בשנים האחרונות ארגונים ברחבי העולם מאמצים את הבינה המלאכותית כדי לבצע משימות באופן אוטומטי ולשפר את הפרודוקטיביות. מצד שני, רבים מהם גם מפטרים עובדים ומחליפים אותם בכלים מבוססי בינה גנרטיבית ומודלים שפתיים מתקדמים (LLMs). לפי תחזית של McKinsey, עד שנת 2045 כלי AI ובינה הגנרטיבית עשויים עד 50% מהפעילות התעסוקתית באוטומציה. מה שאומר שאופי עולם העבודה עומד להשתנות באופן דרמטי וליצור אתגרים כמו אבטלה גבוהה, איכות עבודה ירודה, פיטורים ואפילו היעלמות של מקצועות שלמים.
קחו לדוגמה את תעשיית ה-SaaS. מנהלי מוצר ומעצבים עלולים להיות מוחלפים בקלות על ידי כלי מחקר ותכנון שמסוגלים לשרטט wireframes, לבצע מחקר על מתחרים, להציע עיצובים ולעבוד ישירות מול מפתחים עד לקבלת מוצר מוגמר. גם המפתחים קרובים מאוד לאבד את העבודה שלהם ל-AI ואותו הדבר תקף לתחום השיווק, שבו כלי בינה מלאכותית יכולים לבנות אסטרטגיה שלמה ולנהל קמפיינים בעצמם. אפילו צוותי התמיכה יתקשו להישאר רלוונטיים בעולם בו מערכות AI כבר מטפלות בתמיכה מרמות L1 ועד L3 ולפעמים אפילו פותרות תקלות מורכבות בעצמן.
למרות שאומרים שבינה מלאכותית נועדה לעזור לנו בעבודה, תמיד מרחפת השאלה – מה אם היא בעצם תיקח לנו אותה? מספר המשרות שנעלמות בעקבות השימוש בבינה מלאכותית גבוה בהרבה ממספר המשרות החדשות שהיא יוצרת. מודלי ה-AI מחליפים בעיקר תפקידים עם משימות שגרתיות ורפטטיביות שלא דורשות כישורים קוגניטיביים או שיקול דעת.
אבל גם אם התפקיד שלכם דורש חשיבה ביקורתית, יהיה עליכם ללמוד לעומק את עולם הבינה המלאכותית, גם בתחומים כמו עיצוב, פיתוח, שיווק או מכירות. המונח Agentic AI הוא כבר לא סתם עוד "באז-וורד". מדובר בבינה מלאכותית שפועלת באופן עצמאי, מבצעת פעולות מורכבות עם מינימום התערבות אנושית ובכך מצמצמת את הצורך בכוח אדם במקום העבודה.
איך זה נראה בשטח?
תארו לכם מצב שבו אתם מתחברים לסביבת העבודה שלכם רק כדי לגלות שמשימות שגרתיות פשוט נעלמות מרשימת המטלות. כאנשי IT, אתם עדים לאופן שבו האוטומציה משנה את פני התחום ומחליפה עבודות שבוצעו באופן ידני בקצב חסר תקדים. ברמה הגלובלית, האוטומציה כבר העלימה כ-2.1 מיליון משרות, ויצרה במקביל כ-1.6 מיליון חדשות בתחומי הטכנולוגיה והנתונים.
לדוגמה, בדיקת תוכנה ידנית. פעם היינו מעבירים שעות בניפוי באגים ובהרצת סקריפטים. היום, כלי בינה מלאכותית כמו מסגרות בדיקה אוטומטיות מטפלים בזה ברמת דיוק גבוהה, מה שצמצם משמעותית את הדרישה לתפקידים אלה. מחקר של Future of Jobs report צופה ירידה כללית במספר המשרות ההתחלתיות ובתפקידי הזנת הנתונים - תפקידים המתבססים על ביצוע משימות חזרתיות באופן ידני. גם תחום תמיכת ה-IT השוטפת, כמו טיפול בתקלות רשת בסיסיות, עובר תהליכי אוטומציה באמצעות צ’אטבוטים ומערכות עם יכולת תיקון עצמי .
ובכל זאת, לשינוי הזה יש גם צד חיובי. אמנם חלק מהמשרות צפויות להיעלם בשנים הקרובות, אך במקביל נפתחות הזדמנויות חדשות בתחומים כמו פיקוח על מערכות בינה מלאכותית ואבטחת סייבר.
אז איך נשרוד את סערת ה-AI?
הדרך היחידה לשמור על יתרון תחרותי מול הבינה המלאכותית היא להמשיך ללמוד ולהתפתח. חיזוק המיומנויות בתחומים כמו מסגרות למידת מכונה, פלטפורמות אוטומציה ופרוטוקולים לאבטחת מידע יאפשר לכם להסתגל לתפקידים ש-AI עדיין לא מסוגל להחליף. העמקה בנושאים כמו אתיקה של AI וניתוח נתונים תחדד את היכולת שלכם לפקח על מערכות חכמות ולוודא שהן פועלות בהתאם למטרות האנושיות שלשמן נוצרו.
אם תבחרו להתפתח ולשדרג את היכולות שלכם בטכנולוגיות מתפתחות, תוכלו להפוך קיפאון להזדמנות אמיתית לצמיחה.
העתיד עובר אוטומציה. אבל האם אתם מוכנים להתפתח?
Comments