מה זה עיצוב תפקידים מחדש בעידן ה -AI?

עיצוב תפקידים מחדש (Job Redesign) הוא תהליך של שינוי הרכב תפקיד מבחינת תחומי אחריות, משימות, כלים, ואתגרי ביצוע כך שיתאים לשינויים טכנולוגיים, ארגוניים וחברתיים. מחקרים מצביעים ששינויים אלו תורמים להגברת שביעות רצון, פרודוקטיביות וגמישות ארגונית (Grant & Parker, 2009).

הגישה הקלאסית לעיצוב תפקידים שמה דגש על הגדרת גבולות ברורים בין תחומים, אבל היום, כשה-AI השתלט על העולם, אפשר לראות שהגבולות מטשטשים, יותר משרות היברידיות, משימות שהופכות להיות אוטומטיות או מועברות לספקים חיצוניים.

נושאים עיקריים:

עיצוב תפקידים מחדש: הגדרה והקשר עכשווי
איך נראה תיאור משרה תחת השפעת AI הבינה המלאכותית
משרות ביניים: שחיקה, שינוי או היעלמות
תפקידים שהתחזקו בעידן AI בינה מלאכותית
ההשפעה של בינה מלאכותית על שוק העבודה, ושיבושים בשוק העבודה בישראל . יולי 2025 כדוגמה
טיפים למחפשי עבודה בעידן AI
טיפים למגייסים בעידן AI
סיכום: איך הבינה המלאכותית משנה את שוק העבודה.

תיאורי המשרות החדשים בהשפעת הבינה המלאכותית

תיאור משרה בהשפעת הבינה המלאכותית מציג שפה אחרת. מעסיקים מחפשים מיומנויות רכות ויכולות אוטודידקטיות. במקום למקד ברשימות סטטיות של משימות, הדגש עובר ליכולת הסתגלות, חשיבה ביקורתית, פתרון בעיות בסביבות משתנות, שליטה בכלים טכנולוגיים מתקדמים ויכולת למידה עצמאית בזמן אמת. תיאורי התפקיד כוללים דרישות כמו אינטגרציה עם מערכות חכמות, הבנה בתהליכים אוטומטיים, פרשנות תוצרים אלגוריתמיים, ויכולת עבודה בצוותים רב תחומיים בסביבה דינמית.

נתונים של LinkedIn משנת 2024 מצביעים על עלייה של 30% במשרות שמכילות ביטויים כמו “AI literacy” ו-“automation integration”. בנוסף, משרות רבות כוללות דרישות שמצביעות על תפקידים מתפתחים, למשל:

תיאום בין מערכות בינה מלאכותית לצוותים אנושיים
ניתוח תוצרי כלים חכמים ובקרת איכות
אופטימיזציה של תהליכים מבוססי אוטומציה.

משרות ביניים: שחיקה, היעלמות והתמרה

דו"חות OECD מראים שמשרות בדרגת מיומנות בינונית (כמו חשבים, מנהלי משרד, סוכני ביטוח) נמצאות בירידה הדרגתית מזה עשור, וכיום מאוימות יותר בגלל האצת האוטומציה. לפי נתוני McKinsey (2023), כ-25%-30% מהמשרות בדרג המנהלי צפויות להיעלם או להשתנות מהותית עד 2030.

אך לא כל אובדן הוא סופי, חלק מהמשרות עוברות התמרה: תפקידים מקבלים רובד אסטרטגי, הופכים ל"מאמני AI", או כוללים פיקוח ובקרה על תהליכים אוטומטיים.

השפעת AI על עולם התעסוקה

מחקר של MIT (Acemoglu & Restrepo, 2022) מצביע על כך שהשפעת AI על שוק העבודה היא לא חד-משמעית. מצד אחד, היא גורעת תפקידים שגרתיים, מצד שני, יוצרת מקצועות חדשים בקצב מסחרר בין הדוגמאות:

Prompt Engineer
מומחי אתיקה ב-AI
מתאמי תשתיות מידע חכמות
אנליסט תוכן בינה

תחזיות מצביעות ש-60% מהמשרות הקיימות יכילו מרכיב משמעותי של AI כחלק משגרת העבודה השוטפת כבר עד 2027.

אילו תפקידים התחזקו בשוק העבודה בישראל לאחר המלחמה 2025?

אחרי המשבר הביטחוני בחורף 2025, שוק העבודה בישראל חווה זעזועים. עלייה באבטלה בקרב בעלי מקצועות מסורתיים (עבודות תפעול, שירות לקוחות, חינוך בלתי פורמלי), ירידה בהשקעות זרות, ופיטורים בעיקר בתחום ההייטק. במקביל, התחזקו משרות ותחומים כמו:

מקצועות בינה מלאכותית (AI) ו-LLM.
Prompt Engineers, LLM Engineers, AI Product Managers, ו-Generative AI Content Specialists.
אבטחת מידע וסייבר.
ניתוח נתונים ואנליסטים.
פיתוח תוכנה סטרטאפ וסביבת AI.
מהנדסי קוד מיומנים.
תעשיית הבטחון וההגנה.

טיפים לגיוס עובדים בהשפעת ה- AI הבינה המלאכותית

התרכזו ביכולת למידה והסתגלות ולא רק בניסיון קודם:
בזמן בו תפקידים משתנים במהירות, ניסיון עבר לא תמיד משמש כמדד מספק להתאמה. מועמדים שמפגינים גמישות, פתיחות ללמידה ויכולת לרכוש כישורים חדשים במהירות, הם הנכס האמיתי. חפשו סימנים ללמידה עצמאית, שינויים מקצועיים מוצלחים, והתנסות בסביבות לא מוכרות.
השתמשו בכלים חכמים לסינון קורות חיים, אך ודאו שהשימוש בהם הוגן: אלגורתמים לסינון ראשוני (כמו מערכות ניתוח קורות חיים מבוססות בינה מלאכותית) יכולים לייעל את התהליך, אך חשוב לבדוק את קריטריוני הסינון ולוודא שאינם מפלים מועמדים לפי מגדר, גיל, רקע תרבותי או מבנה קורות החיים.
רצוי לבצע בדיקות ידניות חוזרות על קורות חיים של מועמדים שנפסלו כדי לדייק את האלגוריתם לאורך זמן.
כתבו תיאורי משרה שמתמקדים במיומנויות ולא רק במשימות או ותק: לא מעט מועמדים נרתעים ממשרות שדורשות X שנות נסיון בכלים מסוימים, גם כשיש להם פוטנציאל גבוה. במקום לפרט משימות ישנות, התמקדו במה שהתפקיד דורש בפועל: הבנה תהליכית, יצירתיות, תקשורת, שימוש בכלים אנליטיים, ניהול ממשקים מרובים וכו'.

היו פתוחים למועמדים בעלי רקע תעסוקתי מגוון או לא שגרתי:
אנשים שעברו בין תחומים, הקימו יוזמות עצמאיות, או הגיעו מעולמות תוכן אחרים ברב המקרים מעידים על חשיבה יצירתית, יכולת למידה מהירה וגישה חדשנית לפתרון בעיות. הרקע השונה יכול להפוך ליתרון תחרותי בצוות הטרוגני.

בנו תהליך גיוס שהוא גם מהיר וגם אנושי:
מועמדים מעריכים שקיפות, יחס אישי ומתן פידבק, גם בשלבים הראשונים של הגיוס. לאחר תקופות משבר בפרט, חשוב להגביר את הרגישות ולבנות תהליך שלא רק בודק התאמה מקצועית, אלא גם מתחשב במצב האישי והנפשי של המועמד. קיצור זמני תגובה, צמצום שלבי מיון מיותרים, ותקשורת ברורה יכולים לשפר משמעותית את חוויית המועמד.

טיפים למחפשי עבודה בהשפעת ה-AI הבינה המלאכותית

השקיעו בלמידה עצמאית:
שוק העבודה בהשפעת ה AI מתגמל סקרנות, שליטה בכלים חדשים ויכולת ללמידה רציפה. כלים כמו ChatGPT, Midjourney או Notion AI הפכו לחלק מהעבודה היומיומית במקצועות מגוונים, לא רק בהייטק. היכולת להפיק תכנים, לנתח מידע, לארגן ידע ולייעל משימות באמצעותם נתפסת כיתרון תחרותי.

פתחו כישורי ביניים חדשים (Transversal Skills):
ניהול פרויקטים, ניתוח תהליכים, פתרון בעיות, והבנה של דאטה (גם בסיסית, כמו Google Sheets, Tableau או Power BI) הפכו לרלוונטיים כמעט בכל תפקיד. מדובר במיומנויות שמאפשרות מעבר בין תחומים ומקטינות סיכון לשחיקה מקצועית. עובדים עם כישורים בינתחומיים שורדים טוב יותר בתקופות של שינוי.

בנו רשת קשרים מקצועית (נטוורקינג) באופן פעיל: למעלה מ-60% מהמשרות בישראל מאוישות דרך המלצות אישיות או נטוורקינג (לפי AllJobs 2024). היו פעילים בלינקדאין, הצטרפו לשיחות מקצועיות, השתתפו בקבוצות רלוונטיות, הגדילו את מאגר הקשרים.

הראו גמישות תעסוקתית: מודלים היברידיים, פרויקטים זמניים (Gig Economy), או פרילנסינג הופכים לחלופה יציבה לעבודה מסורתית. היכולת לעבוד במבנים לא ליניאריים, להתאים את עצמכם לצוותים מבוזרים או טכנולוגיות משתנות, מצביעה על בשלות תעסוקתית.

התאימו את השפה והגישה למציאות החדשה: כשאתם מחפשים משרה נתחו את הנוסח שלה. זיהיתם מונחים חוזרים כמו “למידה עצמאית”, “חשיבה טכנולוגית”, “שליטה בכלים חכמים”? ודאו שהם מופיעים בקורות החיים שלכם ובמכתבי ההמלצה. כתבו בגוף ראשון, ספרו סיפור מקצועי עדכני, והציגו את עצמכם כפתרון לא רק כמועמד.

הוכיחו ערך, לא רק ניסיון: בעולם בו מקצועות נבנים מחדש, נסו להבליט תרומה ישירה ולא רק היסטוריית תפקידים. לדוגמה: במקום לכתוב "עבדתי כאנליסט", כתבו: "בניתי דשבורד חיזוי ששיפר דיוק תחזיות ב-20%". מספרים, הקשרים והשפעה הם מרשימים.

סיכום ארוך קצת... קביעת משרות חדשות בעידן AI

השינויים שאנחנו רואים בשוק העבודה, בעיקר מאז סוף המלחמה בישראל, הם לא התחלה של תהליך, הם האצה של משהו שכבר היה כאן. הגבולות בין תפקידים נהיו מטושטשים, הבינה המלאכותית נכנסה עמוק לשגרת העבודה, והדרישה המרכזית היום מכל מי שנמצא בעולם התעסוקה: ארגונים, עובדים, ומנהלי משאבי אנוש היא להתאים את עצמם במהירות.

בעבודה שלי עם מנהלי משאבי אנוש ומגייסים, אני רואה בבירור שהגישה הישנה לתיאור תפקיד כלומר, "מה התפקיד כולל" כבר לא מספיקה. היום צריך לחשוב על תפקידים בצורה אחרת: לפי מיומנויות נדרשות, לפי היכולת ללמוד ולזוז בין תחומים, ולפי תרומה כוללת לארגון ולא רק ביצוע משימות.

למגייסים זה פשוט אבל משמעותי: לא מספיק לסמן "כמה שנות ניסיון יש", אלא מי יכול לצמוח עם הארגון. מי יודע ללמוד, להסתגל, לעבוד בצוות משתנה, ולפתור בעיות תוך כדי תנועה. גם ניסוח המשרה עצמה צריך להשתנות שיהיה ברור מה באמת חשוב ומה אפשר ללמוד תוך כדי.

למחפשי עבודה אני תמיד אומרת: השקיעו בלמידה עצמאית, עדכנו את קורות החיים למילים שהשוק משתמש בהן היום, ותבנו רשת קשרים כי גם בתקופה דיגיטלית, המלצות אישיות עדיין פותחות דלתות. יותר מהכול, אל תתמקדו רק איפה עבדתם, אלא איזה ערך הבאתם. זה מה שמגייסים רוצים להבין.

ועבור מנהלי משאבי אנוש, עיצוב תפקידים מחדש הוא לא רק באזז, זה כלי עבודה ממשי. כשעושים אותו נכון, הוא משפר ביצועים, עוזר לשמור על עובדים, ומחבר את הארגון למציאות שמשתנה כל הזמן. בתקופה שבה תפקידים מסורתיים נעלמים ותפקידים חדשים נולדים כל כמה חודשים…חשוב לבנות תשתית תעסוקתית גמישה, לא רק היררכיות קבועות.

המקצוע: משאבי אנוש, יכול להוביל את השינויים האלו. חשוב להיות פתוחים יותר, להרחיב את ההסתכלות על מערכות, כלים חדשים, וגישה אנושית שמבינה מה באמת מניע אנשים.