצות גדולות מהנדסי ה-AI Lab מזהים בעצמם את הבעיות אצל הלקוחות, מפתחים פיתרון בעזרת AI, מקבלים פידבק, והכל קורה מאוד מהר.
אבל השינוי בארגון לא נעצר בקבוצה ה-AI Lab, אומר פלג. "הארגון פנימית השתנה לחלוטין. לקחנו את הארגון ויצרנו קבוצות אוטונומיות שלכל קבוצה יש מנהל פרויקט צמוד ליעדים. במקום היררכיה כבדה, אנחנו מחברים קבוצת פיתוח ישירות ללקוחות". המטרה, לדבריו, היא להיות AI Native ככל הניתן.
ב-Evinced הקימו צוות שנקרא AI DevEx, שאחראי על חוויית הפיתוח ב-AI. "התפקיד שלהם הוא להתעסק בתשתיות ובכלים שיהפכו את המפתחים להרבה יותר יעילים תוך שימוש ב-AI", מסביר בן ברכה, CTO של החברה, שמפתחת כלי תוכנה להטמעת נגישות דיגיטלית באפליקציות ווב ומובייל. "בסוף לקחנו כמה ראשי צוותים פנימיים ועוד אנשי מפתח בארגון ואמרנו להם שהמטרה היא לראות איך מקדמים את הארגון בעזרת הכלים האלו, לעשות מעקב צמוד ולמדוד את זה על ידי עלויות מול קצב הפיתוח".
הוא מדגיש שזה לא תפקיד זמני ושהטמעת ה-AI לא הובילה לצמצום כוח אדם בחברה. "ההטמעה הזאת לא תיגמר. אתה חייב זרוע ארוכת טווח שתתאים את המוצרים והכלים בקצב שבו הטכנולוגיה משתנה. אנחנו צריכים אנשים שקוראים, לומדים ודוחפים את הארגון כל הזמן קדימה וכל הזמן נמצאים בחזית הטכנולוגיה. למדנו לעבוד טוב יותר בזכות ה-AI. הבנו שאפשר לעשות יותר בפחות מאמץ".
"הצהרת כוונות של הארגון"
בחברת הסייבר Axonius עבר לאחרונה מיכאל גרשטיין מתפקיד של מנהל צוות פיתוח לתפקיד החדש של דירקטור הנדסה ומוביל תחום ה-AI. הוא מתאר את המעבר הזה כשינוי תפיסתי בארגון. "המעבר מתפקיד ניהול פיתוח קלאסי להובלת תחום ה-AI הוא ממש הצהרת כוונות של הארגון. בחברת סייבר שמונה מאות עובדים לא יכולנו להסתפק במצב שבו האימוץ של הכלים הללו מתבצע באופן מבוזר, כשכל עובד או צוות פועלים בנפרד ומסגלים לעצמם הרגלי עבודה וכלים שונים. המטרה הייתה לייצר אסטרטגיה אחידה, מנוהלת ותחת מדיניות ברורה, שהופכת את הבינה המלאכותית לחלק אינטגרלי מה-DNA של החברה, לא רק במוצר שאנחנו מפתחים עבור הלקוחות, אלא בלב שיטות העבודה הפנימיות שלנו".
והשינוי הזה מתרחש בכל המחלקות בארגון, לא רק בפיתוח. "לא משנה באיזו מחלקה נתמקד, הנדסה, HR או שיווק, נמצא הזדמנויות להאצת תהליכים בעזרת AI, וזה מרתק לראות את מנעד התגובות. בצד אחד יש את המאמצים המוקדמים שמתנפלים על הטכנולוגיה בהתלהבות ומחפשים איפה היא יכולה לשחרר מהם עבודה סיזיפית, ומולם את אלו שצריכים יותר זמן כדי לעכל את השינוי".
זו הסיבה, לדבריו, שהתפקיד שלו הוא לא רק טכני: "התפקיד שלי ושל הצוות הוא לא רק להטמיע כלים מתקדמים ומערכות, אלא לנהל את השינוי התרבותי הזה. אנחנו שם כדי להראות ש-AI הוא לא איום על התפקיד, אלא מכפיל כוח שמאפשר לעובדים ולאנשי המקצוע שלנו להתמקד ביצירתיות ובפתרון בעיות מורכבות. בסופו של יום, החדשנות האמיתית נמדדת ביכולת של האנשים בשטח לאמץ את הכלים האלה".
המסר של גרשטיין מתכתב עם אחד הממצאים המרכזיים בדוח של מיקרוסופט: כשמנהלים מדגימים שימוש ב-AI בעצמם ויוצרים מרחב בטוח לניסויים, העובדים מדווחים על קפיצה משמעותית בערך הנתפס של ה-AI ובאמון בו.
"כל עובד חייב להשתמש בכלים"
אחד התפקידים המעניינים שצומחים בארגונים הוא "שגרירי AI", עובדים מתוך הצוות שמובילים הטמעה. בחברת הסייבר סמפריס (Semperis), למשל, בנו מודל משולב. "אנחנו דורשים מאנשים להכיר את הכלים, להשתמש בהם, ואנחנו מכשירים אותם לכך", אומר מתן ליברמן, מייסד משותף ומנהל הפעילות בישראל. "יש לנו מחלקת ייעודית לכך, אנשים שזו ההתמקדות שלהם, ניהול הטמעה ושיפור של כלי AI בתוך הארגון. במחלקות הגדולות יש לנו גם אנשים מתוך המחלקה עצמה שזו האחריות שלהם לבחון כלים נוספים ולהטמיע אותם".
מבחינתו אין בכלל שאלה לגבי השימוש בכלי AI."כולם מסתכלים על AI כמשהו שבא להחליף עובד. אנחנו מסתכלים על זה אחרת. היום כל עובד חייב לעשות שימוש בכלים שיש לנו, וזה נותן לנו קפיצה מאוד משמעותית בתפוקה וביכולת לדלוור". מה שמייחד את התהליך אצלם הוא שהוא מוסדר ומגיע 'מלמעלה'. "התהליך הוא קודם כל לבדוק את הצורך ואת היכולות של המוצר. אחרי זה אנחנו הולכים לבדיקת אבטחת מידע, צוות שלם שלוקח את המוצר, בודק איפה המידע יושב, מערכות הרשאות, האם אפשר למחוק את המידע, האם זה On-Premise ועוד המון דברים שאנחנו בודקים. ברגע שזה עובר אנחנו מכניסים את זה קודם כל לשגרירים שמתחיל לשחק ובודקים את היכולות והערך. משם זה עובר לרוב האנשים בתוך המחלקות, שהם הצרכנים של המוצרים האלה", הוא אומר.
אבל השלב הקריטי לדבריו הוא המדידה השיטתית של ביצועי כלי ה-AI בארגון. "אנחנו מודדים את כל המערכות, כמה זמן זה חוסך, כמה אנחנו משתמשים ואנחנו רואים שזה מעלה באופן משמעותי את התפוקה לעובד". כדוגמה הוא מספר על כלי AI שפותח בארגון, מעין צ'אט GPT שמחובר למערכות הארגוניות ועובד בהתאם להרשאות של כל עובד. "זה נותן לנו את היכולת לעבוד עם המידע הארגוני הפנימי בכל המחלקות".
ב-2023 טבע פרופ' קארים לאחאני מבית הספר למנהל עסקים בהרווארד את אחת מאמרות ה-AI המצוטטות ביותר: "AI לא יחליף את העובדים אבל עובד שמשתמש ב-AI יחליף עובד שלא משתמש ב-AI. שלוש שנים אחר כך, נראה שהאמירה המעודכנת היא: ה-AI לא יחליף את העובדים, הוא יחליף את הארגונים שלא יודעים לנוע איתו קדימה.
