משרות שבינה מלאכותית לא יכולה להחליף ואילו משרות תחליף בינה מלאכותית? פרספקטיבה עולמית על השפעת הבינה המלאכותית על התעסוקה

מסגור עליית הבינה המלאכותית בכוח העבודה

בשנת 2023, למעלה משלושה רבעים (77%) מהחברות ברחבי העולם כבר השתמשו או חקרו פתרונות בינה מלאכותית ( אובדן מקומות עבודה מבוססי בינה מלאכותית: סטטיסטיקות מזעזעות נחשפות ). לעלייה זו באימוץ יש השלכות של ממש: 37% מהעסקים המשתמשים בבינה מלאכותית דיווחו על קיצוצי כוח אדם בשנת 2023, ו-44% ציפו לקיצוצי משרות נוספים המונעים על ידי בינה מלאכותית בשנת 2024 ( אובדן מקומות עבודה מבוססי בינה מלאכותית: סטטיסטיקות מזעזעות נחשפות ). במקביל, אנליסטים צופים כי בינה מלאכותית עלולה לסכן מאות מיליוני משרות - כלכלני גולדמן זאקס העריכו כי 300 מיליון משרות ברחבי העולם עלולים להיות מושפעים מאוטומציה של בינה מלאכותית ( 60+ סטטיסטיקות על מקומות עבודה המחליפים בינה מלאכותית (2024) ). אין פלא שהשאלה "אילו משרות תחליף בינה מלאכותית?" ו"משרות שבינה מלאכותית לא יכולה להחליף" הפכו למרכזיות בדיונים על עתיד העבודה.

עם זאת, ההיסטוריה מציעה פרספקטיבה מסוימת. מהפכות טכנולוגיות קודמות (ממיכון ועד מחשבים) שיבשו את שוקי העבודה אך גם יצרו הזדמנויות חדשות. ככל שיכולותיה של הבינה המלאכותית גדלות, מתקיים דיון אינטנסיבי בשאלה האם גל אוטומציה זה ימשיך באותו דפוס. מסמך זה בוחן את הנוף: כיצד בינה מלאכותית פועלת בהקשר של מקומות עבודה, אילו מגזרים מתמודדים עם העקירה הגדולה ביותר, אילו תפקידים נותרו בטוחים יחסית (ומדוע), ומה מומחים צופים עבור כוח העבודה העולמי. נתונים עדכניים, דוגמאות מהתעשייה וציטוטים של מומחים כלולים כדי לספק ניתוח מקיף ועדכני.

כיצד בינה מלאכותית פועלת בהקשר של עבודה

בינה מלאכותית מצטיינת כיום במשימות - במיוחד אלו הכרוכות בזיהוי תבניות, עיבוד נתונים וקבלת החלטות שגרתיות. במקום לחשוב על בינה מלאכותית כעובד דמוי אדם, עדיף להבין אותה כאוסף של כלים שאומנו לבצע פונקציות צרות. כלים אלה נעים בין אלגוריתמים של למידת מכונה המנתחים ביג דאטה, דרך מערכות ראייה ממוחשבת שבודקות מוצרים, ועד מעבדי שפה טבעית כמו צ'אטבוטים המטפלים בפניות בסיסיות של לקוחות. במונחים מעשיים, בינה מלאכותית יכולה להפוך חלקים מעבודה לאוטומטיים : היא עשויה לסנן במהירות אלפי מסמכים אחר מידע רלוונטי, לנהוג ברכב לאורך מסלול קבוע מראש, או לענות על שאלות פשוטות של שירות לקוחות. מיומנות ממוקדת משימות זו פירושה שבינה מלאכותית משלימה לעתים קרובות עובדים אנושיים על ידי השתלטות על משימות חוזרות ונשנות.

באופן מכריע, רוב המשרות מורכבות ממשימות מרובות, ורק חלק מהן עשויות להתאים לאוטומציה של בינה מלאכותית. ניתוח של מקינזי מצא כי פחות מ-5% מהמקצועות ניתנים לאוטומציה מלאה בעזרת הטכנולוגיה הנוכחית ( AI Replacement Jobs Statistics and Facts [2024*] ). במילים אחרות, החלפה מלאה של אדם ברוב התפקידים נותרה קשה. מה שבינה מלאכותית יכולה לעשות הוא לטפל במקטעים שונים של משרה: למעשה, כ -60% מהמקצועות כוללים חלק משמעותי מהפעילויות שניתן לאוטומציה על ידי בינה מלאכותית ורובוטי תוכנה ( AI Replacement Jobs Statistics and Facts [2024*] ). זה מסביר מדוע אנו רואים בינה מלאכותית נפרסת ככלי תומך - לדוגמה, מערכת בינה מלאכותית עשויה לטפל בסינון הראשוני של מועמדים לעבודה, לסמן קורות חיים מובילים לסקירה על ידי מגייס אנושי. כוחה של בינה מלאכותית טמון במהירותה ובעקביותה עבור משימות מוגדרות היטב, בעוד שבני אדם שומרים על יתרון בגמישות חוצת משימות, שיפוט מורכב ומיומנויות בין-אישיות.

מומחים רבים מדגישים את ההבחנה הזו. "אנחנו עדיין לא יודעים את ההשפעה המלאה, אבל אף טכנולוגיה בהיסטוריה מעולם לא צמצמה את התעסוקה באינטרנט", מציינת מרי סי. דיילי, נשיאת הפד של סן פרנסיסקו, ומדגישה כי בינה מלאכותית כנראה תשנה את אופן העבודה שלנו במקום להפוך את בני האדם למיושן באופן מיידי ( ראש הפד של סן פרנסיסקו, מרי דיילי, בכנס Fortune Brainstorm Tech: בינה מלאכותית מחליפה משימות, לא אנשים - פד של סן פרנסיסקו ). בטווח הקרוב, בינה מלאכותית "מחליפה משימות, לא אנשים", מרחיבה את התפקידים האנושיים על ידי השתלטות על מטלות שגרתיות ומאפשרת לעובדים להתמקד באחריות מורכבת יותר. הבנת הדינמיקה הזו היא המפתח לזיהוי אילו עבודות בינה מלאכותית תחליף ואילו עבודות בינה מלאכותית לא יכולה להחליף - לעתים קרובות דווקא המשימות בתוך עבודות (במיוחד משימות חוזרות ונשנות, מבוססות כללים) הן הפגיעות ביותר לאוטומציה.

משרות שסביר להניח שיוחלפו על ידי בינה מלאכותית (לפי מגזר)

בעוד שבינה מלאכותית לא תשתלט לחלוטין על רוב המקצועות בן לילה, מגזרים וקטגוריות עבודה מסוימים פגיעים הרבה יותר לאוטומציה מאחרים. אלה נוטים להיות תחומים עם תהליכים שגרתיים רבים, כמויות גדולות של נתונים או תנועות פיזיות צפויות - התחומים שבהם טכנולוגיות הבינה המלאכותית והרובוטיקה הנוכחיות מצטיינות. להלן, נחקור את התעשיות והתפקידים שסביר להניח שיוחלפו על ידי בינה מלאכותית , יחד עם דוגמאות אמיתיות וסטטיסטיקות הממחישות מגמות אלו:

ייצור וייצור

ייצור היה אחד התחומים הראשונים שחשו את השפעת האוטומציה, באמצעות רובוטים תעשייתיים ומכונות חכמות. עבודות חוזרות ונשנות בפס הרכבה ומשימות ייצור פשוטות מבוצעות יותר ויותר על ידי רובוטים עם ראייה ובקרה המונעות על ידי בינה מלאכותית. לדוגמה, פוקסקון , יצרנית אלקטרוניקה גדולה, פרסה רובוטים כדי להחליף 60,000 עובדי מפעל במתקן יחיד על ידי אוטומציה של משימות הרכבה חוזרות ונשנות ( 3 מתוך 10 המעסיקים הגדולים בעולם מחליפים עובדים ברובוטים | הפורום הכלכלי העולמי ). במפעלי רכב ברחבי העולם, זרועות רובוטיות מרתכות וצובעות בדיוק רב, מה שמפחית את הצורך בעבודה ידנית. התוצאה היא שעבודות ייצור מסורתיות רבות - מפעילי מכונות, מרכיבים, אורזים - מוחלפות על ידי מכונות המונחות על ידי בינה מלאכותית. על פי הפורום הכלכלי העולמי, תפקידי הרכבה ועובדי מפעלים נמנים עם אלו הנמצאים בירידה , ומיליוני משרות כאלה כבר נבטלו בשנים האחרונות ככל שהאוטומציה הואצה ( סטטיסטיקות ועובדות על בינה מלאכותית המחליפות עבודות [2024*] ). מגמה זו היא עולמית: מדינות מתועשות כמו יפן, גרמניה, סין וארצות הברית כולן פורסות בינה מלאכותית בייצור כדי להגביר את הפרודוקטיביות, לעתים קרובות על חשבון עובדי קו אנושיים. היתרון הוא שאוטומציה יכולה להפוך מפעלים ליעילים יותר ואף ליצור עבודות טכניות חדשות (כמו טכנאי תחזוקת רובוטים), אך תפקידי הייצור הפשוטים נמצאים בבירור בסכנת היעלמות.

קמעונאות ומסחר אלקטרוני

במגזר הקמעונאות, בינה מלאכותית משנה את אופן פעולת החנויות ואת אופן קניות הלקוחות. אולי השינוי הבולט ביותר הוא עלייתם של עמדות קופה עצמית וחנויות אוטומטיות. משרות קופאיות, שבעבר היו אחת המשרות הנפוצות ביותר בקמעונאות, מצטמצמות ככל שקמעונאים משקיעים במערכות קופה המופעלות על ידי בינה מלאכותית. רשתות מכולת וסופרמרקטים גדולים מציעים כיום עמדות קופה בשירות עצמי, וחברות כמו אמזון הציגו חנויות "פשוט יוצאות" (Amazon Go) שבהן בינה מלאכותית וחיישנים עוקבים אחר רכישות ללא צורך בקופאי אנושי. הלשכה לסטטיסטיקה של ארה"ב כבר ראתה ירידה בתעסוקת הקופאים - מ-1.4 מיליון קופאים בשנת 2019 לכ-1.2 מיליון בשנת 2023 - וצופה שהמספר יירד ב-10% נוספים בעשור הקרוב ( קופה עצמית כאן כדי להישאר. אבל היא עוברת חשבון נפש | חדשות AP ). ניהול מלאי ואחסנה בקמעונאות גם הם הופכים לאוטומטיים: רובוטים משוטטים במחסנים ואוספים פריטים (לדוגמה, אמזון מעסיקה למעלה מ-200,000 רובוטים ניידים במרכזי הביצוע שלה, ועובדים לצד קוטפים אנושיים). אפילו משימות רצפה כמו סריקת מדפים וניקיון מבוצעות על ידי רובוטים המונעים על ידי בינה מלאכותית בכמה חנויות גדולות. התוצאה הסופית היא פחות משרות קמעונאיות מתחילות כמו פקידי מלאי, קוטפי מחסן וקופאיות. מצד שני, בינה מלאכותית בקמעונאות יוצרת ביקוש לעובדים מיומנים שיכולים לנהל אלגוריתמים של מסחר אלקטרוני או לנתח נתוני לקוחות. ובכל זאת, כשמדובר במשרות שהבינה המלאכותית תחליף בקמעונאות , תפקידים בעלי מיומנות נמוכה עם משימות חוזרות ונשנות הם המטרות העיקריות של אוטומציה.

פיננסים ובנקאות

תחום הפיננסים היה מוקדם לאמץ אוטומציה של תוכנות, והבינה המלאכותית של ימינו מאיצה את המגמה. עבודות רבות הכרוכות בעיבוד מספרים, סקירת מסמכים או קבלת החלטות שגרתיות מטופלות על ידי אלגוריתמים. דוגמה בולטת לכך מגיעה מ- JPMorgan Chase , שם הוצגה תוכנה המונעת על ידי בינה מלאכותית בשם COIN לניתוח מסמכים משפטיים והסכמי הלוואה. COIN יכולה לסקור חוזים תוך שניות - עבודה שבעבר גזלה 360,000 שעות מזמנם של עורכי דין ופקידי הלוואות מדי שנה ( תוכנת JPMorgan עושה בשניות את מה שלקח לעורכי דין 360,000 שעות | The Independent | The Independent ). בכך, היא החליפה למעשה נתח גדול מתפקידים משפטיים/מנהליים זוטרים בפעילות הבנק. ברחבי תעשיית הפיננסים, מערכות מסחר אלגוריתמיות החליפו מספר רב של סוחרים אנושיים על ידי ביצוע עסקאות מהר יותר ולעתים קרובות ברווחיות רבה יותר. בנקים וחברות ביטוח משתמשים בבינה מלאכותית לגילוי הונאות, הערכת סיכונים וצ'אטבוטים לשירות לקוחות, מה שמפחית את הצורך במספר רב של אנליסטים וצוותי תמיכת לקוחות. אפילו בחשבונאות וביקורת, כלי בינה מלאכותית יכולים לסווג אוטומטית עסקאות ולזהות אנומליות, מה שמאיים על עבודות הנהלת חשבונות מסורתיות. ההערכה היא שפקידי חשבונאות וניהול חשבונות הם בין התפקידים הנמצאים בסיכון הגבוה ביותר , כאשר תפקידים אלה צפויים לרדת משמעותית ככל שתוכנות חשבונאות מבוססות בינה מלאכותית יהפכו ליכולות טובות יותר ( 60+ סטטיסטיקות על משרות המחליפות בינה מלאכותית (2024) ). בקיצור, מגזר הפיננסים רואה בינה מלאכותית מחליפה משרות הסובבות סביב עיבוד נתונים, ניירת וקבלת החלטות שוטפת - החל מכספואיים בבנק (בשל כספומטים ובנקאות מקוונת) ועד אנליסטים במשרד הביניים - תוך הרחבת תפקידי קבלת החלטות פיננסיות ברמה גבוהה יותר.

פיתוח טכנולוגיה ותוכנה

זה אולי נשמע אירוני, אבל מגזר הטכנולוגיה - התעשייה שבונה בינה מלאכותית - גם הופך חלקים מכוח העבודה שלו לאוטומטיים. התקדמות אחרונה בבינה מלאכותית גנרטיבית הראתה שכתיבת קוד כבר אינה מיומנות אנושית בלעדית. עוזרי קידוד בבינה מלאכותית (כמו GitHub Copilot ו-Codex של OpenAI) יכולים לייצר חלקים ניכרים מקוד תוכנה באופן אוטומטי. משמעות הדבר היא שחלק ממשימות התכנות השגרתיות, במיוחד כתיבת קוד סטנדרטי או ניפוי שגיאות פשוטות, ניתנות להעברה לבינה מלאכותית. עבור חברות טכנולוגיה, זה עשוי בסופו של דבר להפחית את הצורך בצוותים גדולים של מפתחים זוטרים. במקביל, בינה מלאכותית מייעלת את תפקודי ה-IT והאדמיניסטרציה בתוך חברות טכנולוגיה. דוגמה בולטת: בשנת 2023 IBM הודיעה על הפסקה בגיוס לתפקידים מסוימים במשרד האחורי והצהירה שכ -30% מהמשרות שאינן פונות ללקוחות (כ-7,800 משרות) יוכלו להיות מוחלפות על ידי בינה מלאכותית ב-5 השנים הקרובות ( IBM תשהה את הגיוס בתוכנית להחליף 7,800 משרות בבינה מלאכותית, מדווח בלומברג | רויטרס ). תפקידים אלה כוללים משרות אדמיניסטרטיביות ומשאבי אנוש הכוללות תזמון, ניירת ותהליכים שגרתיים אחרים. המקרה של IBM ממחיש שגם עבודות צווארון לבן במגזר הטכנולוגיה ניתנות לאוטומציה כאשר הן מורכבות ממשימות חוזרות ונשנות - בינה מלאכותית יכולה להתמודד עם תזמון, רישום ושאילתות בסיסיות ללא התערבות אנושית. חשוב לציין שעבודת הנדסת תוכנה יצירתית ומורכבת באמת נותרה בידיים אנושיות (לבינה מלאכותית עדיין חסרה יכולת פתרון בעיות כללית של מהנדס מנוסה). אבל עבור טכנולוגים, חלקים יומיומיים של העבודה עוברים לידי בינה מלאכותית - וחברות עשויות בסופו של דבר להזדקק לפחות מתכנתים מתחילים, בודקי QA או צוותי תמיכה ב-IT ככל שכלי האוטומציה משתפרים. למעשה, מגזר הטכנולוגיה משתמש בבינה מלאכותית כדי להחליף עבודות שגרתיות או מוכוונות תמיכה, תוך הפניית כישרונות אנושיים למשימות חדשניות וברמה גבוהה יותר.

שירות לקוחות ותמיכה

צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים המופעלים על ידי בינה מלאכותית עשו פריצת דרך אדירה בתחום שירות הלקוחות. טיפול בפניות לקוחות - בין אם בטלפון, בדוא"ל או בצ'אט - הוא פונקציה עתירת עבודה שחברות מבקשות זה מכבר לייעל. כעת, הודות למודלים מתקדמים של שפה, מערכות בינה מלאכותית יכולות לנהל שיחות באופן מפתיע בדומה לשיחות אנושיות. חברות רבות פרסו צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית כקו התמיכה הראשון, תוך מענה לשאלות נפוצות (איפוס חשבונות, מעקב הזמנות, שאלות נפוצות) ללא נציג אנושי. זה התחיל להחליף עבודות במרכז שירות טלפוני ותפקידי תמיכה. לדוגמה, חברות טלקום ושירותים מדווחות כי חלק משמעותי משאלות הלקוחות נפתרות לחלוטין על ידי נציגים וירטואליים. מובילי התעשייה צופים מגמה זו רק תגדל: מנכ"ל Zendesk, טום אגמאיר, צופה ש-100% מהאינטראקציות עם הלקוחות יכללו בינה מלאכותית בצורה כלשהי, וכי 80% מהפניות לא ידרשו נציג אנושי לפתרון בעתיד הקרוב ( 59 סטטיסטיקות שירות לקוחות של בינה מלאכותית לשנת 2025 ). תרחיש כזה מרמז על צורך מופחת משמעותית בנציגי שירות לקוחות אנושיים. סקרים כבר מראים שיותר מרבע מצוותי שירות הלקוחות שילבו בינה מלאכותית בתהליכי העבודה היומיומיים שלהם, ועסקים המשתמשים ב"סוכנים וירטואליים" של בינה מלאכותית קיצצו את עלויות שירות הלקוחות בעד 30% ( שירות לקוחות: כיצד בינה מלאכותית משנה אינטראקציות - פורבס ). סוגי עבודות התמיכה שסביר להניח שיוחלפו על ידי בינה מלאכותית הן אלו הכוללות תגובות מתוסרטות ופתרון בעיות שגרתי - לדוגמה, מפעיל מרכז שירות טלפוני דרגה 1 שעוקב אחר סקריפט מוגדר לבעיות נפוצות. מצד שני, מצבים מורכבים או טעונים רגשית עדיין מועברים לעתים קרובות לסוכנים אנושיים. בסך הכל, בינה מלאכותית משנה במהירות את תפקידי שירות הלקוחות , הופכת את המשימות הפשוטות יותר לאוטומטיות ובכך מפחיתה את מספר צוותי התמיכה התחלתיים הדרושים.

תחבורה ולוגיסטיקה

מעט תעשיות זכו לתשומת לב רבה כל כך בנוגע להחלפת משרות המונעת על ידי בינה מלאכותית כמו תחבורה. פיתוח כלי רכב אוטונומיים - משאיות, מוניות ובוטים למשלוחים - מאיים ישירות על מקצועות הכרוכים בנהיגה. בתעשיית המשאיות, למשל, חברות רבות בודקות משאיות אוטונומיות בכבישים מהירים. אם מאמצים אלה יצליחו, נהגי משאיות למרחקים ארוכים יוכלו להיות מוחלפים במידה רבה על ידי אסדות אוטונומיות שיכולות לפעול כמעט 24/7. חלק מההערכות חד משמעיות: אוטומציה עשויה בסופו של דבר להחליף עד 90% מעבודות ההובלה למרחקים ארוכים אם טכנולוגיית הנהיגה האוטונומית תהפוך לפעילה במלואה ובאמינה ( משאיות אוטונומיות עשויות בקרוב להשתלט על העבודה הכי לא רצויה בתחבורה ארוכת טווח ). נהיגת משאיות היא אחת העבודות הנפוצות ביותר במדינות רבות (למשל, זהו מעסיק מוביל של גברים אמריקאים ללא תואר אקדמי), כך שההשפעה כאן עשויה להיות עצומה. אנו כבר רואים צעדים הדרגתיים - אוטובוסי הסעות אוטונומיים בערים מסוימות, רכבי מחסן ומטענים בנמלים המונחים על ידי בינה מלאכותית, ותוכניות פיילוט למוניות ללא נהג בערים כמו סן פרנסיסקו ופיניקס. חברות כמו Waymo ו-Cruise סיפקו אלפי נסיעות מוניות ללא נהג , מה שמרמז על עתיד שבו נהגי מוניות ונהגי Uber/Lyft עשויים להיות פחות מבוקשים. בתחומי המשלוחים והלוגיסטיקה, רחפנים ורובוטים על המדרכה נמצאים בניסויים כדי לטפל במשלוחים בקילומטר האחרון, מה שעשוי להפחית את הצורך בשליחים. אפילו תעופה מסחרית מתנסה באוטומציה מוגברת (אם כי מטוסי נוסעים אוטונומיים כנראה רחוקים עוד עשרות שנים, אם בכלל, עקב חששות בטיחותיים). נכון לעכשיו, נהגים ומפעילי כלי רכב הם בין המשרות שסביר להניח שיוחלפו על ידי בינה מלאכותית . הטכנולוגיה מתקדמת במהירות בסביבות מבוקרות: מחסנים משתמשים במלגזות אוטונומיות, ונמלים משתמשים במנופים אוטומטיים. ככל שהצלחות אלו מתרחבות לכבישים ציבוריים, תפקידים כמו נהג משאית, נהג מונית, נהג משלוחים ומפעיל מלגזה עומדים בפני ירידה. העיתוי אינו ודאי - תקנות ואתגרים טכניים פירושם שנהגים אנושיים עדיין לא נעלמים - אבל המסלול ברור.

שירותי בריאות

שירותי בריאות הם מגזר שבו השפעת הבינה המלאכותית על מקומות עבודה מורכבת. מצד אחד, בינה מלאכותית הופכת משימות אנליטיות ואבחון מסוימות לאוטומטיות שבוצעו בעבר אך ורק על ידי אנשי מקצוע מיומנים. לדוגמה, מערכות בינה מלאכותית יכולות כעת לנתח תמונות רפואיות (צילומי רנטגן, MRI, סריקות CT) בדיוק יוצא דופן. במחקר שוודי, רדיולוג בסיוע בינה מלאכותית זיהה 20% יותר סרטן שד מסריקות ממוגרפיה מאשר שני רדיולוגים אנושיים שעבדו יחד ( האם בינה מלאכותית תחליף רופאים שקוראים צילומי רנטגן, או פשוט תהפוך אותם לטובים יותר מאי פעם? | חדשות AP ). דבר זה מצביע על כך שרופא אחד המצויד בבינה מלאכותית יכול לבצע את עבודתם של מספר רופאים, מה שעשוי להפחית את הצורך במספר דומה של רדיולוגים או פתולוגים אנושיים. מנתחי מעבדה אוטומטיים יכולים לבצע בדיקות דם ולסמן חריגות ללא טכנאי מעבדה אנושיים בכל שלב. צ'אטבוטים של בינה מלאכותית מטפלים גם במיון מטופלים ובשאלות בסיסיות - חלק מבתי החולים משתמשים בבוטים לבדיקת תסמינים כדי לייעץ למטופלים אם עליהם להגיע, מה שיכול להפחית את עומס העבודה על אחיות ומוקדי שירות רפואיים. עבודות ניהוליות בתחום הבריאות מוחלפות במיוחד: תזמון, קידוד רפואי וחיוב חוו דרגות גבוהות של אוטומציה באמצעות תוכנת בינה מלאכותית. עם זאת, תפקידי טיפול ישיר בחולים נותרו במידה רבה ללא שינוי מבחינת תחליף. רובוט יכול לסייע בניתוחים או לעזור בהעברת חולים, אך אחיות, רופאים ומטפלים מבצעים מגוון רחב של משימות מורכבות ואמפתיות שבינה מלאכותית אינה יכולה כיום לשכפל במלואן. גם אם בינה מלאכותית יכולה לאבחן מחלה, חולים רוצים לעתים קרובות שרופא אנושי יסביר ויטפל בה. שירותי הבריאות מתמודדים גם עם חסמים אתיים ורגולטוריים חזקים להחלפה מלאה של בני אדם בבינה מלאכותית. לכן, בעוד שמשרות ספציפיות בתחום הבריאות (כמו מחשבוניות רפואיות, תמלולים וכמה מומחי אבחון) מתרחבות או מוחלפות חלקית על ידי בינה מלאכותית , רוב אנשי המקצוע בתחום הבריאות רואים בבינה מלאכותית כלי המשפר את עבודתם ולא כתחליף. בטווח הארוך, ככל שבינה מלאכותית מתקדמת יותר, היא תוכל להתמודד עם יותר מהעבודה הכבדה של ניתוח ובדיקות שגרתיות - אך לעת עתה, בני אדם נשארים במרכז מתן הטיפול.

לסיכום, המשרות שסביר להניח שיוחלפו על ידי בינה מלאכותית הן אלו המאופיינות במשימות שגרתיות, חוזרות ונשנות וסביבות צפויות: עובדי מפעלים, צוות פקידותי ומנהלי, קופאי קמעונאות, נציגי שירות לקוחות בסיסי, נהגים ותפקידים מקצועיים מסוימים ברמת כניסה. ואכן, תחזיות הפורום הכלכלי העולמי לעתיד הקרוב (עד 2027) הציבו את פקידי הזנת הנתונים בראש רשימת תיאורי המשרות בירידה (כאשר 7.5 מיליון משרות כאלה צפויות להבוטל), ואחריהם מזכירות אדמיניסטרטיביות ופקידי חשבונאות , כולם תפקידים רגישים מאוד לאוטומציה ( 60+ סטטיסטיקות על בינה מלאכותית המחליפות משרות (2024) ). בינה מלאכותית סוחפת תעשיות במהירויות שונות, אך כיוונה עקבי - אוטומציה של המשימות הפשוטות ביותר בין מגזרים. הסעיף הבא יבחן את הצד השני: אילו משרות נוטות להיות מוחלפות על ידי בינה מלאכותית לפחות , והתכונות האנושיות המגנות על תפקידים אלה.

משרות שהכי פחות סביר שיוחלפו/משרות שבינה מלאכותית לא יכולה להחליף (ומדוע)

לא כל משרה נמצאת בסיכון גבוה לאוטומציה. למעשה, תפקידים רבים מתנגדים להחלפה על ידי בינה מלאכותית משום שהם דורשים יכולות אנושיות ייחודיות או מתרחשים בסביבות בלתי צפויות שמכונות אינן יכולות לנווט בהן. ככל שהבינה המלאכותית הופכת מתקדמת, יש לה מגבלות ברורות בשכפול היצירתיות, האמפתיה וההסתגלות האנושית. מחקר של מקינזי ציין כי בעוד שאוטומציה תשפיע כמעט על כל המקצועות במידה מסוימת, דווקא חלקים ממשרות ולא תפקידים שלמים יכולים להתמודד איתם - מה שמרמז שעבודות אוטומטיות לחלוטין יהיו היוצא מן הכלל ולא הכלל ( סטטיסטיקות ועובדות על משרות החלפת בינה מלאכותית [2024*] ). כאן אנו מדגישים את סוגי המשרות שהכי פחות סביר שיוחלפו על ידי בינה מלאכותית בעתיד הנראה לעין, ומדוע תפקידים אלה "מוגנים יותר בפני בינה מלאכותית":

• מקצועות הדורשים אמפתיה אנושית ואינטראקציה אישית: מקצועות הסובבים סביב טיפול, הוראה או הבנת אנשים ברמה רגשית בטוחים יחסית מפני בינה מלאכותית. אלה כוללים ספקי שירותי בריאות כמו אחיות, מטפלים בקשישים ומטפלים, כמו גם מורים, עובדים סוציאליים ויועצים . תפקידים כאלה דורשים חמלה, בניית מערכות יחסים וקריאת רמזים חברתיים - תחומים שבהם מכונות מתקשות. לדוגמה, חינוך לגיל הרך כרוך בטיפוח ותגובה לרמזים התנהגותיים עדינים שאף בינה מלאכותית לא יכולה לשכפל באמת. על פי מכון המחקר Pew, כ -23% מהעובדים מועסקים במשרות בעלות חשיפה נמוכה לבינה מלאכותית (לעתים קרובות בטיפול, חינוך וכו'), כגון מטפלות, שבהן המשימות המרכזיות (כמו טיפוח ילד) עמידות בפני אוטומציה . אנשים בדרך כלל מעדיפים מגע אנושי בתחומים אלה: בינה מלאכותית עשויה לאבחן דיכאון, אך מטופלים בדרך כלל רוצים לדבר עם מטפל אנושי, לא עם צ'אטבוט, על רגשותיהם.

• מקצועות יצירתיים ואמנותיים: עבודה הכוללת יצירתיות, מקוריות וטעם תרבותי נוטה להתריס בפני אוטומציה מלאה. סופרים, אמנים, מוזיקאים, יוצרי סרטים, מעצבי אופנה - אנשי מקצוע אלה מייצרים תוכן שמוערך לא רק בזכות ביצוע נוסחה, אלא גם בזכות הצגת רעיונות חדשניים ודמיוניים. בינה מלאכותית יכולה לסייע ביצירתיות (למשל, יצירת טיוטות גולמיות או הצעות עיצוב), אך לעתים קרובות חסרה לה מקוריות אמיתית ועומק רגשי . בעוד שאמנות וכתיבה שנוצרו על ידי בינה מלאכותית הגיעו לכותרות, ליוצרים אנושיים עדיין יש יתרון ביצירת משמעות שמהדהדת עם בני אדם אחרים. יש גם ערך שוק לאמנות מעשה ידי אדם (קחו בחשבון את העניין המתמשך במוצרים בעבודת יד למרות ייצור המוני). אפילו בבידור ובספורט, אנשים רוצים ביצועים אנושיים. כפי שביל גייטס התבדח בדיון שנערך לאחרונה על בינה מלאכותית, "לא נרצה לראות מחשבים משחקים בייסבול." ( ביל גייטס אומר שבני אדם לא יידרשו ל'רוב הדברים' בעידן הבינה המלאכותית | EGW.News ) - המשמעות היא שהריגוש מגיע מספורטאים אנושיים, ובהרחבה, עבודות יצירתיות וביצועיות רבות יישארו בגדר מאמץ אנושי.

• עבודות הכרוכות בעבודה פיזית בלתי צפויה בסביבות דינמיות: מקצועות מסוימים דורשים מיומנות פיזית ופתרון בעיות במקום בסביבות מגוונות - דברים שקשה מאוד לרובוטים לעשות. חשבו על מקצועות מיומנים כמו חשמלאים, אינסטלטורים, נגרים, מכונאים או טכנאי תחזוקת מטוסים . עבודות אלו כרוכות לעתים קרובות בסביבות לא סדירות (החיווט של כל בית שונה במקצת, כל בעיית תיקון ייחודית) ודורשות הסתגלות בזמן אמת. רובוטים נוכחיים המונעים על ידי בינה מלאכותית מצטיינים בסביבות מובנות ומבוקרות כמו מפעלים, אך מתמודדים עם מכשולים בלתי צפויים של אתר בנייה או בית לקוח. לכן, בעלי מקצוע ואחרים שעובדים בעולם הפיזי עם גיוון רב נוטים פחות להיות מוחלפים בקרוב. דו"ח על המעסיקים הגדולים בעולם הדגיש כי בעוד שיצרנים בשלים לאוטומציה, מגזרים כמו שירותי שטח או שירותי בריאות (למשל, שירות הבריאות הלאומי של בריטניה עם צבא הרופאים והאחיות שלו המבצעים משימות מגוונות) נותרים "שטח עוין" עבור רובוטים ( 3 מתוך 10 המעסיקים הגדולים בעולם מחליפים עובדים ברובוטים | הפורום הכלכלי העולמי ). בקיצור, עבודות מלוכלכות, מגוונות ובלתי צפויות לעיתים קרובות עדיין דורשות מעורבות של אדם .

• מנהיגות אסטרטגית וקבלת החלטות ברמה גבוהה: תפקידים הדורשים קבלת החלטות מורכבות, חשיבה ביקורתית ואחריותיות - כגון מנהלים עסקיים, מנהלי פרויקטים ומנהיגים ארגוניים - בטוחים יחסית מפני החלפה ישירה של בינה מלאכותית. תפקידים אלה כרוכים בסינתזה של גורמים רבים, הפעלת שיקול דעת תחת אי ודאות, ולעתים קרובות שכנוע ומשא ומתן אנושיים. בינה מלאכותית יכולה לספק נתונים והמלצות, אך הפקדת אמון בבינה מלאכותית לקבל החלטות אסטרטגיות סופיות או להוביל אנשים היא קפיצה שרוב החברות (והעובדים) אינם מוכנים לקחת. יתר על כן, מנהיגות תלויה לעתים קרובות באמון ובהשראה - תכונות הנובעות מכריזמה וניסיון אנושיים, ולא מאלגוריתמים. בעוד שבינה מלאכותית עשויה לחשב מספרים עבור מנכ"ל, תפקידו של מנכ"ל (קביעת חזון, ניהול משברים, הנעת צוות) נותר אנושי באופן ייחודי לעת עתה. אותו הדבר נכון לגבי פקידי ממשל בכירים, קובעי מדיניות ומנהיגים צבאיים שבהם אחריותיות ושיקול דעת אתי הם בעלי חשיבות עליונה.

ככל שהבינה המלאכותית מתקדמת, גבולות הפעולה שלה ישתנו. תפקידים מסוימים הנחשבים בטוחים כיום עשויים בסופו של דבר להיתקל באתגרים חדשים (לדוגמה, מערכות בינה מלאכותית פולשות בהדרגה לתחומים יצירתיים על ידי הלחנת מוזיקה או כתיבת מאמרי חדשות). עם זאת, למשרות הנ"ל יש אלמנטים אנושיים מובנים שקשה לקודד: אינטליגנציה רגשית, מיומנות ידנית בסביבות לא מובנות, חשיבה חוצת תחומים ויצירתיות אמיתית. אלה משמשים כחפיר מגן סביב עיסוקים אלה. ואכן, מומחים אומרים לעתים קרובות שבעתיד, עבודות יתפתחו ולא ייעלמו לחלוטין - העובדים האנושיים בתפקידים אלה ישתמשו בכלי בינה מלאכותית כדי להיות יעילים עוד יותר. ביטוי מצוטט לעתים קרובות לוכד זאת: בינה מלאכותית לא תחליף אותך, אבל אדם המשתמש בבינה מלאכותית אולי יחליף אותה. במילים אחרות, אלה שממנפים בינה מלאכותית כנראה יעלו על אלה שלא, בתחומים רבים.

לסיכום, משרות שהסיכוי הקטן ביותר להיות מוחלפות על ידי בינה מלאכותית/משרות שהבינה המלאכותית אינה יכולה להחליף הן אלו הדורשות אחת או יותר מהיבטים הבאים: אינטליגנציה חברתית ורגשית (אכפתיות, משא ומתן, חונכות), חדשנות יצירתית (אמנות, מחקר, עיצוב), ניידות וזריזות בסביבות מורכבות (מקצועות מיומנים, תגובה לחירום) ושיקול דעת רחב (אסטרטגיה, מנהיגות). בעוד שבינה מלאכותית תחדור יותר ויותר לתחומים אלה כעוזרים, תפקידי הליבה האנושיים נמצאים, לעת עתה, כאן כדי להישאר. האתגר בפני העובדים הוא להתמקד במיומנויות שהבינה המלאכותית אינה יכולה לחקות בקלות - אמפתיה, יצירתיות, הסתגלות - כדי להבטיח שהן יישארו משלימות בעלות ערך למכונות.

דעות מומחים על עתיד העבודה

באופן לא מפתיע, הדעות חלוקות, כאשר חלקן צופות שינויים גורפים ואחרות מדגישות התפתחות הדרגתית יותר. כאן אנו אוספים כמה ציטוטים ופרספקטיבות מעמיקות של מובילי דעה, המספקים מגוון רחב של ציפיות:

• קאי-פו לי (מומחה ומשקיע בתחום הבינה המלאכותית): לי צופה אוטומציה משמעותית של מקומות עבודה בשני העשורים הקרובים. "בתוך עשר עד עשרים שנה, אני מעריך שנוכל טכנית להפוך 40 עד 50 אחוז מהמקומות עבודה בארצות הברית לאוטומטיים", אמר ( ציטוטים של קאי-פו לי (מחבר הספר "כוחות על של בינה מלאכותית") (עמוד 6 מתוך 9) ). לי, בעל ניסיון של עשרות שנים בתחום הבינה המלאכותית (כולל תפקידים קודמים בגוגל ובמיקרוסופט), מאמין שמגוון רחב של מקצועות יושפעו - לא רק עבודות במפעלים או בשירותים, אלא גם תפקידים רבים בצווארון לבן. הוא מזהיר שגם עבור עובדים שלא יוחלפו לחלוטין, הבינה המלאכותית "תקצץ בערך המוסף שלהם" על ידי השתלטות על חלקים מעבודתם, מה שעלול להפחית את כוח המיקוח והשכר של העובדים. השקפה זו מדגישה דאגה לגבי עקירה נרחבת וההשפעה החברתית של הבינה המלאכותית, כגון אי-שוויון מוגבר והצורך בתוכניות הכשרה מקצועית חדשות.

• מרי סי. דיילי (נשיאת הפד של סן פרנסיסקו): דיילי מציעה נקודת נגד המושרשת בהיסטוריה הכלכלית. היא מציינת שבעוד שבינה מלאכותית תשבש מקומות עבודה, תקדימים היסטוריים מצביעים על אפקט איזון נטו בטווח הארוך. "אף טכנולוגיה בהיסטוריה של כל הטכנולוגיות לא הפחיתה מעולם את התעסוקה באינטרנט", מציינת דיילי, ומזכירה לנו שטכנולוגיות חדשות נוטות ליצור סוגים חדשים של מקומות עבודה גם כשהן מחליפות אחרים ( ראש הפד של סן פרנסיסקו, מרי דיילי, בכנס Fortune Brainstorm Tech: בינה מלאכותית מחליפה משימות, לא אנשים - פד של סן פרנסיסקו ). היא מדגישה שבינה מלאכותית צפויה לשנות את העבודה ולא לבטל אותה לחלוטין . דיילי צופה עתיד שבו בני אדם עובדים לצד מכונות - בינה מלאכותית מטפלת במשימות המייגעות, בני אדם מתמקדים בעבודה בעלת ערך גבוה יותר - והיא מדגישה את החשיבות של חינוך והסבה מקצועית כדי לעזור לכוח העבודה להסתגל. התחזית שלה אופטימית בזהירות: בינה מלאכותית תגביר את הפרודוקטיביות ותיצור עושר, מה שיכול להניע צמיחת מקומות עבודה בתחומים שאולי עדיין לא דמיינו.

• ביל גייטס (מייסד שותף של מיקרוסופט): גייטס דיבר רבות על בינה מלאכותית בשנים האחרונות, והביע גם התרגשות וגם דאגה. בראיון משנת 2025, הוא ניבא תחזית נועזת שתפסה כותרות: עלייתה של בינה מלאכותית מתקדמת עשויה להוביל לכך ש"בני אדם לא יידרשו לרוב הדברים" בעתיד ( ביל גייטס אומר שבני אדם לא יידרשו ל'רוב הדברים' בעידן הבינה המלאכותית | EGW.News ). גייטס הציע שסוגים רבים של עבודות - כולל כמה מקצועות הדורשים מיומנות גבוהה - יוכלו להיות מטופלים על ידי בינה מלאכותית ככל שהטכנולוגיה תתבגר. הוא נתן דוגמאות בתחום הבריאות והחינוך , ודמיין בינה מלאכותית שיכולה לתפקד כרופא או מורה מהשורה הראשונה. רופא בינה מלאכותית "נהדר" יוכל להיות זמין באופן נרחב, מה שעשוי להפחית את המחסור במומחים אנושיים. משמעות הדבר היא שאפילו תפקידים שנחשבו באופן מסורתי בטוחים (בשל דרישת ידע והכשרה נרחבים) עשויים להיות משוכפלים על ידי בינה מלאכותית עם הזמן. עם זאת, גייטס גם הודה במגבלות למה שאנשים יקבלו מבינה מלאכותית. הוא ציין בהומור שבעוד שבינה מלאכותית עשויה לשחק ספורט טוב יותר מבני אדם, אנשים עדיין מעדיפים ספורטאים אנושיים בבידור (אנחנו לא נשלם כדי לצפות בקבוצות בייסבול רובוטיות). גייטס נותר אופטימי בסך הכל - הוא מאמין שבינה מלאכותית "תשחרר אנשים" לעיסוקים אחרים ותוביל לעלייה בפריון, אם כי החברה תצטרך לנהל את המעבר (אולי באמצעות צעדים כמו רפורמות בחינוך או אפילו הכנסה בסיסית אוניברסלית אם יתרחש אובדן מקומות עבודה בקנה מידה גדול).

• קריסטלינה גאורגייבה (מנכ"לית קרן המטבע הבינלאומית): מנקודת מבט של מדיניות וכלכלה עולמית, גאורגייבה הדגישה את האופי הכפול של השפעתה של הבינה המלאכותית. "בינה מלאכותית תשפיע על כמעט 40 אחוז מהמשרות ברחבי העולם, תחליף חלקן ותשלים אחרות", כתבה בניתוח של קרן המטבע הבינלאומית ( בינה מלאכותית תשנה את הכלכלה העולמית. בואו נוודא שהיא מועילה לאנושות ). היא מציינת כי לכלכלות מתקדמות יש חשיפה גבוהה יותר לבינה מלאכותית (מכיוון שחלק גדול יותר מהמשרות כולל משימות הדורשות מיומנות גבוהה שבינה מלאכותית יכולה לבצע), בעוד שמדינות מתפתחות עשויות לחוות פחות עקירה מיידית. עמדתה של גאורגייבה היא שההשפעה נטו של בינה מלאכותית על התעסוקה אינה ודאית - היא עשויה להגביר את הפריון והצמיחה העולמיים, אך גם להרחיב את אי השוויון אם המדיניות לא תעמוד בקצב. היא וקרן המטבע הבינלאומית קוראות לצעדים פרואקטיביים: ממשלות צריכות להשקיע בחינוך, ברשתות ביטחון ובתוכניות שדרוג מיומנויות כדי להבטיח שהיתרונות של בינה מלאכותית (פריון גבוה יותר, יצירת מקומות עבודה חדשים במגזרי טכנולוגיה וכו') יהיו משותפים באופן נרחב ושעובדים שאיבדו את מקום עבודתם יוכלו לעבור לתפקידים חדשים. נקודת מבט מומחית זו מחזקת את העובדה שבעוד שבינה מלאכותית עשויה להחליף משרות, התוצאה עבור החברה תלויה במידה רבה באופן שבו אנו מגיבים.

• מובילים אחרים בתעשייה: מנכ"לים רבים בתחום הטכנולוגיה ועתידנים אף הם הביעו את דעתם. מנכ"ל IBM, ארווינד קרישנה, ​​לדוגמה, ציין כי בינה מלאכותית תשפיע בתחילה על "משרות צווארון לבן" ותהפוך את עבודת המשרד האחורי והפקידותית לאוטומציה (כמו תפקידי משאבי אנוש ש-IBM מייעלת) לפני שתעבור לתחומים טכניים יותר ( IBM תשהה את גיוס העובדים בתוכנית להחליף 7,800 משרות בבינה מלאכותית, מדווח בלומברג | רויטרס ). במקביל, קרישנה ואחרים טוענים כי בינה מלאכותית תהיה כלי רב עוצמה עבור אנשי מקצוע - אפילו מתכנתים משתמשים בעוזרי קוד של בינה מלאכותית כדי להגביר את הפרודוקטיביות, דבר המצביע על עתיד שבו שיתוף פעולה בין בני אדם לבינה מלאכותית הוא הנורמה במשרות מיומנות ולא החלפה מוחלטת. מנהלים בשירות לקוחות, כפי שצוין קודם לכן, מדמיינים כי בינה מלאכותית תטפל ברוב האינטראקציות השגרתיות של לקוחות, כאשר בני אדם מתמקדים במקרים מורכבים ( 59 סטטיסטיקות שירות לקוחות של בינה מלאכותית לשנת 2025 ). ואינטלקטואלים ציבוריים כמו אנדרו יאנג (שהפיץ את רעיון ההכנסה הבסיסית האוניברסלית) הזהירו מפני נהגי משאיות ועובדי מוקדי שירות טלפוניים שאיבדו את מקום עבודתם, ותמכו במערכות תמיכה חברתיות להתמודדות עם אבטלה המונעת על ידי אוטומציה. לעומת זאת, אקדמאים כמו אריק בריניולפסון ואנדרו מקאפי דיברו על "פרדוקס הפרודוקטיביות" - שהיתרונות של בינה מלאכותית יגיעו, אך רק לצד עובדים אנושיים שתפקידיהם מוגדרים מחדש, לא מבוטלים. הם מדגישים לעתים קרובות את הגדלת כוח האדם באמצעות בינה מלאכותית ולא את החלפתם המלאכותית, וטבעו ביטויים כמו " עובדים המשתמשים בבינה מלאכותית יחליפו את אלה שלא ".

בעיקרו של דבר, חוות דעת מומחים נעות בין אופטימיות מאוד (בינה מלאכותית תיצור יותר מקומות עבודה מאשר היא תהרוס, בדיוק כפי שעשו חידושים קודמים) לבין זהירות רבה (בינה מלאכותית עלולה לדחוק חלק חסר תקדים מכוח העבודה, מה שידרוש התאמות רדיקליות). עם זאת, חוט משותף הוא שהשינוי ודאי . אופי העבודה ישתנה ככל שהבינה המלאכותית תהפוך ליכולות רבות יותר. מומחים מסכימים פה אחד כי חינוך ולמידה מתמשכת הם חיוניים - עובדי העתיד יזדקקו למיומנויות חדשות, וחברות יזדקקו למדיניות חדשה. בין אם בינה מלאכותית נתפסת כאיום או ככלי, מנהיגים בתעשיות מדגישים שעכשיו זה הזמן להתכונן לשינויים שהיא תביא למשרות. לסיום, נבחן מה המשמעות של טרנספורמציות אלו עבור כוח העבודה העולמי וכיצד יחידים וארגונים יכולים לנווט בדרך קדימה.

מה המשמעות של זה עבור כוח העבודה הגלובלי

לשאלה "אילו עבודות תחליף הבינה המלאכותית?" אין תשובה אחת וסטטית - היא תמשיך להתפתח ככל שיכולות הבינה המלאכותית יגדלו וככל שהכלכלות יתאימו את עצמן. מה שאנו יכולים להבחין בו הוא מגמה ברורה: בינה מלאכותית ואוטומציה צפויות לבטל מיליוני מקומות עבודה בשנים הקרובות, ובמקביל ליצור מקומות עבודה חדשים ולשנות מקומות עבודה קיימים . הפורום הכלכלי העולמי צופה שעד 2027, כ -83 מיליון מקומות עבודה יופנו עקב אוטומציה, אך 69 מיליון מקומות עבודה חדשים יופיעו בתחומים כמו ניתוח נתונים, למידת מכונה ושיווק דיגיטלי - השפעה נטו של -14 מיליון מקומות עבודה ברחבי העולם ( סטטיסטיקות ועובדות של בינה מלאכותית המחליפות מקומות עבודה [2024*] ). במילים אחרות, תהיה תנודה משמעותית בשוק העבודה. תפקידים מסוימים ייעלמו, רבים ישתנו, ועיסוקים חדשים לחלוטין יצוצו כדי לענות על צרכיה של כלכלה המונעת על ידי בינה מלאכותית.

עבור כוח העבודה העולמי , משמעות הדבר היא כמה דברים מרכזיים:

• שיפור כישורים והכשרה מחדש הם הכרחיים: עובדים שעבודתם נמצאת בסיכון חייבים לקבל הזדמנויות ללמוד מיומנויות חדשות ומבוקשות. אם בינה מלאכותית משתלטת על משימות שגרתיות, בני אדם צריכים להתמקד במשימות שאינן שגרתיות. ממשלות, מוסדות חינוך וחברות ימלאו תפקיד בהנחיית תוכניות הכשרה - בין אם מדובר בעובד מחסן שפוטר הלומד כיצד להשתמש ברובוטים לתחזוקה, או בנציג שירות לקוחות הלומד לפקח על צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית. למידה לאורך החיים עומדת להפוך לנורמה. מצד שני, ככל שבינה מלאכותית משתלטת על העבודה הקשה, בני אדם יכולים לעבור לעבודה מספקת, יצירתית או מורכבת יותר - אך רק אם יש להם את הכישורים לעשות זאת.

• שיתוף פעולה בין אדם לבינה מלאכותית יגדיר את רוב המשרות: במקום השתלטות מוחלטת של בינה מלאכותית, רוב המקצועות יתפתחו לשותפויות בין בני אדם למכונות חכמות. העובדים שישגשגו יהיו אלה שיודעים כיצד למנף את הבינה המלאכותית ככלי. לדוגמה, עורך דין עשוי להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחקור באופן מיידי פסיקה (לעשות את העבודה שצוות של עוזרי משפט נהג לעשות), ולאחר מכן להפעיל שיקול דעת אנושי כדי לגבש אסטרטגיה משפטית. טכנאי מפעל עשוי לפקח על צי רובוטים. אפילו מורים עשויים להשתמש במדריכים לבינה מלאכותית כדי להתאים אישית שיעורים בזמן שהם מתמקדים בהדרכה ברמה גבוהה יותר. מודל שיתופי אומר שתיאורי התפקידים ישתנו - תוך הדגשת פיקוח על מערכות בינה מלאכותית, פרשנות של פלטי בינה מלאכותית וההיבטים הבין-אישיים שהבינה המלאכותית אינה יכולה להתמודד איתם. משמעות הדבר היא גם שמדידת ההשפעה של כוח העבודה אינה עוסקת רק במשרות שאבדו או הושגו, אלא במשרות שהשתנו . כמעט כל מקצוע ישלב מידה מסוימת של סיוע בבינה מלאכותית, והסתגלות למציאות זו תהיה קריטית עבור העובדים.

• מדיניות ותמיכה חברתית: המעבר עלול להיות מהמורות, והוא מעלה שאלות מדיניות בקנה מידה עולמי. אזורים ותעשיות מסוימים ייפגעו קשה יותר מאובדן מקומות עבודה מאחרים (לדוגמה, כלכלות מתפתחות כבדות ייצור עשויות להתמודד עם אוטומציה מהירה יותר של משרות עתירות עבודה). ייתכן שיהיה צורך ברשתות ביטחון חברתיות חזקות יותר או במדיניות חדשנית - רעיונות כמו הכנסה בסיסית אוניברסלית (UBI) הועלו על ידי דמויות כמו אילון מאסק ואנדרו יאנג בציפייה לאבטלה המונעת על ידי בינה מלאכותית ( אילון מאסק אומר שהכנסה אוניברסלית היא בלתי נמנעת: למה הוא חושב... ). בין אם UBI היא התשובה ובין אם לאו, ממשלות יצטרכו לעקוב אחר מגמות האבטלה ואולי להאריך את דמי האבטלה, שירותי השמה ומענקי חינוך במגזרים שנפגעו. שיתוף פעולה בינלאומי עשוי להיות הכרחי גם כן, שכן בינה מלאכותית עלולה להרחיב את הפער בין כלכלות היי-טק לאלו עם גישה פחותה לטכנולוגיה. כוח העבודה העולמי עלול לחוות נדידת מקומות עבודה למיקומים ידידותיים לבינה מלאכותית (בדיוק כפי שהייצור עבר למדינות בעלות עלויות נמוכות יותר בעשורים קודמים). קובעי המדיניות יצטרכו להבטיח שהרווחים הכלכליים של בינה מלאכותית (פריון גבוה יותר, תעשיות חדשות) יובילו לשגשוג רחב היקף, ולא רק לרווחים עבור מעטים.

• הדגשת הייחודיות האנושית: ככל שבינה מלאכותית הופכת נפוצה, המרכיבים האנושיים בעבודה מקבלים חשיבות רבה עוד יותר. תכונות כמו יצירתיות, יכולת הסתגלות, אמפתיה, שיפוט אתי וחשיבה רב-תחומית יהוו את היתרון היחסי של עובדים אנושיים. מערכות חינוך עשויות להשתנות כדי להדגיש מיומנויות רכות אלו לצד מיומנויות STEM. מדעי הרוח והאמנויות עשויים להפוך למפתחים בטיפוח תכונות שהופכות בני אדם לחסרי תחליף. במובן מסוים, עליית הבינה המלאכותית דוחפת אותנו להגדיר מחדש את העבודה במונחים אנושיים יותר - להעריך לא רק יעילות, אלא גם תכונות כמו חוויית לקוח, חדשנות יצירתית וקשרים רגשיים, שבהם בני אדם מצטיינים.

לסיכום, בינה מלאכותית צפויה להחליף כמה עבודות - במיוחד אלו המהוות משימות שגרתיות - אך היא גם תיצור הזדמנויות ותרחיב תפקידים רבים. ההשפעה תורגש כמעט בכל התעשיות, החל מטכנולוגיה ופיננסים ועד לייצור, קמעונאות, שירותי בריאות ותחבורה. נקודת מבט עולמית מראה שבעוד שכלכלות מתקדמות עשויות לחוות אוטומציה מהירה יותר של עבודות צווארון לבן, כלכלות מתפתחות עדיין עשויות להתמודד עם החלפת עבודות ידניות באמצעות מכונות בייצור ובחקלאות לאורך זמן. הכנת כוח העבודה לשינויים אלה היא אתגר עולמי.

חברות חייבות להיות פרואקטיביות באימוץ בינה מלאכותית באופן אתי וחכם - להשתמש בה כדי להעצים את עובדיהן, לא רק כדי לקצץ בעלויות. עובדים, מצידם, צריכים להישאר סקרנים ולהמשיך ללמוד, שכן יכולת ההסתגלות תהיה רשת הביטחון שלהם. והחברה בכללותה צריכה לטפח גישה המעריכה סינרגיה בין אדם לבינה מלאכותית: לראות בבינה מלאכותית כלי רב עוצמה להגברת הפרודוקטיביות והרווחה האנושית, ולא כאיום על מחיית האדם.

כוח העבודה של המחר צפוי להיות עתיד שבו יצירתיות אנושית, אכפתיות וחשיבה אסטרטגית יעבדו יד ביד עם בינה מלאכותית - עתיד שבו טכנולוגיה משפרת את כוח העבודה האנושי במקום להפוך אותו למיושן. המעבר אולי לא יהיה קל, אך עם הכנה ומדיניות נכונה, כוח העבודה העולמי יכול לצאת עמיד ואף פרודוקטיבי יותר בעידן הבינה המלאכותית.

מאמרים שאולי תרצו לקרוא לאחר נייר עמדה זה:

🔗 10 כלי חיפוש עבודה מובילים המבוססים על בינה מלאכותית - מהפכה בעולם הגיוס.
גלו את כלי הבינה המלאכותית הטובים ביותר למציאת משרות מהירה יותר, אופטימיזציה של הגשת מועמדויות ולהתקבלות לעבודה.

🔗 מסלולי קריירה בתחום הבינה המלאכותית - המשרות הטובות ביותר בתחום הבינה המלאכותית וכיצד להתחיל.
גלו את הזדמנויות הקריירה המובילות בתחום הבינה המלאכותית, אילו כישורים נדרשים וכיצד להתחיל את דרככם בתחום.

🔗 משרות בתחום הבינה המלאכותית – קריירה עכשווית ועתיד תעסוקת הבינה המלאכותית.
הבינו כיצד בינה מלאכותית מעצבת מחדש את שוק העבודה והיכן טמונות הזדמנויות עתידיות בתעשיית הבינה המלאכותית.