ההייטק לא קורס - הוא פשוט כבר לא צריך אתכם

בחודשים האחרונים מתרבים הדיווחים על התקררות בשוק העבודה בהייטק המקומי. מדברים על קיפאון, מדברים אפילו על ירידה בכמות העובדים. אין ירידה בכמות העובדים. התמונה אומנם מורכבת, אבל אין דרמה אמיתית. ההייטק הישראלי לא נמצא בנסיגה, אלא בעיצומו של שינוי מבני עמוק, שמתרחש במקביל בכל מוקדי הטכנולוגיה בעולם.

נכון לסוף 2025, מספר המועסקים בהייטק בישראל נע סביב 410 אלף עובדים - רמה דומה מאוד לשנה הקודמת, ואף עלייה צנועה. זו אינה ירידה, אלא האטה בקצב הצמיחה. האטה שמגיעה לאחר יותר מעשור של גידול מהיר שנתפס כמובן מאליו. במובן הזה, הנתון החריג אינו ירידה במספר העובדים, אלא העובדה שההייטק כבר לא מגדיל מצבת כוח אדם בקצב משמעותי מאוד כפי שהורגלנו בעבר.

הגורם המרכזי לשינוי אינו משבר כלכלי, אלא חדירה מואצת של כלי בינה מלאכותית לתהליכי עבודה. על פי הערכות גורמים בתעשייה, בין 7,000 ל-10,000 משרות - בעיקר משרות ג'וניור ותפקידי ביניים, הוחלפו או צומצמו באמצעות אוטומציה ו-AI. משימות שבעבר דרשו צוותים של מפתחים צעירים מבוצעות כיום באמצעות קוד גנרטיבי, מערכות אוטומטיות וכלי פיתוח חכמים.

חברות ענק כמו מיקרוסופט, גוגל, אמזון, סיילספורס ואחרות פיטרו עובדים לא בשל ירידה בפעילות, אלא כחלק מהתייעלות מבנית ומעבר למודלים המסתמכים על AI. גם בישראל, ההייטק לא צריך פחות עבודה - אלא פחות עובדים בתפקידים מסוימים. עם זאת, בהחלט יש "חשיבה מחדש" ושינוי מודל עסקי אמיתי בחברות תוכנה שמאוימות על ידי ה-AI. קל היום לפתח תוכנה ופתרון אפליקטיביים וזה מעמיד את החברות האלו בסיכון גדול ובאיום גדול. חברות כמו נייס, מאנדיי וויקס נפגעו בבורסה ואכזבו את המשקיעים בדוחות האחרונים, והשאלה מה יהיה קדימה. ההנהלות של החברות האלו מדברות על התעצמות והתחזקות, אבל וול סטריט סקפטית. 

• אלפאבית רוכשת חברת תשתיות ב־4.75 מיליארד דולר
• אינטל עלתה יותר מ-80% - אך המבחן האמיתי עוד לפניה
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

ממספרים לערך

ההייטק עובר ממודל עתיר כוח אדם למודל עתיר תפוקה, שבו השאלה המרכזית אינה כמה עובדים יש לחברה, אלא כמה ערך מייצר כל עובד. מערכות אוטומציה ופלטפורמות פיתוח חכמות מאפשרים לצוותים קטנים לייצר תפוקות שבעבר דרשו מחלקות שלמות. משימות תכנות, בדיקות, תיעוד, אנליזה ואפילו ניהול תהליכים מבוצעות היום במהירות גבוהה פי כמה ובפחות ידיים. התוצאה: חברות ממשיכות לגדול בהכנסות, במוצר ובחדירה לשווקים, בלי להגדיל את מצבת כוח האדם בהתאם.

ספר בקצרה על עצמך:

במקר ממושב אודים כיום הרצליה. שירתי 8 שנים בחיל הים והשתחררתי בדרגת רב סרן. עשיתי גם תואר שני במנהל עסקים בבית הספר קלוג באוניברסיטת נורת'ווסטרן בשיקאגו. בשנים האחרונות ב-Nanose, שותף מייסד וסמנכ"ל תפעול. 

ספר על החברה, מה המוצר מניין בא הרעיון?

הרעיון פותח בטכניון לפני למעלה מעשור. בעצם נכנסנו לתמונה כאשר הממציא של הטכנולוגיה הזו, פרופ' חוסאם חאיק שהוא ראש הפקולטה להנדסה כימית בטכניון, פנה לשותף עסקי שלנו והקמנו יחד את החברה כדי להביא את הטכנולוגיה ליישומים רפואיים בקליניקות ובפרקטיקה. הטכנולוגיה מורכבת סנסורים חדשניים שרגישים למולקולות נדיפות שיוצאות לנו מהגוף בזמן נשיפה. כמעט כל מחלה שיש לנו משנה את המטבוליזם וכתוצאה משתנה הרכב המולקולות. יש 1500 מולקולות שונות כאשר הריכוזים שלהם משתנים.
כבר הוכח שכלבים יודעים להריח מחלות ובהן גם סרטן. הם בעצם מריחים את אותן מולקולות שההרכב שלהן משתנה וכבר יש עדויות שישנם בני אדם היכולים להריח אותן, למשל יש פתולוגים מאוד מנוסים שיודעים לפי הריח לזהות מחלה במחלות כבד או אם יש סטרפטוקוק. פורסם בעבר גם על אישה באנגליה שיודעת להריח פרקינסון, אבל בגדול, האף האנושי פחות רגיש מאף של כלב. הסנסורים שלנו יודעים לזהות מולקולות ועל ידי כך לזהות מחלות. כיום, הטכנולוגיות שיש בהן שימוש לזיהוי מולקולות הן מאוד יקרות ומתוחכמות ולכן דרוש מפעיל מיומן ואת התוצאות צריך לשלוח למעבדה מרכזית. 

הגישה שלנו היא אחרת. יש לנו סנסורים שאנחנו פיתחנו והומצאו בטכניון, כאשר אנחנו המשכנו את הפיתוח. כשהסנסורים נחשפים לכל הרכב של מולקולה, אז נוצר אות חשמלי שאנחנו קולטים והאות הזה משתנה ותלוי בהרכב המולקולה בעת הנשיפה. בעצם אנחנו אוספים את האות החשמלי, עושים לו עיבוד ומאמנים את המערכת. אם למשל יש X דוגמאות של אנשים שיש להם סרטן ריאות ו-Y אנשים שאין להם, אנחנו מייצרים אות חשמלי ומייצגים טביעת אצבע מולקולרית. לאחר מכן אנחנו מפעילים את האלגוריתם שלנו, שמזהה את הדפוס של קבוצות הבריאים וקבוצות החולים, אז כאשר הפציינט הבא מגיע, המערכת כבר יודעת להעריך מה ההסתברות שהוא שייך לאחת הקבוצות. אפשר להגיד בסבירות גבוהה אם משתייכים לקבוצת החולים או לבריאים ואז הרופא יכול לקבל החלטה האם לשלוח להמשך טיפול או לא.
המערכת דומה מאוד למערכת הרחה. זה עובד כך: ריח למשל של קינמון מורכב ממולקולות שונות, אבל כשאני מריח קינמון, אותן מולקולות באות באינטראקציה עם מערכת ההרחה שלנו כך שהמוח עושה לזה עיבוד וכל ימי חיינו המוח למד שאות הזה שייך לקינמון בלי לדעת מהן המולקולות שמרכיבות את הריח. אותו העיקרון לאבחון מחלות. אנחנו עושים שימוש בסנסנורים לאותן מולקולות, מעבדים אותן ומלמדים את המערכת.
אנחנו סטארטאפ עם משאבים מוגבלים, המחקר שעשו בטכניון הוכיח proof of concept עם למעלה מ-20 סוגים שונים של מחלות ולכן היינו צריכים לבחור באילו מחלות אנחנו מתמקדים. בחרנו סרטן ריאות ומצב פרה סרטני של סרטן כבד וכבד שומני, כאשר אנחנו מאמנים את המערכת על שתי המחלות האלה ואנחנו כבר רואים תוצאות מדהימות ברמות דיוק של מעל ל80%. 

• 40 מיליון שקל: רשות החדשנות משקיעה בחמישה אתרי הרצה חדשים לסטארטאפים
• Shapes מגייסת 24 מיליון דולר לניהול עובדים בעידן הבינה המלאכותית
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

מתי הוקמה וכמה עובדים?

מי המשקיעים?

המשקיע הראשון הוא אנג'ל באמירויות, משקיע שני קרן בריטית, וחוץ מזה קיבלנו שני מענקים של רשות החדשנות, עוד שניים מהאיחוד האירופי כולל מענק של 2 וחצי מיליון יורו שנחשב מאוד יוקרתי. וקיבלנו מענק מגוגל שגם עשו מאצ'ינג למענק מרשות החדשנות ותומכים בנו המון מבחינת פיתוח בענן ודאטה ומסייעים מה שאנחנו צריכים. גוגל הם שותפים נהדרים.