שוק ההייטק הישראלי אמנם ממשיך להתמודד עם דיווחים על פיטורים ושינויים בכוח האדם, אך הנתונים האחרונים מצביעים על תמונה יציבה יותר. לפי סקר רשות החדשנות שפורסם באוגוסט, במחצית הראשונה של 2026 גייסו חברות ההייטק בממוצע עובדים בהיקף של 8% ממצבת כוח האדם שלהן, לעומת שיעור פיטורים של 2.8%.
במקביל, השימוש בבינה מלאכותית בתוך החברות מתרחב במהירות: שיעור החברות שדיווחו על הטמעה רחבה של AI עלה בתוך חצי שנה מ-21% ל-30%.
השינוי הזה כבר מגיע גם לחדרי הגיוס. מנהלות ומנהלי גיוס בחברות הייטק מספרים כי הם מקבלים יותר קורות חיים, נדרשים לסנן מועמדים מתוך היצע גדול יותר, ובמקביל מנסים להבין מי באמת מחזיק ביכולות AI משמעותיות ומי בעיקר יודע להוסיף את צמד האותיות לקורות החיים.
מחפשים עבודה חדשה? מאות משרות פתוחות מחכות לכם באתר ג'ובנט מקבוצת וואלה >>
יותר קורות חיים - והסינון הופך קשה יותר
"אנחנו עדים לשינוי בפרופיל הפונים אלינו. אנחנו מקבלים היום הרבה יותר קורות חיים, וחלק ניכר מהם מחברות שנחשבות ליציבות. זה הפך את המשימה למורכבת יותר, לא בגלל מחסור במועמדים אלא משום שצריך לדעת לבחור נכון מתוך היצע רב", אומרת מיכל פרי, סמנכ"לית משאבי אנוש ב-Rakuten Viber.
לדבריה, דווקא בתקופה שבה כלי AI מסוגלים לבצע יותר משימות, החברה מחפשת מומחיות מקצועית עמוקה. "היציבות התעסוקתית נובעת מהעומק המקצועי שמביאים אליו, מומחיות שאינה ניתנת להחלפה על ידי טכנולוגיה. בהתאם לכך, אנחנו מגייסים מומחים לארנקים דיגיטליים ותשלומים ניידים עבור Viber Pay ואנשים שיובילו את שילוב האפליקציה עם OpenAI, תפקידים המחייבים עומק שה-AI עצמו עדיין לא יכול לספק".
גם בתוך תהליך הגיוס עצמו נכנסת הבינה המלאכותית, אך לדבריה לא בשלב קבלת ההחלטה. "כלי ה-AI הופכים לחלק משמעותי בתהליך גיוס, אך אנו מקפידים על איזון: משתמשים בטכנולוגיה לייעול תהליכים ולחוויית מועמד, אך החלטות גיוס חייבות להישאר אנושיות. טכנולוגיה לא תחליף שיחה אישית והכרות עם האדם שמאחורי קורות החיים".
ומה יכול לעזור למועמד לבלוט? פרי ממליצה להגיע לראיון עם ניסיון שאפשר להסביר ולא רק להציג. "הטיפ שלי למתראיינים הוא להגיע עם דוגמאות שהם מכירים לעומק, פרויקטים או אתגרים שיודעים לדבר עליהם בשיח פתוח, כולל מה לא הצליח ואיך תיקנו".
"עבדתי עם AI" כבר לא מספיק
מגמה דומה מתאר נדב אלון, Talent Acquisition Director ב-Payoneer, שם השימוש ב-AI מתרחב הן בתוך הארגון והן בתהליכי הגיוס. "ככל ש-AI הופך לחלק עמוק יותר מהמוצרים, מתהליכי הפיתוח ומהדרך שבה אנחנו עובדים, אנחנו רואים צורך גדל באנשים שמביאים מומחיות אמיתית בתחום, בדרך להפוך לחברה AI Native. אנחנו מפתחים את ההון האנושי בארגון דרך יוזמות כמו AI Foundry, אקדמיית המפתחים שלנו ליכולת מקצועית עמוקה, ו-Amplify, שמעניקה לכל עובד בסיס לעבודה חכמה עם בינה מלאכותית, לצד יוזמות מהשטח", הוא אומר.
גם ב-Payoneer משתמשים בבינה מלאכותית כבר בתהליך איתור העובדים. לדברי אלון, "בהליכי הגיוס, אנו משתמשים בכלי AI לסיכום ראיונות, חידוד משרות וסורסינג, אך הם אינם מחליפים שיקול דעת אנושי ואינם מסננים קורות חיים אוטומטית".
המשמעות עבור מחפשי העבודה עשויה להיות ברורה במיוחד בשנה הקרובה. "ב-2027 נעניק פחות ערך באמירה 'עבדתי עם AI' ויותר דגש על עומק: מה עשית, איזו בעיה פתרת ואיזה ערך ייצרת. מועמדים יכולים להציג ניסיון קודם, אך אנו מעניקים להם גם הזדמנות להמחיש יכולת במיון, דרך פתרון משימה, בחירת כלים ואיתגור המערכת תוך שיקול דעת עצמאי".
להשתמש ב-AI זה דבר אחד, לבנות אותו זה דבר אחר
אלא שלא בכל תפקיד מספיקה היכולת לדעת לעבוד עם הכלים הקיימים. פרופ' נדב כהן, חוקר יסודות הלמידה העמוקה באוניברסיטת תל אביב ומייסד שותף ב-IMUBIT, מצביע על הבחנה שהופכת משמעותית יותר ככל שהטכנולוגיה מתקדמת.
"יש הבדל עמוק בין מי שיודע להשתמש ב-AI לבין מי שיודע לבנות אותו. עבור רוב התפקידים, ה-AI מעלה אותנו לרמת הפשטה גבוהה יותר. אנחנו מתארים מה אנחנו רוצים, והמכונה דואגת לאיך, ולכן ההכשרות שכדאי להשקיע בהן הן אכן בעיקר בשימוש מושכל בכלים. אבל יש תפקיד אחד שדווקא נשאר קרוב לקרקע: חוקר ה-AI, מי שמפתח את הבינה המלאכותית ולא רק צורך אותה".
לדבריו, דווקא עבור מי שמפתח את הטכנולוגיה עצמה, היסודות המקצועיים הופכים חשובים יותר. "כאן, שליטה ביסודות (במתמטיקה, במערכות ובמנגנונים הפנימיים) לא הופכת פחות חשובה אלא קריטית יותר. ככל שהכלים חזקים יותר, כך גדל המחיר של חוסר היכולת לזהות מתי הפלט שלהם שגוי בעדינות".
כהן מוסיף כי זו גם הגישה שלו בגיוס ובהכשרת הדור הבא של חוקרי ה-AI: "זו בדיוק הסיבה שגם כשאני מגייס חוקרי AI ל-Imubit וגם כשאני מלמד באוניברסיטה, אני שם דגש על היסודות ולא רק על 'הנדסת פרומפטים'. יש מי שישתמש ב-AI, ויש מי שצריך לדעת לבנות אותו, והקבוצה השנייה לא יכולה לדלג על התשתית".
לדבריו, לסוגיה יש גם משמעות רחבה יותר עבור התעשייה הישראלית. "עבור מדינת ישראל זו נקודה קריטית: אם היא רוצה לפרוץ לחזית ה-AI, ובמיוחד ב-Physical AI, שם היתרונות הייחודיים שלה במערכות הביטחון, באקדמיה ובאקוסיסטם של הסטארטאפים באים לידי ביטוי, היא חייבת דור ששולט ביסודות, לא רק צרכנים מיומנים של טכנולוגיה שפותחה במקום אחר".