החדירה המהירה של טכנולוגיות בינה מלאכותית ובינה מלאכותית יוצרת (GenAI) אל זירות העבודה הבינלאומיות אינה מסתכמת בשדרוג טכנולוגי בלבד, אלא מחוללת שינוי מבני עמוק באופי המשרות, בדרישות הכישורים ובמבנה הארגוני.
דו"חות עדכניים של חברות המחקר והייעוץ המובילות בעולם מספקים תמונה מורכבת של כוח עבודה שנמצא בעיצומה של טרנספורמציה.
מחקרים של חברת היעוץ דלויט מצביעים על פער כישורים הולך וגובר, שבו הביקוש ליכולות בינה מלאכותית משיג את היצע הטרנספורמציה הארגונית.
מהמחקרים של דלויט עולה, כי מנהלים נוטים כיום פי 3.1 להעדיף גיוס טלנט חדש בעל אוריינות בינה מלאכותית על פני השקעה בהסבת עובדים קיימים. נתון זה מציב אתגר משמעותי לשימור עובדים.
מהתחזיות של המכון העולמי של מקינזי עולה, כי טכנולוגיות GenAI עשויות להוסיף ערך כלכלי של עד 4.4 טריליון דולר בשנה, כאשר כ-60% עד 70% מזמן העבודה של עובדים כיום עשוי לעבור אוטומציה בעזרת הכלים הקיימים.
החוקרים של מקינזי מדגישים, כי העובדים עצמם מפגינים נכונות רבה יותר לאימוץ בינה מלאכותית מכפי שמנהליהם מעריכים.
חברת המחקר גרטנר מעריכה, כי יותר מ-80% מהארגונים ישתמשו בשנים הקרובות באפליקציות GenAI או במודלים מותאמים בסביבות ייצור, לעומת פחות מחמישה אחוזים בתחילת 2023.
הדבר מוביל לשינוי הגדרות תפקיד, ומעבר מתפיסה של 'החלפת עובדים' לתפיסה של 'עובד שהוכשר לעבודה עם בינה מלאכותית'.
מסקר שנערך על ידי PwC בקרב מנכ"לים עולה, כי כ-56% ממהמנכ"לים ציינו כי הבינה המלאכותית תדרוש מרוב העובדים שלהם לפתח מיומנויות חדשות בשלוש השנים הקרובות.
עוד עולה מהסקר, כי ארגונים המשלבים בינה מלאכותית בהיקף נרחב, מדווחים על גידול בפריון העבודה, אבל נדרשים לארגן מחדש את סדרי העדיפויות הניהוליים.
ממחקרים של גאלופ עולה, כי יש עניין גובר בקרב עובדים: כ-52% מהעובדים בארה"ב מדווחים על שימוש בכלי בינה מלאכותית בתפקידם, וכ-30% משתמשים בהם בתדירות גבוהה.
גאלופ מצביעה על כך שלמרות השיפור בפריון האישי, בפרט במשימות כתיבה, מחקר ופתרון בעיות, רוב הארגונים עדיין מתמודדים עם הטמעת את הכלים ברמה המבנית אסטרטגית.
להלן 3 נקודות להשוואה בין אימוץ בינה מלאכותית בשוק העבודה בישראל מול אימוץ הבינה המלאכותית בעולם המערבי:
1 אימוץ טכנולוגי מול הטמעה תהליכית:
ישראל נהנית מיתרון מובהק באוריינות טכנולוגית ובקצב אימוץ הכלים ברמת העובד האישי והסטרטאפים.
הנתונים מראים כי שיעור העובדים המאמצים כלי בינה מלאכותית בישראל באופן עצמאי, גבוה מהממוצע באירופה.
עם זאת, בעוד שחברות במערב אירופה ובארה"ב משקיעות משאבים נרחבים בבניית תוכניות אסטרטגיות להכשרת עובדים לעבודה עם בינה מלאכותית ובניסוח מדיניות, ארגונים מסורתיים רבים בישראל עדיין משתרכים מאחור בהטמעה ארגונית ממוסדת.
2 הייטק מול השוק המסורתי:
במדינות מערביות מורגשת התקדמות אחידה יחסית של הכנסת בינה מלאכותית גם למגזר הציבורי, לקמעונאות ולתעשייה מסורתית.
בישראל נוצר פער כפול. מגזר הטכנולוגיה המקומי מניע את הפיתוח העולמי, אבל התעשיות המסורתיות והמערכים הציבוריים מאמצים את השינוי בקצב איטי בהרבה.
3 ניהול השינוי:
מחקרים שנערכו על ידי דלויט ומקינזי מדגישים, כי ההצלחה באימוץ בינה מלאכותית תלויה בניהול השינוי האנושי ולא רק בטכנולוגיה.
בעוד שחברות ענק במערב מקימות 'אקדמיות בינה מלאכותית' פנימיות בארגון, השוק הישראלי נשען במידה רבה על למידה עצמית של העובדים.
בסיכומו של דבר, הבינה המלאכותית אינה מבשרת בלעדית על אובדן משרות, אלא על הגדרה מחדש של אופן העבודה.
ארגונים שידעו לשלב בין הטכנולוגיה לבין השקעה מתמדת בהון האנושי, בישראל ובעולם, הם שיובילו את שוק העבודה העתידי.
