עשרות חברות הכריזו בחודשים האחרונים על מהפכת AI. רובן הסתפקו במילים. Shopify הלכה עד הסוף, והפכה את ה־AI לחלק אינטגרלי מה-DNA הארגוני שלה. המאמר הזה נכתב בהשראת תיעוד עומק של First Round Capital – חברת Venture Capital אמריקאית שמלווה סטארטאפים מהשלב הראשון, שחקרה כיצד Shopify יישמה מהפכה מבפנים החוצה. כאן לא תמצאו עוד סיפור על כלי חדש או הטמעה חכמה, אלא מבט מבפנים: איך בונים תרבות ארגונית סביב AI – ומה באמת קורה ביום שאחרי ההכרזה.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
דמיינו שהמנכ”ל שלכם מודיע: מעכשיו, שימוש יומיומי ב-AI הוא לא בגדר המלצה – אלא דרישה בסיסית מכל עובד. זה בדיוק מה שעשה טובי לוטקה, מנכ”ל Shopify, באביב 2025. המזכר ששלח לחברה לא רק חולל סערה – הוא יצר ז’אנר חדש. תוך שבועות, Box, Doulingo, Fiverr ואפילו ראש ממשלת קנדה שחררו גרסאות משלהם. עשרות חברות אחרות הצטרפו בשקט. פתאום, מזכרי AI הפכו לטרנד. כולם רצו להיות “החברה הבאה שמכריזה על מהפכת ה-AI”. אבל הסיפור האמיתי לא התחיל במזכר – והוא בטח לא נגמר בו. השאלה המעניינת באמת היא לא מה נכתב, אלא אם ואיך זה יצא לפועל.
כי בזמן שאחרים שיחזרו את המחווה, ב-Shopify התמקדו בשאלה האמיתית: איך לוקחים הכרזה נועזת, והופכים אותה לתרבות עבודה חיה, עקבית ואפקטיבית?
כבר ב-2021, כש־ChatGPT עוד לא היה מוכר לרוב העולם, פרחאן ת’אוואר (Farhan Thawar), סמנכ”ל ההנדסה ב-Shopify, התחיל לשחק עם GitHub Copilot. “חשבתי שזה נורא,” הוא מודה. “20% מהמהנדסים עדיין לא משתמשים ב-Copilot? אבל הגענו ל־80% כל כך מהר, כי אנשים ראו את הערך מיד.” 80% – נתון שחברות רבות רק חולמות עליו. וב-Shopify, זה היה רק שלב הפתיחה.
בעוד רוב החברות מגבילות את הכלים החזקים לצוותים טכניים, Shopify נוהגת הפוך – כל עובד מקבל גישה לכל כלי ולכל מודל. הרעיון פשוט: תרחישים בעלי ערך גבוה יכולים לצוץ מכל פינה, ואין לדעת מה יתברר כמשפיע מכולם. כדי לוודא שאנשים באמת משתמשים במודלים המובילים, Shopify הפעילה שלוש טקטיקות:
המהפכה מתחילה בצמרת: כל הנהלת Shopify, כולל המשפטית, הסכימה ש־AI הוא בראש סדר העדיפויות. המשמעות? מוצאים דרך להגיע ל”כן”, גם בנושאי פרטיות ואבטחה. בעולם שבו רוב הארגונים מתחילים מ”לא”, Shopify בחרה להתחיל מ”כן”. “אם אתה לא מתחיל מ’כן’ כברירת מחדל, אתה בעצם מתחיל מ’לא’,” מסביר ת’אוואר. כשביקש לאמץ את Copilot ב־2021, השיחה המשפטית הייתה פשוטה: “אנחנו כנראה הולכים לעשות את זה – איך עושים את זה בבטחה?” בניגוד לחברות אחרות, ששם המשפטנים עוצרים כל יוזמה, ב-Shopify חיפשו פתרון ולא חסמים.
שימוש רחב ב־AI עולה כסף – אבל ב-Shopify לא מגבילים. כש־Cursor התפשט בחברה, היו חששות מהעלות, אבל ת’אוואר דווקא רוצה שכולם ישתמשו אם הם רואים ערך. לוח תוצאות פנימי מציג מי “שורף” הכי הרבה טוקנים – לא כמנגנון ענישה, אלא כסוג של פרוקסי לערך. “אין לנו מכסה, ואני לא רוצה שאנשים ירמו עם סקריפטים, אבל זה מדד מעניין,” אומר ת’אוואר. “אנשים גאים להיכנס ל־Top 10. אפילו ה־CTO שלנו היה שם לאחרונה.” בשנה שעברה נרכשו 1,500 רישיונות Cursor – ותוך זמן קצר נדרשו עוד 1,500. ההפתעה? לא מהנדסים הובילו את הגידול, אלא צוותי תמיכה ומכירות.
ת’אוואר מזהה דפוס מדאיג אצל CTOs שחוששים מעלויות הטוקנים. “הם תוהים אם שווה להשקיע עוד אלפי דולרים בחודש למהנדס. אבל זו חשיבה שגויה. אם מהנדס נהיה פרודוקטיבי ב־10% יותר תמורת 1,000 דולר, זה זול מדי. כל אחד היה קונה את זה.” המסר ברור: ה־AI לא נשאר אצל המפתחים. הוא נטמע בכל החברה.
כדי להנגיש את הכלים החדשים, Shopify יצרה ממשק אחיד – ה־LLM Proxy. זהו שער אחד למגוון מודלים, שמאפשר לעובדים לעבור ביניהם בקלות, לבנות זרימות עבודה, ולעבוד עם הגרסאות העדכניות ביותר. ה־proxy משמש גם לניהול עומסים, ניטור ורציפות בסביבת הייצור. עובדים יכולים לבקש מה־proxy (או מכלי כמו Cursor) לגשת למודלים או לסוכנים מוכנים. זהו One-stop shop לכל שימוש ב־AI בחברה. הלב של כל זה הוא MCP – שכבת תשתית שמחברת בין כל הכלים הפנימיים. “MCP לכל דבר”, אומר ת’ואר. “אנחנו הופכים כל פיסת מידע לזמינה, גם אם היא מפוזרת בין מערכות, כדי שאנשים יוכלו לחקור, להבין ולשפר את זרימות העבודה שלהם.”
ה־LLM Proxy של שופיפיי
מהנדס מכירות לקח את ה־MCPs של הכלים שהוא משתמש בהם הכי הרבה – Drive, Slack, Salesforce – ויצר לעצמו דשבורד ב־Cursor. הדשבורד מתעדף לו משימות בזמן אמת לפי הקשר מכל הכלים האלה. במקום לדלג בין אפליקציות, הוא פשוט שואל את הדשבורד: “מה אני צריך לעשות היום?” הדשבורד מזהה לקוח פוטנציאלי שעומד לסגור, רואה שלא נענה מייל – ומנחה אותו להגיב.
“הוא כבר לא נכנס למייל. Cursor הוא הדף הבית שלו. זה מטורף,” אומר ת’אוואר. זוהי בדיוק ההשפעה ש־Shopify שואפת אליה מהשקעתה בתשתית AI. “אנחנו חברה שבונה תשתיות – אז גם ה־AI שלנו נבנה בגישה תשתיתית,” הוא מסביר. במקום לבנות כל פיצ’ר בנפרד, Shopify משקיעה בתשתית ניתנת לשימוש חוזר: LLM Proxy, שרתי MCP, וסוכנים שכולם יכולים להתחבר אליהם. ברגע שמישהו יצר את Slack MCP – כל החברה מרוויחה.
Shopify משתמשת בהשוואת ביצועי אתרים כדי להוכיח ללקוחות פוטנציאליים את יתרון הפלטפורמה שלה. בעבר, איסוף הנתונים דרש זמן ומאמץ ידני. כיום, נציג מכירות לא־טכני בנה בעצמו, דרך Cursor, כלי שמבצע את ההשוואות אוטומטית: שואב נתונים מהאתר של הלקוח, משווה לאמות מידה של Shopify, ומייצר נקודות דיבור מבוססות תיעוד פנימי. ה־CRO בובי מוריסון שיבח את הגישה: “האנשים שלנו לא רואים AI ככלי חיצוני – זו פשוט הדרך שבה עבודה נעשית. הם מתפתחים בקצב של AI.”
לטענת ת’אוואר, זה משנה גם את מהות המכירה: “ב־Upsell, נציג בטלפון יכול לקבל תוך שניות מידע שבעבר לקח ימים. פתאום, אפשר לדבר בצורה סמכותית יותר, וזה משנה את כל האסטרטגיה – גם איך פונים, גם איך מוכרים.”
כשמוכרים לברנדים גדולים, RFPs (Request for Proposal) הם חלק מהשגרה – מאות שאלות שדורשות התאמה, הקשר, ושיתוף פעולה חוצה צוותים. כדי להתמודד עם זה, צוות ההכנסות של Shopify בנה סוכן מבוסס LibreChat (פרויקט קוד פתוח ש־Shopify תורמת לו), שמספק למהנדסי פתרונות תגובות עשירות ומדויקות בלחיצת כפתור.
הסוכן סורק תיעוד ציבורי, מסמכי עזרה, מאגרי תוכן פנימיים ומחקרי מקרה – ומצטט מקורות כדי לאפשר אימות. הוא גם מדרג את מידת הוודאות של כל תשובה, וכשהוא מזהה שאלות שחוזרות – הוא משתפר על סמך תשובות שניצחו בעבר. כך, כל RFP עוזר לשפר את הבא אחריו.
דווקא כשכולם חוששים ש־AI יעלים משרות כניסה, Shopify עושה ההפך, ומחזקת אותן. הסיבה? ג’וניורים מביאים “ראש טרי”, בלי הרגלים ישנים. הם פשוט נולדו לתוך ה־AI. אחרי הצלחה עם קבוצת פיילוט של 25 מתמחים, לוטקה שאל את ת’אוואר עד כמה אפשר להרחיב. “הערכתי שנוכל לתמוך ב־75. אחר כך עדכנתי את זה ל־1,000,” הוא מספר. אלף מתמחים. אולי זה עדיין לא קורה בפועל – אבל עצם האפשרות אומרת המון על הגישה של שופיפיי.
ג’וניורים מביאים “ראש טרי”, בלי הרגלים ישנים
רבים חוששים ששימוש שוטף ב־AI מרחיק אותנו מהעשייה ומחליש מעורבות. אבל ב־Shopify מאמינים בהפך – AI טוב דווקא מעמיק את ההבנה. אחד העקרונות הפחות מובנים בגישה שלהם הוא ש־AI צריך להראות את העבודה, לא להסתיר אותה. לא להגיש תשובה נקייה, אלא לשקף את הדרך.
“כשהמטרה היא ללמד שליטה, עדיף לחשוף את המורכבות,” מסביר ת’אוואר. “זה אולי פחות מלוטש, אבל הרבה יותר מעצים.”
ב־Shopify הבינו ששימוש חכם ב־AI לא תלוי רק בפרומפטים, אלא ביצירת הקשר עשיר. מה שלוטקה מכנה “הנדסת הקשר” הפך לפרקטיקה שיטתית. כך זה נראה בפועל: סוכן AI סורק pull requests, מסמכים, הערות ו־Slack כדי לכתוב טיוטת עדכון שבועי לפרויקט. בימי שישי, אלופי הפרויקטים (Project Champion) מקבלים את העדכון עם פרומפטים שמאתגרים אותם: “מה באמת הספקת השבוע?” הם לא אמורים פשוט לאשר, אלא לשפר, לבקר, לחשוף פערים. “אנחנו בודקים כמה מהעדכון הסופי נכתב מחדש. כך ה־AI משתפר,” מסביר ת’אוואר.
ציוץ של לוטקה על “הנדסת הקשר” שהפך לפרקטיקה שיטתית
המטרה היא לא רק חיסכון בזמן – אלא לאפשר לעובדים להתמקד במה שדורש שיפוט, לא איסוף. והתוצאה? חצי מהעדכונים עוברים ככה, כמו שהם. למה? כי ה־AI מבין את ההקשר.
Shopify מפעילה את אחת מאפליקציות ה־Ruby on Rails הגדולות בעולם, ואתגר התחזוקה של codebase ענק כזה דורש יותר מסתם AI. המהנדסים הבינו שה־AI צריך מבנה ברור, חוקים דטרמיניסטיים, וחיבור חכם לכלי בדיקות. ככה נולד Roast – מסגרת קוד פתוח שמארגנת תהליכי בדיקה, תיקון וחזרה בעזרת AI.
במקום פרומפט אחד שעושה הכל, Roast בונה לולאות קטנות עם צעדים מדודים, מסביר את ההנמקות, עוקב אחר ההיסטוריה של כל שינוי, ומדרג בדיקות עם הסבר מפורט ל”למה” ו”איך”. “שילוב של כלים דטרמיניסטיים עם AI זה שילוב עוצמתי,” אומר סמואל שמידט, מהנדס בכיר ב־Shopify. ה-Roast גם פתר אתגרים פנימיים – ניתוח אוטומטי לאלפי קבצי בדיקה, תיקון בעיות, והגדלת כיסוי, אבל גם יצר פרדיגמה חדשה כמו איך לבנות AI הנדסי אמין יותר.
לכן Shopify שחררה את Roast בקוד פתוח, כדי לאפשר לקהילה כולה לעצב את עתיד העבודה עם AI.
במסעדת מישלן או קבוצת ספורט מקצועית, רואים יעילות תנועה של 80%. בעסקים? אולי 20%. “אנחנו מבזבזים משאבים, זמן ואנרגיה, פשוט כי עוד לא זיהינו את הדפוסים הנכונים לביצוע עבודה בצורה יעילה,” אומר ת’אוואר. כולם מבינים ש־AI יכול לזרז תהליכים. אבל הערך העמוק יותר הוא ביכולת לשאול אם התהליך בכלל נכון. כך למשל, כלי ביקורת האתרים לא רק חוסך זמן – הוא משנה את סדר הפעולות: מי מציג את הנתונים, ומתי. פתאום זה קורה מוקדם יותר, עם יותר אנשים.
ת’אוואר קורא לזה Process Power – היכולת לא רק לשפר, אלא לעצב מחדש את הדרך שבה דברים קורים. AI, כמו מערכת הייצור של טויוטה, עשוי להפוך למודל חדש שכולם ירצו לאמץ – הפעם, אולי גם יצליחו.
כדי לוודא שזה לא נשאר ברמת סיסמה, Shopify שילבה שאלות על AI בסקירות ה־360 שלה. מנהלים ועמיתים מדרגים עד כמה אחרים הם “AI native” או “AI רפלקסיביים”. זו לא רק מדידה – זו הצהרה: השימוש ב־AI הוא כבר לא מיומנות טכנית, אלא חלק מהמקצוענות עצמה.
אבל מה עם מי שמתקשה? האם הדרישה להיות “AI native” לא יוצרת לחץ, חרדה, או פערים? Shopify מאמינה שתמיכה נכונה וכלים טובים מאפשרים צמיחה – אבל גם מכירה בכך שלא כולם יסתגלו. ויש שאלה עמוקה יותר: האם נוצר מעמד עובדים חדש? אלו שחיים עם AI ואלו שמתקשים. זה פער שעלול להיות חמור יותר מהפער הדיגיטלי.
AI Native זו לא רק מיומנות – זו דרך חשיבה. לא רק לדעת איך להשתמש בכלים, אלא מתי, למה ואיך לשלב אותם בלי לאבד שליטה. מה עם עובדים בני 45-50 שבנו קריירה על מומחיות שהיום קל לשכפל? מה עם שמירה על יכולות אנושיות בסיסיות מול תלות גוברת ב־AI? Shopify לא פתרה את כל זה – אבל לפחות היא שואלת את השאלות. וזה, אולי, הדבר הכי חשוב כרגע.
הסיפור של שופיפיי לא מתחיל ולא נגמר ב-AI. הוא מתחיל בשאלה פשוטה: מה קורה כשחברה מחליטה באמת לשנות את הדרך שבה היא עובדת? לא עם מזכר נוסף או כלי נוסף – אלא עם בחירה יסודית להיות אחרת. השיעור הכי חשוב כאן הוא לא טכנולוגי. כשת’אוואר אומר “תתחילו מ-כן”, הוא לא מדבר על כלי AI. הוא מדבר על מנטליות של זריזות מול מנטליות של ביורוקרטיה. על צוות משפטי שחושב “איך עושים את זה בבטחה” במקום “למה זה מסוכן”. זה הבדל שמשפיע על כל החלטה, לא רק AI.
ההשקעה של שופיפיי באלף מתמחים מגלה משהו עמוק יותר. כשכולם חושבים על AI כעל איום למשרות כניסה, הם הופכים את הלוגיקה. למה? כי הם מבינים שהעתיד לא שייך למי שהכי טוב ב-AI, אלא למי שמסתגל הכי מהר. וג’וניורים מסתגלים מהר יותר. הנקודה שהכי מעניינת אותי בסיפור הזה היא לא ה-LLM Proxy או ה-MCPs. זה שלוטקה מדבר על “הנדסת הקשר” – העובדה שהוא הבין ש-AI לא עובד במנותק מהקשר אנושי. זה דורש השקעה בהבנה, בשקיפות, ובבניית אמון. זה הדבר שהכי קל לפספס כשרצים להטמיע כלים חדשים.
אם אתם לוקחים דבר אחד מהסיפור הזה, שזה יהיה זה: שופיפיי לא הצליחה כי היא הטמיעה AI. היא הצליחה כי היא הטמיעה תרבות של ניסוי, שקיפות ואמון, ו-AI היה הכלי שדרכו זה התבטא. הכלים משתנים. התרבות נשארת.
Shopify מוכיחה שהמעבר לעידן ה־AI לא חייב להפחיד. כשעושים את זה נכון, AI לא מחליף עובדים – הוא מעצים אותם. המפתח הוא לא לראות ב־AI פתרון קסם או איום, אלא מכפיל כוח שמחדד חשיבה, יוצר הזדמנויות, ומשחרר אנשים לעשות את מה שהם טובים בו באמת. מהמזכר של לוטקה ועד לגישה המחושבת של ת’אוואר – זה סיפור על אומץ, תשתית וחשיבה לטווח רחוק.
כמו שאומר ת’אוואר: “הכוח האמיתי נמצא בגילוי התהליך הנכון.” ולכן, השאלה האמיתית היא לא האם לאמץ AI – אלא איך. הבחירה בין מהפכה חכמה לבין זעזוע מיותר נמצאת היום בידיים של כל מנהל.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
רוצים לקבל עדכונים על כל מה שחדש ומעניין בעולם ה-AI? הרשמו לניוזלטר שלנו!
תוצאות נוספות...
תוצאות נוספות...
