עד לפני זמן לא רב, מי שרצה להיכנס להייטק ידע פחות או יותר מה עליו ללמוד: פיתוח תוכנה, ניתוח מערכות, סייבר, דאטה. אחר כך באה הבינה המלאכותית ושיבשה גם את המפה הזו. היא לא ביטלה את המקצועות הישנים, אבל היא שינתה את הדרך שבה עובדים בהם. מתכנת כבר לא נדרש רק לדעת לכתוב קוד. אנליסט כבר לא יכול להסתפק באקסלים, שאילתות ודשבורדים. מנהל מוצר שלא מבין איך משלבים כלי AI בתהליך האפיון והפיתוח, ומנהל שלא יודע לשאול מה הבינה המלאכותית יכולה לעשות עבור מחלקת הכספים, Legal, משאבי האנוש, מכירות או השירות, עלולים להישאר מאחור.
זו נקודת המוצא שממנה בנתה הקריה האקדמית אונו את מסלולי הלימוד החדשים שלה בבית הספר לטכנולוגיה ומדעים. לא עוד קורס AI כקישוט בסוף התואר, אלא ניסיון להכניס את השינוי אל תוך מבנה ההכשרה עצמו: במדעי המחשב, במערכות מידע, במנהל עסקים עם התמחות במערכות מידע ויישומי בינה מלאכותית, ובהסמכות מקצועיות שמיועדות לחבר את הלימודים אל שוק העבודה. התוכניות במסלולים מדגישות שילוב בין ידע אקדמי, פרקטיקה, פרויקטי גמר, תעודות מקצועיות, דאטה, סייבר, פיתוח מאובטח וכלי AI לאורך הלימודים.
AI נכנס לתואר
ערן לסר, מנהל תוכניות ההסמכה המקצועיות בבית הספר לטכנולוגיה ומדעים באונו, מגיע אל המהלך הזה אחרי יותר מ-25 שנה בתחום ההכשרה הטכנולוגית והתעסוקה. "בעבר ייסדתי את ג'ון ברייס", הוא אומר, "והיום, מעבר לתפקיד שלי באונו, אני מעורב בהקמה של מרכזי הדרכה טכנולוגיים ברחבי העולם. אנחנו רואים מה קורה בתעשייה העולמית. יש מעבר מאוד ברור: אי אפשר היום להכשיר דאטה אנליסט בלי AI. אי אפשר להכשיר אנשים לעולם העבודה החדש כאילו הבינה המלאכותית היא עוד כלי צדדי. לכן הכנסנו את זה לתוך לימודי התואר".
לדבריו, המהלך של אונו נשען על הבחנה בין שני סוגים של צרכים. הראשון הוא הצורך באנשי פיתוח וטכנולוגיה שיודעים לעבוד בעולם שבו AI, סייבר ודאטה מחוברים זה לזה. השני הוא הצורך באנשי ארגון, לא בהכרח מתכנתים, שמסוגלים להבין איפה הבינה המלאכותית יכולה לשנות תהליך עסקי, איך בוחרים שימוש נכון, איך בונים פיילוט ואיך מטמיעים פתרון בלי להפוך את הארגון לשדה ניסויים.
"המטרה שלנו היא שהבוגרים שלנו ישתלבו בתעשיית ההייטק הישראלית", אומר לסר. "אנחנו קשובים למה שקורה בשוק, והתאמנו את התוכניות ל-AI. עשינו שני דברים. מצד אחד, יש את התואר המדעי במערכות מידע, שמיועד להכשיר אנשי תוכנה בעולמות שבהם הסייבר והבינה המלאכותית נפגשים. אנחנו מלמדים להיות מפתחים בסביבת AI, והמטרה היא לייצר ג'וניורים שכבר מהיום הראשון בארגון יוכלו לעזור במהפכת ה-AI".
כאן טמון, מבחינתו, היתרון הגדול: לא עוד עובד שלמד תכנות "רגיל" ואז נדרש להשלים את הפער, אלא בוגר שהתרגל לחשוב עם כלי AI כחלק טבעי מסביבת העבודה. "זה הבדל תהומי", אומר לסר, "בין אנשים שלומדים לפתח בכלי AI מהיום הראשון לבין אנשים שעברו הסבה. אנחנו מאמינים שיהיה להם ביקוש גדול בארגונים שרוצים לשדרג את עצמם".
הג'וניורים החדשים
התואר במערכות מידע בנוי סביב הכשרה בפיתוח Full Stack, פיתוח מאובטח, סייבר ודאטה, עם התמחות בשנה השלישית בעולמות Data Science או Cyber Security. בין התפקידים שאליהם מכוונת התוכנית מופיעים מפתח Full Stack מאובטח, DevSecOps Engineer, מומחי Application Security, אנליסטים ואנשי דאטה, ומנהלי פרויקטים טכנולוגיים. אין זה רק שינוי בשמות הקורסים. הרעיון הוא להכשיר בוגרים שמבינים שמערכת טכנולוגית אינה מסתיימת בקוד: היא כוללת נתונים, אבטחה, שימושיות, רגולציה, צרכים עסקיים וסיכונים.
לצד המסלול המדעי, באונו מציעים גם תואר ראשון במנהל עסקים עם התמחות במערכות מידע ויישומי בינה מלאכותית AI. זהו מסלול שמכוון לאוכלוסייה רחבה יותר: צעירים שרוצים להיכנס להייטק אבל לא בטוחים שהם רוצים או יכולים להיות מפתחים; עובדים שמבינים שהארגון שלהם משתנה; ואנשים שמחפשים נקודת כניסה מעשית לתעשיית ההיי טק.
"היינו הראשונים שפנינו למל"ג ושינינו את שם התואר כך שיכלול מערכות מידע ויישומי AI ", אומר לסר. "עשינו שינוי של כל התכנים, כך שהבוגר שלנו יוכל לתמוך בהכנסת AI לארגונים - לא מהצד של הפיתוח, אלא מהצד של המחלקות העסקיות: HR, כספים, Legal, תפעול, שירות שיווק ומכירות. אדם כזה צריך להיות מסוגל לשבת בהנהלה, לנתח את צורכי ה-AI של הארגון, ולהוביל יישום של פתרונות, אוטומציות ו- vibe coding במקומות הנכונים".
שם המקצוע שאותו ממסגרת הקריה האקדמית אונו, הוא "מיישם AI ארגוני". לסר אומר זאת בפשטות: "כבר היום יש לנו רשימה ארוכה של ארגונים שמחכים לבוגרים שלנו ועוד בזמן היותם סטודנטים - למשרות סטודנט ולהתמחות".
לא רק לדעת פרומפט
ההכשרה הזו כוללת אשכול ייעודי למיישם בינה מלאכותית ארגוני: זיהוי צורך עסקי, בחירת Use Case, תכנון פתרון AI, בניית פיילוט ראשוני, שינוי תהליכים והטמעה בארגון. לצד זאת משולבות תעודות נוספות בתחומי ניתוח נתונים, ניהול מוצר, יישום SAP ERP, יישום CRM, ניהול SOC ויישום הגנת סייבר.
הנקודה הזו חשובה משום שהיא נוגעת לאחת השאלות הבוערות בשוק העבודה: האם AI יחליף עובדים, או ישנה את סוג העובדים שארגונים מחפשים? אחד מבכירי התעשיה, אמר זה מכבר: "ה-AI אינו מחליף עובדים, אבל עובד בקיא בשימוש ב-AI יחליף עובד שאינו בקיא". זו אולי קלישאה בהתהוות, אבל מאחוריה מסתתרת אמת מקצועית: ארגונים אינם מחפשים רק מי שיודע להקליד פרומפט. הם מחפשים מי שמבין מה לשאול, איך לבדוק את התשובה, איפה הסיכון, ואיך הופכים כלי חדש לתהליך עבודה אמיתי.
ראש בית הספר לטכנולוגיה ומדעים, פרופ' ציפי הרט, מתארת את ההבחנה הזו: "כולם יודעים לבקש מה-AI את התוצר הראשוני, אבל בולטים אלו שמבינים את החסרונות והיתרונות של התוצר ומסוגלים לשפר אותו באופן יצירתי ושונה מכל האחרים". זו בדיוק ההבחנה בין שימוש חובבני בכלי לבין מיומנות מקצועית. לא מי שיודע ללחוץ על כפתור, אלא מי שיודע להפעיל שיקול דעת.
לסר מתאר זאת גם מהזווית של הסטודנטים עצמם. "הרבה פעמים אנחנו רואים חבר'ה שמגיעים אלינו ואין להם מושג מדויק מה הם רוצים", הוא אומר. "הם רוצים להיכנס להייטק, כי הם יודעים שמרוויחים שם יותר. אנחנו מאפשרים להם נקודת כניסה נוחה. הם מקבלים תעודות הסמכה מקצועיות מעבר לתואר במנהל עסקים, ויכולים במהלך הלימודים להבין מה מעניין אותם יותר: דאטה, מוצר, סייבר או יישום AI בארגון".
מאחורי השפה האקדמית מסתתרת כאן ההבנה ששוק העבודה הטכנולוגי נעשה פחות ליניארי. אדם יכול להתחיל כמנתח נתונים, לעבור לניהול מוצר, להשתלב ביישום מערכות, או להפוך לאיש AI ארגוני שמוביל תהליכים פנימיים. על כן, ההכשרה לא יכולה להיות צרה מדי. היא צריכה לתת בסיס, התנסות, תעודות, פרויקטים ובעיקר יכולת תנועה בין תחומים.
האם זה יפתור את כל בעיות הכניסה להייטק? בוודאי שלא. השוק תחרותי, תפקידי ג'וניור עדיין קשים להשגה, ו-AI עצמו מעלה את הרף. אבל דווקא משום כך, ההכשרה משתנה. מי שייכנס לשוק העבודה בשנים הקרובות לא יוכל להסתפק במשפט "למדתי תואר". הוא יצטרך להראות מה הוא יודע לעשות, באילו כלים הוא שולט, איזה פרויקט בנה, ואיך הוא חושב על בעיה עסקית או טכנולוגית.
במובן הזה, המהלך של אונו משקף שינוי רחב יותר באקדמיה היישומית: פחות הפרדה בין תואר לבין מקצוע, יותר חיבור בין כיתה, תעשייה וכלים עכשוויים. לסר מסכם זאת כך: "מה שבנינו באונו הינם מספר תארים שנועדו לתמוך במהפכת הבינה המלאכותית. אנחנו לא מתייחסים לבינה המלאכותית כאל תוספת. מבחינתנו, זה כבר חלק מהמקצוע עצמו".