על פניו התעשייה של ה-AI בסדר גמור. יש עסקאות, הכסף זורם, והתחושה הכללית היא שאנחנו בתוך "בום" טכנולוגי שמזכיר את ראשית ימי האינטרנט. אבל מתחת לפני השטח מתחילה לבעבע אי-נוחות. חלק לא קטן מהעסקאות שזכינו לראות בחודשים האחרונים מבוסס למעשה על מעגלי השקעות סיבוביים, כאלה שנראים בהסתכלות ראשונית כמו הון חדש שנכנס לשוק, אבל בפועל מזינים את עצמם. הדוגמה הבולטת היא ההתחייבות של אנבידיה להשקיע 100 מיליארד דולר ב-OpenAI, בזמן ש-OpenAI צפויה להוציא את רוב הכסף הזה על שבבים ותשתיות שמסופקות בידי אנבידיה עצמה. בתרגום פשוט, אנבידיה משקיעה באנבידיה, רק דרך תחנה אחת באמצע.

התופעה לא ייחודית לעסקה הזו. גם ההסכם בין AMD ל-OpenAI הוא עם מאפיינים דומים, כאשר OpenAI התחייבה לעסקה של עשרות מיליארדים אבל קיבלה מנגד אופציה לרכוש 160 מיליון מניות של AMD במחיר של סנט למניה. מבחינה פיננסית, זו כמעט הענקת בעלות של קרוב ל-10% מהחברה ללא עלות ממשית. השילוב בין עסקאות בסדרי גודל עצומים לבין תנאים שנראים לעיתים מנותקים משווי אמיתי מעורר שאלה שמרחפת בשבועות האחרונים מעל השוק: האם מדובר בכלכלה אמיתית שמגיבה לביקושים אמיתיים, או בניפוח פיקטיבי?

לפי תחזיות של מורגן סטנלי וגופים נוספים, שוק הדאטה סנטרים צפוי לנסוק ליותר מ-3 טריליון דולר ב-2028 ולמעלה מ-6.5 טריליון ב-2030. כלומר, על הנייר יש סיבה כלכלית טובה מאוד להשקעות הגדולות האלה, ויש ביקושים שמצדיקים הרחבת תשתיות ומחשוב. אבל העובדה שחלק מהעסקאות נעטף במנגנונים פיננסיים לא שגרתיים - אופציות בהיקפים עצומים, מבני בעלות מוזרים וזרימת כספים שחוזרת לאותה נקודה - זה דבר שמאוד מבלבל את השוק. שבוע שעבר הסיבה הזאת לבדה גרמה לצניחה הכי גדולה בנאסד"ק מזה חודשיים אם כי לאחריה הגיעה התאוששות.

זה אולי הבעיה הכי גדולה של עידן ה-AI נכון לעכשיו: רב הנסתר על הגלוי. יש שימושים שממריאים בקצב חריג, כמו ChatGPT שנע לכיוון מיליארד משתמשים פעילים בשבוע, ויש מוצרים כמו Gemini ואחרים שרואים עליות דומות. אבל בהיקפים של תעשייה שלמה זו עדיין טיפה בים. המשקיעים מנסים להבין האם הביקושים האלו מייצרים צמיחה בת קיימא או רק תחושה כזאת.

בזמן שהכסף עובר בין הענקיות אנחנו צריכים נתונים אמיתיים על מה ה-AI עושה בפועל. מה התרומה שלו בסופו של יום לרווחיות של כל חברה וכל תעשיה. איך זה משפר את הארגונים, איך הצוותים עובדים, איפה יש שיפור אמיתי, ומה הערך שנוצר מעבר למבנה הפיננסי. דווקא בתקופה שבה יותר ויותר אנליסטים שואלים אם כל זה צמיחה אמיתית או ניפוח, מתחזקת הדרישה למדידה קונקרטית, כזו שיורדת מהרמה המאקרו של השקעות ותשתיות אל הרזולוציה של קוד, מהירות פיתוח ויעילות כלי AI אצל המתכנתים עצמם.

וכאן נכנסים Milestone שזה סטארטאפ ישראלי שמנסה להתמודד בדיוק עם הפער הזה. הם בוחנים את מה שקורה יום-יום בצוותי התוכנה, ומנסים לענות על השאלה הכי פשוטה והכי חסרה בעולם ה-AI: האם הכלים באמת עובדים ועד כמה הם תורמים לחברות? 

הסטארט-אפ הזה שואף להפוך את אימוץ הבינה המלאכותית למדיד וברור בעזרת פלטפורמה שמחברת בין כלי הפיתוח, ומציג נתוני ביצועים בזמן אמת על צוותי התוכנה.

Milestone משלימה היום גיוס Seed של 10 מיליון דולר, בהובלת Heavybit ו-Hanaco Ventures ובהשתתפות Atlassian Ventures ומשקיעים בולטים נוספים, בהם ג׳ון דונובן, טום פרסטון-וורנר, פול דאוורטי ואמיט אגרוול. הגיוס נועד להרחבת הפלטפורמה שמנסה לענות על אחת השאלות המורכבות בעולם התוכנה: מהי ההשפעה האמיתית של כלי AI על תהליכי הפיתוח.

רוב הארגונים כבר משלבים כלים מבוססי בינה מלאכותית בתהליכי כתיבת הקוד, אבל מתקשים להעריך את הערך שנוצר בפועל. Milestone מפתחת פלטפורמה שמתחברת לכל שרשרת כלי הפיתוח הארגוניים: ממערכות לניהול קוד ופרויקטים, דרך מערכות HR, ועד לכלים כמו GitHub Copilot, Claude Code ו-Cursor. הרעיון המקצועי הוא יצירת Data Pipeline מלא, כלומר איסוף וניתוח נתונים מכל שלבי הפיתוח, ומצד שני ההסבר הפשוט הוא חיבור כל נקודות המידע סביב עבודת הצוות כדי להבין אם הכלים באמת משפרים את איכות ומהירות הפיתוח. הפלטפורמה מצטליבה בין שימוש בכלי AI לבין מדדים כמו איכות קוד, תחזוקה לטווח ארוך ומהירות אספקת משימות, ומציגה למנהלים תמונת מצב מדויקת על השפעת הכלים על הצוותים.

החברה כבר פועלת עם עשרות לקוחות ובהם Sapiens, Monday.com, Kayak, Cross River Bank, HiBob, Varonis ו-Blackhawk Network. לצד זאת היא משתפת פעולה עם GitHub, Atlassian, Qodo, Continue ו-Augment Code, ומתחברת לכלים מוכרים נוספים בתעשייה.

Milestone הוקמה על ידי ליעד אלידן, מנכ"ל, ופרופ׳ סטיבן בארט, CTO. השניים נפגשו באוניברסיטת Trinity College Dublin, שם הובילו מחקר ארוך שנים בתחום מדידת יעילות פיתוח תוכנה. החברה מעסיקה כ-25 עובדים בישראל ובארה״ב וצפויה להרחיב את צוותי הפיתוח והמוצר בחודשים הקרובים.

אלידן מתאר את הצורך בפתרון מדידה מהימן: “הבינה המלאכותית משנה את הדרך שבה תוכנה נבנית, אבל רוב החברות עדיין מנחשות את התוצאות. אנחנו סוגרים את הפער הזה באמצעות מדידה מדויקת של מה שבאמת קורה בצוותי הפיתוח, והופכים את האימוץ של AI למשהו מדיד וברור. כשצוותים רואים את ההשפעה בפועל האמון שלהם גדל. זה מה שמוביל לתרבות AI אמיתית, בשונה מניסוי זמני.”

פרופ׳ בארט מוסיף כי המודל החדש של עבודה משותפת בין מתכנתים לסוכני AI דורש התאמה ניהולית: “אנחנו עוברים מעולם שבו כל הקוד נכתב על ידי בני אדם לעולם שבו בני אדם וסוכנים כותבים קוד יחד. Milestone נועדה לעזור למנהלי פיתוח להבין איך ה-AI באמת משפיע על הצוותים שלהם, ולוודא שהם שומרים על איכות ומהירות גם בקצב ההתפתחות המואץ של עולם ה-AI.

ב-Heavybit מאמינים שהחברה נמצאת בנקודה משמעותית עבור הארגונים המאמצים AI. ג׳וזף רוסיו, שותף בקרן, מסביר: “עידן ה-AI משנה מן היסוד את הדרך שבה תוכנה נבנית. החברה בנתה אינטגרציות מאובטחות ברמת הארגון לכל שרשרת כלי הפיתוח, מה שממקם את Milestone בעמדה ייחודית לסייע למנהלים למצות את ההשפעה של ה-AI על הצוותים שלהם.”