המכון לבינה מלאכותית ממוקדת אדם של אוניברסיטת סטנפורד (HAI), הוקם ב-2019 במטרה להוביל את עתיד הבינה המלאכותית, כך שתשרת את האנושות ותשפר את איכות החיים. 

החודש פורסמה המהדורה ה-9 של דו"ח AI Index לשנת 2026. הדו"ח מנתח את מגמות הבינה המלאכותית בתחומי ביצועים טכניים, השקעות כלכליות ואימוץ בשטח והוא מספק תמונת מצב על התקדמות ה-AI. הוא מבוסס על שיתופי פעולה עם גורמים בתעשיה. סיכום הנקודות המרכזיות בחינוך, רכישת מיומנויות ולמידה והדרכה בארגונים.

בפתח הדו"ח הוא מבקש ליצר הבחנה בין מושגים בסיסים. הדיון הציבורי נוטה לבלבל בין שלושה מושגים שונים:

בינה מלאכותית בחינוך: שימוש בבינה מלאכותית להשלמת משימות הוראה ולמידה, אוריינות בינה מלאכותית: הבנה בסיסית של הטכנולוגיה, אופן השימוש בה וסיכוניה וחינוך לבינה מלאכותית: המיומנויות הטכניות הנדרשות לבניית מערכות בינה מלאכותית. 

חינוך אקדמי במדעי המחשב ובינה מלאכותית

מגמות בהרשמה לתארים: נרשמה ירידה של 11% בהרשמה לתואר ראשון במדעי המחשב באוניברסיטאות בארצות הברית בין השנים 2024 ל-2025. עם זאת, מספר מסיימי תואר שני בתוכנה הקשורה לבינה מלאכותית עלה ב-17% מ-2023 ל-2024, מה שמצביע על דרישה גוברת להתמחות בבינה מלאכותית, למרות ההאטה הכללית בלימודי מדעי המחשב.

פערי דמוגרפיה וייצוג: נשים נותרו בתת-ייצוג בכל התארים הקשורים לבינה מלאכותית, כאשר שיא הייצוג שלהן הוא 36% בתוארי תואר שני בתוכנת בינה מלאכותית. סטודנטים היספנים, שחורים וילידים אמריקאים נמצאים בתת-ייצוג בכל הרמות, בעוד סטודנטים אסייתים ורב-גזעיים נמצאים בייצוג יתר.

סטודנטים זרים: מרבית הסטודנטים לתארים מתקדמים בבינה מלאכותית בארצות הברית אינם תושבי ארצות הברית, כאשר 67% ממסיימי תואר שני בפיתוח בינה מלאכותית הם תושבים זרים.

מסלולי תעסוקה של בוגרי דוקטורט: 65% ממסיימי דוקטורט בבינה מלאכותית פונים לתעשייה, ירידה מהשיא של 77% בשנת 2022. במקביל, שיעור הפונים למשרות אקדמיות כמעט והוכפל מאז 2022, מה שסותר את הנרטיב בדבר בריחת מוחות מוחלטת של מומחים מהאקדמיה.

מגמות גלובליות: ארצות הברית נותרה המובילה העולמית במספר בוגרי תארים בטכנולוגיית מידע ותקשורת, אך מדינות אחרות רושמות קצבי צמיחה מהירים יותר: טורקיה, ברזיל ומקסיקו הגדילו משמעותית את מספר הבוגרים שלהן בשנים האחרונות.

שימוש הסטודנטים בבינה מלאכותית: כ-80% מהסטודנטים ברחבי העולם (ב-15 מדינות) מדווחים על שימוש בבינה מלאכותית יוצרת לצרכי למידה, כפול מהשיעור בשנת 2023. רובם משתמשים בכלים אלו לפיתוח מיומנויות חשיבה מסדר גבוה (יצירה וניתוח) ופחות למיומנויות בסיסיות.

חינוך למדעי המחשב ובינה מלאכותית בבתי ספר

נגישות למדעי המחשב בארצות הברית:60% מבתי הספר התיכוניים הציבוריים מציעים קורסי בסיס במדעי המחשב. קיימים פערי נגישות חריפים: 91% מבתי הספר הגדולים מציעים קורסים, לעומת 44% בלבד בבתי הספר הקטנים. בתי ספר בפרברים (71%) נגישים יותר מבתי ספר באזורים עירוניים (59%) או כפריים (57%).

שימוש תלמידים בבינה מלאכותית: בין 50% ל-84% מתלמידי חטיבות הביניים והתיכון משתמשים בכלים מבוססי בינה מלאכותית לביצוע משימות לימודיות, בעיקר לעריכת חיפושים, עריכת חיבורים וסיעור מוחות.

פער המדיניות בבתי הספר: למרות השימוש הנרחב, רק למחצית מבתי הספר יש מדיניות כלשהי לגבי שימוש בבינה מלאכותית, ורק 6% מהמורים דיווחו שהמדיניות הקיימת במוסד שלהם היא ברורה. הדרכות ברמת המדינה בארצות הברית הן לרוב מבוזרות ואינן מחייבות.

מדיניות חינוכית גלובלית: בעוד שלמעלה מ-90% מהמדינות מציעות לימודי מדעי המחשב ברמה מסוימת, חינוך לבינה מלאכותית נמצא בפיגור. סין ואיחוד האמירויות בולטות לחיוב בכך שהחלו לחייב לימודי בינה מלאכותית בכל שכבות הגיל החל משנת הלימודים הבאה.

רכישת מיומנויות בינה מלאכותית מחוץ למסגרות חינוך פורמליות

למידה בלתי פורמלית: לאור השינויים בשוק העבודה, אנשים רבים רוכשים מיומנויות בינה מלאכותית באמצעות קורסים מקוונים, תעודות מקצועיות והכשרה תוך כדי עבודה.

קצב אימוץ מיומנויות: אוריינות בינה מלאכותית צומחת בקצב מהיר משמעותית ממיומנויות הנדסת בינה מלאכותית מורכבות במרבית המדינות. עם זאת, מדינות כמו איחוד האמירויות, צ'ילה ודרום אפריקה מהוות חריגות ומציגות צמיחה תלולה דווקא במיומנויות הנדסה מאז שנת 2022. בארצות הברית, המיומנויות הצומחות ביותר היו כתיבת הנחיות לצד סוכני בינה מלאכותית ואסטרטגיית בינה מלאכותית.

למידה והדרכה בארגונים

פערי ידע והדרכה כחסם המרכזי בארגונים: כאשר ארגונים נשאלו מהם החסמים העיקריים המונעים מהם ליישם טכנולוגיות בינה מלאכותית אחראית, החסם המוביל ביותר היה פערי ידע והדרכה, שזינק מ-51% בשנת 2024 ל-59% בשנת 2025.

השפעת ההדרכה על פריון העבודה: מחקר מאקרו-כלכלי שסקר 12,000 חברות באירופה מצא כי אימוץ AI העלה את פריון העבודה ב-4%, אך הדגיש כי מתן הדרכה והכשרה לעובדים העצים משמעותית את רווחי התפוקה.

פערים גלובליים בתמיכה ארגונית בלמידה: סקר גלובלי מקיף מראה פערים אדירים בתמיכה שארגונים מספקים לעובדים שלהם בתחום אוריינות ה-AI . דווקא עובדים בכלכלות מתפתחות כמו הודו, סין, ניגריה ואיחוד האמירויות מדווחים על התמיכה הגבוהה ביותר מצד הארגונים שלהם לפיתוח אוריינות AI, בעוד מדינות כמו יפן, קוריאה הדרומית ופורטוגל נמצאות בתחתית הרשימה בהקשר של תמיכה ארגונית בלמידה.

סכנת ה"קנסות על למידה": הדו"ח מזהיר מפני הסתמכות יתר על כלי AI בתהליכי למידה בארגונים. מחקר שבחן מהנדסי תוכנה שלמדו ספריות קוד חדשות מצא כי עובדים שהסתמכו באופן מאסיבי על AI לצורך למידה חוו "קנסות למידה". הם לא הראו כל שיפור במהירות העבודה שלהם, בניגוד לעובדים שהשתמשו ב-AI רק לצורך בירורים מושגיים.