הזינוק או השחיקה: למה ישראל רגישה במיוחד למהפכת הבינה המלאכותית

דוח מחקר של Deutsche Bank מציב את ישראל במקום השני בעולם ברמת החשיפה הכלכלית לבינה מלאכותית, לא בהכרח כהבטחה לזינוק וגם לא כתחזית למשבר. מבין 30 כלכלות מרכזיות שנבחנו, ישראל ובריטניה מסומנות כמדינות שבהן ה-AI עשוי לייצר את התנודתיות המבנית החדה ביותר, לחיוב או לשלילה, בעיקר משום שחלק גדול מהיתרון הכלכלי שלהן נשען על מקצועות ידע ועל יצוא שירותים שהטכנולוגיה החדשה צפויה לשנות במהירות.

מה באמת בדק Deutsche Bank?

ב-Deutsche Bank לא ניסו לנבא אם ישראל תרוויח או תיפגע ממהפכת הבינה המלאכותית. נקודת המוצא של המחקר הייתה אחרת: לזהות באילו כלכלות טווח התוצאות האפשריות הוא הרחב והקיצוני ביותר, מה שמכונה בעולם הפיננסים Tail Risks, כלומר סיכוני קצה. לשם כך הבנק בחן שני צירי חשיפה משלימים. הראשון הוא שוק העבודה, ובו נבדק שיעור המועסקים במקצועות ידע שיכולים להיות חשופים לאוטומציה באמצעות AI. השני הוא סחר החוץ, ובו נבחן עודף יצוא השירותים החשופים לבינה מלאכותית מתוך סך התוצר הלאומי (GDP).

כאשר שני המדדים חוברו למדד משוקלל, בריטניה דורגה במקום הראשון וישראל במקום השני. אבל במדד יצוא השירותים לבדו ישראל דורגה במקום הראשון בעולם ביחס לגודל המשק. זה גם מסביר מדוע כלכלות כמו גרמניה, יפן או אוסטרליה מוקמו בתחתית המדד. הן נשענות יותר על יצוא של מוצרים פיזיים, מכונות וחומרי גלם, ולכן הן חשופות פחות לטלטלה מיידית שמגיעה מירידה בעלויות של קוד, טקסט ועבודת ידע דיגיטלית.

ישראל שנייה בעולם בחשיפה הכלכלית ל-AI, וראשונה בחשיפת יצוא שירותי AI ביחס לגודל המשק. מקור: Deutsche Bank Research

מדוע ישראל רגישה כל כך ל-AI?

הרגישות של ישראל לבינה מלאכותית נובעת ממבנה הכלכלה שלה. בעשורים האחרונים ישראל הפכה למעצמת ידע יוצאת דופן, אבל אותה הצלחה יצרה גם תלות גבוהה בענפים שמבוססים על קוד, מחקר, פיתוח ושירותים דיגיטליים. אלה בדיוק התחומים שבהם מודלי AI מתקדמים במהירות, ולכן השאלה היא לא רק כמה ישראל חזקה טכנולוגית, אלא עד כמה חלקים מרכזיים מהכוח הכלכלי שלה חשופים לשינוי.

ענף ההייטק ממחיש את עומק התלות הזאת. הוא מעסיק כ-12% מכוח העבודה בישראל, מייצר כ-20% מהתמ"ג ואחראי לכמעט 60% מסך היצוא הישראלי. כאשר מתבוננים בתוך יצוא השירותים, התמונה נעשית חדה עוד יותר: מעל למחצית ממנו מורכב מתכנות, מו"פ ושירותי מחשוב. במילים פשוטות, ישראל מייצאת חלק גדול מהערך שלה בתחומים שמודלי AI לומדים לבצע מהר יותר ובעלות שולית נמוכה מאוד, בהם כתיבת קוד, עיבוד נתונים ואנליזה.

התרחיש הוורוד מול תרחיש השחיקה

החשיפה הגבוהה של ישראל ל-AI מציבה את המשק בצומת שבו אותו שינוי טכנולוגי יכול להוביל לשתי תוצאות כמעט הפוכות. בתרחיש החיובי, חברות הטכנולוגיה המקומיות מאמצות כלי AI מוקדם ובאופן אגרסיבי, והפריון של מפתחים וחוקרים מזנק. צוותים קטנים יותר מסוגלים לפתח מוצרים מורכבים יותר, לשמור על מרווחי רווח גבוהים, לחזק את היצוא ולהעמיק את ההובלה הטכנולוגית של ישראל.

בתרחיש השני, אותה יכולת עצמה פועלת נגד היתרון הישראלי. אם פיתוח תוכנה בסיסי ושירותי IT יהפכו למוצר מדף זול, לקוחות בעולם יוכלו לבצע בעצמם חלק מהעבודה שבעבר רכשו מחברות ישראליות. במצב כזה, היצוא עלול להיפגע ותנאי הסחר של ישראל עלולים להישחק, במיוחד מול עלויות יבוא פיזיות שיישארו קשיחות יותר, כמו מזון ואנרגיה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס וייב קודינג אקספרס Vibe Coding Express

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

השפעות עומק על המשק והחברה

ההשפעה האפשרית של AI על ישראל לא נעצרת בענף ההייטק או בגרפים של יצוא השירותים. מאחר שההייטק הפך לאחד ממקורות ההכנסה המרכזיים של המשק, כל שינוי חד בענף עלול להגיע במהירות גם לקופת המדינה, לשוק העבודה ולשער השקל. למעלה משליש מהכנסות המדינה ממס הכנסה מגיעות ישירות מעובדי ההייטק, ולכן שחיקת שכר בענף או האטה בגיוסים אינה בעיה של חברות טכנולוגיה בלבד, אלא סיכון תקציבי רחב יותר.

הפגיעה האפשרית מורכבת גם משום שהיא עשויה להתרחש דווקא בנקודת הכניסה לענף. בעוד שחוקרים ומפתחים מנוסים יכולים להפוך יעילים יותר בעזרת כלי AI, משרות הכניסה של בוגרי אוניברסיטאות ומפתחים מתחילים עלולות להצטמצם. אם זה יקרה, לא מדובר רק בקושי תעסוקתי נקודתי, אלא באיום על מנגנון הכשרת הטאלנט העתידי של ההייטק הישראלי. במקביל, גם השקל נמצא במוקד. זרימת הדולרים מיצוא טכנולוגי ומהשקעות מחזקת את המטבע הישראלי, ובדויטשה בנק מזהירים כי זעזוע מבני בהייטק יורגש במהירות בתנודתיות בשער החליפין.

הדרך קדימה עבור ישראל

מהדוח של Deutsche Bank עולה כי היתרון שעליו נשענה ישראל בעבר, היכולת לספק לעולם שעות פיתוח, כתיבת קוד ושירותי תוכנה איכותיים, כבר לא מספיק לבדו. אם מודלי שפה מסוגלים לבצע חלקים גדלים מעבודת התוכנה הבסיסית במהירות ובעלות נמוכה, ישראל לא יכולה להסתמך רק על כוח האדם הטכנולוגי שהפך אותה למעצמת הייטק.

כדי להישאר בצד המנצח של המהפכה, חברות ישראליות יצטרכו לנוע מהר יותר מפיתוח תוכנה סטנדרטי אל תחומים שבהם היתרון קשה יותר להחלפה, כמו חדשנות עמוקה (Deep Tech), סייבר, שבבים וטכנולוגיות מורכבות. עבור המשק הישראלי, האתגר לא מסתכם באימוץ כלי AI בתוך החברות הקיימות. הוא טמון ביכולת לבנות סביבם את שכבת הערך הבאה, זו שתמשיך להצדיק את מקומה של ישראל בכלכלה הגלובלית גם כאשר קוד בסיסי יהפוך לזול ונגיש יותר.