McKinsey Global Institute פרסם בסוף ספטמבר 2026 דוח חדש בשם "Workforce in motion", והמספר שתפס את הכותרות הוא דווקא החיובי: עד 2035, AI ואוטומציה יצמצמו את הביקוש לכ-36 מיליון משרות בארצות הברית, ובמקביל ייווצרו יותר מ-40 מיליון משרות חדשות. במאזן, יותר עבודה ולא פחות.
אבל מי שקורא את הדוח עד הסוף מגלה שהסיפור האמיתי נמצא באמצע. כ-11 מיליון עובדים, בערך 7% מכוח העבודה האמריקאי, יצטרכו לעזוב את המקצוע שלהם לגמרי ולעבור למקצוע אחר. ורק לאחד מכל שבעה מהם יש מסלול ישיר לשם. הדוח מסכם את זה במשפט אחד: האתגר של העשור הבא הוא ניידות, לא מחסור. כך דיווח Fortune ב-3 באוקטובר.
קראתי את הנתונים פעמיים, ואני חושב שזה אחד הדוחות החשובים השנה דווקא לשני צדדים שבדרך כלל קוראים אותם אחרת: העובד ששואל "מה יהיה איתי", והמנהל ששואל "איך אני מכין את הצוות". אז הכתבה הזו מחולקת לשניים.
המספרים המרכזיים מהדוח
| נתון | מה הדוח מצא |
|---|
| משרות שהביקוש להן יירד עד 2035 | כ-36 מיליון |
| משרות חדשות שייווצרו | יותר מ-40 מיליון |
| עובדים שיצטרכו להחליף מקצוע לגמרי | כ-11 מיליון (טווח: 6 עד 16 מיליון) |
| עובדים שיישארו במקצוע, אבל העבודה שלהם תשתנה | כ-25 מיליון |
| מעברי מקצוע בשנה | כ-770 אלף, פי 3.6 מהממוצע ההיסטורי (215 אלף) |
| עובדים שיש להם מסלול ישיר למשרה צומחת | אחד מכל שבעה (14%) |
| הגידול בדרישה ל"שטף ב-AI" במודעות דרושים | פי 11 מאז 2022 |
המקורות: עמוד הדוח של McKinsey, Techstrong.ai ו-AI Weekly, שפירטו את הנתונים מתוך הדוח.
הבעיה היא לא כמה משרות, אלא איך עוברים ביניהן
הדוח מחלק את העובדים שיצטרכו לעבור לשלושה סוגי מסלולים:
- מסלול ישיר: מעבר למשרה צומחת עם מעט הסבה ובלי ירידה בשכר. רק כ-14% נמצאים כאן.
- מסלול מפותל: אפשר להגיע, אבל צריך הסבה משמעותית.
- מסלול לא סלול: פערי מיומנויות גדולים או דרישה לתעודה מקצועית. כמעט מחצית מהעובדים נמצאים כאן.
יותר משלושה רבעים מהעובדים שיידחקו מגיעים משלושה תחומים: תמיכה משרדית ומנהלית, קמעונאות ומכירות, ותחבורה ולוגיסטיקה. הצמיחה, לעומת זאת, נמצאת בבריאות, בבנייה ובניהול. רוב העבודה החדשה בבריאות ובבנייה לא נעשית מהבית, ולפי Fortune כ-85% מהמשרות הצומחות דורשות הסמכה או תואר.
יש גם פער חברתי ברור: עובדים בשכר נמוך צפויים להחליף מקצוע בסבירות של פי 7.6 בערך לעומת עובדים בשכר גבוה. מי שהכי פגיע הוא גם מי שיש לו הכי פחות זמן וכסף להסבה.
ומה קורה בישראל?
הדוח של McKinsey עוסק בארצות הברית, אבל יש לנו נתונים מקומיים שמצביעים לאותו כיוון. מחקר של מרכז טאוב מצא שכ-23% מהעובדים בישראל, כמיליון איש, נמצאים בעבודות שחשופות מאוד ל-AI ומשלימות אותו מעט, כלומר בסיכון להחלפה. מנגד, כ-30%, כ-1.3 מיליון עובדים, נמצאים בחשיפה חיובית: ה-AI צפוי לחזק אותם ולא להחליף אותם.
ההבדל מהתמונה האמריקאית מעניין. בישראל דווקא בעלי השכלה אקדמית חשופים יותר מהממוצע, בגלל המשקל הגבוה של הייטק, פיננסים, ביטוח ושירותים מקצועיים. ומחקר המשך של מרכז טאוב כבר מודד את זה בפועל: לפי הממצאים, AI אחראי לכ-15% מהעלייה באבטלה בקרב מתכנתים ולכ-18% מהעלייה בקרב נציגי מכירות טלפוניות. זה כבר לא תחזית ל-2035. זה קורה עכשיו.
לעובדים: מה הייתי עושה השנה
אם אתם עובדים בתפקיד משרדי, מנהלי, שירותי או מכירתי, הנתונים האלה לא אומרים שהמשרה שלכם תיעלם מחר. הם אומרים שכדאי להתחיל לבנות את הגשר עכשיו, כשיש זמן:
- תבדקו כמה מהיום שלכם הוא משימות שחוזרות על עצמן. הקלדה, סיכום, מענה לשאלות קבועות, הזנת נתונים. אלה החלקים שה-AI ייקח קודם. מה שנשאר, שיקול דעת, קשר עם אנשים וטיפול בחריגים, הוא הליבה שכדאי לחזק.
- תהפכו ל"מי שיודע AI" בצוות. הדרישה לשטף ב-AI במודעות דרושים גדלה פי 11 מאז 2022. לא צריך להיות מתכנתים. צריך לדעת להשתמש בכלים בעבודה היומיומית, לבדוק את מה שהם מוציאים ולהסביר לאחרים.
- תחשבו על המקצוע הסמוך, לא על מקצוע חדש לגמרי. המסלול הישיר הוא לרוב מעבר למשרה שמשתמשת בחלק גדול מהמיומנויות שכבר יש לכם. מזכירה רפואית שמכירה את המערכות קרובה לתיאום טיפולים. נציג מכירות שמבין לקוחות קרוב להצלחת לקוחות.
- תשאלו את המנהל מה התוכנית. ארגון שמטמיע AI ולא מדבר על הכשרה הוא נורת אזהרה. שיחה פתוחה עדיפה על ניחושים.
כתבתי בעבר על התלות השקטה ב-AI ואיך שומרים על מיומנויות. זה משלים את התמונה: להשתמש בכלים, אבל לא לאבד את מה שהופך אתכם לבלתי ניתנים להחלפה.
למנהלים: מה זה אומר לארגון שלכם
המשפט שהכי תפס אותי בדוח הוא שהבעיה היא ניידות. בתרגום לשפה ארגונית: מי שיעשה את ההסבה בתוך הארגון יחסוך גיוס, ירוויח נאמנות וישמור ידע. מי שיחכה ימצא את עצמו מפטר בצד אחד ומגייס בקושי בצד השני.
"רוב הארגונים שאני פוגש מודדים הטמעת AI לפי כמה רישיונות נקנו. זה המדד הלא נכון. השאלה היא כמה עובדים עברו לתפקיד טוב יותר בזכות הכלים." ליאור אברהם, מייסד ארגון ה-AI הישראלי
צ'קליסט קצר לפני שאתם מתכננים את 2027:
- מפו תפקידים, לא עובדים. אילו תפקידים בארגון הם בעיקר משימות חוזרות (שירות, תפעול, הזנת נתונים, תמיכה מנהלית)? שם השינוי יגיע ראשון.
- זהו את המסלולים הפנימיים. לכל תפקיד שמתכווץ, איזה תפקיד צומח בארגון קרוב אליו מבחינת מיומנויות? זה ה"מסלול הישיר" שלכם.
- תקצבו הכשרה לפני שאתם מתקצבים רישיונות. כלי בלי הכשרה הוא הוצאה. כלי עם הכשרה הוא השקעה.
- תדברו על זה בגלוי. עובדים קוראים את הכותרות. שתיקה מייצרת פחד, והפחד מייצר התנגדות. כתבתי על זה במקרה של עובדים ותיקים שהתנגדו להטמעה.
- תשנו את מה שאתם מודדים. אם עובד עושה ב-AI בשעה מה שלקח יום, אל תמדדו אותו לפי שעות. הרחבתי על זה בכתבה על מדידת עובדים בעידן ה-AI.
מי שרוצה את התמונה המלאה של התהליך, משלב המיפוי ועד מדידת ה-ROI, ימצא אותה במדריך הטמעת AI בארגונים.
השורה התחתונה
הדוח של McKinsey לא מבשר על סוף העבודה. הוא מבשר על עשור שבו הרבה מאוד אנשים יחליפו תפקיד, מהר יותר מאי פעם. לעובד זה אומר להתחיל לבנות את הגשר עכשיו. למנהל זה אומר שהגשר הזה צריך לעבור בתוך הארגון, ולא מחוץ לו. מי שיתייחס להסבה כחלק מהטמעת ה-AI, ולא כמשהו נפרד, יגיע ל-2030 עם צוות חזק יותר.
