התדמית הרווחת של המהנדס, כזה שיושב שעות על גבי שעות עם עצמו או לכל היותר עם קולגות מאותו תחום התמחות, הופכת רלוונטית פחות ופחות. "שברנו לחלוטין את החומות האלה", אומר צחי גליקמן (54), ראש חטיבת מפ"ה (מחקר, פיתוח והנדסה) ברפאל. "אם בעבר כל מהנדס למד נושא מסוים, התעמק בו ובעצם הכיר רק אותו, כיום אנחנו הרבה יותר 'עגולים'. שילוב של טכנולוגיות ומומחים מעולמות תוכן שונים הוא סוד ההצלחה".
גליקמן חובש שני כובעים: באחד הוא סמנכ"ל בכיר בארגון מוביל בתעשיית הביטחון המקומית והעולמית; בשני הוא חבר דירקטוריון באוניברסיטת חיפה, מרצה בטכניון ובעצמו בעל דוקטורט בהנדסה משם. הממשק הזה שבין אקדמיה לתעשייה, בין מחשבה למעשה, מלווה ומעסיק אותו רבות. לדבריו, כל העולמות ההנדסיים כיום כרוכים זה בזה, כאשר הצורך העולה מהשטח משנה גם את הלמידה וההכשרה. לעולם החדש שבחוץ הוא קורא בקיצור: מולטיטק.
למה אתם מתכוונים כשאתם אומרים "מולטיטק"?
"המוצרים שלנו משתכללים עם השנים, הם הרבה יותר מערכתיים וכוללים מגוון רחב של דיסציפלינות. הצורך לחבר בין העולמות מחייב גישה אחרת בפיתוח וכן בהכשרת המהנדסות והמהנדסים. הם חייבים להכיר את תחומי העיסוק של הקולגות שעובדים איתם על פרויקט - מפיזיקה וכימיה דרך בינה מלאכותית ומדע הנתונים ועד פסיכולוגיה והנדסת אנוש - ולדעת לעבוד בתיאום האחד עם השני. רק כך המערכת תוכל לעמוד באופן אופטימלי בדרישות הכוללות. האופטימום הזה - זה המולטיטק".
מה בעצם קרה כאן? המערכות השתנו באופן מהותי, או שפשוט מצאנו דרך אופטימלית לפתח אותן?
"הייתי אומר ששני התהליכים קרו במקביל. הבינה המלאכותית על יישומיה הביאה אותנו למחוזות חדשים, ורואים את זה בכל תחומי ההנדסה - לא רק באלגוריתמיקה אלא גם בפיזיקה, בתוכנה, בראייה ממוחשבת, בניווט. בכל התחומים ההנדסיים הקלאסיים מדברים כיום על רשתות נוירונים, למידת מכונה ולמידה עמוקה. לכן, כל מי שלומד היום הנדסת מכונות, הנדסת חשמל, מדעי המחשב, פיזיקה או ביולוגיה, לומד AI. זה מרכיב בסיסי במערכות אוטונומיות ומונחות, ושדה הקרב העתידי דורש מערכות מתוחכמות יותר. אנחנו רואים איך כל צד מושך קדימה, הצורך התעשייתי והטכנולוגי מכאן והאקדמיה משם".
מה בפועל נותן המולטיטק? במה הוא מתבטא מבחינת התוצר ותהליכי הפיתוח?
"היכולת לגייס טכנולוגיות AI ו-Deep Learning ולסגור באמצעותן מעגלים קצרים מקצרת באופן דרמטי שלבים באפיון ובפיתוח המערכת, ובסופו של דבר, גם Time to market. זה מאפשר לנו לבחון ולאמת מערכות טוב יותר, לבצע הוכחת היתכנות אפקטיבית יותר ולהריץ הרבה יותר תרחישי ניתוח באמצעים משוכללים. זה מאפשר לתכנן טוב יותר את הניסויים ולפענח בצורה מדויקת יותר את התוצאות ולערוך אנליזות עמוקות ומשוכללות יותר בשלב המבצוע והבדיקות. נושא התאום הדיגיטלי הוא בוודאי דוגמה טובה ובנוסף פרקטיקות בסיסיות יותר כמו איפיון מעטפת כשל של חומרים. זה הולך לכל הכיוונים, והיופי הוא שכדי להיות מהנדס מערכת או שותף בפרויקט, צריך להבין מספיק בכל התחומים האלה כדי להתקדם".
"צורך לחבר בין העולמות מחייב גישה אחרת בפיתוח וכן בהכשרת המהנדסות והמהנדסים. הם חייבים להכיר את תחומי העיסוק של הקולגות שעובדים איתם על פרויקט - מפיזיקה וכימיה דרך בינה מלאכותית ומדע הנתונים ועד פסיכולוגיה והנדסת אנוש - ולדעת לעבוד בתיאום האחד עם השני. רק כך המערכת תוכל לעמוד באופן אופטימלי בדרישות הכוללות. האופטימום הזה - זה המולטיטק"
עד כמה הכול כבר שם? אפשר עדיין למצוא אצלכם פרויקטים שלא מתנהלים כך?
"יש מנעד מסוים בהתאם לאופי המערכות, אבל לנו אין ספק שהעולם הולך לשם. System of systems (SoS) הן המערכות של העתיד. הפרויקטים יהיו יותר ויותר 'מולטיטקיים', בוודאי בתחום כמו שלנו אבל גם באחרים. זה נכון בשלבים הראשונים של הפרויקט ובניסויים. שם אנחנו ממש רואים את המפתחים מתחומי ידע שונים מגיעים לשפה משותפת ומשלבים זרועות ומוחות באופן הכי עמוק שיש".
נשמע כמו משהו שמילניאלס יכולים להתחבר אליו לא רע.
"זה נכון. הדור הצעיר של המהנדסים מצפה לראות תחומי עניין מגוונים יותר ותמונה רחבה יותר. הדינמיות של העולם החדש מאפשרת לנו לבנות מסלולי קריירה הרבה יותר מגוונים. כיום, בתוך ארגון כמו רפאל, אין גבול ללמידה, להתקדמות ולהסבות המקצועיות שניתן לבצע. לעבור חברה בלי לעבור חברה ולבנות קריירת חיים שלמה. אז יש פה win-win: עיסוק מגוון ואופק למהנדסים, ומרכיב חזק של גיוס ושימור עובדים".
את היכולות הרב תחומיות שאתה מתאר צריך להביא היום "מהבית", או שמספיק להגיע עם התמחות הנדסית כלשהי ואת השאר כבר רוכשים ומשלימים תוך כדי תנועה?
"האמת שזה גם וגם. קודם כול, עוד לפני שמגיעים לתעשייה, ההכשרה עצמה משתנה. תוכניות הלימוד באקדמיה מתאימות את עצמן ומשתנות יחד עם התעשייה, אלו לא יקומים נפרדים. בכל הפקולטות להנדסה מלמדים היום AI, Big Data, Deep Learning, ואנחנו בקשר רציף עם האקדמיה ודנים יחד בסילבוס. שנית, בתוך החברות עצמן משקיעים לא מעט כדי להכשיר את המהנדסים כך שיהיו להם כלים להתפתח. רפאל למשל מעבירה הכשרות פנימיות וחיצוניות בחתכים רבים, בדגש על AI, סייבר וביג דאטה. העניין של OJT (On the job training) הופך קריטי ומאפשר לנו לעשות דברים שפעם לא חלמנו. מרגע שהונמכו החומות שחצצו בין התחומים, אפשר להביא לפרויקט מולטי דיסציפלינרי מהנדסים עם בסיס מאוד שונה ואנשי מדעי החיים שהכשירו את עצמם בעולמות המולטיטק".
פתחתם לאחרונה מסלול מעניין של הסבת לוחמים.
"אחד הווקטורים של פרויקטי הקהילה שלנו, לצד עידוד החינוך הטכנולוגי בהקשר הרחב, הוא הכשרת חיילים משוחררים ללא תואר או רקע בהנדסה. יצאנו לפרויקט משותף עם חברת בינת בצפון הארץ שנועד להכשיר יוצאות ויוצאי צבא לעולמות ה-AI כדי שיוכלו להשתלב בתעשייה, חלקם יישארו אצלנו. פרויקטים מעניינים אחרים קשורים להעסקת חרדיות וחרדים בירושלים ובצפון, זה מתרחב משנה לשנה ואנחנו גאים על כך".
נשמח לקנח בהצצה לעתיד הטכנולוגיה, לגרות קצת את הדמיון.
"נושא המחשוב הקוונטי עומד לשנות תחומים רבים. מדברים הרבה על הדפסות בתלת ממד - אנחנו שם כבר שנים. צריך להבין שהסביבה הזאת דינמית מאוד והיא כל הזמן נעה קדימה. אגב, לא רק בטכנולוגיה - זה נכון גם למתודולוגיות הפיתוח ושיטות העבודה. אנחנו רואים קפיצת מדרגה בנושא העבודה מרחוק ומהבית, כל התפתחות כזאת מאפשרת לנו לעשות דברים שלא יכולנו בעבר. לכל זה מתווסף העיסוק הייחודי שלנו שמחייב אותנו להיות הטובים ביותר, צעד לפני כולם, ולא כמליצה. בסוף, אנחנו עוסקים בביטחון המדינה. זה גוזר מן הסתם תחושת שליחות מאוד גדולה, אבל גם הכרח להקדים תמיד את הצד השני ולפתח כבר היום את הטכנולוגיות והמתודולוגיות של עוד 10 ו-20 שנה. אין לנו פריבילגיה לקפוא על השמרים".