לעשות תואר או ללמוד לבד? בכירים בהייטק על הדור הבא של המהנדסים

שנת הלימודים האקדמית נפתחה, אך השאלה מה חשוב ללמד בה (ואיך) מורכבת יותר מאי פעם. בעידן שבו בינה מלאכותית כותבת קוד, מתרגמת שפות ופותרת בעיות מתמטיות תוך שניות, מה בעצם הערך של מהנדס תוכנה אנושי? והאם תואר במדעי המחשב עדיין רלוונטי?

שוחחנו עם מנהלים בכירים בהייטק כדי להבין איך נראה העתיד בתחום - ומה צריך לדעת מי שרק מתחיל את הדרך.

מה חשוב שהאקדמיה תלמד היום את הדור הבא של מהנדסים?

לדברי יגאל אדרי, סמנכ"ל בכיר למוצר ואסטרטגיה בחברת סייסנס (Sisense), "תפקיד האקדמיה היא ללמד יסודות תיאורטיים, ולהקנות לסטונדנטים את היכולת והכלים איך ללמוד ולחקור נושאים בעצמם. תפקידה אינו ללמד שפות תכנות. תפקידה ללמד איך ללמוד לתכנת נכון בכל שפה שתרצה. במקרה, כרגע נראה ששפת התכנות המובילה תהיה פשוט אנגלית".

יעל פאינרו, נשיאה ומנהלת עסקים ראשית ב-RGo, מאמינה כי "המיומנות הכי חשובה היא חשיבה ביקורתית ויצירתיות. בהנחה ש-AI יטפל בצד הביצוע של משימות ספציפיות, התפקיד של האדם הוא להנחות, להבין ולשפר את התוצאה ובשביל זה צריך יכולת חשיבה רחבה, לחבר כמה דיסיפלינות ולהבין את המשמעות של הדברים, יותר מאפשר הידע לפתור בעיה ספציפית".

ניר פלדמן, סמנכ״ל בכיר לפיתוח תוכנה (SVP R&D) בסייברארק, סבור כי "פרט לבסיס המדעי ויכולות הלמידה האנליטיות שרלוונטיות לכל מי שעוסק בתחום המדעים, חשוב לשפר את תוכנית הלימודים וללמד את יסודות ואבני הבניין של פתרונות ה-AI. כמו שההיסטוריה מלמדת, כל שכבת אבסטרקציה חדשה מביאה איתה אתגרים חדשים וידע עמוק והבנה של אבני הבניין מאפשרות למהנדסים לתת פתרונות בנושא".

מור פרץ, מנכ"ל ומייסד שותף CaPow, פרופסור להנדסת חשמל ואלקטרוניקה, מדגיש: "לא ללמד אותם עוד שפה או עוד כלי. אלא ללמד אותם לחשוב כמו מהנדסים. להבין מגבלות פיזיקליות, לזהות צווארי בקבוק, לדעת לחבר בין תחומים. עקרונות לא מתיישנים, טכנולוגיה כן. ומי שלמד עקרונות ידע לנהל גם את הכלים שיגיעו מחר בבוקר".

אילו שינויים היית עושה בתוכנית הלימודים במדעי המחשב?

אדרי טוען כי "בתחום מדעי המחשב - היסודות המתמטיים ויסודות של ארכיטקטורת תוכנה הם החשובים. בעולם של היום, הייתי מוסיף חיזוק בנושאים של מערכות בינה מלאכותית ושל תשתיות נתונים, כי אלה הדברים שיחזקו את היכולת להבין איך ה-AI עובד ואיך לשפר אותו ולרתום אותו לצרכינו. בנוסף, הייתי ממליץ להוסיף יזמות לתכניות הלימודים השונות. בעתיד יהיה הרבה יותר קל (טכנולוגית) להיות יזם עצמאי וכדאי לצייד את הסטודנטים בידע והכלים הרלוונטיים".

לפי פאינרו, "חשוב מאוד להבין איך מערכות AI עובדות, איפה החוזקות שלהן ומה החולשות. הבנת מערכת, כלומר איך לשלב את המודלים והכלים לכדי מערכת שנותנת ערך באיכות ובצורה שתבנה אמון של משתמשים. חשוב ללמד את הסכנות וההשלכות החברתיות של שימוש ב-AI ולעודד חשיבה על פתרונות".

פלדמן היה "מוסיף קורס חובה בנושא 'אבני הבניין של מודלי שפה גדולים'. ומרדד את קורסי הLow level לרמה המינימלית".

פרופ' פרץ: "הייתי מוסיף קורס אחד: System Thinking with AI Constraints - איך בונים מערכת שיודעת להתממשק לכלים אוטונומיים, בלי לוותר על שליטה, בקרה ואמינות. מטרת ההכשרה לא צריכה להיות להחליף AI אלא לדעת מתי לסמוך עליה, ומתי לא".

מה עדיף - תואר, קורס, או לימוד עצמי?

לפי אדרי, התשובה ברורה: "לגמרי תואר אקדמי. שם לומדים איך ללמוד. ואז כמובן הרבה למידה עצמית כל הזמן, וקורסים לפי הצורך כדי להאיץ למידה בנושא ספציפי".

פאינרו סבורה כי "תואר אקדמי נותן את הבסיס, את הידע הרחב והכללי (בהנחה שמרחיבים את האופקים ולא מתמקדים רק בתחום אחד). עליו בונים ידע פרקטי ומתפתח כי התחום משתנה כל הזמן. למידה עצמית או בקורס? זה עניין אישי, כל אחד יש לו דרך שהוא מעדיף ללמוד בה. מפגש עם אנשים והפרייה הדדית היא מרכיב חשוב בהתפתחות של אנשים, בעיקר אלה הצעירים. מייצר מערכות יחסים שמולידות רעיונות חדשים ומערכות תמיכה".

פלדמן: "לטעמי תואר אקדמי נותן בסיס רחב לרוב האנשים ובכללי מהווה אבן יסוד לקרירה מגוונת, ישנם סוג מסוים של אנשים שלמידה עצמית מתאימה להם וללא ספק מי שמסוגל לכך יכול להגיע לתוצאות מדהימות בקצב מהיר יותר. אני פחות מאמין בקורסים מקוצרים/בוטקאמפ כבסיס ורואה בהם כלי להתפתחות/הסבה מקצועית".

פרופ' פרץ מציע לשלב: "תואר טוב נותן עומק. לימוד עצמי בונה חדות. קורסים קצרים מחדדים מיומנות. מי שעושה רק אחד לא מוכן למה שמחכה לו בשטח. אבל הכי חשוב: לבנות משהו אמיתי שמחובר לשטח".

מה הערך של מהנדס אנושי בעידן שבו AI כותב קוד?

אדרי סבור כי "הערך המוסף של מהנדס התוכנה הוא בהגדרה עבור ה-AI מה צריך לעשות ובביקורת על התוצר. כמו שכשמהנדס מעתיק קוד מהאינטרנט אז אני מצפה ממנו לבדוק את הקוד ולהתאים אותו לצורך, כך גם צריך להתייחס ל-AI - אני אגדיר מה צריך לעשות, ה-AI יג'נרט לי קוד, אני אבדוק ואשפר (לפעמים "ידנית" ולפעמים עם עוד פרומפט או שניים), ובסוף, התוצר הוא שלי ואני זה שאצטרך לתחזק ולשפר אותו. לא סתם אומרים שצריך להתייחס מעכשיו לכל מהנדס כאילו הוא ראש צוות. המהנדס ינהל צוות של סוכני AI שיעבדו עבורו. אם הוא מנהל טוב, התוצר יהיה טוב".

⁠לדברי פאינרו הערך טמון ב"הסתכלות מערכת, שילוב של יכולות AI שונים לכדי pipeline שאפשר להטמיע אצל לקוח ולקבל תוצאה אמינה. לדעת לבחור את ה-AI הנכון, לבנות ארכיטקטורה מתאימה, לדעת לשפוט אם התוצאה מספיק טובה, לאתגר את המערכת ולדעת לבנות כלים ויכולות שיאפשרו להטמיע ולעדכן וגם להשתמש ביכולות חדשות שמתפתחות כל הזמן".

לפי פלדמן, "מהנדס התוכנה צריך להתמקד בתרגום דרישות הלקוח לתוכנה עובדת. מכיוון שכמות השכבות בין המהנדס ללקוח תלך ותקטן, המהנדס צריך לתת ערך בבחירת הארכיטקטורה לטווח ארוך וההבנה העסקית של משמעות הבחירה, ובווידוא שאכן הקוד המיוצר מכוון את המוצר לכיוון הנכון".

פרופ' פרץ סבור כי "AI יכתוב קוד. אבל רק מהנדס טוב יבין למה זה לא יפתור את הבעיה. מה ש-AI לא יודע זה להבין את ההקשר: עלויות, זמן מחזור, דרישות בטיחות, תקינה, תחזוקה, תשתית. AI הוא עובד מצוין. אבל הוא לא מנהל. ומי שיידע לנהל אותו נכון ינצח".

אילו עובדים אתם מחפשים?

אדרי מסביר כי "חשובה היכולת ללמוד כל נושא, לחשוב לעומק על בעיות, להיות יצירתי, והיכולת להשתנות בקלות ולהתאים את עצמך לעולם המשתנה. היום, זה מתבטא הרבה פעמים ביכולת ובנכונות להבין ש-AI הוא לא איום אלא כלי נוסף בארסנל, ולהשתמש בו בדרכים יצירתיות כדי להביא תוצאות מהר יותר.

"בנוסף, חשובה היכולת הבינאישית לעבוד בצוות ולדעת להוביל אנשים. הסופט סקילז הרבה יותר רלוונטיים מהידע הספציפי בשפה או בפריימוורק כזה או אחר. אחרון חביב, אני תמיד מחפש את 'הניצוץ בעיניים' כשמדברים טכנולוגיה. מי שיש לו את זה יעשה הכל כדי להצליח. מי שלא, כנראה יהיה עובד בינוני".

פאינרו אומרת כי "אנחנו צריכים אנשים שיודעים לקחת את יכולות ה-AI - אלה הקיימות ואלה המתפתחות - ולבנות מתוך זה מוצר שנותן ערך ופותר בעיה ללקוח במהירות, באיכות ובמחיר תחרותי. זה אומר שאנחנו צריכים אנשים עם ראיית מערכת, הבנה ש-AI לא פותר הכל ויודעים לבנות תוכנה שיכולה לתת פתרון ולא רק אלגוריתם".

לפי פלדמן, "פרט לאזורים בהם נדרשת מומחיות טכנית גבוהה, ברוב האזורים דרושים עובדים שיודעים ללמוד בקצב מהיר, להסתגל לשינויים ולא מפחדים להוביל שינויים רוחביים".

פרץ מצדו מעוניין ב"אנשים שלוקחים בעלות מלאה. שיודעים למקד, לסנן רעש, להוציא לפועל מדויק, עד הסוף".

איזו עצה תתנו למישהו שמתחיל קריירה בהייטק?

אדרי אומר כי "למי שמחפש עבודה ועדיין לא מצא - תיזמו פרוייקטים משלכם, השתמשו בהם כדי ללמוד, וגם במהלך ראיונות יהיה לכם את היכולת לדבר לעומק על משהו שאתם ממש מבינים בו ושעשיתם לבד. זה פותח דלתות.

"בשוטף, תמיד לאמץ טכנולוגיות חדשות ותמיד לזכור שאתם מוקפים בצוות. הטעות הכי נפוצה של מתחילים בתחום היא שהם מפחדים לשאול ואז נתקעים. היום יש לכם 'חבר טלפוני' זמין תמיד. אפשר לשאול את ה-AI הכל, ואפשר להשתמש בו כדי להאיץ את הקריירה".

פאינרו מאמינה כי חשוב "להיות סקרן, להרחיב אופקים, לייצר קשרים. בסופו של דבר גם בטכנולוגיה, זה עבודה עם אנשים. לקחת קורסים מתחומים שונים, ללמוד איך ללמוד ולא להניח שהלימודים נגמרים באוניברסיטה. להניח שמה שלמדת ומה שרצית להיות ישתנה מספר פעמים וזה בסדר. זה הופך אותך לאדם מעניין יותר ובתקווה מאושר יותר".

פלדמן סבור כי "הדבר הכי חשוב הוא להתנסות, לחפש בעיות קטנות ולנסות לתת להם פתרונות, אפשר בעסקים קטנים של קרוב משפחה או חבר, אפשר להתנדב לפרויקטים וכמובן לנסות להתקבל לעבודה במשרה מלאה. בקיצור – לקפוץ למים".

פרופ' פרץ מציע "לא לחפש מסלול אלא לחפש בעיה שאתה רוצה לפתור. ברגע שיש בעיה אמיתית, כל היתר מסתדר. אם אתה בונה, טועה, לומד, וחוזר לבנות אתה מתקדם. מי שמחפש את הדרך הקצרה ימצא את עצמו במקום בינוני. מי שבונה את הכלי יגיע רחוק".