הטעות האסטרטגית שרוב המנהלים עושים כרגע עם GenAI
מאז ש-GenAI פרץ לחיינו, רוב הדיונים בעולמות הטכנולוגיה התמקדו ביכולת של בינה מלאכותית לייצר קוד. מנהלים רבים בארגונים שוקלים או כבר החלו לאמץ את הכלים הללו, מתוך תפיסה שהרווח המרכזי הוא שיפור הפרודוקטיביות של המפתחים: הם יכתבו קוד מהר יותר, ואנחנו נספק יותר פיצ'רים בפחות זמן. זוהי הסתכלות חשובה, אך היא מייצגת טעות אסטרטגית יקרה.
ההתמקדות הבלעדית בכתיבת קוד היא כמו לקנות סמארטפון משוכלל רק כדי להשתמש במחשבון. מנהלים שמודדים את הצלחת ה-AI בארגון שלהם רק לפי "שורות קוד" או "מהירות פיתוח" מפספסים את המהפכה האמיתית: היכולת של AI לשנות ולשדרג את כל תהליך פיתוח התוכנה מקצה לקצה (E2E), ובהמשך, כל תהליך עסקי בארגון.
הערך האמיתי אינו טמון רק בביצוע משימה בודדת מהר יותר, אלא בשימוש ב-AI כסוכן (Agent) אוטונומי שמסוגל לנהל תהליכים שלמים. בסדנאות שאני מעביר למנהלים ולמפתחים, אנו מדגימים בדיוק את התהליך הזה. במקום להתחיל עם כתיבת קוד, אנחנו מתחילים עם רעיון עסקי מעורפל.
במקום שצוות שלם יבזבז שעות בדיונים, אנו מבקשים מ-AI לזקק את הרעיון למפרט טכני, לכתוב סיפורי משתמש (User Stories) ברורים, ואפילו לפרמט אותם כקובץ CSV ולהעלות אותם אוטומטית ככרטיסיות לפרויקט Jira שלנו. עוד לפני שנכתבה שורת קוד אחת, כבר חסכנו ימים של תכנון ותיאום.
משם, אנחנו עוברים לסביבת הפיתוח (IDE). סוכן AI שביצע אינדוקס (Indexing) לכל מאגרי הקוד שלנו, מבין את ההקשר של הפרויקט, ומסוגל לבנות עבורנו את שלד האפליקציה, לכתוב את הלוגיקה העסקית, וחשוב מכך – לכתוב גם את בדיקות היחידה (Unit Tests) עבור אותו קוד.
היכולת הזו מגיעה לשיא כשנפתח עלינו באגים ב-Jira (גם פה צוות הבדיקות משתמש ב AI לפתיחת הבאגים). הסוכן מזהה את הבאג, קורא את התיאור, מאתר את הבאג בקוד, מציע תיקון, כותב בדיקה שמוודאת שהוא לא יחזור, מבצע Push ל-GitHub, ומעדכן את הכרטיסייה ב-Jira לסטטוס "בוצע" כולל תיאור מפורט.
זוהי כבר לא רק "כתיבת קוד", זוהי אוטומציה של תהליכים שלמים. התפיסה הזו, של שימוש ב-AI לניהול תהליכים מקצה לקצה, אינה מוגבלת כלל למחלקת הפיתוח. מנהל שרואה את הפוטנציאל הזה, יבין מיד שניתן ליישם אותו בכל מקום.
במקום לבקש ממחלקת הכספים דו"ח הוצאות רבעוני, ניתן להפעיל סוכן AI שינתח את כל ההוצאות מול התחזיות, יזהה אנומליות, ויכתוב תקציר מנהלים עם המלצות לפעולה עבור ה-CFO. במקום שמחלקת הרכש תעבור ידנית על חוזים, סוכן AI יכול לסרוק את כל חוזי הספקים, להשוות תנאים ומחירים, ולסמן אוטומטית חוזים שמגיעים למועד חידוש.
כאן אנחנו מגיעים לנקודה החשובה ביותר, למיינדסט החדש שמנהלים וארגונים חייבים לאמץ: חשיבת "AI-First". המסר שלי לכל מי שאני פוגש הוא פשוט: עבור כל משימה שעומדת בפניך, קטנה כגדולה, עצור ותשאל את עצמך קודם כל: "איך אני יכול להיעזר ב-AI כדי לבצע אותה?". זה נכון לכל עובד, בכל מחלקה. לפני פגישה חשובה עם ההנהלה, במקום לפתוח מצגת ריקה, בקש מ-AI: "נתח את חמשת הדו"חות האחרונים של הצוות שלי ואת שלושת המיילים האחרונים מהמנכ"ל, נסח לי שלוש נקודות מרכזיות שאני חייב להציג בפגישה, וגם ציין אילו שאלות המנהל יכול לשאול אותי במהלכה".
מנהלים שממשיכים לראות ב-AI רק כלי לשיפור פרודוקטיביות בכתיבת קוד, יישארו מאחור. המנצחים האמיתיים יהיו אלו שיבינו שהם קיבלו לידיהם "מוח" אוניברסלי שיכול ללמוד ולשפר כל תהליך בארגון. השאלה אינה עוד האם AI יכול לעזור, אלא איך אנו רותמים אותו כדי לחשוב מחדש על כל מה שאנו עושים.
אסף עמרן הוא CTO בחברת Sela, ספקית גלובלית מובילה של שירותי ענן ו-AI
