תלוש שכר
תלוש שכר

הלמ"ס: השכר הממוצע במשק עלה באוגוסט ב-4%

השכר הממוצע מנוכה מדד המחירים עלה רק ב-0.4% לעומת החודש המקביל ב-2023. באוגוסט 2024 נרשמה ירידה במספר משרות השכירים בישראל, שהסתכמו ב-3.983 מיליון משרות - ירידה של 3.1% לעומת יולי
עוזי גרסטמן |

בשכר הממוצע לשכיר במשק הישראלי עלה באוגוסט האחרון. כך עולה מנתונים שפרסמה היום הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה (הלמ"ס). השכר הממוצע לשכיר הגיע בחודש זה ל-13,376 שקל (ברוטו) - עלייה של 4% לעומת אוגוסט 2023, שבו השכר הממוצע היה 12,857 שקל. השכר הממוצע מנוכה מדד המחירים הגיע ל-11,015 שקל – עלייה קלה יותר של 0.4% לעומת התקופה המקבילה אשתקד.

באוגוסט 2024 נרשמה ירידה במספר משרות השכירים, שהסתכמו ב-3.983 מיליון משרות - ירידה של 3.1% לעומת יולי (4.109 מיליון משרות), וירידה של 1.1% לעומת אוגוסט 2023. בנוסף, מבדיקות חלקיות שנערכות לספטמבר 2024 עולה כי נרשמה עלייה קלה במספר המשרות ל-4.170 מיליון, אך ירידה של 1.8% לעומת ספטמבר 2023​.

אחד הנתונים הבולטים בדו"ח הוא השכר הממוצע הגבוה במגזר ההייטק, שהסתכם ב-30,190 שקל למשרת שכיר באוגוסט - עלייה של 4% לעומת אוגוסט 2023, שבו הגיע השכר ל-29,030 שקל. ההייטק ממשיך להוביל את רמות השכר במשק הישראלי, עם כ-400.3 אלף משרות, המהוות 10% מכלל משרות השכיר במשק.

במגזר החברות הפיננסיות נרשם השכר הגבוה ביותר מלבד ההייטק, שהגיע ל-20,896 שקל בממוצע. לעומת זאת, במגזר הממשלתי הגיע השכר הממוצע ל-13,021 שקל, ובמגזרי המלכ"רים הפרטיים היה השכר הנמוך ביותר – 7,198 שקל בלבד בממוצע לחודש. שכר נמוך נרשם גם במשרות המיועדות למשקי בית, עם שכר ממוצע של 5,760 שקל בלבד, שהוא פחות ממחצית השכר הממוצע במשק כולו.

קיראו עוד ב"קריירה"

נתוני המגמה מעידים על יציבות יחסית בשכר הממוצע במשק במחירים שוטפים בין יוני לאוגוסט 2024, אך נרשמה ירידה של 2.4% בשכר הממוצע במחירים קבועים באותה תקופה. במרץ עד מאי השנה נרשמה עלייה מתונה של 2.7% בשכר, בעוד שאוגוסט משקף חזרה ליציבות יחסית בשכר למרות ירידה בהיקף המשרות.

הגב לכתבה

השדות המסומנים ב-* הם שדות חובה
עובד עם AI קרדיט: גרוקעובד עם AI קרדיט: גרוק

איך להפוך את ה-Chat GPT לכלי חכם באמת? מדריך

מדריך: איך אפשר להפוך את הבינה המלאכותית לכלי עבודה יעיל, ממוקד ואישי יותר ואיך המתחרות של ה-Chat GPT עומדות מולו?


הדס ברטל |

כולנו כבר התחלנו לעבוד באופן כלשהו עם ה-AI, בין אם שהשתמשנו בו בעבודה, השתעשענו איתו ועם היכולות שלו בשעות הפנאי או שהפכנו אותו לחלק קבוע בשגרת היומיום שלנו למטרות שונות. הכלי הפופולרי ביותר הוא כמובן ה-ChatGPT שבשנה אחת הפך לאחד הכלים הנפוצים בעולם העבודה והאקדמיה, אבל רבים מהמשתמשים עדיין מנצלים רק חלק קטן מהפוטנציאל שלו. במצבו הבסיסי, הכלי אמנם מספק תשובות מדויקות למדי, אך הוא מגיב לפי ההקשר של כל שאלה ולא לפי האדם שמולו. כלומר, הוא לא באמת "מכיר" את המשתמש אלא מגיב לפי ניחוש ורוב הזמן מנסה לרצות את המשתמש במקום לתת תשובות אובייקטיביות. אז איך אפשר לשנות זאת? 

1 # התאמה אישית

יש להשתמש בתוכנת ההתאמה האישית (Custom Instructions) המאפשרת לבנות שפה קבועה בין המשתמש לבין ה-AI. היא מאפשרת להורות ל-ChatGPT מה הוא צריך לדעת עליכם ואיך לענות לכם. בין אם בניסוחים תמציתיים, או בניתוחים כלכליים ארוכים, ואם בשפה פורמלית או בשפה חופשית. למעשה צריך להגדיר איך מתנהל השיח עם ה-AI, מה שיכול לייתר את הצורך להסביר בכל פעם מחדש את סגנון התשובות שאנחנו רוצים ממנו.

כך למשל, אנליסט פיננסי יכול להורות לכלי להשיב רק במבנה של טבלת נתונים והשוואות, בעוד עיתונאי יכול לבקש ניסוחים דומים לאלה של כלי תקשורת כלכליים. או למשל מי שעוסק במחקר או הוראה יכול לבקש ש-ChatGPT ישאל שאלות מנחות במקום לתת תשובות מלאות, כדי לעודד חשיבה עצמאית.

חשוב לזכור שגם כאשר הכלי פועל תחת הנחיות מותאמות, הוא לא תמיד שומר על אחידות מוחלטת. לעיתים הוא "גולש" לסגנון אחר או מתעלם מהעדפה שהוגדרה. הסיבה היא שמדובר במערכת דינמית הלומדת תוך כדי שימוש. לכן מומלץ לתקן אותה בזמן אמת, להזכיר את ההנחיות ולחדד את הגבולות. במילים אחרות, ההתאמה האישית אינה פעולה חד פעמית, אלא תהליך מתמשך של fine-tuning בין המשתמש למכונה.

2 # פרטיות

אחת הסוגיות שמעסיקות כיום את המשתמשים, ובעיקר ארגונים, תאגידים וחברות, היא עד כמה ניתן לשלוט במידע. ChatGPT מאפשר לנו לבחור אם לשתף את השיחות לצורך שיפור המודל או להשבית לחלוטין את האפשרות הזאת. משתמשים ארגוניים, כמו לקוחות של ChatGPT Team או Enterprise, נהנים כברירת מחדל ממדיניות פרטיות מחמירה יותר כאשר השיחות שלהם אינן משמשות לאימון המערכת.

איילת גבע, מנהלת יחידת החדשנות והפיתוח העסקי של מרכז הסרטן בשיבא, קרדיט: באדיבות המצולמתאיילת גבע, מנהלת יחידת החדשנות והפיתוח העסקי של מרכז הסרטן בשיבא, קרדיט: באדיבות המצולמת
ה-AI ואני

"אם פעם היו מחקרים עם 47 מטופלים, כיום אני מסוגלת לעשות מחקרים על אלפי מטופלים"- קריירה בעידן ה-AI

איילת גבע, מנהלת יחידת החדשנות והפיתוח העסקי של מרכז הסרטן על שם חוסידמן בזרוע החדשנות ARC, המרכז הרפואי שיבא

הדס ברטל |

ספרי קצת על עצמך: 

מגיעה מהעולם הטכנולוגי, ממש מהברזלים. בניתי מערכות business intelligence בגופים כמו טבע, פוקס או דיסקברי. מאז עשיתי מעבר לעולמות הבריאות הדיגיטלית כשניהלתי מוצרים שהם בהכרח דברים שנוגעים בעולמות הנתונים וה-AI. אז לא קראו לזה AI זה היה  machine learning.

היום אני מנהלת את מנהלת החדשנות והפיתוח העסקי במרכז הסרטן בשיבא. כאן אני עושה כל מה שקשור בחדשנות, כך שאני גם מייבאה רעיונות פנימה על ידי קשרים עם חברות מכל הגדלים מקטן ועד גדול וגם מנביטה רעיונות פנימיים ומביאה אותם לידי מימוש בעולמות הטכנולוגיים ובעולמות המסחריים אם יש צורך. היחידה שלי עושה פיתוח עסקי, שזה אומר לתכלל את כל ההיבטים הכלכליים של מרכז הסרטן, הכוונה כאן היא לא להכניס כסף לכיס של אף אחד אלא להביא כסף  למטופלים שלנו, מרפאות חדשות בין אם דרך שירותים חדשים, או טפסי 17, וגם למעבדת המידע שלנו שנקראת אונקומיינד שעושה עיבודים גנומיים שמתכללים כמה סוגי מידע על מטופל. אם יש לי כ-100 אלף מטופלים, אז יש לי כ-100 אלף מסעי מטופל ומדובר בכל המידע הרלוונטי לאותו מטופל. 

מסע מטופל מתכלל את כל המידע מרגע האבחון ועד לסוף הטיפול, יש לי את כל הנתונים של המטופל ולפי זה הקלינאי קובע את הטיפול. במעבדה אנחנו עושים בירור גנומי ובעצם כל מה שיש לו משמעות קלינית נכנס לדאטה בייס והתפקיד שלי זה למצות המידע מהכל. אנחנו מוציאים מודלים שמסייעים לזהות מטופלים בסיכון. עם ה-AI אנחנו אוספים מודלים נבואיים ומסייעים לזהות מטופלים בסיכון ולהבין איזה מטופל מתאים לאיזה טיפול והכל כדי לשפר את מסע המטופל ולשפר את הטיפול בו. אנחנו מצליחים ככה לחזות תזמונים של טיפולים, כלומר מתי להעניק איזה טיפול, והכל מבוסס AI ולא היה אפשרי בלי AI.

 

מרכז הסרטן על שם חוסידמן בזרוע
 החדשנות ARC, המרכז הרפואי שיבא, קרדיט: דוברות שיבא
מרכז הסרטן על שם חוסידמן בזרוע החדשנות ARC, המרכז הרפואי שיבא - קרדיט: דוברות שיבא


איך ה-AI משפיע על המקצוע או על הענף?

כלי ה-AI משפרים את מסע המטופל, אנחנו מאיצים מחקרים. אם פעם מחקר היה נוגע באיסוף נתונים, היו מגיעים למחקרים עם 47 מטופלים ועכשיו אני מסוגלת לעשות מחקרים על אלפי מטופלים. אני עובדת עם קלינאים עם משפך ואני שואלת אותם "המחקר שאתם עושים מה סוף הדרך מבחינתכם ומה השלבים בדרך לשם." כל שאלת המחקר מצוותת לשאלת מחקר אחרת, למחקרים קליניים אחרים ולרקע הדמוגרפי של המטופל. בפועל ה-AI מחולל גם היום שינוי עצום באונקולוגיה. אם אני יכולה להקל אפילו במעט את מסע המטופל של המטופלים שלנו, אז אנחנו שואפים לעשות את זה. אנחנו עוברים תפיסתית מהעולם שבו הרופא המטפל מסתמך רק על הניסיון שלו או על הניסיון של הקולגות שלו שבעצם זה הסתמכות על מספר מאוד מוגבל של מטופלים, ועוברים לעולם שכל החלטה יכולה להיות מבוססת על כר נרחב של דאטה וככה ההחלטות יכולות להיות הרבה יותר מדויקות. ה-AI מעולה לזיהוי של כל מיני תבניות שהעין האנושית והמוח האנושי מתקשה לרדת למורכבות שלהם. אני לא אומרת שצריך להחליף את הרופא, רופא חייב להיות שם לנווט את התמונה. מההתחלה ועד למתן הטיפול הנכון. האתגר האמיתי שלי הוא לא לבנות מודל אלא לבנות מודל שלא יכשל קלינית וייתן טיפול לא נכון. ה-AI נותן מגמות, סטטיסטיקות ויכולות חיזוי אבל רופא הוא זה שצריך להחליט.