איך בינה מלאכותית משנה את העבודה באנטרופיק – ומה זה אומר על העתיד שלנו

אם רוצים להבין איך תיראה העבודה של מהנדסים ואנשי ידע בעוד כמה שנים, כדאי להסתכל על מה שקורה היום באנטרופיק. זו לא מצגת חזון על “עתיד העבודה”, אלא תיאור יחסית נדיר של מה קורה כש-AI נכנס עמוק ליום עבודה אמיתי, אצל האנשים שבונים את המודלים בעצמם. אנטרופיק, החברה שפיתחה את Claude, סקרה כ-132 מהנדסים, ערכה 53 ראיונות עומק וניתחה בערך 200 אלף סשנים של Claude Code כדי להבין איך העבודה שלהם משתנה. לפי הדיווח של המהנדסים, Claude מעורב היום בכ-60% מהעבודה שלהם, והם מדווחים על עלייה ממוצעת של כ-50% בפרודוקטיביות בהשוואה לעבודה בלי AI. שנה קודם, השימוש היה סביב 28% מהעבודה והעלייה בפרודוקטיביות הוערכה בכ-20%.

לפני שממשיכים, חשוב לזכור את המסגרת: זה מחקר פנימי של חברה מסחרית, על מהנדסים שהם משתמשים מתקדמים במיוחד, והמדדים מבוססים ברובם על דיווח עצמי. אין כאן מדידה אובייקטיבית של תפוקה לאורך שנים, אלא צילום מצב עשיר של איך אנשים מרגישים ועובדים בתוך אחד מארגוני ה-AI הכי מתקדמים. ובדיוק בגלל זה, מה שקורה שם הוא כנראה הצצה מוקדמת למה שעוד יגיע לשאר השוק.

לא רק לחסוך זמן – לעשות עבודה שלא הייתה קיימת

הנתונים היבשים מספרים סיפור אחד. העדויות מהשטח מספרות סיפור קצת אחר.

על פניו, המספרים מרשימים – יותר שימוש ב-AI, קפיצה בתחושת הפרודוקטיביות, ואפילו קבוצה של כ-14% מהנדסים שמתארים קפיצה של יותר מפי 2 בתפוקה. אבל כשמסתכלים על איך המהנדסים מתארים את היום יום, מתגלה ניואנס חשוב – זה פחות “אני עושה את אותה עבודה בחצי זמן”, ויותר “אני מספיק הרבה יותר דברים שלא היו נכנסים לי בכלל ללו״ז”.

השפעת Claude על זמן לעומת תפוקה | Anthropic

בערך 27% מהעבודה שנעשית היום עם Claude, לפי הסקר, פשוט לא הייתה נעשית בלעדיו. מהנדסים מדברים על:

• תיקון באגים קטנים ומעצבנים שהיו נדחים שוב ושוב.

• בנייה של כלים פנימיים ודאשבורדים שמשפרים את החיים בצוות, אבל אף פעם לא נכנסו ל”עדיפויות”.

• עבודת חקר טכנית שלא הייתה כדאית אם היו צריכים לבצע אותה ידנית.

חוקר אחד מתאר שהוא מריץ כמה מופעי Claude במקביל, שכל אחד בודק כיוון אחר לפתרון בעיה. הוא מסביר שאנשים חושבים על מודלים מתקדמים כמו על “מכונית מהירה יותר”, אבל בפועל זה יותר כמו “יש לך כוח סוס כמעט אינסופי לבדוק רעיונות”. זה שינוי לא רק בכמה מהר עובדים, אלא בכמה אפשר לנסות.

מהנדסים כמנהלי אורקסטרציה, לא רק ככותבי קוד

שינוי נוסף שמופיע שוב ושוב בראיונות הוא הרחבת תחומי המומחיות בפועל. הגבולות המסורתיים של “אני Backend”, “אני Frontend”, “אני רק מחקר” נפתחים. מהנדסי Backend מספרים איך הם בונים ממשקי משתמש מורכבים בעזרת Claude. חוקרים יוצרים ויזואליזציות נתונים ואוטומציות סביב הניסויים שלהם. צוותי אבטחה משתמשים ב-Claude כדי לקרוא ולנתח קוד שהם לא מכירים.

אחד המהנדסים מספר שהצליח, בעזרת Claude, לבנות ממשק משתמש ברמת איכות שבחיים לא היה מגיע אליה לבדו בזמן שהיה לו. המעצבים שאלו אותו אם הוא פתאום נהיה מומחה UI. הוא ענה את האמת: “Claude בנה, אני רק ניהלתי.” התפקיד זז לאט לאט מכותב קוד למנהל אורקסטרציה – זה שמפרק את הבעיה, מנסח את הדרישות למודל, בודק את הפלטים, מחבר אותם למערכת הקיימת ולוקח אחריות על התוצאה.

עלייה חדה במימוש פיצ’רים, תכנון ו-Front-End תוך חצי שנה | Anthropic

הנתונים מ-Claude Code מחזקים את זה. אנטרופיק מדווחת שבסשן טיפוסי, המודל מחזיק היום בערך פי שניים יותר “צעדים ברצף” לפני שהוא צריך קלט חדש מהמשתמש ביחס ללפני חצי שנה. שיעור המשימות שעוסקות בתכנון ועיצוב קוד עלה מאזור האחוז הבודד לכ-10%. מימוש פיצ’רים חדשים קפץ מכ-14% לכמעט 37% מהשימוש. המודל כבר לא רק “עוזר לכתוב פונקציה”, אלא מעורב בשלבים עמוקים יותר של בניית המוצר.

שיעור המהנדסים שמשתמשים ב-Claude מדי יום לפי משימות | Anthropic

ועדיין, כששואלים את המהנדסים כמה מהעבודה הם יכולים “להאציל לגמרי” ל-Claude, רובם נשארים באזור 0-20 אחוז. הסיבה פשוטה – ברוב הזמן הם לא משחררים משימה ונעלמים, אלא עובדים עם Claude יחד, צעד אחרי צעד. זה לא רובוט אוטונומי, זה שותף שצריך ניהול.

עלייה באוטונומיה של Claude

חשוב לראות שהשינוי הזה אינו מתקיים רק בצוותי פיתוח. השימוש ב-Claude חוצה צוותים וסוגי תפקידים, וכל מחלקה משתמשת בו באופן אחר.

ככה נראית ההתפשטות הארגונית של העבודה האוטומטית:

התפלגות משימות Claude Code לפי סוג צוות | Anthropic

מיומנויות, יחסים וזהות מקצועית

ככל שיותר מהעבודה עוברת דרך Claude, מתחילים לצוף גם צדדים פחות נוחים.

הראשון הוא שחיקה אפשרית של מיומנויות. לא בקפיצה אחת, אלא בשחיקה איטית. במקום לקרוא דוקומנטציה, לעבור על קוד לבד, ולהיאבק עם באגים, מהנדסים רבים מדלגים ישר לפתרון. חלקם אומרים במפורש שהם מרגישים שאיבדו חלק מה”חוש” שנבנה כשהיו עושים דברים “בדרך הקשה”.

מהנדס בכיר אומר שהוא משתמש ב-AI בעיקר במשימות שבהן הוא כבר יודע איך התשובה בערך צריכה להיראות, ולכן יכול לפקח על האיכות. הוא מוסיף שאם היה בתחילת הקריירה, כנראה היה צריך להשקיע הרבה יותר מאמץ מודע כדי לוודא שהוא לא פשוט מאמץ את מה שהמודל נותן.

כאן נוצר פרדוקס לא קטן – כדי לפקח על Claude היטב, צריך בדיוק את אותן מיומנויות שעלולות להישחק משימוש מוגזם בו. חלק מהמהנדסים מתארים שהם בכוונה עובדים לפעמים בלי AI, כדי להישאר חדים.

המחקר גם מצביע על שינוי ביחסים בין אנשים. Claude הפך לתחנה הראשונה לשאלות שפעם היו מופנות לעמיתים. מהנדסים מספרים שהם שואלים עכשיו הרבה יותר שאלות באופן כללי, אבל 80-90 אחוז מהן הולכות למודל. מצד אחד, זה חוסך “מבוכה” ופוגע פחות בזמן של אחרים. מצד שני, חלק מהבכירים אומרים בגלוי שזה עצוב לראות כמה פחות ג’וניורים מגיעים אליהם. המודל עושה אופטימיזציה לשאלה, אבל חונכות וקשרים אנושיים לא נבנים מעצמם.

ולבסוף, יש את השאלה הגדולה של הקריירה. חלק מהמהנדסים בעמדות בכירות מרגישים יחסית בטוחים. הם יודעים לקחת אחריות, לתכנן מערכות, לנהל סיכונים. אבל גם הם מודים שקשה להם להמר על אילו מיומנויות יהיו רלוונטיות בעוד חמש או עשר שנים. אחרים מנסחים תחושה קיצונית יותר: “אני מרגיש שאני בא לעבודה כל יום כדי לעבוד על הטכנולוגיה שייתכן שתהפוך אותי ואת עוד רבים ללא רלוונטיים.”

זה לא סיפור של “איום מיידי”. זה סיפור של מקצוע שנמצא בתנועה מתמשכת, בלי מפה ברורה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית במשרד

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

מה אפשר ללמוד מזה מחוץ לאנטרופיק

אנטרופיק מדגישה שהמהנדסים שלה לא מייצגים את כל שוק העבודה. הם עובדים עם הכלים הכי מתקדמים, הם קרובים למודל, והתרבות הארגונית שלהם מותאמת לזה. אבל מה שקורה שם היום הוא לכל הפחות אזהרה מוקדמת, או אולי הזדמנות מוקדמת, לכל ארגון שמכניס AI לעבודה היומיומית.

יש כמה מסקנות שקשה להתעלם מהן:

1. AI באמת מגדיל תפוקה, אבל משנה את סוג העבודה: לא מדובר רק בקיצוץ זמן על משימות קיימות, אלא ביצירה של קטגוריות עבודה חדשות – ניסויים, כלים פנימיים, תיקונים קטנים. ארגונים שלא ימצאו דרך לתרגם את “עוד עבודה” הזאת לערך אמיתי, עלולים פשוט להציף את עצמם בעשייה.

2. מיומנויות עמוקות לא נשמרות לבד: אם נותנים ל-AI להיכנס לכל שלב, צריך במקביל לחשוב איך שומרים על יכולת הבנה עצמאית של מערכות, במיוחד אצל ג’וניורים. זה לא קורה מעצמו.

3. חונכות ויחסים מקצועיים צריכים תכנון מודע: אם רוב השאלות הולכות למודל, צריך ליצור במכוון מרחבים שבהם אנשים כן שואלים אחד את השני, כן יושבים על קוד ביחד, כן רואים איך אחרים חושבים.

4. זהות מקצועית תעבור שינוי: מהנדסים, אנשי מוצר, אנליסטים ועוד מקצועות יהיו פחות “עושים הכל ידנית”, ויותר מנהלי תהליכים וסוכנים. זה דורש שפה אחרת כשיושבים לדבר על קריירה, קידום ופיתוח מקצועי.

במובן הזה, המחקר של אנטרופיק הוא לא תשובה, אלא מראה. הוא מראה איך נראית עבודה כש-AI הופך להיות שכבת תשתית יומיומית, ולא גימיק. מי שמסתכל עליה ברצינות, יכול להתחיל לתכנן היום איך הוא רוצה שהשילוב הזה ייראה אצלו, לפני שהשינוי יכפה עליו מבחוץ.

לכל מי שרוצה לקרוא את המחקר המלא, כנסו כאן.