חינוך, כישורים ובינה מלאכותית כך בונים את ההון האנושי של התעשייה והתשתיות בישראל

ש־TEFEN מלווה את התעשייה הישראלית מקרוב: מפעלי ייצור בפריפריה ובמרכז, תעשיות ביטחוניות, פארמה, כימיה, מזון ואנרגיה. לאורך השנים ליווינו אלפי מנהלים, מאות קווי ייצור, ועשרות אלפי עובדים – מהקו התפעולי ועד ההנהלה הבכירה.

היכרות כזו עם השטח מחדדת אמת אחת: האתגר הגדול ביותר של התעשייה כיום אינו טכנולוגי – אלא אנושי.

הדברים עלו בצורה חדה בפאנל שבו השתתפתי בוועידת תשתיות ותעשייה 12, שעסק בקשר בין חינוך, הון אנושי ועתיד התעשייה. שתי שאלות עמדו במרכז הדיון:

המחסור החמור בכוח אדם מיומן, והאופן שבו הבינה המלאכותית משנה את אופי המקצועות עצמם.

מחסור בעובדים מיומנים – חסם צמיחה לאומי

כיום חסרים בישראל למעלה מ־14 אלף עובדים מיומנים בתעשייה היצרנית: טכנאים, הנדסאים, מפעילי קווים, אנשי אחזקה, רתכים וחשמלאים. המחסור מורגש במיוחד בפריפריה – שם מרוכזת עיקר התעשייה – והוא חוצה כמעט כל ענף.

זהו אינו מחסור נקודתי, אלא תוצאה של מגמה ארוכת שנים:

החינוך התעשייתי נתפס כ”ברירת מחדל” ולא כבחירה אסטרטגית. צעירים אינם רואים במסלולים הטכנולוגיים אופק קריירה ברור, למרות שבפועל טכנאי או מפעיל CNC מנוסה משתכר כיום 14–17 אלף ₪, עם יציבות תעסוקתית גבוהה.

לצד זאת, קיים פער הולך וגדל בין תכני ההכשרה לבין המציאות במפעלים. חלק מהמסלולים עדיין מכשירים לעולם תעשייתי של אתמול, בעוד שבשטח פועלות מערכות

אוטומציה, רובוטיקה, בקרה מתקדמת ובינה מלאכותית.

והפער השלישי – אולי הקריטי מכולם – הוא היעדר רצף: אין חיבור מספק בין תיכון, הכשרה, צבא ותעסוקה. כל מערכת פועלת בנפרד, במקום כשרשרת אחת.

אוטומציה ובינה מלאכותית: לא איום – הזדמנות

הבינה המלאכותית כבר כאן, אך החדירה שלה לתעשייה הישראלית עדיין מוגבלת.

לפי דו"ח מכון מוזאיק (2025), מעל 70% מהמטלות בתעשייה ניתנות לאוטומציה, אך רק כ־20% מהמפעלים בישראל עושים שימוש משמעותי ב־AI. החסם המרכזי אינו הטכנולוגיה – אלא המחסור בכישורים.

נתון נוסף שממחיש זאת הוא צפיפות רובוטית: בישראל פועלים כ־46 רובוטים לכל 10,000 עובדים בתעשייה, לעומת 111 באירופה ומעל 300 בדרום קוריאה. יש כאן פוטנציאל עצום – אך מימושו תלוי באנשים.

המיכון אינו מבטל תפקידים, אלא משנה אותם. מפעיל קו נדרש כיום להבין נתונים, לזהות חריגות, לעבוד עם מערכות חכמות ולשתף פעולה עם IT, איכות ותחזוקה. זהו שדרוג של מקצועות הצווארון הכחול – פחות עבודה פיזית, יותר חשיבה, ניתוח וקבלת החלטות.

אילו כישורים חייבים להפוך לליבה?

מהניסיון המצטבר שלנו ב־TEFEN, שלושה סוגי כישורים חייבים לעמוד בלב החינוך וההכשרה התעשייתית:

1. אוריינות דאטה וחשיבה אנליטית

לא מדובר בהכשרת מתכנתים, אלא ביכולת להבין מדדים, לנתח תהליכים ולקבל החלטות מבוססות נתונים. דו"חות בינלאומיים מצביעים על כך שכישורי ניתוח מידע הם מהקריטיים ביותר בתעשייה בעשור הקרוב – גם בדרגי תפעול.

2. עבודה רב־תחומית ושיתוף פעולה

המפעל המודרני הוא מערכת אחת: ייצור, מערכות מידע, לוגיסטיקה ואחזקה מחוברים זה לזה. עובדים חייבים לדעת לעבוד בצוותים

מגוונים, לתקשר ולפתור בעיות יחד. כישורים שבעבר נחשבו “רכים” הפכו לדרישת סף.

3. יכולת למידה והסתגלות מתמשכת

לפי הערכות, כ־50% מהעובדים בתעשייה יעברו שינוי מהותי בתפקידם עד 2030. היכולת ללמוד כלים חדשים ולהסתגל לטכנולוגיות משתנות היא הכישור החשוב ביותר בעידן ה־AI.

מה העולם עושה – ומה אפשר ללמוד?

בגרמניה, מסלולי ההכשרה הדואליים כוללים כיוםAI יישומי, דאטה ותחזוקה חזויה כחלק מההכשרה הבסיסית של טכנאים והנדסאים.

בצרפת הוקמו Campus Industrie – מרכזי הכשרה בתוך אזורי תעשייה, עם ציוד אמיתי והכשרות לעובדים קיימים.

באיטליה פועלות אקדמיות ITS בפריפריה, עם מעל 80% השמה בתוך חצי שנה, בזכות חיבור עמוק בין תעשייה, חינוך ומדינה.

המכנה המשותף ברור: הכשרה קרובה לשטח, בשיתוף התעשייה, וממוקדת כישורים.

התרומה של TEFEN

TEFEN פועלת בצומת שבין אסטרטגיה, תפעול והון אנושי. אנו מסייעים למפעלים:

• להגדיר מחדש תפקידי עבודה בעידן של אוטומציה ו־AI
• לבנות מסלולי Upskilling ו־Reskilling בתוך הארגון
• לחבר בין חינוך, הכשרה ותעסוקה
• ולהטמיע מיכון ורובוטיקה באופן שמחזק עובדים ולא מחליף אותם

במיוחד בפריפריה, נדרש ליווי הוליסטי. כיום רמת הסבסוד הממשלתית להשקעות באוטומציה עומדת סביב 30%, והבירוקרטיה מורכבת. ללא ליווי מקצועי – מפעלים רבים מוותרים.

סיכום

זהו לא רק אתגר של תעשייה, אלא של חוסן לאומי.

בלי הון אנושי מיומן, לא נוכל לממש השקעות בתשתיות, לתמוך בתעשייה הביטחונית או

לשמור על תחרותיות.

דווקא עכשיו, כשהחשיבות של עצמאות תעשייתית ברורה לכולם – יש הזדמנות אמיתית לשנות כיוון.חינוך תעשייתי איכותי, כישורים עדכניים ושילוב חכם של בינה מלאכותית הם ה