.png)
מה אם 95% מארגון הפיתוח שלכם לא באמת מזיזים את המחט?
- shlomoyona
- Mar 28
- 3 min read
עידן קפטן Idan Kepten כתב פוסט על מאמר שלו Price’s Law Says Your 400-Person R&D Team Could Be 20 People במדיום. המאמר מציג תזה אגרסיבית שלפיה השילוב בין מודלים מתמטיים היסטוריים של התפלגות פריון, המוכרים בשם חוק פרייס, לבין ההתפתחות המואצת של כלי עזר מבוססי בינה מלאכותית לפיתוח תוכנה, עתיד לשנות לחלוטין את המבנה הארגוני של חברות טכנולוגיה. על פי התזה, ארגונים יוכלו, ואף ייאלצו, לצמצם את גודל צוותי הפיתוח שלהם בעשרות אחוזים, תוך הישענות על קומץ מהנדסי עילית שימונפו באמצעות בינה מלאכותית ויפיקו את סך התפוקה המקורית של הארגון כולו. אז בסה"כ טוען עידן שנעשה יותר והתפוקות תגדלנה עם פחות כח אדם ובכללם מפתחים.
עידן טוען כי בגלל חוק פרייס שלפיו 5% מהעובדים מייצרים 50% מהערך והופעת כלי ה-AI הגנרטיבי, קומץ מהנדסי עילית יוכל בקרוב לספק את התפוקה של ארגון ענק שלם, ולייתר את שאר העובדים הבינוניים. אני כופר בזה.
אבל אני מסכים עם עידן בדברים אחרים שכתב: עידן מזהה בצורה נכונה שמגבלות ארגוניות בגידול לינארי של כוח אדם יוצרות פערי תפוקה. הוא גם מזהה נכונה את השפעת ה-AI כאמצעי טרנספורמטיבי בתהליכי פיתוח מוצר מוקדמים או בסביבת סטארט-אפים רזה.
האמנם ה-AI מספק חציון מהיר ואוטומטי? האם הגיע הזמן לפטר 380 מתוך 400 אנשי הפיתוח בארגון שלכם? ממה שאני רואה בשטח ולפי איך שאני קורא את המחקרים העדכניים נראה לי שהמציאות רחוקה משם.
מחקר שכלל למעלה מ-121,000 מפתחים הראה שמפתחים אכן חוסכים כ-4 שעות שבועיות בכתיבה בעזרת AI, אך תוספת הפריון הארגונית נעצרה סביב ה-10%. צווארי הבקבוק פשוט עברו מקום.
בניגוד לטעה שלפיה ה-AI מגדיל את הפער לטובת מפתחי העילית, הנתונים מוכיחים כי AI עוזר משמעותית דווקא למפתחים זוטרים. למעשה, מתכנתי עילית העוסקים במשימות ארכיטקטוניות מורכבות אף חווים לעיתים האטה של כ-19% עד 20% בזמן העבודה בעקבות השימוש בכלים אלו.
הישענות על 5% מהעובדים בלבד יוצרת ריכוזיות ידע מסוכנת ופגיעות מערכתית גבוהה במידה שאחד מאותם עובדים עוזב. בנוסף, העומס הקוגניטיבי של סקירת קוד שנכתב על ידי AI נופל על אותם בכירים ומוביל לשחיקה. ה-AI מאיץ יצירת קוד בסיסי, אך זה מציף משימות בדיקה QA, וולידציה מורכבת וקריאת קוד ארכיטקטונית שעמוסה קוגניטיבית לא פחות מכתיבה. אולי כבר לא כותבים בדיקות? אולי לא מבצעים code review כמו שצריך או בכלל? אולי אין ארכיטקט או הסתכלות ברמת מערכת יותר אחרי שקוד נכתב אוטומטית? אם כן, אולי באמת צריכים פחות מפתחים אבל בהחלט יצטרכו מקצוענים אחרים שיתקנו את הברוך שיתקבל מהאוטומציה אם זו תשתולל חופשי... אז אני לא ממש רואה את החסכון פה.
נראה שצמצום גיוס מפתחים זוטרים עלולה לייצר בעיית עתודה. מהנדסים בכירים לא נולדים בכירים, הם צומחים דרך התמודדות ותיקון באגים בסביבות עבודה קשות. אז אולי יהיו פחות מהנדסים בכירים שלמדו לכתוב קוד ולהתמודד עם בבעיות אבל יהיו כנראה יותר מהנדסים שיצטרכו לנקות אחרי ה-AI... אלא אם ה-AI ישתפר מאוד מאוד מאוד בכתיבת קוד, ארכיטקטורה, ניהול ותחזוקה של פרוייקט תוך שמירה על אבטחה, תקינה, שליטה, .... וכל הטררם.
המסקנה החשובה באמת היא ש-AI אינו תרופת פלא להחזר השקעה שתאפשר מחיקת היררכיות כוח אדם, אלא מהפכה תפקודית שמשנה את ההגדרות של מי הוא מפתח תוכנה. פיתוח מודרני מורכב מדי מכדי לכווץ אותו לפעולה המבוססת על יחידי סגולה מעטים בלבד. אסטרטגיה טובה דורשת התאמת מבני הבדיקה ושימור חונכות.
צריכים עזרה עם מחקר אלגוריתמי יישומי? צריכים עזרה בארכיטקטורה? צריכים Fractional CTO? צריכים Fractional Chief Scientist?
דברו איתי:
שלמה יונה
מייסד ומדען ראשי, מתמטיקאי מחקר ופיתוח בע"מ
053-7326360
פודקאסט על החברה ועליי, שלמה יונה, ואופן העבודה שלנו ואיתנו: A technical deep dive about Mathematic.ai
Comments