מהדורה 137: רדיולוגים ובינה מלאכותית, ג׳נסן הואנג על מטלה מול תכלית, מכורים לקלוד קוד, העתיד של מפתחי התוכנה, מניות התוכנה
״ג׳ף הינטון אמר שכל מכשיר רדיולוגיה ישתמש בבינה מלאכותית, ושרדיולוגים לא יהיו נחוצים יותר. והוא צדק. 100% ממכשירי הרדיולוגיה היום משתמשים בבינה מלאכותית. עם זאת, מה שמעניין הוא שמספר הרדיולוגים גדל.״
שישי שמח! פרק 63 של אופטיקאסט פתח סדרת פרקים חדשה על הסיפור של יאהו, ועסק בסיפור ההצלחה הפנומנלית של החברה במהלך שנות ה-1990, וההזדמנות לבנות את עסק האגרגטור הראשון באינטרנט.
אני אוהב את ג׳ף הינטון. הוא אמר [...] AI יעשה מהפיכה ברדיולוגיה, שכל מכשיר רדיולוגיה ישתמש ב-AI, ושרדיולוגים לא יהיו נחוצים יותר. העצה שלו הייתה לרופאים חדשים לא להיכנס לרדיולוגיה.
והוא לגמרי צדק. 100% ממכשירי הרדיולוגיה היום משתמשים ב-AI. זה לחלוטין נכון [...] עם זאת, מה שמעניין הוא שמספר הרדיולוגים גדל.
- מנכ״ל אנבידיה ג׳נסן הואנג, בפודקאסט No Priors לאחרונה.
מאמר שדינה מוסה פרסם בספטמבר האחרון הרחיב לגבי ההתקדמות הנרחבת בשילוב AI ברדיולוגיה:
המודל CheXNet יכול לזהות דלקת ריאות בדיוק רב יותר מאשר צוות של מומחים לרדיולוגיה. זה מודל AI ששוחרר ב-2017, ואומן על יותר מ-100,000 סריקות רנטגן של חזה. זה מהיר, חינמי, ויכול לרוץ על מעבד גרפי בודד שזמין לצרכנים. בית חולים יכול להשתמש בזה כדי לפענח סריקות חדשות בפחות משניה.
מאז, חברות כמו Annalise.ai, לוניט, Aidoc, ו Qure.ai שחררו מודלים שיכולים לזהות מאות מחלות, באמצעות מספר סוגים של סריקות, בדיוק רב יותר ומהירות גבוהה יותר מאשר רדיולוגים אנושיים במבחני בנצ׳מארק. חלק מהמוצרים יכולים לארגן רשימות עבודה של רדיולוגים כדי לתעדף מקרים קריטיים, להציע את הצעדים הבאים לצוותי הטיפול, או לייצר טיוטה לדו״ח בפורמט של מערכות הניהול של בית החולים.
מעטים, כמו LumineticsCore, אפילו קיבלו אישור לפעול בלי שרופא מסתכל על התמונה כלל. בסך הכל, יש מעל 700 מודלים לרדיולוגיה שעברו את אישור ה-FDA, מה שמהווה יותר משלושה-רבעים של כלל מכשירי ה-AI הרפואיים.
זה מאד מרשים! במיוחד אם לוקחים בחשבון את דרישות הדיוק הגבוהות שנדרשות כדי לשלב טכנולוגיה בתהליכים רפואיים, והחיכוך שיוצרת הרגולציה.
השאלה המרתקת היא, אם כן, האם לרדיולוגים אנושיים עדיין יש עבודה. ובכן!
הביקוש לעבודת רדיולוגים אנושית היא גבוהה יותר מאשר אי פעם. ב-2025, 1,208 משרות לפענוח רדיולוגיה הוצעו בארה״ב, עליה של 4% מ-2024, ומספר המשרות הפנויות הגיע לשיא של כל הזמנים. ב-2025, רדיולוגיה הייתה ההתמחות הרפואית עם המשכורת השניה הכי גבוהה במדינה, עם ממוצע משכורת של 520,000 דולר. יותר מ-48% מעל השכר הממוצע ב-2015.
זה לכאורה נראה כמו פרדוקס: אם המחשבים יכולים להחליף את הרדיולוגים, למה יש יותר מהם, ולמה המשכורות שלהם יותר גבוהות. זה בדיוק פרדוקס ג׳בונס, שדיברנו עליו במהדורה 32:
הפרדוקס של ג׳בונס, נקרא על שם הכלכלן וויליאם סטנלי ג׳בונס שהבחין בו לראשונה בספרו מ-1856 שאלת הפחם, וקובע שכשמשהו נהיה יעיל יותר, אנשים צורכים יותר ממנו. ג׳בונס הבחין שכשמנוע הקיטור נהיה יעיל יותר, כשהוא היה יכול לעשות יותר עם פחות פחם, צריכת הפחם למעשה גדלה. אנשים לא השתמשו במנועי קיטור כדי לבצע את אותם דברים יותר בזול; הם התחילו להשתמש במנועי קיטור כדי לעשות יותר דברים.
איך זה בא לידי ביטוי כאן? מוסה מסביר:
כשמשימות נהיות מהירות או זולות יותר לביצוע, אנחנו אולי נעשה יותר מהן. במקרים מסוימים, במיוחד אם עלויות נמוכות יותר או זמני ביצוע מהירים יותר פותחים את הדלת למקרי שימוש חדשים, הגידול בביקוש יכול להיות מהיר יותר מהגידול ביעילות, תופעה הידועה בתור פרדוקס ג׳בונס [...]
בדיקות מהירות יותר נותנות לרופאים יותר אפשרויות. עד שנות ה-2000 המוקדמות, רק מקרי טראומה יוצאי דופן היו מקבלים סריקות CT לכל הגוף; המהירות המוגברת של פענוח CT אומר שהן עכשיו בחירה נפוצה. זה משקף את הביקוש האלסטי, עיקרון בכלכלה שמתאר שביקוש למוצר או שירות הוא מאד רגיש לשינויים במחיר. במקרה הזה, כשהבדיקות נהיו זולות יותר במונחי זמני המתנה, הביקוש לסריקות האלה גבר.
במהלך העשור האחרון, שיפורים בפענוח תמונות התקדמו הרבה יותר מהר מהאימוץ שלהם. מאות מודלים יכולים לזהות דימומים, גושים, וקרישים, ובכל זאת בינה מלאכותית לרוב מוגבלת לסיוע בחלק קטן מהסריקות בכל תחום התמחות. ולמרות התחזיות המנוגדות, מספר המועסקים והמשכורות ממשיכים לעלות.
[...] הרבה מחסומים לא יוסרו רק באמצעות מודלים טובים יותר: הצורך לייעץ לפציינט, לשאת בסיכון של רשלנות, ולקבל אישורים מהרגולטורים. כל חסם גורם להחלפה מלאה להיות אופציה יקרה ומסוכנת, והופך את השילוב בין אדם ומכונה לברירת המחדל.
שיפור חד ביכולות של AI יכול בהחלט לשנות את הדינמיקה הזו, אבל זה מודל שימושי לשנים הראשונות של מודלי AI שמציגים יכולות חזקות במשימות שמקושרות לקריירה מסויימת.
במהדורה 38 התעכבנו על ההשפעות של AI על תעשיית התרגום: בניגוד למה שהיה אפשר לנחש, מספר המתרגמים האנושיים דווקא עלה (פרדוקס ג׳בונס בפעולה), אבל המשכורת הממוצעת דווקא ירדה. היא כן עלתה בתחומים שבהם יש רגישות גבוהה לטעויות, כמו תרגום של מסמכים רפואיים או משפטיים.
משהו שמשותף גם לרדיולוגים וגם למתרגמים, הוא שגם עשור או יותר לאחר שפותחו מודלים של AI עם ביצועים שמביסים את מרבית אנשי המקצוע בתחום, מספר המועסקים ממשיך לעלות. בהחלט ייתכן שרדיולוגים או מתרגמים יוחלפו לחלוטין על ידי AI בסופו של דבר, אבל זה לא קורה בין לילה. מדובר בתהליך של עשרות שנים.
ג׳ופרי הינטון הוא חוקר מבריק שתרם תרומה מדהימה להתקדמות בבינה מלאכותית לאורך העשורים האחרונים; הרחבתי לגבי הסיפור הזה במהדורה 95. אבל כנראה שהבנה עמוקה לגבי איך לבנות AI – שגם זיכתה אותו בפרס נובל – לא בהכרח מקנה לו הבנה עמוקה לגבי האופן שבו AI ישפיע על החברה והכלכלה. למרבה המזל, לא שעינו לעצתו של ג׳ופרי הינטון, ולא הפסקנו להכשיר רדיולוגים חדשים ב-2016.
כאן חשובה ההבחנה בין מטלה לבין התכלית של התפקיד. לתפקיד יש מטלות ויש תכלית. במקרה של רדיולוגים, המטלה היא לפענח סריקות, אבל התכלית היא לזהות מחלות ולעשות מחקר. אז במקרה שלהם, העובדה שהם יכולים לפענח יותר סריקות יותר לעומק, ושהם יכולים לבקש יותר סריקות, מאפשרת להם לזהות מחלות טוב יותר. זה הופך את הבית חולים לפרודוקטיבי יותר והם יכולים לטפל ביותר פציינטים, מה שמאפשר להם לעשות יותר כסף, וככה לשכור יותר רדיולוגים.
השאלה היא מה התכלית של התפקיד לעומת מהי מטלה שעושים במסגרת התפקיד. כפי שאתם יודעים, אני מבלה את מרבית היום שלי בלהקליד. זו המטלה שלי, אבל התכלית שלי היא כמובן לא להקליד. אז העובדה שמישהו יכול להשתמש ב-AI כדי לעשות אוטומציה להקלדה שלי – אני מאד מעריך את זה, זה עוזר לי הרבה, אבל זה לא גורם לי להיות פחות עסוק. בהרבה מובנים נהייתי יותר עסוק, כי אני יכול לעשות הרבה יותר עבודה.
[...] אז אני חושב שצורת החשיבה הזו של תכלית מול מטלה היא מאד טובה [...] למשל, מישהו שהוא מלצר, התפקיד שלהם הוא לא לקחת את ההזמנה. התפקיד שלהם הוא לדאוג שתהיה לנו חוויה טובה. ואם AI כלשהו לוקח את ההזמנה … או אפילו מגיש את האוכל – התפקיד שלהם הוא עדיין לעזור שתהיה לנו חוויה טובה. הם יעצבו מחדש את התפקיד שלהם בהתאם.
דוגמא יותר ותיקה לרעיון הזה היא מה שקרה לרואי חשבון מאז הופעת גיליון הנתונים האלקטרוני (ויזיקאלק, מהדורה 106): הפודקאסט פלאנט מאני סיפרו את זה מעולה בפרק שעשו על זה ב-2015:
גיליון הנתונים האלקטרוני גם הרג עבודות וגם יצר עבודות. בעוד שמספר הפקידים ומנהלי החשבונות ירד, הגיליון האלקטרוני גם יצר יותר משרות לרואי חשבון רגילים [...] מאז 1980, בסביבות הזמן שהגיליון האלקטרוני יצא, אבדו 400,000 משרות הנהלת חשבונות. אבל 600,000 משרות של רואי חשבון נוצרו.
מה שקרה הוא שחשבונאות נהייתה זולה יותר. ולפעמים, כשמשהו נהיה זול יותר, אנשים קונים הרבה יותר מהדבר הזה. הלקוחות קנו יותר חשבונאות. הם התקשרו וביקשו להריץ יותר מספרים בשבילם.
יכולתם לשחק משחקי מה-אם. אתם יודעים, מה אם נעשה ככה במקום אחרת.
אם יש לכם מפעל שוקולד, יכולתם להתקשר ולשאול [...] מה אם נעשה את חפיסות השוקולד קצת יותר קטנות? מה אם נגדיל אותן ב-2%? האם אנחנו יכולים לתת לכולם העלאה השנה? מה אם נתחיל למכור הרבה יותר חפיסות שוקולד בסין? כל השאלות האלה, זה היה מאד יקר לענות עליהן כשמשתמשים בנייר. אבל עכשיו הן נהיו הרבה יותר זולות. אז אנשים התחילו לשאול הרבה יותר שאלות.
בדיוק! התכלית של מקצוע ראיית החשבון לא הסתכם במטלה של לסכום הוצאות ברמה חודשית או שנתית. או במטלה אחרת של להציג אותם בגרף. ברגע שויזיקאלק – ובהמשך, תוכנות גיליון אלקטרוני נוספות, ולבסוף כמעט אך ורק אקסל – עשו אוטומציה למטלות האלה, מקצוע ראיית החשבון התעצב מחדש. התכלית עדיין נותרה לנתח ולמדל את האספקטים הפיננסיים של עסקים. גיליון הנתונים האלקטרוני פשוט איפשר לרואי החשבון האנושיים להפיק יותר דו״חות ומודלים עתידיים, מתוחכמים ומעמיקים יותר, ומלווים בהרבה יותר תרשימים. ו, באופן לא אינטואיטיבי, הגדיל את מספר המשרות לרואי חשבון. פרדוקס ג׳בונס.
הואנג מזהיר שזו נקודה שאנשים — בעיקר טכנולוגיים — נוטים לפספס; הם מסתכלים על המטלות שמתבצעות בתעשיות שונות — בעיקר כאלו שמתבצעות מול מחשב — וחושבים שאם יעשו להם אוטומציה, הם יוכלו לגבות עליה סכומים דומים למשכורת של בני אדם שמבצעים את אותו תפקיד:
הסיבה שמישהו שבונה טכנולוגיה יכול לדבר על החיים של רופא מנתח היא כי הם מעולם לא היו מנתח. הסיבה שמישהו שבונה טכנולוגיה מדבר על חייו של רואה חשבון או מומחה מס, היא בגלל שהם מעולם לא היו יועצי מס [...] אני חושב שחייבים להיות יותר אמפטיים לגבי העומק של המורכבות של העבודה, ולנסות באמת להבין את התכלית של העבודה. הרבה פעמים הטכנולוגיה מתייחסת למטלה, אבל לא לתכלית.
ייתכן שסאם אלטמן חזר על הטעות הזו — חוסר אמפטיה, ובלבול בין מטלה לתכלית — כשהסביר לבן תומפסון מדוע הוא לא היה מעוניין להוסיף פרסום כאפיק הכנסות ל ChatGPT, במרץ של שנה שעברה:
כרגע, אני הרבה יותר מתלהב להבין איך אנחנו יכולים לגבות מאנשים הרבה כסף בשביל אוטומציה באמת טובה של מהנדס תוכנה, או סוג אחר של סוכן, מאשר מלעשות כמה גרושים עם מודל מבוסס פרסום.
OpenAI, יש לציין, הכריזו השבוע על, ובכן, מודל מבוסס פרסום — אבל נרחיב על זה בפעם אחרת. השאלה המעניינת להיום היא, מה יקרה עם ״אוטומציה באמת טובה של מהנדס תוכנה״.
זהו הרגע שבו מהנדסי תוכנה, מנהלים בכירים, ומשקיעים מגישים את העבודה שלהם ל Claude AI של חברת אנת׳רופיק—ואז הם מתוודעים למכונת חשיבה עם יכולת מדהימה, אפילו בעידן שמוצף בכלי בינה-מלאכותית חזקים.
הרבה מתכנתים בילו את חופשת החגים ״תחת ההשפעה של קלוד״, בודקים את היכולות של המודל האחרון של אנת׳רופיק, קלוד אופוס 4.5, שבו הם השתמשו בתוך אפליקציית כתיבת קוד בשם קלוד קוד. חברות טק שילבו כתיבת קוד עם AI לתהליכי העבודה שלהם במשך שנים, ומודלים קודמים לרוב הושוו למהנדס תוכנה ג׳וניור. הבאז שנוצר סביב הגרסה האחרונה של קלוד הוא משהו שונה.
מאלטה אובל הוא CTO בוורסל, שעוזרת לפתח ולארח אתרים ואפליקציות למשתמשי קלוד קוד וכלים דומים. הוא אמר שהוא השתמש בכלי כדי לסיים פרוייקט מורכב בתוך שבוע שהיה לוקח לו בערך שנה בלי AI. אובל בילה 10 שעות ביום במהלך החופשה שלו בלבנות תוכנה חדשה ואמר שכל ריצה נתנה לו זריקת אנדרופינים כאילו מדובר במשחק במכונת מזל בווגאס.
ההתלהבות מקלוד התפשטה בצורה נרחבת החודש, אפילו ללא-מהנדסים. רבים פנו לרשתות החברתיות ותיארו את התהליך של בניית התוכנה הראשונה שלהם מבלי שאי פעם למדו לתכנת. ולמרות ה״קוד״ בשם, אנשים משתמשים בקלוד קוד לכל דבר מניתוח מידע-רפואי ועד להכנת דו״ח הוצאות.
חלק תיארו תחושה של השתאות מהולה בעצב עקב ההבנה שהתכנית יכולה בקלות לשכפל התמחות שהם בנו במשך כל הקריירה שלהם.
העובדה שרבים בילו את חופשת החגים של סוף דצמבר בלשחק עם קלוד קוד, היא כנראה חלק ממה שהוביל לתופעה הזו — מתוך בלומברג השבוע:
השנה החדשה הייתה אמורה להביא הזדמנויות למניות התוכנה החבוטות. במקום, הקבוצה החלה את השנה עם הפתיחה הגרועה ביותר מזה שנים.
השחרור של כלי הבינה המלאכותית החדשה של הסטארטאפ אנת׳רופיק ב-12 ביוני הציתה מחדש חששות לגבי דיסראפשן שהכבידו על יצרני התוכנה ב-2025. אינטואיט, הבעלים של טורבו טקס, נפלה 16% בשבוע שעבר, שהיה הגרוע ביותר שלה מאז 2022, בעוד שאדובי וסיילספורס, שמייצרת תוכנה לניהול קשרי לקוחות, צללו שתיהן ביותר מ-11%.
בסך הכל, קבוצת מניות ה software-as-a-service שנכללת במדד של מורגן סטנלי ירדה 15% עד כה השנה, לאחר ירידה של 11% ב-2025. פתיחת השנה הגרועה ביותר מאז 2022 [...]
את קלוד קוד הזכרתי במהדורה 120, לאחר שיצא בקיץ הקודם; על ההשפעות של AI על עתיד התוכנה, ועתידן של חברות ה-SaaS, דיברנו פה שוב ושוב בשנה האחרונה (מהדורה 102, מהדורה 106, מהדורה 131, מהדורה 132, מהדורה 136). ובלי שום מידע חדש, המניות הללו ירדו בחדות מאז פתיחת השנה החדשה (שימו לב לצלילה של הקו הכתום בקצה הימני), לאחר שכולם ״לקחו את הגלולה״ של קלוד קוד במהלך חופשת החגים בארה״ב, וחזרו claude-pilled.
הכלי הנוסף של אנת׳רופיק, שהוכרז ב-12 בינואר השנה, הוא Claude Cowork, גרסה ארוזה וידידותית יותר מעל ממשק שורת-הפקודה של קלוד קוד:
איך שימוש ב-Cowork שונה משיחה רגילה? ב-Cowork, אתם נותנים לקלוד גישה לתיקיה במחשב שלכם לפי בחירתכם. קלוד יכול לקרוא, לערוך או ליצור קבצים בתיקיה הזו. הוא יכול, לדוגמא, לארגן מחדש את ההורדות שלכם ע״י מיון ושינוי שם של כל קובץ, ליצור גליון אלקטרוני חדש עם רשימת הוצאות מערימה של צילומי מסך, או לייצר טיוטה ראשונה של דו״ח מתוך קטעי טקסט מפוזרים שלכם.
ב-Cowork, קלוד מסיים עבודה בצורה הזו עם הרבה יותר agency מאשר הייתם רואים בשיחה רגילה. ברגע שהגדרתם מטלה, קלוד ייצור תכנית וישלים אותה בהדרגה, בעוד שהוא מעדכן אותכם לגבי מה הוא עושה. אם השתמשתם בקלוד קוד, זה ירגיש מוכר—Cowork בנוי על אותם יסודות בדיוק. זה אומר ש Cowork יכול לקחת הרבה מאותן מטלות שקלוד קוד יכול להתמודד איתן, אבל בצורה יותר נגישה למטלות שאינן כתיבת קוד.
זה כבר נשמע כאילו קלוד – הדבר החם שכולם מדברים עליו – מתרחב כדי להחליף כל תוכנה בעולם! מה כבר ציפיתם שיקרה למניות התוכנה בתגובה. השוואה שהרבה אנשים עשו הייתה שקלוד קוד למעשה חווה את רגע ה ChatGPT שלו – מבחינת ההתפוצצות בפופולריות ובאימוץ – אבל עבור מניות SaaS, זה יותר מרגיש כמו רגע ה DeepSeek; בדומה לפאניקה שגרמה לפני כשנה למניות כמו אנבידיה לצלול לאחר הכרזה של חברת DeepSeek הסינית, שהצליחה לאמן מודל עם ביצועים קרובים למודלים המובילים, בעלות הרבה יותר נמוכה (מהדורה 104).
מה שהשלים את אפקט הלולהפאלוזה היה כשבוריס צ׳רני, היוצר של קלוד שלאחרונה הכריז שהפסיק לכתוב קוד בעצמו, נשאל כמה מתוך Cowork נכתב על ידי קלוד קוד, והשיב: ״הכל״.
אפשר להבין מה היה הלך הרוח שהוביל אנשים למכור בפאניקה את מניות ה SaaS שלהם.
התכלית של מהנדסי תוכנה
רק כדי להבהיר, צ׳רני הסביר שבני אדם בהחלט היו מעורבים בפיתוח של קלוד Cowork:
היינו צריכים לתכנן, לעצב, ולתת פידבק שוב ושוב לקלוד.
קלוד כתב את כל הקוד, אבל מהנדסים אנושיים נדרשו כדי לנהל ולפקח על העבודה שלו.
זה מתחבר לצורת החשיבה שג׳נסן הואנג הציג, בנוגע למטלה לעומת תכלית; הנה הדברים שהואנג אמר שקורים סביב פיתוח תוכנה באנבידיה:
אנחנו משתמשים בקרסר באופן נרחב כאן. כל מהנדס משתמש בזה. ומספר המהנדסים … שאנחנו מעסיקים היום הוא ענק. ימי שני הפכו להיות יום ״בואו לעבוד באנבידיה״. ולמה זה? זה מגיע לשאלה של תכלית מול מטלה.
התכלית של מהנדס תוכנה היא לפתור בעיות ידועות ולמצוא בעיות חדשות לפתור. כתיבת קוד היא אחת מהמטלות. ככה שהתכלית היא לא כתיבת קוד—אם התכלית שלכם היא ממש לכתוב קוד, מישהו אומר לכם מה לעשות ואתם מקודדים את זה, אז אולי אתם עומדים להיות מוחלפים על ידי AI. אבל מהנדסי התוכנה שלנו [...] המטרה שלהם היא לפתור בעיות. ומתסבר שיש לנו כל כך הרבה בעיות בחברה, וייתכן שיש לנו כל כך הרבה בעיות שעדיין לא גילינו. ואז ככל שיש להם יותר זמן ללכת ולחקור בעיות שלא התגלו עדיין, ככה נשתפר יותר כחברה. שום דבר לא ישמח אותי יותר מאשר אם אף אחד מהם לא יכתוב יותר קוד. הם פשוט יפתרו בעיות.
אם אפשר להסיק מסקנות מההשפעות של AI על מתרגמים, ורדיולוגים, אז כנראה שגם מספר מהנדסי התוכנה יהיה גבוה ביותר בעוד עשור. התכלית שלהם תישאר זהה, אבל העבודה עצמה תיראה שונה לאחר שמטלות של כתיבת קוד יעברו אוטומציה. בפרק 40 של אופטיקאסט תיארתי את עקומת הסמיילי שאולי תיווצר בתחום, ונראה שזו המגמה שכבר מתפתחת:
בדרך כלל האנשים החשובים, שמרוויחים את המשכורות הגבוהות, אלה ה 10x engineers, בחלק מהמקומות קוראים להם הארכיטקטים, או פרינסיפל אנג׳יניר בקורפורייט אמריקאיים – אלה שאפילו המנהל R&D מפחד שיעזבו את החברה, כי הם מסוגלים להחזיק בראש שלהם את כל ה-flows של המערכת, והם מצליחים לראות מיד איך כל שינוי משפיע על כל הרכיבים בדרך.
זה כנראה יהיה מעבר למה ש-LLM יצליח לעשות. הטופ, הקצה העליון של המפתחים. הם יכולים להחזיק מחלקת פיתוח שלמה, של כמה קבוצות וצוותי פיתוח, שכולם נשענים על ההכוונה המקצועית וה-roadmap שהם בונים להם, וקוראים להם לפתור בעיות קריטיות כשדברים מסתבכים.
אז תחשבו כמה יותר קריטיים האנשים האלה אולי יהפכו להיות, כשיהיה עוד המון קוד בכל מיני איזורים במערכת, שנכתב על ידי AI.
היכולת הנדירה של מעט האנשים שבאמת מבינים את כל מה שקורה במערכת תוכנה מורכבת, תהפוך להיות אפילו יותר בולטת ככל שהמערכת תהיה יותר ויותר מורכבת ודינמית.
ומצד שני, ההגדרה של מתכנת פרודוקטיבי כבר משתנה. AI לכתיבת קוד זה אחד האיזורים הכי חמים, מה שאומר שגם התהליך עצמו משתנה. מי שהוא מתכנת מהדור הישן, שמעקם את האף על הקוד האוטומטי שיוצא מאיי איי, כמוני – עלול להתקשות להישאר רלוונטי. האמת שזה קצת מה שקרה למתכנתי סי כשג׳אווה הגיעה, בתחילת הקריירה שלי אני זוכר הרבה תלונות על אי יעילות ובזבוז זיכרון וכן הלאה. רק פי 1000 מזה.
אבל הצד השני של המטבע הוא, יהיה ביקוש אדיר למי שיידע לתכנת בצורה אפקטיבית עם AI. לדעת איך להשתמש בכל הכלים האלה כדי לזוז מהר, לזהות ולתקן את הטעויות שלהם, להתמקד במה שחשוב. ואולי כתוצאה מזה – המשכורת הממוצעת אולי תהיה יותר נמוכה, אבל יהיו הרבה הרבה יותר מתכנתים. זה יאפשר ליותר תעשיות לעזוב מערכות לגאסי, לעשות מודרניזציה למערכות שלהם, ויותר דברים יעברו להיות דיגיטליים.
אני בהחלט יכול להבין את המהנדסים שהכתבה בוול סטריט ג׳ורנל תיארה שחווים ״השתאות מהולה בעצב״. אבל אם לא ימהרו ללמוד ולהתמחות בסגנון הפיתוח החדש שנשען על AI, האנשים האלה עלולים לשקוע במרכז עקומת הסמיילי, ולהישאר מאחור.
הרגע שמעתי על לקוח שביטל חוזה של 350 אלף דולר עם סיילספורס לטובת הפתרון שהם בנו מעל בייס44.
אני מקבל את הסיפורים האלה על בסיס כמעט שבועי כרגע.
זה עוד טוויט שהפך לויראלי, אחד מני רבים סביב נרטיב ה״כל מוצרי ה SaaS מוחלפים בוייב קודינג״. זה אכן תרחיש אפשרי, אבל מהצד השני של הסיפורים מהסוג הזה, הסיפור הזה גם תפס את תשומת הלב שלי השבוע:
מערכת ניהול התיקים הפליליים שנמצאת כעת בשימוש על ידי משרד התובע העירוני של סיאטל היא DAMION. היא מאד מורכבת וארכאית. היא נוצרה בתקופה דומה לרעיון של ווינדוס, ועדיין משקפת את זמן היצירה שלה ע״י שימוש באייקונים ממשחקי וידאו דאז. להלן איך שהתוכנה נראית:
הדאטהבייס שנכלל ב DAMOIN משתמש במודל יחסים היררכי שאומר שניתן לצפות במידע ממקטעים שונות ביחד רק אם יש להם קישור ישיר והם לא באותה רמה. למשל, זה לא אפשרי לצפות במידע לגבי קורבנות וחשודים באותו הזמן. חילוץ של כל סוג של מידע אגרגטיבי מהדאטהבייס דורש בניה של דו״ח ייעודי. להלן מפה ויזואלית של הדאטה בדאטהבייס ה DAMION:
משרד התובע העירוני מודע לבעייתיות המידע סביב DAMION ומנסה להחליף אותה מזה 5 שנים. לאחר תהליך RFP ממושך, העיר התפשרה על Justice Nexus והוציאה מיליוני דולרים במהלך השלוש השנים האחרונות בעבודה על מערכת חדשה. התהליך עדיין נמשך.
קחו רגע להתעכב על האייקונים בצילום מסך למעלה. מדובר בתוכנה עם ממשק משתמש מזעזע מהניינטיז, עם יכולת מוגבלת ובעייתית לצפות ולנתח מידע, שגם לאחר חמש שנות עבודה ומיליוני דולרים – עדיין לא הצליחו להחליף! אז גם אם אפשר להשתמש בכלי כמו בייס44 או קלוד קוד כדי לבנות מערכת ניהול תיקים חלופית, בתוך ימים או שבוע או חודש – זה לא בהכרח צוואר הבקבוק בדרך להחלפה של הרבה מהתוכנה הקיימת, בעיקר כזו שמשמשת בתור System of Record. יש הרבה אתגרים אחרים להתמודד איתם: מיגרציה של מידע קיים, בדיקות תקינות מורכבות ומקיפות, אתגרים פוליטיים, אינטגרציות, יצירת הרגלים חדשים. אני לא בטוח כמה מאנשי משרד התובע של העיר סיאטל כבר משתמשים בקלוד קוד.
אולי ההשפעה של פיתוח קוד באמצעות AI על מוצרי התוכנה הקיימים תהיה בעיקר מניעה של צמיחה עתידית; הרבה לקוחות חדשים לא יאמצו פתרונות SaaS, או יקנו פחות רשיונות, כי כבר נוצר סנטימנט שמתייחס אליהם כפתרונות לגאסי. עדיף להמתין לפתרון ״מבוסס AI״. מה שזה לא אומר כרגע. אולי גם ההסבר לירידות במניות הוא שהרבה מהשווי שלהן נגזר מרווחים שהן יעשו בעתיד, וציפיות הרווח האלה ירדו משמעותית. אבל בסיס הלקוחות הקיים אולי לא ייעלם כל כך מהר.
אני בעיקר חושב שאנחנו נמצאים בשלב כל כך מוקדם של מעבר הפרדיגמה, עם כל כך הרבה סימני שאלה לגבי איך הדברים ייראו בשיווי משקל, וכמה זמן זה ייקח, שקשה לדעת. כמו שקרה במעברי פרדיגמה קודמים, חלק מחברות התוכנה לא ישרדו את המעבר. דן בריקלין יצר את מהפיכת גיליונות הנתונים האלקטרוניים, שבתורה כנראה יצרה מאות אלפי משרות של רואי חשבון; אבל הרוב המוחלט של רואי החשבון האלה לא משתמש בתוכנה של בריקלין, ויזיקאלק, אלא במיקרוסופט אקסל.
אבל חלק אולי יצלחו את המעבר. אינטואיט ואדובי הן שתי דוגמאות לחברות שנוצרו בעידן האפליקציות של המחשב האישי, ש – למרות טלטלות ואתגרים – מצאו את הדרך לעבור לקלאוד, ואפילו לשגשג שם יותר מאשר קודם לכן. ייתכן שהן יצליחו לפצח גם את המעבר ל-AI. ייתכן שלא.
זה כמובן מרתק לעקוב, אבל כל ניסיון לנחש את העתיד צריך להיות מלווה במידה גדולה של צניעות; אם אפילו זוכה פרס הנובל ג׳ופרי הינטון טעה בתחזית שלו לגבי רדיולוגים ב-2016, איך נוכל אנחנו כותבי הטייקים באינטרנט לצפות שנצליח לחזות בהצלחה איך נראה העתיד של חברות ה-SaaS.
תודה שקראת את הרהורי יום שישי השבוע! למהדורה אפשר להאזין גם בתור פודקאסט.
אתם מוזמנים גם לעקוב אחריי בלינקדאין, וואטסאפ, טוויטר או פייסבוק, ואם עדיין לא נרשמתם לבלוג - אפשר לעשות את זה כאן כדי לקבל את הניוזלטר בכל יום שישי בבוקר ישירות למייל:
תזכורת: הבלוג הזה הוא למטרות לימודיות בלבד. אין לראות באמור לעיל ייעוץ השקעות. מסחר במניות מלווה בסיכונים רבים. אנא קראו את הדיסקליימר המלא כאן.
"הביקוש לעבודת רדיולוגים אנושית היא גבוהה יותר מאשר אי פעם. ב-2025, 1,208 משרות לפענוח רדיולוגיה הוצעו בארה״ב, עליה של 4% מ-2024, ומספר המשרות הפנויות הגיע לשיא של כל הזמנים. ב-2025, רדיולוגיה הייתה ההתמחות הרפואית עם המשכורת השניה הכי גבוהה במדינה, עם ממוצע משכורת של 520,000 דולר. יותר מ-48% מעל השכר הממוצע ב-2015."
זה נתון חלש כי הוא לא מראה את היחס לשכר הממוצע כיום או למספר המשרות הכלליות בשוק
קצת דומה לכתבות כל שנה על זה שמספר ההרוגים האבסולוטי בתאונות דרכים עלה
"הביקוש לעבודת רדיולוגים אנושית היא גבוהה יותר מאשר אי פעם. ב-2025, 1,208 משרות לפענוח רדיולוגיה הוצעו בארה״ב, עליה של 4% מ-2024, ומספר המשרות הפנויות הגיע לשיא של כל הזמנים. ב-2025, רדיולוגיה הייתה ההתמחות הרפואית עם המשכורת השניה הכי גבוהה במדינה, עם ממוצע משכורת של 520,000 דולר. יותר מ-48% מעל השכר הממוצע ב-2015."
זה נתון חלש כי הוא לא מראה את היחס לשכר הממוצע כיום או למספר המשרות הכלליות בשוק
קצת דומה לכתבות כל שנה על זה שמספר ההרוגים האבסולוטי בתאונות דרכים עלה
מעניין מאוד. תודה