פער ה-AI של סינגפור: החברות הגדולות מובילות, ורוב העסקים עדיין ממתינים

בפילוח נפרד של MOM דווח על שיעור אימוץ של 27.2% בחברות עם פחות מ-200 עובדים, 54.8% בחברות בינוניות המעסיקות 200 עד 500 עובדים, ו-76.4% בחברות עם יותר מ-500 עובדים. המגמה עקבית: ככל שהחברה גדולה יותר, כך גדלה הסבירות שיש לה המשאבים והיכולת הארגונית להשקיע ב-AI ולהטמיע אותה בתפעול.

הפער הזה עלול ליצור פער יכולות בין עסקים. חברות גדולות יכולות לפרוס את עלויות ההטמעה על פני צוותים רבים יותר, לגייס או להכשיר מומחים ולהתמודד עם אתגרי ממשל, אבטחת מידע ואינטגרציה בקנה מידה רחב. עסקים קטנים עשויים לזהות את אותם יתרונות, אך לרוב יש להם פחות מרחב להתנסות ופחות משאבים פנימיים לניהול המעבר.

הענפים הדיגיטליים ועתירי הידע מובילים

השימוש ב-AI מתקדם במיוחד בענפים שבהם העבודה כבר מבוססת במידה רבה על תהליכים דיגיטליים, ובהם משימות כמו פיתוח תוכנה, ניתוח מערכות ואנליטיקה של נתונים. שיעורי האימוץ הגבוהים ביותר נרשמו ב:

• מידע ותקשורת: 74.1%
• שירותים מקצועיים: 57.5%
• שירותים פיננסיים וביטוח: 56.4%

הממצאים מצביעים על כך שמוכנות ענפית תלויה לא רק בתשתיות דיגיטליות, אלא גם בקיומם של שימושים מתאימים, בעובדים בעלי אוריינות דיגיטלית ובתהליכי עבודה שאפשר לשלב בהם AI. לכן, הענפים המובילים אינם בהכרח מייצגים את כלל המשק: שיעורי האימוץ הגבוהים בהם מתקיימים לצד שיעורים נמוכים בהרבה בקרב חברות קטנות ובענפים פחות דיגיטליים.

החברות שאימצו מדווחות על שיפור בפריון

בקרב החברות שכבר אימצו AI, 70.7% דיווחו על שיפור בפריון העובדים. יתרונות נוספים שעליהם דווח כללו קבלת החלטות טובה יותר, שצוינה על ידי 13.3% מהחברות המשתמשות ב-AI, ועלייה בחדשנות, שצוינה על ידי 11.9%.

הנתונים מראים כי עסקים המשתמשים ב-AI חווים תועלות מעשיות, אך יש לפרש אותם בזהירות. מדובר בתוצאות המדווחות על ידי החברות המאמצות, ולא באומדן מבוקר של ההשפעה הסיבתית של AI על הפריון בכלכלת סינגפור. הממצאים מצביעים על המקומות שבהם חברות חוות ערך — אך אינם מבטיחים שכל הטמעה תניב תוצאות זהות.

עלות ומחסור במומחיות הם החסמים הגדולים ביותר

החסמים המרכזיים לאימוץ היו עלות ההטמעה, שצוינה על ידי 44.9% מהחברות, ומחסור במומחיות פנימית, שצוין על ידי 42.4%. חברות קטנות הצביעו גם על היעדר אסטרטגיית AI ועל אמון נמוך בטכנולוגיה כחסמים משמעותיים.

החסמים משתנים במידה מסוימת לפי גודל החברה. חברות גדולות נטו להתמודד יותר עם מורכבות של שילוב AI במערכות קיימות ועם חששות הנוגעים לאבטחת מידע — אתגרים המשקפים את הקושי לחבר כלים חדשים למערכות מבוססות ולנהל אותם בארגונים גדולים.

הדבר מסביר מדוע מוכנות דיגיטלית אינה מתורגמת באופן אוטומטי לאימוץ תפעולי רחב. האתגר אינו מסתכם בשאלה אם לחברה יש גישה לכלי AI. היא צריכה גם לבחור שימושים מתאימים, לממן את ההטמעה, לבנות יכולת פנימית, לנהל סיכונים ולשלב את הטכנולוגיה בתהליכי העבודה הקיימים.

בינתיים, AI משנה את העבודה יותר משהיא מבטלת אותה

הראיות המוקדמות של הסקר בנוגע לתעסוקה מצביעות בעיקר על שינוי בתפקידים ובמשימות. בקרב החברות שאימצו AI, 18.9% דיווחו על שינוי תפקידי העבודה, ו-13.9% דיווחו על יצירת משרות חדשות הקשורות ל-AI. לעומת זאת, 6.2% דיווחו על צמצום מצבת כוח האדם או על ירידה בפעילות הגיוס הקשורים ל-AI.

לכן, MOM לא מצא בשלב זה אינדיקציה לפיטורים משמעותיים או נרחבים הנגרמים מ-AI. הממצאים מתיישבים יותר עם מצב שבו AI משלימה את עבודת העובדים ומשנה את אופן ביצועה, מאשר עם ירידה רחבה במספר המשרות.

אין בכך ערובה להשפעה ארוכת הטווח של הטכנולוגיה על התעסוקה. עם זאת, הדבר מצביע על כך שהעדיפות המיידית בשוק העבודה היא לסייע לעובדים להסתגל למשימות משתנות, לרכוש מיומנויות רלוונטיות ולעבור לתפקידים חדשים או מעוצבים מחדש ככל שהאימוץ יתרחב.

סינגפור מאחור ביחס לחלק מהמובילות הדיגיטליות — אך ההשוואה דורשת זהירות

שיעור האימוץ הנמוך יחסית ברמת החברות בולט במיוחד לנוכח המוניטין של סינגפור ככלכלה תחרותית ודיגיטלית. ההשוואה למדינות כמו דנמרק, פינלנד ושוודיה מועילה מבחינת הכיוון הכללי, אך אין לראות בנתוני האימוץ נתונים זהים לחלוטין: סקרים שונים עשויים להשתמש בהגדרות שונות ל-AI, בספים שונים של גודל חברה ובתקופות ייחוס שונות.

המסקנה הרחבה יותר היא שתשתית דיגיטלית ומוכנות לאומית אינן מספיקות לבדן כדי להבטיח שילוב של AI בפעילות היומיומית של עסקים. היכולת הארגונית, מיומנויות העובדים, העלות, האמון, ממשל הנתונים וזמינותם של שימושים מעשיים — כולם משפיעים על קצב התפשטות האימוץ.

האתגר המרכזי: להפיץ את השימוש מעבר לחברות המובילות

הסקר של MOM מתאר כלכלת AI בשני קצבים. מיעוט של חברות גדולות ושל ענפים עתירי-דיגיטל כבר מדווח על שיפור בפריון, בעוד שרוב העסקים עדיין נמצאים בשלב התכנון, הפיילוט או טרום-האימוץ.

עבור סינגפור, השלב הבא אינו רק להוכיח ש-AI יכולה לעבוד, אלא להפוך את האימוץ האחראי לאפשרי עבור קשת רחבה הרבה יותר של חברות. לשם כך יהיה צורך להתמודד עם עלויות ההטמעה, לפתח מומחיות פנימית, לחזק אמון וממשל ולהכין עובדים לתפקידים שעוברים שינוי.

המסקנה הברורה ביותר מהסקר פשוטה: המעבר של סינגפור לעידן ה-AI כבר החל, אך עדיין לא הגיע לרוב החברות — וההשפעה הראשונה שניכרת בשוק העבודה היא שינוי באופן ביצוע העבודה, לא החלפה נרחבת של עובדים.