Tech Radar Voice

מה קורה כשבונים מערכת חדשה ומתקדמת, אבל מגלים שהלקוחות בכלל לא ממהרים לעבור אליה? שי לוי, סמנכ״ל הנדסה בגונג, כבר ראה לא מעט מהפכות טכנולוגיות בשלושים שנות הקריירה שלו, וגם למד בדרך כמה שיעורים שלא מלמדים באף קורס ניהול. בפרק העשירי בסדרת צ׳יף אנג׳ינירינג, ליאור כנפי, מנכ״ל ומייסד טיקל, מארח את שי לשיחה על הדרך שבה הניסיון משנה את קבלת ההחלטות של מנהלי פיתוח, על החשיבות של אמון בין אנשים ועל הצורך להבין את המוצר ואת הלקוחות לפני שרצים לבחור פתרון טכנולוגי. דרך סיפורים מהקריירה שלו, שי משתף מה קורה כשפרויקט שאמור להאיץ את הפיתוח הופך דווקא לעומס על הצוות, איך מקבלים החלטות ארכיטקטוניות כשלא כולם מסכימים, ולמה לפעמים צריך להסתכל על העלות של כל לקוח כדי להבין איפה באמת אפשר לחסוך. השניים מדברים גם על השינויים שמביאה הבינה המלאכותית לתהליכי הפיתוח בגונג. שי מספר איך הצוותים עובדים היום עם אג׳יינטים, ולמה למרות העלייה המשמעותית בכמות הקוד שנכנס לפיתוח, הוא עדיין לא ממהר לקבוע שהפרודוקטיביות השתפרה. אז מה באמת צריך למדוד, ואיך נראה תפקידו של מנהל פיתוח כשהדרך שבה מייצרים תוכנה משתנה כל כך מהר?

אם מפתח אחד יכול להוביל פיצ׳ר מהרעיון ועד למימוש, למה להמשיך להעביר אותו בין צוותים? אצל ארז סמימי, צוות הדבאופס כבר מקבל משימות פרונטאנד. סהר כרמל רואה בכך חלק מהמעבר למהנדס המוצר: מי שמבין את הבעיה של הלקוח, מקבל החלטות בעזרת אג׳יינטים ומוביל את הפתרון מעבר לתחום ההתמחות המקורי שלו. בפרק הרביעי והאחרון בסדרת הטרנדים ל 2026-27 של הרדאר הטכנולוגי הישראלי, איתן מסוארי מארח את סהר כרמל, מייסד שותף בקנדלקיפ, ואת ארז סמימי, ראש צוות הנדסת פלטפורמה בפאלו אלטו נטוורקס, לשיחה על עלייתו של מהנדס המוצר. מה צריך לדעת כדי לקחת אחריות על פיצ׳ר שלם? איך מזהים שהאג׳יינט הציע פתרון שעובד, אבל אינו מתאים למערכת? והאם אפשר להיות סניור בפיתוח, ועדיין ג׳וניור בעבודה עם בינה מלאכותית?

כמה באמת עולה להכניס בינה מלאכותית למוצר? בפרק השלישי בסדרת הטרנדים ל 2026-27 של הרדאר הטכנולוגי הישראלי, איתן מסוארי מארח את רן בר זיק, ארכיטקט תוכנה בכיר בפאלו אלטו נטוורקס, עיתונאי טכנולוגיה ומרצה למדעי המחשב, לשיחה על כלכלת הבינה המלאכותית. אב הטיפוס עובד יפה על המודל הכי חזק, עד שמחשבים כמה הוא יעלה מול כל הלקוחות. רן מספר מה קורה כשעוברים למודל זול והדיוק צונח משמונים וחמישה אחוז לחמישה אחוז, ואיך הנדסה טובה וישנה מחזירה אותו למעלה. פרק על עולם חדש עם הבעיות של העולם הישן, ועם לא מעט הומור בדרך.

מה קורה למוצר שלכם כשהלקוח כבר לא נכנס אליו, אלא שולח אייג׳נט במקומו? בפרק השני בסדרת הטרנדים לשנים 2026 עד 2027 של הרדאר הטכנולוגי הישראלי, איתן מסוארי מארח את מייש סיידל-קייסינג מאמזון, לשיחה על תכנון מערכות שגם אייג׳נטים יכולים להפעיל. שנים השקענו בממשקים שנוחים למשתמשים. עכשיו מגיע משתמש מסוג אחר, שלא צריך כפתורים יפים, אבל כן צריך להבין מה הוא יכול לעשות, מה השתבש ואיך ממשיכים משם. מה קורה לעומס על המערכת כשהמשתמש הזה לא מפסיק לנסות? ומה נשאר מחוויית הקנייה כשהוא מדלג על כל ההצעות שבדרך? אז מאיפה מתחילים להתאים מוצר קיים למשתמש החדש הזה? איתן ומאיש בוחנים אילו הנחות בתכנון המערכת כבר לא מובנות מאליהן, למה הבחירה בכלי החיבור היא רק חלק מההחלטה, ואיך מבינים מה הלקוחות באמת צריכים לפני שרצים לשנות את המוצר.

מה קורה כשהאייג׳נט מחזיר בדיוק את התשובה שחיפשתם, אבל בדרך עושה משהו שאף אחד לא נתן לו רשות לעשות? בפרק הראשון בסדרת הטרנדים ל 2026-27 של הרדאר הטכנולוגי הישראלי, איתן מסוארי מארח את ליאור כנפי, מנכ״ל טיקל, ואת דן ליננברג, מנהל קבוצת פיתוח באימג׳ן, לשיחה על הרנס אינג׳ינירינג ועל האתגר החדש שנוצר כשהבינה המלאכותית כבר יודעת לכתוב קוד במהירות. דן משתף במקרה שבו אייג׳נט מצא בעצמו הרשאות גישה שלא הוגדרו לו. התוצאה הייתה נכונה, אבל הדרך אליה המחישה בדיוק למה מהירות לבדה כבר לא מספיקה. ומשם עולות השאלות הגדולות באמת: איך יודעים שאפשר לסמוך על הדרך שבה האייג׳נט פועל, האם נגיע למצב שבו מפתחים כבר לא יקראו את הקוד שנוצר, ומה ההבדל בין לבקש מאייג׳נט לא לעשות משהו לבין לבנות מערכת שבאמת לא מאפשרת לו לעשות אותו. זה פרק על המעבר מההתלהבות מהמהירות לשאלה החשובה באמת: איך בונים אמון בתהליך פיתוח שבו יותר ויותר עבודה עוברת לאייג׳נטים.

מה קורה לארגון פיתוח כשהוא יכול לייצר הרבה יותר קוד, אבל אף אדם כבר לא מסוגל לקרוא את כולו? מבחינת איקו אזולאי, התשובה היא לא להדק את השליטה, אלא לבנות דרך חדשה לסמוך על התוצאה. בפרק התשיעי בסדרת צ׳יף אנג׳ינירינג, ליאור כנפי, מנכ״ל ומייסד טיקל, מארח את איקו אזולאי, סמנכ״ל טכנולוגיות בסולט סקיוריטי. אחרי שנים כמפתח, יזם ומנהל פיתוח, איקו מתאר את המעבר מניהול שמבוסס על שליטה וירידה לפרטים, לניהול שמתבסס על בחירת האנשים הנכונים, אמון והיכולת לתת להם להוביל. מהפכת הבינה המלאכותית הופכת את השינוי הזה לדחוף יותר. מפתחים מנוסים יכולים היום להגיע לתפוקה שבעבר דרשה צוות שלם, וראשי צוותים כבר לא יכולים להכיר כל שורת קוד. איקו וליאור מדברים על השינוי שנדרש בתפקידם של מנהלי הפיתוח ובמתודולוגיות העבודה כדי לשמור על אחריות גם כשלא קוראים את כל הקוד. השיחה נוגעת גם בהחלטות שנפתחות כעת מחדש. איך בונים סביב העבודה עם אג׳יינטים מנגנוני תכנון, בדיקה ובקרה שאפשר לסמוך עליהם? וכשאפשר לפתח מהר יותר, האם כלים שבעבר היה ברור שצריך לקנות עדיין מצדיקים את עצמם? זו שיחה על אמון, שיקול דעת ותפקידם החדש של מנהלי הפיתוח בעולם שבו המכונה כותבת יותר קוד.

מה קורה כשמוצר מבוסס בינה מלאכותית נותן תשובה שנשמעת מצוין, אבל היא פשוט לא נכונה? ברוב המוצרים זו בעיה. כשמדובר בבריאות, זו כבר אחריות מסוג אחר. בפרק השמיני בסדרת צ׳יף אנג׳ינירינג, ליאור כנפי, מנכ״ל ומייסד טיקל, מארח את מיכל נבו, סמנכ״לית מחקר ופיתוח בפנו איי. מיכל הגיעה לחברה שצמחה מתוך מחקר אקדמי, עם חוקרים שנמצאים כמה צעדים קדימה, מאגר מידע רפואי וביולוגי ייחודי וכמעט בלי תהליכי פיתוח. בפעם הראשונה בקריירה שלה היא נדרשה לבנות את ארגון הפיתוח מאפס ולהפוך רעיונות מחקריים למוצר שעובד בקנה מידה רחב ושאפשר לסמוך עליו. היא מספרת איך העבודה נעה בין שני העולמות: החוקרים מגלים כיוון חדש ובונים אב טיפוס, אנשי הפיתוח מפרקים אותו ובונים מחדש עבור סביבת הייצור, ואז החוקרים חוזרים כדי לעזור לבדוק אם המערכת באמת מתנהגת כפי שהתכוונו. דווקא במעבר הלוך ושוב הזה נבנה המוצר. אבל כשהמערכת אינה מחזירה תמיד אותה תשובה, איך בכלל יודעים שהיא מוכנה לפגוש משתמשים? מיכל וליאור נכנסים לעבודה שמאחורי הקלעים: מתחילים מכל מה שאפשר לבדוק בצורה חד משמעית, נעזרים במומחי התחום כדי לכייל את התשובות, עוקבים אחר הדרך שבה האג׳יינט קיבל החלטה ומכניסים משתמשים אמיתיים בהדרגה. מהשיחה עולה שהחלק הקשה אינו לגרום למערכת לענות, אלא לבנות דרך שמאפשרת לבדוק אותה, להבין אותה וללמוד מכל מה שקורה בשימוש אמיתי. אותה גמישות נדרשת גם בבניית הצוות. אנשים שהיו הבחירה הנכונה בתחילת הדרך לא בהכרח יתאימו לחברה בוגרת יותר, ולהפך. זו שיחה על תפקיד ניהולי בתקופה שבה אין ספר הוראות מוכן: להמשיך לקבל החלטות, לבנות אמון ולהשתנות יחד עם הטכנולוגיה.

אחת הטעויות המשמעותיות שאביעד חן עשה הייתה לנסות לתכנן ארכיטקטורה סגורה ולהחליט מראש איך הכול צריך לעבוד. רק כשהגיע ללקוחות ופגש את הבעיות בשטח, הוא הבין שהפתרון הנכון לא נולד בחדר ישיבות. אותו שיעור ליווה אותו גם כמנהל: אנשים מתרבויות שונות לא מגיבים לאותה דרך ניהול, ותרבות ארגונית לא נמדדת בכמות הכללים שכתבת, אלא במה שהצוות עושה כשאתה לא שם. בפרק השביעי בסדרת צ׳יף אנג׳ינירינג, ליאור כנפי מנכ״ל ומייסד טיקל מארח את אביעד חן, מייסד שותף וסמנכ״ל מחקר ופיתוח בבקליין. לאורך שלושה סטארטאפים, ששניים מהם נרכשו, אביעד עבר ממפתח שמחפש את הפתרון הטכנולוגי הטוב ביותר למנהל שבונה צוותים שיודעים לקבל החלטות גם בלעדיו. אותו עיקרון עולה גם כשהשיחה עוברת לשילוב אג׳יינטים בתהליך הפיתוח. כאשר אג׳יינט אחד מציע שינוי בקוד ואג׳יינט אחר בוחן אותו, מנהלי פיתוח צריכים להגדיר מחדש את מנגנוני הבקרה, את גבולות האחריות ואת השלבים שבהם עדיין נדרשת החלטה אנושית. זו שיחה על המעבר משליטה לאמון, ועל האתגר המשותף לניהול אנשים ולבניית מערכות אוטונומיות: לא להיות מעורבים בכל החלטה, ועדיין להשפיע על הדרך שבה היא מתקבלת.

בפרק השישי בסדרת צ׳יף אנג׳ינירינג, ליאור כנפי מנכ״ל ומייסד טיקל מארח את תומר לוי, מייסד שותף ומנכ״ל לוגז, לשיחה על מסלול הקריירה ממפתח שאוהב לגעת בקוד למנכ״ל שמוביל חברה גלובלית. הם מדברים על המתח שבין חוב טכנולוגי לדרישות העסקיות, על צוותים שנמדדים לפי תוצאה ולא לפי כמות הקוד, ועל השאלה מה באמת הופך ארגון פיתוח למצוין. כשהשיחה מגיעה לבינה מלאכותית, תומר מצנן מעט את ההתלהבות. הקוד אמנם נכתב מהר יותר, אבל הדרך מהדגמה מרשימה לשימוש אמין ורחב עדיין ארוכה ומלאה בעבודה אפורה. משם הם עוברים לעתיד של ניטור מערכות, ולשלבים שבהם אייג׳נטים מתחילים לא רק להסביר תקלה, אלא גם לחקור אותה ולפעול לפתרונה. זו שיחה מפוכחת, ישירה ובעיקר כנה על ניהול, טכנולוגיה והפער בין מה שמבטיחים על הבמה למה שקורה באמת בארגון.

ככל שמערכות מבוססות אייג׳נטים הופכות לאוטונומיות יותר, הן גם הופכות לקשות יותר לניהול. בפרק הרביעי והאחרון בסדרת אג'נטיק ארכיטקטצ'ר, ירחמיאל פלצמן מארח את גלעד עברי וגל נוי לשיחה על השאלות שכל צוות פוגש אחרי שהמערכת כבר באוויר. איך מעריכים איכות במערכות שאינן דטרמיניסטיות? איך בונים מנגנוני הגנה שמאפשרים לסוכנים לפעול בבטחה? איך עוקבים אחרי ההתנהגות שלהם לאורך זמן? ואיך שומרים על איזון בין ביצועים, עלויות וחוויית משתמש? דרך דוגמאות מהשטח הם מדברים על הערכת ביצועים, ניטור, אבטחה, שליטה בעלויות והאתגרים החדשים של הפעלת מערכות מבוססות אייג׳נטים.