"האייג'נט ממשיך לעבוד כל הלילה": כך משתנה שבוע העבודה
100 שנה אחרי שהפך לנורמה, מודל העבודה של חמישה ימים בשבוע ושמונה שעות ביום נסדק מכל הכיוונים: העבודה ההיברידית טשטשה את הגבול בין בית למשרד, דור ה־Z מגדיר מחדש קריירה, וה־AI מכניס לארגון "עובדים" שלא ישנים ולא יוצאים לחופשה. כעת, החברות נדרשות להחליט מחדש מהו עובד - ומהי בכלל עבודה
השנה מלאו מאה שנה לאחד המהלכים שעיצבו את עולם העבודה המודרני. ב־1926 הנהיג הנרי פורד במפעליו שבוע עבודה של חמישה ימים, שמונה שעות ביום ו־40 שעות בשבוע, והמודל הפך לסטנדרט שאומץ בהמשך ברחבי העולם. היום, הסטנדרט הזה הולך ומתערער. הטכנולוגיה, הקורונה, העבודה ההיברידית, דור חדש של עובדים וכעת גם ה־AI מפרקים את הגבולות שעליהם הוא נבנה: מתי עובדים, מאיפה עובדים, כמה שעות עובדים, ואפילו מי, או מה, עושה את העבודה.
בחומרים שהתפרסמו בעולם לקראת שנת המאה למודל מתואר פירוקו של יום העבודה ל"מיקרו משמרות" - מקטעי עבודה קצרים שמפוזרים לאורך היום ומותאמים למשימה, למשפחה ולשעות שבהן העובד מרוכז יותר. אלא שלגמישות הזאת יש שני צדדים: היא מאפשרת לעובדים יותר חופש לבחור מתי ומאיפה לעבוד ולהתאים את העבודה לחיים, אבל באותה נשימה גם מטשטשת את הגבול ביניהם.
ועכשיו נכנסת לתוך השינוי הזה הבינה המלאכותית ומערערת הנחה בסיסית אפילו יותר: לא רק מתי ואיפה בני אדם עובדים, אלא כמה מהעבודה בכלל צריך אדם לבצע. כלי AI כבר מסוגלים לקחת על עצמם חלק מהמשימות השגרתיות, ואייג'נטים יכולים להמשיך לעבוד כשהעובד האנושי הולך הביתה. אם פורד ניסה לפני מאה שנה לקבוע גבול לזמן שבו האדם עובד, הטכנולוגיה של 2026 מאפשרת לעבודה לא להפסיק בכלל.
שרון שטיינר, Chief Human Resources Officer בפייבר (Fiverr), צפתה בשינוי הזה כמעט מתחילתו. את דרכה החלה ב-IBM , המשיכה לגלילאו ולחברות סטארט-אפ, וב־2012 הצטרפה ל-Fiverr.
"השינוי לא קורה ביום אחד. זה נשמע כאילו ה-9:00-17:00 פינה את מקומו למשהו מאוד אמורפי, בעקבות הטכנולוגיה ואחרי הקורונה. קודם כל יש המון מקומות שכן שומרים על שעות העבודה האלה, ומעבר לכך המון חבר'ה צעירים אפילו עובדים פחות שעות ביום, ויש נטייה לייצר לעצמם מספר מקומות עבודה.
"אנשים מחפשים היום ריבוי תעסוקות והרבה עובדים, לא רק צעירים, עובדים במקום עבודה ויש להם עוד פרויקט בצד, עבודות פרילאנס, או שמקימים לעצמם מיזמים ופרויקטים. ולכן הם מגבילים את שעות העבודה שלהם לשעות מאוד מוגדרות".
לדבריה, ריבוי העיסוקים נובע מחוסר הביטחון שמאפיין את שוק העבודה הנוכחי. "מחפשים יציבות תעסוקתית. העולם היום מאוד לא יציב, לא רק בהייטק. העובדים יכולים לסדר את העבודה שלהם בשעות אחרות. זה נפוץ שעובד מגיע, עובד מתשע עד שלוש, הולך הביתה למשפחה ופותח מחשב בשמונה בערב להשלים עוד כמה שעות. זה גם טבעי, כי יש גלובליזציה וכשעובדים עם מדינות אחרות צריכים לעבוד בערב וזה בא על חשבון אחר הצהריים".
אם פעם השאיפה הייתה לייצר איזון בין העבודה לחיים, שטיינר טוענת שההפרדה עצמה כבר אינה מתארת את המציאות. "בעולמות שלנו כבר אין את הלייף באלאנס, הכול מעורבב. אני קוראת לזה life blend. צריך להגיע ליעד ולמעסיק פחות אכפת מתי ואיך זה קורה. יחד עם זאת אנחנו מאוד מקפידים על פגישות פיזיות ולא עובדים היברידי לגמרי. אנחנו מאמינים שאנשים הם חיות סוציאליות ורעיונות ודברים קורים מתוך מפגש - שיחות מסדרון, ישיבות, ולא הכול יכול לקרות דרך זום.
שרון שטיינר: "מה שחשוב היום הוא פחות הניסיון או הטייטל של העובד, אלא יותר התפוקה. אני צריכה שעובד יגיע לתפוקה מסוימת, פחות אכפת לי איך זה קורה"
מימי הקורונה הכול השתבש ממש ועכשיו זה מתחיל להתאזן וה-9:00 עד 17:00 הפך להיות גמיש. אם המינון כמו אצלנו הוא 80%-70% במשרד והשאר בבית, זה מצוין".
העבודה ההיברידית והגמישות בשעות הן כבר כמעט החדשות של אתמול. השינוי הגדול שמתחולל עכשיו הוא כניסתו של סוג חדש של "עובד" לארגון: המכונה. "אנחנו ברי מזל להיות בתוך השינוי שהמשאבים הופכים להיות לא רק משאבים אנושיים אלא משאבים של מכונה. ה-AI נכנס וזה כבר לא ניהול משאבי אנוש אלא ניהול משאבים".
שטיינר סוקרת את התפתחות מקצוע משאבי האנוש כמראה של השינויים בשוק: מעיסוק בשכר ובתנאי עבודה לפני מאה שנה, דרך זכויות עובדים, ניהול טאלנט וחוויית העובד, ועד להיברידיות ולגמישות שהביאה הקורונה. כעת, לדבריה, מתחיל שלב נוסף.
"אני Chief Human Resources Officer (CHRO) ובזמן האחרון קוראת לעצמי Chief Resource Officer, כי נוסף האייג'נט ופתאום לעובד יש מישהו שעובד בשבילו 24/7 . ה-AI לא נח לרגע, ואצל מפתחים האדם הפך להיות החולייה החלשה כי הוא צריך לאכול ולישון וחופש, אבל האייג'נט ממשיך לעבוד. המפתח או האנליסט יכולים ללכת הביתה והאייג'נטים ממשיכים לעבוד כל הלילה, ומה שנשאר לאדם זה לנהל ולתכלל את המשאבים האלה, שיקול דעת האדם לא מיותר - חייבים אותו בפנים, ויש מקצועות חדשים. השינוי הוא שהעבודה מתמשכת 24/7 בניהול העובד".
הניסיונות לפרק את המשרה המלאה והקשיחה קדמו בהרבה לזום וה-AI. היא חוזרת למודל ה-Job pairing, שבו שני אנשים חולקים משרה אחת ואחריות משותפת לתפקיד: "בשנות ה-60 באנגליה job pairing נבע מכך שנשים בחופשת לידה, שלא רצו לאבד את מקום העבודה, היו חולקות עם אישה אחרת תפקיד ושכר כדי שלא יפטרו אותן. כלומר, מעסיקות פרילנסרית".
היום, לדבריה, את מקומו של השותף האנושי למשרה יכול למלא במידה מסוימת גם אייג'נט. "אם עושים את זה נכון, ויש ארכיטקטורה נכונה של המשאבים, אפשר לעשות פלאים, זה קסם. אנחנו מהווים קצת דור מדבר, כי עוד לא גמרנו לעבור לעתיד והרבה עוד נטוע בעבר. אבל דור ה-AI natives שייכנסו בעוד שנתיים לשוק ישפיע לגמרי על העבודה. אני צופה שעוד פחות מעשור גם רובוטים ייכנסו לתמונה".
ב-Fiverr כבר ניסו לקחת את הרעיון הזה לתוך אחד התהליכים האנושיים ביותר בארגון - ריאיון עבודה באמצעות AI, אבל כרגע ויתרו עד שיגיעו לדיוק מירבי. "אני חושבת שבעתיד למועמד יהיה אייג'נט שהוא יאמן לדבר בשפה שלו וכל תחילת התהליך תהיה אייג'נט מול אייג'נט. ברור שבסוף יהיה מפגש פנים אל פנים, אבל אפשר לייעל בשביל הבסיס לשאלות הראשונות. האייג'נט לומד את הסגנון שלנו".
אז למה שחברה לא תוותר כמעט לגמרי על עובדים קבועים ותתבסס על פרילנסרים?
"זה לא נכון לחברה להעסיק רק פרילנסרים. יש עניינים לגליים, פיננסיים, הצורך בידע, ניסיון והבנת היכולת המוצרית. חברה רוצה שיהיה לה טאלנט שיהיה העוגן. ברוב החברות יש את הליבה ויש את הפרויקטאלי.
"בעיקר עכשיו עם האייג'נטים חשוב שיהיו עובדי חברה מאוד מנוסים, מאוד Xer 10 (אפקטיביים או בעלי תפוקה גבוהה משמעותית מעובד ממוצע. מנ"ש) ומוכשרים שיכולים ללמוד לבד, לעבור מנושא לנושא ולהיות מסוגלים לעבוד לרוחב. מה שחשוב היום הוא פחות הניסיון או הטייטל של העובד, אלא יותר התפוקה. אני צריכה שעובד יגיע לתפוקה מסוימת, פחות אכפת לי איך זה קורה. אם יש עובד שמחליט לגייס פרילאנסרים, להשתמש באייג'נטים עבור השגת המטרה, אין לי בעיה עם זה".
מחקרים כבר מתחילים לתת ביטוי מספרי לשינוי הזה. סקירה של ה-OECD מ־2025, שבחנה מחקרים ניסויים על השפעת הבינה המלאכותית הגנרטיבית בעבודה, מצאה שיפור ממוצע של 5% עד יותר מ־25% בפרודוקטיביות בתחומים כמו שירות לקוחות, פיתוח תוכנה וייעוץ. השיפור הגדול ביותר נרשם דווקא בקרב עובדים פחות מנוסים, או בעלי מיומנויות נמוכות יותר. באחד המחקרים, למשל, השימוש ב-AI העלה את התפוקה של עובדי שירות לקוחות ב־14% בממוצע, אבל בקרב עובדים חדשים ופחות מיומנים השיפור הגיע ל־34%".
אבל בעוד שהארגונים עוברים למדוד תפוקה, מאמצים גמישות ונעזרים באייג'נטים שעובדים 24 שעות ביממה, חוזי העבודה וחלק גדול מהרגולציה עדיין בנויים סביב זמן העבודה האנושי. "אני מניחה שייקח זמן עד שגם הדברים האלה ישתנו. בפועל החברות גמישות, כבר לא מחתימים שעון".
עו"ד הדס רקח דביר, ראשת מחלקת דיני עבודה בשבלת, רואה את הפער הזה כחלק מהיסטוריה ארוכה שבה החוק נדרש פעם אחר פעם להסתגל לשינויים באופן שבו בני אדם עובדים.
2 צפייה בגלריה
עו"ד הדס רקח דביר, ראשת מחלקת דיני עבודה בשבלת. "השינוי בשוק מקדים במידה רבה את החקיקה"
(צילום: אורן דאי)
"אם מסתכלים על מאה השנים האחרונות דרך דיני העבודה, אפשר לזהות ארבע אבני דרך מרכזיות, שכל אחת מהן משקפת שינוי עמוק בשוק העבודה. "אבן הדרך הראשונה הייתה ההכרה בכך שגם לזמן העבודה צריך להיות גבול, עם התבססות המודל של יום עבודה בן שמונה שעות בעולם התעשייתי. אבן הדרך השנייה הייתה המעבר מהגנה על העובד במובן הצר, להכרה גם בחיי המשפחה, בהורות ובצורך לאפשר השתתפות רחבה ושוויונית יותר בשוק העבודה. אבן הדרך השלישית הייתה ההכרה בכך שגמישות כבר אינה דבר חריג, אלא חלק מהאופן שבו שוק העבודה פועל. לכן גם דיני העבודה נדרשו להתמודד עם מבנים מורכבים וגמישים יותר של זמן עבודה, ובמקביל נמשך התהליך של צמצום היקף שעות העבודה.
"אבן הדרך הרביעית, שבה אנחנו נמצאים היום, היא המעבר לעולם עבודה דיגיטלי, היברידי ומבוסס נתונים. כאן השינוי בשוק מקדים במידה רבה את החקיקה, ולכן הדין מתפתח בעיקר באמצעות התאמה של עקרונות קיימים לטכנולוגיות חדשות, לצד הנחיות רגולטוריות ועדכוני חקיקה. כך למשל תיקון 13 לחוק הגנת הפרטיות, שנכנס לתוקף באוגוסט 2025, חיזק את מסגרת ההגנה על מידע אישי והטיל, בין היתר, חובה למנות ממונה על הגנת הפרטיות בשורה של ארגונים.
"במובן הזה, דיני העבודה לא מתפתחים בקו ישר, וברוב המקרים גם לא הרגולטור הוא זה שמוביל את השינוי. בדרך כלל השוק משתנה קודם, והחוק נדרש להדביק אותו. זה בולט במיוחד היום, כשהטכנולוגיה, ובפרט כלי AI , מתקדמת מהר יותר מקצב הרגולציה. באיחוד האירופי כבר נעשה צעד ראשון, ה-AI Act, שנחקק בתחילת אוגוסט 2026, ומהווה את המסגרת הרגולטורית המקיפה הראשונה שמסדירה את הפיתוח, ההטמעה והשימוש במערכות בבינה מלאכותית, מגדיר מערכות AI המשמשות בין היתר לגיוס עובדים, קידום, פיטורים, חלוקת משימות, ניטור והערכת ביצועים כמערכות בסיכון גבוה, בשל ההשפעה האפשרית שלהן על קריירה, פרנסה וזכויות עובדים.
"השאלות המשפטיות של שוק העבודה החדש כבר לא מסתכמות בכמה שעות אדם עובד, אלא גם מי - או מה - מקבל החלטות לגביו, עד כמה מותר למעסיק לעקוב אחריו, איזה מידע מותר לאסוף עליו, ואיך שומרים על שוויון, הוגנות ופרטיות בסביבת עבודה שמשתנה במהירות. לכן בתי הדין והרגולטורים ממלאים היום תפקיד משמעותי בהתאמת עקרונות משפטיים ותיקים למציאות חדשה".
עו"ד הדס רקח דביר: "השאלות המשפטיות של שוק העבודה החדש כבר לא מסתכמות בכמה שעות אדם עובד, אלא גם מי או מה מקבל החלטות לגביו"
גם בלי לחכות לרגולציה הגמישות לא בהכרח הפכה את העובדים ליעילים יותר. "חשובה הדיסציפלינה של הבנאדם", אומרת שטיינר. "ברגע שיש גמישות יתרה הרבה אנשים מאבדים את הריכוז וזה פוגע. אני לא אוהבת שאנשים עובדים מהבית, אני מעדיפה שיבואו, יעבדו וילכו לענייניהם. הורים למשל מתקתקים את היום, כי כשיש דד ליין עושים מה שצריך. זה לא אומר שבערב הם לא פותחים מחשב להשלמה".
השינוי הגדול כבר אינו רק בשאלה מתי ואיפה העובד מבצע את עבודתו, אלא מי, או מה צריך לבצע אותה מלכתחילה. בפייבר החליטו להפוך את השאלה הזאת לכלי עבודה.
בחודשים האחרונים עבד צוות משאבי האנוש של פייבר על כלי שהפך לחלק מתהליכי הגיוס בחברה. ה- HIP (Hiring Intelligence Platform) היא פלטפורמה שעונה על השאלה שמטרידה הרבה מנהלים בכירים בעידן ה-AI לאור השינויים שעובר שוק העבודה: מהי הדרך הטובה ביותר לבצע את העבודה.
המערכת מעמידה לרשות כל מנהל ומנהלת שלושה משאבים מרכזיים לניהול העבודה: עובדים קבועים שהם הבסיס הארגוני ונושאים את הידע המוסדי והתרבות הארגונית, פרילנסרים ומומחים חיצוניים, ומערכות בינה מלאכותית ואוטומציה. המערכת לוקחת כל תהליך, פרויקט או משרה ומפרקת אותם לאבני הבניין שיאפשרו את המענה האופטימלי עבורם ב"זמן AI" תוך מתן מסגרת עלויות, המלצות על מומחים חיצוניים מתאימים ופירוט של כלי ה-AI הטובים ביותר למשימות שהוגדרו.
"מזינים למערכת מה מחפשים והיא בונה את התמהיל הנכון מתוך הפרילנסרים, עובדים במשרה מלאה וכלי בינה מלאכותית, וגם אומרת כמה זה יעלה ואיך אפשר לחסוך", מסבירה שטיינר." הפלטפורמה פותחה בעזרת צוות הגיוס של פייבר יחד עם פרילנסרים חיצוניים ומערכות AI, ולא במקרה. חיבור ישיר לתשתית השוק של פייבר הוא חלק מובנה בפלטפורמה, כך שגיוס פרילנסרים הופך לשלב טבעי בתכנון כוח האדם ולא לפתרון נקודתי. בזכות זה HIP משמש ככלי קבלת החלטות שמדבר גם בשפת ה-CHRO וגם בשפת ה-CFO ומייצר חיסכון משמעותי בעלויות תוך כדי שיפור האופן שבו עבודה בכלל נעשית".
לתוך שוק העבודה המשתנה הזה נכנס דור ה-Z, שלדברי שטיינר מגיע עם תפיסה אחרת של קריירה, לימודים וקידום. "הם דור מוכשר ברמות שגדל לתוך עולם טכנולוגי. הם מאוד רוצים להשפיע, להיות חלק מתרומה והם לא מסתפקים בעבודה אחת. אם בעבר היית לומד, הולך לעבוד ויוצא לפנסיה מאותו מקום, דור ה-Z היום רוצים לעשות תפקיד וזה המעבר לתפקיד הבא. יש להם הרבה כלים ואני חושבת שהם ימציאו תפקידים מדהימים חדשים.
"זה דור שפחות יתייחס לטייטלים ופחות יעניין אותו להתקדם לגובה הניהולי אלא יותר לרוחב, ותהיה פחות משמעות לתארים ולימודים. הם אוטודידקטים והאקדמיה לא מדביקה את הפער. הנושא של סניוריטי וניסיון מאוד חשוב אבל יש תפקידים שדווקא דור Z יוכל להביא. חברות שיצליחו הן אלה שיעשו ארכיטקטורה נכונה ומדויקת בין אדם ומכונה, headcount ופרילנסרים, והדור הקודם והדור הבא. זאת הנוסחה.
"גמישות מחשבתית תפעולית זה שם המשחק. אני חושבת שבסופו של דבר אי אפשר בלי האדם. חברה חפצת חיים לא יכולה בלי המפגש הבין-אישי, השיח, הלהיות ביחד. למרות שהדור הזה גדל עם המחשב, עדיין צריך גיוון, לכל אחד יש מחשבה, זה לא שטנץ. האייג'נט הוא שטנץ כי זה דאטה, אבל אנשים שונים יכולים להוביל את הכול קדימה ויהיו יותר ממוקדים בהובלה ובתכלול וישתמשו בכלים".
דווקא אחרי מאה שנה שבהן עולם העבודה ניסה לנסח כללים, העידן הנוכחי מאופיין בכך שאין עדיין כלל חדש שיחליף אותם.
"אם יש לי מישהו שלמד באקדמיה עם 15 שנות ניסיון בתפקיד, מול מישהו שלמד באקדמיה או לבד, ויש לו אפס שנות ניסיון אבל הוא מומחה AI, אני לא יודעת מי יכול להביא יותר ערך לחברה - מי שיודע לעבוד עם הכלים או מי שיש לו ניסיון. צריך לשלב, צריכים מאלה ומאלה ואין לזה פלייבוק, אנחנו כותבים עכשיו את הפלייבוק וזה מסקרן לאן נלך".
