כשמדברים על מחסור בכוח אדם בהייטק הישראלי, התמונה המצטיירת היא לרוב של מעסיקים נואשים המחפשים עובדים וחברות שתוכניות הפיתוח שלהן נפגעות. אבל מחקר של מכון RISE Israel, שפורסם השבוע, מציג מציאות שונה לחלוטין: המחסור אינו בהיצע כוח האדם, אלא בסוג הכישורים הנדרשים לעידן החדש של בינה מלאכותית.

המחקר, שנערך בשיתוף קרן טראמפ למצוינות בחינוך, כולל ראיונות עומק עם מנהלי טכנולוגיה והון אנושי מחברות מובילות כמו Google, Lightricks, Cellebrite, Fiverr ו-Hailo Technologies, בנוסף לניתוח של מאגרי נתונים מלינקדאין ומאתרי דרושים. התוצאה: תמונה מורכבת של שוק עבודה שעובר טרנספורמציה עמוקה, שבה הכללים הישנים כבר לא חלים.

"אולי יש מחסור באנשי AI אבל אין מחסור ב-Talent"

הממצא המפתיע ביותר עולה מפי אחת המרואיינות, שניסחה אותו בצורה תמציתית: "אולי יש מחסור באנשי AI אבל אין מחסור ב-Talent שניתן להכשיר כאנשי AI".  במספר המועסקים בהייטק הישראלי קיים קיפאון של שנתיים, כפי שעולה מנתוני הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה. "הגורם המשפיע ביותר על התעסוקה בהייטק בכלל, ובמקצועות ה-AI בפרט, הוא מצב המאקרו - שוק העבודה בישראל רפוי, ולכן בסה"כ אין מחסור בהון אנושי", נכתב במחקר.

התוצאה: יש קיפאון של שנתיים במספר המועסקים בהייטק, מה שמוביל למצב של עודף ביקוש לתעסוקה. במקצועות מסוימים ההיצע מצומצם יחסית, מה שגורם לעליות שכר או להתפשרות של מעסיקים על חלק מהדרישות שלהם ממועמד 'אידיאלי', אך אף חברה מאלה שראיינו לא אמרה שהיא אינה יכולה לגייס עובדים, או שתכניות הפיתוח שלה נפגעות משמעותית בגלל מחסור בעובדים".

• OECD מזהיר מפני התפוצצות בועת AI והסלמת מלחמת הסחר
• העובדים הכי טכנולוגיים דווקא לא ממהרים לתת לבינה המלאכותית לעשות הכול
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

המחקר מתעד שינוי מהותי באופי התעסוקה בהייטק. "שימוש בכלי AI מייעל עבודות תכנות 'פשוטות' ולכן חלק מהחברות מקטינות, או מתכוונות להקטין את מספר המתכנתים העוסקים בעבודות אלה", נכתב בדוח. אבל זה רק חלק אחד של התמונה.

מצד שני, המחקר מגלה שהביקוש הכללי למהנדסי תוכנה אינו קטן, ואף גדל. "AI יוצרת אפשרויות לפתרון בעיות חדשות או פיתוח פתרונות חדשים, וחברות רבות רוצות לנצל הזדמנויות חדשות אלה", מסבירים החוקרים.

הם מזהים קורלציה מעניינת: "מתוך הראיונות ניתן לומר בזהירות, כי נראה שיש קורלציה בין עיסוק החברה בטכנולוגיה 'עמוקה' (Deep tech) לבין עמדתה שהביקוש שלה לעובדי מו"פ תישמר או אף תגדל".

• בתמיכת אנבידיה: דיקטה מכניסה את ארון הספרים היהודי ל-AI
• עתיד ההייטק: יש עוד הרבה עבודה אבל החוסן הישראלי לא נעלם מן העולם
• תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
• אמזון משיקה שבב AI חדש שיתחרה באנבידיה- "השבב שלנו יעיל...

ג'וניורים לא רצויים

אחד הממצאים המדאיגים ביותר במחקר הוא הקושי של בוגרים צעירים לחדור לתחום. "באופן מעשי תפקידי AI 'סגורים' בפני ג'וניורים", קובע המחקר בבירור. "ברוב התפקידים, ב-90% או יותר מהמשרות הפתוחות, ניסיון הוא הכרחי, כשבמקרים רבים נדרש ניסיון של חמש שנים או יותר".

המחקר מזהה מספר גורמים לתופעה זו: "בשוק רפוי, המכונה לעיתים 'שוק של מעסיקים', אלה מעדיפים בעלי ניסיון כי ניתן למצוא ולגייס אותם, בקלות יחסית". גורם נוסף הוא "דעה בקרב חברות לא מעטות שההכשרה האקדמית במקצועות AI אינה מספקת". והשלישי: "נטייה כללית של חברות הייטק, לאו דווקא במקצועות AI, להימנע מגיוס ג'וניורים בגלל הסכנה שאחרי תקופת הכשרה הם יעזבו לחברה אחרת".

אחד הממצאים הבולטים ביותר של המחקר הוא ההבדל המשמעותי בהרכב ההון האנושי בין חברות AI לשאר ההייטק. על פי ניתוח מקיף של נתוני לינקדאין, בחברות AI, 15.7% מהעובדים הם בעלי תואר מתקדם במקצועות הייטק (מדעי המחשב, מתמטיקה, הנדסת חשמל ואלקטרוניקה), לעומת רק 6.8% בקבוצת הביקורת המצומצמת ו-7.4% בקבוצת הביקורת המורחבת.

"הממצא הבולט ביותר הוא שיעורם הגבוה של בעלי תארים מתקדמים בחברות AI, יותר מכפול משיעורם בשתי קבוצות הביקורת", מסכמים החוקרים. הסיבה העיקרית היא "הצורך של חברות אלה בחוקרי AI שמפתחים מודלים ואלגוריתמים מתקדמים".

מנגד, "בחלק מהראיונות נטען שבעלי תארים מתקדמים מאוניברסיטאות בישראל אינם מביאים תמיד את הידע הדרוש לחברה, למשל כי יש להם ידע תיאורטי מדי", כותבים החוקרים. זה מוביל למצב שבו "יש חברות שמייחסות לניסיון חשיבות גבוהה יותר מאשר לתארים מתקדמים".

עוד ממצא מעניין: "לא בכל החברות בעלי התואר חוקרי AI אכן מבצעים מחקר במובנו האקדמי". כלומר, התואר לא תמיד משקף את המשימות בפועל.

תפקידי AI בישראל: ארבעה תפקידים מרכזיים

המחקר מזהה ארבעה תפקידי ליבה בתחום הבינה המלאכותית בישראל, וניתח בפירוט את הדרישות מכל אחד מהם:

חוקרי AI: "חוקרי AI (לעתים מכונים גם מדעני AI) הם אלה שעומדים בחזית הטכנולוגיה. הם מפתחים מודלים ואלגוריתמים מתקדמים, ויוצרים אבות טיפוס של רעיונות ניסיוניים", מגדיר המחקר.

המשימות שלהם כוללות: פיתוח של מודלים, ניתוח והשוואה בין מודלים שונים, תכנון והתאמת מודלים בסיסיים ליישומים הרלוונטיים לחברה, לימוד מודלים ו-Workflows כדי לפתח ארכיטקטורות חומרה מתאימות (בחברות שמפתחות גם חומרה), הערכת בטיחות של מודלים שונים (בחברות בתחום ה-Security), ומחקר ופיתוח של אלגוריתמים.

הדרישות מחוקרי AI: על פי ניתוח של משרות פתוחות כ-90%  מהמשרות דורשות ניסיון קודם, 60% דורשות ניסיון קודם של 5 שנים לפחות, 30% דורשות תואר מתקדם כחובה, 25% דורשות גם ניסיון קודם וגם תואר מתקדם, ו-15% מציינות תואר מתקדם כעדיפות.

"חוקרי AI הם המשאב הנדיר ביותר", קובע המחקר. "אינדיקציה אחת היא שהזמן הנדרש לגייס מועמדים מתאימים יחסית ארוך. אינדיקציה נוספת היא שלמרות שהתקופה האחרונה בסך הכל מתאפיינת ברגיעה בשוק השכר בסקטור ההייטק - במקצועות אלה השכר ממשיך לעלות, ולעיתים קרובות אף יש צורך באמצעים נוספים כמו בונוס חתימה".

חשוב לציין שתופעה זו אינה ייחודית לישראל: "חשוב לציין כי תופעה זו אינה ייחודית לישראל, והיא זכתה לאחרונה לכיסוי תקשורתי נרחב בעולם (למשל, סכומי העתק שהקציבה חברת מטא לגיוס מומחי AI מחברות מתחרות)".

מהנדסי AI: "מהנדסי AI (לעתים מכונים גם מהנדסי ML, או מהנדסים בתחומים ספציפיים כמו ראיית מחשב, עיבוד שפה טבעית, וכד') עוסקים בעיקר בהטמעה של מודלים של AI במוצרים", מסביר המחקר.

המשימות כוללות: פיתוח, בדיקה, פריסה, ניהול ותחזוקה של תשתיות למערכות לימוד מכונה ופיתוח מודלים, אוטומציה וייעול של תהליכי AI כולל אופטימיזציה של ריצה על משאבי חומרה שונים, שיפור מודלים של ML מבחינת בטיחות, יציבות וכד', עבודה עם קבוצות פיתוח וקבוצות מוצר שונות להגדרת מוצרים מבוססי AI, ועבודה עם מומחי תוכן בתחום הפעילות של החברה.

הדרישות: 94% מהמשרות דורשות ניסיון קודם, 50% דורשות ניסיון של 5 שנים לפחות, רק 12% דורשות תואר מתקדם כחובה, 9% דורשות גם ניסיון וגם תואר מתקדם, ו-6% מציינות תואר מתקדם כעדיפות.

"בולטת אפילו יותר ההעדפה של ניסיון על פני תואר מתקדם", מציין המחקר. "רוב דרישות הניסיון הן כלליות וכוללות: תכנות, אלגוריתמים, הכרת סביבות פיתוח רלוונטיות (בעיקר PyTorch, אבל גם סביבות אחרות), בעיקר - עבודה בתפקידים בלימוד מכונה, מדעי נתונים, ותפקידים דומים אחרים בתעשייה".

אנליסטים של AI: "בחרנו להתייחס במחקר לאנליסטים, מכיוון שמכל מקצועות ה-AI, דרישות הכניסה במקצוע זה הן הנמוכות ביותר", מסבירים החוקרים. "אמנם 80% מהמשרות הפתוחות דורשות ניסיון קודם (לעומת 90% או יותר בתפקידים אחרים), אבל רק 10% דורשות ניסיון קודם של חמש שנים או יותר".

המשימות כוללות: איסוף, בדיקה וניתוח של דאטה מסוגים שונים, הוספת AI לתשתיות של אנליטיקה, ניתוח של נתונים לאימון יכולות מוצר שונות מבוססות AI, זיהוי הזדמנויות וסיכונים עסקיים ע"פ ניתוח של נתונים, והכנת דוחות ולוחות מחוונים (Dashboards) למעקב אחרי נתונים.

ממצא מעניין: "כל המשרות הן בסטארט-אפים", מציין המחקר. "לא ניתן לדעת אם מדובר בתופעה מקרית, או שחברות גדולות יותר מכשירות עובדים קיימים לתפקידים אלה ואינן נזקקות לגיוס חיצוני".

מנהלי מוצר: "תפקידי ניהול מוצר מעניינים כי יש להם חשיבות רבה בהגדרת ופיתוח מוצרים, אך הם אינם נחשבים כחלק מ'ליבת המו"פ'", מסביר המחקר. "הם גם מעניינים כי הם מאפיינים חברות ישראליות 'שלמות', שיש להן אחריות על מוצרים מעבר לפיתוח שלהם, בניגוד למרכזי מו"פ של חברות רב-לאומיות".

100% מהמשרות דורשות ניסיון קודם, 40% דורשות ניסיון של 5 שנים לפחות, אבל אף אחת לא דורשת תואר מתקדם כחובה. "תפקידי מוצר מחייבים ניסיון אך אינם צריכים תארים מתקדמים", מסכמים החוקרים.

המהפכה השקטה: מתפקידים לכישורים

אחד השינויים המהותיים ביותר שהמחקר מתעד הוא המעבר מניהול הון אנושי על פי תפקידים (Role-based) לניהול על פי כישורים (Skill-based). "פריצת ה-AI מאיצה מגמה שהחלה להתפתח כבר בעבר, של מעבר מניהול הון אנושי על פי תפקידים לניהול על פי כישורים", נכתב במחקר.

"כרגע מדובר בעיקר בגיוס ומיון מועמדים, אך הצפי הוא שבעתיד מגמה זו תתחזק גם בתחומי הון אנושי נוספים כמו קידום ותגמול. כשטכנולוגיה כה מרכזית ומשבשת משתנה בקצב גבוה, המשמעות של ידע וניסיון קודמים הולכת ופוחתת, בעוד שחשיבות היכולת להתמודד עם שינויים אלה הולכת וגדלה".

המחקר מפרט מספר סיבות להאצת המגמה: "בעידן של שינויים מהירים ומשבשים, למנגנוני ההדרכה וההכשרה המסורתיים קשה מאד עד בלתי אפשרי לעמוד בקצב. לכן יש חשיבות רבה ללימוד תוך כדי עבודה, ניסוי וטעיה, וכד'".

סיבה נוספת: "תפקידים טכנולוגיים רבים משתנים בצורה דרמטית. לפחות בעתיד הנראה לעין, מושגים בסיסיים כמו מתודולוגית פיתוח סדורה, שימוש בכלים נתונים וכד', מאבדים משמעות. מגוון הכלים העומדים לרשות עובדי מו"פ, האופי השונה בו כל אחד מהם פועל, והעובדה שהכלים עצמם משתנים ללא הרף, משנים מהותית הגדרות של תפקידים רבים".

הכישורים שישנו את המשחק: לא מה שחשבתם

הממצא המפתיע ביותר של המחקר עוסק בכישורים הנדרשים. "הראיונות שערכנו במסגרת מחקר זה העלו אחידות דעים לגבי הכישורים הטכנולוגיים הדרושים בהווה, וידרשו בעתיד, במחקר ובפיתוח AI, והם אינם שונים מהכישורים הטכנולוגיים שאפיינו מאז ומתמיד חוקרים ומפתחים טובים", כותבים החוקרים.

"יתכן כי דעה זו תשתנה בעתיד, וכרגע משקפת את העובדה שהתעשייה עדיין מתקשה לחזות את כל ההשפעות העתידיות של AI. בניגוד לצד הטכנולוגי, כן ניתן לראות שינויים בדרישות הכישורים הלא טכנולוגיים".

המחקר מזהה שבעה כישורים מרכזיים שחשיבותם גדלה בעידן ה-AI:

חשיבה ביקורתית: "יכולת זו חשובה באופן כללי, אך חשיבותה גדלה בעולם של AI כיוון שלא ניתן להסתמך על תוצאות של כלי AI באופן 'אוטומטי' וללא ביקורת קפדנית".

יכולת לתפקד בסביבה של חוסר ודאות, גמישות מחשבתית, ויכולת להתמודד עם שינויים תכופים: "לפני 'עידן ה-AI' מהנדסים עבדו בד"כ במתודולוגיה מוגדרת וסדורה, תוך שימוש בכלי פיתוח ידועים, ולכן שלטו באופן מלא בתהליך הפיתוח. המעבר לכתיבת תוכנה תוך שימוש או היעזרות בכלי AI, שהם עצמם לומדים ומשתנים במהירות רבה, יוצר יותר מצב של חוסר ודאות ושל שינויים רבים, שחלקם לא נמצאים בשליטת המהנדס".

פתיחות מחשבתית: "היו מרואיינים שציינו שהם רואים הבדל גדול בין עובדים שנותנים ל-AI 'חופש פעולה' ובוחנים 'בראש פתוח' את תוצריה, לבין אלה שמנסים להתאים את הכלי לפתרון שהם רוצים".

אבחנה בין עיקר לטפל: "גם זו יכולת חשובה באופן כללי, אך חשיבותה גדלה בעולם של AI בגלל ריבוי הכלים, היכולות, והאפשרויות, מול הצורך לעמוד ביעדים של לו"ז. בהיעדר מתודולוגית פיתוח קשיחה שמאפיינת ארגוני מו"פ כיום, ואפשרות לבצע דברים בצורות שונות, חשיבות אבחנה זו תגבר".

יכולת לעסוק בפתרון בעיות ברמה גבוהה: "אחת האפשרויות המשמעותיות בעולם של AI הוא שבמקרים רבים מפתח הופך בעצם להיות מנהל של קבוצה של סוכני AI. במקרה זה, המפתח לא מבצע משימות כמקובל היום, אלא הופך למנהל שצריך לפרק בעצמו בעיה ברמה גבוהה למשימות, לחלק אותן בצורה מיטבית בין סוכני ה-AI שברשותו, לקבוע באיזה כלים תתבצענה המשימות השונות, וכד'".

ניהול סוכני AI: המחקר מדגיש שבעולם העתידי, כל מפתח יהיה צריך כישורי ניהול - לא של אנשים, אלא של כלים.

התמודדות עם שינויים: "ההתפתחות המהירה ביכולות של כלי AI מחייבת גם מנהלי מו"פ בהייטק לפתח כישורים חדשים: הם צריכים לעקוב באופן שוטף אחרי התפתחות הטכנולוגיה ולמצוא את שביל הזהב בין הטמעת כלי פיתוח מבוססי AI במהירות האפשרית כדי לשפר באמצעותם את תהליכי הפיתוח, לבין יצירת כאוס ארגוני כתוצאה משינויים תכופים מידי, שחלקם אולי אף לא מביאים את התועלת הרצויה".

הגישה חשובה לא פחות מהכישורים

בנוסף לכישורים, המחקר מזהה גורם קריטי נוסף: הגישה (Attitude). "בנוסף לכישורים הטכנולוגיים והלא טכנולוגיים, הן חלק מהמרואיינים והן חלק מהמאמרים בנושא השפעת AI על דרישות הון אנושי - הדגישו גם את החשיבות של גישת העובדים או המועמדים (לעבודה) לשימוש בבינה מלאכותית", נכתב במחקר.

"למשל, בחברות שבהן עובדי מו"פ התבקשו להתחיל להשתמש בכלי AI במסגרת עבודתם, חלק עשו זאת בצורה טובה וחלק התקשו מאד. ניסיונות לאפיין מי הצליח ומי לא, לא העלו באופן אחיד גורמים כמו גיל או ניסיון מקצועי - אלא בעיקר אישיות וגישה. סקרנות, ורצון ללמוד ולהתנסות הם מרכיבי גישה חיוביים, בעוד שחשש מהשלכות הטכנולוגיה ורתיעה משימוש בה מעידים על גישה שלילית ומונעים הצלחה. בעקבות זאת, חברות רבות שמות לב לא רק לידע, ניסיון וכישורים, אלא גם לגישה".

המחקר מפנה למאמר שפורסם במגזין פורצ'ן ביוני 2025, המצטט אנשי תעשייה על חשיבות הגישה: "מעבר לכישורים יש גם חשיבות לגישה של עובדים או מועמדים. גישה חיובית מאופיינת על ידי גורמים כמו רצון להשתמש ב-AI, סקרנות היכן AI יכולה להוסיף ערך, והיעדר רתיעה משימוש בטכנולוגיה".

הכשרה מקצועית: חברות מכשירות בעצמן

אחד הממצאים החשובים של המחקר הוא שהחברות אינן מסתמכות על ההכשרה האקדמית, אלא מכשירות בעצמן את העובדים. "ההתפתחות המהירה של בינה מלאכותית, ובעיקר של בינה מלאכותית יוצרת, יצרה מצב חסר תקדים בתעשיית ההייטק – טכנולוגיה חדשנית ומשבשת נגישה ורלוונטית לחברות כמעט בכל תחום, ומעט מאד עובדים בעלי השכלה פורמלית או ניסיון בה או בשימוש בה", כותבים החוקרים.

"למרות זאת, בארץ ובעולם, חברות רבות הצליחו לרכוש במהירות את היכולות להבין את הטכנולוגיה ואת ההזדמנויות שהיא יוצרת, להשתמש בה, וליצור בעזרתה מוצרים חדשניים. זה נעשה בעזרת גיוס של איש מפתח בעל ניסיון או ידע בתחום והקמת צוות סביבו, לימוד עצמי של הטכנולוגיה על ידי טכנולוגים מובילים, ניסוי וטעייה, יצירת קהילות ולימוד עמיתים, שיתופים ב-Best practices, וכדומה".

המסקנה ברורה: "בעוד שמרואיינים רבים הביעו את התקווה שבוגרי אוניברסיטה ירכשו בעתיד יותר ידע ב-AI, כל החברות שראיינו, ללא יוצאת מן הכלל, הצליחו ומצליחות להכשיר עובדים לביצוע המטלות הדרושות".

המחקר מתעד פער מגדרי משמעותי בתחום. "לאורך המסמך אנו מציינים את ההסתייגויות מניתוח והסקת מסקנות ע"פ תיאורי תפקיד 'רשמיים' וניתוחים ע"פ הרשת החברתית לינקדאין. עם זאת, ובזהירות הדרושה, חשוב לציין כי על פי ניתוחים אלה, AI אינה משפרת שוויון מיגדרי", כותבים החוקרים.

"על פי דוח של לינקדאין המפורט בפרק סקירת הספרות בדוח זה, במקצועות חוקר AI ומהנדס AI בישראל, 84% ו-80% בהתאמה הם גברים, שיעור גבוה בהרבה משיעורם במקצועות מו"פ באופן כללי. בדיקה מדגמית שעשינו בקרב כמה חברות, העלתה שיעור אפילו נמוך יותר של נשים בקרב חוקרים".

השוואה בינלאומית: תופעות דומות בעולם

המחקר כולל סקירה מקיפה של דוחות בינלאומיים, ומגלה תופעות דומות בעולם. דוח של הפורום הכלכלי העולמי (WEF) מ-2023 מנבא כי 83 מיליון משרות תאבדנה ו-69 מיליון משרות חדשות תיווצרנה עד 2028 בגלל טכנולוגיית ה-AI. דוח של קרן המטבע הבינלאומית מ-2024 טוען שכ-40% מכלל התפקידים בעולם יושפעו מ-AI.

קונסורציום של תשע חברות טכנולוגיה מובילות פרסם ב-2024 דוח שמעריך את מידת השינוי שכל תפקיד יעבור כתוצאה מ-AI: "על פי הדוח, 16 מקצועות יחוו רמה גבוהה של שינויים, 27 ברמה בינונית, ורק 4 ברמה נמוכה. הדוח מעריך גם את ההשפעה של AI על פי רמת בכירות של העובדים": 100% מהעובדים הבכירים יושפעו, 47% מעובדי הדרגות הביניים יחוו שינוי גבוה ו-13% שינוי נמוך, ו-56% מעובדי הדרגות הנמוכות יחוו שינוי בינוני ו-7% שינוי נמוך.

הדוח מציין גם את 10 הכישורים הטכניים שצפויים להיות יותר רלוונטיים: אתיקה של AI (100% מהתפקידים), אוריינות AI (100%), הנדסת פרומפטים (66%), ארכיטקטורת מודלי שפה גדולים (20%), מתודולוגיות Agile (20%), ניתוח נתונים (20%), למידה עמוקה (11%), Retrieval augmented generation (11%), TensorFlow (11%), ועיבוד שפה טבעית (9%).

15 אלף מפתחים כיום, 1,400 נוספים נדרשים

המחקר כולל הערכה כמותית של מספר העוסקים ב-AI בישראל. "אנו מעריכים שיש כיום כ-15,000 מפתחי AI בחברות הייטק העוסקות ב-AI (כולל במרכזי הפיתוח הגדולים של החברות הרב-לאומיות)", כותבים החוקרים.

ההערכה מבוססת על ניתוח של 1,439 חברות הייטק ישראליות העוסקות בתחומים הקשורים ל-AI, עם סך של כ-83,000 עובדים. על פי הניתוח, כ-55,000 מהם הם עובדי מו"פ, ומתוכם כ-15,000 הם מפתחי AI.

לגבי העתיד, המחקר מעריך: "הצפי לגידול העתידי במספר מפתחי AI... הערכה כזאת היא בהכרח מאוד ספקולטיבית, והגישה שבחרנו היא להסתכל על תרחיש אופטימי יחסית... ההערכה שלנו, היא שיידרשו כ-1,400 מפתחי AI נוספים".

המחקר מדגיש: "חשוב לציין מספר מגבלות משמעותיות בניתוח... בגלל חוסר הקונסיסטנטיות בשמות תפקידים בין חברות ועובדים שונים, יש מגבלות קשות לשימוש בנתוני הרשת החברתית לינקדאין להערכה של מספר העוסקים בתפקידים מסוימים בהייטק".

המחקר מקדיש פרק שלם להשפעות על מערכת החינוך. "אף שמחקר זה מתמקד בעיקר במצב הנוכחי בישראל, מהספרות ומהראיונות עולים בבירור כמה נושאים הקשורים בחינוך לעתיד וחשוב להזכיר אותם", כותבים החוקרים.

חשיבות הכישורים ההתנהגותיים: "חלק גדול מהכישורים הדרושים העתידיים אינם טכנולוגים, אלא התנהגותיים... הנקודה האחרונה היא קריטית. רוב המטלות שתלמידים מקבלים בבית הספר כיום הן בצורה של משימות. בעולם העתידי הרבה משימות תתבצענה בידי סוכני AI. חוקרים ומפתחים יצטרכו לחשוב ברמה גבוהה יותר – הבנה של בעיה או של צורך, הגדרת המשימות לטיפול בהם, ניהול משאבים כולל כלים וסוכני AI, ואחריות על התוצר הסופי שנוצר בידיהם ובידי הכלים והתוכנות שהם הפעילו. כל חוקר ומפתח יהיה מנהל ולא רק עובד".

חשש מניוון כישורים: "מכיוון שאחת משאלות המחקר המעניינות היא איך צריכות דרישות העתיד מחוקרים ומפתחים להשפיע על לימודים בבתי ספר, חשוב לציין כי חלק המרואיינים העלו חשש מכך ש-AI תגרום במשך הזמן לניוון או אובדן כישורים, שחלקם חשובים. יתרה מכך, נראה שאין הסכמה גורפת בשאלה איזה כישורים אסור שייפגעו (למשל, חשיבות ידיעת שפות בעידן ש-AI מתרגם בצורה טובה מאד או יכולת התבטאות בכתב כש-AI יכול לערוך מסמכים)".

המחקר מצטט מחקרים שכבר מראים פגיעה: "מחקר שפורסם בינואר 2025 מאת מיכאל גרליך מביה"ס לעסקים בשוויץ, מראה השפעה שלילית של שימוש בכלי AI על כישורי חשיבה ביקורתית... מחקר ראשוני שנערך באונ' MIT ופורסם ביוני 2025, מצא פגיעה ביכולות קוגניטיביות הקשורות בכתיבת חיבור. לדוגמה, תלמידים שהסתמכו באופן מלא על AI לא יכלו לצטט מחיבור שהם עצמם כתבו לפני דקות".

יצירתיות ויזמות: "גם בעולם העתידי תהיה חשיבות רבה ליצירתיות. יש צורך להגדיר מהי יצירתיות בעולם שבו תוכנה יודעת לצייר או לכתוב מוסיקה ברמה גבוהה, וכיצד לטפח יצירתיות כזו. גם ליזמות תמיד תהיה חשיבות רבה, שכן ככל שכלי ה-AI ישתפרו, יהיה מקום לרעיונות יזמיים חדשניים כיצד ולאיזה צורך ניתן להשתמש בהם... חשוב מאד שבית הספר העתידי יטפח את התלמידים כיזמים".

שימוש נכון בכלי AI: "חלק מהמרואיינים גם הדגישו את הצורך לשלב בלימודי בית הספר שימוש בכלי AI, אך לוודא שהשימוש בהם נכון. כדוגמה, מתן מטלות שתלמידים יכולים 'לרמות' בהם ע"י שימוש ב-AI לביצוע המטלה כולה גם גורמים לכך שהתלמידים לא לומדים מביצוע המטלה וגם 'מעודדים' אותם לרמות. יש להתאים את המטלות והבעיות כך שיובילו לשימוש נכון בכלים".

תופעות ייחודיות לישראל

המחקר מזהה כמה תופעות שנראות ייחודיות לישראל. ראשית, "בארץ כמעט שלא קיים מקצוע של 'מהנדסי פרומפטים'", בניגוד למה שמדווח בספרות הבינלאומית. "ניתן לחשוב על שתי סיבות לפער בין הממצאים שלנו לבין המאמר: הנתונים שעליהם התבסס המאמר נאספו כשעולם הפרומפטים היה בחיתוליו, ולכן היתה אז דעה ששימוש בהם יצריך מקצוע ייעודי. כיום שימוש בפרומפטים הוא יכולת בסיסית. [או ש]יתכן שעיקר הצורך הוא בחברות לא טכנולוגיות, שאינן חלק מנושא המחקר שערכנו".

תופעה נוספת: "גם לא נתקלנו ב'מנהלי אתיקה'. בחלק מהחברות בארץ האחריות על שימוש אתי נמצאת בידי המחלקה המשפטית שקובעת כללים לשימוש בכלי AI בחברה או לשילוב AI במוצרים. במספר קטן מאד של חברות (שעוסקות בליבת ה-AI – פיתוח מודלים גדולים), כמו למשל AI21 Labs ו-Bria, יש אחראים ייעודיים על 'מדיניות AI' או 'AI אחראית', אך לפחות בשתי חברות אלה הם יושבים בארה"ב".

לסיום, המחקר של RISE Israel, שנכתב על ידי צוות חוקרים בראשות פרופ' יוג'ין קנדל, מציע תמונה מורכבת וא-שגרתית של שוק העבודה בתחום הבינה המלאכותית בישראל. בניגוד לנרטיב הרווח של מחסור בכוח אדם, המציאות מורכבת יותר: יש מעבר מהותי מדרישות של תפקידים לדרישות של כישורים, מהשכלה פורמלית לניסיון מעשי, ומכישורים טכניים לכישורים התנהגותיים.

"אין שמות תפקיד אחידים וקבועים בין חברות שונות", מסכמים החוקרים את אחד האתגרים המרכזיים במחקר. "נאמר כבר עכשיו שמכיוון ש-AI נכנסת לתחומים כה רבים בהייטק, ומשתנה בקצב כה גבוה, אין עדיין הגדרות ברורות ומוסכמות של 'תפקידי AI'".

הממצאים של המחקר מציבים אתגר משמעותי בפני מערכת החינוך הישראלית: כיצד להכין דור עתידי לעולם עבודה שבו הכישורים ההתנהגותיים חשובים לא פחות מהטכניים, שבו הגישה לטכנולוגיה חשובה כמו הידע בה, ושבו היכולת להסתגל לשינויים קריטית יותר מהמומחיות בכלי ספציפי?

"העובדה שממוצעי הוותק בקבוצת ה-AI אינם גבוהים יותר מאשר בקבוצות האחרות מראות שבניגוד לתחומים אחרים בהייטק, ניסיון איננו מהווה תחליף להשכלה פורמלית בחברות אלה", מסכם המחקר. אבל בו זמנית, חברות לא מסתמכות על ההשכלה האקדמית ומכשירות בעצמן את העובדים. זה פרדוקס שמערכת החינוך הישראלית תצטרך להתמודד איתו בשנים הקרובות.