"יש מלחמה על עובדים בתחום ה-AI. ראיתי כבר הכול"

הביקוש ההיסטרי לעובדי בינה מלאכותית הזניק את השכר הממוצע בתחום ל-33 אלף שקל ■ בעולם המצב אפילו חמור יותר: חברות טכנולוגיה, סטארט-אפים, ממשלות ואפילו בנקים מנסים לפתות עובדים מהאקדמיה ואפילו להכשיר פיזיקאים או אסטרונומים

רובוט, אילוסטרציה / צילום: שאטרסטוק
רובוט, אילוסטרציה / צילום: שאטרסטוק

הבינה המלאכותית ניצבת בחזית המחקר הטכנולוגי העולמי בשנים האחרונות, והמגמה הזאת רק מתגברת: לא יהיה מוגזם לומר שהטכנולוגיות שמאפשרות לאלגוריתמים לנהוג ברכב, לזהות פנים, לזהות מועמדים מתאימים לעבודה ועוד, שיעצבו את עתיד האנושות בעשרות השנים הקרובות. כמעט לכל חברה טכנולוגית גדולה כיום יש פרויקט בינה מלאכותית, יותר ויותר סטארט-אפים משלבים אלגוריתמים כאלה בפיתוחיהם, וגם מוסדות מסורתיים כמו בנקים וחברות תרופות נכנסים למשחק. בחוד החנית של המחקר ניצבות רשתות הנוירונים העמוקות - אלגוריתמים ש"לומדים לבד" איך לפתור בעיות, לאחר שמאמנים אותם בעזרת דוגמאות רבות, ולא באמצעות סט חוקים מוגדר.

לצד החברות הפרטיות, גם ממשלות מזהות את חשיבות התחום מצטרפות למרוץ. ביולי הציבה סין יעד להיות המדינה המובילה בתחום עד 2030 ולבנות תעשייה בשווי 150 מיליארד דולר. היא כבר משקיעה מיליארדי דולרים בפרויקטים שונים. דרום קוריאה מקדישה קרוב למיליארד דולר לפיתוח התחום, וקנדה, שהיא כבר בית להרבה מהחוקרים המובילים בעולם, התחייבה להשקעה של 125 מיליון דולר. ארה"ב הוציאה מיליארד דולר ב-2015, וממשל טראמפ טוען שההוצאה עלתה ל-3 מיליארד ב-2017.

התקציבים האלה אינם מוקדשים רק למחקר: חלק לא קטן מהם יוצא על משכורות, ומשכורות גבוהות במיוחד. כיום, בישראל ובעולם, יש הרבה פחות מומחי בינה מלאכותית ממה שהשוק צריך: עיצוב מערכות בינה מלאכותית דורש יכולות מתמטיות וסטטיסטיות גבוהות, ידע מעמיק במדע נתונים - וכמובן, יכולת לתרגם את כל זה לאלגוריתמים מורכבים. בתחומים כמו מכוניות אוטונומיות, רובוטים או בריאות, דרוש גם ידע ספציפי. התוצאה היא שכל השחקנים מתחרים על אותם המוחות, ומוכנים לשלם עליהם מחיר גבוה. הרובוטים החכמים אולי יחליפו אותנו בעבודה יום אחד, אבל בינתיים מישהו צריך לפתח אותם.

מנסים להחזיר ישראלים מחו"ל

המשכורות בהייטק הישראלי תמיד היו מעוררות קנאה, אבל בתחום הבינה המלאכותית נראה שהן מרקיעות שחקים במיוחד. לפי אייל סולומון, מנכ"ל חברת ההשמה אתוסיה החוקרת את שוק העבודה בישראל, המשכורת הממוצעת של עובד בתחום הבינה המלאכותית היא 33 אלף שקל בחודש, כאשר השכר הממוצע של מהנדס הוא כ-27 אלף שקל. "יש גם אנשים שמרוויחים 48", אומר סולומון, "מהנדס ראייה ממוחשבת בכיר מרוויח 37-44 אלף שקל בחודש".

אייל סולומון, מנכ"ל אתוסיה, חברה להשמה / צילום: תמר מצפי
 אייל סולומון, מנכ"ל אתוסיה, חברה להשמה / צילום: תמר מצפי

להערכת אתוסיה, בישראל יש יותר מ-500 סטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית, וכ-30 חברות זרות בולטות מפעילות מרכזים בתחום. הפער בין הביקוש להיצע משמעותי. "למשרות הליבה - מומחים לראייה ממוחשבת, דיפ לרנינג ועיבוד תמונה - כרגע חסרים 420 אנשים. לאייש תפקיד כזה לוקח 9-10 שבועות. יש גם מצבים יותר קיצוניים של 15 שבועות, בעוד שגיוס איש פיתוח תוכנה לוקח 3-4 שבועות".

לדבריו, נדרשת יצירתיות רבה בגיוס העובדים. "זה לא שאנחנו ממיינים ואוטוטו נסגור את המשרות האלה. כולם מועסקים, ברמות שכר מאוד גבוהות. יש חוסר בשוק הזה". בין הפתרונות היצירתיים נמצאים ניסיונות להחזיר ישראלים מחו"ל, וגם להביא עובדים מסין או מאירופה, כשלדבריו אין עדיין סיפורי הצלחה. מן העבר השני גם בסין, למשל, מנסים לגייס ישראלים. "פתרון נוסף הוא להכשיר אנשים, לעשות הסבות וזה סיכון מסוים. שוכרים גם אנשים עם תואר שני. בגלל שהשוק במחסור, זה מה שיש. אם היה אפשר ברור שכולם היו מכוונים לדוקטורים אבל אנחנו לא במקום הזה בכלל".

עד כמה יש תחרות וניסיונות לפתות אנשים שכבר נמצאים במשרה כזו בארגון אחר?

"זו מלחמה, שכולם נמצאים בה. ראיתי כבר הכול. ראיתי חברה שהזמינה עובד לראיון והכינה לו כבר תג עובד. אמרו לו 'בוא תעלה לעבוד'. זה מאוד אגרסיבי. יש גם את הדברים הקלאסיים: מענקי חתימה, שכר מאוד גבוה, תוכניות תגמול כאלה ואחרות".

יש ניסיונות לגייס אנשי אקדמיה?

"ברור. אבל אנשי אקדמיה הם אנשי אקדמיה. כשלוקחים חוקר שכל עולמו זה מחקר, לחברת אי קומרס למשל, שיעשה שם משהו מבוסס בינה מלאכותית, אם הדברים זולגים מתחום המחקר לדברים יותר מימושיים, עסקיים, הצדדים לא מסתדרים יהיה תסכול, אכזבה, ואז יתחילו לחפש את האדם המתאים".

אני משערת שלענקיות הטכנולוגיה יש יותר מה להציע לעומת הסטארט-אפים?

"נכון. למרות שסטארט-אפ מציע אקוויטי וזה חלום, החברות הגדולות מאוד אלימות בשכר. נגיד שבסטארט-אפ משתכרים 28 אלף וגם אחוז מהחברה, כשמדובר בשכר של 45-48 זה משהו שקשה להתמודד איתו".

"גוגל משלמת לסופר סטארים"

כל זה נשמע מרשים, אבל המספרים הישראליים עדיין נמוכים לעומת מדינות אחרות בעולם. לפי בלומברג, מי שקיבל לאחרונה דוקטורט בלמידת מכונה ובמדעי נתונים יכול להשתכר יותר מ-300 אלף דולר לשנה. בניו יורק טיימס מעריכים שהדוקטורים הטריים, או מומחים בעלי כמה שנות ניסיון, יכולים להשתכר 300 עד 500 אלף דולר לשנה.

המשכורות קופצות כשמדובר במומחים המובילים בתחום. לפי הטיימס, החוקרים הבולטים בתחום הרוויחו מיליונים או עשרות מיליוני דולרים ב-4-5 שנים. קאי פו לי, שעמד בראש גוגל בסין, אמר בפורום הכלכלה העולמית בדאבוס כי "גוגל משלמת מיליון דולר לסופר סטארים האלה". בקרב המשפטי שלה מול אובר סביב פטנטים הקשורים למכונות אוטונומיות, חשפה אלפבית שאנתוני לבנדובסקי, ממובילי מחלקת המכוניות האוטונומיות שלה שעבר לאובר, הרוויח יותר מ-120 מיליון דולר תוך עשור.

המספרים האלה מייצגים את הקצה הגבוה של השכר בבינה המלאכותית, אך גם המהנדס הממוצע לא בדיוק סובל. לפי Paysa, המשכורת הממוצעת למהנדס בינה מלאכותית היא 172 אלף דולר בשנה. לפי Indeed.com, מהנדס למידת מכונה בסן פרנסיסקו מרוויח בממוצע 151 אלף דולר. ומה מבחינת העלות למעסיקים? הדוחות הפיננסיים של מעבדת הבינה המלאכותית DeepMind של אלפבית, שיצאו בשנה שעברה, העלו כי צוות בן 400 עובדים עלה לחברה 138 מיליון דולר - ממוצע של 345 אלף בשנה לעובד.

בסין, שבה המשכורת הממוצעת לאדם נמוכה משמעותית, יכולים בוגרי אוניברסיטאות מצטיינים לדרוש 47-94 אלף דולר בשנה, לפי אתר הגיוס 100offer.com. מובילי צוותים עם 3-5 שנות ניסיון יכולים להרוויח יותר מ-235 אלף דולר בשנה. ג'יאבו לו, פרופסור למדעי המחשב מאוניברסיטת רוצ'סטר שחקר את שוק ה-AI הסיני, אמר לבלומברג שחוקרים מובילים יכולים לקבל הצעות של 500 אלף דולר או יותר לשנה מחברות טכנולוגיה בארה"ב וחברות סיניות יציעו סכום כפול.

עד כמה המחסור העולמי בעובדים חמור? לפי דו"ח של הסטארט-אפ Element AI ממונטריאול, שמטמיע מערכות ללמידת מכונה בעסקים, כ-22 אלף מדעני מחשבים בעולם מסוגלים לבנות מערכות בינה מלאכותית, ומתוכם רק שלושת אלפים מחפשים עבודה, לעומת עשרת אלפים משרות פתוחות בתחום, בארה"ב לבדה.

המתודולוגיה של אלמנט לוקה בחסר ומתבססת רק על חיפוש בלינקדין אחר אנשים עם תארי דוקטורט רלוונטיים שהוצאו החל מ-2015, והזכירו בכישוריהם שפות תכנות מסוימות.

לעומת זאת טנסנט הולדינגס, ענקית האינטרנט הסינית, מעריכה שיש בעולם 200-300 אלף אנשים שחוקרים או עוסקים בבינה מלאכותית. לדברי אלמנט, טנסנט ספרו יותר מדי כותבי קוד שנוגעים בתחום, אך לא מסוגלים לספק את הדרישה למומחים שיפתחו אלגוריתמים ואפליקציות חדשים מאפס.

כך או כך, קיים מחסור בתעשייה והדרכים להתמודד עמו מגוונות. מלבד המשכורות, חברות כמו אינטל, פייסבוק וגוגל יוצרות תוכניות הכשרה פנימיות שמטרתן ללמד את עובדיהן טכניקות כמו למידה עמוקה. חברות ללא מטרות רווח כמו Fast.ai מציעות קורסים באינטרנט. חברות קטנות שלא יכולות להרשות לעצמן להציע משכורות גבוהות שוכרות פיזיקאים או אסטרונומים.

האקדמיה כמובן על הכוונת, וציידי ראשים נשלחים לוועידות אקדמיות. המאמצים שנושאים פרי מביאים לכך שהטובים והמבריקים עוזבים את האקדמיה ומספר הפרופסורים שיכולים ללמד את הטכנולוגיה יורד, מה שיחמיר את הבעיה בטווח הרחוק. אובר למשל העסיקה 40 אנשים מתוכנית הבינה המלאכותית של אוניברסיטת קרנגי מלון בפרויקט המכונית האוטונומית שלה. נטישת המוחות מהאקדמיה לתעשייה מתבטאת גם בכך ש-4 מחוקרי הבינה המלאכותית הטובים בסטנפורד ו-6 מתוך 20 פרופסורים לבינה מלאכותית באוניברסיטת וושינגטון עזבו או לקחו חופשה בשביל לעבוד עבור חברות חיצוניות.

"פונים אליי לפחות פעם בשבוע"

ד"ר רעות צרפתי, מומחית לעיבוד שפה טבעית מהאוניברסיטה הפתוחה, מרגישה היטב את השינוי. "כשנכנסתי לנושא לפני כעשור זה היה מאוד איזוטרי. היום הדרישה גוברת והולכת", היא אומרת, "הגיוס גדול בהרבה מכמות האנשים שיוצאים מהכשרה ברמת תואר שני".

צרפתי נתקלת בניסיונות רבים לגייס אותה לתעשייה, או את הסטודנטים שעמם היא עובדת, "פונים אליי לפחות פעם בשבוע לגיוס מדען ראשי בעיבוד שפה, בינה מלאכותית או למידה חישובית".

צרפתי מספרת על סטודנטים שסיימו תואר שני, דוקטורט או פוסט דוקטורט בתחום ועברו מיד לתעשייה. אך בניגוד למגמה בחו"ל, היא לא מכירה מקרים בארץ של אנשים שהשתלבו באקדמיה ועזבו אותה לאחר מכן לטובת התעשייה, אלא לכל היותר שילבו ייעוץ או משרה חלקית בחברה פרטית עם המחקר האקדמי. "בעבר אנשים שנשארו באקדמיה לדוקטורט נתפסו כלא מעודכנים. היום הרבה חברות מחפשות אנשים עם תארים גבוהים שלכלכו את הידיים במחקר", היא אומרת.

דר רעות צרפתי / צילום: גל חיים
 דר רעות צרפתי / צילום: גל חיים

אז למה המעבר של פרופסורים ואנשי סגל אקדמי לתעשייה לא קורה בארץ?

"אני יכולה להעיד על עצמי שבחרתי להשתלב באקדמיה כי אני חיה ונושמת מחקר. חברות שמנסות לגייס פרופסורים מנסות לייצר מעבדות עם חופש אקדמי, יכולת לעבוד עם סטודנטים ולהציג מאמרים בכנסים באופן שישתלב עם מטרות החברה. אולי הצעות כאלה לא נתפרו בארץ. כשפונים אליי כדי לגייס אותי או סטודנטים מבקשים שנעזוב את מעבדת המחקר", היא מסבירה.

צרפתי מתארת מספר פתרונות למחסור הנוכחי במומחים. "האוניברסיטאות נערכות לזה. באוניברסיטה הפתוחה אנחנו מייצרים התמחויות מוקדם יותר, בתואר הראשון והשני. נפתחו במספר אוניברסיטאות תוכניות למדעני נתונים, עיבוד שפה, בינה מלאכותית ועוד. יש אנשים שמכשירים את עצמם, באמצעות קורסים ברשת, פורומים, קבוצות פייסבוק, מיט-אפים. הם יכולים להיות מתמטיקאים, מדעני מחשב ואפילו להגיע ממדעי הרוח".

הקורסים ברשת והלמידה העצמית מספיקים?

"אנשים שיצליחו להכשיר את עצמם הם כאלה שיעשו פרויקטים וייצרו תיק עבודות כמו אמנים כדי להראות לחברות שהם יכולים להשתמש בטכנולוגיות כדי לפתור בעיה מעניינת. זה לא בלתי אפשרי, אבל מחקר באוניברסיטה מגיע לעומקים שצריך המון משמעת עצמית, זמן והתמדה כדי להגיע אליהם לבד".

את מאמינה שהפער בין הדרישה וההיצע ייסגר בקרוב בזכות הפתרונות הללו?

"אין ספק שהוא ייסגר, אבל לדברים האלה לוקח זמן. היינו תקופה ארוכה עם דרישה גדולה למתכנתים, והיום המדען הראשי מממן פרויקט של קודינג-בוטקאמפ, שמכשיר מתכנתים ודואג להשמה. הטכנולוגיה של מודלים סטטיסטים, אלגוריתם שלומד מהרבה דוגמאות כדי לנסות לחקות את החיזוי של אדם, נתפסה כמעט כמדע בדיוני. היום המצב שונה כי מי שלקח את ההימור מפגין יכולות מרשימות. מי שלא בתחום אולי לא מודע לקפיצה הזו. בנקודה שזה הופך לאינטרס לאומי המנוע של סגירת הפער יותר חזק. כרגע זה נסמך על דרישת השוק ובחירות של אינדיבידואלים".

למרות זאת, אחד היתרונות שיש לישראל בהכשרה לא פורמלית הוא כמובן צה"ל. צרפתי אומרת כי "יש יחידות שמתעסקות בבינה מלאכותית, בפרט כאלה שמפתחות אלגוריתמים כדי לעבור על המון מידע. למיטב ידיעתי ההכשרה היא עצמית ונעשית במסגרת האמצעים והזמן שהחיילים קיבלו מהצבא, אבל הם יוצאים עם ניסיון וידע שלא יסולא בפז. כמובן שחברות ישמחו לקחת אנשים עם ניסיון כזה בלי קשר להכשרה פורמלית".

עמית ביבאס, סמנכ"ל השיווק של חברת Optimove, שמסייעת לעסקים לייצר תקשורת עם לקוחותיהם תוך התבססות על למידת מכונה, מתאר את התחרות על מומחים בתחום כ"מלחמה קשה על טאלנטים. כל אדם בחברה שלנו בתחום הזה - ציידי ראשים מפה ועד הודעה חדשה מנסים לצוד אותו. יש גם מגייסים מהעולם שמציעים לעובדים לעשות רילוקיישן ומוכנים לשלם על הכול".

גם באופטימוב בחרו בפתרון של הכשרה בתוך החברה כדי להתמודד עם המחסור בשוק. "אם אתה לא יכול לקנות אותם, תגדל אותם", אומר ביבאס. "אנחנו מגייסים סטטיסטיקאים ומהנדסי תעשייה וניהול ובונים אותם כמדעני נתונים אין-האוס. יש לנו המון דאטה ואנחנו עושים בו שימוש יומיומי. הם באים עם ידע מתמטי, סטטיסטי, הנדסי, אנחנו מכשירים אותם בתחום הדיפ לרנינג. התפקיד הראשון או השני שלהם אחרי התואר הוא באופטימוב. מדען הנתונים הראשי אצלנו הוא מהנדס תעשייה וניהול שהעבודה הראשונה שלו אחרי התואר השני הייתה פה. הוא פיתח מחלקה וצוות שעושים את הדברים האלה".

אז הניסיון הוא לגייס ישירות מהאקדמיה?

"זה אחד הכלים הכי חזקים שלנו היום. יש פה ווין-ווין. אנחנו מצליחים לפתח לאנשים קריירה בתחום שטוב להם ומצד שני ברגע שאתה מפתח מישהו מקצועית הוא נאמן לחברה ואתה מעצב אותו ברוחה ולפי צרכיה. הרבה פעמים הם לא מתחילים במדרגות שכר משוגעות, למרות שהם מגיעים לשם".

כשהוא נשאל על המשכורות ביבאס משיב כי "אני מעדיף לא לנקוב במספרים, מדובר במשכורות יפות שגבוהות משמעותית מהשכר הממוצע והחציוני בישראל".

ובכל זאת כשזה מגיע לכשרון הנדיר ב-AI, אני משערת שענקיות טכנולוגיה יכולות להציע יותר.

"זה נכון לכמעט כל תפקיד. אנחנו לא אמזון שמגיעה לארץ ונותנת 50 אלף שקל מענק חתימה, עוד לפני שדיברנו על שכר. אבל אנחנו מייצרים סביבת עבודה שמצליחה להשאיר אצלנו אנשים לאורך זמן.

לומדים את מכונת הכסף
 לומדים את מכונת הכסף

גלובס טק:
רוצה להשאר מעודכן/ת בנושא?
הרשמה
הרישום נכשל
✓ הרישום בוצע בהצלחה!
צרו איתנו קשר *5988