האצת מחזור הפיתוח עם AI: הוכחה אצל 250 מפתחים, מוכנה לצוות שלכם
המפתחים שלכם עדיין כותבים בעצמם את רוב הקוד. אנחנו מעבירים את הצוות לעבודה מלאה עם סוכני AI: הסוכנים כותבים את רוב הקוד, והמפתחים עוברים לעבוד ברמת המערכת והארכיטקטורה. אנחנו מתכננים ומטמיעים את ארכיטקטורת הסוכנים, והתפוקה גדלה פי כמה לאורך כל מחזור הפיתוח, במספרים שאפשר למדוד.
AI כבר שינה את התעשייה. זה מזמן לא הייפ
ענקיות הטכנולוגיה משחררות גרסאות מהר יותר, הצוותים נבנים אחרת, ותפקידים ותיקים בפיתוח ובמסירה מוגדרים מחדש. ארגון שמכניס AI לתהליכי הפיתוח בצורה שיטתית בונה לעצמו יתרון שהמתחרים יתקשו להדביק.
אנחנו עברנו את זה קודם, על עצמנו:
- -כלים בגישת AI-First: מתחילת 2025, כולם אצלנו עובדים עם Cursor ו-Claude Code: מפתחים, מהנדסי QA, אנליסטים ומנהלים.
- -קוד שכותבים סוכנים: שני שלישים מקוד ה-Production שלנו נכתבים עם סוכני AI מבוססי Claude Code ו-Antigravity, בלי לספור השלמה אוטומטית.
עכשיו אנחנו מביאים את הניסיון הזה אליכם.
למה כלי AI לא עובדים מהקופסה, ולמה צריך ליווי
נתתם למפתחים גישה ל-Cursor, ורובם ממשיכים לעבוד בדיוק כמו קודם. זה מה שקורה בלי מתודולוגיה, בלי הכשרה ובלי שינוי בתהליכי הפיתוח. הטמעה שעובדת דורשת תהליך מסודר, מקצה לקצה.
בפועל, AI נכנס לארגון לפי עקומת אימוץ החדשנות המוכרת:
- 2.5%:חדשנים שיתנסו ב-AI בעצמם
- 13.5%:מאמצים מוקדמים
- 70%:הרוב, שזקוק להכוונה מסודרת
- 15%:זקוקים לליווי צמוד ומעשי
רוב ארגוני הפיתוח נמצאים שם, ב-70% שבאמצע.
ובלי שיטה, זה בדרך כלל נראה ככה:
- כל אחד משתמש בכלי AI אחרת, ולא באופן עקבי
- אף מדד לא זז: לא מהירות המסירה ולא האיכות
- יותר ויותר התנגדות בתוך הצוותים
- משלמים על רישיונות ולא רואים החזר
לכן הטמעת AI שמצליחה היא שינוי ארגוני. פריסת כלים לבד לא תעשה את העבודה.
איך צוותים מובילים משלבים AI בפיתוח
חודש אחד של הטמעה, ושיפור שרואים במספרים: במהירות, באיכות ובמסירה. התוכנית נוגעת בכל מה שמשתנה בתהליך הפיתוח, מהארכיטקטורה ועד העבודה השוטפת.
רוצים להאיץ את המסירה פי 2 עד פי 4 עם AI?
נתאים את המתודולוגיה שלנו לצוות שלכם, ותתחילו למסור מהר יותר.
איך עובדים עם AI בלי להתפשר על אבטחת מידע ורגולציה
בארגון גדול, ה-CISO צריך להגיד כן לפני שהסוכן הראשון כותב שורת קוד. כך אנחנו מטמיעים AI בתוך דרישות האבטחה שלכם.
אפשרות 1: מודלים בענן
אצלנו עובדים עם Cursor ועם מודלים של Anthropic, OpenAI ו-Gemini. ארגונים רבים מאשרים את זה בתנאים מוגדרים:
- -בכל תהליכי הפיתוח, אם מדיניות האבטחה מאפשרת
- -בחלק מהפרויקטים בלבד, למשל רק ב-Frontend
- -במשימות לא קריטיות, כמו אבות טיפוס או כלים פנימיים
אפשרות 2: פריסה בסביבה סגורה
כשמודלים בענן לא מאושרים, אנחנו מתקינים את כלי ה-AI בתוך התשתית שלכם:
- -סקירת קוד מבוססת AI, כולה On-Premise
- -אוטומציה של תרחישי בדיקה: ה-AI מקבל רק את הדרישות וגישה לממשק, בלי גישה לקוד המקור
- -שום מידע לא יוצא מהסביבה שלכם
נעזור לכם לקבל את אישור ה-CISO לפיתוח עם סוכני AI
אנחנו עוזרים לצוותים שלכם להתאים את הטמעת ה-AI לדרישות האבטחה הפנימיות:
- -מסבירים איך כלי ה-AI עובדים בפועל, כולל זרימת המידע והבקרות
- -מכינים הצדקה טכנית ואבטחתית ברורה לאישור הפנימי
- -מציעים פתרונות ביניים שמאזנים בין מהירות לעמידה בדרישות
למה אפשר לצפות: תוצאות מוכחות ותחזית לצוות שלכם
המספרים שלנו מהשטח, ומה הם אומרים לצוות בגודל שלכם.
התפלגות בצוות:
המפתח החציוני
- 80% עד 90% מהקוד שעובר Merge נכתב על ידי סוכנים.
- 5 עד 15 Commits ביום לכל מפתח, שנוצרים על ידי סוכנים.
- המפתח מתמקד בהגדרת המשימה, בקריטריוני הקבלה ובסקירת ה-PR.
15% המובילים
- 95% עד 98% מהקוד שעובר Merge נכתב על ידי סוכנים.
- 20 עד 50 Commits ביום, בתיאום בין כמה סוכנים שעובדים במקביל.
- המפתחים משמשים ארכיטקטים של המערכת, סוקרים ומקבלי ההחלטה הסופית.
15% התחתונים, שצריכים התערבות
- 50% עד 65% מהקוד נכתב על ידי סוכנים.
- צווארי הבקבוק הם בדרך כלל איכות הפרומפטים, פירוק לא ברור של משימות או סקירות שמתעכבות.
- התיקונים הממוקדים: ארגון מחדש של תהליך העבודה, תבניות לתזמור סוכנים וכללי אצבע לסקירה.
ההשפעה הצפויה על צוות של 200 איש
המשמעות הכספית
בצוות של 200 מפתחים עם עלות שכר ממוצעת של 370,000 ש״ח בשנה, תפוקה גבוהה פי 4 שקולה לעבודה של 600 מפתחים נוספים. מדובר בערך של כ-220 מיליון ש״ח בשנה. ה-ROI על שירותי הייעוץ: פי 500 עד פי 1,000 בשנה הראשונה.
רוצים להאיץ את המסירה פי 2 עד פי 4 עם AI?
נתאים את המתודולוגיה שלנו לצוות שלכם, ותתחילו למסור מהר יותר.
[ התהליך ]איך עובדת הטמעת AI: מתחילת הפרויקט ועד תוצאות מדידות
4 שבועות מהפגישה הראשונה ועד תוצאות מדידות, ואחר כך ליווי של עד 12 חודשים. כך זה נראה, שלב אחרי שלב:
איך עובדת הטמעת AI: מתחילת הפרויקט ועד תוצאות מדידות
4 שבועות מהפגישה הראשונה ועד תוצאות מדידות, ואחר כך ליווי של עד 12 חודשים. כך זה נראה, שלב אחרי שלב:
תוכנה שמשמשת מיליוני אנשים
בשיחה קצרה נבין את היעדים שלכם ונציע את הגישה שמתאימה לכם.
Moovit
מ-MVP ועד 1.7 מיליארד משתמשים. אפליקציית התחבורה הציבורית מספר 1 בעולם, שבנינו מאפס.
Espresso Club
טרנספורמציה דיגיטלית מלאה. עזרנו ל-Espresso Club להפוך למותג הקפה השני בגודלו בישראל.
IBI Smart
עיצבנו מחדש את חוויית המסחר ובנינו את אפליקציית המסחר מספר 1 בישראל.
מי מרוויח מהשירות
תוצאות מוכחות והובלה בשוק
שאלות נפוצות
מה ה-ROI של הייעוץ, ואיך מצדיקים את ההוצאה?
איך אתם מטפלים באבטחת מידע?
אתם עובדים גם עם צוותים של פחות מ-200 איש?
כמה זמן המפתחים משקיעים בהכשרה?
זה עובד גם על קוד Legacy?
אתם עובדים גם עם פתרונות AI לארגוני Enterprise?
כמה עולה ייעוץ AI?
עוד דרכים שבהן נוכל לעזור
מאמרים מומלצים
אף אחד כבר לא כותב קוד (וזה בדיוק העניין)
באנתרופיק, OpenAI וב-Globalbit, המפתחים הבכירים מנהלים סוכני AI במקום לכתוב קוד. כך התפקיד השתנה בפועל.
מתי Agentic AI מתאים לארגון שלכם (ומתי עדיף פתרון פשוט יותר)
לא כל בעיה עסקית דורשת סוכני AI. מסגרת מעשית להחלטה מתי Agentic AI הוא הבחירה הנכונה ומתי פתרונות פשוטים עובדים טוב יותר.
AI גנרטיבי בארגונים: איפה ה-ROI באמת נמצא
רוב פרויקטי AI ארגוניים לא מגיעים ל-ROI. אלה שמצליחים מכוונים לתהליכי עבודה ספציפיים ומדידים. איפה GenAI יוצר ערך אמיתי.