הדיון סביב השפעת הבינה המלאכותית על שוק העבודה הפך לאחד הנושאים המרכזיים בעולם העסקי. מנהלים, יזמים ומקבלי החלטות מנסים להבין האם הבינה המלאכותית תחליף עובדים, ישנה את המקצועות הקיימים או דווקא ייצור הזדמנויות חדשות. למרות הפוטנציאל העצום, בשלב זה של המהפכה הכותרות בתקשורת די דרמטיות ביחס למציאות. התחזיות מדברות על אוטומציה רחבת היקף ועל מקצועות שלמים שעלולים להיעלם. אך כאשר בוחנים את הנתונים בפועל, התמונה מורכבת יותר.
הפסט הבא מבוסס על מחקר שהתפרסם לאחרונה על ידי חברת Anthropic או כמו שרובכם מכירים אותה, היוצרת של Claude. המחקר מציג דרך חדשה למדוד את השפעת הבינה המלאכותית על שוק העבודה. במקום להסתמך רק על מה שטכנולוגיה מסוגלת לעשות תאורטית, הוא בוחן כיצד הבינה המלאכותית משמשת בפועל את הארגון בסביבה היומיומית. התוצאה מספקת פרספקטיבה מדויקת יותר על מצב התעסוקה בעידן הבינה המלאכותית, עם הצצה לעתיד.
מדוע קשה לחזות את השפעת הבינה המלאכותית על שוק התעסוקההיסטורית, תחזיות לגבי שינויים בשוק העבודה מתקשות לדייק. למשל, בעבר נטען שכ-25% מהמשרות בארצות הברית נמצאות בסיכון הגירה למדינות עם כוח אדם זול יותר. בפועל, רבות מהמשרות הללו המשיכו לצמוח בארה"ב. גם אירועים כלכליים גדולים כמו כניסת רובוטים לתעשייה או התרחבות הסחר עם סין יצרו ויכוח בין החוקרים על ההשפעה האמיתית על תעסוקה. הסיבה לכך פשוטה. שוק העבודה מושפע ממספר רב של גורמים:
מחזורי כלכלה , מדיניות ממשלתית , שינויים טכנולוגיים , העדפת צרכנים.
ולכן קשה מאוד לבודד את ההשפעה של הטכנולוגיה בכלל, ובטח טכנולוגיה אחת בלבד על מצב התעסוקה. הבינה המלאכותית אינה יוצאת דופן.
החשיפה האמיתית של הבינה המלאכותיתלאור האתגר הנ"ל ובטח לאור הבזז שנוצר בשנתיים האחרונות סביב היכולת של הבינה המלאכותית להחליף עובדים בשוק העבודה, חברת Anthropic ביצעה מחקר שנועד להבין טוב יותר את השפעה של הטכנולוגיה החדשה על מקצועות שונים.
החוקרים הציגו מדד חדש הנקרא Observed Exposure או בעברית חשיפה בפועל - המטרה העיקרית היא לבחון את ההשפעה בפעול ולא את התאוריות והפוטנציאל העתידי של הטכנולוגיה.
המדד משלב שלושה מקורות מידע מרכזיים:
1. מאגר ONET המתאר את המשימות של מאות מקצועות.
2. נתוני שימוש אמיתיים בכלי בינה מלאכותית בסביבה העסקית.
3. הערכה תאורטית של יכולות מודלי שפה גדולים (LLMs) לבצע משימות שונות.
במילים פשוטות, המדד שואל שתי שאלות:
האם AI מסוגל לבצע משימה מסוימת?
והאם אנשים באמת משתמשים בו כדי לבצע את אותה משיה עם בינה מלאכותית?
ההבדל בין שתי השאלות הוא קריטי להבנת ההשפעה האמיתית .
הפער הגדול בין היכולת התאורטית לשימוש אמיתיאחת התובנות המרכזיות של המחקר היא שהשימוש בפועל בבינה מלאכותית עדיין רחוק מאוד מהיכולת התאורטית שלה. לדוגמה, בתחומים כמו מחשוב ומתמטיקה, מודלי שפה יכולים תאורטית לסייע ברוב המשימות. עם זאת, בפועל הם מכסים רק חלק קטן מהן.
הסיבות לכך מגוונות:
מגבלות טכנולוגיות , רגולציה וחוק , תהליכי עבודה ארגוניים , צורך באימות אנושי , התאמה לסביבה הטכנולוגית הקיימת ועוד. כלומר, העובדה שטכנולוגיה יכולה לבצע משימה מסוימת, אינה מבציע על כך שהיא אכן משמשת את תהליכי העבודה בפועל.
אילו מקצועות חשופים יותר להשפעת הבינה המלאכותיתהמחקר מצא כי מקצועות מסוימים מושפעים יותר מהתקדמות הבינה המלאכותית, בין המקצועות עם החשיפה הגבוהה ביותר: מתכנתים , נציגי שירות לקוחות, אנליסטים פיננסיים, עובדי הזנת נתונים.
המשותף לרובם הוא עבודה המבוססת על מידע דיגיטלי, טקסט או נתונים. אלו בדיוק התחומים שבהם מודלי שפה גדולים מצטיינים.
לעומת זאת, מקצועות הדורשים פעילות פיזית או אינטראקציה אנושית מורכבת מושפעים הרבה פחות.
דוגמאות למקצועות עם חשיפה נמוכה: טבחים, מכונאים, מצילים, עובדי תחזוקה ועוד. במקרים אלו, הבינה המלאכותית עדיין רחוקה מלהחליף את הפעילות האנושית.
כאשר החוקרים השוו את מדד החשיפה לתחזיות התעסוקה של הלשכה לסטטיסטיקה בארצות הברית, הם מצאו קשר מסוים. ככל שמקצוע חשוף יותר לבינה מלאכותית, כך התחזית לצמיחת התעסוקה בו נמוכה יותר. עם זאת, חשוב להדגיש כי מדובר בהשפעה מתונה בלבד. אין כרגע עדות לכך שהבינה המלאכותית גורמת לאובדן משרות רחב היקף.
העובדים החשופים ביותר לשינויהמהפכה הנוכחית שונה מהותית מהמהפכות הטכנולוגיות הקודמות, אז אלו היו עובדי כפיים שהוחלפו על ידי מוכונת ואוטומציה. במהפכה הנוכחית העובדים החשופים ביותר הם הקבוצה המאופיינת בתכונות הבאות:
רמת השכלה גבוהה יותר, שכר גבוה יותר, שיעור גבוה יותר של נשים, אחוז גבוה יותר של עובדים עם תארים מתקדמים.
כלומר, בניגוד למה שרבים חושבים, הבינה המלאכותית אינה מאיימת על העבודות הפשוטות. דווקא המקצועות המתקדמים והמנהלים "צווארון לבן" הם הראשונים להיחשף לשינוי.
השאלה שכולם שואלים - האם הבינה המלאכותית כבר גורמת לאבטלהאחת השאלות החשובות ביותר שנשאלות כיום היא האם הבינה המלאכותית כבר גורמת לעלייה באבטלה.
התשובה לפי הנתונים הנוכחיים היא לא.
המחקר לא מצא עלייה משמעותית באבטלה בקרב עובדים במקצועות החשופים ביותר לבינה מלאכותית מאז השקת ChatGPT. שיעורי האבטלה בין מקצועות חשופים ולא חשופים נותרו דומים למדי.
עם זאת, קיימת אינדיקציה מעניינת אחרת.
סימן ראשון לשינוי - ירידה בגיוס עובדים צעיריםהחוקרים מצאו סימן מוקדם לשינוי דווקא בתחום הגיוס. בקרב עובדים צעירים בגילאי 22 עד 25, קצב הכניסה למקצועות החשופים לבינה מלאכותית ירד בשנים האחרונות. הירידה אינה דרמטית, אך היא עשויה להצביע על שינוי בהתנהגות הגיוס של ארגונים. הם נעשים זהירים יותר בגיוס למקצועות מסוימים, הם משלבים בינה מלאכותית במקום להגדיל את הצוותים הקיימים והם משנים את מבנה התפקידים.
אם מגמה זו תימשך, היא עשויה להשפיע על דור העובדים החדש שנכנס לשוק העבודה.
מה המשמעות עבור מנהלים וארגוניםעבור מנהלים ומקבלי החלטות, המסר המרכזי ברור.
הבינה המלאכותית אינה מחליפה עובדים בקצב דרמטי כפי שחלק מהתחזיות מציעות. אך היא בהחלט מתחילה לשנות את הדרך שבה העבודה מתבצעת, ומתוך כך את אופי הגיוס לחברה, מה שצפוי לשנות בהמשך את האופי של הארגון.
יש לשים לב לשלושה עקרונות מרכזיים שעולים מהנתונים:
- ראשית, הבינה המלאכותית משפיעה בעיקר על משימות בתוך תפקידים, לא על תפקידים שלמים.
- שנית, השינוי מתרחש בהדרגה. אימוץ טכנולוגיות בארגונים לוקח זמן (כפי שכולנו יודעים).
- שלישית, מקצועות מבוססי ידע הם הראשונים להשתנות.
לכן האסטרטגיה הנכונה אינה להחליף עובדים, אלא לשלב בינה מלאכותית כדי להגביר את הפרודוקטיביות.
עתיד העבודה בעידן הבינה המלאכותיתהעתיד של שוק העבודה כנראה לא יהיה החלפה רחבה של רוב המשרות. במקום זאת, סביר להניח שנראה שילוב בין עובדים לבין מערכות בינה מלאכותית. הבינה המלאכותית תבצע משימות חוזרות, ניתוח נתונים וכתיבה בסיסית. בני אדם יתמקדו בקבלת החלטות, יצירתיות, ניהול ואינטראקציה אנושית.
עבור ארגונים, האתגר המרכזי יהיה לא רק האימוץ של הטכנולוגיה החדשה. האתגר יהיה לבנות מודל עבודה חדש שבו אנשים ובינה מלאכותית עובדים יחד בצורה יעילה. - מי שידע לעשות זאת מוקדם, יקבל יתרון תחרותי משמעותי.
לסיכוםהדיון סביב בינה מלאכותית ושוק העבודה מלא בתחזיות קיצוניות. אך הנתונים מציגים תמונה מורכבת יותר.
הבינה המלאכותית כבר משפיעה על משימות רבות. עם זאת, ההשפעה שלה על תעסוקה רחבת היקף עדיין מוגבלת.
הפער בין מה משבינה מלאכותית מסוגלת לבצע לבין מה שאנשים באמת עושים איתה בפועל עדיין גדול.
עם זאת, הסימנים הראשונים לשינוי כבר כאן. בעיקר בגיוס עובדים צעירים ובשינויים בתפקידים מבוססי ידע.
עבור מנהלים וארגונים, זה הזמן להבין לא רק מה הבינה המלאכותית יכולה לבצע. אלא כיצד לשלב אותה בצורה חכמה בתוך המשימות שהעובדים מבצעים בארגון.