הבינה המלאכותית (AI) משנה במהירות את פני שוק העבודה העולמי, ויוצרת הזדמנויות חדשות לצד אתגרים משמעותיים. תהליכים כמו יצירת משרות חדשות והשמדת משרות קיימות, שינוי במיומנויות הנדרשות ואימוץ טכנולוגיות מתקדמות הופכים לנורמה. מחקר של מיקרוסופט, שנערך בקרב 31,000 אנשים מ-31 מדינות, מצא שכלי GenAI יכולים לשפר באופן משמעותי את יעילות העובדים. לדוגמה, כלים אלו מסייעים לעובדים לבצע פעולות כמו כתיבה, סיכום, וחיפוש במהירות גבוהה יותר, כאשר 29% מהעובדים דיווחו על עלייה בפרודוקטיביות. נוסף על כך, השימוש בטכנולוגיות אלה מאפשר לבצע אוטומציה של משימות בסדר גודל של 60%-70% מהזמן של העובדים. יותר מ-80% מהעובדים דיווחו כי כלים אלו מאפשרים להם להתמקד במשימות חשובות יותר, ולהגביר את היעילות והסיפוק שלהם במקום העבודה. בנוסף, השימוש בטכנולוגיות GenAI יכול לחסוך בממוצע 2.7 שעות עבודה לעובד ביום, כפי שנמצא במחקר של HubSpot. השימוש בכלי ה-AI מאפשר לארגונים לחסוך זמן רב, להגביר את הפרודוקטיביות ולבצע אופטימיזציה למשאבים הארגוניים בצורה מיטבית. השפעותיה של AI ניכרות כמעט בכל תחום תעסוקתי, ולמרות הפוטנציאל העצום שלה לשפר את יעילות העבודה והפרודוקטיביות, היא גם מעלה שאלות קריטיות בנוגע לעתיד הכלכלה והחברה.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
יצירת והשמדת משרות
בינה מלאכותית מביאה לשינויים דרמטיים בשוק העבודה, כאשר ניכרת תופעה כפולה של יצירת משרות חדשות לצד השמדת משרות קיימות. על פי מחקר של הפורום הכלכלי העולמי, טכנולוגיות מתקדמות, כולל AI, צפויות ליצור כ-69 מיליון משרות חדשות ברחבי העולם בעשור הקרוב. עם זאת, באותו זמן, התהליך הזה עלול להשמיד כ-83 מיליון משרות קיימות. מדובר בפער משמעותי המצביע על האתגרים שנובעים מהתפשטות האוטומציה.
המעבר מעבודה ידנית וחזרתית לאוטומציה דורש מהעובדים להסתגל לשינויים. כדי להישאר רלוונטיים בשוק העבודה, העובדים נדרשים לפתח מיומנויות חדשות בתחום הטכנולוגיה, כמו תכנות, עיבוד נתונים ועבודה עם מערכות חכמות. כמו כן, הכשרות מקצועיות והשקעה בפיתוח הון אנושי הן קריטיות, במיוחד באזורים ובתחומים שבהם החשיפה לאוטומציה היא גבוהה במיוחד.
המשרה שכל חברה תגייס בשנה הקרובה!
התפתחות הבינה המלאכותית לא רק משנה את תחומי התעסוקה, אלא גם יוצרת משרות חדשות שלא היו קיימות לפני שנה-שנתיים והפכו למבוקשות ביותר בשוק העבודה. התפקידים החדשים האלו לא רק דורשים מיומנויות טכנולוגיות מתקדמות, אלא גם מצביעים על שינויים מבניים בארגונים. היום אנו רואים חברות רבות מגדירות מחדש את מבנה מחלקות הטכנולוגיה שלהן, כאשר התפקיד המרכזי והחם ביותר הוא GenAI Lead או GenAI Leader, תפקיד חדש שנולד מתוך הצורך להוביל את המהפכה בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית (Generative AI).
מבנה הארגון החדש: צוות ה-GenAI
המשרה החמה ביותר בשוק כיום היא ללא ספק GenAI Lead או GenAI Leader. מדובר באדם האחראי על הובלת אסטרטגיית ה-AI הגנרטיבי של הארגון. תפקיד זה כולל ניהול של צוותי מומחים המיועדים לפתח, להטמיע ולהשתמש בטכנולוגיות AI גנרטיביות לצורך שיפור תהליכי עבודה, אוטומציה של משימות מורכבות, יצירת תכנים ואינטגרציה של כלים טכנולוגיים מתקדמים.
מתחת ל-GenAI Lead פועל צוות של GenAI Experts, המומחים שמבצעים בפועל את העבודה הטכנית והפיתוחית בתחום זה. המומחים הללו מגיעים מרקע של הנדסת תוכנה, פיתוח מודלים של למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית (NLP). ביחד, הם יוצרים מחלקה חדשה בארגונים בשם GenAI Team, מחלקה ייעודית שמטרתה להתמודד עם אתגרי הבינה המלאכותית הגנרטיבית ולהבטיח שהארגון מנצל את מלוא הפוטנציאל שלה.
המשרות החמות שוק בתחום ה-GenAI
- GenAI Lead / Leader: מוביל אסטרטגיית ה-AI הגנרטיבי בארגון.
- GenAI Expert: מומחה טכנולוגי המתמחה בפיתוח והטמעה של מודלים גנרטיביים.
- Generative AI Researcher: חוקר בתחום למידת המכונה וה-AI הגנרטיבי.
- AI Data Scientist: מדען נתונים שמתמחה ביצירת מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית.
- LLM (Large Language Model) Expert: מומחה בתחום המודלים הגדולים, כולל עבודה עם מודלים כמו GPT-4.
- Generative AI Product Manager: מנהל מוצר המתמחה בפיתוח מוצרים מבוססי AI גנרטיבי.
האם בעסק שלך כבר קיימת מחלקת GenAI? האם יש לך צוות שעוסק בטכנולוגיות הבינה המלאכותית הגנרטיבית? אם לא, סביר להניח שבשנה הקרובה כל חברה בארץ ובעולם תגייס משרות אלו, בין אם על ידי הכשרת אנשים מתוך הארגון ובין אם על ידי גיוס מומחים מיומנים שכבר רכשו את הכישורים הנדרשים.
בישראל, כמו גם במדינות רבות בעולם, המצב הופך למורכב עוד יותר. למרות היכולות הגבוהות של ישראל בתחום הטכנולוגיה, קיים מחסור חמור במומחי AI גנרטיבי בשוק המקומי. זה מוביל לכך שחברות רבות נאלצות לגייס מומחים מחו”ל, לעיתים באבסורד של ממש. החברות הישראליות משקיעות משאבים ניכרים בייבוא מומחים ממדינות אחרות, במקום לפתח הון אנושי מקומי. תהליך זה מעיד על הצורך הקריטי בהשקעה בהכשרות טכנולוגיות מקומיות שיתמקדו בהכשרת עובדים ישראליים בתחום ה-AI.
לצד הצורך במומחים מיומנים, השכר המוצע במשרות אלו משקף את הביקוש האדיר בשוק. שכר המתחיל מ-20,000 שקלים בחודש ויכול להגיע ל-40,000 ואף יותר, הופך את התפקידים הללו לאטרקטיביים במיוחד עבור אנשים בעלי הכישורים המתאימים. כישורים אלו כוללים ידע מתקדם בתחום הבינה המלאכותית, יכולת לעבוד עם מערכות גדולות, וניסיון בשימוש במודלים גנרטיביים.
המשרות החדשות בתחום הבינה המלאכותית, ובמיוחד בתחום ה-AI הגנרטיבי, משנות את מבנה הארגון המודרני. כל ארגון שרוצה לשמור על יתרון תחרותי חייב לאמץ את הטכנולוגיה, להקים מחלקות חדשות בתחום ה-GenAI, ולהתמקד בהכשרת מומחים. השאלה הגדולה היא: האם הארגון שלך כבר מוכן לשינוי? האם אתה כבר מגייס מומחים בתחום ה-GenAI או משקיע בהכשרה של עובדים מבפנים?
השנה הקרובה תהיה קריטית עבור חברות רבות, שכן כל ארגון שלא יעמוד בקצב עלול להישאר מאחור.
שינויים ארגוניים בעקבות AI
ארגונים המאמצים טכנולוגיות AI עוברים תהליכי שינוי פנימיים עמוקים. מחקרים מצביעים על כך שחברות שמשכילות לשלב טכנולוגיות AI בתהליכי העבודה שלהן חוות שיפור משמעותי בפרודוקטיביות ובחיסכון במשאבים. לדוגמה, מחקר של HubSpot מצא כי שימוש בכלי AI ג’נרטיביים חוסך לעובדים בממוצע 2.7 שעות עבודה ביום, מה שמוביל להגדלת הפריון והפחתת העלויות.
עם זאת, אימוץ AI דורש השקעה לא מבוטלת בתשתיות טכנולוגיות, הכשרת עובדים ושדרוג מערכות קיימות. חברות שלא יצליחו להתאים את עצמן לשינויים עשויות למצוא עצמן בפיגור תחרותי, מה שמדגיש את החשיבות שבפיתוח מערכות ארגוניות תומכות AI.
אי שוויון כלכלי וחברתי
AI לא רק משנה את אופי העבודה, אלא גם מעלה את הסיכון להרחבת פערים כלכליים וחברתיים בין קבוצות אוכלוסייה שונות. העובדים בעלי השכלה גבוהה ומיומנויות טכנולוגיות מתקדמות ייהנו מהשינויים, בעוד שעובדים בעלי מיומנויות בסיסיות עלולים לאבד את מקום עבודתם או להתקשות למצוא עבודה חדשה.
הדבר מדגיש את הצורך בהשקעה בחינוך והכשרה מקצועית, במיוחד לאוכלוסיות מוחלשות. בלי תמיכה והכוונה מתאימה, קבוצות אלו עלולות למצוא עצמן מחוץ לשוק העבודה וללא כלים להתמודד עם השינויים העתידיים.
רגולציה ותחזיות עתידיות
ככל שהטכנולוגיה מתפתחת בקצב מהיר, הצורך ברגולציה בתחום ה-AI נעשה דחוף יותר. באיחוד האירופי, לדוגמה, מובילים תהליכי חקיקה שנועדו להבטיח שימוש הוגן ואתי בטכנולוגיות AI. חקיקת “חוק ה-AI” האירופי מגדירה קטגוריות סיכון שונות למוצרים המופעלים על ידי AI, ומציבה כללים מחמירים לשימוש בטכנולוגיות הללו.
גם בישראל ישנה התעוררות בתחום הרגולציה. ממשלת ישראל, באמצעות רשות החדשנות, מתכננת להשקיע כ-600 מיליון שקלים בתשתיות AI עד סוף 2024, וזאת במסגרת תוכנית הבינה המלאכותית הלאומית. במסגרת התוכנית, הושם דגש מיוחד על פיתוח הון אנושי מיומן, גיוס מומחי AI מחו”ל והקמת מחשב-על לאימון מודלים גדולים לטובת האקדמיה והתעשייה.
השפעות AI על עסקים ותעסוקה
השפעות AI על העסקים משתנות בהתאם לסוג העסק ויכולתו לאמץ טכנולוגיות מתקדמות. ניתוח מגמות השוק העתידיות מראה כי עסקים מתחלקים לשלוש קבוצות עיקריות ביחס לאימוץ AI: עסקים שלא יושפעו מהמהפכה הטכנולוגית, עסקים שירוויחו ממנה, ועסקים שייפגעו קשות ואף ייעלמו.
עסקים שלא יושפעו מהמהפכה
ישנם עסקים שבאופן טבעי יישארו מחוץ למעגל ההשפעה של מהפכת ה-AI, בעיקר אלו המבוססים על עבודה ידנית, מלאכה אישית, או מגע ישיר עם הלקוחות. לדוגמה, אמנויות ידניות כמו פיסול וציור עדיין ידרשו יצירתיות אנושית, ושירותים אישיים כמו מספרות וטיפולי יופי יישארו רלוונטיים הודות לצורך במגע אנושי.
עסקים שירוויחו ממהפכת ה-AI
בצד השני של הסקאלה, ישנם עסקים שירוויחו משמעותית משילוב AI. עסקים בתחומי הטכנולוגיה, הבריאות והפיננסים ייהנו מהטמעת AI כדי לשפר את הפרודוקטיביות, להוזיל עלויות ולשפר שירותים. כמו כן, פרסום דיגיטלי, ניתוח נתונים והתאמת קמפיינים שיווקיים יהפכו לממוקדים ואישיים יותר בזכות AI, מה שיוביל להגברת מעורבות הלקוחות ושיפור במכירות.
עסקים שייפגעו או ייעלמו
לצד המרוויחים, ישנם עסקים שייפגעו קשות ואולי ייעלמו לגמרי. מדובר בעיקר בעסקים המסתמכים על עבודה רפטטיבית, כמו שירותי לקוחות בסיסיים, קופאיות, ופקידות. טכנולוגיות AI יכולות להחליף תפקידים אלה במהירות וביעילות רבה יותר, מה שעלול להוביל לפיטורי עובדים רבים ולסגירת עסקים שאינם מסוגלים להתחרות בטכנולוגיות המתקדמות.
בינה מלאכותית כמחוללת שינוי כלכלי-חברתי
המהפכה הטכנולוגית שמביאה עימה AI אינה מתמצה רק בשוק העבודה ובמשרות. היא משנה גם את אופי הכלכלה והחברה, ויכולה להעניק לעובדים “כוחות על” באמצעות כלי טכנולוגיה מתקדמים. לדוגמה, בינה מלאכותית יכולה לסייע לעובדים לכתוב מסמכים, לנתח נתונים, וליצור תוצרים ויזואליים כמו גרפיקות, גרפים וטבלאות באופן מהיר ויעיל.
היכולת של AI להפוך עובדים למצוינים במה שהם עושים משקפת את הפוטנציאל החיובי של הטכנולוגיה, אך גם את הצורך של העובדים לפתח מיומנויות חדשות ולהתמודד עם שינויים מתמידים בשוק העבודה.
צ’קליסט למנהל – אחריות ניהולית בהטמעת AI בעולם החדש
מנהלים בעידן הבינה המלאכותית עומדים בפני אתגרים והזדמנויות חסרי תקדים. תפקידם המרכזי הופך קריטי יותר מתמיד בהנעת הארגון קדימה באמצעות אימוץ טכנולוגיות חדשות, התאמת התהליכים הפנימיים והכשרת העובדים. על מנת להבטיח שהארגון יוכל לנצל את מלוא היתרונות של הבינה המלאכותית, חשוב כי המנהלים יהיו מוכנים לאמץ גישה פרואקטיבית.
הכנו לכם צ’קליסט מפורט למנהל שרוצה להוביל את הארגון שלו להצלחה בעולם המשתנה במהירות, בו הבינה המלאכותית משחקת תפקיד מרכזי:
1. רכישת השכלה והבנה טכנולוגית
בינה מלאכותית היא תחום דינמי ומתפתח, ולכן מנהלים חייבים להיות מעודכנים בשינויים והפיתוחים הטכנולוגיים האחרונים. הבנה מעמיקה של הטכנולוגיות והשפעותיהן היא קריטית כדי לקבל החלטות מושכלות.
- היכרות עם הכלים המובילים בתחום AI: קבל סקירה של הכלים והשירותים החדשניים ביותר בתחום ה-AI שיכולים לייעל את פעילות הארגון שלך.
- הבנה של הפוטנציאל לעסק: בחן כיצד טכנולוגיות AI יכולות לתרום לשיפור היעילות העסקית ולהתאים לפעילות העסקית שלך.
- למידה מתמשכת: השקיע זמן ברכישת ידע שוטף על פיתוחים חדשים באמצעות קורסים, סמינרים ומחקרים בתחום ה-AI.
2. התאמות תהליכיות ולמידה ממקרי בוחן (Use Cases)
בכדי ליישם טכנולוגיות AI בצורה מוצלחת בארגון, נדרש להבין את התהליכים הקיימים ולזהות היכן ניתן לשלב את הטכנולוגיה בצורה יעילה. למידה ממקרי בוחן של חברות אחרות יכולה לספק השראה ורעיונות ליישום.
- סקירת תהליכים קיימים: בחן את התהליכים הארגוניים שלך ונסה לזהות נקודות שבהן טכנולוגיות AI יוכלו לשפר את היעילות.
- למידה מחברות אחרות: חפש מקרי בוחן של חברות מצליחות שיישמו AI בהצלחה. למד כיצד הן שילבו את הטכנולוגיה ובאילו תחומים היא הביאה לשיפור מהותי.
- שילוב AI באופן הדרגתי: החל בשילוב AI בתהליכים קטנים וממוקדים ולאט לאט הגדל את השימוש בכלים טכנולוגיים מורכבים יותר.
לדוגמה, במאמר מטה ישנם 3 מקרי בוחן של 3 חברות גדולות, אשר מסיפורי הטמעת ה-AI של כל חברה ניתן ללמוד המון, בגזרת ה”עשה ואל תעשה”:
קלארנה (Klarna) – סיפור הסינדרלה של החברה שהטמיעה AI ויצרה רווחים של 40 מיליון דולר!
ואם כבר אנחנו בשוונג – תהליכי העומק של “מורגן סטנלי” הם דוגמה ומופת להטמעת AI בארגון, שהובילה למטמורפוזה של ממש, וליצירת התייעלות ארגונית רוחבית.
3. אימוץ ושימוש בטכנולוגיות קיימות
הטכנולוגיות המתקדמות כבר קיימות, ומנהלים רבים בעולם כבר משתמשים בהן כדי לשפר את היכולות הארגוניות שלהם. עליך לוודא שהארגון שלך לא נשאר מאחור.
- הערכת הטכנולוגיות הנוכחיות בארגון: בדוק אילו כלים טכנולוגיים קיימים בארגון שלך ואילו יכולות ניתן להוסיף כדי לשפר את הביצועים.
- שילוב כלים חדשים: חפש דרכים לשלב כלים של AI בתהליכי העבודה הנוכחיים שלך, במיוחד באזורים כמו שירות לקוחות, אוטומציה של משימות, ניתוח נתונים והפקת תובנות עסקיות.
- תעדוף מהיר: מצא תהליכים שניתן להתחיל אוטומטית מידית בעזרת AI, כמו עיבוד נתונים או זיהוי דפוסים.
4. קבלת החלטות מהירה ויישום מידי
מנהלים חייבים להיות זריזים בקבלת החלטות כדי לא לאבד הזדמנויות עסקיות חשובות הנובעות מהפיתוחים הטכנולוגיים. ניסוי וטעייה עשויים להיות חלק קריטי מהתהליך, ולכן חשוב לקבל החלטות מהירות וללמוד מכישלונות במידת הצורך.
- איתור הזדמנויות ליישום מיידי: חפש תחומים בעסק שלך שניתן לשלב בהם טכנולוגיות AI כבר היום.
- הסכמת הצוות לחדשנות: עודד את העובדים לחשוב בצורה יצירתית ולנסות דברים חדשים, גם אם התוצאה לא מושלמת מההתחלה. הכישלון הוא לעיתים הדרך להצלחה.
- קבלת כישלון כחלק מהתהליך: הבנה שכישלון הוא חלק מתהליך הלמידה וההטמעה של AI. נסה שוב ושוב עד שתמצא את הדרך הנכונה.
5. הכשרה וייעוץ מתמשך
אחד המרכיבים החשובים ביותר להצלחת שילוב AI בארגון הוא הכשרת העובדים והשגת ייעוץ מתאים ממומחים בתחום. יש למצוא את המקורות הנכונים להשכלה ולמידה מתמשכת.
- גיוס מומחים ויועצים: חפש מומחים בעלי ניסיון מעשי ביישום טכנולוגיות AI שיכולים ללוות אותך ואת הצוות שלך בתהליך ההטמעה.
- הכשרות לעובדים: ודא שהעובדים שלך מקבלים את ההכשרות הנדרשות כדי שיוכלו להשתמש בטכנולוגיות החדשות בצורה מיטבית.
- בניית תהליך למידה מתמשך: וודא שהעובדים ממשיכים לרכוש מיומנויות חדשות וללמוד על הפיתוחים החדשים בתחום.
אם אתם לא יודעים מאיפה להתחיל, נשמח לסייע לכם לעשות את הצעד הראשון ולתת את הייעוץ וההכוונה ליצירת תהליכי עומק והכשרת הון אנושי בחברה או בארגון, כפי שעשינו לחברות הגדולות במשק, ולגופי ממשלה רבים פה בישראל.
6. מעקב ובקרה על תהליכים
לאחר יישום טכנולוגיות AI, חשוב להמשיך במעקב אחר התהליכים ולוודא שהן תורמות להשגת היעדים העסקיים. יש לבחון את הביצועים באופן קבוע ולבצע שיפורים והתאמות ככל שנדרש.
- מדידה ובקרה: הקם מערכת מעקב שוטפת כדי למדוד את הצלחת תהליכי ה-AI שהטמעת בארגון. ודא שהם משפרים את הביצועים ומשיגים את המטרות שהוגדרו.
- שיפור מתמיד: גם לאחר הטמעה מוצלחת, אל תפסיק לשאוף לשיפורים נוספים. טכנולוגיות AI מתפתחות במהירות, ולכן עליך להתעדכן ולהיות מוכן לשדרג את השימוש בהן בהתאם לצרכים המשתנים.
מנהלים שמיישמים את הצ’קליסט הזה באופן פעיל ימצאו את עצמם מוכנים טוב יותר לעתיד. היכולת לאמץ חדשנות ולהגיב לשינויים במהירות תאפשר להם להוביל את הארגון להצלחה בעולם תחרותי ומתקדם.