שאלות ותשובות/עולם ה-AI
האם AI יחליף עובדים?
בקצרה
לא באופן שרוב האנשים מדמיינים. AI לא מחליף תפקידים, הוא מחליף משימות, וכל תפקיד בנוי מהרבה משימות. מה שקורה בפועל בארגונים הוא שהעבודה עצמה זזה: מה שחוזר על עצמו שוב ושוב עובר לאוטומציה (או בעזרת AI או בעזרת כלי המבוסס על תוכנה פשוטה), ומה שדורש שיקול דעת ואחריות נשאר אצל אנשים.
התשובה הקצרה: AI לא מחליף עובדים, הוא מחליף משימות
מה שבאמת בסיכון הוא לא מקצוע שלם אלא סוג אחד של תפקיד: תפקיד שכל כולו משימה אחת שחוזרת על עצמה, שקל לבדוק אם נעשתה נכון, ושמי שממלא אותו לא נושא באחריות לתוצאה. וזה לא באמת סיכון, מכיוון שאם הוצאנו את המשימה הזו מהעובד שהיה מופקד עליה - הוא עכשיו פנוי לבצע משימות אחרות. מעטים הם האנשים שכל תפקידם הוא משימות כאלה.
ארבע דוגמאות מתוך רשימה ארוכה בהרבה, המקצועות שעליהם שואלים הכי הרבה:
- מתכנתים: כתיבת הקוד נעשית מהירה בהרבה, ומה שנשאר קשה הוא להחליט מה לבנות ולשאת באחריות כשמשהו משתבש.
- רואי חשבון: הסיווגים, ההתאמות והטיוטות עוברים למכונה, אבל החתימה נשארת אצל בעל הרישיון, ואיתה האחריות.
- עורכי דין: איתור מקורות, ביצוע הערות בסיסיות, ואפילו טיוטה ראשונה של חוזה כבר נעשים אחרת, אבל הייעוץ, המשא ומתן והאחריות המקצועית נשארים אצל עורך הדין.
- רופאים: הכלים עוזרים לקרוא בדיקות הדמיה ונתונים, אבל ההחלטה והשיחה עם המטופל נשארות אצל הרופא.
טיפוסים שונים של שימוש ב-AI
כשאני נפגש עם לקוח אני מדבר על שלושת הטיפוסים השונים של תועלת בשימוש בכלי AI בארגון.
- יעילות. שימוש בכלי AI על מנת לבצע משימות קיימות מהר יותר או טוב יותר. דוגמא: עריכת מסמכים, איסוף חשבוניות, בניית מצגות וכו'.
- שדרוג. הוספת יכולות לעובד קיים שלא היו לו בעבר. דוגמא: איש מכירות שמסוגל לייצר לעצמו סרטון וידאו מותאם ללקוח. או מנהלת חשבונות שמסוגלת לייצר לעצמה דשבורד חשבונאי נוח מבלי להיעזר בגורמים חיצוניים.
- חדשנות. כאן בעצם נעשה שימוש בכלי AI בכדי לשנות את הצורה שבה העסק עצמו פועל. דוגמא: בגלל העלות המופחתת של פיתוח אפליקציה - עסק יכול לבנות אפליקציה בצורת משחק שמאפשרת ללקוחות לראות ולהרגיש את הבעיה במקום לקרוא מסמך PDF. או למשל לבנות מערכת לבניית הצעות מחיר שבה הלקוח יכול בזמן אמת לשנות את הדרישות שלו ומיד לראות את השינוי במחיר של ההצעה.
יש אפילו סיטואציות שבהן כלי AI אחד יכול להיות גם יעילות וגם חדשנות בו זמנית. נניח שמומחה מחליט לבנות מערכת שתלמד באופן הדרגתי את הניסיון המצטבר שלו לאורך שנים, ותפעיל אותו על חומר גלם כאילו הוא עצמו נמצא שם.
בעבודתי כמומחה הטמעת AI, אני ממפה יחד עם לקוחותי את התהליכים השונים שהעסק משתמש בהם לתוך שתי הקטגוריות הראשונות ומבצע סיעור מוחות עבור הקטגוריה השלישית. אלה תמיד פגישות מרתקות במיוחד.
איזו עבודה באמת עוברת למכונה
שלושה תנאים, וצריך את שלושתם יחד:
העבודה חוזרת על עצמה. לא פעם ברבעון, אלא כל יום או כל שבוע.
אפשר להגדיר אותה. מישהו יכול לכתוב על דף מה נכנס, מה יוצא, ומה נחשב תשובה טובה.
אפשר לבדוק את התוצאה. יש דרך לדעת שהמכונה טעתה, לפני שהטעות מגיעה ללקוח.
אם חסר אחד מהשלושה, זה לא בשל.
במיוחד התנאי השלישי: עבודה שאי אפשר לבדוק היא עבודה שאי אפשר למסור (או לשפר, שזו הרמה הבאה של שימוש ב-AI).
מה באמת קורה בארגונים
הדפוס שאני רואה הוא לא פיטורים. הוא הסטה.
גם בלי לשנות את מספר האנשים, שעות שהיו הולכות על ליקוט נתונים, הקלדה מחדש, טיוטות ראשונות ודוחות חוזרים, פשוט לא מבוזבזות יותר. מה שקורה אחר כך תלוי בהנהלה: או שהאנשים עושים יותר מאותו דבר, או שהם עושים דברים שלא היה להם זמן אליהם.
צוואר הבקבוק זז, הוא לא נעלם. כשההכנה מפסיקה לקחת שלושה ימים, מתברר שהעיכוב האמיתי היה תמיד בהחלטה, ובה המכונה לא נוגעת. כמה פעמים הכנתם עבודה, שלחתם את המסמך במייל ופשוט חיכיתם שתקבלו התייחסות?
AI מעביר את צוואר הבקבוק לגורם האנושי. וזה לא בהכרח דבר רע. וזה קורה בהרבה תחומים.
האם בינה מלאכותית תחליף מתכנתים
זו השאלה שנשאלת הכי הרבה, ובה השינוי הכי גדול וגם הכי לא מובן.
כתיבת קוד נעשתה מהירה בהרבה, ושוב צוואר הבקבוק עבר למקום אחר: להחליט מה בונים, לוודא שזה עובד, לתחזק את מה שנבנה, ולשאת באחריות כשמשהו משתבש בייצור. מפתח שתפקידו היה לתרגם מפרט לקוד מרגיש את זה חזק. מפתח שמחזיק מערכת ואחראי לה, פחות. שיקולים כמו אבטחת מידע מקבלים היום מקום הרבה יותר גבוה מכיוון שהמפקח האנושי כבר לא חשוף לכל 100% הקוד שנכתב.
האם בינה מלאכותית תחליף רואי חשבון
החלקים שחוזרים על עצמם, כמו סיווג, התאמות, שליפה מדוחות והכנת טיוטות, עוברים למכונה מהר.
מה שלא עובר הוא החתימה. כל מה שהרגולטור דורש עליו חתימה ואחריות מקצועית נשאר אצל האדם האחראי, וזה נכון גם כשהמכונה הכינה את מרבית החומר. מה שמשתנה הוא כמה עבודה שחורה נדרשת כדי להגיע לרגע החתימה.
האם בינה מלאכותית תחליף עורכי דין
דומה. איתור מקורות, השוואת גרסאות, טיוטה ראשונה של חוזה סטנדרטי, סיכום מסמכים ארוכים: כל אלה כבר נעשים אחרת.
ייעוץ, משא ומתן, אסטרטגיה משפטית ואחריות מקצועית נשארים. עורך דין לא נמדד לפי כמה מהר הוא מנסח, אלא לפי מה הוא ממליץ.
האם בינה מלאכותית תחליף רופאים
בתחילת מהפכת ה-AI דיברו על זה שמקצוע הרדיולוגיה (פענוח תצלומי רנטגן) הולך להיעלם תוך כמה שנים. זה לא קרה. נהפוך הוא, יש היום צורך ביותר רדיולוגים. למה? שוב, פענוח בסיסי הפך לפשוט ומהיר מאוד - אבל קבלת ההחלטות והאחריות עליהן הפכה להיות צוואר הבקבוק. מה שברור הוא שהכלים הופכים להיות יעילים יותר ויותר.
ההחלטה הקלינית, השיחה עם המטופל והאחריות נשארות אנושיות, ולא רק מסיבות רגולטוריות.
מי כן בסיכון אמיתי
לא מקצוע שלם. תפקיד שכולו משימה אחת חוזרת, עם פלט שקל לבדוק, ובלי אחריות על התוצאה. אלה תפקידים שגם קודם היו נוחים למיקור חוץ.
והסיכון הגדול יותר הוא אחר, ופחות מדברים עליו: לא להיות מוחלף על ידי מכונה, אלא לעבוד ליד מישהו שמשתמש בה היטב ומספיק פי שלושה.
מה שמנהל צריך לעשות עכשיו
לא לפטר על סמך השערות או הבטחות לייעול. פיטורים לפני שהמערכת עובדת הם הדרך המהירה לגלות שהיא לא עובדת.
קחו תהליך אחד שכולם בחברה מתלוננים עליו, פרקו אותו למשימות, ובדקו מי מהן עומדת בשלושת התנאים למעלה. התחילו משם. תמדדו כמה זמן זה באמת חסך, לא כמה זמן היה אמור לחסוך.
ואז תחליטו מה האנשים עושים עם הזמן. זו החלטה ניהולית, לא טכנולוגית, והיא זו שקובעת אם ההטמעה הייתה שווה משהו.
השורה התחתונה
הארגונים שייפגעו הם לא אלה שיאחרו לאמץ AI. הם אלה שיאמצו אותו בלי תוכנית סדורה והגיונית שמתארת מה עושים, איך מודדים את התוצאה ומה בדיוק עושים עם הזמן שהתפנה.
---
רוצים לעבור על זה על התהליכים שלכם? פגישת התנעה של 90 דקות, בחינם: תהליך אמיתי אחד שלכם, ומה בו כדאי להעביר למכונה.