הגל הנוכחי עם ה-AI אינו שונה במהותו. נכון שהיום ניתן לכתוב אבטיפוס בסיסי באמצעות שיחה עם מודל שפה, אך זה לא מבטל את המקצוע אלא משנה אותו. המתכנת כבר לא נמדד ביכולת להקליד שורות קוד, אלא ביכולת לחבר בין הדרישות העסקיות, הפיתוח והבדיקות, ולוודא שהמערכת משרתת באמת את מטרות הארגון. למעשה, הכלים החדשים מאפשרים לראשונה חיבור רציף בין שלבים שבעבר היו מנותקים זה מזה. ניתן לנסח דרישה עסקית, לראות קוד שנבנה כמעט בזמן אמת, להריץ בדיקות ולתקן תוך כדי תנועה. זהו שינוי תפיסתי שמאפשר לארגונים להגיב מהר יותר לשוק, להוציא מוצרים בקצב אחר לגמרי ולבנות תהליכים הרבה יותר גמישים.

במפעלים תעשייתיים, המשמעות היא לא רק חיסכון בזמן אלא פתיחת הזדמנויות להיכנס לתחומים שבעבר לא היה משתלם לגעת בהם. אם בעבר היה קשה להצדיק השקעה בפיתוח פתרון לבקרת איכות בנקודה מסוימת בקו הייצור, היום ניתן בעזרת AI לייצר מודול מהיר, לבדוק אותו ולשלב אותו במערכת קיימת. כך מפעל יכול להרחיב את השליטה באיכות, להוסיף תחנות בקרה חדשות, לאסוף עוד נתונים ולשפר תהליכים – בלי פרויקטים ענקיים ויקרים. דוגמה אחרת היא ניהול מלאי: מה שבעבר דרש מערכות ERP מסורבלות וצוותי פיתוח גדולים, ניתן כיום להקים בגרסה קלה ומהירה, לבדוק, לשפר ולגדול בהדרגה.

ההיסטוריה מלמדת שהביקוש לא נעלם אלא רק גדל. בכל פעם שהתכנות הפך נגיש יותר, נוצרו תחומים חדשים של פעילות. אותו דבר קורה עכשיו. היכולת לחבר בין AI לתהליכים עסקיים מייצרת נפח עצום של בעיות חדשות שניתן לפתור באמצעות תוכנה. תפקידי האדם משתנים, אך הם אינם נעלמים. ה-Human in the loop נשאר קריטי: מישהו חייב להגדיר את הדרישות, להבין את החריגים, לחבר בין היכולות הטכנולוגיות למציאות העסקית ולוודא שהמערכת עובדת באמת.

הבשורה האמיתית למנהלים היא אחת: זה לא הזמן לעמוד מהצד. מי שיבחר להתעלם יגלה שהפער מול המתחרים רק גדל. מי שייכנס עכשיו, ילמד ויתנסה, יוכל למנף את הכלים החדשים ליתרון תחרותי ברור. זה לא סוף התכנות – זו תחילתה של תקופה שבה תוכנה תפתור עוד ועוד בעיות, ובזכות ה-AI גם תיכנס לעולמות שבעבר נראו סגורים בפניה.