הבינה המלאכותית משנה את הדרך לקריירה עוד לפני שהיא מעלימה מקצועות שלמים

מדוע בוגרי אוניברסיטאות ועובדים זוטרים עלולים להיות חשופים במיוחד

תואר אקדמי אינו מגן אוטומטי מפני בינה מלאכותית יוצרת. רבים מהבוגרים נכנסים לשוק העבודה דרך תפקידים משרדיים בטכנולוגיה, בשירותים מקצועיים, במחקר, בניתוח נתונים, בהוצאה לאור ובאדמיניסטרציה — בדיוק התחומים שבהם AI יכול לבצע חלק מהעבודה.

לתפקידים האלה היו באופן מסורתי שתי מטרות: להפיק תוצר מועיל, ובמקביל להכשיר עובדים לאחריות מורכבת יותר. כאשר ה-AI מבצע את החלק הפשוט יותר, מעסיקים עשויים להעלות את רף הקבלה במקום לבטל מיד את המקצוע כולו. אנליסט מתחיל עשוי להידרש לבדוק עבודה שהופקה בעזרת AI, במקום להכין כל טיוטה מאפס; מתכנת חדש עשוי להידרש לאמת ולשלב קוד שנוצר אוטומטית, במקום לכתוב את כל קוד התשתית בעצמו.

המצב הזה עשוי לשפר את הפריון של צוותים קיימים, אך גם ליצור צוואר בקבוק עבור מי שמנסים להיכנס לתחום. אם מגייסים פחות עובדים בתחילת דרכם, פחות אנשים יצברו את הניסיון הדרוש כדי להפוך למומחים בכירים, מנהלים או יועצים שאפשר לסמוך עליהם.

גולדמן זאקס מזהה לחץ דומה בכלכלות מפותחות

מחקר של גולדמן זאקס מצא כי בענפים החשופים יותר לאוטומציה באמצעות AI נרשמה בדרך כלל צמיחה חלשה יותר במספר המשרות הפתוחות מאז המחצית השנייה של 2022. הקשר בלט במיוחד בכמה כלכלות מתקדמות, ובהן ארצות הברית, גרמניה ואוסטרליה.

הפערים הבולטים ביותר ברמת הענף נרשמו במוקדים טלפוניים. התעסוקה בהם הייתה נמוכה בכ-39% מהמגמה ההיסטורית בארצות הברית, ב-33% בקנדה וב-27% בגרמניה. מחקרי הסיקור הזכירו גם את הוצאת התוכנה לאור, ייעוץ הניהולי והפרסום כתחומים חשופים נוספים. ההשוואות מתארות פער ביחס למגמה קודמת; הן אינן מוכיחות שה-AI היה הגורם היחיד לירידה.

המסקנה הרחבה יותר של גולדמן זאקס מתונה יותר מתרחיש של החלפה מיידית של עובדים בכל המשק. הזעזוע הנראה לעין עדיין מרוכז בענפים ובקבוצות עובדים מסוימים. עובדים בתחילת דרכם פגיעים במיוחד משום שהמשימות המוטלות עליהם נוטות להיות סטנדרטיות יותר, קלות יותר למדידה וקלות יותר לאוטומציה או להאצה באמצעות AI.

גם אימוץ ה-AI משמעותי, אך רחוק מלהיות מלא. לפי ההערכות שדווחו בסיקור המחקר של גולדמן זאקס, שיעורי האימוץ בכלכלות מפותחות גדולות נעים סביב 15%–20%, בעוד שמדד אחר של גולדמן — חברות אמריקאיות המשתמשות ב-AI בייצור שוטף — הצביע על כ-9% בלבד. הפער מדגים מדוע צריך לפרש בזהירות נתוני אימוץ: סקרים שונים עשויים למדוד ניסויים, שימוש של עובדים או הטמעה קבועה בתהליכי הייצור.

אוטומציה והעצמה מובילות לתוצאות שונות

השפעת ה-AI על התעסוקה תלויה במידה מסוימת בשאלה אם חברות משתמשות בו כדי להחליף עבודה אנושית או כדי להעצים עובדים.

אוטומציה מפחיתה את כמות העבודה האנושית הנדרשת למשימה. דוגמאות לכך הן טיפול בפניות לקוחות שגרתיות, יצירת סיכומים, הפקת קוד תשתיתי או הכנת טיוטה ראשונית של מסמך. אוטומציה יכולה לצמצם גיוס עובדים זוטרים גם כאשר אף עובד קיים אינו מפוטר רשמית.

העצמה הופכת עובד לפרודוקטיבי יותר, אך משאירה את האחריות לשיקול דעת, לאימות, לטיפול בחריגים, לקשרים עם לקוחות ולהחלטות בידי אדם. הדבר עשוי להעלות את ערכם של עובדים מנוסים, אך גם להגדיל את כמות התפוקה המצופה מכל עובד. במצב כזה, איש מקצוע אחד שנעזר ב-AI עשוי לבצע עבודה שבעבר דרשה שעות רבות של משימות זוטרות.

שני התהליכים יכולים להתרחש באותה חברה. ה-AI עשוי לבטל חלק מהמטלות השגרתיות, לשפר את הפריון של עובדים בכירים וליצור ביקוש לאנשים שיודעים לתכנן תהליכי עבודה, לבדוק תוצרים ולנהל סיכונים. לכן ייתכן שסך התעסוקה ייראה יציב יחסית, בעוד שהכניסה למשרה הראשונה תהפוך לקשה יותר.

הסיכון המרכזי: שחיקת סולם הקריירה

השאלה החשובה לטווח הארוך אינה רק אם ה-AI יעלים תפקיד מסוים. השאלה היא אם הוא יעלים את המשימות הראשוניות שבאמצעותן עובדים לומדים מקצוע.

סולם קריירה בריא מוביל בדרך כלל מעבודה חוזרת ונשלטת, דרך אחריות הולכת וגדלה, אל תפקידים הדורשים הקשר, שיקול דעת ואחריותיות. אם ה-AI יספוג חלק גדול מדי מהעבודה המפוקחת, מעסיקים עלולים לשמור על העובדים הבכירים אך לגייס פחות מתחילים. בטווח הקצר התוצאה עשויה להיות יעילות גבוהה יותר. בטווח הארוך עלול להיווצר מאגר מצומצם יותר של עובדים מנוסים.

זה גם מסביר מדוע השפעה מצטברת שנראית קטנה בשוק העבודה כולו יכולה להיות משמעותית מאוד לצעירים. שינוי מתון בתעסוקה הכוללת עלול להסתיר שינוי חד בהרכב המועסקים: מי מתקבל לעבודה, מי מקבל הכשרה תוך כדי עבודה ומי זוכה להזדמנות להתקדם.

מה הראיות מוכיחות — ומה עדיין לא

המחקר הקיים תומך בכמה מסקנות זהירות:

• הלחץ על שוק העבודה הקשור ל-AI מופיע קודם בענפים מסוימים החשופים במיוחד, ולא בכל המקצועות במקביל.
• צעירים ועובדים בתחילת דרכם פגיעים במיוחד, משום שה-AI יכול לבצע או להאיץ רבות מהמשימות השגרתיות ששימשו בעבר שער כניסה לקריירות משרדיות.
• עובדים מנוסים עשויים להרוויח כאשר הערך שלהם טמון בפיקוח, באמון מצד לקוחות, בשיקול דעת מורכב ובאחריות לתוצאות.
• הראיות עדיין אינן מוכיחות פיטורים המוניים בלתי נמנעים. התוצאות יושפעו גם מעלייה בפריון, ממוצרים ושירותים חדשים, מביקוש לעובדים, מרגולציה ומהשאלה אם חברות ישתמשו ב-AI להרחבת הפעילות או בעיקר לצמצום מצבת כוח האדם.

המסקנה המעשית עבור מעסיקים וקובעי מדיניות היא למדוד יותר מסך המשרות. היקף הגיוס של עובדים זוטרים, מסלולי התמחות, ניידות פנימית, עיצוב מחדש של משימות, שיעורי התקדמות וגישה להכשרה משמעותית עשויים לחשוף את השיבוש מוקדם יותר מנתוני האבטלה הכלליים.

נכון לעכשיו, ה-AI משנה את הדרך שבה אנשים נכנסים לקריירה באופן בולט יותר מכפי שהוא מעלים קריירות שלמות. החברות והממשלות שיהיו מוכנות יותר למעבר יהיו אלה שישתמשו בבינה מלאכותית כדי לשפר את העבודה — בלי לפרק את המסלול האנושי שבאמצעותו נבנית מומחיות.