.jpg "שירי וקס GotFriends")
חברת ההשמה שמזהירה: ״עד 10% מעובדי ההייטק עלולים לאבד את העבודה עוד השנה״ - מה אפשר לעשות?
דוח החדשנות שפורסם הבוקר מלמד אותנו שההייטק עדיין חזק, הענף ממשיך להיות מנוע הצמיחה המרכזי של המשק, עם תוצר של כ-352 מיליארד שקל בשנת 2025, עלייה של 8.2% לעומת 2024, וחלק של 18.3% מהתוצר הכולל של ישראל. ההייטק היה אחראי לכמחצית מצמיחת המשק, כאשר מתוך עלייה כוללת של 2.9% בתמ"ג, כ-1.44% הגיעו מענף הטכנולוגיה. גם יצוא ההייטק ממשיך להיות גבוה במיוחד, והגיע לכ-85 מיליארד דולר, שהם 58% מכלל היצוא הישראלי.
אבל מאחורי זה יש הרבה ״אבל״. מספר המועסקים בהייטק אמנם עלה לכ-400 אלף עובדים, שהם כ-11.4% מהמועסקים במשק, אבל קצב הצמיחה בתעסוקה ירד ל-2.5% בלבד, לעומת ממוצע של כ-6% בעשור הקודם. לראשונה מזה עשור אף נרשמה ירידה במספר עובדי המו"פ בישראל, כ-3,500 עובדים פחות, וחלקם בענף ירד מ-51% ל-49%. במקביל, רק 62% מעובדי חברות ההייטק הישראליות הפרטיות הועסקו בישראל במרץ האחרון, לעומת 69% בשנת 2019. שזה אומר שחלק גדול מהפעילות, כולל מו"פ, מכירות, תמיכה וניהול, יוצא לחו״ל.
בשבועות האחרונים קיבלנו תזכורת כואבת לזה. וויקס הודיעה על קיצוץ של כ-20% מכוח האדם, כ-1,000 עובדים, כשבדיווח סביב המהלך הם האשימו גם הלחצים שיצר השקל החזק (לצד השפעת ה-AI והצורך בהתייעלות). גם ראפיד ואמדוקס הצטרפו לגל פיטורים רחב יותר בהייטק הישראלי, כאשר חלק מהחברות מדברות על שינוי מבני, מעבר לעבודה רזה יותר, וצמצום שכבות ניהול. זה לא רק השקל, כמובן. יש כאן AI, תחרות, שווקים משתנים והרבה מאוד בגלל הרצון לתמוך בשווי המניות שנחתכו. אבל כשהכנסות רבות מגיעות בדולרים וחלק גדול מהשכר משולם בשקלים, שער חליפין כזה יכול להפוך לעוד מכה על מבנה העלויות.
למגמה הזו יש כמה סיבות, ואחת מהן היא כאמור השקל החזק. להרחבה נוספת על הורדת הריבית שלא הצליחה להחליש את השקל - הורדת הריבית ״הייתה ניצית״ - שוב מצאו תירוץ להתחזקות השקל
ההייטק הישראלי הוא ענף שמוכר בעיקר לעולם, אבל חלק גדול מהשכר והעלויות שלו נמצא בישראל. לפי דוח החדשנות, ירידה של שער הדולר מרמה ממוצעת של 3.7 שקל בשנת 2024 ל-3.45 שקל בשנת 2025 תורגמה לפגיעה של כ-21 מיליארד שקל בתוצר ההייטק (שהם כ-1.1% מהתוצר הכולל של המשק).
אבל לא רק השקל אשם במגמה גם ל-AI יש השפעה גדולה מאוד על התמורות שעוברות על הענף. חברת המחקר GotFriends מתארת שוק שבו גל הפיטורים כבר לא נובע רק מהאטה, התייעלות או שער חליפין, אלא גם מהשאלה מי יודע לעבוד עם AI ומי נשאר מאחור.
שוק ההייטק בישראל חווה בשנה האחרונה טלטלות משמעותיות, עם גל פיטורים בכמה תחומים קלאסיים לצד צמיחה במשרות AI. ב-GotFriends מעריכים כי 5%-10% מכוח האדם בשוק ההייטק עלולים למצוא עצמם ללא עבודה השנה, כולל סניורים ומנהלים, ולא רק ג'וניורים, בעיקר בקרב מועמדים שלא מצליחים לאמץ את טכנולוגיות ה-AI.
שירי וקס, מנכ"לית GotFriends, אומרת כי "מי שמבין איך לבנות אייגנטים של AI, מי שיודע לקחת יכולות טכנולוגיות ולהטמיע אותן מול לקוחות, הוא המועמד שחברות ירוצו אחריו גם בעידן של טלטלות והזדמנויות".
איזה מקצועות נפגעים?
החשש המרכזי סביב AI הוא שהוא יחליף עובדים. בפועל, לפחות בשלב הנוכחי, הוא לא מוחק את כל המקצועות, אלא משנה את הערך של חלק מהם. תפקידים שנשענים על משימות חוזרות, כתיבת קוד בסיסית, בדיקות פשוטות, תמיכה טכנית, תפעול, תחזוקה או עבודות שניתן לאוטומט, הופכים חשופים יותר. לא מפני שאין בהם צורך בכלל, אלא מפני שחברות יכולות לבצע חלק גדול יותר מהעבודה עם פחות אנשים.
הגל הנוכחי שונה מגלי הפיטורים הקודמים משום שהוא מושפע ישירות מהטמעת AI. בעבר, פיטורים בהייטק נבעו בעיקר מאופטימיזציה, התייעלות או שינויים כלכליים כלליים. הפעם, הטכנולוגיה עצמה משנה את מבנה העבודה. חברות מטמיעות כלי AI כמעט בכל תחום, ובוחנות מחדש אילו תפקידים עדיין נדרשים באותו היקף, אילו משימות אפשר לקצר, ואילו עובדים יודעים להפוך את הכלים האלה ליתרון עסקי.
מי שנמצאים בסיכון גבוה יחסית הם קודם כל ג'וניורים. במשך שנים, הכניסה להייטק נעשתה דרך משימות בסיסיות יחסית: כתיבת קוד פשוטה, תיקוני באגים, בדיקות, תמיכה, תחזוקה או עבודה על חלקים קטנים במוצר. היום חלק מהמשימות האלה יכולות להתבצע מהר יותר באמצעות כלי AI, ולכן חברות שואלות את עצמן האם הן צריכות לגייס עובד בתחילת הדרך, או להפעיל צוות קטן ומנוסה יותר שמקבל תמיכה מכלי אוטומציה ובינה מלאכותית.
אבל זו כבר לא רק בעיה של עובדים צעירים. גם שכבת מנהלי הפיתוח נדרשת להסתגל לדרישות החדשות או שהיא מוחלפת. ניסיון ניהולי וטכנולוגי ״קלאסי״ כבר לא מספיק כדי להוביל צוות פיתוח. החברות לא בודקות רק באילו שפות תכנות המועמד שולט, אלא עם אילו כלי AI הוא עובד, איך הוא משלב אותם בתהליכי הפיתוח, ואיך הוא משתמש בהם כדי להאיץ Delivery ו-Productivity של הצוות.
זו נקודה חשובה לעובדים ותיקים. במשך שנים, ניסיון היה שכבת הגנה חזקה בהייטק. מי שצבר שנות פיתוח, הכיר מערכות מורכבות, ניהל צוותים או הוביל מוצרים, נחשב בטוח יחסית. עכשיו הניסיון עדיין חשוב, אבל הוא כבר לא מספיק בפני עצמו. עובד ותיק שלא יודע להשתמש ב-AI כדי להאיץ עבודה, לשפר תהליכים או לייצר ערך עסקי עלול להיתפס כפחות רלוונטי מעובד שמגיע עם פחות ותק, אבל יודע לעבוד נכון עם הכלים החדשים.
איפה הביקוש דווקא עולה?
מול המקצועות שנשחקים, יש גם מקצועות שבהם הביקוש עולה. לפי GotFriends, תחום ה-AI ממשיך לצמוח בקצב משמעותי, והמשרות החמות כוללות AI Engineer, Gen AI Engineer, LLM Engineer, AI Algo Researcher, Head of AI, Solution Architect ו-AI Security Researcher. אלו לא תפקידים שמסתפקים בהיכרות כללית עם ChatGPT או כלי כתיבה אוטומטיים, אלא תפקידים שמחייבים הבנה עמוקה יותר של בניית מערכות, עבודה עם דאטה, חיבור מודלים למוצרים, אבטחה, ארכיטקטורה והטמעה בארגון.
- הרובוט שיפטר את העוזרת: האם הנוחות שווה את המחיר הכלכלי והנזק החברתי?
- ראפיד מצטרפת לגל: פיטורים נוספים בחברת הפינטק בשל מעבר ל-AI
AI Engineer הוא אחד התפקידים המרכזיים במפה החדשה. מדובר במהנדס שיודע לקחת יכולות של בינה מלאכותית ולשלב אותן בתוך מוצר קיים או חדש. הוא צריך להבין פיתוח תוכנה, דאטה, ממשקים, מודלים, סביבת ענן ולעיתים גם תהליכי מוצר. זה לא בהכרח חוקר שבונה מודל מאפס, אלא אדם שיודע להפוך טכנולוגיה לפתרון שעובד אצל לקוח או בתוך חברה.
Gen AI Engineer מתמקד בעולמות הבינה המלאכותית הגנרטיבית: מערכות שמייצרות טקסט, קוד, תמונה, מסמכים, תובנות או אוטומציות. זה יכול להיות צ'אטבוט פנימי לחברה, מערכת שמסכמת שיחות שירות, כלי שמייצר תוכן, או פתרון שמקצר תהליך עבודה של צוותים. ככל שחברות רוצות להכניס AI לתהליכים היומיומיים שלהן, הביקוש לאנשים שיודעים לבנות ולהטמיע פתרונות כאלה עולה.
LLM Engineer הוא תפקיד שמתמקד במודלי שפה גדולים. כאן נכנסות יכולות כמו חיבור מודלים למאגרי מידע פנימיים, בניית תהליכי RAG, שיפור איכות התשובות, הפחתת טעויות, בדיקות ביצועים והתאמה של מודלים לצרכים עסקיים. לפי GotFriends, מפתחי AI סניורים עם התמחות של מעל שנה ב-LLMs וב-RAG משתכרים בממוצע כ-43,812 שקל בחודש, פרמיה של 5%-9% מעל מקצועות טכנולוגיים אחרים.
AI Algo Researcher מתאים יותר למי שמגיע מרקע מחקרי, אלגוריתמי ומתמטי. אלה האנשים שעובדים על פיתוח ושיפור מודלים, ניתוח ביצועים, אופטימיזציה, למידת מכונה ובעיות עומק טכנולוגיות. לא כל עובד בהייטק צריך להפוך לחוקר AI, אבל בחברות שבונות את הליבה הטכנולוגית עצמה, מדובר בתפקיד שנשאר חשוב ומבוקש.
גם Head of AI הופך לתפקיד משמעותי יותר. ככל שיותר חברות רוצות "לעשות AI", הן צריכות מישהו שיבנה אסטרטגיה, יחליט איפה נכון להטמיע את הכלים, יבחר טכנולוגיות, ינהל צוותים, ימדוד השפעה עסקית ויוודא שהשימוש בבינה מלאכותית לא נשאר בגדר ניסוי צדדי. בחברות מסורתיות יותר, שלא בהכרח בונות מודלים בעצמן, זה יכול להיות התפקיד שמחבר בין ההנהלה, הטכנולוגיה והשטח.
לצד אלה, יש ביקוש גם ל-Solution Architect ולאנשי AI Security. ארכיטקט פתרונות נדרש להבין איך מחברים את הטכנולוגיה לצורכי הלקוח, איך בונים מערכת יציבה ואיך מתרגמים יכולת טכנולוגית לערך עסקי. אנשי אבטחת AI נדרשים להתמודד עם עולם סיכונים חדש: דליפת מידע, שימוש לא מבוקר בדאטה, תקיפות על מודלים, מניפולציות בפרומפטים, הטיות, טעויות בתשובות ושילוב לא בטוח של כלים חיצוניים בתוך מערכות ארגוניות.
מה כדאי ללמוד עכשיו?
לא מספיק להגיד ״אני לומד AI״. השוק מתחיל להבחין בין מי שמשחק עם כלים לבין מי שיודע לעבוד איתם מקצועית. השאלה היא לא אם פתחתם פעם כלי בינה מלאכותית, אלא האם אתם יודעים לשלב אותו בתהליך פיתוח, מוצר, שירות, מכירות, מחקר או ניהול, ולייצר ממנו תפוקה ברורה.
למי שמגיע מרקע טכנולוגי, הכיוונים המרכזיים הם עבודה עם LLMs, מערכות RAG, אייג'נטים, אוטומציות, Python, דאטה, APIs, תשתיות ענן, אבטחת מידע וארכיטקטורת מערכות. מפתח שרוצה לשמור על רלוונטיות לא חייב להפוך לחוקר AI, אבל הוא כן צריך להבין איך מחברים מודלים למוצר, איך בודקים את איכות התוצאה, איך מקטינים טעויות, איך מגינים על מידע, ואיך משתמשים בכלים כדי לקצר תהליכי פיתוח.
למי שמגיע מתפקידי מוצר, ניהול, שיווק, תפעול או שירות, הכיוון שונה: ללמוד לזהות תהליכים שאפשר לייעל, לאפיין פתרונות מבוססי AI, לעבוד עם צוותים טכנולוגיים, למדוד תפוקה, ולהטמיע כלים בצורה אחראית. לא כל חברה מחפשת רק מפתחי מודלים. הרבה חברות מחפשות אנשים שיודעים לקחת יכולת קיימת ולחבר אותה לבעיה עסקית אמיתית.
לפי GotFriends, גם העובדים עצמם מבינים את השינוי. בחברה מציינים כי "הסכר נפרץ", ועובדים פחות מפחדים לזוז. יותר טאלנטים מחפשים באופן אקטיבי את השדרוג הבא שלהם, והניידות חזרה. במקביל, עובדים מחפשים חברות שגייסו כסף לאחרונה או שיש להן לקוחות משלמים, משום שזה נתפס כסימן ליציבות. הם גם מחפשים חברות שמעודדות עבודה מתקדמת עם AI, כדי שהכישורים שלהם יישארו רלוונטיים בעתיד.
גם מצד החברות יש שינוי. לפי הנתונים של המחקר, יש התגברות בביקוש בחברות סייבר, דיפנס-טק וחברות AI ורטיקליות. החברות מחפשות מועמדים עם ניסיון מוכח ב-AI, לא רק "ידיים עובדות", אלא אנשים שמכפילים פרודוקטיביות באמצעות טכנולוגיה. מי שלא צבר התנסות משמעותית עם AI עלול, לפי המסמך, לחפש עבודה זמן רב יותר.
