דוח חדש מנתח 263 חברות המעסיקות כ-28% מעובדי ההייטק בישראל: הטמעת AI עמוקה אך השפעתה על פיטורים מוגבלת; התייעלות והמצב העסקי הן הסיבות המרכזיות
סקר מעסיקים חדש של רשות החדשנות וחברת צבירן (ינואר 2026) מצייר תמונה מורכבת של שוק העבודה בהייטק הישראלי: למרות כניסת כלי בינה מלאכותית כמעט לכל שכבה של עבודה טכנולוגית ועסקית, ההייטק ממשיך לגייס עובדים בקצב גבוה, אך במקביל נרשמת עלייה בהיקף הפיטורים. עם זאת, במרבית המקרים החברות אינן מייחסות זאת ישירות להטמעת בינה מלאכותית.
הקשר הרחב: סטגנציה בשיעור עובדי ההייטק
הדוח מציב את הממצאים בהקשר רחב יותר: אחרי שנים של צמיחה עקבית בשיעור של 5%–6% בשנה, בשלוש השנים האחרונות ניכרת סטגנציה בחלקם של עובדי ההייטק מכלל המועסקים במשק. מאז השיא של 2022 שיעור עובדי ההייטק נע סביב 11.5%, וב-2024 אף ירד מעט ל-11.3%.
הדוח מציע שלושה הסברים אפשריים לסטגנציה: מגמה עולמית של ירידה בגיוסי עובדים לאחר שנות שיא, "הידוק חגורה" מקומי על רקע המציאות המדינית-ביטחונית, ואפשרות של שינוי מבני קבוע בהיקף העובדים הנדרשים בענף בשל הטמעת כלי בינה מלאכותית. מטרת הסקר היא לבחון עד כמה הגורם השלישי אכן תורם לתמונה.
הסקר הופנה ל-500 חברות בשבועיים האחרונים של דצמבר 2025, והשיבו לו 263 חברות; מתוכן 192 הן מענפי ההייטק. החברות בהייטק במדגם מעסיקות יחד כ-112 אלף עובדים — כ-28% מעובדי ההייטק בישראל — והמדגם מייצג את מעסיקיהם של כ-80% מהעובדים בענף.
עם זאת, לרשות החדשנות יש הסתייגות חשובה: 89% מהחברות במדגם מעסיקות מעל 50 עובדים, ולכן ייתכן שהמגמות המוצגות אינן משקפות במלואן את המציאות בחברות קטנות יותר, כגון סטארט-אפים צעירים.
בפילוח חברות ההייטק שהשיבו: 62.3% הן חברות רב-לאומיות שהמטה שלהן בישראל, 27% הן חברות מקומיות הפועלות רק בישראל, ו-10.6% הן חברות-בת או סניף לחברה זרה. המדגם כולל חברות מתחומים כמו אינטרנט, גיימינג, מסחר מקוון, חומרה, תוכנה, מוליכים למחצה, טכנולוגיה ביטחונית, סייבר ואבטחת מידע, ביוטכנולוגיה ומדעי החיים, מכשור רפואי, וייצור תרופות וחומרים.
כדי לצמצם הטיה בתשובות סביב בינה מלאכותית, הסקר בנוי כך ששאלות על הטמעת כלי AI נשאלו רק אחרי שאלות על תכניות העסקה ופיטורים; בהמשך נשאלו המשיבים על סיבות לפיטורים (כאשר AI היא אחת האפשרויות), ורק לבסוף נשאלו מפורשות על השפעת ההטמעה על תכניות עתידיות.
גיוסים מול פיטורים: התאוששות בגיוס, אך גם עלייה בפיטורים
הדוח מצביע על שינוי מחזורי ברור: מעבר מ"שוק של עובדים" בשנים 2021–2022, שבו היצע המשרות היה גבוה והעזיבה מרצון עלתה, ל"שוק של מעסיקים" החל מ-2023, שבו היצע המשרות החדשות נמוך יותר והפיטורים עולים.
במבט על חצי השנה האחרונה, 94% מחברות ההייטק במדגם גייסו עובדים (לעומת 98% ביתר המשק). אך שיעור העובדים שגויסו מתוך סך העובדים נמוך יותר בהייטק: 7.9% לעומת 9.8% בשאר המשק — כלומר, פחות חברות מגייסות, והן מגייסות בממוצע עבור פחות משרות. הדוח מעיר שהיקף הגיוסים משקף בחלקו תחלופה (החלפת עובדים שפוטרו או עזבו) לצד גיוס שמגדיל מצבה.
בצד הפיטורים, התמונה חדה יותר: 81% מחברות ההייטק במדגם פיטרו עובדים בחצי השנה האחרונה (מעט פחות מאשר 85% ביתר המשק), אבל היקף הפיטורים מתוך סך העובדים גבוה יותר בהייטק — 3.5% לעומת 2.6% בשאר המשק.
הבדל מהותי נוסף הוא באופי הפיטורים: בעוד שבכלל המשק הסיבה המרכזית לפיטורים היא ביצועי עובד, בהייטק בולט יותר רכיב של פיטורים "רוחביים" — צמצום או סגירה של צוותים ומחלקות שלמים. 36% מחברות ההייטק צמצמו או סגרו צוותים בחצי השנה האחרונה, לעומת 22% בלבד בשאר המשק.
הקשר המוגבל בין AI לצמצומים
על רקע השיח הציבורי על "החלפת עובדים בבינה מלאכותית", הנתון הבולט בדוח הוא שהקשר הישיר שמדווחות החברות בין בינה מלאכותית לבין צמצומים עדיין מוגבל.
מתוך חברות הייטק שפיטרו עובדים בשל צמצום או סגירת צוותים ומחלקות, הסיבות המרכזיות שצוינו הן התייעלות (26% מכל החברות במדגם) או מצבה העסקי של החברה (9%). רק 5% ציינו את הטמעת כלי בינה מלאכותית כסיבה מרכזית, ו-4% ציינו את המצב הכלכלי-ביטחוני כסיבה מרכזית.
הדוח מדגיש כי ברוב המקרים בינה מלאכותית היא גורם שמצטרף לצורך קיים להתייעל — ורק שתי חברות ציינו זאת כסיבה בלעדית לפיטורים.
תחזיות לעתיד: AI עדיין לא גורם מרכזי
גם כשמסתכלים קדימה, התמונה דומה: 15% מחברות ההייטק מתכננות פיטורים בחצי השנה הקרובה, אך בקרב החברות המתכננות לפטר ב-2026, 71% ציינו שלהטמעת כלי בינה מלאכותית אין השפעה על הפיטורים המתוכננים, ו-29% ציינו שההשפעה "מועטה בלבד". אף חברה לא ציינה השפעה "במידה רבה".
במישור הגיוסים העתידיים, 23% מחברות ההייטק מעריכות שהיקף גיוסי כוח האדם שלהן ב-2026 יהיה נמוך יותר מאשר ב-2025 (לעומת 18% ביתר הענפים). אולם גם כאן, בינה מלאכותית אינה הסיבה המובילה: 5.7% מחברות ההייטק ציינו שהן מתכננות לצמצם גיוס בשל הטמעת כלי AI — וברוב המקרים זה מצטרף להתייעלות או למצב העסקי של החברה.
הנתון המדגים זאת בצורה הישירה ביותר: רק 3% מחברות ההייטק (ו-0% ביתר הענפים) ציינו שהיקף הגיוס הצטמצם בחצי השנה האחרונה בעקבות שילוב כלי בינה מלאכותית בתהליכי העבודה — ומסקנת הדוח היא שעד כה לא הייתה להטמעת AI השפעה שלילית משמעותית על הביקוש לעובדים.
הטמעה עמוקה ומשרות חדשות: כך AI כן משנה את שוק העבודה
אם בינה מלאכותית עדיין לא מופיעה כסיבה ראשית לפיטורים, היא כן מופיעה בבירור כגורם שמגדיר מחדש תהליכי עבודה וסוגי תפקידים.
בעיסוקים טכנולוגיים, 52% מחברות ההייטק הטמיעו כלי בינה מלאכותית "באופן משמעותי" בתהליכי העבודה הטכנולוגיים בארגון, לעומת 18% בלבד מהחברות ביתר הענפים. הדוח מגדיר "הטמעה רחבה" כהטמעה הכוללת אינטגרציה למערכות ותהליכי עבודה — ולא רק שימוש מקומי בצוות או שימוש אישי.
בעיסוקים שאינם טכנולוגיים (תפקידי מטה, תפעול, שיווק, אדמיניסטרציה וכדומה), כ-43% מחברות ההייטק מדווחות על הטמעה משמעותית "רוחבית" של כלי AI, לעומת 30% ביתר המשק. שיעור ההטמעה עם אינטגרציה מלאה ומדידה של תוצרים ויעילות גבוה כמעט פי שניים בהייטק: 13% לעומת 7%.
במקביל, מתרחב רכיב של "משרות AI ייעודיות": 42% מחברות ההייטק (ו-18% ביתר הענפים) מעסיקות עובדים בעיסוקים ייעודיים לתחום הבינה המלאכותית — תפקידים שנוגעים ישירות לפיתוח, התאמה או הטמעת כלי AI, כגון GenAI Developers, AI Engineers, LLM Scientists, AI Researchers, וכן תפקידי AI Compliance Managers, AI Implementors ו-Prompt Engineers.
מסקנות: תמונת ביניים מורכבת
המסר המרכזי שעולה מהדוח הוא כפול: מצד אחד, ההייטק ממשיך לגייס בהיקפים רחבים; מצד שני, הוא עושה זאת בסביבה שמרמזת על תחלופה ועל היצע משרות ממוצע נמוך יותר מאשר ביתר המשק.
ביחס לבינה המלאכותית, התמונה היא תמונת ביניים: ההטמעה כבר עמוקה בעבודה הטכנולוגית, מתרחבת גם לתפקידים לא-טכנולוגיים, ומייצרת ביקוש לתפקידי AI ייעודיים — אך בשלב זה, לפי דיווחי המעסיקים, בינה מלאכותית אינה הסיבה המרכזית לצמצומי צוותים או לפיטורים מתוכננים, והיא מופיעה בעיקר כמכפיל כוח להתייעלות כאשר ממילא יש לחץ עסקי או צורך לצמצם.
הדוח עצמו מזכיר שיש להיזהר מהכללה מהירה לכל ענף ההייטק: המדגם מוטה יחסית לחברות גדולות ובינוניות, ולכן ייתכן שהתמונה בחברות קטנות — סטארט-אפים צעירים — שונה ומורכבת יותר.
