ועם זאת, לאור ההשערות על הגעה לבינה מלאכותית כללית (AGI) כבר בשנים הקרובות, השאלה הופכת למעשית: האם בחמש השנים הקרובות, עד שנת 2031, נראה חברות המנוהלות באופן בלעדי על ידי בינה מלאכותית.

התשובה הקצרה היא לא. אבל אין ספק שהמודל הניהולי ישתנה ללא היכר.

בעוד שסוכני בינה מלאכותית אוטונומיים ינהלו זרועות תפעוליות שלמות, הנהלה בלעדית, ללא בני אנוש בדרג ההנהלה הבכירה (מנכ"ל וסמנכ"לים) אינה סבירה עד 2031 בשל חסמים משפטיים, פסיכולוגיים וטכנולוגיים.

עם זאת, שוק הארגונים אכן נע במהירות לעבר עידן של עסקים אוטונומיים.

איך זה עשוי להתאפשר בפועל:

ממחקר שערכה חברת גרטנר באפריל 2026 עולה, כי כ-80% מהמנכ"לים מאמינים שבינה מלאכותית תאלץ אותם לבצע שינוי יסודי ביכולות התפעוליות של החברה, כשהמגמה היא מעבר מעסק דיגיטלי לעסק אוטונומי.

עוד עולה מהמחקר של גרטנר, כי כ-27% מהמנכ"לים צופים, כי עד סוף 2028 החברות שבניהולם יפעלו במידה רבה ללא התערבות אנושית ישירה.

בפועל, ניהול מבוסס בינה מלאכותית יתאפשר באופן חלקי באמצעות רשתות של סוכנים מרובים (Multi-Agent Systems) כך:

סמנכ"ל כספים: מערכת שתנתח תזרים מזומנים בזמן אמת, תבצע גידורים אוטומטיים בשוק ההון, ותקצה תקציבים למחלקות לפי מדדי ביצוע מדויקים, ללא צורך באישור אנושי.

סמנכ"ל שיווק: כלי שיזהה טרנדים ברשתות החברתיות, יקצה תקציבי פרסום ויעצב קמפיינים מותאמים אישית.

ממחקרים של חברת מקינזי עולה, כי יוזמות מסוג זה מביאות כבר עתה לזינוק של עשרות אחוזים בשביעות רצון הלקוחות ובמכירות.

המנכ"ל האלגוריתמי: יתפקד כמערכת-על שמסנכרנת בין הסוכנים השונים, מקבלת החלטות מאקרו-כלכליות ומנווטת את משאבי החברה על בסיס הררי נתונים שבן אנוש אינו מסוגל לעבד במקביל.

סקר של גרטנר שנערך בקרב יותר מ-700 מנמ"רים (CIOs) צופה, כי עד שנת 2030, כ-25% מכלל עבודת ה-IT תבוצע על ידי בינה מלאכותית לבדה, וכ-75% מכלל עבודת ה-IT תבוצע על ידי בני אנוש המתוגברים על ידי הטכנולוגיה.

למה חברות לא ינוהלו בלעדית על ידי בינה מלאכותית – 3 החסמים המרכזיים:

למרות הזינוק הטכנולוגי, יש 3 סיבות מרכזיות שימנעו החלפה מוחלטת של שדרת הניהול האנושית בחמש השנים הקרובות:

1 אחריות משפטית וצווארי בקבוק רגולטוריים:

מי צריך להכנס לכלא או לשלם פיצויים אם חברה מפרה את החוק או קורסת: חוקי החברות ברחבי העולם דורשים ישות משפטית אנושית הנושאת באחריות (חובת נאמנות).

מועצות מנהלים ובעלי מניות לא יאשרו ניהול שאין בו בן אנוש שאפשר לתבוע במקרה של כשל רגולטורי או הונאה.

2 משבר האמון והצורך באסטרטגיה:

ממחקר שנערך בתחילת השנה (2026) על ידי מקינזי, על מצב האמון בבינה מלאכותית עולה, כי כששה אחוזים בלבד מהארגונים מוגדרים כבעלי ביצועים גבוהים דיים באופן שהם מצליחים לתרגם את הבינה המלאכותית לרווח נקי משמעותי (מדובר על יותר מחמישה אחוזי EBITA).

הרוב המכריע מתמודד עם בעיות של דיוק (בגלל 'הזיות' של מודלים) ועלויות גבוהות.

זאת ועוד, ניהול חברה דורש ניווט אינטואיטיבי בעת משבר, בניית קשרים אנושיים עם משקיעים ושותפים אסטרטגיים, ויצירת חזון. תכונות אלה לא קיימות במודלים מתמטיים.

3 התנגדות של בעלי מניות ומועצות מנהלים:

מנכ"ל אינו רק מקבל החלטות, הוא גם הפנים של החברה. משקיעים מוסדיים לא יפקידו מיליארדי דולרים בידי אלגוריתם שהוא למעשה 'קופסה שחורה' ושעלול לחוות תפנית פתאומית בגלל באג במערכת או מתקפת סייבר.

בשורה התחתונה, עד 2031, עולם הארגונים לא צפוי לראות חברות Fortune 500 ללא מנכ"ל אנושי.

במקום זאת, שוק העבודה כן צפוי לראות מנכ"לים אנושיים שמנהלים ארגונים רזים משמעותית, שבהם שכבת הסמנכ"לים ומנהלים בדרגי הביניים הוחלפה ברובה במערכות בינה מלאכותית אוטונומיות.

המנהיג האנושי של 2031 לא יימדד ביכולת הניתוח שלו, אלא ביכולת שלו להנחות את הבינה המלאכותית, להציב לה גבולות אתיים, ולתקשר את החזון לעולם האמיתי.

The post איך ה-AI צפויה לשנות את המודל הניהולי עד 2031 first appeared on HRUS משאבי אנוש.

כאשר חברות מחליפות כניסת עובדים צעירים בכלי בינה מלאכותית כדי לחסוך בעלויות בטווח הקצר, הן מייצרות חור שחור בהכשרת כוח האדם העתידי שלהן.

אם לא יהיו עובדים זוטרים היום, לא יהיו עובדים בכירים ומנוסים בעוד חמש שנים. בענף ההייטק זה בולט עוד יותר. אם לא יהיו מספיק ג'וניורים היום, אז בעוד חמש שנים לא יהיו מספיק מנהלי טכנולוגיה מנוסים, ארכיטקטים מנוסים , מנטורים מנוסים ועוד.

צמצום משרות העובדים הזוטרים\משרות הג'וניור:

מנתונים עדכניים של חברות המחקר עולה, כי הפגיעה בשוק העבודה היא אכן א-סימטרית וממוקדת בדרגי הכניסה (העובדים הזוטרים ביותר).

ממחקרים המבוססים על נתוני שכר שנערכו על ידי אוניברסיטת סטנפורד וגופים פיננסיים עולה, כי נרשמה ירידה של כ-13% עד 20% בהיקף משרות הכניסה בתחומים החשופים ביותר לבינה מלאכותית (כמו למשל פיתוח תוכנה בסיסי).

ממחקר שנערך על ידי גרטנר בקרב ארגונים המטמיעים כלי בינה מלאכותית אוטונומיים עולה, כי כ-80% דיווחו על צמצום מסוים בכוח האדם.

עם זאת, בגרטנר מדגישים כי פיטורים אלו מונעים משיקולי תקציב קצרים ואינם מייצרים את ההחזר על ההשקעה.

יתרה מכך, החוקרים של גרטנר צופים, כי החל משנת 2028, הבינה המלאכותית תייצר יותר משרות מכפי שתעלים. אבל למרות זאת, התהליך אכן פוגע במסלולי הקריירה המסורתיים.

ממחקר של מקינזי עולה, כי יותר מ-60% מהארגונים כבר משלבים סוכני בינה מלאכותית  (Agentic AI) בעבודה.

החוקרים של מקינזי מתריעים, כי היעלמותן של משימות שגרתיות מייצרת פער מיומנויות, וממליצים למנהלים לעבור מאימוץ כלי בינה מלאכותית המבוססים על צורך מיידי,  לאסטרטגיה ארגונית ארוכת טווח של פיתוח הון אנושי.

מחקרים של PwC: מדד הבינה המלאכותית העולמי של PwC מראה כי משרות הדורשות מיומנויות בינה מלאכותית צומחות בקצב מהיר פי כמה ומניבות פרמיית שכר של עשרות אחוזים.

החוקרים של חברת הייעוץ דלויט מדגישים במחקר על מגמות ההון האנושי, כי הארגונים המצליחים על פני זמן לא יהיו אלו שיעברו הכי מהר לבינה מלאכותית, אלא אלה שישכילו לייצר סינרגיה בין אדם ובינה מלאכותית.

תפקידם של מנהלי משאבי האנוש – להגדיר מחדש את משרת הזוטר\הג'וניור:

ראשית, כדי למנוע את קטיעת שרשרת הדורות (כלומר, כדי לא לאבד את העובדים הזוטרים שעליהם בנויה פירמידת הארגון), על מנהלי משאבי אנוש ומובילים טכנולוגיים להפסיק לבחון עובדים זוטרים לפי כמות העבודה הפשוטה שהם מייצרים (במקרה של חברות הייטק, יש להפסיק למדוד את הג'וניורים לפי כמות שורות הקוד שהם כותבים), ולהגדיר את תפקידם מחדש כמלמדי ומבקרי הבינה המלאכותית.

העובד הזוטר לא צריך להתחיל מאפס כפי שהג'וניור החדש בחברות הייטק אינו כותב קוד מאפס.

אלה גם אלה אמורים להיות מפעילי כלי בינה מלאכותית (כמו סוכני קוד ואוטומציות): לבחון את התוצרים, ולבצע בקרת איכות קפדנית. עליהם לפתח חשיבה ביקורתית מהיום הראשון.

שנית, יש לבנות מסלולי הכשרה מואצים. לאור העובדה שמשימות הסינון והתחזוקה הפשוטות נעלמות, על מנהל משאבי האנוש לבנות 'חממות' (בוטקאמפ) פנים-ארגוניות המלמדות עובדים זוטרים או ג'וניורים לעבוד לצד הבינה המלאכותית (למשל: הנדסת פרומפטים, ניתוח ארכיטקטורה, ואתיקה של מידע).

ולבסוף,  יש לבצע הערכת עובדים המבוססת על מיומנויות רכות: החוקרים של גרטנר צופים, כי עד סוף השנה הנוכחית (2026), חצי מהארגונים ידרשו מבחני הסמכה נקיים מבינה מלאכותית, כדי לבחון יכולות פתרון בעיות, תקשורת, ועבודת צוות. אלה הן תכונות שהבינה המלאכותית עדיין לא יכולה להחליף.

הפתרון אינו עצירת הקידמה הטכנולוגית, אלא ההבנה שהעובד הזוטר (או הג'וניור) המצויד בכלי בינה מלאכותית, יכול לייצר ערך של מפתח ותיק (סיניור) תוך זמן קצר בהרבה, כל עוד הארגון מעניק לו את הפלטפורמה וההדרכה הנכונה לצמוח דרכן.

The post משבר דור העתיד של העובדים: הגדרת משרות הזוטרים בעידן ה-AI first appeared on HRUS משאבי אנוש.

הכלים הדיגיטליים כבר לא רק עוזרים לאנשי השיווק, הם כותבים טקסטים, מייצרים גרפיקות, מנתחים קהלים ומנהלים תקציבי קמפיינים ענקיים בשבריר שנייה.

המהפכה הזו מייתרת לחלוטין את הביצוע הטכני הישן ומחייבת את מנהלי משאבי האנוש לחפש פרופיל טלנט שונה לגמרי.

במילים אחרות, תעשיית השיווק והפרסום נמצאת בקו האש של מהפיכת הבינה המלאכותית.

כלי הבינה המלאכותית האוטונומיים הפכו לפועלי הבמה של עולם הפרסום: הם מייצרים קופירייטינג בעשרות שפות, מעצבים ויז'ואלים מרהיבים, ומבצעים אופטימיזציה של תקציבי מדיה בזמן אמת.

בחמש השנים הקרובות ארגונים לא יפסיקו לשווק ולפרסם, אבל מנהלי משאבי אנוש יידרשו לגייס אנשי שיווק בעלי סט מיומנויות שונה לחלוטין ממה שהיה עד עתה. מדובר באנשי שיווק שיכולים לעבור מביצוע טכני לאדריכלות אסטרטגית.

המחקרים העדכניים של חברות המחקרים חושפים איך הטכנולוגיה הופכת ללב הפועם של משרדי הפרסום ומחלקות השיווק.

אוטומציה של יצירת תוכן ומדיה:

מחקר של גרטנר צופה, כי עד שנת 2031, יותר מ-75% מתכני השיווק השגרתיים (פוסטים ברשתות, ניוזלטרים, מודעות דיגיטליות) ומערכי רכש המדיה ייוצרו וינוהלו באופן עצמאי על ידי מערכות בינה מלאכותית יוצרת.

יעילות הקמפיינים:

ממחקר של מקינזי עולה, כי שימוש בבינה מלאכותית בשיווק, חותך את הזמן הנדרש להשקת קמפיין בכ-35%, ומאפשר התאמה אישית קיצונית, שמזניקה את שיעור ההחזר על ההשקעה  של חברות בכ-20%.

שינוי בהגדרת התפקיד:

ממחקר של חברת PwC עולה, כי כ-80% ממנהלי השיווק הבכירים (CMOs) מדווחים שהם מחפשים כיום עובדים שיודעים לנהל ולבקר מערכות טכנולוגיות, ולא עובדים שיבצעו את הכתיבה או העיצוב הפיזי בעצמם.

אם כן, אילו מיומנויות חדשות צריך מנהל משאבי האנוש לחפש בעת גיוס אנשי השיווק של המחר.

כדי להתחרות בשוק הצפוף של שנת 2031, מנהלי משאבי אנוש יצטרכו להיפרד מפרופיל הגיוס המסורתי של קופירייטר או מנהל קמפיינים, ולחפש תכונות ומיומנויות חדשות.

להלן 3 סוגי מיומנויות ותכונות מפתח חדשות שיש לחפש אצל מועמדים בתחום השיווק:

1 ראשית, במקום לחפש מנהלי קמפיינים המצטיינים בהזנת הגדרות טכניות במערכות של גוגל ופייסבוק, על מנהל משאבי האנוש להתמקד באוריינות נתונים וחשיבה אנליטית מתקדמת.

הבינה המלאכותית היא זו שמריצה את הקמפיין, אבל איש השיווק האנושי נדרש להיות מדען נתונים שיווקי.

עליו לדעת לקרוא את התובנות העמוקות שהבינה המלאכותית  מפיקה, לזהות מגמות צרכניות נסתרות, ולתרגם את הדאטה לאסטרטגיה עסקית ארוכת טווח.

2 שנית, תחום הקריאייטיב והקופירייטינג עובר מכתיבה טכנית לעריכה, זיקוק מסרים והנחיית מכונות (Prompting).

מנהלי משאבי אנוש כבר לא צריכים לחפש מישהו שיכתוב 20 גרסאות שונות לפוסט. את זה הבינה המלאכותית עושה בשנייה.

הם צריכים לחפש מועמדים בעלי טעם תרבותי מעודן, הבנה פסיכולוגית עמוקה של קהל היעד, ויכולת ללמד את הבינה המלאכותית באופן שהתוצר שלה יישאר נאמן לטון ולערכים הייחודיים של המותג.

3 ולבסוף, המיומנות החשובה ביותר היא גמישות מחשבתית ולמידה עצמאית מואצת, כלומר אג'יליות.

בעולם שבו אלגוריתמים משתנים מדי שבוע וכלים טכנולוגיים חדשים נולדים מדי חודש, המועמד המוביל הוא לא זה שמכיר את המערכת הנוכחית על בוריה, אלא זה שיש לו את היכולת הרגשית והקוגניטיבית ללמוד כלים חדשים במהירות, להשתנות יחד עם השוק ולנהל פרויקטים משולבי אדם-בינה מלאכותית בצורה יצירתית.

בסיכומו של דבר, הבינה המלאכותית לא 'הורגת' את ענף השיווק. היא פשוט מאלצת אותו להתבגר.

היא לוקחת על עצמה את העבודה הטכנית והשגרתית, ומחייבת את אנשי המקצוע לעלות קומה.

מנהלי משאבי אנוש שישכילו לגייס אנשי שיווק ופרסום שהם אסטרטגים, פסיכולוגים של קהל ויזמים בנשמתם, יעניקו לארגון שלהם את היתרון התחרותי הגדול ביותר בעידן הדיגיטלי החדש.

The post 3 מיומנויות מפתח חדשות שיש לחפש אצל מועמדים בתחום השיווק first appeared on HRUS משאבי אנוש.

המעבר של מוקדי שירות לקוחות לטכנולוגיות מתקדמות הוא כבר לא תחזית לעתיד הרחוק, אלא מציאות המתרחשת לנגד עינינו.

איך יראה שירות הלקוחות בשנת 2031 – מהפכה אוטומטית מלאה או שותפות אנושית-טכנולוגית:

האם אנחנו עומדים בפני מחיקה מוחלטת של מקצוע שירות הלקוחות ומעבר לבינה מלאכותית בלבד, או שמא מדובר בשדרוג קיצוני של חוויית השירות.

בחמש השנים הבאות, תחום שירות הלקוחות צפוי להשתנות ללא הכר, אבל התשובה לשאלת היעלמות בני האדם מתחום זה היא מורכבת בהרבה ממה שנראה על פני השטח.

מחקרים מעודכנים של חברות הייעוץ והמחקר המובילות מציגים תמונה חסרת תקדים של קצב האימוץ הטכנולוגי:

אוטומציה של פניות הליבה: מחקר של גרטנר צופה, כי עד שנת 2031, כ-80% מאינטראקציות השירות השגרתיות והפשוטות (כמו בירור סטטוס משלוח, איפוס סיסמאות או עדכון פרטי תשלום) ינוהלו מתחילתן ועד סופן על ידי סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים, ללא מגע יד אדם.

החיסכון הפיננסי ושיפור המהירות: ממחקר של מקינזי עולה, כי הטמעת בינה מלאכותית יוצרת (GenAI) במוקד שירות הלקוחות, מקצצת את זמני הטיפול בפניות בכ-25% וחוסכת לארגונים רב-לאומיים עשרות מיליארדי דולרים בשנה.

הצורך במגע אנושי: מנגד, מחקר מקיף של PwC מגלה נתון קריטי: כ-75% מהצרכנים (הלקוחות) מצהירים כי גם בעידן הדיגיטלי, הם רוצים שתהיה להם אפשרות להגיע לנציג אנושי כאשר הם נתקלים בבעיה מורכבת, רגישה או כזו המעוררת תסכול גבוה.

המודל המנצח – הנציג המתוגבר:

התחזית הריאלית לחמש השנים הבאות לא מצביעה על היעלמות מוחלטת של בני האדם, אלא על שינוי דרמטי של תפקידם. המוקדים עוברים למודל היברידי חכם.

במודל זה, הבינה המלאכותית משמשת כמענה ראשון. היא פותרת במהירות-על, אלפי פניות פשוטות בו-זמנית, 24/7 ובכל שפה.

כאשר מגיעה פנייה מורכבת, טעונה רגשית, או כזו שדורשת שיקול דעת יוצא דופן, המערכת מעבירה אותה בצורה חלקה לנציג אנושי.

אלא שלמרות שהלקוח מופנה לנציג אנושי, הבינה המלאכותית לא תעלם בשלב זה.

היא תהפוך לעוזרת האישית של הנציג האנושי, תנתח עבורו את היסטוריית הלקוח תוך שבריר שנייה, ותציע לו פתרונות אופטימליים בזמן אמת.

חשיבות הנגישות והערך האנושי:

כתוצאה מהשינוי הזה, דרישות הסף מנציגי שירות הלקוחות האנושיים בשנת 2031 צפויות לזנק.

הם לא ידרשו עוד לעבודה מונוטונית של הזנת נתונים, אלא יהפכו לפותרי בעיות, מומחים בעלי אינטליגנציה רגשית גבוהה, יכולת גישור ואמפתיה. כל אלה הן תכונות שהבינה המלאכותית עדיין מתקשה לשכפל בהצלחה.

בסיכומו של דבר, האם הבינה המלאכותית תחליף את שירות הלקוחות? התשובה המדויקת היא שהיא תחליף את שירות הלקוחות הגרוע והאיטי.

בחמש השנים הבאות, חברות שינסו לבטל לחלוטין את המענה האנושי יחטפו 'קנס' תדמיתי קשה מהלקוחות שלהן.

המנצחות הגדולות יהיו החברות שישכילו לשלב בין המהירות והדיוק הבלתי נתפסים של הבינה המלאכותית, לבין הלב, הרגש והיצירתיות של הגורם האנושי.

The post איך צפוי להשתנות תפקיד נציגי שירות הלקוחות בשנים הקרובות first appeared on HRUS משאבי אנוש.

אם עד לפני כשנתיים חשוב שרק פועלי ייצור או פקידים שעוסקים בהזנת נתונים ועבודות רוטיניות אחרות נמצאים בסיכון, הרי שהיום כבר ברור שהבינה המלאכותית נוגעת גם בצווארון הלבן: עורכי דין, רואי חשבון, אנליסטים, מעצבים ואחרים.

החדשות הטובות הן שההיסטוריה מלמדת שמהפכות טכנולוגיות לאו דווקא מחסלות תפקידים, הן בעיקר משנות אותם.

אחת השאלות שרבים כיום שואלים את עצמם היא האם הם חייבים לעשות הסבת מקצוע.

מתברר שבדרך כלל לא. עבור רוב העובדים, המעבר לא יהיה מענף לענף, כלומר הם לא יצטרכו ללמוד תחום חדש, אלא יהיה שדרוג בתוך אותו תחום עיסוק.

עורך דין לא חייב להפוך למהנדס. הוא צריך להפוך לעורך דין שיודע להפעיל סוכני בינה מלאכותית שיבצעו עבורו את המחקר המשפטי, בזמן שהוא מתמקד באסטרטגיה, במשא ומתן וביחסי אנוש.

השינוי הוא לא במקצוע, אלא בתמהיל הפעולות שמרכיבות את יום העבודה.

אם כן, איך עובדים יכולים לשדרג את עצמם. כדי להפוך מעובד שחושש מיוחלף על ידי בינה מלאכותית לעובד שהבינה המלאכותית זקוקה לו, יש להתמקד ב-3 צירים:

1 מיומנות ה'טייס':

בני אדם לא יכולים להתחרות בבינה מלאכותית במהירות או בעיבוד נתונים. במקום זאת, יש ללמוד איך 'להטיס' אותה.

על העובד לפתח הבנה עמוקה של איך עובדים הכלים בתחום שלו ואיך לנהל זרימות עבודה אוטומטיות.

זה יהפוך אותו למנהל המערכת במקום לעובד הכפוף לה. עובד שיודע למקסם את התפוקה של הבינה המלאכותית שווה לארגון פי כמה יותר, מעובד שמבצע את העבודה ידנית.

2 חיזוק המיומנויות הרכות:

הבינה המלאכותית מצטיינת בסטטיסטיקה ונתונים, אבל היא כושלת באמפתיה, בניואנסים חברתיים ובהבנת הקשר תרבותי.

היכולת לגשר בין מחלקות, לפתור סכסוכים אישיים, להפגין אינטליגנציה רגשית מול לקוח או לקבל החלטות אתיות מורכבות, אלו הן המיומנויות שיקבלו פרמיה גבוהה בשוק העבודה העתידי.

3 מומחיות בתחום:

הבינה המלאכותית טועה לפעמים. היא זקוקה למומחה אנושי שיבדוק את הפלט שלה. ככל שהעובד יעמיק את הידע המקצועי שלו, כך הוא יהיה בעל יתרון מובהק ויוכל לאשר אם התוצר של הבוט הוא גאוני או מסוכן.

הצעד המעשי – מאיפה מתחילים:

חשוב מאוד לאמץ את כלי הבינה המלאכותית כבר עכשיו. לא לחכות שהארגון יטמיע מערכות.

חשוב שעובדים יתנסו בכלים של בינה מלאכותית שהינם ייעודיים לתעשייה שלהם. יש להפוך את הבינה המלאכותית לעוזר האישי של העובד כבר היום.

בארגונים רבים, המנהלים עצמם חוששים מהשינוי. אם העובדים יהיו אלה שמביאים את הפתרון הטכנולוגי ומראים איך הוא מייעל את המחלקה, הם יהפכו לנכס אסטרטגי שאי אפשר לוותר עליו.

בשורה התחתונה, הבינה המלאכותית לא תחליף את רוב העובדים. עם זאת, עובדים שמשתמשים בבינה מלאכותית כדי שלדרג את עבודתם, יחליפו את אלו שלא משתמשים בה.

המפתח הוא להפסיק לראות בבינה המלאכותית איום ולהתחיל לראות בה שותף זוטר שמאפשר לעובדים להתפנות לדברים שרק בני אדם יודעים לעשות: ליצור (להיות יצירתיים), להיות חדשניים, לנהל ולחבר.

The post 3 עקרונות הבסיס בעזרתם העובד ימנף את ה-AI ולא יוחלף על ידה first appeared on HRUS משאבי אנוש.

האינטגרציה המהירה והעמוקה של בינה מלאכותית בקרב מחלקות רבות בארגונים, שצפויה לצבור תאוצה משמעותית בשנים 2026 ו-2027, לא יצרה חלוקה שווה של פחד ופגיעות בקרב אוכלוסיות שונות בכוח העבודה.

מחקרי שוק שבוצעו בעולם מגלים פלחים דמוגרפיים ומקצועיים מובחנים החוששים יותר מכניסת הבינה המלאכותית וחשופים יותר לשיבושים של בינה מלאכותית לעומת אחרים.

פרדוקס אנשי המקצוע המתחילים והצעירים:

הממצא שהוא הכי לא אינטואיטיבי, שעולה ממחקרים אלה, הוא החרדה הגבוהה בקרב עובדים צעירים, דור ה-Z והמילניאלס.

לרוב הם אמנם המאמצים הראשונים של כלי בינה מלאכותית, אבל הם גם המודאגים ביותר מהטכנולוגיה שמאיימת על מקומות עבודתם.

פחד מחשיפה מוגברת לבינה מלאכותית:

מהסקרים עולה, כי כ-34% מעובדי דור ה-Z מודאגים מאוד מכך שבינה מלאכותית תשבש את עבודתם בשלוש השנים הקרובות.

פחד זה אינו חסר בסיס: בתפקידים זוטרים ברמת עובדים מתחילים, בתחומים שהינם חשופים לטכנולוגיה, כבר חלה ירידה בהיקפי התעסוקה.

מדוע הפגיעות:

מחקרים מצביעים על כך שהבינה המלאכותית יעילה ביותר באוטומציה של משימות מובנות, שגרתיות ומבוססות שפה, המהוות את עיקר משרות צווארון לבן התחלתיות, לרבות מחקר ראשוני, יצירת תוכן בסיסי, ניסוח קוד פשוט ועוד.

החוקרים צופים, כי הבינה המלאכותית יכולה לבטל עד 50% ממשרות הצווארון הלבן התחלתיות בתוך חמש השנים הקרובות, מה שהופך את תפקידי העובדים הצעירים לפגיעים מאוד לאוטומציה לפני שהם רוכשים את המומחיות העמוקה הדרושה לתפקידים בכירים.

תפקידים אדמיניסטרטיביים וקוגניטיביים של צווארון לבן:

בניגוד לגלי האוטומציה הקודמים שהשפיעו על עבודת הצווארון הכחול ועבודת כפיים, הטרנספורמציה הנוכחית של הבינה המלאכותית מכוונת באופן לא פרופורציונלי לאנשי מקצוע משכילים בתחומי הצווארון הלבן שעבודתם כרוכה בעיבוד מידע.

המחלקות הפגיעות ביותר:

תפקידים בשירותים פיננסיים, במיוחד חשבונאות וביקורת, שירותים משפטיים, לרבות עוזר משפטי ומחקר משפטי, ותמיכה אדמיניסטרטיבית, הם בין החשופים ביותר להתרחבות כניסתה של הבינה המלאכותית.

הפורום הכלכלי העולמי צופה אובדן של מיליוני משרות בתחומים כמו פקידי הזנת נתונים ומזכירות אדמיניסטרטיביות עד שנת 2027.

האיום הקוגניטיבי:

תפקידים אלה פגיעים משום שהם כוללים משימות מובנות, מבוססות כללים, לרבות ניתוח נתונים, הכנת חוזים, מענה לשאלות חוזרות ונשנות ועוד, שמודלים גדולים של שפה ובינה מלאכותית קוגניטיבית יכולים לבצע מהר יותר ובזול יותר.

פער ההכשרה הדורי:

בעוד שעובדים צעירים יותר חרדים מפני התרחבות כניסתה של הבינה המלאכותית, העובדים המבוגרים מגיל 55 ומעלה, לעיתים קרובות מפגינים אדישות מטרידה או רמת דאגה נמוכה יותר, שעשויה להיות פגיעות נסתרת.

פחות חרדה למרות הסיכון הגבוה:

מחקרים מסוימים מצביעים על כך שהעובדים מדורות מבוגרים יותר חשים שלבינה מלאכותית תהיה השפעה מועטה על שארית הקריירה שלהם.

עם זאת, המחקרים מגלים פער הכשרה משמעותי: חלק גדול מהעובדים המבוגרים מדווחים כי לא קיבלו הכשרה בכלים מבוססי בינה מלאכותית.

חוסר זה בשדרוג מיומנויות הופך את כישוריהם הקיימים לרגישים יותר להתיישנות, מה שעלול להגדיל את הסיכון לביטול תפקידם על ידי עובדים אנושיים, אם תפקידם הנוכחי יוגדר מחדש במהירות.

בשורה התחתונה, הסטטיסטיקות לשנים 2026-2027 מצביעות בבירור על כך שהשפעת הבינה המלאכותית אינה אחידה.

האוכלוסיות הפגיעות ביותר הן אלו שממלאים תפקידים המוגדרים על ידי עיבוד מידע שגרתי, המחמירים על ידי פער דורי ברור הן מבחינת חרדה והן מבחינת מוכנות.

The post אילו אוכלוסיות רגישות יותר וחשופות יותר לפגיעה מ-AI first appeared on HRUS משאבי אנוש.

מחקרי שוק מגלים הבדלים ברורים בין סוגי ענפים ותעשיות, כאשר שיעורי האימוץ (של בינה מלאכותית במקום העבודה) תלויים במידה רבה באופי העבודה ובבגרות הדיגיטלית של המגזר.

מעבר זה מגדיר נוף תחרותי חדש, המפריד בין חלוצי השילוב של בינה מלאכותית בעבודה היומיומית לאלה שיהיו האחרונים ליישם את הטכנולוגיה.

החלוצים – מאמצי החידושים הראשונים: מגזרים עתירי ידע:

הענפים והתעשיות שהיו הראשונים להטמיע בינה מלאכותית בעבודה היומיומית הם אלו שמתמקדים במידע, עיבוד נתונים ומשימות צווארון לבן בעלי מיומנויות עתירות מידע.

הנתונים שעולים מחקרי שוק שבוצעו בארה"ב ובאירופה מציבים באופן עקבי את הענפים הבאים בחזית אימוץ הבינה המלאכותית:

1 טכנולוגיה ושירותי מידע:

ענף זה מוביל בפער משמעותי באימוץ הבינה המלאכותית. העובדים בו כבר משתמשים בכלי הבינה המלאכותית, במיוחד לקידוד, ניתוח נתונים ויצירת תוכן, ושיעורי האימוץ הם הגבוהים ביותר.

עסקי הליבה כוללים יצירה ויישום של בינה מלאכותית, מה שהופך את השימוש הפנימי בהן להרחבה טבעית.

2 בנקאות, פיננסים וביטוח:

כמויות גדולות של נתונים צורכי תאימות רגולטורית ואיום מתמיד של הונאות הופכים את ענף הפיננסים לאחד המאמצים הראשונים של הבינה המלאכותית.

הבינה המלאכותית מוטמעת במהירות עבור מידול סיכונים, מסחר אלגוריתמי, צ'אטבוטים לשירות לקוחות ואוטומציה של תיעוד משרדי.

מנתונים של חברת מקינזי עולה, כי אימוץ הבינה המלאכותית במגזרים כמו פיננסים הינו משמעותית מעל הממוצע בתעשייה.

3 שירותים מקצועיים, מדעיים וטכניים:

קטגוריה רחבה זו, הכוללת ייעוץ, שירותים משפטיים ומחקר מדעי, משלבת במהירות בינה מלאכותית עבור משימות כמו גילוי משפטי, ניתוח מחקר ויצירת דוחות מורכבים.

הבינה המלאכותית הגנרטיבית ניתנת ליישום מיידי במשימות הליבה של עובדי ידע אלה.

הגל הבא של מטמיעי הבינה המלאכותית בשנים הקרובות: שירותים פיזיים ושירות לקוחות:

קבוצת התעשיות הבאה שצפויה להצטרף לקבוצה המאמצת את הבינה המלאכותית בשנים הקרובות, היא החברות שבהן הבינה המלאכותית עוברת מהרחבה דיגיטלית גרידא לאופטימיזציה של פעולות פיזיות, ותפקידים הפונים ללקוחות.

1 שירותי בריאות ומדעי החיים:

הבינה המלאכותית, שכבר מובילה באבחון וגילוי תרופות המבוססים על בינה מלאכותית, צפויה בשנים הקרובות להשתלב במידה רבה יותר בתפעול בתי חולים, רפואה מותאמת אישית ומשימות אדמיניסטרטיביות כמו קידוד רפואי.

האיחוד האירופי, למשל, נתן עדיפות לאימוץ בינה מלאכותית בתחום הבריאות במסגרת האסטרטגיות הלאומיות שלו.

2 ייצור ולוגיסטיקה:

לאוטומציה יש אמנם היסטוריה ארוכה בתחום זה, אבל הגל הבא כרוך באופטימיזציה של תהליכים המבוססת על בינה מלאכותית, תחזיות לגבי תחזוקה וניהול שרשרת אספקה.

שיעורי האימוץ של הבינה המלאכותית בתחום זה הינם מתונים כיום, אבל צפויים לעלות ככל שמודלים של בינה מלאכותית ישתפרו בניתוח וניהול מערכות פיזיות מורכבות.

3 קמעונאות ומסחר אלקטרוני:

הבינה המלאכותית צפויה להיות מוטמעת מעבר להמלצות מותאמות אישית לתמחור דינמי, ניהול מלאי ושירות לקוחות אוטומטי בקנה מידה גדול.

חלק משמעותי מהאינטראקציות בתחום תמיכת לקוחות בעולם צפוי לכלול בינה מלאכותית בשנים הקרובות.

התעשיות האחרונות להטמיע בינה מלאכותית הן בתחומים בעלי אינטראקציה רבה עם אנשים:

התעשיות הצפויות להיות האחרונות להטמיע באופן מלא בינה מלאכותית בעבודה היומיומית בשנים הקרובות, הן התעשיות המאופיינות בשימוש דיגיטלי נמוך, תלות גבוהה באינטראקציה אנושית לא סטנדרטית, או בסביבות פיזיות מבודדות מאוד.

1 חקלאות ובנייה:

מגזרים אלה מציגים כיום כמה משיעורי האימוץ הנמוכים ביותר של בינה מלאכותית, לעתים קרובות רק אחוז אחד או שניים מהעסקים המדווחים על שימוש בבינה מלאכותית.

הבינה המלאכותית משמשת אמנם בחקלאות המדויקת (רחפנים) ובתכנון פרויקטים, אבל העבודה היומיומית של רוב עובדי השטח והפועלים נותרה תלויה במשימות ידניות ולא כאלה  שחוזרות על עצמן, ולכן הן פחות רגישות למגמות האוטומציה הנוכחיות.

2 שירותי אירוח ומזון:

זוהי תעשייה בעלת אינטראקציה רבה עם לקוחות ורווחיות נמוכה, שבה הערך המרכזי הוא אינטראקציה פנים אל פנים ומתן שירות לא סטנדרטי.

הבינה המלאכותית משמשת כיום אמנם למערכות הזמנות, אבל שילוב מלא של בינה מלאכותית במשימות היומיומיות של שף, מלצר או צוות מלון יגיע הרבה יותר מאוחר, בעיקר בשל הקושי באוטומציה של מיומנויות חברתיות אנושיות ומיומנות פיזית.

3 טיפול אישי ושירותים חברתיים:

מקצועות הדורשים רמות גבוהות של אינטליגנציה רגשית, אמפתיה וטיפול מעשי, בהן  עובדים סוציאליים, נותני שירותי טיפול בקשישים ומטפלים וכו, יהיו האחרונים שיאמצו באופן נרחב את הבינה המלאכותית במשימות הליבה שלהם.

בתחומים אלה, הבינה המלאכותית תישאר ככל הנראה בתפקיד של עוזר אדמיניסטרטיבי (טיפול בניירת) ולא תחליף לאינטראקציה אנושית.

The post אילו ענפים יהיו הראשונים לאמץ AI בעבודה השוטפת ומי יהיו האחרונים first appeared on HRUS משאבי אנוש.

והיו אמנם כמה הצהרות פומביות מצד מנהלי תאגידים גדולים המצביעות על פעילות קיימת ומתוכננת להגברת יעילות, המבוססת על בינה מלאכותית, מה שעלול להוביל לאבדן משרות של עובדים אנושיים.

אבל חשוב לשים לב שאף אחד ממנהלים בולטים אלה, לא הכריז על תוכניות ספציפיות להחליף אחוזים גדולים מכוח העבודה שלו בתחום התוכנה, בבינה מלאכותית.

סם אלטמן, מנכ"ל OpenAI אמר, כי "ההנחה הבסיסית שלי היא, שכל מהנדס תוכנה פשוט יעשה הרבה יותר למשך זמן מסוים, אבל בשלב מסוים אולי נצטרך פחות מהנדסי תוכנה".

לדבריו, "יש חברות שבכל הנוגע לכתיבת קוד בסיוע בינה מלאכותית, יתכן שמדובר ביותר מ-50 אחוזים".

המשמעות היא, שיש חברות שמשתמשות בבינה מלאכותית כדי לסייע בכתיבת קוד במידה רבה, באופן שיותר מ-50% מהקוד עשוי להיכתב בסיוע בינה מלאכותית.

בכל מקרה, על אף שאלטמן אמר כי יש תרחיש שבו יידרשו פחות מהנדסי תוכנה בעתיד, הוא לא יכול לצפות לוח זמנים להחלפה מלאה של עובדי הייטק באופן כללי.

מארק צוקרברג, מנכ"ל ומייסד מטא הצהיר על כך שהבינה המלאכותית יכולה להגיע למשימותיהם של מהנדסים בדרג הביניים (כלומר, לבצע חלק מעבודתם), וכי חלקים מעבודת ההנדסה ישתנו.

המשמעות היא שמשימות הכלולות בתפקידים כמו מהנדסי תוכנה בדרג הביניים, עשויות לעבור לידי הבינה המלאכותית.

יתרה מכך, יש המאמינים כי הבינה המלאכותית תגיע לא רק לתפקידים זוטרים או לדרגי הביניים.

אנאנט אגרוואל, מייסד edX (לשעבר), לדוגמה, העיר הערה ספקולטיבית גם לגבי תפקיד המנכ"ל.

הוא אמר: "הייתי אומר כי 80 אחוז מהעבודה שמנכ"ל עושה יכולה להיות מוחלפת על ידי בינה מלאכותית".

ולד טנייב, מנכ"ל רובין הוד, אמר שכמעט כל המהנדסים של 'רובין הוד' משתמשים בכלי עריכה מבוססי בינה מלאכותית.

כאשר נשאל טנייב איזה אחוז מהקוד החדש של רובין הוד נוצר על ידי בינה מלאכותית, הוא השיב: בסביבות ה-50 אחוזים. אבל חשוב לשים לב שהוא לא דיבר על עובדים שפוטרו.

יצויין, כי חלק מההצהרות של מנכ"לים שמדברים על העברת תפקידים ומשימות לידי הבינה המלאכותית, נאמרות בשפה מעורפלת, עם ביטויים כמו "פחות מהנדסים", "רוב המפתחים לא יכתבו קוד" וכו', או באחוזים המתייחסים לכמות העבודה שתתבצע בסיוע הבינה המלאכותית. אבל הם לא מדברים על כמה משרות יבוטלו או יוחלפו.

להלן 4 סוגי המשרות והמקצועות שצפויים להיות מושפעים מהמעבר לבינה מלאכותית ורובוטים מבוססי בינה מלאכותית:

1 נציגי שירות לקוחות:

כפי שניתן לראות בשינויים שמתרחשים בחברות Klarna ו-Dukaan, צ'אטבוטים ועוזרים רובוטיים וירטואליים מבוססי בינה מלאכותית, הינם יעילים מאוד בטיפול במגוון רחב של פניות לקוחות. כתוצאה מכך, חל צמצום משמעותי בהיקף הצוות האנושי.

2 הזנת נתונים ותפקידים אדמיניסטרטיביים:

משימות הכרוכות בהזנת נתונים ידנית, עיבוד ותמיכה אדמיניסטרטיבית ניצבות בחזית המשימות שצפויות לעבור לידי הבינה המלאכותית, שכן היא יכולה להפוך משימות אלו לאוטומטיות, ולבצע אותן במהירות ובדיוק גבוהים יותר.

3 אנליסטים פיננסיים ואנליסטים המבצעים מחקרי שוק:

יכולתה של הבינה המלאכותית לעבד ולנתח מערכי נתונים עצומים במהירות ובדייקנות הופכת אותה לכלי רב עוצמה לניתוח פיננסי ומחקר שוק, מה שעשוי להפחית את הצורך באנליסטים אנושיים.

4 יוצרי תוכן שיווקי:

הבינה המלאכותית יכולה לסייע ביצירת תוכן שיווקי, החל מפוסטים ברשתות החברתיות ועד סרטוני שיווק ופרסום, מה שעלול להוביל להפחתה בביצוע משימות מסוימות הכרוכות ביצירת תוכן שיווקי, על ידי עובדים אנושיים.

The post התבטאויות מנכ"לי תאגידים גדולים לגבי העברת משימות מעובדים ל-AI first appeared on HRUS משאבי אנוש.

אלא שאם צוללים לתוך הציטוטים המדויקים שלהם בראיונות השונים, עולה תמונה שונה לחלוטין.  

הצהרות אלה בפירוש לא מהוות הכרזות ישירות על החלפה המונית של עובדי טכנולוגיה ועובדים מיומנים אחרים על ידי בינה מלאכותית.

הכנסת הבינה המלאכותית ושילובה בתפקידים אלה נועדה לחסוך עלויות ולהגביר את היעילות של העובדים על ידי שימוש בבינה מלאכותית במשימות ספציפיות.

במילים אחרות, שינוי זה לא מייצג אסטרטגיה נרחבת ומוצהרת להחלפת אחוז משמעותי מכוח העבודה של אנשי התוכנה, עובדים בצוות משאבי אנוש, מנהלי חשבונות ואחרים.

ולעצם העניין: המשרות הרגישות ביותר להחלפה על ידי בינה מלאכותית בשנים הקרובות, הן המשרות הכרוכות במשימות חוזרות ונשנות באופן קבוע ועשירות בנתונים.

מצד שני, גם הסברה הרווחת, שמשימות מסוג זה מתבצעות רק על ידי עובדים חסרי כישורים המכונים גם "בלתי מקצועיים" או "חסרי מיומנות", אינה מדויקת.

משימות מסוג זה (שחוזרות על עצמן ועשירות בנתונים) מהוות, כאמור, גם חלק מתפקידיהם של עובדים בעלי מיומנויות מסוימות.

המשימות הנכללות בקטגוריה זו כוללות אמנם גם משימות של מהנדסי תוכנה ומתכנתים שעוסקים בתחומים ספציפיים, אבל כאמור, הן בדרך כלל מהוות רק חלק מהתפקיד שלהם ולא את ליבת התפקיד.

חשוב לציין שהבינה המלאכותית לא צפויה להחליף באופן מלא את מפתחי התוכנה, אבל היא כן הולכת והופכת לכלי רב עוצמה לכתיבת קוד, ניפוי שגיאות וסיוע במשימות תכנות שגרתיות. זה יכול להפחית את הצורך במתכנתים זוטרים ומתחילים.

להלן כמה הצהרות של מנהלי חברות גדולות לגבי העברת משימות לבינה מלאכותית:

בשנת 2023 הודיע מנכ"ל יבמ העולמית, ארווינד קרישנה, ​​כי החברה מתכוונת להשהות את גיוס העובדים המיועדים למלא תפקידים שניתן להחליף אותם בבינה מלאכותית בשנים הקרובות.

הוא העריך כי בתוך כחמש שנים (עד 2028), כ-30% מעבודות הבקאופיס, או כ-7,800 משרות, יוכלו להיות מוחלפות על ידי בינה מלאכותית ורובוטים.

סוגי המשרות שסביר להניח שיושפעו, הן בתחום תפקידים זוטרים במחלקות משאבי אנוש, הנהלת חשבונות ותפקידים אדמיניסטרטיביים אחרים.

בשנת 2024 הכריז סבסטיאן סימיאטוקובסקי, מנכ"ל חברת Klarna, כי מסייע בינה מלאכותית מבצע את עבודתם של כ-700 נציגי שירות לקוחות.

החברה הצהירה כי לצ'אטבוט בינה מלאכותית נרשם שיעור שביעות רצון גבוה יותר של לקוחות מאשר לנציגים אנושיים וכי הוא טיפל בכשני שלישים מכלל צ'אטי הלקוחות.

סומיט שאה (Suumit Shah) מייסד ומנכ"ל חברת המסחר האלקטרוני ההודית Dukaan,​​הודיע בפומבי כי החליף כ-90% מצוות תמיכת הלקוחות שלו בצ'אטבוט בינה מלאכותית.

לטענתו, צעד זה הביא להפחתה משמעותית בעלויות תמיכת הלקוחות ולזמן פתרון מהיר יותר ב-40%.

חברת דיוקאן פיתחה ומשווקת פלטפורמה המאפשרת לעסקים קטנים להקים חנויות דיגיטליות.

המייסד והמנכ"ל, סומיט שאה, מייצג דור חדש של מייסדי חברות מבוססי טכנולוגיה המתמקדים בפתרונות לאתגרים עסקיים מהעולם האמיתי באמצעות פתרונות SaaS פרקטיים.

בשנת 2023 הודיע מיכה קאופמן, מנכ"ל חברת Fiverr הישראלית ​,​כי החברה מפטרת 250 עובדים, כ-30% מכוח העבודה שלה, במאמץ להפוך לחברה "AI-First".

לא נאמר במפורש שכל 250 המשרות הוחלפו על ידי בינה מלאכותית, אבל המיקוד המחודש של החברה בבינה מלאכותית היה המניע העיקרי לארגון מחדש.

פייבר מספקת פלטפורמה שמהווה אגריגטור פרילנסרים, ומתווכת בין פרילנסרים ללקוחות פוטנציאלים.

The post אילו משימות יעברו מעובדים מיומנים ל-AI ולמה לצפות בשנים הקרובות first appeared on HRUS משאבי אנוש.

בחלק מהמקרים מדובר לא רק בהרחבה לתפקידים חדשים אלא גם בהחלפת עובדים אנושיים, או בשינוי תוכנם של תפקידים קיימים.

חשוב לציין, כי לא היו הכרזות על תוכניות ספציפיות, של חברות גדולות, להחליף אחוז גדול מכוח העבודה שלהן בתחום ההייטק בבינה מלאכותית, אבל כן היו כמה הצהרות פומביות ופעולות מצד מנהלים של חברות ענק, המצביעות על תנועה לעבר הגברת יעילות באמצעות בינה מלאכותית.

יש לציין, כי הבינה המלאכותית לא צפויה להחליף באופן מלא את מפתחי התוכנה, אבל היא הולכת והופכת לכלי רב עוצמה לכתיבת קוד, ניפוי שגיאות וסיוע במשימות תכנות שגרתיות. יכולות אלה של הבינה המלאכותית עשויות להפחית את הצורך במתכנתים זוטרים ומתחילים.

מדיווחים שונים בעיתונות העולמית עולה, כי אריק ווהן, מנכ"ל חברת IgniteTech אמר, כי הוא החליף כמעט 80% מעובדי החברה בכוח אדם מבוסס בינה מלאכותית.

לדבריו, הוא בנה מחדש את החברה עם מומחי בינה מלאכותית וחדשנות במקום רבים מהצוות הקיים.

הענקית האמריקאית Salesforce בניהולו של מארק בניוף מסרה, כי כ-30-50 אחוזים מהתפקידים בחברה שמהווים עבודה פנימית (תפקידים שאינם מול לקוחות) כבר מטופלים על ידי הבינה המלאכותית, בפרט משימות שהן יותר שגרתיות (משימות רוטיניות שחוזרות על עצמן) או משימות בתחום התמיכה.

לדברי החברה, חלק מתפקידי תמיכת הלקוחות צומצמו והועברו לרובוטים מבוססי בינה מלאכותית.

ענקית התוכנה יבמ, בניהולו של ארווינד קרישנה הודיעה, כי כ-30% מהתפקידים הפקידותיים שאינם פונים ללקוחות ותפקידים מסויימים במשאבי אנוש יכולים להיות מוחלפים ברובוטים מבוססי בינה מלאכותית בתוך כחמש שנים.

מנהל הטכנולוגיה הראשי באירופה של ענקית היעוץ Accenture, ג'אן וילם ואן דן ברמן, אמר, כי "בינה מלאכותית גנרטיבית 'תשחרר' כ-40% מהעובדים האנושיים בתפקידים מסוימים בחברה, כדי שיוכלו לבצע משימות בעלות ערך גבוה יותר. מדובר בעיקר בשינוי סוגי המשימות שמתכנתים מבצעים".

כך או כך, בכל המקרים של העברת תפקידים מעובדים אנושיים לבינה מלאכותית, בתפקידים המוגדרים כטכנולוגים, מדובר בתפקידים שלא נדרשת בהם יצירתיות וחדשנות. בתפקידים שנדרשת יצירתיות, יש עדיין ביקוש רב לעובדי הייטק.

מי שדווקא כן מגייס עובדים אנושיים בתחום התוכנה היא חברת ההייטק הישראלית אברא.

החברה נמצאת בימים אלה בתנופת גיוס עובדים של כ-200 משרות בתחומי הפיתוח וה-IT.

מדובר במשרות בתחומי פיתוח התוכנה ואפליקציות מובייל, אנשי Fullstack ו- DevOps, מומחי דאטה ובסיסי נתונים, מומחי סייבר, מנתחי מערכות ומיישמי מערכות ליבה כמו CRM ,ERP וניהול פרוייקטים.

החברה פועלת בתחומי תשתיות תוכנה מתקדמות ענן, אבטחת מידע, תקשורת, Data, AI, ניהול תוכן וידע, מערכות ליבה ארגוניות CRM ERP, ניהול פרויקטים ועוד, ומערך פיתוח של מערכותWeb, Mobile, Real time embedded, UI/UX.

מאברא נמסר, כי החברה מחברת בין עולמות תוכן מגוונים, מציעה פתרונות חוצי-טכנולוגיות ומובילה תהליכים מורכבים תוך שמירה על רמת ביצוע גבוהה ודיוק עסקי.

כיום מעסיקה אברא יותר מ-1,000 עובדים, בהם כ-450 מפתחות ומפתחים הפועלים בקדמת הטכנולוגיה.

לאברא יש שיתופי פעולה אסטרטגיים עם ענקיות טכנולוגיה בינלאומיות בהן Microsoft, Salesforce, SAP, AWS, Priority, Monday, Red Hat ואחרות.

הודות לשיתופי פעולה אלה, צוותי הפיתוח של אברא עוסקים מדי יום בכלים ובטכנולוגיות החדשניות ביותר בשוק.

מאז הקמתה, צמחה אברא באמצעות אסטרטגיית מיזוגים ורכישות לצד צמיחה אורגנית, והיא נסחרת בבורסה לניירות ערך בתל אביב.

לדברי גלית ג'וליאן מנהלת הגיוס של אברא, בנוסף לגיוסים הנוכחיים, החברה בונה את הדור הבא של ההייטק הישראלי.

היא הוסיפה, כי "אברא נמצאת בתקופה של צמיחה מואצת ואנחנו מחפשים את הטובים ביותר. את אלו שמחפשים אתגר אמיתי, משמעות והשפעה".

לדבריה, הגיוס הנרחב בימים אלה, נועד להרחיב את תחומי הפעילות, לחזק את היכולות של החברה ולתת מענה לביקוש הגובר מצד הלקוחות.

ג'וליאן הוסיפה, כי החברה מציעה לעובדים מסלול קריירה עשיר, מגוון ומתגמל. בנוסף, החברה מציעה סביבת עבודה שמהווה חממה להתפתחות אישית ומקצועית.

לסיכום אמרה ג'וליאן, כי הליך הגיוס שמתקיים בימים אלה מהווה הזמנה למי שמחפש זירה להשפיע בה, לגדול מקצועית ולהוביל שינוי.

The post לא כולם מחליפים עובדים ב-AI: באברא מגייסים 200 עובדים בתחום התוכנה first appeared on HRUS משאבי אנוש.