פרק 66 פרונטאנד ומהפכת ה AI

אז הגענו למשרדי חברת Sela לדבר עם אסף עמרן,על מהפכת ה-AI בפיתוח תוכנה.אסף, CTO בחברת Sela ב-6 השנים האחרונות,עם מעל 20 שנות ניסיון בפיתוח וניהול. חברת סלע מפעילה חטיבות ענן, בית תוכנה ומכללה טכנולוגית. על מה דיברנו בפרק...💡 איך AI משנה את יום-היום של CTO: עבודה במקביל מול מספר סוכנים אוטונומיים (אפילו מהסמארטפון) ופיתוח סוכן אישי לסיכום והכנה לפגישות.💡 פרדוקס הפרודוקטיביות והאותנטיות: למה ה-AI גורם לנו לעבוד אינטנסיבי יותר במקום פחות, ואיך שומרים על קול ותוכן אנושי אותנטי.💡 מעבר מ-Copilot ל-SDLC 2.0: מדוע מדידת AI לפי "שורות קוד" היא שגיאה אסטרטגית, ואיך מייעלים את כל קו הייצור של התוכנה מקצה לקצה.💡 מפעל הסוכנים האוטונומי בפועל: תהליך מקצה לקצה שבו סוכן AI מנתח דרישת לקוח, חותך ל-User Stories ב-Jira, כותב דיזיין, לוגיקה ו-Unit Tests.💡 הכרח הבקרה האנושית (Human-in-the-Loop) והאבטחה: למה חייבים ארכיטקט בשערי בקרה קריטיים, ואיך עוברים משימוש לא מבוקר (Shadow AI) לפתרונות Enterprise מאובטחים.💡 AIOps ומערכות Self-Healing: סוכני AI שמזהים תקלות וזליגות זיכרון בפרודקשן בזמן אמת, חוקרים את סיבת השורש ומכינים תיקון.💡 איך למדוד ROI אמיתי: ניתוח הצלחה לפי מדדים היקפיים של זמן, עלות ואיכות המוצר מקצה לקצה, ולא רק לפי מהירות כתיבת הקוד.💡 עתיד המפתחים והצוותים: המעבר של מפתחים לתפקיד "ארכיטקטים של אוטומציות" וההבנה שהגורם האנושי הוא צוואר הבקבוק המרכזי באימוץ.

אז הגענו למשרדי April ופגשנו את רומן,כיום VP R&D בחברה.את דרכו המקצועית החל בשירות ביחידת ממר"ם,אחר כך עבד בחברה לפיתוח אפליקציות כ-CTO, בהמשך הוביל סטארט-אפ בתחום המוזיקה שנמכר לחברת Deezer, ואפילו עבד כשנה וחצי ב Waze.כיום רומן מוביל את מערך הפיתוח והטכנולוגיה ב-April, המפתחת תשתית Embedded Tax מתקדמת לשוק האמריקאי.אז על מה דיברנו?מה זה Embedded Tax ומודל ה-B2B2C של April: איך מנגישים שירותי הגשת מיסים מורכבים בתוך האפליקציות של בנקים, מוסדות פיננסיים וחברות פינטק, והופכים תהליך מסורבל של שעות רבות של עבודה לסיכום קצר של 20 דקות.האתגר המורכב של דיני המס בארה"ב: התמודדות עם מעל מיליון חוקי מס ברמה הפדרלית, הסטייטית (50 מדינות) והעירונית, לצד שינויי רגולציה וחוקים שמתעדכנים מדי שנה.ארכיטקטורת מנוע המס (Tax Engine): איך בונים מנוע חישוב דטרמיניסטי המשלב לוגיקות מורכבות, עבודה לצד מומחי מס וכללי AI, ואיך הצוות כותב את המנוע עד להגעה לאיזון מדויק בין ביצועים ליציבות.סיזונליות חריפה ועומסי שיא (Scale): ההיערכות לעונת המס האמריקאית (ינואר-אפריל) שבה עשרות מיליוני משתמשים מגישים דוחות, התמודדות עם קפיצות של מיליון משתמשים בשעה אחת, ועבודה במודל של Pre-warming ו-Overscaling במקום הסתמכות חופשית על Auto-scaling בלבד.התרחבות ל-Wealth Management ומוצרים רב-שנתיים: מעבר מהגשת מס עונתית לפיתוח סימולטורים רציפים לאורך השנה (חישובי מיסוי מניות, אופציות והפרשות בשכר), ומתן תובנות פיננסיות מעמיקות לחיתום הלוואות וייעוץ השקעות.איך מגיעים ל-100% דיוק בחישובים: אבטחת איכות קפדנית בעולמות שבהם אין מקום שטחי לטעות – הרצת מעל 70,000 בדיקות יחידה (Unit Tests), ג'ינרוט אוטומטי של מקרי קצה עם AI, ובדיקות התאמה מול הרשויות של כל מדינה.שילוב AI בתהליכי הפיתוח וה-R&D: איך April משלבת כלי AI בעבודת היומיום (Cursor, Gemini ל-OCR, אוטומציות Slack לזיהוי סיכונים ב-PRs, וסוכן MCP פנימי), תוך שמירה על בקרת איכות אנושית בלוגיקה הקריטית.תפיסת ניהול ואיכות תוכנה: חשיבות הפיתוח המודולרי בשלבים, שמירה על חוויית משתמש הקצה לצד דרישות הלקוח העסקי, והנכונות לזרוק קוד ישן לפח ולבנות מחדש כדי לא להיתקע עם טכנולוגיה מיושנת.

אז בריאקט נקסט נפגשנו גם עם אורי זילברברג, בתפקידו היום VP Product Digital Twin בחברת Buildots.  ב-2018 הוא הצטרף ל-Buildots כעובד והמפתח הראשון בחברה.חברת Buildots מביאה טרנספורמציה דיגיטלית ובינה מלאכותית לענף הבנייה.על מה דיברנו בפרק?המסע האישי והמעבר מסייבר לבנייה: אורי משתף ברקע שלו מ 8200, בהחלטה לחפש אימפקט בעולם, ובבחירה להצטרף ל-Buildots כעובד הראשון.מה Buildots עושה וכיצד היא משנה את ענף הבנייה: פתרון טכנולוגי לפרויקטי ענק העושה שימוש במצלמות וידאו ורחפנים כדי לייצר דאטה אובייקטיבי, ולהשוות בין המתרחש בשטח לבין מטרות שונות ולוחות הזמנים.גילוי מוקדם של עיכובים בשטח: איך מעקב מדויק אחרי מאות אלפי רכיבים (משקעים ועד צינורות) מאפשר למנהלי פרויקטים לזהות חריגות בשלב מוקדם ולמנוע עיכובי שרשרת יקרים.טכנולוגיה, AI ופיתוח in-house: פיתוח אלגוריתמים ומודלים לעיבוד תמונה כדי להגיע לרמת אמינות גבוהה, והתרחבות החברה ללמעלה מ-400 עובדים עם מרכז R&D בישראל.העידן החדש של Product Engineering וטשטוש הגבולות: השינוי בתפקידי הפיתוח, המוצר והעיצוב בעקבות כלי AI, המעבר לעבודה בסקואדים דינמיים, והחשיבות של גמישות ויכולת הסתגלות מהירה.החיפוש אחר עובדים "אג'נטיים": למה כישורי קוד טהורים הפכו לפחות קריטיים, ומהי תחושת המסוגלות והאחריות ההיקפית שמחפשים כיום בגיוסים, כולל נכונות לגייס מועמדים ללא תואר אקדמי.מידול דאטה ומומחיות תוכן: חשיבות מידול הדאטה כנכס ליבתי ("Data is the king"), והשילוב של מהנדסי בנייה ואנשי שטח בצוותי המוצר כדי למדל את העולם האמיתי בדיוק.אימוץ טכנולוגיה בתעשיית ה-Low-Tech והתרחבות: התגברות על סקפטיות בענף, מעקב אחר פרויקטי דאטה סנטרים, והשקת מוצרים המאפשרים לראשונה לייצר בנצ'מרק רוחבי לתעשייה כולה.שקיפות, יחסים בשטח ותקשורת בין גורמים: איך דאטה אובייקטיבי מונע דרמות ומייצר שיתוף פעולה במקום חיכוכים בין יזמים, קבלנים ועובדים, והדגש של החברה על אמינות ועמידה בהבטחות ללקוח.

אז נפגשנו שלושת המוסקטרים,בכנס ריאקט נקסט,לפרק מיוחד וסגירת מעגל מרגשת. אדיר קנדל מפתח פולסטאק ומנהל מנוסה כבר 12 שנים בהייטק הישראלי, הקים לאחרונה את Stellar Code – חברה המשלבת מהנדסי תוכנה חזקים כחלק אינטגרלי מצוותי פיתוח קיימים כדי לעזור להם להאיץ את הפיתוח ולפתור בעיות טכנולוגיות מורכבות.אז על מה דיברנו הפעם...המעבר מפרונטנד להנדסה כוללת: למה העניין בפרונטנד קלאסי יורד בתקופה האחרונה ואיך ה-AI מאפשר להתמקד בפתרון בעיות מורכבות במקום רק בכתיבת קוד.הקמת Steller Code ומעמד המפתח: מדוע מפתחים לא ייעלמו אלא יהפכו למהנדסים המשתמשים ב-AI כדי להסיר את "העבודה השחורה" של כתיבת הקוד.נתוני הפיטורין האמיתיים בהייטק: סקר רשות החדשנות המציג כי רק כ-3% עד 5% מהפיטורין בתעשייה נובעים באמת מאימוץ AI.אינטגרציית AI במיונים: מדוע אדיר דורש ממועמדים להשתמש ב-AI במטלות הבית, ואיך המיקוד עבר לבחינת הבנת הקוד ונימוק הפתרון במקום כתיבתו מאפס.ה"ארנס" (Harness) בפיתוח: המונח החדש שמתאר את שילוב מודל ה-AI עם הכלים, הפלאגינים והסביבה האישית שהמפתח בונה לעצמו.מודל עבודה מול הלקוחות: מדוע סטלר קוד נמנעת ממודל בית תוכנה מסורתי ומתמקדת בחיזוק צוותי סטארטאפ קיימים (במיוחד סביב גיוס Round A).ג'וניורים בתעשייה כיום: המלצה לדריסת רגל ראשונית בבתי תוכנה, עליית תפקידי ה-FDE (Forward Deployed Engineer), והחשיבות של פירוק בעיות ושאילת שאלות נכונות (למשל עם "GrillMe").יצירת תוכן ואותנטיות בלינקדאין: הניסיון לבנות סוכן AI לכתיבת פוסטים ב-Cursor, וההבנה שרק תוכן שנכתב ידנית שומר על אותנטיות ומביא תוצאות אמיתיות.אימוץ AI וכלים מועדפים: נתון האימוץ הפסיכי בארץ (כ-90%) בקרב מפתחים, ועבודה שוטפת עם Cursor ומודלים מובילים.

אז הגענו לכנס React Next 2026 ולסדרת פרקים מיוחדת.בפרק הראשון בסדרה,ישבנו עם עמית שין,מפתח ותיק.לאחר כעשור כמפתח בקנד ופול סטאק, הוא בחר ב-2019 להתמקד בפרונטנד – תחום שהוא רואה בו אתגר מקצועי עצום לא פחות מעולמות השרת. עמית ידוע בקהילת המפתחים וההיטק,בזכות היכולת שלו לדחוף את גבולות הטכנולוגיה, ובמיוחד בעבודות ה-CSS והאנימציות המורכבות שלו, שמוכיחות שפרונטנד הוא הרבה יותר מרק "לבנות קומפוננטות".אז על מה דיברנו הפעם?המעבר מהבקנד ל"תור הזהב" של הפרונטנד: למה אמית החליט להתמקד דווקא בצד הלקוח ומהם האתגרים האמיתיים שרבים נוטים לזלזל בהם.הפרונטנד בעידן ה-AI – עזרה או מכשול? האם ה-AI באמת מייעל את העבודה, או שהוא בעיקר מאיץ את יצירת החוב הטכנולוגי שכולנו נצטרך לשלם עליו אחר כך.האחריות המקצועית של המפתח: למה התפקיד שלנו היום, יותר מתמיד, להנחות את ה-AI ולוודא שהקוד שנוצר הוא נגיש, רספונסיבי ובעל ארכיטקטורה נכונה.המחיר העסקי של קיצורי דרך: הסכנות המשפטיות והכלכליות של הזנחת נגישות וחוויית משתמש, וסיפורים מהשטח על חברות שנעצרו בגלל תביעות ענק.בועת ה-AI וה-ROI: האם חברות הענק באמת רואות תוצאות מההשקעות המטורפות בטוקנים, ולמה חלק מהן כבר מתחילות לחשב מסלול מחדש.חוויית משתמש (UX) כמעוז האחרון: מדוע AI יכול לכתוב קוד שעובד, אך עדיין לא מסוגל להבין אמפתיה אנושית או את ה"תסכול" של משתמש מול ממשק לא נוח.העתיד של המקצוע: האם אנחנו בדרך למודלים מקומיים וזולים יותר, ואיך נשארים רלוונטיים בעולם שבו כל יומיים יוצא כלי חדש.טיפים למנהלי פיתוח ומפתחים: איך לאמץ את המהפכה בלי לאבד את הראש (ואת איכות הקוד) בתוך ההייפ.האם המקצוע שלנו באמת עומד להיעלם, או שאנחנו פשוט עוברים עוד מהפכה בדרך לשלב הבא?

הגענו למשרדי Copperhelm המגניבים לשיחה עם רומן לבונסקי, CTO ושותף-מייסד של החברה.רומן וותיק בתעשיית הפיתוח עם מעל 20 שנות ניסיון, החל מימי ה-386, דרך תפקידי פיתוח ב-IBM ו-ironSource ועד לניהול R&D בסטארטאפים בעולמות הקוברניטיס.חברת Copperhelm היא חברת סייבר מסוג AI-first, המגדירה מחדש את תחום אבטחת הענן בתחום שנקרא היום Agentic Cloud Security. החברה מפתחת מערכת סוכנים שמתפקדת כ"מהנדסי סקיוריטי סניורים", החוקרים ומאמתים חולשות בענן באופן אוטונומי ומבוסס ראיות.על מה דיברנו?הקמת יחידת מילואים טכנולוגית: איך רומן ושותפיו הקימו בשיא המלחמה יחידה המאפשרת לאנשי הייטק לתרום במקצועם האזרחי (פרודקט, פיתוח) בתוך זרוע היבשה.המעבר מסריקות סטטיות לסוכנים אוטונומיים: מדוע גישת התיעדוף הישנה (Critical/High/Medium) כבר לא מספיקה בעולם שבו תוקפים משתמשים ב-AI כדי לייצר שרשראות תקיפה מורכבות.מאחורי הקלעים של ה-Agentic Stack: הבחירות הטכנולוגיות הלא שגרתיות של Copperhelm – מדוע הם העדיפו את ה-SDK של AWS ו-Temporal על פני פריימוורקים פופולריים כמו LangChain.ארכיטקטורת הסוכנים: פירוט של "ריקוד" שבעת הסוכנים (4 חוקרים, 2 מאמתים ומסכם אחד) ואיך הם שואפים לאפס "הזיות" באמצעות אימות מבוסס ראיות.מהפכת הפיתוח בתוך ה-R&D: איך נראה צוות שבו אף אחד לא כותב קוד ידנית? המעבר מ-Cursor ל-Claude Code והשינוי בתרבות העבודה כשתהליכים שהיו לוקחים ימים מסתיימים בדקות.בדיקות ואיכות בעולם לא דטרמיניסטי: איך בונים תשתית אבולואציה המשתמשת ב-LLM-as-a-judge כדי לוודא ששינויי פרומפטים לא פוגעים בתוצרי המערכת.עתיד תפקיד המפתח: המעבר מ"כותב קוד" ל-Feature Owner שמנהל דומיין שלם מקצה לקצה, והצורך החדש ביכולות הבנה מערכתיות ופרודקטיביות.נבואות לעולם הסייבר: מדוע ההגנה קשה יותר מהתקיפה ואיך ארגונים חייבים להגיב לאיומים בזמן אמת באמצעות כלים אוטונומיים.

הגעתי למשרדי LightRun לשיחה עם חן אפרמן, Senior Product Manager, ומאור יפה, ראש צוות AI Engineering בחברה. יחד הם שיתפו כיצד השימוש בכלי AI והמעבר למבנה ארגוני חדש שינו לחלוטין את הדרך שבה הם בונים מוצרים.על מה דיברנו בפרק?המעבר למודל הסקוואדים החדש: מדוע לייטרן נפרדה מהחלוקה המסורתית לצוותי R&D ומוצר נפרדים, ואיך המבנה החדש מגביר את האחריות של המפתחים על התוצאות העסקיות והביזנס.מותו של ה-Hand-off: כיצד המפתחים הפכו למעורבים ישירות באפיון ובשיחות עם לקוחות, ואיך חן, כמנהלת מוצר, רואה בזה ברכה המאפשרת לה להתמקד באסטרטגיה עסקית ובזיהוי הזדמנויות חדשות.פיתוח במהירות ה-AI: איך שימוש בכלים כמו Claude ו-Cursor מאפשר לקצר זמני פיתוח של פיצ'רים משמונה שבועות לספרינט וחצי, ואיך בונים מוצר שמאפשר "ניסוי וטעייה" מהירים מול הלקוחות.חוויית משתמש (UX) בעידן הסוכנים: האתגר שבפיתוח ממשקים למפתחים בתוך ה-IDE, והמעבר מפיתוח עבור בני אדם לפיתוח עבור Coding Agents דרך פרוטוקולים כמו MCP.תרבות של דוגפודינג (Dogfooding): איך הצוות משתמש במוצר של עצמו כדי לדבג את המערכת, וכיצד זה מחליף לעיתים את בדיקות ה-QA המסורתיות בעולם הלא-דטרמיניסטי של ה-AI.ניהול מבוסס אימפקט: הטקסים השבועיים החדשים שבהם כל הצוות בוחן מטריקות עסקיות (כמו כמות משתמשים ושותפי עיצוב) במקום רק לעבור על ה-Roadmap.מבט לעתיד: האם בעוד חמש שנים נראה מיזוג מלא בין תפקידי המפתח ומנהל המוצר? חן ומאור משתפים בתובנות שלהם על חשיבות ה-"Product Taste" למפתחים והמעבר של אנשי המוצר לעולמות ה-Business.לגמרי נוצרה שיחה על הדינמיקה המשתנה של עולם הטכנולוגיה ועל הדרך שבה לייטרן מגדירה מחדש את המושג "צוות פיתוח מודרני".

הגענו להתארח במשרדי חברת Earnix בבורסה ברמת גן. לדבר עם יעקב כהן, VP Engineering בארניקס, דמות מוכרת בתעשייה עם ניסיון של כ-30 שנה. יעקב עבר בתפקידי ניהול פיתוח וארכיטקטורה מגוונים, וב-7 השנים האחרונות הוא מוביל פיתוח בארניקס, תוך התמקדות בעולמות ה-AI והאנליטיקה.על מה דיברנו בפרק?המהפכה בעולם הביטוח: איך ארניקס משתמשת ב-AI כדי לעזור לחברות ביטוח שמרניות לקבל החלטות טובות יותר בתמחור, חיתום ופרסונליזציה.AI כטרנספורמציה ארגונית: למה אימוץ AI הוא קודם כל אתגר פסיכולוגי ותרבותי ולא רק טכנולוגי, ואיך מתמודדים עם החשש של מפתחים מהחלפתם על ידי המכונה.סוכני שינוי והכשרה מעשית: המודל של ארניקס להטמעת הכלים דרך "סוכני שינוי" בתוך הצוותים ויוזמות כמו ה-First Day AI – וורקשופים שבועיים שמעבירים העובדים עצמם.מדידת פרודוקטיביות בעידן החדש: המעבר ממדידת שורות קוד למדדים של Engineering Experience ואיך מודדים את הערך המוסף של הזמן שהתפנה למפתחים.GenAI בפרודקשן: איך משלבים בינה מלאכותית יוצרת בתהליכים קריטיים כמו ניקוי דאטה וחיתום, תוך שמירה על תוצאות דטרמיניסטיות ועמידה ברגולציה קפדנית.עתיד מקצוע הפיתוח: איך משתנה הגדרת התפקיד של המפתח – מפחות כתיבת קוד ליותר תכנון, ארכיטקטורה ובעלות (Ownership) על המוצר.גיוס עובדים 2026: מה ארניקס מחפשת אצל מפתחים חדשים וג'וניורים, ולמה הבנה בסיסית ב-LLM הפכה לדרישת סף.

הגענו להתארח במשרדי lool ventures לשיחה מרתקת עם יניב גולן, שותף מייסד בקרן lool ventures,ויזם ותיק שחי את עולם התוכנה, עוד משנות ה-80 המוקדמות. יניב, שהתחיל כילד שלומד תכנות עצמאית מספרים שהוזמנו מארה"ב, עבר דרך יחידת הלוויינות 9900, הקים ומכר את חברת Yedda ל-AOL, והיום הוא משלב בין עולם ההשקעות לבין פיתוח כלים טכנולוגיים מתקדמים מבוססי AI.אז על מה דיברנו?מהפכת ה-AI Skills: מה זה בכלל "סקיל", איך הוא מזקק ידע ותהליכים לכלי עבודה, וכיצד נוצר סטנדרט אוניברסלי לאריזת ידע עבור מודלי שפה.פרויקט Founder Skills: הצגת חבילת סוכני AI בקוד פתוח (Open Source) שנועדה לעזור ליזמים לצמצם את פערי הידע מול משקיעים ולהגיע מוכנים יותר לגיוס.סימולציה של ועדת השקעות: איך ניתן להשתמש ב-Sub-agents כדי לקבל פידבק אובייקטיבי משלושה פרסונות של משקיעים (החזיונר, האופרייטור והאנליסט).ניתוח שוק ופיננסים: שימוש בקוד דטרמיניסטי בתוך סקילים כדי לבצע Market Sizing (TAM/SAM/SOM) מדויק ולנתח מודלים כלכליים ללא הזיות של ה-LLM.מיצוב תחרותי: כיצד סוכן AI יכול לעזור ליזם למצוא מתחרים "נסתרים" ולבנות מפת תחרות שתהיה משכנעת ומבוססת מציאות.עתיד עולם העבודה: המעבר לעידן של "עובדים דיגיטליים" המוגדרים על ידי אוספי סקילים, והצורך של כולנו להסתגל לקצב שינויים אקספוננציאלי.טיפים טכניים לבניית סקילים: למה כדאי להעביר לוגיקה לקוד (Scripts/CLI) ואיך להתגבר על מגבלות ה-Context Window של מודלים כמו קלוד.

אז נפגשתי עם אלעד נחמיאס,דמות ותיקה ומוערכת בתעשיית ההייטק הישראלית, עם ניסיון של כ-25 שנים שמתחיל עוד לפני השירות הצבאי. לאורך הקריירה שלו עבד בחברות ענק כמו Retalix, Amdocs ו-Verint, והיה מהחלוצים בחברת Payoneer.כיום אלעד בתפקיד CTO בחברת Bridgewise, מוביל את המהפכה הטכנולוגית שמשלבת בין עולם שוק ההון ל-Generative AI, במטרה להנגיש אנליזה מקצועית לכל משקיע בכל מקום בעולם.על מה דיברנו בפרק?בשיחה מרתקת שעברה בין הטכנולוגיה העמוקה שמאחורי המנוע של Bridgewise לבין העתיד של עולם הפיננסים...האבולוציה של הנגישות לשוק ההון: איך המידע הפך מנחלתם של בנקים בלבד לנגיש לכל משתמש דרך הסמארטפון, וכיצד העשור הבא יתמקד במעבר לממשקי שיח (Conversational AI).מה זה בכלל Bridgewise? המשימה לספק אנליזה פונדמנטלית מפורטת על כל מניה ונייר ערך בעולם, בכל שפה, ובצורה שמותאמת גם למשקיע המקצועי וגם למשקיע המתחיל.היבטים רגולטוריים: סיפורה של החברה הראשונה בעולם שקיבלה אישור רגולטורי לספק ייעוץ השקעות מבוסס AI להמונים.סיפור ההצלחה ביפן: המעבר של המחסום הפסיכולוגי מול הבנקים היפניים הסטריקטייים, וההצלחה של שילוב ה-AI שהוביל לעלייה משמעותית בטרפיק ובמסחר.Bridget – סוכנת ה-AI החכמה: היכרות עם המוצר שמאפשר למשקיעים לשאול שאלות חופשיות על דוחות כספיים, דיבידנדים וסיכונים, ולקבל תשובות אמינות תוך שניות.איך נלחמים בהזיות (Hallucinations)? צלילה טכנית לשיטת ה-"פינצטה" שפיתחו ב-Bridgewise כתחליף ל-RAG הסטנדרטי, כדי להבטיח אמינות בנתונים פיננסיים רגישים.הארכיטקטורה שמאחורי הקלעים: שימוש ב-19 סוכנים שונים, עבודה עם מודלים כמו Gemini ו-GPT-4, וניהול 14 אזורים (Regions) במקביל כדי להשיג ביצועים ומהירות אופטימלית.חוויית פיתוח בעידן ה-AI: אלעד משתף מדוע הוא מדמה את ה-AI ל"סכין יפנית" – כלי עוצמתי אך מסוכן בידיים של מפתחים לא מנוסים, ואיך נכון לשלב אותו בתהליך העבודה מבלי להפוך ל"עצלנים".עתיד ההשקעות: האם נגיע לניהול תיקים אוטונומי לחלוטין ואיך ייראו שירותי הבנקאות שלנו בעוד עשור.טיפ זהב: העצה של אלעד למפתחים שרוצים להיכנס לעולמות של מוצרים מורכבים ורגישים המשלבים AI.