אם ב-2021 נראה הרעיון למדידת תפוקה של עובדים מהבית כפתרון זמני לעבודה מהבית, הרי שכיום מדובר בסטנדרט עסקי שמבדל את הארגונים הצומחים מהארגונים הקופאים.

האם שוק העבודה הישראלי מוכן להיפרד משעון הנוכחות:

בעשור האחרון עברו שוקי העבודה בעולם טרנספורמציה ממודל של מדידת נוכחות פיזית למודל של מדידת תרומה מדידה לארגון.

במדינות המערב המעבר לניהול מבוסס תוצאות כבר הפך לנורמה. בישראל, לעומת זאת, התמונה מורכבת יותר.

בשוק העבודה הישראלי ניתן למצוא שילוב של חדשנות טכנולוגית (שמאפשרת מדידת תוצאות) עם תרבות ניהולית שמתקשה לעיתים לשחרר את הצורך בפיקוח ישיר.

מדידת העובד במדינות המערב (אירופה וצפון אמריקה):

ממחקר של גרטנר עולה, כי כ-75% מהארגונים במדינות ה-OECD (שיכולים להעסיק עובדים מהבית) עברו למודל הערכה המבוסס ברובו על תפוקות.

במדינות כמו הולנד, דנמרק ובריטניה, כ-60% מהחברות הטמיעו מערכות בינה מלאכותית המודדות עמידה ביעדים ולא שעות עבודה.

מדידת העובדים בישראל:

ממחקר של דלויט ישראל עולה, כי המעבר אינו אחיד. בעוד שבתעשיות ההייטק והשירותים הפיננסיים כ-85% מהעובדים נמדדים לפי הישגים, בתעשיות המסורתיות ובמגזר הציבורי עדיין יותר מ-60% מהעובדים כפופים לדיווח שעות קשיח.

הפער נובע ממגבלות רגולטוריות של דיני העבודה בישראל כמו גם מתרבות הניהול הישראלית המקדשת זמינות גבוהה של העובדים רוב שעות היממה.

העדפות עובדים – הפער התרבותי:

התשובה לשאלה האם העובדים באמת מעדיפים להימדד לפי תפוקה, תלויה בגיאוגרפיה ובגיל.

העובד המערבי: ממחקר של מקינזי עולה, כי כ-80% מהעובדים במדינות מערביות מעדיפים להימדד על פי תפוקה.

מדידה כזאת מעניקה להם גמישות. הם רואים בשעון הנוכחות מנגנון מיושן הפוגע באוטונומיה שלהם.

העובד הישראלי: ממחקר של מכון גאלופ עולה, כי בישראל ניתן לראות מגמה מעניינת.

בעוד שכ-70 אחוזים מעובדי דור ה-Z ודור המילניום בישראל דורשים להימדד על פי תפוקה, עובדים ותיקים יותר בישראל לעיתים חוששים ממדידה כזאת.

הסיבה לכך היא, החשש שמדידת תפוקה תוביל למכסות עבודה בלתי נגמרות ולזליגה של העבודה לכל שעות היממה.

בישראל, שעון הנוכחות נתפס לעיתים דווקא כמגן שתוחם את יום העבודה.

הבינה המלאכותית כגשר למדידה אובייקטיבית:

הקושי המרכזי במדידת העובד על פי תפוקה ותוצאות הוא האובייקטיביות. איך מודדים יצירתיות או יכולת פתרון בעיות. כאן נכנסת לתמונה הבינה המלאכותית.

להלן 2 דרכים בהן הבינה המלאכותית יכולה למדוד תוצאות:

1 מדידת דינמית של תרומת העובד:

מערכות הבינה המלאכותית מנתחות את התרומה הסגולית של העובד לפרויקט (למשל: סגירת עסקאות מורכבות, פתרון בעיות, שביעות רצון לקוחות וכדומה) ומייצרות ציון אימפקט חודשי.

2 נטרול הטיות:

הבינה המלאכותית מסייעת למנהלים ישראלים להתגבר על הטיית הקירבה (ההטיה כתוצאה מהנטייה להעריך יותר את מי שיושב לידם במשרד) ולהתמקד בנתונים היבשים של ההישגים.

בשורה התחתונה, העולם נע לכיוון של כלכלת תוצאות. ישראל, כאומת הייטק, נמצאת בחזית הטכנולוגית, אבל עליה להשלים את הפער התרבותי-ניהולי.

ממחקר של PwC עולה, כי ארגונים שישכילו לעבור למדידת תפוקה ותוצאות תוך שמירה על רווחת העובד, יראו השנה (2026) עלייה של כ-20% בשימור טלנטים.

האתגר של מנהלי משאבי האנוש בנושא זה, הוא להפוך את המדידה מכלי של שליטה בעובד לכלי של העצמת העובד.

The post מדידת העובד ע"פ שעות או ע"פ תוצאות: ישראל לעומת מדינות במערב first appeared on HRUS משאבי אנוש.

אם בשנים קודמות השאלה היתה איך נדע שהם עובדים (ולכן הותקנו תוכנות למעקב אחר עבודת העובד על המחשב), כיום השאלה צריכה להיות איך נמדוד את הערך שהם מייצרים.

המעבר הוא מפיקוח על תשומות (שעות נוכחות) לפיקוח על תפוקות (תוצרים ואימפקט), כשהבינה המלאכותית משמשת כגשר המאזן בין יעילות לשמירה על פרטיות.

מעקב נוכחות אאוט, ניהול אימפקט אין:

בימים אלה, המושג פיקוח על עובדים עבר שינוי סמנטי עמוק. ארגונים שהמשיכו לדבוק בשיטות ניטור פולשניות, כמו מעקב אחר תנועות העכבר של העובד או צילומי מסך אקראיים, גילו שהמחיר שהם משלמים במונחי אמון ותחלופת עובדים גבוה בהרבה מהתועלת.

המודל המנצח של היום מבוסס על שקיפות רדיקלית וניהול מבוסס נתונים, שבו העובד והמנהל שותפים למדידת ההצלחה.

משבר האמון:

ממחקר שנערך השנה (2026) על ידי גרטנר עולה, כי עובדים הנמצאים תחת ניטור דיגיטלי פולשני מדווחים על רמות מתח הגבוהות בכ-40% ועל סבירות גבוהה פי שניים לעזוב את הארגון בתוך שנה.

הפרדוקס הניהולי:

ממחקר של מקינזי עולה, כי עובדים שעובדים לפי מודל של ניהול מבוסס אמון ותוצאות, מציגים פרודוקטיביות הגבוהה בכ-25% לעומת עובדים שנמדדים לפי שעות עבודה.

עלות השחיקה:

ממחקר של דלויט עולה, כי הניסיון לפקח על כל דקה של עובד מהבית מוביל לתופעה שבה עובדים משקיעים אנרגיה בלהיראות עסוקים במקום בלהיות יצירתיים.

מפיקוח לחניכה (קואצ'ינג):

הבינה המלאכותית מחליפה כיום את השוטר הארגוני והופכת למאמן אישי. במקום לעקוב אחר שעות, מערכות הבינה המלאכותית מסייעות למנהלי משאבי אנוש בדרכים הבאות:

1 ניתוח עומסים דינמי:

הבינה המלאכותית מזהה דפוסים של עבודה בשעות חריגות או עומס משימות חריג ומתריעה למנהל, לא כדי 'להלשין' על העובד, אלא כדי למנוע את שחיקתו.

2 מפות אימפקט:

במקום דו"חות שעות, מערכות הבינה המלאכותית של משאבי האנוש מציגות מפות ויזואליות של תרומת העובד לפרויקטים השונים. מפות כאלה מאפשרות הערכה אובייקטיבית המנותקת משאלת המיקום הפיזי.

3 אוטומציה של דיווח:

הבינה המלאכותית מסכמת את פעילות היום עבור העובד ומציעה לו דרכים לייעל את ניהול הזמן שלו. זה מוריד מהמנהל את הצורך לבדוק מה נעשה היום.

לאור כל זאת, תפקידו של מנהל משאבי האנוש כיום הוא להגדיר את הגבולות החדשים:

הסכמי עבודה מבוססי תוצאה:

עדכון חוזי ההעסקה כך שיגדירו יעדים מדידים ולא שעות נוכחות.

טיפוח תרבות של פסיכולוגיה חיובית:

ממחקר של מכון גאלופ עולה, כי בארגונים שבהם קיימת בטיחות פסיכולוגית, העובדים מדווחים מרצונם על התקדמותם ואינם זקוקים לפיקוח חיצוני.

הדרכת מנהלים לניהול מרחוק:

מנהלים ישירים צריכים ללמוד איך לנהל שיחות שבועיות כדי לדון בהשפעת העובד על הפרויקט במקום בדיקות נוכחות יומיות.

בשורה התחתונה, פיקוח הוא כיום כבר לא עניין של שליטה, אלא עניין של סנכרון.

הארגונים המצליחים ביותר הם אלו שהבינו שהדרך הטובה ביותר לדעת שעובד מהבית אכן עובד, היא פשוט לראות את התוצאות המעולות שהוא מביא.

כשהכלים הטכנולוגיים משרתים את העובד ולא רודפים אחריו, האיזון בין הבית לעבודה הופך למנוע צמיחה אדיר.

לאור כל זאת, המחוקק צריך לעדכן את חוק שעות עבודה ומנוחה, כך שיתאים לשיטות החדשות.  

The post איך צריך למדוד את עבודתו של העובד מהבית בלי לפגוע בפרטיותו first appeared on HRUS משאבי אנוש.

זו היתה התפיסה שרווחה מאז ומתמיד בשוק העבודה בישראל ובעולם כולו. ואז הגיע עידן הבינה המלאכותית וטרף את הקלפים.

כלים של בינה מלאכותית מאפשרים כבר עתה, וצפויים עוד יותר בעתיד, לסייע לעובדים לבצע את המשימות שלהם במהירות פי כמה יותר מאשר היה נהוג עד כה.

במקביל להתפתחות הבינה המלאכותית גוברת המגמה שהחלה לפני כמה שנים, של עובדים שרוצים להגביר הבטחון התעסוקתי שלהם, ועל רקע המצב הלא מזהיר כיום של ביקוש לעובדים, מעדיפים לעבוד בשני מקומות במקביל, כשכירים עבור שני מעסיקים שונים (שכמובן עוסקים בענפים שונים ואינם מתחרים) או שעובדים במשרה חלקית כשכירים עבור מעסיק מסויים ובמקביל עוסקים בתחום אחר במתכונת פרילנס כלומר כנותני שירות עצמאיים.

השילוב של שתי מגמות אלה יוצר מצב בו העובד שעובד עבור מעסיק מסוים בחצי משרה ועור מעסיק אחר בחצי משרה (או כעצמאי בחצי המשרה הנוספת), כבר לא צריך להסתפק בחצאי משרות ולכן בחצי מהשכר.

האפשרות שנפתחת בפני עובדים להספיק הרבה יותר, בהרבה פחות זמן, הודות לבינה המלאכותית, עובדים רבים יכולים כיום להגיע להספק של משרה מלאה או כמעט משרה מלאה, בחצי מהזמן שלקח קודם לכן.

לכן, על מנהי משאבי אנוש לדון כיום בשאלה, למי שייך הזמן שמתפנה לעובד הודות לבינה המלאכותית.

במילים אחרות, אם לעובד מוקצות איקס משימות במשרה מלאה של, למשל, שבע שעות עבודה ביום, וחצי איקס משימות בחצי משרה של כ-3.5 שעות עבודה ביום; מה קורה אם, הודות לבינה המלאכותית, הוא מצליח לבצע ב-3.5 שעות את כל המשימות שיש לבצע במסגרת במשרה מלאה.

האם עבודה ב-3.5 שעות שבמהלכן הוא מבצע את כל המשימות של משרה מלאה, צריכה להיחשב לעבודה במשרה מלאה ולכן יש לשלם לו שכר עבור משרה מלאה.

כלומר, עובד שיכול לבצע את כל משימות המשרה המלאה, ונותרות לו חצי משעות העבודה פנויות, יכול בשעות אלה לעבוד עבור מעסיק אחר וגם שם לקבל שכר של משרה מלאה.

לכן נשאלת השאלה, למי שייך הזמן שמתפנה הודות לבינה המלאכותית שמאפשרת לבצע הרבה יותר משימות בהרבה פחות זמן.

נראה, כי ארגונים יאלצו בשנים הקרובות לשדרג את החוזה הפסיכולוגי והמשפטי עם העובדים. כלומר, יהיה עליהם להתאים את חוזי ההעסקה לעידן הבינה המלאכותית.

המשמעות היא, שכאשר הפרודוקטיביות כבר אינה תלויה בשעות נוכחות, מנהלי משאבי אנוש נדרשים לעדכן לא רק את תפיסת הניהול, אלא גם את התשתית המשפטית של יחסי עובד-מעסיק.

במקום סעיפי בלעדיות מסורתיים (כלומר בלעדיות של המעסיק על העובד השכיר), שלעיתים קרובות קשה לאכוף בעידן העבודה מרחוק, החוזים המודרניים בתקופה הנוכחית חייבים לעבור ממיקוד במספר שעות עבודה למיקוד בתוצאות ובהגנה על נכסים דיגיטליים.

להלן 4 השינויים המרכזיים שמומלץ להטמיע בחוזי ההעסקה בעידן הבינה המלאכותית:

1 הגדרת קניין רוחני (IP) בעידן הבינה המלאכותית:

ראשית, יש לקבוע פירוט ברור למי שייכים כלי הבינה המלאכותית, הפרומפטים והאוטומציות שהעובד פיתח בזמן עבודתו. האם אלו נכסי הארגון או ארגז הכלים האישי של העובד.

2 סעיפי עבודה נוספת מבוססי ניגוד עניינים בלבד:

במקום איסור גורף על העובד לעבוד בעבודה נוספת, יש להעביר את חוזי ההעסקה למודל המאפשר עבודה נוספת כל עוד אין ניגוד עניינים ישיר וכל עוד מדדי הביצועים המוסכמים מתמלאים במלואם.

3 אבטחת מידע ושימוש בכלי בינה מלאכותית מאושרים:

במסגרת חוזה ההעסקה, חובה להגדיר באילו כלי בינה מלאכותית יכול העובד להשתמש, כדי למנוע זליגת מידע ארגוני רגיש למודלים ציבוריים.

4 מדידת הצלחה לפי אבני דרך:

יש לעבור משכר גלובלי מבוסס זמן, לשכר הכולל רכיבי תגמול עבור קיצור זמני תגובה ושיפור יעילות תהליכים. זה מתמרץ את העובד להשתמש בבינה מלאכותית לטובת הארגון.

בשורה התחתונה, השינוי הזה דורש ממנהלי משאבי האנוש אומץ ניהולי. הם עוברים מלהיות 'שוטרי זמן' ל'שותפי ערך'.

עובד שמרגיש שהארגון שלו מאפשר לו למקסם את כישוריו ואת הכנסותיו בזכות הטכנולוגיה, יהיה עובד נאמן ומחובר לארגון, הרבה יותר מאשר עובד שמרגיש ש'מענישים' אותו על כך שהוא יעיל מדי, בכך שלא מאפשרים לו לנצל את הזמן שהתפנה לו הודות ליעילות זו, כדי להתפרנס מהכנסה נוספת.

חלק א': אם הודות ל-AI העובדים מספיקים יותר בפחות זמן, למי שייך הזמן שהתפנה

The post למי שייך הזמן שהתפנה לעובדים הודות למערכות AI – חלק ב' first appeared on HRUS משאבי אנוש.