לפני קיצוצים: 29% מהוצאות הענן מתבזבזות

תופעת הפיטורים בהייטק שוב כאן, והפעם עם טוויסט מוכר: בינה מלאכותית. חברות רבות טוענות ש-AI מאפשר להן להתייעל ולצמצם משרות, אבל מה אם יש דרך אחרת? דרך שמשמרת עובדים ומשפרת ביצועים?

אושרת בן-אבי זבלודוביץ', מנהלת פעילות Aerospike בישראל, מציעה גישה אחרת: לפני שמפטרים, כדאי לבדוק אם התשתיות הטכנולוגיות לא מבזבזות כסף. במאמר דעה שפרסמה לאחרונה, היא טוענת שארגונים יכולים לחסוך סכומים משמעותיים על ידי אופטימיזציה של ענן, דאטה ו-AI.

הנתון שמוכיח את זה

ההוכחה מגיעה מדוח Flexera לשנת 2026: היקף הבזבוז בהוצאות ענן (IaaS ו-PaaS) עומד על 29% – עלייה אחרי חמש שנים של ירידה, בין היתר בגלל עומסי AI גוברים ומודלי תמחור מורכבים. בארגון גדול, זה יכול להגיע למאות אלפי שקלים בשנה. זה כסף שפשוט נעלם.

איך זה קורה?

איך מגיעים לבזבוז הזה? לאורך השנים, חברות מוסיפות שירותי ענן, מערכות נתונים, כלי SaaS ופתרונות אחסון – כל אחד מהם היה הגיוני בפני עצמו. אבל ביחד, הם הופכים למערכת מסובכת ויקרה. שרתים ישנים שלא נבדקו, רישיונות שלא בוטלו ושכבות מיותרות של עיבוד וגישה לנתונים. כל החלטה קטנה נהיית נטל.

הזווית הישראלית

בהייטק הישראלי, הלחץ על העלויות מורגש. דוח רשות החדשנות מצביע על ירידה במספר עובדי המו"פ, וחברות מעבירות פעילות לחו"ל. אבל הפתרון לא חייב להיות פיטורים. ייעול תשתיות יכול לשפר רווחיות ולשמור על כוח אדם מיומן – מה שחשוב במיוחד בתקופה שבה ידע ארגוני הולך לאיבוד.

מה לבדוק קודם?

אז מה אפשר לעשות? בן-אבי זבלודוביץ' ממליצה להתחיל עם שאלות פשוטות: האם כל השרתים נחוצים? האם הקיבולת שנרכשה לפני שנים עדיין רלוונטית? האם כלי AI חדשים מוטמעים תוך בחינת עלות-תועלת? האם יש תלות מוגזמת בספק ענן יחיד?

לארגונים שמתבססים על נתונים בזמן אמת – כמו עסקאות אשראי, בדיקות הונאה או המלצות על מוצרים – תשתיות איטיות פוגעות ישירות בהכנסות. אם המערכת יקרה, המודל העסקי נפגע; אם היא לא יציבה, אמון הלקוחות נסדק.

סיכום: תשתיות לפני פיטורים

המסר ברור: התייעלות חכמה מתחילה בבדיקת מערכות, לא בקיצוץ משרות. ארגון שמפחית את הבזבוז בתשתיות יכול לשפר ביצועים, לצמצם סיכונים ולשמור על הידע הארגוני. אז בפעם הבאה שמדברים על פיטורים בגלל AI, אולי כדאי לשאול: ״בדקתם קודם את חשבון הענן?״