״הגענו לשלב בו כל אחד מאיתנו הופך למנהל, אבל של סוכנים״
מנכ״ל אינקרדיבילד שמעון חסון מספר שבתמיכה הטכנית היו 13 עובדים והיום יש שניים, וש-AI עושה 90%-80% מבקשות התמיכה. בסיילספורס מציגים סוכני AI ״מוכנים לעבודה״ שמגיעים עם יכולות המותאמות לתפקיד ואומרים: ״זה לא יביא לפיטורים, המשרות משתנות״
עולם העבודה נכנס לשלב הבא של מהפכת ה-AI. אם בשנים האחרונות למדנו להשתמש בבינה מלאכותית ככלי שמסייע לנו לכתוב קוד וטקסט, לחפש, לנתח ולקצר משימות, עכשיו סוכני AI כבר לא רק עוזרים לעובדים לבצע את העבודה, אלא מקבלים תפקידים ומשימות משל עצמם, מנהלים תהליכים שלמים והופכים לכמעט עצמאיים. התהליך הזה מתחיל לעצב מחדש גם את תפקידו של העובד האנושי: מכזה שמשתמש ב-AI לכזה שמנהל אותו.
השלב הזה מקבל ביטוי מוחשי עם ההרחבה של Agentforce - פלטפורמת סוכני ה-AI של סיילספורס (Salesforce). החברה מציגה פורטפוליו חדש של סוכני AI ״מוכנים לעבודה״, שנועדו לבצע משימות עסקיות בתחומי המכירות, השירות, המסחר, חוויית העובדים ותהליכי Back Office. הסוכנים מחוברים ל-Customer 360 ופועלים על בסיס המידע על הלקוח והתהליכים העסקיים שכבר קיימים בארגון. הם מגיעים עם יכולות המותאמות לתפקיד, וטכנולוגיות Agentforce החדשות מאפשרות להם לפעול להשגת יעדים לאורך זמן, ללמוד מיומנויות חדשות, לעבוד עם סוכנים אחרים ולהשתפר באופן רציף.
זה מעבר שעשוי לשנות לא רק את הדרך שבה אנחנו עובדים, אלא גם את מבנה הארגון, גודל הצוותים והכישורים שמעסיקים יחפשו. עובדים יצטרכו לדעת להגדיר לסוכנים מטרות, להפעיל כמה מהם במקביל, לבדוק את התוצאות שלהם ולהחליט מתי הם יכולים לפעול בעצמם ומתי נדרשת התערבות אנושית. חלק מהמשימות והתפקידים יצטמצמו, אחרים ישתנו ותפקידים חדשים ייווצרו. השאלה שמתחילה להעסיק ארגונים כבר אינה רק מה AI יודע לעשות במקום בני אדם, אלא איך מנהלים עולם עבודה שבו בני אדם וסוכנים עובדים יחד.
Agentforce מאפשרת להתחיל מסוכנים שתוכננו מראש סביב תפקידים שבהם AI יכול לבצע חלק משמעותי מהעבודה, בהם: Casey - סוכן שירות שמטפל בבעיות של לקוחות; Paige - סוכן שירותי IT ומשאבי אנוש; Carter, שמסייע ללקוחות בתהליך הקנייה; Hunter - סוכן מכירות שמנהל את התהליך משלב המחקר ועד הפנייה ללקוחות ועובד לצד אנשי המכירות; ועוד.
הדס אדמון, דירקטורית לניהול מוצר בסיילספורס ישראל, מסבירה: ״ה-AI כבר נכנס לעולמות של שירות ו-IT, אבל תמיד יש את הבעיה של ההתחלה קרה (cold start). כלומר יש סוכן, אבל הוא עדיין לא יודע לטפל בלקוחות ולעשות אקשנים. אז לקוחות גדולים עם תקציבים משתמשים בחברות צד שלישי שעוזרות להם בהטעמה מותאמת וזה מדהים.
יש הרבה לקוחות שקשה להם עם הדף הלבן הזה, אז השלב הבא והטבעי באבולוציה של התהליך אלה סוכנים שמוכנים Out of the box. אחרי שנתיים ניסיון אין היום צוות מוצר שלא עובד עם הלקוחות צמוד בעולמות ה-AI. כל החברה עברה את הטרנספורמציה, גם בעולמות המכירות והשירות.
המידע הארגוני שונה כמובן מחברה לחברה. הקושי שלהן היה להבין איך בונים אייג'נטים ו-AI על גבי כל המידע הארגוני, וכאן נכנס ה-out of the box ופותר את הבעיה של ההתחלה הקרה. הלקוחות מגיעים כבר עם סט של אוטומציות, הוראות הפעלה ומודל. הדרך של הלקוח התקצרה משמעותית״.
״ה-AI כבר נכנס לעולמות של שירות ו-IT, אבל תמיד יש את הבעיה של ההתחלה קרה (cold start). כלומר יש סוכן, אבל הוא עדיין לא יודע לטפל בלקוחות ולעשות אקשנים״
עדיין, מדגישה אדמון, זה לא מוצר שפשוט מפעילים. ״צריך לעשות התאמות, אבל במקום להתחיל מדף ריק, הארגון מתחיל מחלק גדול מהדרך שכבר נעשתה״.
זה משמעותי במיוחד בחברות קטנות ובינוניות. ״עבור חברה SMB שרצתה להטמיע סוכנים ולא יכלה כי לא היה לה כוח אדם וכסף להשקיע, הקונספט של אאוט אוף דה בוקס פותר בעיה קריטית. אנחנו נראה שההטמעה מתקצרת והאימוץ של הכלים עולה. זה כבר לא יגע רק בחברות ענק אלא בכל חברה במשק. השינויים יחלחלו ויהיו יותר עמוקים ודרמטיים. לחברות שעד היום לא יכלו להרשות לעצמן את העבודה הזאת יש עכשיו Admin שעושה התאמות ויוצא לדרך. הסקייל משתנה דרמטית, לא המהות״.
נתוני סיילספורס מצביעים על התרחבות השימוש. על פי מדד ה-Agentic Enterprise של החברה ל-2026, המבוסס על נתוני שימוש בפלטפורמת Agentforce מפברואר 2025 ועד אפריל 2026, מספר הסוכנים הממוצע שהופעל בכל ארגון כמעט שילש את עצמו בשנה האחרונה. הסוכן הממוצע מסוגל כיום לפעול על בסיס שש מיומנויות, לעומת שתיים בתחילת 2025, והעובד הממוצע קיים אינטראקציות עם סוכן בתדירות שעלתה ב-300% לאורך תקופת הניתוח.
אם יותר מהעבודה עוברת לסוכנים, מה נשאר לעובד?
״הסקייל של העובד משתנה בסוג הפניות שהוא מקבל. ברור שבעולם השירות כבר אין צורך לעשות פעולות שחוזרות על עצמן, כמו עדכון כתובת. העובדים גם משתמשים ב-AI כדי לבצע פעולות במערכת, כמו עדכונים ואוטומציות. בעולם השירות והמכירות סט הכישורים שלהם משתנה, הכל נהיה הרבה יותר אינטנסיבי. אנחנו חייבים להיות כל הזמן עם המסכים באינטראקציה״.
אז כל עובד מהיום יצטרך להיות עם גישה טכנולוגית?
״ה-AI הופך את כולנו לטכנולוגים. עוד כשאני הייתי נציגת שירות היה עומס קוגניטיבי מטורף. במובן מסוים יש פה הנגשה של הדברים שקצת מרימה את כולנו למעלה. בלחיצת כפתור אני מייצרת היום דברים שבחלומות שלי לא יכולתי לייצר. איכות, לא רק מהירות.
גם התפקיד שלי כמנהלת מוצר מאוד השתנה. יש לי יותר זמן לעבודה ישירה מול הלקוח ואינטראקציה אמיתית כי אני פחות עסוקה בלכתוב אפיונים ולשבת בפגישה עם המהנדס. גם קצב הפיתוח שלנו השתנה - סיילספורס היתה מוציאה שלוש גרסאות בשנה ומעלה עכשיו גרסה כל שבועיים. קצב העבודה השתנה וזה אומר שאנשים שלא מסוגלים לעבוד בקצב הזה לא מתאימים, אז הפרופילים האנושיים משתנים ואני רואה בשטח את הטן אקס (10X) שמדברים עליו״.
באינקרדיבילד (Incredibuild) כבר אפשר לראות איך עבודה נראית כשהסוכנים מקבלים חלק משמעותי ממנה. החברה, שפועלת יותר מ-20 שנה ומפתחת טכנולוגיות להאצת תהליכי פיתוח תוכנה, הרחיבה בשנה האחרונה את פעילותה בעולמות ה-AI והטמיעה סוכנים בפיתוח, בתמיכה ובמכירות.
״עד היום השיח סביב AI היה אם הוא יכול לכתוב קוד, משפט או מסמך״, אומר שמעון חסון, מנכ״ל אינקרדיבילד. ״עברנו לשלב שבו AI יודע לבצע עבודה והשאלה היא איך אנחנו מנהלים את זה? עד היום עולם הניהול דיבר על אנשים, ועכשיו בראיונות עבודה לא ישאלו רק על הגישה לניהול עובדים אלא גם על ניהול סוכנים. יבקשו לספר על תהליך שהיה בעבודה.
כשאנחנו עובדים מול אנשים אנחנו קובעים יעדים ומטרות ומגדירים תחומי אחריות. עכשיו כל אחד מאיתנו הופך להיות מנהל סוכנים. צריך לחשוב איך אני מייצר את תהליכי הבקרה וקבלת ההחלטות בצוותים שאני לא רוצה שה-AI יקבל החלטה לבד. להגיד ש-AI עושה את העבודה ועכשיו לא יצטרכו אנשים, זה ממש לא נכון, כי תמיד הייתה הרבה יותר עבודה ממה שכל אחד מאיתנו יכול היה לעשות״.
אחד השינויים המהותיים ביותר בשלב הבא בעולם העבודה הוא שהיכולת הניהולית כבר אינה נחלתם של מנהלים בלבד. כאשר AI מבצע בתוך שניות עבודה שבעבר דרשה שעות או ימים, נוצרת הרבה יותר עבודה שניתן לבצע, ובהתאם גם הרבה יותר עבודה שצריך לנהל.
״אני חושב שכל עובד הוא סוג של מנהל וכל מושג הניהול משתנה לנו מול העיניים. אנחנו יותר מדי עוסקים ב'AI יחליף מישהו', ופחות ב'כל העבודה עכשיו צריכה להתנהל אחרת, ואם אני אנהל אותה נכון, אני אוכל לעשות הרבה יותר'.
אחת השאלות ששואלים אותנו מאות הלקוחות שלנו בעולם - בנקים, חברות רכב, חברות תעופה, חברות ביטחוניות, בריאות, עולמות המשחקים, זה האם אנחנו יכולים לעזור להאיץ את האימוץ של AI בצורה בטוחה? תהליך ההאצה הוא כבר לא רק של מתמטיקה ומהירות, אלא גם איך עושים בצורה בטוחה. אמרנו לעובדים שהם לא רק צריכים להיעזר ב-AI, אלא להגיע למצב ש-AI יכול לעבוד בצורה כמעט אוטונומית. הפרמטר שאנחנו מודדים הוא לא 'תראה לי כמה אתה משתמש ב-AI', אל כמה מהתפוקה שלך נוצרה בעזרת AI״.
בחברת AI חדשה של אינקרדיבילד, לדברי חסון, 90% מהקוד מיוצר על ידי AI, אבל השינוי אינו מוגבל למתכנתים. אחד המקרים הבולטים הוא ה-Deal Desk - הצד התפעולי והמסחרי, הפעילות שעוסקת בין היתר בעבודה מול אנשי המכירות ובהוצאת הצעות מחיר.
״היום צוות הדיל דסק, שמנה חמישה עובדים, הוא כולו AI והסבנו את מי שניהלה לתפקיד אחר - יש תהליכי בקרה ואבטחה. בתמיכה הטכנית היו 13 עובדים, היום יש שניים. AI עושה 80-90% מבקשות התמיכה. מנהל התמיכה, בחצי המשרה שהתפנתה לו, התחיל לעבוד על תשתיות חדשות ובונה מוצר חדש שעוזר לארגונים״.
ניבה עוז, מנהלת שירות לקוחות (Customer Success Manager) באינקרדיבילד, היא דוגמה לאופן שבו שימוש נכון בסוכני AI יכול לאפשר לעובדים לעשות יותר ולהתפתח מקצועית. היא עבדה בתפקיד מנהלת Deal Desk, שכלל עבודה תפעולית רבה, ובזכות השימוש בסוכנים הצליחה לפנות זמן, להתמקד במשימות משמעותיות יותר ולהתקדם לתפקיד של ניהול והצלחת לקוחות (CS).
״עבדתי בצוות שתומך בעבודת המכירות, בתפקיד שכלל לא מעט עבודה ידנית: מעבר בין מערכות, בדיקה והצלבה של נתונים, מעקב אחר דוחות, פתיחת טיקטים ושליחת follow up ללקוחות. פעולות שהיו לוקחות לי שעות, הסוכנים מבצעים היום באופן אוטומטי. הם נכנסים למערכות, אוספים ומצליבים מידע.
בזכות הזמן שהתפנה יכולתי להתמקד במשימות מורכבות יותר, ללמוד תחומים חדשים ולהתקדם לתפקיד CS, שבו אני עובדת ישירות מול הלקוחות. גם בתפקיד החדש ה-AI ממשיך לעבוד לצידי. החיבור בין הנתונים למערכות המכירות מאפשר לי להגיע לכל לקוח עם תמונה מדויקת יותר, לתת מענה מהיר וממוקד יותר, לזהות הזדמנויות עסקיות ולהקדיש יותר זמן לעבודה שבה הניסיון והערך שלי באמת משמעותיים״.
הדוגמאות האלה גם ממחישות שהוויכוח על אובדן משרות אולי רחוק מלהיות סגור. אדמון אומרת: ״אני לא חושבת שזה יביא לפיטורים, המשרות משתנות״. חסון מתאר מציאות מורכבת יותר: ״יש אנשים ששחררנו, כי המשימות שעשו עברו ל-AI. היו גם צוותים שהצטמצמו. כולנו חייבים להבין איפה אנחנו צריכים להשתנות. יש אנשים שלא רוצים להשתנות, לא מבינים שצרי להשתנות, או לא סקרנים, והיום זה קריטי יותר מתמיד להיות עם הרבה משאבים אישיים ולנסות ללמוד ולפרוץ דרך. אנחנו כחברה לומדים איך לנהל AI, זו דיסציפלינה חדשה בעולם העסקים״.
לצד צמצום תפקידים בחלק מהחברות, נתונים של IDC וסיילספורס מ-2025 מצביעים גם על יצירת הזדמנויות תעסוקה חדשות: 23% מהמעסיקים יצרו תפקידים חדשים בעקבות השימוש ב-AI, לעומת 14% שצמצמו תפקידים. לפי אותו דו״ח, עד 2030 מערכות Agentic AI צפויות להשלים 22% מנפח העבודה השבועי של עובד ממוצע, במיוחד בתחומי השיווק והמכירות וה-IT. בענפי השירותים הפיננסיים, הקמעונאות, הבריאות, הייצור והלוגיסטיקה צפויה ההשפעה להגיע ליותר מ-20% מנפח העבודה הכולל.
״זה לא שיש לנו פחות צורך באנשים, אנחנו עדיין צמאים לעוד אנשים, כי לנהל AI זו משימה קשה שדורשת עבודה, כושר שיפוט, יכולת שליטה. אנחנו צריכים לוודא שאנשים יודעים לנהל את הכלי החזק הזה ולפתח תהליכים וכלי ניהול״, אמר חסון.
השינוי אינו מייצר רק דרך חדשה לבצע את אותם תפקידים, אלא גם תפקידים ותחומי התמחות חדשים. אדמון מציינת את ה-FDE (Forward Deployed Engineer) - מהנדס שעובד עם הלקוח על הטמעת הטכנולוגיה בסביבה שלו. חסון מתאר צורך גובר במהנדסים כאלה ככל שהחברה מפתחת ומוכרת יותר בעזרת AI.
״לאיש מכירות היום יש הרבה יותר לידים רלוונטיים, עם מידע קונקרטי שהוא יכול ללכת ולמכור להם ביעילות ואז נוצר לו עומס לקוחות אז צריך לגייס עוד אנשי מכירות ועוד אנשי תמיכה בתהליכים - מהנדסים שעוזרים ללקוח להטמיע את המוצר (FDE), זאת משרה״.
הצורך בכישורים האלה כבר משנה גם את האופן שבו חברות מכשירות את העובדים שלהן. לדוגמה, חברת NESS, שמעסיקה 6,500 עובדים, השיקה את NESS FORWARD - פלטפורמת Upskilling AI ארגונית שבאמצעותה היא מבקשת להכשיר את כלל עובדיה לעבודה כ-FDE. הפלטפורמה כוללת שבעה מסלולי הכשרה: פיתוח, דאטה, תשתיות וענן, ניהול פרויקטים, SAP, QA ומסלול כללי. הלמידה משלבת משימות מעשיות מהעולם האמיתי ומותאמת לצרכים, למערכות ולמטרות העסקיות של הארגון, במטרה להפוך ידע תיאורטי ליכולת ביצוע בשטח. ההכשרה מיועדת גם לדרגי הניהול ולעובדי המטה במטרה לצמצם את פער המיומנויות ולאפשר לעובדים להישאר רלוונטיים ולהתפתח בשוק עבודה שמשתנה במהירות.
מנכ״ל NESS, שחר אפעל, אומר: ״הבינה המלאכותית מתפתחת בקצב מעריכי, אך הארגונים נתקעים בפער המיומנויות של ההון האנושי. כיום, הכשרת AI ארגונית היא כבר לא כלי להעשרת עובדים בלבד, היא מנוע צמיחה עסקי וגידור פיננסי קריטי. פלטפורמת הלמידה האדפטיבית שלנו מאפשרת לכל ארגון להתאים את תהליכי ההכשרה במדויק לצרכיו, להפוך את כלי ה-AI לחיסכון ישיר בעלויות ולהבטיח שכל עובד, מטכנולוג ועד איש כספים, יביא ערך ופרודוקטיביות מירבית בעידן החדש״.
על פי מודל המיומנויות של סיילספורס, העבודה בעולם החדש נשענת על שילוב של שלוש קבוצות כישורים: מיומנויות אנושיות, מיומנויות עבודה עם סוכני AI ומיומנויות עסקיות. בבסיסן נמצאת אוריינות AI - היכולת להבין את הטכנולוגיה, להשתמש בה ולזהות את מגבלותיה.
ומה עם הג'וניורים, שחלק גדול מהמשימות שבעבר אפשרו להם להיכנס למקצוע הן בדיוק המשימות ש-AI מסוגל לבצע במהירות? חסון לא חושב שהצורך בהם נעלם. ״עדיין חשוב להבין תוכנה ומתמטיקה, ועכשיו חשוב להבין גם איך בינה מלאכותית עובדת כדי שאפשר לנצל אותה. העבודה משתנה וזה בסדר.
זה לא נכון לשאול כמה משרות ה-AI מחסל. בסוף עבודה אינטלקטואלית זה משאב ו-AI ניתן להפעיל 24 שעות עם עלות שולית נמוכה. עכשיו השאלה איך להשתמש ולנהל את זה. המבנה יכול להשתטח וצוותים קטנים יכולים לייצר יותר תפוקה שדרשה פעם עשרות אנשים, אבל זה לא מספיק. המנהלים צריכים לדעת לנסח מטרות, לבנות את תהליכי הבדיקה, ממש לעצב את העבודה סביב AI. אני חושב שהצורה שהדור שלי מנהל AI עדיין מסורבלת ואנחנו, אבל יקומו שיטות וגישות וכלים לניהול AI״.
