בינה מלאכותית בהנדסה אזרחית: לא קסם ולא איום - כלי הנדסי שדורש אחריות
דעה אישית
לא קסם ולא איום - כלי הנדסי שדורש אחריות
העומס בענף התכנון הולך וגדל, כוח האדם המקצועי מצטמצם, והאחריות המוטלת על המהנדס רק מתרחבת. בתוך מציאות זו נכנסת הבינה המלאכותית לשיח ההנדסי - חלק רואים בה איום על המקצוע, אחרים מייחסים לה יכולות כמעט קסומות.
מניסיוני האישי, שתי הגישות שגויות. הבינה המלאכותית אינה תחליף למהנדס, אך גם אינה טרנד חולף. מדובר בכלי חדש, והשאלה האמיתית היא לא האם להשתמש בו - אלא כיצד לעשות זאת בצורה אחראית ומקצועית.
AI הוא לא תחליף למהנדס - אלא כלי עבודה חדש
כמו כל טכנולוגיה שנכנסה לענף בעבר - מתוכנות חישוב ועד מודלים נומריים מתקדמים - גם הבינה המלאכותית אינה מחליפה שיקול דעת הנדסי. היא אינה “חושבת” במקומנו, ואינה נושאת באחריות.
עם זאת, בשימוש נכון, היא יכולה לשמש שכבת אוטומציה ובקרה שמפנה למהנדס זמן יקר לעיסוק בליבת המקצוע: חשיבה, ניתוח וקבלת החלטות הנדסיות.
השילוב של AI בתהליכי העבודה שלי לא נבע מחיפוש אחר חדשנות לשמה, אלא מתוך צורך ממשי להתמודד עם עומס, לצמצם טעויות אנוש ולהתמקד במה שבאמת דורש שיקול דעת מקצועי.
יישומים פרקטיים: מהלכה למעשה
מקום לחפש פתרון קסם כולל, אימצתי גישה מדורגת: זיהוי צווארי בקבוק טכניים ופתרונם באמצעות אוטומציה, מבלי לפגוע באיכות התכנון. הנה מספר דוגמאות ליישומים שנכנסו לשימוש שוטף:
אוטומציה של אדמיניסטרציה הנדסית: בכל פרויקט תשתית, הכנת "רשימת תוכניות" היא פעולה שחוזרת עשרות פעמים. זו משימה טכנית, שוחקת ומועדת לטעויות הקלדה הנובעות מלחץ. אוטומציה פשוטה של התהליך אפשרה לנו להפיק רשימות מדויקות תוך דקות, לחסוך שעות עבודה מצטברות בכל הגשה, ובעיקר – לנטרל את גורם הטעות האנושית.
בקרת כמויות ואינדיקציה הנדסית: כדי לקבל תמונת מצב מהירה על כמויות זיון מבלי להיכנס לחישוב מלא, פותח סוכן ייעודי המעריך יחסי זיון מתוך התוכניות. בשלבי תכנון מוקדם הוא משמש לאומדן , ובשלבי תכנון מפורט הוא משמש כ"עין שנייה" להצלבת נתונים וזיהוי חריגות. הכלי אינו מחליף את החישוב, אלא משמש כמערכת התרעה לתומכת החלטה.
ניתוח מפרטים מורכבים: עבודה מול מפרטי נת"י, רכבת ישראל ומפרטים מיוחדים מחייבת תשומת לב לפרטים הקטנים ביותר בתוך מאות עמודים. סוכני AI ייעודיים לסקירה וסיכום מאפשרים לנו לבצע בדיקה שיטתית של התאמת המפרט המיוחד לדרישות המפרט הכללי, תוך צמצום הסיכון ל"פספוס" של דרישה רגולטורית או טכנית.
ניהול משאבי תכנון: פיתחנו מערכת פנימית לניהול משימות הצוות, המאפשרת לא רק תיעוד, אלא גם ניתוח עומסים ופיזור נכון של שעות עבודה בפרויקטים. כלי זה תומך בשקיפות ומאפשר למנהל הצוות לקבל החלטות ניהוליות מבוססות נתונים.
אמינות ובקרה: האחריות נשארת אצל המהנדס
אחת הטענות הנפוצות כלפי שימוש ב-AI בהנדסה היא החשש מטעויות. חשש זה מוצדק, אך אינו ייחודי לבינה מלאכותית. גם תוכנות חישוב, מודלים נומריים ואנליזות מורכבות עלולות להטעות אם משתמשים בהן ללא הבנה ובקרה.
לכן הגישה הנכונה היא להתייחס ל-AI כמו לכל תוכנה הנדסית חדשה: לבצע כיול מול חישובים ידניים, לבצע בדיקות השוואתיות, ולהטמיע את הכלים בהדרגה ובשלבי פיילוט בלבד. הבינה המלאכותית אינה מקור אמת — היא כלי עזר, והאחריות המקצועית נותרת תמיד בידי המהנדס החתום.
המיומנות החדשה של המהנדס
האתגר המרכזי בענף אינו טכנולוגי אלא תרבותי־מקצועי. מהנדסים צעירים חייבים לבנות בסיס חזק בחישובים ידניים כדי לפתח אינטואיציה ויכולת ביקורת. במקביל, מהנדסים מנוסים נדרשים ללמוד מיומנות חדשה: ניסוח בעיות והגדרת משימות מדויקות למכונה, בדומה לכתיבת מפרט טכני.
מנהלי צוותים צריכים להבין שאוטומציה אינה קיצור דרך, אלא שכבת בקרה נוספת שמאפשרת לשפר איכות ולצמצם סיכונים.
סיכום
בינה מלאכותית אינה מחליפה מהנדסים - אך היא משנה את אופן העבודה בענף. היתרון יעבור למהנדסים ולמשרדים שידעו לרתום אותה בצורה אחראית, מבוקרת ומקצועית.
הבעיה אינה הבינה המלאכותית.
הבעיה היא אם נבחר להתעלם ממנה - או ללמוד להשתמש בה נכון.
אין תגובות