הבטחות הבינה המלאכותית מול המציאות: תעשיית התוכנה עדיין כאן, ובגדול

בעוד אילון מאסק וסם אלטמן מבטיחים עולם שבו כל אחד יכול ליצור תוכנה בעזרת פקודות פשוטות, המנכ"לים של חברות התוכנה הגדולות בעולם עדיין ישנים טוב בלילה. הסיבה פשוטה: הפער בין הבטחות הבינה המלאכותית למציאות העסקית המורכבת גדול הרבה יותר ממה שהטכנולוגים רוצים להאמין.

חברת המחקר והייעוץ גרטנר מעריכה שחברות ברחבי העולם ישקיעו השנה 1.2 טריליון דולר בתוכנות ארגוניות - גידול של 11% לעומת אשתקד. זהו סכום אדיר המשקף את התלות העמוקה של הכלכלה המודרנית בתוכנות מורכבות המנהלות כל היבט של הפעילות העסקית, החל ממשאבי אנוש וכלה בבקרה פיננסית.

הטענה המרכזית של חברות הבינה המלאכותית פשוטה: במקום לקנות תוכנות יקרות, פשוט תגידו לבוט מה אתם רוצים והוא יבנה לכם אפליקציה תוך דקות. בהדגמה חיה של GPT-5, עובדי OpenAI יצרו אפליקציה ללימוד צרפתית בזמן שהקהל צפה. אלטמן כינה את התופעה "תוכנה לפי דרישה" ורואה בה את המאפיין המגדיר של עידן GPT-5. אפילו ג'נסן האנג מאנבידיה הכריז כבר ב-2017 ש"הבינה המלאכותית הולכת לבלוע את התוכנה". שבע שנים אחרי, תעשיית התוכנה עדיין כאן ולא נראה שהיא מתכווננת להיעלם.

הבעיה האמיתית מתחילה כשעוברים מהדגמות על הבמה לחדרי השרתים של חברות פורצ'ן 500. משימות קריטיות במערכות מורכבות דורשות רמת אמינות ובטיחות שאף בוט לא יכול להבטיח, לפחות בינתיים. כשמדובר בנתונים רגישים בתחומים מוסדרים כמו משאבי אנוש או כספים, אין מקום לניסויים.

• TSMC שמה עוד כסף באריזונה - והמכס על טייוואן פתאום נהיה חלק מהסיפור
• גל פיטורים בדרך במטא: 10% מעובדי מטאוורס יפוטרו
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

קארל אשנבך, מנכ"ל Workday, הסביר: "יותר מ-65% מחברות הפורצ'ן 500 משתמשות בנו, ואף אחת מהן לא תאמר 'בואו, סטארט-אפי בינה מלאכותית, תנהלו לי את המשרד והבקרות הפיננסיות'".

השוק כבר מתחיל להבין את המורכבות

 מניות חברות התוכנה מציגות ביצועים חלשים יחסית בחודשים האחרונים, כשמדד BVP Nasdaq Emerging Cloud ירד בכמעט 6% בחודש האחרון. המשקיעים מתחילים לשאול שאלות קשות על "שיבוש הבינה המלאכותית" בשיחות עם מנהלים.

במקום לתת לפאניקה להשתלט, חברות התוכנה הותיקות מאמצות אסטרטגיה פרגמטית: הן משלבות בינה מלאכותית בתוך המוצרים הקיימים שלהן. Salesforce ו-Workday מפתחות "סוכנים" - בוטים המתממשקים עם המערכות הקיימות ומבצעים משימות ספציפיות. זוהי גישה הרבה יותר מעשית מאשר החלפה מלאה של התוכנות.

• שיפוץ המיליארדים והריבית: המתח בוושינגטון משפיע על המדיניות המוניטרית
• בגולדמן זאקס סבורים: מניית סופר מיקרו מתקשה להצדיק את התמחור
• תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
• המניה שזינקה 1,500% בשנה ולמה היא מוסיפה היום 23%

האמת היא שאפילו הקסם של vibe coding מוגבל מאוד במציאות הארגונית. המונח מתאר את היכולת ליצור קוד תוכנה פשוט על ידי הוראות בשפה טבעית למערכת בינה מלאכותית, בלי להבין תכנות. ג'רמי ברנום, סמנכ"ל הכספים של ג׳יי פי מורגן, אמנם התנסה בטכנולוגיה הזו וקרא לה "מדהימה", אבל בעצמו הדגיש שזה רק ניסוי ראשוני. המרחק בין יצירת אפליקציה פשוטה לבין פיתוח מערכות מורכבות שמנהלות מיליארדי דולרים הוא עצום - והבנקים לא מוכנים לקחת את הסיכון הזה.

הכשלונות והקשיים

כישלונות של חברות הבינה המלאכותית מחזקים את הנקודה הזו. OpenAI ספגה ביקורת קשה לאחר השקת GPT-5, עם משתמשים שהתלוננו על תשובות לא מדויקות מבוט שאלטמן הציג כ"צוות של מומחים ברמת דוקטורט בכיס". גם מטא נתקלת בקשיים עם המודל Llama 4 שלה.

כדי להבין את הפער הזה, כדאי להשוות בין ההישגים הממשיים של הבינה המלאכותית לבין האתגרים הטכנולוגיים הפוגשים אותה. הצ׳טבוטים אמנם הצליחו לשבש את עולם החינוך - תלמידים משתמשים בהם לכתיבת עבודות ולפתרון משימות בסיסיות. אבל כשמדובר במערכות תוכנה ארגוניות המנהלות מיליארדי דולרים, הדרישות הן בסדר גודל אחר לגמרי: אמינות של 99.9%, ביקורת וציות לרגולציה, אבטחת מידע מתקדמת, וזמינות 24/7. הפער בין שני העולמות הללו מסביר מדוע תעשיית התוכנה הארגונית ממשיכה לשגשג.