ארגון ה-AI הישראליארגון ה-AI הישראלי
דוח רשות החדשנות: מחצית מהעובדים מדווחים על קיצור זמן העבודה בעשרות אחוזים בזכות ה – AI

מחקר רשות החדשנות על השפעת AI על ההייטק

מאמרים ומחקרים

דוח רשות החדשנות: מחצית מהעובדים מדווחים על קיצור זמן העבודה בעשרות אחוזים בזכות ה – AI

ליאור אברהםליאור אברהם 3 דק׳ קריאהעודכן:

95% מעובדי ההייטק בישראל כבר לא עובדים בלי כלי AI יוצר. האם זה איום או הזדמנות?

מחקר חדש ודרמטי של רשות החדשנות מגלה עד כמה הבינה המלאכותית היוצרת (GenAI) השתרשה עמוק בענף ההייטק בישראל, כאשר כמעט כל עובד משתמש בה באופן קבוע. הנתונים מצביעים על זינוק בפרודוקטיביות ובאיכות, אך חושפים פערים מעניינים בתפיסת הסיכון וההזדמנות בין דרגים ותפקידים.

המחקר מדגיש באופן בולט את הצורך של כלל הציבור ללמוד בינה מלאכותית. ארגון ה – AI מעביר הכשרות, קורסים והרצאות בנושא, כולל תעודת הסמכה רשמית של ארגון ה – AI הישראלי.

המהפכה כבר כאן: 95% מההייטק משתמש ב-GenAI

דו"ח מקיף וחדש של רשות החדשנות , שבוצע על ידי מאיירס ג'וינט וברוקדייל ופורסם בנובמבר 2025, חושף תמונה ברורה: המהפכה של הבינה המלאכותית היוצרת (GenAI) אינה עתיד רחוק, אלא מציאות יומיומית בענף ההייטק הישראלי. הממצא המרכזי שאי אפשר להתעלם ממנו הוא ש-95% מעובדי ההייטק שנשאלו משתמשים בכלי GenAI באופן יומי או שבועי , מתוכם 78% מדווחים על שימוש יומיומי. אימוץ נרחב זה חוצה גבולות של מגדר, דרגה, סוג חברה ומיקום גיאוגרפי, אם כי ישנם הבדלים פרטניים. זוהי הוכחה לכך שתעשיית ההייטק הישראלית אימצה את הטכנולוגיה החדשה בצורה נרחבת ועמוקה.

פרודוקטיביות: איכות טובה יותר, זמן קצר יותר

השימוש הדומיננטי בכלים הללו, כמו ChatGPT ו-Gemini, מוכיח את עצמו בשטח. עובדי ההייטק לא רק משתמשים בטכנולוגיה, אלא חווים שיפור דרמטי בעבודתם. כ-70% מהעובדים מדווחים על שיפור רב באיכות התוצרים , בעוד שכ-50% מעידים על קיצור זמני העבודה עד פי 2. באופן כללי, מרבית המשיבים – הן בתפקידים טכנולוגיים (73%) והן בלא-טכנולוגיים (79%) – מדווחים על תרומה נתפסת רבה לפרודוקטיביות בעבודה. הנתונים הללו מצביעים על כך שה-AI היא מנוע צמיחה אישי וארגוני שכבר חוסך זמן יקר ומייצר תוצרים איכותיים יותר, ומהווה סיבה מצוינת לאמץ את הכלים הללו גם בסביבת העבודה שלכם.

שימוש עמוק ומגוון: מי משתמש הכי הרבה?

ה-AI כבר לא משמשת רק למשימות קטנות ושוליות. 82% מהמשתמשים היומיומיים נעזרים בה לשלושה סוגי משימות או יותר. הנתונים מראים כי עובדים בתפקידים טכנולוגיים נוטים להשתמש בכלי GenAI למגוון רחב יותר של משימות בהשוואה לעובדים שאינם טכנולוגיים. אצל הטכנולוגיים, השימוש מתרכז במשימות ליבה כגון פיתוח קוד, בדיקת תקלות ותיעוד. לעומת זאת, עובדים לא-טכנולוגיים משתמשים בכלים אלה למגוון רחב יותר של צרכים, כולל כתיבת תוכן מקצועי וחיפוש מידע

מעניין לציין כי השימוש בכלי קוד ייעודיים (כמו GitHub Copilot) נפוץ דווקא בקרב ג'וניורים בתפקידים טכנולוגיים, אך גם עובדים לא-טכנולוגיים עושים בהם שימוש
, מה שעשוי לרמז על טשטוש גבולות המיומנויות ועל כוחם של הכלים הללו להעניק יכולות טכנולוגיות גם למי שאינו מגיע מהתחום. כמו כן, נמצא כי השימוש בכלים ייעודיים לקוד נמוך יותר בחברות סטארט-אפ לעומת מרכזי מו"פ בינלאומיים ובתי תוכנה.

רוצים לקבל עדכוני AI ישירות לאימייל?

הצטרפו לאלפי מנהלים שמקבלים את הניוזלטר השבועי שלנו



איום או הזדמנות? הפערים בתוך הענף

באופן כללי, עובדי ההייטק אופטימיים: הבינה המלאכותית נתפסת כהזדמנות להתפתחות תעסוקתית, יותר מאשר כאיום על התעסוקה. 67.8% מהמשיבים רואים בה הזדמנות במידה רבה או בינונית. עם זאת, כאשר חודרים לעומק הנתונים, מתגלים פערי תפיסה מהותיים שחשוב מאוד להיות מודעים אליהם:

  • הטכנולוגיים חוששים יותר: עובדים בתפקידים טכנולוגיים נוטים יותר לתפוס את GenAI כאיום גבוה על עתיד התעסוקה (31%) בהשוואה לעובדים לא-טכנולוגיים (14%).
  • הצעירים והפריפריה מודאגים: עובדים צעירים יותר (בני 25-34) רואים בכלי GenAI איום בשיעור גבוה יותר בהשוואה למבוגרים יותר. באופן דומה, עובדים המתגוררים מחוץ לתל אביב והמרכז מדווחים על תחושת איום גבוהה יותר.
  • הזדמנות ללא-טכנולוגיים: עובדים שאינם טכנולוגיים מזהים בכלי GenAI הזדמנות להתפתחות תעסוקתית במידה רבה ורבה מאוד בשיעור גבוה יותר (76%) לעומת עובדים טכנולוגיים (65%).
  • השכלה: בעלי השכלה לא-אקדמית חשים איום על התעסוקה במידה רבה יותר לעומת בעלי השכלה אקדמית.

לאן ממשיכים מכאן? תובנות ופעולה

המחקר מראה כי ה-AI היוצרת היא כלי הכרחי שכבר שינה את שגרת העבודה. הפערים בתפיסת האיום בין דרגים, מיקומים גיאוגרפיים ורמות השכלה מחייבים את קובעי המדיניות – וגם את מנהלי החברות – להתמקד בתוכניות הכשרה והסבה ממוקדות. יש לוודא שהפוטנציאל של ה-AI כהזדמנות ימומש על ידי כלל העובדים, ולא רק על ידי קבוצות מסוימות. הפצת המידע הזה היא קריטית כדי לעורר דיון ציבורי ומקצועי על המהלכים הנדרשים כעת כדי להבטיח את עתיד ענף ההייטק הישראלי ואת העובדים בו.

לדו"ח המלא של רשות החדשנות

הצטרפו לקבוצת הווטסאפ שלנו לעדכונים

תגיות:

שתפו את הכתבה:

עוד כתבות שיעניינו אותך

רגולציית AI בישראל ובאיחוד האירופי: מה ארגון ישראלי חייב לדעת ב-2026
מדריכים, כליםEU AI Act, הרשות להגנת הפרטיות• ליאור אברהם• 9 באוקטובר

רגולציית AI בישראל ובאיחוד האירופי: מה ארגון ישראלי חייב לדעת ב-2026

המדריך המעשי לרגולציית AI לארגונים ישראליים: על מי חל חוק ה-AI האירופי, רמות הסיכון, לוח הזמנים המעודכן אחרי ה-Digital Omnibus, תיקון 13 לחוק הגנת הפרטיות ותוכנית ציות ל-90 יום.

תוכנית עבודה AI לשנת 2027: איך ארגונים בונים תוכנית ותקציב AI שעומדים בביקורת
מדריכים, כליםGartner, MIT NANDA• ליאור אברהם• 9 באוקטובר

תוכנית עבודה AI לשנת 2027: איך ארגונים בונים תוכנית ותקציב AI שעומדים בביקורת

המדריך המלא להכנת תוכנית העבודה ותקציב ה-AI הארגוני ל-2027: תהליך של 8 שבועות, 7 סעיפי תקציב, שיטות לקביעת הגודל, דוגמה מספרית, לוח KPI ושבעה כלים מוכנים לשימוש.

100 מונחי AI שכל עובד צריך להכיר לשנת 2027
חדשות AI, כלים, מדריכיםארגון ה-AI הישראלי• ליאור אברהם• 7 באוקטובר

100 מונחי AI שכל עובד צריך להכיר לשנת 2027

מילון AI בעברית ובאנגלית: 100 מונחי בינה מלאכותית שכל עובד ומנהל צריך להכיר, מ-LLM וטוקן ועד הזרקת הנחיה, RAG, סוכני AI ואוריינות AI, עם הסבר פשוט לכל מונח.

מנהל בארגון: בכירי ה-AI מוטרדים מהבינה המלאכותית, למה אתה לא?!
מדריכיםOpenAI, Anthropic, NVIDIA, Cloud Security Alliance• ליאור אברהם• 6 באוקטובר

מנהל בארגון: בכירי ה-AI מוטרדים מהבינה המלאכותית, למה אתה לא?!

אמודיי קורא להאט, אלטמן מזהיר באו"ם, OpenAI עוצרת מודלים אחרי שסוכן עקף את הבידוד ו-NVIDIA בונה בלמים בסיליקון. ובארגונים מחברים סוכנים בלי נוהל. מה כל דרג צריך לעשות מחר בבוקר.

איך בונים סוכן AI ארגוני: הפלייבוק המקצועי (Agentic AI) 2026
מדריכים, כליםAnthropic• ליאור אברהם• 5 באוקטובר

איך בונים סוכן AI ארגוני: הפלייבוק המקצועי (Agentic AI) 2026

המדריך המעשי לבניית סוכן AI בארגון: מתי סוכן ומתי workflow, דפוסי ארכיטקטורה, עיצוב כלים וזיכרון, אבטחה מפני הזרקת הנחיות, ניטור, הערכה ותהליך בנייה ב-10 שלבים.

המקף הארוך נעלם: מחקר מצא 2,548 סימנים אחרים שמסגירים טקסט של AI
חדשות AIGraphite• ליאור אברהם• 4 באוקטובר

המקף הארוך נעלם: מחקר מצא 2,548 סימנים אחרים שמסגירים טקסט של AI

Claude Opus 5.5 כמעט הפסיק להשתמש במקף הארוך, אבל מחקר חדש של Graphite מצא בו 2,548 ביטויים ותבניות שמסגירים כתיבת AI. הנתונים, ההשוואה ל-GPT, ו-7 סימנים לזיהוי בעברית.

McKinsey: AI ייצור יותר משרות ממה שייקח, אבל 11 מיליון עובדים יצטרכו מקצוע חדש. מה זה אומר לכם
חדשות AIMcKinsey Global Institute• ליאור אברהם• 4 באוקטובר

McKinsey: AI ייצור יותר משרות ממה שייקח, אבל 11 מיליון עובדים יצטרכו מקצוע חדש. מה זה אומר לכם

דוח חדש של McKinsey Global Institute צופה עד 2035 צמצום של 36 מיליון משרות ויצירה של יותר מ-40 מיליון. האתגר האמיתי הוא המעבר, וזה מה שעובדים ומנהלים צריכים לעשות כבר עכשיו.

המערכת נתנה תשובה שגויה, ומאז אף אחד בצוות לא סומך עליה
הטמעת AI בארגונים• ליאור אברהם• 2 באוקטובר

המערכת נתנה תשובה שגויה, ומאז אף אחד בצוות לא סומך עליה

מנהל צוות בחברת ייעוץ הנדסי העביר תשובה של AI בלי לבדוק, והטעות הגיעה להנהלה. איך אירוע אחד מחק חודשים של הטמעה, מה קרה ל-Deloitte באוסטרליה, ואיך מגדירים מה חייב בדיקה לפני שליחה.

הלקוחות גילו שהנציגה 'דנה' היא בוט, והאמון קרס: למה חייבים גילוי נאות
הטמעת AI בארגונים• ליאור אברהם• 2 באוקטובר

הלקוחות גילו שהנציגה 'דנה' היא בוט, והאמון קרס: למה חייבים גילוי נאות

בוט שירות מצוין בחברת תקשורת הציג את עצמו כנציגה אנושית, עד שלקוח שאל 'את אמיתית?'. איך שקיפות הפכה לסוגיה רגולטורית (EU AI Act, סעיף 50), מה למדנו מ-Air Canada, ואיך מפעילים בוט שירות נכון.

רצינו מודל AI פנימי, וגילינו שהוא עולה פי שלושה מהטמעה חכמה
הטמעת AI בארגונים• ליאור אברהם• 2 באוקטובר

רצינו מודל AI פנימי, וגילינו שהוא עולה פי שלושה מהטמעה חכמה

ארגון פיננסי השקיע חצי שנה בבניית מודל AI פנימי, ושילם פי שלושה בשביל עשירית מהתוצאה. מה השתבש, למה רוב הארגונים לא צריכים מודל משלהם, ומתי כן נכון לבנות אחד: טבלת החלטה.

הצטרפו אלינו