שלושה דברים שלא ישתנו בעידן AI
קל לחשוב שהכול משתנה לנגד עינינו. נראה שבכל שבוע יוצא לעולם כלי AI חדש שעושה משהו שלא יכולנו אפילו לדמיין לפני עשור. הפוטנציאל של טכנולוגיית ה-AI לחולל זעזוע עמוק (Disruption) בתעשיות שלמות לא פוסח גם על עולם הפיתוח. אם עד לפני שנתיים כולם דיברו על "כלי עזר" שמסייעים לאיש התוכנה לכתוב קוד ולבדוק אותו בזמן אמת, הדור האחרון של כלי ה-AI מאפשר גם למי שלא יודע לכתוב שורת קוד אחת לבצע עבודות פיתוח על גבי תוכנות קיימות. הטכניקה הזו, שמכונה Vibe Coding וצוברת תאוצה בעולם, יוצרת מצד אחד דמוקרטיזציה של הידע, בכך שהיא מנגישה את עולם הפיתוח כמעט לכל אדם עם חיבור אינטרנט וידע סביר באנגלית. מצד שני, מדובר באירוע ששולח גלי הדף שמכים בכל התעשייה שלנו: אם המכונה עושה את העבודה בשבילנו, האם אנחנו עדיין צריכים מהנדסים?
אם נבחן לאורך ההיסטוריה איך העולם הגיב להמצאות פורצות דרך שחוללו מהפיכה בקרב תעשיות קיימות, אפשר לזהות דפוס קבוע: התנגדות ראשונית, מלווה בחשש להשלכות ההמצאה הזו על שוק העבודה ואפילו על החברה האנושית כולה – שהפכה במהרה לאימוץ רחב של ההמצאה והסתגלות של העולם לטכנולוגיה החדשה. מקצועות מסוימים שהפכו ללא רלוונטיים נכחדו, מקצועות אחרים נוצרו יש מאין, והחברה והעולם העסקי ככלל הרוויחו מכך. רבים מעובדי הטק כיום חוו על בשרם את מהפיכת האינטרנט בראשית שנות האלפיים ומהפיכת הסמארטפונים כמה שנים לאחר מכן. מהפיכת ה-AI עמוקה ורחבה יותר, ופוטנציאל ההשפעה שלה על האנושות כולה משמעותי יותר, אבל גם כשמדובר בטכנולוגיה באמת פורצת דרך, העיקרון המנחה לא משתנה: הערך שמביא אדם ששולט בכלי ה-AI רק הולך ומתחזק.
כשאני עובר בין המשרדים, מצטרף לדיונים או עוצר לשיחה עם מהנדסות ומהנדסים על הדרך, אני רואה איך זה בא לידי ביטוי בפועל. אנשים שמתעניינים במהות, שמבקשים להבין לא רק מה בונים אלא למה. כאלה שמבינים את הקשר בין הטכנולוגיה לצורך האמיתי שעומד מאחוריה. אצלם אני פוגש שוב ושוב שלוש תכונות פשוטות, אבל משמעותיות: הבנה עמוקה של בעיות, סקרנות שמובילה למחקר, ויכולת לנסח רעיון בצורה ברורה ואפקטיבית. דווקא בעידן שבו נדמה שהטכנולוגיה יודעת הכול, אלו הדברים שמבדילים בין מתכנת – למהנדס חושב.
AI יודע לקודד, אבל הוא לא יודע למה ולצורך איזו מטרה. הוא לא מבין אם בקשה מסוימת נובעת מבעיה אמיתית או מהחלטה עסקית שגויה. הוא לא יגיד לך שפיצ’ר מסוים אולי עונה על דרישה, אבל יפגע בחוויית המשתמש. לעומת זאת, מהנדס שבאמת מבין את התמונה הגדולה ואת צרכי הלקוח לא מחכה ל-Jira story – הוא שואל, בודק, מאתגר, ומציע כיוון חדש. לא פעם, הוא זה שמחזיר את השאלה לשולחן – ועוזר לכולם להבין מה באמת צריך לבנות.
ומה שמאפשר את זה יותר מכל הוא מנוע פנימי שקשה ללמד, אבל אי אפשר להצליח בלעדיו: סקרנות. לא מדובר כאן ב-"לרצות ללמוד" באופן כללי. אלא בנטייה הטבעית לא להשאיר סימני שאלה באוויר. לחפור. לפרק. לשאול למה זה עובד ככה – ואיך אפשר לשפר את זה. הטכנולוגיה משתנה במהירות שיא, אבל מי שמסוגל להתמודד עם זה, ולפעמים גם להוביל את זה, הם אותם מהנדסים שלא מפסיקים לחפש.
אבל גם זה לא מספיק. כי בעידן שבו עובדים מול קולגות, מול ממשקים, מול מודלים של GenAI צריך לדעת להסביר את מה שאתה חושב. טוב. בבהירות. במהירות. פרומפט גרוע מייצר תוצאה גרועה. תיעדוף לא חד גורר סבב אינסופי. מי שלא יודע להעביר רעיון נשאר מאחור, גם אם הוא גאון טכנולוגי, ומהנדסים שיודעים לנסח, להבהיר, לתקשר – מגיעים רחוק יותר. מהר יותר.
אז כן, הרבה משתנה. סביבת העבודה בעוד עשור עשויה להיות שונה מאוד מהעולם שאנחנו חיים ועובדים בו היום. אבל מה שלא משתנה זה מה שבאמת חשוב. להבין את הבעיה לפני שרצים לפתור אותה. לרצות לדעת. ולדעת לדבר. שלוש תכונות פשוטות, כמעט שקופות – אבל בעידן של קוד אוטומטי ו-AI בכל מסך, הן אלה שעושות את ההבדל ומפרידות בין מתכנת לבין מוביל אמיתי.
מוטי אליאב הוא מנהל מרכז הפיתוח של Intuit בישראל
