המרוץ לבינה מלאכותית: מי יאייש את מהפכת ה־AI?
מחסור במומחי AI מנוסים מאיים על יכולת ההובלה הישראלית בתחום. "כבר לא כל מי שיודע להגיד ‘בינה מלאכותית’ נחשב מומחה". דו"ח של רשות החדשנות מצביע על מחסור בהון אנושי מיומן שיכול להצעיד את התחום קדימה. "החברות מבינות שהיתרון התחרותי מגיע ממי שיש להם ניסיון רב"
בישראל פועלות כיום יותר מ־2,150 חברות בינה מלאכותית, 200 מהן שלוחות של חברות בינלאומיות. יותר ממחציתן בתחומי תוכנה לחברות, בריאות, פינטק ואיקומרס. החברות הללו, בהשוואה לשאר חברות ההייטק, הן בוגרות יותר, מגייסות הון רב יותר ונמצאות בשלבים מתקדמים במחזור חיי החברה. אלא שדווקא בעיצומה של מהפכת ה־AI העולמית, ישראל מתמודדת עם חסם אסטרטגי: מחסור בהון אנושי מיומן ומנוסה שיכול להצעיד את התחום קדימה.
לדברי ד"ר זיו קציר, מנהל תוכנית תל"מ לבינה מלאכותית ברשות החדשנות, מדובר באתגר עולמי רחב. "זו לא תופעה ישראלית בלבד. הקושי הוא שאם מישהו רוצה להחזיק בקניין רוחני ייחודי, לבנות חברת AI שצומחת למשהו גדול ומשמעותי, הוא צריך אנשים מאוד מיוחדים. אנשים שעברו הכשרה לתואר שני, עם עדיפות לתואר שלישי, והמסע הזה אורך 10–12 שנים ועוד שלוש שנות ניסיון. ואין דרכים חלופיות בינתיים. מצד אחד הביקוש לאנשים האלה הולך וגדל ומצד שני אין מסלול יותר קצר בשום מקום בעולם", אומר קציר.
ירידה בביקוש הכולל, דרישה למנוסים
דו"ח חדש של רשות החדשנות, שהוכן בשיתוף מוסד שמואל נאמן למחקר מדיניות לאומית, מצביע על ירידה במספר המשרות הפתוחות לעובדים בתחום הבינה המלאכותית — מ־3,400 משרות ב־2023 לכ־2,434 כיום. אך הירידה המספרית אינה כל הסיפור. המגמה שעומדת מאחורי המספרים היא שחברות כבר לא מחפשות ג'וניורים (עובדים חסרי ניסיון) אלא מתמקדות במומחים מנוסים.
על פי הדו"ח, 65% מהביקוש כיום מופנה לעובדים עם שלוש שנות ניסיון ומעלה (לעומת 44% בלבד ב־2023), בעוד הביקוש לעובדים בתחילת דרכם צנח מ־53% ל־31%. "ידע עמוק וניסיון הם המפתח להצלחה בעולם החדש שאנחנו נכנסים אליו", אומר קציר. בנוסף, מרבית הביקוש הוא לתואר ראשון. כאשר מצליבים בין ההשכלה לבין שנות הניסיון מתבהר כי הביקוש הרב ביותר הוא לבוגרי תואר שני עם 5–6 שנות ניסיון.
הדו"ח עסק אך ורק בחברות טכנולוגיה העוסקות בפיתוח בינה מלאכותית — כלומר כאלה שעוסקות בתחומי הליבה של AI או למידת מכונה. החוקרים התמקדו בחברות שעוסקות בעיבוד תמונה, עיבוד אודיו, עיבוד טקסט וכדומה.
אותן חברות זקוקות לעובדים מיומנים ממקצועות שונים כאשר המבוקשים ביותר הם מדעני הנתונים (40%) מהביקוש; אחריהם מהנדסי נתונים (29%); מומחי תפעול למידת מכונה (ML–Ops) וחמישית מהמקצועות המבוקשים הם תפקידים חדשניים ולא מוגדרים, נתון שממחיש שאנו נמצאים בעיצומה של המהפכה.
"שמות התפקידים עוד לא התייצבו", אומר קציר. "השמות שרואים היום במודעות בלינקדין אינם דומים למה שראינו לפני שנה, והמגמה הזו צפויה ככל הנראה להימשך בשנה־שנתיים הקרובות". בסקר הקודם שנערך ב־2023 רק 6% מהמשרות המבוקשות הוגדרו כ"אחר" — כתפקידים חדשניים ולא מוגדרים.
דו"ח רשות החדשנות מצביע על ירידה במספר המשרות הפתוחות לעובדים בתחום ה־AI — מ־3,400 משרות ב־2023 ל־2,434 כיום. עוד עולה כי חברות כבר לא מחפשות ג'וניורים אלא מומחים מנוסים
מדי שנה מסיימים בישראל מעט פחות מאלף סטודנטים תארים מחקריים מתקדמים בתחומים רלבנטיים כמו מחשבים, חשמל ומתמטיקה. בפועל, רק 30%–40% מהם משתלבים בתעשיית ה־AI, כלומר 300–400 עובדים חדשים בשנה – וזה לא מספיק. בנוסף, תחזית הביקוש בעוד שנה־שנתיים לאותן משרות עבורן קיים ביקוש מיידי היום היא ל־3,628 משרות כך שהפער בין הביקוש להיצע של עובדים בעלי השכלה וניסיון מתאימים - צפוי רק להתרחב.
הביקוש הנוכחי שקול לשניים־שלושה שנתונים מלאים, והתחזית לשנתיים הקרובות קופצת לארבעה־חמישה שנתונים.
המשמעות היא שגם אם כל בוגרי התארים המחקריים יבחרו להצטרף לחברות AI עדיין ייווצר מחסור. "אי אפשר לקפל את הזמן, אי אפשר לקחת 12 שנים ולעשות מהן שלוש", מזהיר קציר. "צריך פעולות ארוכות טווח, ובמקביל למצוא פתרונות ביניים".
שינוי פרדיגמה: האקדמיה חוזרת למרכז
מגמה מעניינת שעולה מהדו"ח היא הדרישה להשכלה פורמלית - תואר ראשון או שני ולעתים גם שלישי. לפני שנים ספורות היה דיון סביב השאלה האם תואר ראשון הוא דרישה רלבנטית לכניסה להייטק. היום התשובה עבור חברות ה־AI היא שנדרשים תארים מתקדמים וניסיון מעשי. "התעשייה התבגרה במידה מסוימת ממצב שבו כל אחד שהעיד על עצמו כמומחה בבינה מלאכותית נחשב כזה - להבנה שהתעשייה זקוקה לאנשים עם ניסיון רב שכן אלו יתנו את היתרון התחרותי", אומר קציר. "בראייתי, בעולם החדש שאליו אנו נכנסים, ידע עמוק וניסיון הם המפתח להצלחה וזה מאוד מעודד אותי לראות שהתעשייה מאמצת את התפיסה הזו".
על מנת להתגבר על המחסור, ברשות החדשנות נוקטים במספר צעדים כדי לצמצם את הפער בין הביקוש להיצע:
1. הגדלת בסיס הפירמידה: פתיחת מסלולי מלגות נוספים לתארים מתקדמים והפעלת תוכנית ייחודית בצה״ל ללימודי תואר שני מחקרי במהלך השירות, המשולבים בעבודה מעשית ביחידות טכנולוגיות.
2. הסבות “עמוקות” ממדעים סמוכים: קליטת בוגרי תארים מחקריים מפיזיקה, כימיה ומתמטיקה והשלמות להכשרתם כחוקרי AI. "חוקר או חוקרת בינה מלאכותית הם בראש ובראשונה מדענים, לא רק מפתחים", מוסיף קציר.
3. יבוא מומחים מחו״ל: פיילוט שהחל בתחילת 2025 להבאת עולים, ישראלים חוזרים ועובדים זרים דרך שלושה זכיינים, עם יעד של כמה מאות מומחים בשנתיים הקרובות.
על אף המאמץ, גיוס עובדים ממדינות זרות הוא פתרון מוגבל. 41% מהחברות דיווחו שהיו מוכנות לשקול זאת, אך 27% נתקלו בחסמים רגולטוריים, ביטחוניים ותרבותיים. חלק מהחברות הביטחוניות אינן יכולות לשלב עובדים זרים מסיבות סיווג, ואחרות מצביעות על קשיים הקשורים לשיקולי איכות מקצועית ותרבות ארגונית, מגבלות עסקיות ואסטרטגיות, היבטים רגולטוריים ומשפטיים ושיקולי התאמת אזורי זמן וקלות העסקה.
המחסור בעובדים מיומנים בבינה מלאכותית אינו תופעה חולפת אלא אתגר לשנים קדימה. הקצב בו מתפתחת הטכנולוגיה לצד המחסור הקיים והצפוי מעמיד בספק את היכולת של ישראל להוביל בתחום. עם זאת, מדובר בבעיה עולמית ומספר מומחי הבינה המלאכותית בישראל גבוה ביחס לאוכלוסייה. "אנחנו במרתון, לא ספרינט", מסכם קציר. "לא יהיו כאן פי שלושה חוקרים תוך יומיים, אבל נקודת הפתיחה של ישראל טובה, ולכן אם נמשיך ונעבוד נכון נוכל לשמר את המובילות הישראלית בתחום".
