סקר רשות החדשנות ומכון ברוקדייל מגלה כי 95% מעובדי ההייטק בישראל משתמשים בכלי בינה מלאכותית יוצרת על בסיס יומי או שבועי, מדווחים על קפיצה בפריון – אך חלקם רואים בכלים גם איום תעסוקתי, בעיקר בקרב עובדים צעירים, ללא השכלה אקדמית ומחוץ למרכז הארץ
עולם ההייטק הישראלי כבר נכנס לעידן שבו הבינה המלאכותית היוצרת היא כלי עבודה יומיומי ולא גימיק. מחקר חדש של רשות החדשנות, שבוצע על ידי מכון מאיירס-ג’וינט-ברוקדייל, בחן את חדירת כלי GenAI לחברות ההייטק בישראל ואת השפעתם הנתפסת על עובדים במקצועות ודרגים שונים. המסקנה המרכזית: כמעט כל מי שעובד בענף משתמש היום בבינה מלאכותית – ורובם מדווחים על שיפור משמעותי באיכות התוצרים ובקיצור זמני העבודה.
המחקר התבסס על סקר אינטרנטי בקרב 523 עובדי הייטק, בהם מפתחים, אנשי דאטה, תשתיות, ניהול מוצר, שיווק ומשאבי אנוש. המדגם הותאם לנתוני הלמ"ס ורשות החדשנות לפי גיל, מגדר וסוג תפקיד, כדי לייצג טוב יותר את תעסוקת ההייטק בפועל. כ־416 מהמשיבים עובדים כיום בענף, והשאר עובדים לשעבר.
לפי הממצאים, 95% מהמשיבים משתמשים בכלי GenAI בעבודתם בתדירות יומית או שבועית, ומתוכם 78% מדווחים על שימוש יומיומי. לא מדובר בשימוש נקודתי: כ־82% מהעובדים שמשתמשים בכלי GenAI מדי יום נעזרים בהם לפחות בשלושה סוגי משימות, ורבע מהם משתמשים בכלים עבור שישה סוגי משימות ומעלה. ככל שתדירות השימוש גבוהה יותר – כך גדל גם מספר סוגי המשימות שבהם משולבים הכלים.
במשרתים הטכנולוגיים – מפתחי תוכנה, אנשי דאטה ותשתיות – השימוש מתמקד בעיקר במשימות ליבה: פיתוח וכתיבת קוד, איתור באגים, ניתוח לוגים ובדיקות אוטומטיות וידניות. כ־90% מהם דיווחו שהם נעזרים ב־GenAI לפיתוח קוד, ו־76% לאיתור תקלות. גם בתפקידים שאינם טכנולוגיים השימוש נרחב: עובדים בשיווק, מכירות, מוצר ומשאבי אנוש משתמשים בכלים לכתיבת תוכן, חיפוש ואיסוף מידע, למידה עצמית – ואף לכתיבה ותיעוד של קוד, מה שמעיד על טשטוש גובר בין גבולות התפקידים.
העובדים לא מסתפקים בצ’אטבוט אחד. לצד כלים כלליים כמו ChatGPT, Claude, Gemini או Perplexity, רבים מהמשיבים עושים שימוש גם בכלים ייעודיים לקוד כגון GitHub Copilot, Cursor, TabNine ואחרים. רוב העובדים – גם הטכנולוגיים וגם הלא טכנולוגיים – משתמשים בכלי GenAI "רב־תכליתיים", ואילו הכלים הייעודיים לקוד נפוצים במיוחד בקרב מפתחים ג’וניורים. באופן מפתיע, שיעור המשתמשים בכלי קוד מתקדמים נמוך יותר בסטארטאפים לעומת מרכזי מו"פ של חברות בינלאומיות וחברות שירותים/בתי תוכנה – אולי בגלל מגבלות רישוי, עומס משימות או שמרנות יחסית בכלים המוטמעים בסביבת הפיתוח.
אחד המסרים החזקים בדו"ח הוא התרומה הנתפסת לפריון. כ־68% מהמשיבים דיווחו שהשימוש ב־GenAI שיפר "במידה רבה" את איכות התוצרים שלהם. במקביל, כ־49% ציינו קיצור של 10%–50% בזמני העבודה, וכ־40% דיווחו על חיסכון של יותר מ־50% בזמן ביחס לעבודה ללא הכלים. המדד המשולב שגיבשו החוקרים – "תרומה נתפסת לפרודוקטיביות" – מצביע על כך שכ־75% מהעובדים, גם בתפקידים טכנולוגיים וגם באחרים, מרגישים שהכלים תרמו במידה רבה לשילוב של איכות טובה יותר וזמן עבודה קצר יותר. הנתון הזה רלוונטי במיוחד לחברות שבוחנות אימוץ GenAI ברמת הארגון – הוא ממחיש שהעובדים כבר שם.
עם זאת, הפערים בין קבוצות עובדים מתחילים להופיע כשבוחנים את מגוון השימושים. עובדים צעירים יותר, בני 25–34, נוטים לשלב GenAI במספר רב יותר של סוגי משימות; עם העלייה בגיל, ההסתברות לעבוד עם הכלים בשלושה סוגי משימות ומעלה יורדת באופן עקבי. בקרב מפתחים, גברים מדווחים יותר מנשים על שימוש בשישה סוגי משימות ומעלה, בעוד שבתפקידים לא טכנולוגיים המגמה מתהפכת – נשים נוטות לגיוון רחב יותר בשימוש בכלים. מנגד, המחקר לא מצא פערים מובהקים בהיקף השימוש לפי אזור מגורים, השכלה או סוג החברה – כולם משתמשים, השאלה רק כמה ולמה.
המחקר בחן גם את הצד הפחות נוח: תחושת האיום על עתיד התעסוקה. כאן התמונה מורכבת יותר. כ־27% מהמשיבים סבורים שבינה מלאכותית יוצרת עלולה להיות "איום במידה רבה" על עבודתם, אולם 68% רואים בה במקביל הזדמנות משמעותית להתפתחות תעסוקתית. עובדים לא טכנולוגיים נוטים יותר לראות ב־GenAI הזדמנות (כ־76% במידה רבה) לעומת עובדים טכנולוגיים (כ־65%), בעוד מפתחי תוכנה ואנשי דאטה מרגישים פגיעים יותר: כ־31% מהם מדווחים על תחושת איום גבוהה על מקום העבודה, לעומת כ־14% בלבד בתפקידים לא טכנולוגיים.
גם המיקום הגיאוגרפי ורמת ההשכלה משפיעים. עובדים המתגוררים בתל אביב והמרכז חשים פחות מאוימים בהשוואה לעובדים מהצפון, הדרום, ירושלים או מחו"ל. בעלי השכלה לא אקדמית מדווחים על רמת איום גבוהה יותר לעומת בעלי תואר ראשון ומעלה. מנקודת מבט של מדיניות, מדובר בקבוצות שזקוקות כנראה ליותר ליווי, הכשרות והסברה – כדי שלא ירגישו שמקומם בשוק העבודה מתערער דווקא כאשר הפריון עולה.
עבור קוראי CHIPORTAL – מנהלי פיתוח, ארכיטקטים ומהנדסים בחברות שבבים ותוכנה – הדו"ח מספק אישוש אמפירי למה שמרגישים ביום־יום: GenAI כבר כאן, והוא משנה את אופן העבודה בקנה מידה רחב. יחד עם זאת, הוא מזכיר שגם אם כיום התרומה לפריון ברורה והאופטימיות גוברת על הפחד, יש פלחים של עובדים – במיוחד צעירים בפריפריה וללא השכלה אקדמית – שחוששים להישאר מאחור. עבור החברות, המשמעות היא שהשקעה בכלי GenAI צריכה לבוא יחד עם השקעה בהכשרת עובדים, בניהול שינויים תרבותי ובהנגשת הכלים גם למי שנמצאים "בקצה" הארגון.
