כולם רוצים אנשי AI. אף אחד לא מסכים מה זה איש AI טוב.
אוקטובר 2026 · ענבל לוי חורש, מייסדת ומנכ"לית גיפטהד
דוח הגיוס של גיפטהד: הייטק בישראל 2026
חברות ההייטק בישראל מחפשות אנשי AI יותר מאי פעם. כל שבוע עולות עשרות משרות AI חדשות. ואז, כשקורות החיים מגיעים, הן פוסלות יותר מ-4 מכל 10 מועמדי AI עוד לפני ראיון ראשון. פי שניים מבשאר התפקידים.
זה לא רק מחסור בכוח אדם. זו בעיית הגדרה. החברות רוצות אנשי AI, אבל עדיין אין הסכמה על איך נראה גיוס AI טוב.
אנחנו רואות את זה בשטח כל יום. עכשיו יש לנו גם את המספרים.
הממצאים המרכזיים
ה-R&D השתלט על הגיוס. 90% מהגיוסים שסגרנו ב-2026 היו בתפקידי R&D. ב-2024 זה היה 54%.
מגייסים פחות, ובכירים יותר. 62% מהגיוסים ב-2026 היו לתפקידים בכירים: Senior, Staff, Lead וניהול. ב-2024 זה היה בערך שליש (35%).
בישראל מגייסים קצת יותר מהר מבעולם. כ-70 יום מפתיחת משרת טק ועד החתימה, מול חציון עולמי של 75 יום. בסך הכול, כשלושה חודשים עד היום הראשון בעבודה.
הרף עלה בתפקידי AI. ב-2026, 7 מכל 10 מועמדים ששלחנו הגיעו לראיון אצל הלקוח. ב-2025 זה היה 8 מכל 10. רוב הירידה מגיעה מתפקידי AI. בשאר התפקידים כמעט אין שינוי.
בתפקידי AI הגיוס נתקע. לקוחות פסלו 44% ממועמדי ה-AI כבר בשלב קורות החיים. בשאר התפקידים: 22%. פי שניים.
כל הנתונים של גיפטהד בדוח מבוססים על נתוני הגיוס שלנו בשנים 2022–2026. נתוני השוק לקוחים ממקורות פומביים, שמפורטים בסוף.
איך מדדנו
הדוח מתבסס על כמעט 200 גיוסים ויותר מ-20,000 מועמדים שפנינו אליהם, סיננו והצגנו ללקוחות בשנים 2022–2026. נתוני השוק מגיעים ממקורות פומביים, שמופיעים בסוף. כל הנתונים אנונימיים. אף לקוח או מועמד לא מוזכר בשמו.
רוב הלקוחות שלנו הם סטארטאפים וחברות טק בצמיחה, ולכן הנתונים שלנו נוטים לתפקידי R&D. המגמות אמיתיות, אבל האחוזים המדויקים משקפים את תמהיל הלקוחות שלנו ולא את השוק כולו. בגלל זה הצבנו את המספרים שלנו לצד נתונים לאומיים ועולמיים.
את מי גייסו חברות ההייטק ב-2026
ב-2026 הגיוס הצטמצם לפרופיל אחד: המהנדס הבכיר שיודע לעבוד לבד. כל השאר ירד.
2026 (ינואר–ספטמבר) | 2025 | 2024 | התפלגות הגיוסים של גיפטהד |
90% | 78% | 54% | R&D (פיתוח, דאטה, AI, הובלה טכנולוגית) |
7% | 4% | 43% | מכירות ושיווק |
3% | 18% | 3% | אחר (מוצר, עיצוב, תפעול, כספים) |
100% | 100% | 100% | סה"כ |
גם הבכירות עלתה באותו כיוון: תפקידים בכירים (Senior, Staff, Lead וניהול) היו 35% מהגיוסים שלנו ב-2024, 46% ב-2025 ו-62% ב-2026.
ה-R&D הפך כמעט לכל הגיוס. ב-2024 הוא היה בערך חצי מהגיוסים שלנו. ב-2026, 9 מכל 10.
אנחנו לא טוענות שה-AI לבד גרם לזה. נתוני השוק אומרים את אותו הדבר בזהירות רבה יותר: ההשפעה של ה-AI מורגשת בעיקר בשלב הגיוס, ופחות בפיטורים. כשחברה מחליטה אילו תפקידים אפשר לדחות, ה-R&D הוא האחרון שמחכה. אנחנו רואות את ההחלטות האלה מתקבלות בזמן אמת.
תפקיד ותיק, שם חדש. חברות בשלב מוקדם תמיד היו צריכות את המהנדס האחד שבונה את הגרסה הראשונה של הכול. ב-2026 התפקיד קיבל טייטל משלו: Founding Engineer היה בערך אחד מכל 10 גיוסים שלנו.
כמה זמן לוקח לגייס
רוב משרות הטק נסגרות תוך 6 עד 15 שבועות מהקיקאוף ועד החתימה, ואז עוברים עוד 2 עד 6 שבועות עד היום הראשון בעבודה. הזמן עד החתימה כמעט לא השתנה מאז 2024. ההמתנה ליום הראשון דווקא התארכה: מכ-3 שבועות ב-2024 לכ-4.5 שבועות ב-2026.
זה קצת יותר מהר מהקצב העולמי. לפי נתוני Ashby ל-2026, החציון מפתיחת משרה טכנית ועד הגיוס הראשון הוא 75 יום. אצלנו, ב-2026, כ-70.
זה המספר שמייסדים שוכחים כשהם מתכננים. בתוכנית הגיוס כתוב Q1. המהנדס החדש כותב קוד ב-Q2.
איפה בדיוק משרה תיפול בטווח הזה תלוי פחות בשוק ויותר בתפקיד עצמו: כמה הוא בכיר, וכמה הבריף ברור כבר מהיום הראשון.
התהליכים נעשו קשוחים יותר, בעיקר בתפקידי AI
ב-2026, 7 מכל 10 מועמדים ששלחנו הגיעו לראיון אצל הלקוח. ב-2025 זה היה 8 מכל 10. רוב הירידה מגיעה מתפקידי AI.
2025: יותר מועמדים לראיונות, החלטות מאוחרות יותר. חברות הכניסו יותר מועמדים לתהליך, ואמרו "לא" בשלב מאוחר יותר.
2026: הסינון הוקשח בתפקידי AI. הראיונות נשארו קשוחים כמו ב-2025, והסינון בשלב קורות החיים הוקשח בעיקר בתפקידי AI. בשאר התפקידים, שיעור המועמדים שהגיעו לראיון כמעט לא השתנה. וזה לא רק סינון יעיל יותר. אם זה היה המצב, יותר מהמועמדים שהגיעו לראיון היו מתקדמים בתהליך. בפועל קרה ההפך: ב-2025 כ-3 מכל 10 מרואיינים התקדמו, וב-2026 כ-1 מכל 4.
מהשטח: אותו תפקיד, אותו קצב, החלטות אחרות. לקוח אחד גייס לאותו תפקיד של מהנדס תוכנה בכיר ב-2025 וב-2026, עם אותו צורך גיוס בשתי השנים. בשתי השנים שלחנו לו בערך שני מועמדים בשבוע. ב-2025 גויס בערך אחד מכל 10 מועמדים ששלחנו: 11 גיוסים. בחצי הראשון של 2026: גיוס אחד מתוך 38 מועמדים. התפקיד לא השתנה, וגם הקצב לא. מה שהשתנה הוא הרף לגיוס. הוא עלה, בדיוק כמו בשוק כולו.
מה שלא השתנה: מועמדים אומרים כן. 3 מכל 4 הצעות עבודה התקבלו ב-2026. כשחברה כבר מחליטה, המועמד הנכון בדרך כלל לוקח את המשרה. צוואר הבקבוק הוא לא המועמד. הוא ההחלטה.
תפקידי AI: כאן הגיוס נתקע
בתפקידי AI, הלקוחות שלנו פסלו יותר מ-4 מכל 10 מועמדים עוד לפני שדיברו איתם. פי שניים מבשאר התפקידים.
כל שאר התפקידים | תפקידי AI | 2026, נתוני גיפטהד |
22% | 44% | מועמדים שנפסלו על סמך קורות חיים, לפני ראיון |
65% | 73% | מועמדים שענו "לא מעוניין/ת" (מתוך מי שהגיב) |
תפקידי AI: משרות שבהן בנייה או יישום של מודלי AI ו-machine learning הם לב העבודה, כמו AI Engineer, ML Researcher, Agentic AI Team Lead ו-Data Scientist. תפקידי פיתוח שרק משתמשים בכלי AI או ב-APIs נספרו בשאר התפקידים.
השוק אומר: אין מספיק אנשי AI
וזה נכון. רשות החדשנות ומוסד שמואל נאמן מצאו מחסור מיידי של כ-2,400 עובדים ברמת Talent ו-Top Talent בתפקידי ליבה ב-AI, בעיקר Data Scientists ו-Data Engineers. בעקבות זה הממשלה השיקה תוכנית להבאת מומחי AI לישראל.
והביקוש רחב. מוסד נאמן עוקב מדי שבוע אחרי מודעות דרושים ב-AI בלינקדאין ישראל: כ-67 מודעות חדשות למפתחי AI בשבוע, ו-3,601 מודעות מ-914 חברות שונות בשנה אחת.
הנתונים שלנו אומרים: זו גם בעיית הגדרה
וכאן החלק שנתוני המודעות לא רואים. על הנייר, הדרישות דווקא מתרככות: לפי מוסד נאמן, שיעור מודעות ה-AI שדורשות תואר שני ירד מ-13% ל-7% ביוני 2026. בפועל קורה ההפך. הלקוחות שלנו פסלו 44% ממועמדי ה-AI כבר בשלב קורות החיים.
חברות מרככות את תיאור המשרה, ואז מחמירות כשקורות החיים מגיעים. ככה זה נראה כשאין הסכמה על מה התפקיד בכלל.
גם הטייטלים מספרים את אותו סיפור. אותה עבודת AI מופיעה תחת עשרות שמות שונים: AI Engineer, Applied AI Engineer, LLM Engineer, Agentic AI Engineer, Machine Learning Engineer, Algorithm Engineer, Data Scientist, Forward-Deployed Engineer, MLOps Engineer, AI Platform Engineer. בחלק מהם יש AI בשם ובחלק אין. ושתי משרות עם אותו טייטל יכולות לתאר עבודה שונה לגמרי.
וזו לא בעיה ישראלית בלבד. לפי נתוני Ashby ל-2026, כששני מראיינים מדרגים את אותו מועמד, בכ-38% מהמקרים יש ביניהם פער, ובכמעט חצי מהפערים האלה אחד אומר כן והשני אומר לא. ולפי ה-Benchmarks של Gem ל-2026, Data Science היא המחלקה שצריכה הכי הרבה ראיונות לכל גיוס (38.5).
מחסור פותרים כשמוצאים עוד אנשים. בעיית הגדרה פותרים לפני שמתחילים לחפש.
ישראל מול העולם
בשני המדדים שאפשר באמת להשוות, הגיוס בהייטק הישראלי ב-2026 דומה לשוק העולמי.
גיפטהד, ישראל | עולמי (Ashby) | 2026 |
כ-70 יום | 75 יום | חציון הזמן מפתיחת משרת טק ועד הגיוס הראשון |
75% | 76% | שיעור קבלת הצעות, מועמדי טק שאותרו בפנייה יזומה |
הנתונים של Ashby מבוססים על 54 מיליון מועמדויות ו-93,000 משרות ברחבי העולם, מינואר 2021 ועד מרץ 2026. ובתמונה הרחבה: לפי Gem, 82% מכלל הצעות העבודה מתקבלות, השיעור הגבוה ביותר מאז 2021.
מה זה אומר אם אתם מגייסים עכשיו
1. תגדירו את העבודה ואת ההחלטה לפני שפותחים את המשרה. לא את הטייטל, את העבודה: מה האדם הזה יעשה בפועל? אחר כך תחליטו איך בודקים את זה, מי מראיין, למי המילה האחרונה, ואיך הצוות מתכנס להחלטה אחת.
למה זה כל כך קשה עכשיו? כי השימוש ב-AI בעבודה עדיין חדש. בכל קורות חיים כתוב "עובד עם AI", אבל עדיין אין סטנדרט למה זה שימוש טוב ואיך בודקים אותו. כל מראיין מתכוון למשהו אחר כשהוא אומר "ניסיון ב-AI", וגם כל מועמד, לפי החברה שממנה הוא מגיע. כשה-CTO, ראש הצוות והמייסד מדמיינים כל אחד גיוס אחר, כל מועמד ייכשל במבחן של מישהו. ככה יותר מ-4 מכל 10 קורות חיים נפסלים עוד לפני שמישהו דיבר עם המועמד.
ותזכרו: לא בהכרח יש טייטל אחד שמתאים. ייתכן שהאדם הנכון מעולם לא עשה בדיוק את העבודה הזאת. תהיו יצירתיים בראיונות, ותחפשו את מי שיכול לעשות את העבודה טוב, לא את מי שיש לו את השורה המתאימה בקורות החיים.
2. תתכננו לפי היום הראשון, לא לפי החתימה. כשלושה חודשים מהקיקאוף ועד שיש אדם ליד השולחן. אם ה-roadmap צריך אותו ב-Q2, החיפוש מתחיל ב-Q1.
3. בכיר זו יכולת, לא טייטל. כולם רודפים עכשיו אחרי אותו טייטל "בכיר". מה שאתם באמת צריכים זו היכולת: לקחת בעלות על בעיה מקצה לקצה, לעבוד בלי שיחזיקו לך את היד, לקבל החלטות טובות. יש מהנדסים שכבר עושים את זה בלי הטייטל. תבדקו את היכולת, לא את הטייטל או את שנות הניסיון, ושוק הרבה יותר רחב ייפתח בפניכם.
4. כותרות על פיטורים הן לא שוק גיוס. יותר מחפשי עבודה לא אומר שקל יותר לגייס. ב-2026 יותר אנשים בישראל מחפשים עבודה בהייטק, ובכל זאת החברות נעשו סלקטיביות יותר, בעיקר בתפקידי AI. האנשים שאתם רוצים הם לא אלה שמחפשים.
החברות שסוגרות משרות AI הכי מהר הן לא אלה עם התקציב הגדול. הן אלה שידעו מה הן מחפשות עוד לפני שהתחילו.
על גיפטהד
גיפטהד היא חברת השמה בוטיק להייטק. אנחנו מביאות מועמדים חזקים ומדויקים, ובונות לכל לקוח את מודל הגיוס והמחיר שמתאימים לו. ה-AI עושה אצלנו את העבודה הכבדה, כדי שאנחנו נתעסק במה שחשוב באמת: האנשים.
נוסדה ב-2019 על ידי ענבל לוי חורש. משרדים בישראל, בארה"ב ובקפריסין. gifthead.net
מקורות
Ashby — Recruiting Operations Benchmarks, 2026 Talent Trends Report (זמן עד גיוס ראשון, קבלת הצעות לפי מקור, הסכמה בין מראיינים)
Gem — 2026 Recruiting Benchmarks Report (קבלת הצעות, ראיונות לגיוס לפי מחלקה)
רשות החדשנות — Attracting Top AI Talent (המחסור באנשי AI, יחד עם מוסד שמואל נאמן)
רשות החדשנות — Human Capital in Tech, H1 2026 (גיוסים, פיטורים והשפעת ה-AI על הגיוס)
מוסד שמואל נאמן — Trends in Demand for AI Developers in Israel, July 2026 (מודעות דרושים ב-AI בלינקדאין ישראל)
כלכליסט — Why AI's greatest challenge isn't chips, but people (רשות החדשנות על דרישות הגיוס ב-AI)
Comments