ה־AI מוסיף משרות — אבל מדרגת הכניסה נשמטת מהג'וניורים

ב־21 בספטמבר 2026 פרסמה מעבדת הכלכלה הדיגיטלית של סטנפורד מחקר של Bharat Chandar ו־Bouke Klein Teeselink, שהתבסס על 1.25 מיליארד מודעות דרושים ועל 154 מיליון רשומות תעסוקה ב־41 מדינות. הממצא שנוגע במיוחד למחפשי עבודה בתחילת הדרך: בחברות שמאמצות בינה מלאכותית גנרטיבית כוח האדם עשוי לגדול, ובאותו זמן חלקם של העובדים הזוטרים בו קטן.

הדיווח של בלומברג מ־21 בספטמבר תיאר עלייה של 6.7% בתעסוקת עובדים בכירים, ירידה של כ־3% בתעסוקת זוטרים וחלק קטן ב־1.9 נקודות אחוז של זוטרים בכוח האדם בחברות המאמצות AI. הנתון הברור ביותר למחפש משרה ראשונה הוא השינוי בהרכב כוח האדם. לכן גם כשנוספות משרות, הן עשויות להגיע בעיקר לבעלי ניסיון.

מספר העובדים גדל; חלקם של הזוטרים קטן

ב מאמר המחקר המלא מופיעים אומדנים למרץ 2026 ביחס לשלוחות דומות בקבוצת ההשוואה: תעסוקת הבכירים גבוהה ב־6.7%, חלקם של הזוטרים נמוך ב־1.9 נקודות אחוז, מספר הזוטרים נמוך ב־2.5% וסך התעסוקה גבוה ב־3.3%. האומדן למספר הזוטרים אינו מובהק סטטיסטית, והאומדן לגידול הכולל מובהק ברמה גבולית בלבד. הירידה במספר הזוטרים עוגלה בדיווח לכ־3%; האומדן המדויק בנקודת הסיום של המחקר הוא 2.5%, ואין לקרוא אותו כהוכחה לירידה ודאית במספר העובדים המתחילים.

חלקם של העובדים הזוטרים ומספרם המוחלט עונים על שאלות שונות. אם חברה מגייסת יותר עובדים מנוסים, שיעור הזוטרים בה יורד גם כאשר מספרם כמעט אינו משתנה. לכן הממצא החזק במחקר הוא השינוי בהרכב, ולא אומדן לפיטורים של זוטרים או לסגירה של כל המשרות הראשונות. התוצאה גם אינה מודדת את התעסוקה הכוללת במשק: יתרון של חברות מאמצות ביחס לחברות השוואה יכול להתקיים לצד העברת פעילות ומשרות בין חברות.

השינוי מופיע גם בתוך מקצועות מבוקשים

הביקוש למקצוע מסוים אינו מבטיח הזדמנות כניסה באותו מקצוע. בקבוצת מקצועות המחשוב והמתמטיקה גדל חלקה מכלל התעסוקה בשלוחות המאמצות, אבל בתוך הקבוצה ירד חלקם של העובדים הזוטרים. פירוש הדבר שחברה יכולה להרחיב צוות טכנולוגי ובכל זאת לתת את רוב התפקידים הנוספים למי שכבר עבדו בתחום. דפוס של ירידה בשיעור הזוטרים הופיע גם בקבוצות מקצועיות אחרות, אם כי עוצמתו השתנתה ביניהן.

המנגנון המוצע הוא שילוב של התרחבות החברה עם חלוקה חדשה של משימות. שימוש ב־AI יכול להוזיל או להאיץ חלק מהעבודה, וכך לאפשר להגדיל פעילות; באותה שעה הוא משנה אילו משימות משלימות את עבודתם של בעלי ניסיון ואילו משימות מצריכות פחות עבודה התחלתית. זוהי פרשנות כלכלית לתבנית שנצפתה, ולא מדידה ישירה של כל משימה שנמסרה למערכת. היא מסבירה מדוע ספירה של מודעות דרושים בתחום מסוים עשויה להסתיר שינוי בדרישות הוותק של אותן משרות.

מה נמדד, ומה אפשר להסיק בישראל

הסיווג של חברה כמאמצת התבסס על מודעת דרושים שציינה שימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית בעבודה. אחר כך הושוו שלוחות זרות שלה לשלוחות דומות באותה מדינה ובאותו ענף, והרכב העובדים נבחן לאורך זמן. מודעת דרושים היא אות לאימוץ בחברה, אך אינה מספרת מתי כל צוות החל לעבוד עם כלי AI או כמה משימות השתנו בפועל. גם ההבחנה בין זוטר לבכיר נשענת על סיווגי ותק ברשומות התעסוקה; היא אינה זהה בהכרח להבחנה בין בוגר טרי לכל מי שכבר מצא עבודה ראשונה.

ישראל נמצאת בין המדינות שנכללו במאגר, אולם המספרים המרכזיים הם אומדנים מהשוואה בינלאומית של שלוחות חברות, ולא שיעור הפגיעה במשרות כניסה במשק הישראלי. למועמד מקומי הממצא רלוונטי ככיוון של שינוי בביקוש: אילו תפקידים מוצעים גם למתחילים, ואילו ראיות לניסיון מופיעות בדרישות המעסיק. הוא אינו מאפשר לחשב מה תהיה ההסתברות האישית להתקבל לעבודה בישראל או לייחס כל מודעת דרושים שנעלמה לאימוץ AI.

איך מראים ניסיון כשעוד אין תפקיד קודם

מול ביקוש שנוטה לעובדים מנוסים, מועמד בתחילת הדרך יכול להציג ניסיון שניתן לראות ולבחון גם בלי ותק רשמי. פרויקט גמור הוא ראיה חזקה יותר מרשימת כלים אם ברור איזו בעיה טופלה, אילו החלטות התקבלו, כיצד נבדקה התוצאה ומה תוקן בעקבות הבדיקה. פרויקט לימודי, עבודה עצמאית או תרומה לצוות יכולים למלא תפקיד כזה כאשר אפשר להבחין בין חלקו של המועמד לבין תוצר שהופק אוטומטית.

התמחות או תפקיד משלים יכולים להוסיף ניסיון ממשי גם אם שם המשרה שונה מתפקיד היעד. למשל, מועמד לתפקיד נתונים שעבד על ניקוי נתונים, איתור חריגות והעברת ממצאים למקבל החלטות יכול להסביר מה עשה, מה גילה ומה הייתה אחריותו. זהו תרחיש מותנה באופי העבודה, ולא יתרון שנמדד במחקר לגבי התמחות כלשהי. מה שמעסיק יכול להעריך הוא עקבות של עבודה שהגיעה לתוצאה, ולא רק שורה חדשה בקורות החיים.

גם שימוש ב־AI ראוי לתיאור מדויק: איזו משימה ניתנה לכלי, אילו תשובות נפסלו, כיצד אומתו נתונים או חישובים, ומתי היה צורך בשיקול דעת עצמאי. תיעוד כזה מראה יכולת לעבוד לצד המערכת בלי להעביר אליה את האחריות על התוצאה. זהו כיוון פעולה למועמד ולא ממצא על שיטות הגיוס בישראל; כאשר תפקידי הכניסה נעשים תחרותיים יותר, היכולת להראות עבודה בדוקה עשויה להבדיל בין היכרות עם כלי לבין ניסיון שמעסיק יכול להעריך.