הצטרפו לקורס

מחקר INSEAD והרווארד: חברות שנבנו סביב AI קטנות ב-25% ומעסיקות פחות עובדי כניסה

איור: בית קלפים נמוך ורחב עם קלף בסיס כתום, מתחת לקווי מתאר של בית גבוה בהרבה, כמשל לחברות שנבנו סביב AI ומעסיקות פחות דרגים ופחות עובדי כניסה

סטארטאפים שנבנו סביב AI מהיום הראשון קטנים בכ-25% ממתחריהם, מעסיקים יותר מהנדסים, פחות עובדי כניסה ופחות מנהלים, וההיררכיה בהם שטוחה בכחצי דרג. זה הממצא המרכזי של נייר העבודה AI-Native Firms, שפרסמו ביוני 2026 Hyunjin Kim מ-INSEAD ו-Rembrand Koning מבית הספר למנהל עסקים של הרווארד. השבוע הוא הפך לעוגן של מאמר שטוען שעצת הקריירה הקלאסית, "תבחרו מסלול", התיישנה.

מה בדקו החוקרים

לפי תקציר המאמר בעמוד המחקר של Kim, החוקרים בחנו חברות ממחזורי Y Combinator מחורף 2020 ועד סתיו 2024, וכן סטארטאפים אמריקאיים בגיבוי הון סיכון שסגרו סבב מימון ראשון בין 2020 ל-2024. את סטטוס ה-AI של כל חברה הם חיברו לנתוני כוח אדם: גודל הצוות, תחומי התפקיד, דרגת הוותק ומבנה ההיררכיה. ההשוואה נעשתה מול סטארטאפים שאינם מבוססי AI מאותו ענף ומאותו מחזור.

התוצאות, לפי התקציר: החברות שנבנו סביב AI קטנות בכ-25%, חלקם של המהנדסים בהן גדול ב-13%, חלקם של עובדי הכניסה ושל המנהלים נמוך בכ-15%, וההיררכיה שטוחה בכחצי דרג ותק. בה בעת, השווי שלהן דומה לזה של המתחרות, ומכאן שהשווי לעובד גבוה יותר.

לפי סיקור של CIO Korea, מדגם Y Combinator כלל 2,891 חברות, מהן 990 שסימנו את עצמן כחברות AI בפרופיל שלהן. נתוני המימון והשווי נלקחו מ-PitchBook, ונתוני כוח האדם מ-Revelio Labs.

מוצר, לא רק כלי עבודה

החלק המעניין במחקר הוא ההסבר. החוקרים מבחינים בין שני ערוצים: ערוץ "התהליך", כלומר איך AI משנה את העבודה בתוך החברה, וערוץ "המוצר", כלומר AI שמוטמע במה שהחברה מוכרת. לפי התקציר, ניתוח של תיאורי מוצרים ומודעות דרושים מצביע על כך שהטמעת AI במוצר היא דרך מרכזית שבה סטארטאפים מגדילים את היקף עבודת הידע בלי צוותים גדולים.

שני סיכומים של המחקר, של אנטואן בוטו ושל CIO Korea, מוסיפים פרט שמחדד את הנקודה: חברות ה-AI נוטות פי 2.6 להזכיר במודעות הדרושים כלים כמו ChatGPT או GitHub Copilot, אבל השימוש בכלים האלה לבדו לא ניבא צוותים קטנים יותר או היררכיה שטוחה יותר. לפי שני הסיכומים, הפער בולט במיוחד בחברות שירותים, כמו תמיכת לקוחות, חינוך ובריאות: שם חברות ה-AI קטנות בכ-70% ושטוחות בכמעט דרג שלם.

הטיעון של מינן: עומק שמתחבר למשהו

ב-12 באוגוסט פרסמה אלי מינן (Elly Meenan), שכותבת את הניוזלטר Legal Engineering 101, מאמר שנשען על הממצאים האלה. היא פותחת במנטור שייעץ לה לבחור מסלול אחד ולהצטיין בו. לדבריה, העצה התאימה למודל קריירה ליניארי: מצטרפים לחברה, מתמחים, מתקדמים בסולם ומגיעים לניהול אנשים. המודל הזה, לטענתה, הולך ונעלם, והמחקר של Kim ו-Koning מראה איך זה נראה בפועל: פחות שלבי כניסה, פחות שכבות ניהול.

מינן מסתמכת גם על מאמר של ניקול ג'יזהר, שטענה שהחלקים בקריירה שלה שהתבקשה לוותר עליהם, כמו סטארטאפ וכתיבה, דווקא שיפרו את כל השאר. היא מביאה דוגמאות ממודעות גיוס של Stripe, Linear ו-Notion שמחפשות אנשים שיכולים לנחות בכל מקום בארגון, ונתון שהיא מייחסת ל-Stripe: פי שניים חברות מהמחזור של 2025 הגיעו להכנסה שנתית חוזרת של 10 מיליון דולר בתוך שלושה חודשים מההשקה, לעומת 2024.

המסקנה שלה אינה ביטול ההתמחות. היא כותבת במפורש שתחומים כמו הנדסה, מדע, משפט ופיננסים עדיין דורשים עומק אמיתי, אבל לדבריה ההבדל הוא במה שהעומק שלך יודע להתחבר אליו. המיומנויות שהיא מונה: לדבר עם משתמשים, לנסח את הבעיה, לבנות פתרון ראשוני, להסביר אותו, לזהות סיכונים ולהחליט מה הלאה.

מה מזה רלוונטי למשרדים

המחקר עוסק בסטארטאפים אמריקאיים צעירים, לא במשרדי עורכי דין, ומינן עצמה מזכירה את המשפט רק בדרך אגב, כדוגמה לתחום שדורש עומק. השלכה ישירה על מבנה של משרד או מחלקה משפטית תהיה מוגזמת. על ניסיון להגדיר משרד AI-Native דיווחנו קודם, במאי.

ובכל זאת, הממצא על עובדי הכניסה נוגע בשאלה שמשרדים מתמודדים איתה ממילא: מה קורה לבסיס הפירמידה כשחלק מהעבודה שלו עובר לכלים. ההבחנה של החוקרים בין שימוש בכלי AI לבין בנייה של המוצר עצמו סביב AI רלוונטית גם כאן. לפי הנתונים שלהם, עצם השימוש בכלים לא שינה את מבנה הארגון. מה ששינה אותו הוא האופן שבו העבודה עצמה תוכננה מחדש.

עוד בנושא

מקורות

פסיקה ורגולציה לפני שהן מגיעות אליכם מהלקוח

גיליון חודשי אחד, למשפטנים שרוצים לדעת מה נפסק, מה השתנה ברגולציה, ומה זה משנה לעבודה שלהם בפועל. בלי ספאם, וניתן להסיר את ההרשמה בכל עת.