כשכלי קוד־בינה מלאכותית כמו GitHub Copilot ו־ChatGPT נכנסו לזירה, ההבטחה נשמעה כמעט מהפכנית: סוף לעבודה הסיזיפית על שורות קוד, סוף לבאגים מתישים — פשוט לנסח בקשה בשפה טבעית ולקבל פתרון מוכן תוך שניות. זה היה אמור לשחרר מפתחים מעבודה שחורה, לזרז פרויקטים ולצמצם עלויות. חברות וסטארטאפים מיהרו לשלב את הכלים, חלקן בנו תחזיות פיננסיות על חיסכון עצום בזמן, ייעול תהליכי פיתוח ואף צמצום בצוותים.
אבל המציאות מתגלה כפחות זוהרת. מחקר חדש של Bain & Company מראה שהקפיצה המובטחת בפרודוקטיביות עדיין רחוקה. במקום להאיץ תהליכים, כלים כמו Copilot לעיתים מייצרים תוספת עומס: קטעי קוד שנראים נכונים אך מלאים בשגיאות לוגיות, ספריות חסרות או פתרונות לא יעילים. מפתחים מוצאים את עצמם מבלים יותר זמן בבדיקות, תיקונים ושיפוץ קוד מאשר כתיבה אמיתית. נתונים של מכון METR מצביעים אפילו על תוצאה מפתיעה: במקרים מסוימים שימוש ב־AI האריך את משך העבודה ב־19% לעומת פיתוח ידני.
הפער הזה בין הציפייה למציאות ניכר גם בסקרים. Stack Overflow דיווח השנה על ירידה במידת שביעות הרצון של מפתחים מהכלים: רבים אומנם ממשיכים להשתמש בהם, אבל מתארים אותם כ״כמעט נכונים״ — כלומר, פתרונות שמספקים השראה או התחלה, אך רחוקים מלהיות גמר עבודה. זה לא מה שהובטח בשיא ההייפ, כשדובר על חיסכון של 10–15 אחוזים בזמני פיתוח.
מה שמשתקף כאן הוא אתגר רחב יותר: אוטומציה חלקית מייצרת צווארי בקבוק חדשים. אם AI מסוגל לכתוב קוד מהר יותר, אבל בדיקות האיכות, האינטגרציה וההשקה נשארות איטיות — הרי שהתהליך הכולל אינו באמת מואץ. במילים אחרות, לא מספיק לחבר מודל גנרטיבי ל־IDE; יש צורך לשלב AI בכל מחזור חיי הפיתוח, מהתכנון ועד הניטור בפרודקשן.
ועדיין, לא מדובר בכישלון מוחלט. יש חברות שמדווחות על יתרון ממשי בשימוש בכלים לכתיבת פונקציות פשוטות, בהמרת קוד משפה לשפה או בבנייה מהירה של פרוטוטייפים. במקומות האלה, AI כן מפחית חיכוך ומעלה יעילות. אבל כשמדובר בפרויקטים מורכבים, ההבטחה שהמכונה תחליף את המתכנת פשוט לא עומדת במבחן.
ובמקביל, דו״ח החדש של גוגל (DORA) על פיתוח תוכנה בסיוע בינה מלאכותית חושף מתיחות בלב עולם הקוד בשנת 2025. כמעט 5,000 אנשי טכנולוגיה השתתפו בסקר, והמספרים מציירים תמונה של אימוץ המוני עטוף בספקנות.
ממצאים מרכזיים:
שימוש יומי: מפתחים מבלים כיום כשעתיים ביום עם עוזרים כמו Gemini, ChatGPT או Copilot.
אמון נמוך: 30% מודים שהם סומכים על הפלטים “קצת” או “בכלל לא”.
שיפור בפרודוקטיביות: 80% מדווחים על עלייה ביעילות, ו־59% מציינים שיפור באיכות הקוד.
המסגרת של גוגל: מודל חדש בשם DORA AI Capabilities מציע שבעה עקרונות לשימוש אחראי יותר בעוזרים.
כלי ה־AI מתוארים כמו “קולגה פגום”: הם עובדים מהר, עושים טעויות, ואי אפשר לסמוך עליהם לגמרי — ובכל זאת הם חלק בלתי נפרד מהצוות. הפרדוקס הוא שהספק הפך לתנאי שימוש, לא למחסום בפניו.
בסופו של דבר, הדיון סביב קידוד מבוסס בינה מלאכותית פחות עוסק בשאלה אם זה עובד — אלא איפה ואיך זה עובד. הדור הנוכחי של הכלים הוא לא מפתח קסמים אלא שותף לא יציב, כזה שדורש עין אנושית ביקורתית. ההייפ של 2023–2024 אולי התפוצץ, אבל השיעור ברור: הטכנולוגיה לבדה לא מספיקה. כדי שהיא תעמוד בהבטחות, הארגונים יצטרכו לשנות תהליכים, לבנות תרבות פיתוח חדשה ולמצוא את נקודת האיזון בין יצירתיות אנושית לבין עוזר דיגיטלי שאף פעם לא מתעייף.
