בשיתוף המכללה האקדמית תל אביב- יפו
הן מסוגלות לייצר שורות קוד שלמות בתוך שניות, לבנות אפליקציות מאפס על בסיס הנחיה טקסטואלית פשוטה ואפילו לאתר באגים מורכבים שמפתחים אנושיים פספסו במשך ימים. כניסתן הסוערת של מערכות הבינה המלאכותית היוצרת (GenAI) לחיינו, מעוררת תהייה אמיתית ומוצדקת בתעשיית הטכנולוגיות וההייטק ובקרב כל מי ששוקל להיכנס אליה: האם בכלל יש עוד צורך בלימודי הכשרה למתכנתים? האם המכונות עומדות להחליף את בני האדם, או שהן פשוט מחייבות אותנו להמציא את עצמנו מחדש?
כדי לעשות סדר ולענות על השאלות הבוערות ביותר, ישבנו לשיחה פתוחה עם פרופ' דלית נאור, דיקנית בית הספר למדעי המחשב ובינה מלאכותית במכללה האקדמית תל אביב-יפו, שמביאה עמה הבנה טכנולוגית עמוקה מניסיון של מעל שני עשורים בתפקידים בכירים בתעשיית ההייטק הישראלית.
4 צפייה בגלריה
פרופ' דלית נאור, דיקנית בית הספר למדעי המחשב ובינה מלאכותית במכללה האקדמית תל אביב-יפו
(צילום: אייל וייס)
האם הבינה המלאכותית היוצרת מבטלת את הצורך במתכנתים ובמתכנתות?
"למרות שיש כאלה הטוענים ש'מכונות תייצרנה את עצמן' ולכן לא יהיה צורך במתכנתים, לצידם יש אף יותר קולות של אנשי מקצוע המביעים דעה מנוגדת. הצורך לא יעלם – אבל אופי המתכנתים והמתכנתות ישתנה. אם נסתכל על העבר לדוגמה, בשנות ה-60, בהן התכנות עבר מהפכה אדירה מתכנות ידני בכרטיסיות לתכנות בטרמינל ולוח מקשים, התנבאו (אפילו חתני פרס נובל) ש'אומנות התכנות תעלם, והמכונות יתכנתו את עצמן'. הנבואה כמובן לא קרתה – להיפך, היא רק הגדילה את הביקוש לקוד יצירתי. ולדעתי זה מה שיקרה גם עכשיו".
האם לאור כל השינויים כדאי היום ללמוד את תחום מדעי המחשב והבינה המלאכותית?
"אני משוכנעת שכן. עכשיו, כשניתן לכתוב קוד בקלות, אני מציעה שתלמדו לעומק את עקרונות הבינה המלאכותית ותשלטו עלי'. ידע במדעי המחשב ובינה מלאכותית יקנה לכם את הכלים להבין את הטכנולוגיה. אלה שיבינו את הטכנולוגיה יוכלו לעשות בה שימוש מושכל ויעיל הרבה יותר מאחרים, יוכלו להרחיב את היכולות של הטכנולוגיה הקיימת, וזה יקנה להם יתרון על פני אלה ש'משתמשים' בה. אני מאמינה שהקלות בה ניתן לתכנת דווקא תגביר את הרעב לאפליקציות מבוססות AI ואלה שיבינו טוב יותר כיצד ה'קסם' הזה עובד יוכלו להשתמש בו טוב יותר מאחרים".
4 צפייה בגלריה
"אלה שיבינו את הטכנולוגיה יוכלו לעשות בה שימוש מושכל ויעיל הרבה יותר מאחרים", פרופ' דלית נאור
(צילום: דוברות המכללה האקדמית ת"א-יפו)
איך ייראה תפקיד המפתח והמפתחת בעולם המשתנה?
"ללא ספק התפקיד עובר שינוי מהותי. לא 'כותבים קוד' אלא מתכננים מערכת, קוראים קוד שמכונה יצרה ובוחנים אותו, הופכים רעיון לדבר מוגדר, עובדים עם AI Agents שכותבים קוד בצורה יעילה ומהירה. ולכן יש להכין מתכנתים ומתכנתות באופן שונה, וזה בדיוק מה שאנחנו באקדמית כבר עושים היום. עשינו שינוי עמוק בתוכנית הלימודים שלנו. במקום להתמקד בשפות תכנות שונות ובפרטים שלהן, אנחנו מלמדים את עקרונות פיתוח התוכנה, לומדים להבין קוד שמישהו אחר (כמו מכונה) יצר, לומדים להשתמש בכלי AI לתכנן מערכת, ולומדים את העקרונות הבסיסיים להבנת בינה מלאכותית".
תואר אקדמי או הכשרה מקצועית – מה נכון יותר על מנת להשתלב בשוק העבודה?
"דווקא בתקופה שבה התכנות ה'פשוט' ייעשה על ידי מכונה, חייבים ללמוד תואר אקדמי שמקנה את היסודות וההבנה ולא רק את הפרקטיקה. היום בשוק מחפשים עובדים ועובדות צעירים שיוכלו ללמוד באופן עצמאי לאורך הקריירה כי דברים משתנים כל כך מהר. תואר אקדמי מקנה מיומנויות למידה עצמית והבנה, וזה בדיוק מה שמחפשים המעסיקים".
כולם מדברים על "משבר הג'וניורים". אז מה יחכה לי לאחר סיום התואר?
"היום מה שמעסיקים צריכים זה את 'מחוללי השינוי'. דווקא המנוסים (סיניורים) הם אלה שמתקשים להשתנות ולהתאים את עצמם למהפכה החדשה. וזה בדיוק מה שבוגרים צעירים ונמרצים יכולים להביא – את השינוי!".
מנתונים למערכות מורכבות: השינוי מתחיל מהיום הראשון
"עידן ה-AI אינו משנה רק את הטכנולוגיה, אלא גם את הכישורים והיכולות ששוק התעסוקה מחפש. דווקא בתקופה כזו נבחנת יכולתה של האקדמיה להתחדש, להתאים את עצמה למציאות משתנה ולחשוב קדימה", מסבירה פרופ’ גליה צבר, נשיאת המכללה האקדמית תל-אביב- יפו.
כדי לתרגם את התפיסה הזו לפרקטיקה, המכללה האקדמית תל אביב-יפו משיקה לקראת שנת הלימודים הקרובה תוכנית לימודים חדשה לתואר ראשון במדעי המחשב (B.Sc). התוכנית גובשה מתוך ההבנה כי מהנדסי התוכנה של המחר יהיו נשות ואנשי מקצוע שמסוגלים לנהל סוכני AI, לנתח נתונים ולהוביל פרויקטים מורכבים כבר משלבי הקריירה הראשונים.
כבר בשנה א', הסטודנטים משתלבים במעבדת תכנות יישומית (Hands On) שבה הם מפתחים פרויקט משמעותי וצוברים ניסיון מעשי עם כלי ה-AI. במקביל, הותאמו קורסי המתמטיקה של החוג כדי לתמוך בעולמות הבינה המלאכותית עם דגש על למידה חישובית וסטטיסטיקה יישומית, המעניקות בסיס אנליטי חזק לעבודה עם דאטה בעולם האמיתי.
בשנה ב', התוכנית מעמיקה בפיתוח מיומנויות הנדסיות רחבות ובתכנון מערכות מורכבות, תוך שילוב שיטות עבודה הנהוגות בתעשייה. שנת הלימודים השלישית מוקדשת כולה לפרויקט גמר מתקדם (End to end) הכולל פתרון בעיות אמיתיות בשיתוף גורמים מהתעשייה. מטרת העל ברורה: לספק לבוגרים תיק עבודות מקצועי המהווה כרטיס ביקור אולטימטיבי המעיד על יכולותיהם המעשיות מול המעסיקים.
"למכללות האקדמיות יש יתרון משמעותי ביכולת לזהות מגמות בזמן אמת, לפעול במהירות ולעדכן את תוכניות הלימוד בהתאם לצורכי המשק והתעשייה", אומרת פרופ’ צבר. "כך אנו מבטיחים שהבוגרות והבוגרים שלנו יגיעו לשוק העבודה עם ידע עדכני, הבנה עמוקה של הטכנולוגיה והיכולת להוביל את השינויים שעוד לפנינו".
התמחות מקצועית במשרדי אמדוקס
החיבור המעשי לתעשייה זוכה לחיזוק משמעותי באמצעות פרויקטים ייעודיים, דוגמא לכך היא שיתוף הפעולה ההדוק עם ענקית התוכנה אמדוקס, המשמשת כסנונית ראשונה בתוכנית ההתמחות הייחודית של בית הספר.
במסגרת הסדנה, הסטודנטים מגיעים למשרדי החברה יום בשבוע לאורך שנת הלימודים, ומשתלבים כחלק אינטגרלי בצוותי הפיתוח המקומיים. הם מפתחים פתרונות תוכנה מבוססי AI עובדים עם מערכות מבוססות Agents ו-RAG ומשתמשים בכלי GenAI חדשים.
מעבר לעבודה הטכנית, ההתנסות מלווה ביום קליטה מרוכז בחברה, הכשרות טכנולוגיות צמודות וסדנאות "כישורים רכים" להתפתחות אישית. ניסיון זה מעניק למשתתפים יתרון תחרותי עצום ובונה עבורם רשת קשרים מקצועית עוד לפני סיום התואר.
4 צפייה בגלריה
לפי נתוני אתר משרד העבודה, "עבודאטה", 94% מבוגרות ובוגרי בית הספר למדעי המחשב של האקדמית תל אביב-יפו משתלבים בהצלחה בתעשיית הטכנולוגיה
(צילום: דוברות המכללה האקדמית ת"א-יפו)
ללמוד לעומק ולשרוד לאורך זמן
ההכוונה התעסוקתית המובהקת מוכיחה את עצמה היטב בשטח. לפי נתוני אתר משרד העבודה, "עבודאטה", 94% מבוגרות ובוגרי בית הספר למדעי המחשב של האקדמית תל אביב-יפו משתלבים בהצלחה בתעשיית הטכנולוגיה. מדובר בלמעלה מ-5,000 בוגרים, שאיישו תפקידי פיתוח, ניהול ויזמות בחברות ענק כמו גוגל, מיקרוסופט, אינבידיה ו-WIZ ואף נמנים על מייסדיהן של חברות Unicorn מצליחות.
פרופ' נאור מסכמת את הראיון במבט לעתיד: "התחום שלנו חווה בעבר תהפוכות עצומות, עליות ומורדות, משברים והצלחות כבירות. אבל לאורך זמן, מי שהשתלב בתחום, למד לעומק את היסודות שלו ולא הסתפק רק בטכנולוגיות ה'אופנתיות' באותו הרגע – שרד לאורך זמן, שגשג והפך ליזם ולמוביל. אנחנו באקדמית גידלנו כ-5,000 בוגרים ובוגרות כאלה וכך גם נמשיך. זה הזמן ללמוד תואר במדעי המחשב. תתחילו ללמוד עכשיו, וכשתסיימו תגדלו לתוך מהפכת ה-AI ותשתלבו בה בהצלחה".
בשיתוף המכללה האקדמית תל אביב- יפו
