עידו פישמן – AI ביומיום בישראל של 2026

איך הבינה המלאכותית פוגשת את החיים שלנו בישראל ב-2026

הדרך הכי טובה להבין את בינה מלאכותית ב-2026 היא לא לדבר עליה כמו על טכנולוגיה. היא כבר לא נמצאת רק בכלים – היא נמצאת בהחלטות שמתקבלות עליך: האם תקבל עבודה, באיזה תנאים תקבל אשראי, איך תענה לך מערכת שירות, ואיך העסק שלך יתמודד עם תחרות. עידו פישמן מסתכל על בינה מלאכותית כמו על שכבת מיון וקיצור דרך שמתחילה להופיע בכל מקום שבו יש החלטות, סיכון או כסף.

במקום הסברים גדולים, עידו מספק לנו באמר זה שישה מקומות שבהם אתה פוגש AI בישראל – גם אם לא ביקשתם.

כשמחפשים עבודה

בפועל, שוק העבודה כבר מתחיל להיראות אחרת: יש יותר סינון אוטומטי של מועמדים, יותר מבחני בית, ויותר ציפייה שתדע לעבוד עם בינה מלאכותית גם במשרות שלא מוגדרות ״טכנולוגיות״. זה קורה כי למעסיקים קל וזול יותר להחליף את שכבת המיון האנושית בשכבת מיון ממוחשבת, ולהשאיר לאנשים רק את ההחלטה הסופית. בישראל זה מורגש במיוחד בגלל שוק קטן ותחרות גבוהה על משרות טובות, יחד עם נטייה של חברות לאמץ מהר תהליכים שמקצרים זמן ומפחיתים עומס.

מה לבדוק בלי להיות טכנולוג: אם התפקיד דורש כתיבה/ניתוח/תפעול – השאלה האמיתית היא האם אני מביא ערך מעבר לביצוע. עידו פישמן היה קורא לזה לעבור ממבצע לאחראי.

כשמבקשים מבקש אשראי / הלוואה / מסגרת

בבקשת אשראי, הלוואה או מסגרת, ההחלטה נעשית יותר מודלית: פחות שיחה עם נציג, יותר מדדים, יותר ניקוד ויותר החלטות שמתקבלות דרך מערכת. זה קורה כי הבנק רוצה לקבל החלטה מהירה ועקבית, כזו שנראית לו ״מוגנת״ מול סיכון ומפחיתה תלות בשיקול דעת משתנה של אנשים.

מי שהפרופיל שלו פשוט לקריאה נהנה – ומי שהפרופיל שלו מורכב (עצמאים, הכנסות לא ליניאריות) עלול להיתקל בקשיחות. כדאי לבדוק האם יש דרך אנושית לערעור/הסבר, ומה נדרש כדי שהמערכת תבין אותך. זה נשמע טכני, אבל זה בעצם כוח צרכני. עידו פישמן מדגיש פה אחריות ושקיפות, לא קסמים.

כשפונים לשירות לקוחות (חברת תקשורת, ביטוח, בנק)

השירות נהיה מהיר יותר, אבל גם פחות גמיש. הסיבה פשוטה: בינה מלאכותית טובה מאוד בשאלות נפוצות ובתסריטים קבועים, אבל נופלת בדיוק במקרים הגבוליים – חריגים, יוצאי דופן, או כאלה שיש בהם טעות שדורשת הקשר ושיקול דעת. בישראל זה בולט במיוחד כי אנחנו רגילים להרים טלפון ולסגור עניין, וכשהשירות הופך אוטומטי צריך לשנות הרגל: לדעת לנסח נכון, להתעקש כשצריך, ובעיקר להבין איך מגיעים לאדם. לכן שווה לבדוק מראש מה קורה במקרה חריג ומה המסלול להגיע לנציג – כי זו כבר דרך להגן על הזכויות שלך בתוך מערכת אוטומטית.

כשצורכים מידע

יש יותר סיכומים ויותר תשובות מוכנות, ופחות קריאה של מקור. זה קורה כי בינה מלאכותית יוצרת קיצור דרך נוח – אבל לפעמים גם קיצור דרך שמרגיש בטוח מדי. קל לחשוב שהבנת, כשבעצם קיבלת תקציר. בישראל, שוק קטן ומקוטב, שינוי קטן בהרגלי צריכת מידע יכול להזיז שיח ציבורי מהר מאוד. לכן בכל נושא שמשפיע על החלטה (כסף, עבודה, בריאות) כדאי לשאול את עצמך: ראיתי לפחות מקור אחד אמיתי, או רק סיכום? עידו פישמן בונה אמון דרך הקשר ובדיקה , לא דרך נחרצות.

כבעלי עסק קטנים

פעולות שפעם דרשו איש תוכן, שיווק או אדמיניסטרציה נהיות זולות ומהירות. בינה מלאכותית מורידה עלויות של טיוטות, מענה, ניסוח וחלק מהאופרציה השוטפת – וזה יתרון אמיתי לעסקים קטנים בישראל. אבל יש קאץ’: מי שמנהל תהליך מרוויח, ומי שמחפש פיתרון של זבנק וגמרנו, מקבל תוצאה בינונית כמו כולם. לכן השאלה הנכונה היא איפה העסק נתקע היום (זמן, כסף, מענה, ניהול), ואיזה חלק אפשר להפוך לסטנדרט ברור. עידו פישמן היה קורא לזה פשוט: בינה מלאכותית מתגמלת סדר, ומענישה בלגן.

כשאנחנו אזרחים מול מערכת ציבורית

יותר טפסים חכמים, יותר מיון, ויותר החלטות אוטומטיות שמחזירות תשובה מהר. זה נובע מרצון לקצר תורים, לצמצם עלויות ולייצר אחידות. בישראל הסיכון הוא לא רק טעות, אלא מצב שבו קשה להבין למה התקבלה החלטה, וקשה עוד יותר לשנות אותה. ולכן מה שחשוב לבדוק הוא האם קיימת דרך ערעור ברורה, ומה צריך להציג כדי “להחזיר אדם לתמונה”. זה נשמע טכני, אבל בפועל זה הופך לחלק מזכויות אזרח בסיסיות בעידן אוטומטי.

לסיכום

הבינה המלאכותית לא מגיעה לישראל. היא מתפזרת לתוך מערכות: גיוס, אשראי, שירות, מידע, עסקים וממשלה. עידו פישמן מסתכל על 2026 כשנת מעבר שבה נוצרת עובדה חדשה: יותר החלטות מתקבלות מהר, יותר סטנדרט נקבע אוטומטית – ומי שלא מבין את המסלול, מגלה את זה רק כשהוא כבר בצד הלא נכון של התשובה.

על הכותב

עידו פישמן הוא כותב ופרשן עצמאי המתמקד בניתוח מגמות גלובליות ובהשלכות המעשיות שלהן על החיים בישראל. הוא כותב על המפגש בין טכנולוגיה, כלכלה, רגולציה וחברה – לא דרך סיסמאות או תחזיות, אלא דרך מה שזה עושה בפועל להחלטות יומיומיות: עבודה, אשראי, שירותים והאופן שבו מערכות בוחרות, מסווגות ומקבלות החלטות. הגישה שלו נשענת על דיוק והנגשה: להסביר תהליכים מורכבים בלי לפשט יתר על המידה, ולהראות איפה השינוי כבר מתרחש – ומה נכון לשים לב אליו כדי לקבל החלטות שקולות.