כבר יותר מ-7 שנים (עוד מימיה של חברת limi) אנחנו מבצעות סקירת תעשייה נרחבת, עם הזמן והטכנולוגיה יצרנו דשבורד חתיך וחכם לשימושם.
למה? כדי לקדם למידה שבאמת יוצרת אימפקט ע"י קבלת החלטות מבוססות דאטה בארגונים בישראל (ו… כי אנחנו חננות:)
למה? כי לפי מחקרים רבים למידה מוכחת כשפיעה לטובה על פרודקטיביות, שימור וגיוס עובדים ואפילו על התוצאות העסקיות חוץ מזה שלמידה ממוקדת מכינה באופן מתמיד את העובדים והארגון לעתיד ולשינויים שהוא מביא איתו.
על היצירה:
- מיה אלמקייס – יועצת בכירה ללמידה בארגונים שמנצחת על הסקירה הזו כבר כמה שנים טובות
- דנה ארנון-פרי – ה-מומחית לדאטה סטוריטלינג שמקפיצה את הנתונים לגבהים של תובנות ואפילו סיפור קוהרנטי
- רינתיה ברוכים לוין – אנוכי 🙂 חוקרת ומרצה על התפתחות ולמידה בשוק העבודה שייסדה את הסקירה הזו לפני מלא שנים
הדשבורד (לינק בסוף) מרכז את כל הדאטה שנצבר בשנים האחרונות +
ניתוח הדאטה מהסקר האחרון שבוצע בתחילת 2026 – ענו עליו למעלה מ-100 ארגונים ממגוון מייצג של המשק הישראלי.
5 תובנות מרכזיות
בדשבורד קל לחפש את הנתונים ובדיוק בשביל זה הרמנו אותו, אבל בתכל'ס הסיפור המעניין של נמצא דווקא בין המספרים.
אז הנה התובנות המרכזיות שעולות מהנתונים (ובגדול גם מהשטח):
- ה־AI כבר נמצא בכל מקום, אבל עדיין לא מנוהל כמערכת ארגונית
95% מאנשי הלמידה מדווחים על שימוש אישי ב־AI. אבללל שרק 27% מהארגונים מספקים רישיונות לכלל העובדים, ו־28% מספקים רישיונות חלקיים. במילים אחרות: האנשים כבר אימצו את הטכנולוגיה, אבל ארגונים עדיין מדביק את הקצב.
זה לא רק פער טכנולוגי – זה פער של מדיניות, אבטחת מידע, מיומנויות ושיטות עבודה.
מילה מאיתנו – הפער מזמן הזדמנות גדולה בפני יחידות הלמידה: לעבור מהדרכות נקודתיות על כלי AI להובלת תהליך ארגוני מוסדר של הגדרת שימושים, פיתוח כשירויות, התנסות בטוחה והטמעה בתוך תהליכי העבודה.
דהיינו, השאלה כבר היא לא האם העובדים ישתמשו ב־AI, אלא מי יעזור להם להשתמש בו באופן שמייצר ערך אמיתי לארגון.
- יש יותר חשיבה אסטרטגית, עם זאת המדידה עוד מאחור
כשני שלישים מהארגונים מדווחים על אסטרטגיית למידה מוגדרת, והחיבור ליעדים ולאסטרטגיה הארגונית מקבל ציון גבוה של 4 מתוך 5. גם שותפויות פנים־ארגוניות נתפסות כחוזקה משמעותית.
אבל שבוחנים איך בפועל מודדים את התוצאות, סופרייז סופרייז התמונה מורכבת יותר. 76% מודדים שביעות רצון (אפילו כבר קירקפטריק יודע שזה לא אימפקט…) ורק 15% מודדים ROI – פער ע נ ק בין המדד הנפוץ ביותר לבין מדידת התשואה על ההשקעה, שבשורה התחתונה זה אחד הנתונים הכי קריטיים להנהלות.
נכון שלא כל תהליך למידה חייב להוכיח ROI, אבל כל פעילות משמעותית צריכה להתחיל בשאלה: איזה שינוי אמור לקרות בעקבותיה? שינוי בביצוע, בזמן עבודה, באיכות, בשימור עובדים, במכירות או במדד ארגוני אחר כדי שמשאבים מושקעים יתקבלו באופן משמעותי יותר חזרה.
מילה מאיתנו – אפשר להתחיל ב־KPI אחד משמעותי לכל מהלך מרכזי שקריטי לארגון ולדבר עליו בשפה שההנהלה מבינה.
- הלמידה עוברת מהכיתה אל תוך העבודה
התחומים הנפוצים עליהם אנחנו יוצרים הכי הרבה תהליכי למידה עדיין כוללים כניסת עובדים לתפקיד, אוריינטציה ושיפור הביצועים בתפקיד.
עם זאת, העליות המעניינות ביותר נמצאות בלמידה במסגרת פרויקטים ארגוניים, בלמידה בסביבת העבודה השוטפת, בניהול ידע ובתקשורת פנים־ארגונית.
זו לא רק תוספת של עוד תחומי אחריות, יש כאן ממש שינוי בתפיסת המקצוע, בטח עם הטמעת ה-AI.
יחידת הלמידה נדרשת לחבר בין ידע, עבודה, מנהלים, קהילות, תקשורת וטכנולוגיה ובגדול ליצור סביבה שבה אנשים יכולים ללמוד תוך כדי פתרון בעיות אמיתיות.
במובן הזה, הערך עובר בהדרגה מהפקת תוכן לעיצוב מערכות שמאפשרות ביצועים ולמידה מתמשכת. להערכתנו זה רק ילך ויגבר.
- יש שונות גדולה באופן ההשקעה בלמידה בארגונים
ההשקעה הממוצעת לעובד עלתה ל־2,126 ש״ח, עלייה רצינית לעומת השנה הקודמת. גם זמן הלמידה עלה מעט ועומד על כ־73 שעות למידה בשנה.
הנתונים האלו טריקיים – מורכב למדוד זמן למידה באופן פורמלי (עיין ערך התובנה הקודמת) ומאידך כולם צריכים ללמוד, בדגש על AI.
בנוסף, ההשקעה בלמידה משתנה מאודדד בין ארגונים, למשל: כ-19% דיווחו על עלייה בתקציב, 15% על ירידה ו־40% על תקציב דומה, בעוד 25% כלל לא ידעו מה מצבו. גם ההשקעה לעובד נעה בטווח רחב – מכ־100 ועד 3,500 ש״ח בשנה. אגב, גם השנה אנחנו לא על הדאטה – יותר ממחצית מהמשיבים לא סיפקו נתון כלל. לכן כדי להבין האם הארגון באמת משקיע בלמידה סביב הנתונים האלו, כדאי להשוות את עצמנו לארגונים דומים בגודל ובמגזר – ובעיקר לבדוק מה ההשקעה מצליחה לייצר, ולא רק כמה כסף ושעות הוקצו לה.
- אנשי הלמידה אוהבים את המקצוע ועדיין נאבקים על מקומם (שחקו אותה מופתעים…)
רמת שביעות הרצון מהמקצוע גבוהה מאוד: 4.3 מתוך 5, ו־88% מהמשיבים מגדירים את עצמם מרוצים.
הדבר שהכי משמחה אותנו הוא היכולת להשפיע על אנשים ועל ארגונים.
עם זאת כ-1/3 מוטרדים ממיצוב יחידת הלמידה ומהיכולת להוכיח אימפקט עסקי. חוץ מזה אנחנו כמובן מוטרדים מעומס ומחסור בזמן ובמשאבים, ואיך לא… מהצורך להתמודד עם AI ועם שינויים טכנולוגיים מהירים.
כלומר, אנשי הלמידה לא מטילים ספק בערך של המקצוע, הם מתקשים לגרום לארגון להכיר בערך הזה.
מילה מאיתנו על מצע פרסומת לא סמויה בכלל: בדיוק את זה אנחנו מלמדות בתוכנית לניהול למידה באונ' ת"א, זה ועוד מלא דברים קריטיים אחרים:)
הנתונים המרכזיים
AI וטכנולוגיה
- 95% מאנשי הלמידה משתמשים באופן אישי ב־AI
- ברמה הארגונית: 34% מפעילים מודל מקומי, 27% מספקים רישיונות לכלל העובדים, 28% מספקים רישיונות חלקיים ו־10% עדיין לא משתמשים
♣ הלם הלם הלם – כמעט 60% מהארגונים משתמשים בווטסאפ לצרכי למידה
תקציב וזמן למידה
- התקציב הממוצע לעובד עומד על 2,126 ש״ח בשנה
- תקציב הלמידה הארגוני הממוצע עומד על 1,641,708 ש״ח
- עובד מקבל בממוצע כ-73 שעות למידה בשנה, שהן כ־9 ימי למידה
♣ שימו לב שיש שונות גדולה בין ארגונים וענפים
אסטרטגיה ומדידה
- 57% מיחידות הלמידה ממוקמות תחת משאבי אנוש ו־26% תחת ההנהלה הבכירה
- תפיסת ההנהלה את הלמידה כמנוע צמיחה – 3.8 מתוך 5
- אג׳יליות יחידת הלמידה – 3.8 מתוך 5
♣ קבלת החלטות מבוססת דאטה – רק 3.1 מתוך 5
שכר
- השכר החודשי הממוצע בתחום הוא 20,636 ש״ח
- השכר החציוני הוא 19,000 ש״ח
♣ שביעות הרצון מהשכר היא 3.3 מתוך 5
על העולם ועלינו
בהשוואה לבנצ׳מרקים הבינלאומיים, התמונה האסטרטגית דומה: AI ופיתוח מיומנויות הפכו למוקדי העל של יחידות הלמידה, אך התקציבים והכשירות אינם מדביקים את השינוי – רק כשליש מרגישות מוכנות לעתיד.
לגבי הנתונים היבשים – בישראל מדווחים על הרבה יותר שעות למידה לעובד אך על השקעה נמוכה יותר. חשוב לציין שהגדרות המדידה והמדגמים לא ממש זהים, אבל זו כן מגמה שכבר שנים שומרת על עקביות.
מקווה שכמו תמיד הנתונים יהיו לכם.ן לעזר ממשי בקידום העשייה והאימפקט
לדשבורד לחצו כאן (פתחו מהמחשב)