בשנים האחרונות ליוותה את תעשיית ההייטק והמגזר העסקי ההנחה כי מהפכת הבינה המלאכותית (AI) תפגע בראש ובראשונה בבעלי מקצועות חופשיים ובמנהלים בכירים. מודלים נפוצים לחיזוי השפעת הטכנולוגיה התבססו על ניתוחי משימות, והציבו מקצועות כמו עורכי דין, אנליסטים פיננסיים ומנהלים בראש רשימת הסיכון. ואולם, מחקר חדש של הכלכלן גד לבנון (Gad Levanon), שהתבסס על נתוני תעסוקה ממשלתיים רשמיים מהשנתיים האחרונות, מראה כי המציאות בשטח שונה מהתחזיות התיאורטיות הללו.
על פי הדיווח ב-Fast Company, הממצאים שפרסם לבנון בשבוע שעבר מעמידים בספק את התפיסה הרווחת שלפיה תפקידי ניהול וייעוץ מקצועי הם הראשונים להצטמצם בעקבות חדירת טכנולוגיות הבינה המלאכותית.
המודל התיאורטי מול המציאות בשטח
כדי להבין את הפער שחשף לבנון, יש לבחון תחילה את הדרך שבה נוצרו תחזיות התעסוקה בשנים האחרונות. השיטה הסטנדרטית לחיזוי השפעת הבינה המלאכותית על שוק העבודה התבססה על בניית דירוגים שנועדו למדוד כמה מתוך המשימות של משלח יד מסוים ניתן, באופן תיאורטי, לבצע באמצעות טכנולוגיה חלופית.
דירוגים אלו העלו באופן עקבי כי מקצועות צווארון לבן מורכבים נמצאים בדרגת סיכון גבוהה במיוחד. בין התפקידים שסומנו באופן תדיר כפגיעים ביותר נמנו:
- מנהלים בדרגים שונים - בשל היכולת התיאורטית למחשב תהליכי ניהול ואיסוף נתונים.
- אנליסטים פיננסיים - נוכח היכולת של כלי בינה מלאכותית לעבד נתונים כספיים.
- עורכי דין - עקב היכולת של מערכות ממוחשבות לנתח מסמכים משפטיים.
המודלים התיאורטיים הללו הציבו את המנהלים והמומחים הללו ברמת סיכון גבוהה יותר מאשר תפקידים משרדיים בסיסיים, כדוגמת עובדי הזנת נתונים (Data Entry) או עובדי תיוק (Filing). ההנחה הרווחת הייתה שטכנולוגיות ה-AI החדשות מותאמות במיוחד לעבודה מבוססת טקסט, ניתוח ועיבוד מידע מורכב - משימות המאפיינות את הצווארון הלבן.
הבדיקה של גד לבנון: מה אומרים נתוני התעסוקה?
בשבוע שעבר החליט הכלכלן גד לבנון להעמיד את התיאוריה הזו למבחן מעשי. במקום להסתמך על הערכות תיאורטיות של משימות ואפשרויות אוטומציה עתידיות, לבנון פנה לנתוני תעסוקה ממשלתיים בפועל שנאספו במהלך השנתיים האחרונות.
ממצאי המחקר שפרסם עמדו בסתירה ישירה לדיווחים ולתחזיות הקודמות. הנתונים הממשלתיים הרשמיים הראו כי התפקידים שסומנו במשך זמן רב כבעלי סיכון גבוה - ובפרט מנהלים, עורכי דין ואנליסטים פיננסיים - לא חוו את ההצטמקות הדרמטית שצפו להם בעקבות כניסת הבינה המלאכותית.
הפער בין התיאוריה לבין נתוני התעסוקה הממשלתיים מדגיש את המורכבות של הטמעת טכנולוגיות בארגונים. בעוד שמודל תיאורטי עשוי לקבוע שמשימה מסוימת של עורך דין או אנליסט ניתנת לביצוע על ידי תוכנה, המציאות בשטח מראה שהחלפת עובדים בפועל אינה מתרחשת בקצב או באופן שבו חזו המודלים התיאורטיים.
ההשלכות על שוק ההייטק והארגונים בישראל
עבור שוק ההייטק הישראלי והמגזר העסקי המקומי, לממצאים של לבנון יש משמעות מעשית רבה. חברות טכנולוגיה ומרכזי פיתוח בישראל משקיעים משאבים רבים בהתאמת המבנה הארגוני שלהם לעידן הבינה המלאכותית, תוך חשש משינויים מבניים חדים בצוותי הניהול והייעוץ.
הנתונים הממשלתיים שנבחנו במחקר מעידים על מספר תובנות מרכזיות:
- זהירות בתכנון כוח אדם: ארגונים אינם ממהרים לוותר על מנהלים ואנליסטים, גם כאשר ישנם כלי AI המסוגלים לבצע חלק ממשימותיהם.
- הבדל בין אוטומציה של משימה לאוטומציה של תפקיד: היכולת של טכנולוגיה לבצע משימה מוגדרת אינה מובילה באופן אוטומטי לביטול המשרה כולה.
- הסתמכות על נתונים בפועל: קבלת החלטות אסטרטגיות על בסיס מודלים תיאורטיים של סיכון עלולה להיות מוטעית, ויש לעקוב אחר מגמות תעסוקה ממשיות.
המחקר מראה כי התחזיות המוקדמות על גל פיטורים בקרב מנהלים ובעלי מקצועות חופשיים התבססו על הנחות תיאורטיות שלא תואמות את נתוני התעסוקה הממשלתיים של השנתיים האחרונות.
התוכן בכתבה זו נועד לספק סקירה כללית בלבד ואינו מהווה תחליף לייעוץ מקצועי פרטני. המערכת אינה אחראית לכל נזק או הפסד שייגרם כתוצאה מהסתמכות על המידע המוצג.