SDLC מואץ באמצעות AI, מוכח עם 250 מפתחים, מוכן לצוותי הפיתוח שלכם
אנחנו מעבירים צוותי הנדסה לפיתוח agentic מלא. סוכנים אוטונומיים מייצרים את רוב הקוד, בזמן שבני אדם פועלים ברמת המערכת והארכיטקטורה. אנחנו מתכננים ומטמיעים ארכיטקטורות מסירה מרובות סוכנים, ומייצרים שיפור מדיד של פי כמה בתפוקה לאורך כל ה-SDLC.
AI שינה את התעשייה. זה כבר לא הייפ
חברות הטכנולוגיה הגדולות מאיצות שחרורי גרסאות, מבני הצוותים משתנים, ותפקידים מסורתיים בהנדסה ובמסירה מוגדרים מחדש. ארגונים שמטמיעים AI בצורה שיטתית בתהליכי הפיתוח שלהם מייצרים יתרון תחרותי ארוך טווח.
עברנו את הטרנספורמציה הזאת בעצמנו:
- -כלי עבודה במודל AI-first — מתחילת 2025 הטמענו Cursor ו-Claude Code בכל התפקידים: מפתחים, מהנדסי QA, אנליסטים ומנהלים.
- -קוד שמונע על ידי סוכנים — שני שלישים מקוד ה-Production שלנו נוצר עם סוכני AI, על בסיס Claude Code ו-Antigravity, ללא autocomplete.
עכשיו אנחנו מביאים את הניסיון הזה לצוותים שלכם.
למה כלי AI לא עובדים “מהקופסה” ודורשים ליווי מתודולוגי
מתן גישה למפתחים לכלים כמו Cursor אינו מספיק. בלי מתודולוגיה, הכשרה ושינוי בתהליכי הפיתוח, רוב הצוותים ממשיכים לעבוד כפי שעבדו קודם. אימוץ AI אפקטיבי דורש גישה מובנית, מקצה לקצה.
בפועל, אימוץ AI מתקדם לפי עקומת הפצת החדשנות:
- 2.5% —החדשנים שיחקרו AI באופן עצמאי
- 13.5% —המאמצים המוקדמים
- 70% —הרוב שזקוק להכוונה מובנית
- 15% —זקוקים לליווי ממוקד ומעשי
רוב ארגוני הפיתוח נמצאים ב-70% האמצעיים.
בלי גישה שיטתית, אימוץ AI מוביל בדרך כלל ל:
- שימוש מפוצל ולא עקבי בכלי AI
- היעדר השפעה מדידה על מהירות המסירה או איכות התוצר
- התנגדות גוברת בתוך הצוותים
- עלויות רישוי ללא החזר השקעה
לכן אימוץ AI מוצלח הוא שינוי ארגוני, לא פריסת כלים.
איך צוותים מובילים משלבים AI בתהליכי פיתוח
מהלך הטמעת AI בן חודש, שנועד לייצר שיפור מדיד במהירות, באיכות ובמסירה. התהליך מכסה את תחומי הליבה של טרנספורמציית פיתוח, מארכיטקטורה ועד ביצוע.
מוכנים להאיץ את קצב המסירה פי 2 עד פי 4 עם AI?
נתאים את מתודולוגיית AI לצוות שלכם, כדי לקצר זמני פיתוח ולהגיע מהר יותר לייצור.
איך להשתמש ב-AI בלי לפגוע באבטחת מידע או בעמידה בדרישות רגולציה
אבטחת מידע היא עדיפות עליונה בארגונים גדולים. כך אנחנו מאפשרים אימוץ AI בלי להתפשר על דרישות האבטחה שלכם.
אפשרות 1. שימוש במודלים מבוססי ענן
ב-Globalbit אנחנו עובדים עם Cursor ועם מודלים של Anthropic, OpenAI ו-Gemini. בארגונים רבים מאפשרים את הגישה הזו בתנאים מוגדרים:
- -בכל תהליכי הפיתוח, כאשר מדיניות האבטחה מאפשרת זאת
- -בסט מוגבל של פרויקטים, למשל frontend בלבד
- -למשימות שאינן קריטיות, כמו אבטיפוס או כלים פנימיים
אפשרות 2. פריסה בסביבה סגורה
כאשר מודלי ענן אינם מאושרים, אנחנו מטמיעים כלי AI בתוך התשתית שלכם:
- -בדיקת קוד באמצעות AI באופן מלא ב-on-premise
- -אוטומציית תרחישי בדיקה שבה AI מקבל רק דרישות וגישה לממשק המשתמש, בלי שיתוף קוד מקור
- -ללא העברת מידע חיצונית מחוץ לסביבה שלכם
נעזור לכם לקבל אישור CISO לפיתוח agentic
אנחנו עוזרים לצוותים שלכם ליישר את אימוץ ה-AI עם דרישות אבטחת המידע הפנימיות:
- -הסבר מעשי על אופן הפעולה של כלי AI, כולל זרימת מידע ובקרות
- -הכנת נימוק טכני ואבטחתי ברור לצורך אישור פנימי
- -הצעת תרחישי פשרה שמאזנים בין מהירות לעמידה בדרישות
מה אפשר לצפות לקבל: תוצאות מוכחות ותחזית לצוות שלכם
תוצאות אמיתיות שהשגנו בתהליכים שלנו, והמשמעות שלהן עבור צוות בסדר הגודל שלכם.
התפלגות בצוות:
מפתח חציוני
- 80% עד 90% מהקוד שעובר merge נכתב על ידי agents.
- 5 עד 15 commits שנוצרו על ידי agents לכל מפתח ביום.
- התפקיד האנושי מתמקד בהגדרת המשימה, קריטריוני קבלה וסקירת PR.
15% מובילי agentic
- 95% עד 98% מהקוד שעובר merge נכתב על ידי agents.
- 20 עד 50 commits ביום, בתיאום בין כמה agents מקבילים.
- בני אדם פועלים כארכיטקטי מערכת, סוקרים ומקבלי החלטה סופיים.
15% תחתונים שדורשים התערבות
- 50% עד 65% מהקוד נוצר על ידי agents.
- צווארי הבקבוק הם לרוב איכות הפרומפטים, פירוק לא ברור של משימות או עיכוב בסקירה.
- התיקון הממוקד כולל ארגון מחדש של workflow, תבניות תזמור agents והיוריסטיקות סקירה.
השפעה צפויה לצוות של 200 איש
מה זה אומר במספרים פיננסיים
בצוות של 200 מפתחים עם עלות שכר ממוצעת של $120,000 בשנה, תפוקה של 4x שקולה לתפוקה של 600 מפתחים נוספים. המשמעות היא ערך של כ-$72M בשנה, כאשר ROI של שירותי הייעוץ מגיע ל-500x-1000x כבר בשנה הראשונה.
מוכנים להאיץ את קצב המסירה פי 2 עד פי 4 עם AI?
נתאים את מתודולוגיית AI לצוות שלכם, כדי לקצר זמני פיתוח ולהגיע מהר יותר לייצור.
[ תהליך ]איך מאמצים AI: מהתנעה ועד תוצאות מדידות
מהפגישה הראשונה ועד תוצאות מדידות בתוך 4 שבועות, עם ליווי מתמשך עד 12 חודשים. אימוץ AI בפיתוח תוכנה מתבצע בתהליך מובנה ורב-שלבי:
איך מאמצים AI: מהתנעה ועד תוצאות מדידות
מהפגישה הראשונה ועד תוצאות מדידות בתוך 4 שבועות, עם ליווי מתמשך עד 12 חודשים. אימוץ AI בפיתוח תוכנה מתבצע בתהליך מובנה ורב-שלבי:
תוכנה שמשרתת מיליוני משתמשים
בשיחה קצרה נבחן את היעדים שלכם ונשרטט את הגישה הנכונה למקרה שלכם.
Moovit
מ-MVP ועד 1.7 Billion משתמשים. אפליקציית התחבורה הציבורית מספר 1 בעולם, שנבנתה מאפס.
Espresso Club
טרנספורמציה דיגיטלית מלאה. סייענו ל-Espresso Club להפוך למותג הקפה מספר 2 בישראל.
IBI Smart
תכנון מחדש של חוויית המסחר. יצרנו את אפליקציית המסחר מספר 1 בישראל.
מי ירוויח מהשירות הזה
תוצאות מוכחות והובלה בשוק
שאלות נפוצות
מה ה-ROI מייעוץ? איך מצדיקים את ההוצאה?
איך מטפלים באבטחה?
אתם עובדים עם צוותים קטנים מ-200 אנשים?
כמה זמן מפתחים משקיעים בהכשרה?
זה עובד עם בסיסי קוד legacy?
אתם עובדים עם פתרונות Enterprise AI?
כמה עולה ייעוץ AI?
ייתכן שתצטרכו גם
מאמרים מומלצים
Nobody Writes Code Anymore (And That's the Point)
How senior developers at Anthropic, OpenAI, and Globalbit manage AI agents instead of writing code line by line.
Agentic AI in Practice
Real-world patterns for deploying AI agents in enterprise workflows — from code generation to document processing.
Generative AI Enterprise ROI
How enterprises measure and achieve ROI from generative AI — with real numbers and implementation patterns.