סכנה לעולם הפיתוח: הקוד נכתב במהירות שיא – אבל כל היתר נשאר מאחור
העולם כולו מתרשם ובצדק מהיכולת של כלי AI להאיץ את כתיבת הקוד, כשבתוך שנה עברנו לכתיבת קטעי קוד שלמים בשניות. לאחרונה, מחקר של Stack Overflow מצא כי למעלה מ־70% מהמפתחים משלבים כלים מבוססי AI בעבודתם. מדובר בקפיצה טכנולוגית מרשימה, אך כבכל קפיצה מהירה מדי מישהו נשאר מאחור, ובמקרה הזה, כמעט הכל.
ה־Software Development Life Cycle (מחזור חיי פיתוח תוכנה) השתנה מקצה לקצה בכל הקשור לשלב הכתיבה. קוד שנדרש לו בעבר שבוע פיתוח, נכתב כעת בשעות. אבל שאר שלבי הפיתוח, כמו בדיקות איכות, תהליכי debugging לניפוי שגיאות, CI/CD , monitoring ועוד, נשארו כמעט ללא שינוי. זה יוצר פער מסוכן: הקוד מגיע מהר יותר לפרודקשן, אבל הארגון לא מספיק להבין אם הוא בכלל מוכן לקפיצה הזאת.
הקוד אולי רץ, אבל מי עוקב אחריו?
הבעיה החריפה ביותר היא אובדן ההיכרות עם הקוד. בעבר, מפתח היה כותב את הקוד שלו, שובר את הראש על כל שורת קוד ולוגיקה, וידע בדיוק מה לעשות כשהמערכת נפלה או כשהוא נתקל בבאג חמקמק. היום, כשהקוד מגיע ברובו ממנוע AI, המפתח לעיתים לא מבין לעומק איך הוא עובד, או גרוע מכך, למה הוא לא עובד.
דמיינו מצב שבו מפתחת מבקשת מה-AI agent לכתוב פונקציה שמתממשקת ל-API מסוים. הפונקציה נכתבת, אבל כשמגיע שלב ה-debugging בפרודקשן, והמערכת מגיבה בצורה לא צפויה, היא מגלה שאין לה מושג למה זה קורה. מאחר שהיא לא כתבה את הקוד בעצמה, היא נאלצת לחזור ל-agent שלא בהכרח זוכר את ההקשר, או לנסות לדבג לבד, עם סט כלים שלא התעדכן בקצב בו התעדכן שלב הכתיבה.
בפועל, תהליך כתיבת הקוד אמנם התקצר, אבל כשמתרחשים באגים, ואף פעם לא חסרים כאלה, נדרש זמן רב להבין מה השתבש. תהליך ה-debugging שהיה בעבר תחום של מומחיות, הפך למבוך של reverse engineering. לפי דו"ח של Gartner, משימות debugging ופתרון תקלות בפרודקשן גוזלות כיום כ־40% מזמן צוותי הפיתוח, וככל שנכתב יותר ויותר קוד על ידי AI הבעיה מחריפה ובמהירות.
כתיבת הקוד רצה קדימה, שאר התהליך מדשדש מאחור
מחזור חיי פיתוח התוכנה נשען על איזון בין שלבי הפיתוח השונים. כאשר שלב הכתיבה מאיץ במהירות, אבל שאר השלבים נשארים סטטיים כמעט, האיזון נשבר. ומה קורה כשהקוד יוצא לפרודקשן? מתרחש הקרב האמיתי. בעיות של latency , תקלות edge-case, או קריסות פתאומיות, מתגלות רק כאשר הקוד רץ על דאטה, בתנאים אמיתיים. הכלים הקיימים, כולל מערכות observability מבוססות לוגים ו-Application Performance Monitoring, מספקים תמונה חלקית. חלק מהחברות משתמשות בפתרונות כמו New Relic או Honeycomb, אך גם הם אינם פותרים את הבעיה הבסיסית: חוסר היכולת של מפתח להבין בזמן אמת איך הקוד מתנהג על המשתמשים האמיתיים שלו.
יותר ויותר ארגונים מאמצים כלים המאפשרים debugging ישירות בפרודקשן, בלי לעצור את השירות ובאופן שלא פוגע בביצועים. כלים מהסוג הזה מחברים את המפתחים בחזרה לקוד, גם אם הם לא כתבו אותו מלכתחילה. עם זאת, לא די באמצעים ידניים. כדי לעמוד בקצב ההולך וגובר של כתיבת קוד אוטומטית, גם תהליכים כמו debugging, QA ו-monitoring צריכים לאמץ יכולות מבוססות AI. כך ניתן לייצר המשכיות ריאלית בין מהירות הכתיבה לבין איכות ובקרת הקוד לאורך זמן.
האחריות עוברת למנהלים
הגישה החדשה הזאת דורשת חשיבה מחודשת. לא מספיק "לאמץ AI", צריך להתאים אליו גם את שאר מערך הפיתוח. זה אומר לא רק להשקיע בכלי כתיבה אוטומטיים, אלא גם בכלי monitoring, debugging ו-QA שיודעים לעבוד בקצב החדש. מנכ"לים, סמנכ"לי מוצר ופיתוח ו-CTOs, צריכים לשאול את עצמם: האם הצוותים שלנו יודעים לדבג את הקוד שאנחנו מעלים לפרודקשן? האם יש לנו מספיק נראות על הסביבות פיתוח שלנו? האם אנחנו מתקדמים רק בשלב אחד של הפיתוח, או באמת משדרגים את כל התהליך מקצה לקצה?
היכולת לכתוב קוד במהירות גבוהה היא התקדמות מרשימה, אך מהווה גם סוג של חרב פיפיות. אם לא נטפל בשאר שרשרת הפיתוח, נמצא את עצמנו עם מערכות שאי אפשר לתחזק, תקלות שקשה לאבחן, ומשתמשים שסובלים מהשלכות של קוד "אוטומטי" מדי. על ארגונים להבין שהמפתח להצלחה הוא לא רק קוד מהיר, אלא תהליך שלם שמתאים את עצמו לעידן החדש.
אמיר איש שלום הוא VP R&D בחברת Lightrun
