אלו הממצאים העיקריים מהסקר שמציגים תמונת מצב חד משמעית: מחצית מעובדי ההייטק מדווחים על קיצור משמעותי בזמן העבודה בעקבות שימוש בבינה מלאכותית, ו-40% מציינים קיצור של יותר ממחצית מזמן הביצוע. 70% אחוזים מדווחים על שיפור נרחב באיכות התוצרים. במקביל נחשף פער ברור בתחושת האיום על עתידם התעסוקתי: בעוד 37% מהעובדים המנוסים חשים חשש גבוה לעתידם, 40% מתושבי הפריפריה מביעים דאגה לעומת 24% בלבד במרכז, ו-39% מהעובדים ללא השכלה אקדמית חשים מאוימים לעומת 26.5% בלבד מבעלי תואר אקדמי.

הסקר חדש הוא מטעמה של רשות החדשנות בשיתוף מכון ברוקדייל מגלה כי אימוץ כלי הבינה המלאכותית בענף ההייטק הישראלי הפך כמעט מוחלט. 95% מהעובדים משתמשים בכלים באופן קבוע כאשר 78% מדי יום. השימוש חוצה תפקידים ומתרחב לתפקידי שיווק, משאבי אנוש וניהול מוצר. תמונת השטח ברורה: הבינה המלאכותית אינה עוד תוספת למערך העבודה אלא חלק אינטגרלי ממנו, המשפיע על מבנה התפקידים, תחומי האחריות ודפוסי העבודה.

הנתונים מצביעים על העמקת השימוש ככל שעולה תדירות העבודה עם הכלים. 82% מהמשתמשים היומיומיים משלבים את הבינה המלאכותית בשלושה סוגי משימות ויותר ורבע מהם משתמשים בה בלמעלה משישה סוגי משימות. העובדים הצעירים מובילים את המהפכה: 74% מהם מדווחים על שימוש יומיומי בכלים ייעודיים לכתיבת קוד דוגמת GitHub Copilot ו Cursor, בעוד עובדים ותיקים משתמשים פחות ואף מביעים רמות חשש גבוהות יותר.

לצד זאת, נמצא פער בין סוגי החברות בענף. למרות הציפייה כי סטארטאפים הם המובילים את אימוץ ה-AI. כמו כן עלה כי רק 64%  מהעובדים הטכנולוגיים בהם משתמשים בכלי AI לכתיבת קוד. בחברות מו"פ בינלאומיות ובחברות תוכנה שיעור האימוץ גבוה בהרבה ומגיע ל-77%.
סוגיה נוספת שעולה בסקר היא הסוגיה הדמוגרפית והחברתית, שם מתגלה תמונה מורכבת: תושבי הפריפריה ובעלי השכלה לא אקדמית מדווחים על רמות חשש גבוהות משמעותית ביחס לעובדי המרכז ולבעלי תארים אקדמיים. מגמות אלו עשויות להעמיק פערים חברתיים קיימים אם לא יושקעו מאמצים ייעודיים בהנגשת הכשרות ויכולות טכנולוגיות.

• מטא תשיק שני מודלים חדשים של AI, "מנגו" ו-"אבוקדו"
• "המשמעות הכי חשובה של AI היא במודל התמחור של משרדי עורכי דין"
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

פערים מגדריים כמעט שאינם ניכרים ברמת האיום הנתפס, אולם כן קיימים בדפוסי השימוש. גברים בתפקידים טכנולוגיים נוטים להשתמש בכלים בהיקף רחב יותר של משימות, בעוד נשים בתפקידים שאינם טכנולוגיים מובילות בשילוב הכלים בפעילויות התומכות בתוכן, חיפוש מידע ולמידה עצמית.