בחירת תואר ראשון היא הימור של כמה שנים קדימה. נרשמים היום, משקיעים זמן וכסף, ומקווים שבסוף המסלול יהיה מי שירצה להעסיק אתכם. אלא שבעידן הבינה המלאכותית, לחוסר הוודאות הרגיל מתווספת שאלה שקשה להתעלם ממנה: כמה מהעבודה שאתם מתכוננים לעשות יוכלו לבצע הכלים האלה עד שתקבלו את התעודה?
רק בשבוע שעבר טען ג'נסן הואנג, מנכ"ל ומייסד אנבידיה, בכנס GTC Berlin 2026, כי הבינה המלאכותית לא תביא לסוף דרכם של המתכנתים, אלא דווקא תגדיל את מספר האנשים שיכתבו תוכנות בעזרת הכלים החדשים. זו תחזית אופטימית, אבל גם אם תתממש, היא משאירה שאלה פתוחה: מה יצטרכו לדעת אותם עובדים, ואיך מכשירים אותם כבר היום?
החשש נוגע במיוחד למי שינסו להשיג את העבודה הראשונה שלהם, כאשר כתיבת טיוטות, איסוף מידע, הכנת מצגות וכתיבת קוד פשוט הן חלק מהמשימות שבאמצעותן עובדים מתחילים לומדים את המקצוע.
אלה גם המשימות שכלי AI מסוגלים לקחת על עצמם, לפחות בחלקן. מבחינת המעסיק, זו אפשרות לחסוך זמן ומשאבים. מבחינת מי שרק סיימו ללמוד, זו עלולה להיות בעיה - איך צוברים ניסיון כשהמשימות שנועדו להכניס אתכם לעניינים עוברות למכונה?
קורס AI? ממש לא מספיק
עבור האוניברסיטאות, השאלות האלה מגיעות עד לליבת התואר שהן מציעות. לא מספיק להוסיף קורס על בינה מלאכותית לתוכנית הלימודים. צריך גם להסביר מה יקבלו הסטודנטים בשאר שנות הלימוד, כיצד יוכלו להתנסות בעבודה עוד לפני סיום התואר, ומה יאפשר להם להסתגל כשהכלים ושיטות העבודה ישתנו שוב.
ד"ר איילת בן עזר גלברד, מנכ"לית אוניברסיטת רייכמן, אינה ממהרת להספיד את התואר האקדמי, וגם לא לספק רשימה של מקצועות שכדאי להתרחק מהם. אבל היא מכירה באחריות של המוסדות שמכשירים את העובדים לעתיד. "הסיכון האמיתי הוא לא שהמקצוע ייעלם. הסיכון הוא שנמשיך להכשיר צעירים כאילו שוק העבודה לא השתנה", היא אומרת.
בראיון מיוחד ל-ynet היא מסבירה מדוע היא עדיין ממליצה על לימודי מדעי המחשב ואיך לדעתה יצטרך להשתנות תפקידם של עובדים מתחילים.
ד"ר איילת בן עזר
(צילום: דניאל סטרבו)
אם הייתי מתחילה היום תואר ראשון, מה היית ממליצה לי ללמוד כדי שתהיה לי עבודה בעוד שלוש שנים? ואולי חשוב מכך, מאילו תארים היית ממליצה לי להתרחק?
"אני נזהרת מאוד מלתת רשימה של תארים שכדאי ללמוד או להימנע מהם. אם לפני חמש עשרה שנה היינו מנסים לחזות את המקצועות המבוקשים של היום, ספק אם היינו מצליחים לנבא חלק גדול מהם. לכן בעיניי השאלה החשובה אינה רק מה ללמוד, אלא איך ללמוד ואילו יכולות לפתח.
"העולם שאליו הצעירים נכנסים היום הוא עולם שבו מקצועות משתנים מהר יותר מבעבר, טכנולוגיות חדשות נכנסות כמעט לכל תחום, ואף אחד לא יודע בוודאות איך ייראה שוק העבודה בעוד עשר או חמש עשרה שנים.
"מה שאנחנו כן יודעים הוא שהמקצועות המבוקשים יהיו אלה שנמצאים במפגש שבין מומחיות מקצועית, טכנולוגיה והבנה של אנשים. לכן הייתי ממליצה לבחור תחום שמעניין אותך באמת, ובמקביל ממליצה לך לסגל חשיבה ביקורתית, חשיבה יצירתית, יכולת פתרון בעיות, תקשורת בין אישית, יכולת למידה מתמשכת ואוריינות AI".
ה-AI כבר מסוגל לבצע חלק גדול מהמשימות שבעבר נתנו לעובדים מתחילים. אז מי בכלל ירצה להעסיק ג'וניורים בעוד שלוש שנים? ואם חברות יפסיקו לגייס עובדים חסרי ניסיון, מאיפה יגיע הדור הבא של העובדים הבכירים?
"זו בעיניי אחת השאלות החשובות ביותר כיום. במשך שנים ג'וניורים למדו מקצוע דרך משימות בסיסיות יחסית: איסוף מידע, כתיבת טיוטות, ניתוח ראשוני, הכנת מצגות או כתיבת קוד פשוט. היום אלה בדיוק סוגי המשימות שכלי AI מתחילים לבצע ברמה גבוהה יותר ויותר.
"אבל כאן מתחילה להיווצר הבנה גם אצל המעסיקים. אם לא יהיו ג'וניורים היום, לא יהיו סניורים בעוד חמש או עשר שנים. ארגונים לא יכולים לבנות שכבת מומחים ומנהלים בלי דור של אנשים שצובר ניסיון בדרך. לכן האתגר אינו האם להעסיק ג'וניורים, אלא איך לעצב מחדש את תפקיד הג'וניור.
"אני חושבת שנראה פחות משימות טכניות וחזרתיות ויותר עבודה לצד מערכות AI. הג'וניור של העתיד יצטרך לדעת לנסח בעיה, להפעיל כלים, לבקר תוצרים, לזהות טעויות והטיות ולהפעיל שיקול דעת".
אפליקציות בינה מלאכותית. העולם השתנה
(Getty Images)
האם אנחנו בדרך לדור אבוד של אקדמאים? צעירים שישקיעו שלוש או ארבע שנים ועשרות אלפי שקלים בתואר, רק כדי לגלות שהמקצוע שלמדו כבר לא רלוונטי? האם יש מקצועות שבהם זה כבר מתחיל לקרות?
"אני לא חושבת שאנחנו בדרך לדור אבוד. אני חושבת שאנחנו בתקופת מעבר עמוקה. השוק משתנה, מקצועות משתנים, תהליכי עבודה משתנים, ולכן גם הדרך שבה צעירים בונים קריירה משתנה. הסיכון האמיתי הוא לא שהמקצוע ייעלם. הסיכון הוא שנמשיך להכשיר צעירים כאילו שוק העבודה לא השתנה.
"אם נישאר עם מודל שבו הידע הוא המרכז והניסיון המעשי מגיע רק אחרי הלימודים, תהיה בעיה. השאלה איננה האם יש עדיין ערך לתואר אקדמי, אלא האם אנחנו יודעים להתאים אותו לרוח התקופה. בעיניי, אוניברסיטאות שימשיכו ללמד כפי שלימדו לפני עשר או עשרים שנה יתקשו להישאר רלוונטיות".
אולי הבעיה היא בכלל באוניברסיטאות? בזמן שהטכנולוגיה משתנה כמעט מדי חודש, תוכניות הלימודים עדיין נמשכות שנים. האם האקדמיה מסוגלת להכין סטודנטים לשוק עבודה שאפילו המעסיקים לא יודעים איך ייראה, או שהיא מלמדת אותם מקצועות של אתמול?
"אני יכולה להגיד שאוניברסיטת רייכמן הוקמה מתוך תפיסה של חדשנות בינתחומיות, יזמות וחיבור לעולם המעשה. לכן, דווקא עבורה, מהפכת הבינה המלאכותית אינה רק אתגר טכני אלא מבחן לזהותה ול'אני מאמין' שלה.
"אוניברסיטה המבקשת להוביל אינה יכולה להסתפק בהתאמות נקודתיות. עליה להפוך למעבדה חיה של מודל חדש להשכלה גבוהה – כזה שמזהה מוקדם את השינויים בשוק העבודה ומגיב אליהם לפני שהם הופכים למציאות. מתוך תפיסה זו גיבשנו באוניברסיטת רייכמן רפורמה רחבת היקף ופתחנו מספר תארים חדשים המותאמים לעולם החדש הזה".
"עם זאת, לצד הכשרת מומחי AI, חשוב לזכור שלא כל הסטודנטים יהפכו למפתחי אלגוריתמים. לאחרונה מתברר יותר ויותר כי מותר העובד האנושי על הבינה המלאכותית אינו רק בידע טכני, אלא ביכולת לקיים חשיבה רב-תחומית, חדשנית, יצירתית וביקורתית, וביכולת האג'ילית להסתגל לשינויים מהירים.
"לשם כך פותחה באוניברסיטת רייכמן 'תוכנית מח"ר' - התואר הרב-תחומי במדעי החברה שמאפשר לסטודנטים לבנות מסלול לימודים אישי וגמיש, המחבר בין עולמות ידע שונים ומטפח בדיוק את אותן יכולות של חיבור בין דיסציפלינות, למידה מתמשכת וחשיבה מורכבת, שהופכות להיות חיוניות בעולם העבודה החדש".
"אוניברסיטה ציכה להפוך למעבדה חיה"
(צילום: Shutterstock)
במשך שנים אמרו לצעירים ללמוד מדעי המחשב כדי להבטיח לעצמם עתיד כלכלי. האם העצה הזאת עדיין נכונה? כשכלי AI כבר כותבים קוד, מנתחים נתונים ומבצעים משימות תכנות מורכבות, האם תואר במדעי המחשב עדיין שווה את ההשקעה, או שהגיע הזמן לחשוב מחדש?
"אני עדיין חושבת שמדעי המחשב הוא תואר מצוין. אם בעבר אנשים למדו מדעי המחשב כדי ללמוד לכתוב קוד, היום הערך גדול הרבה יותר. מדובר בהבנת מערכות, פתרון בעיות מורכבות, לוגיקה, חשיבה חישובית ויכולת להוביל פיתוח טכנולוגי.
"ככל שכלי AI יודעים לכתוב יותר קוד, הערך של מי שמבין לעומק את המערכת, יודע להגדיר את הבעיה הנכונה ולבחון את איכות הפתרון רק גדל. לכן אני לא חושבת שמדעי המחשב מאבד מערכו, המציאו מחייבת אותנו ללמד מדעי המחשב אחרת. והאמת היא שזה נכון כמעט לכל דיסציפלינה היום".
אם היית יכולה לשנות מחר בבוקר דבר אחד באופן שבו האוניברסיטאות בישראל מכשירות סטודנטים לעולם העבודה, מה היית משנה?
"הייתי נותנת יותר מקום להתנסות מעשית ולפיתוח מיומנויות במהלך התואר, לצד הידע המקצועי. הסטודנטים צריכים ללמוד לא רק את העקרונות של התחום, אלא גם כיצד ליישם אותם, לבחון תוצרים ולהפעיל שיקול דעת בעבודה עם כלי AI.
"ברייכמן אנחנו משלבים שימוש ב-AI בתוך תחומי הלימוד עצמם, ולא רק בקורסים נפרדים, כדי שהסטודנטים יבינו כיצד הוא משפיע על המקצוע שהם לומדים. הקמנו גם חטיבת מיומנויות וכישורים, הכוללת בין היתר קורסים בחשיבה ביקורתית, ניתוח נתונים ותקשורת, ואנחנו מרחיבים את ההתנסות המעשית ואת שיתופי הפעולה עם התעשייה.
"במקביל, אנחנו מפתחים פלטפורמה וירטואלית שתאפשר לסטודנטים להתמודד עם משימות המדמות עבודה מקצועית ולבנות תיק עבודות במהלך הלימודים. המטרה היא לא לדחות את המפגש עם דרישות העבודה ליום שאחרי סיום התואר.
"נדרש גם מבנה לימודים גמיש יותר, שיאפשר לבוגרים לחזור ללמוד ולהתעדכן לאורך הקריירה. תואר צריך לספק בסיס מקצועי רחב, אבל גם לפתח את היכולת להמשיך ללמוד כשהכלים ודרכי העבודה משתנים".
