רוב הדיונים על בינה מלאכותית ותעסוקה מתחילים בשאלה פשוטה: אילו עבודות יכולה בינה מלאכותית לבצע?
זו שאלה חשובה, אבל אין בה די כדי לחזות מה יקרה לעובדים. טכנולוגיה יכולה לבצע רבות מהמשימות במקצוע מסוים בלי לבטל את המקצוע עצמו. לכך עשויות להיות כמה סיבות. בני אדם עשויים להישאר חיוניים בתפקידם משום שלקוחות מעוניינים בקשר אנושי, מוסדות דורשים שאדם יישא באחריות, או שהעבודה כרוכה בנוכחות פיזית ובהפעלת שיקול דעת. אפשרות אחרת היא שהוזלת העלויות תגדיל את הביקוש במידה כזו שהתעסוקה בענף תעשייה תתרחב במקום להצטמצם, גם כשהבינה המלאכותית מעלה את פריון העבודה.
מסגרת הניתוח של OpenAI לשינוי בתעסוקה בעקבות בינה מלאכותית מציעה דרך חדשה לחשוב על האפשרויות האלה. במקום לראות בחשיפה ליכולות הטכנולוגיה תחזית לאובדן משרות, היא מציגה שלוש שאלות:
האם בינה מלאכותית יכולה לבצע חלק משמעותי מהמשימות במקצוע?
האם לאדם עדיין יש תפקיד מרכזי בביצוע העבודה, בפיקוח עליה או בנשיאה באחריות לה?
אם בינה מלאכותית תוזיל את השירות, האם הביקוש יגדל מספיק כדי לספוג את הגידול בפריון?
יישום המסגרת על 921 מקצועות, המקיפים כ־148 מיליון משרות בארה״ב, מציג תמונה מגוונת יותר של השינוי בשוק העבודה. כ־18 אחוז מהמשרות ניצבות בפני סיכון גבוה יחסית לאוטומציה, 24 אחוז צפויות לעבור שינוי במבנה התפקיד, 12 אחוז עשויות להתרחב בזכות בינה מלאכותית, וב־46 אחוז מסתמן שינוי מצומצם יותר בטווח המיידי.
הקטגוריות האלה אינן תחזיות שלפיהן שיעור מסוים מהמשרות ייעלם. הן מפה המראה היכן שינויים מסוגים שונים עשויים להופיע תחילה.
משרות בסיכון מוגבר לאוטומציה: קבוצה זו עשויה לכלול מקצועות כמו פקידי הזנת נתונים, אנשי שיווק טלפוני, מגיהים וחלק מהתפקידים בהנהלת חשבונות או במינהלה. חלק גדול מהעבודה כרוך בעיבוד, בבדיקה או בהעברה של מידע בתבניות קבועות — משימות שבינה מלאכותית מסוגלת לבצע יותר ויותר, בלי שאדם יספק את השירות הסופי ישירות. ייתכן שהביקוש לפעילויות האלה לא יגדל די הצורך כדי לקזז את השפעת העלייה בפריון שתנבע מכך.
חשוב לעקוב מקרוב אחר המשרות האלה, במיוחד במקומות שבהם התעסוקה מרוכזת גאוגרפית או שאפשרויות המעבר של העובדים לתפקידים קרובים מוגבלות. אבל גם כאן, יכולת טכנולוגית אינה מובילה באופן אוטומטי או מיידי לאובדן משרות. מעסיקים עדיין צריכים לתכנן מחדש תהליכי עבודה, לשלב בינה מלאכותית במערכות קיימות, להתמודד עם שגיאות ועם סיכונים רגולטוריים, ולבחון אם אוטומציה אכן זולה יותר מהמשך העסקתם של בני אדם.
משרות שיעברו שינוי במבנה התפקיד: קבוצה שנייה וגדולה יותר צפויה לעבור שינוי במבנה התפקיד במקום להיעלם. עורכי דין, רואי חשבון, מפתחי תוכנה, אנליסטים פיננסיים ומורים הם דוגמאות אפשריות לכך. בינה מלאכותית כבר יכולה לנסח חוזים, לסכם ראיות, להכין ניתוחים פיננסיים, לכתוב קוד וליצור חומרי לימוד. אבל לקוחות ומוסדות עדיין זקוקים לאנשים שיפעילו שיקול דעת, יישאו באחריות להחלטות, יבינו מקרים חריגים ויבנו קשרים עם עמיתים, תלמידים או לקוחות.
בינה מלאכותית עשויה לאפשר לכל עורך דין לבדוק יותר מסמכים, לכל מפתח לכתוב יותר קוד ולכל מורה להכין יותר חומרי לימוד מותאמים אישית. הדבר עשוי לצמצם את היקף העבודה הנדרש לפעילויות מסוימות, אך המקצועות עצמם שומרים על אופיים האנושי המובהק. השאלה המרכזית היא כיצד יעוצבו התפקידים מחדש: אילו משימות יועברו לבינה מלאכותית, אילו יישארו בידי העובדים, והאם תפקידים התחלתיים ומסלולי קריירה ימשיכו לספק הזדמנויות ללמידה.
משרות שיתרחבו בזכות בינה מלאכותית: אלה משרות שבהן בינה מלאכותית עשויה להוזיל עלויות במידה שתיצור ביקוש נוסף. דוגמאות לכך כוללות מורים פרטיים, יועצים בתחום בריאות הנפש, יועצים פיננסיים אישיים וחלק מאנשי מקצועות הבריאות. כיום השירותים האלה יקרים או קשים להשגה עבור אנשים רבים. בתחומים האלה, פריון גבוה יותר אינו מוביל בהכרח לצמצום מספר העובדים. שיעורים פרטיים במחירים נגישים יותר עשויים לעודד משפחות נוספות לרכוש אותם. ייעוץ פיננסי זול יותר עשוי להנגיש הכוונה אישית למשקי בית שכיום אינם יכולים להרשות לעצמם יועץ. אנשי טיפול הנעזרים בבינה מלאכותית עשויים להרחיב את המעקב ואת הטיפול השוטף שהם מעניקים. אם הביקוש יתרחב מספיק, היקף התעסוקה הכולל עשוי לעלות גם כשהפריון של כל עובד גדל.
משרות שבהן השינוי המיידי מצומצם יותר: קבוצה זו כוללת משרות רבות שהמשימות המרכזיות בהן עדיין פיזיות ומחייבות ביצוע במקום מסוים, כמו חשמלאים, שרברבים, מתקיני גגות, פועלי בניין ועובדים רבים בשירותי המזון. בינה מלאכותית עדיין יכולה לסייע בתזמון, בהערכות עלות, בהכשרה, בניהול מלאי או בתקשורת עם לקוחות, אך כיום אינה יכולה להתקין חיווט, לתקן צינור, להחליף גג או להכין ולהגיש ארוחה.
גם המקצועות האלה יושפעו מבינה מלאכותית. המשימות המינהליות והניהוליות בהם עשויות להשתנות, והתקדמות ברובוטיקה עשויה בהמשך להרחיב את האוטומציה. אך לעת עתה, ליבת העבודה בהם חשופה במידה נמוכה יחסית לבינה מלאכותית מבוססת שפה, ולכן הסבירות לשינויים גדולים בטווח הקרוב נמוכה יותר.
ההשפעות הראשונות של בינה מלאכותית צפויות להתבטא בשינויים במשימות, בתהליכי העבודה ובדרישות המיומנות, לפני שיתבטאו בהיעלמות גורפת של מקצועות. ואכן, כבר כיום השימוש בפועל בבינה מלאכותית גבוה יותר במקצועות שזוהו כניצבים בפני סיכון מוגבר לאוטומציה. השימוש ב־ChatGPT נפוץ במקצועות שבסיכון הגבוה ביותר בערך פי שלושה מאשר בקרב כלל העובדים.
עם זאת, השינויים האחרונים באבטלה אינם תואמים באופן מובהק את מידת החשיפה ליכולות הטכנולוגיה. מאז הרבעון הראשון של 2024, האבטלה עלתה בחלק מהמקצועות החשופים פחות יותר מאשר במקצועות שמסגרת הניתוח מסווגת כניצבים בפני הסיכון הגדול ביותר מבינה מלאכותית. עם זאת, אין בכך הוכחה שבינה מלאכותית אינה משפיעה על שוק העבודה. האבטלה בכל מקצוע מושפעת מגורמים רבים, וחלק מהשינויים עשויים להתבטא תחילה בגיוס עובדים, בהזדמנויות לעובדים בתחילת דרכם, בשכר או בתמהיל המשימות, ולא בפיטורים.
בינה מלאכותית אינה קובעת לעולם העבודה עתיד אחד בלתי נמנע. היכולת הטכנולוגית חשובה, אך חשובים גם המוסדות, הביקוש הצרכני, ההחלטות העסקיות, הרגולציה והערך המתמשך של מעורבות אנושית. מסגרת הניתוח לשינוי בתעסוקה המוצעת במאמר זה מצביעה על כך שמקצועות שונים יצריכו צעדי מדיניות שונים.
משרות בסיכון גבוה לאוטומציה עשויות להצריך מערכות התרעה מוקדמת, סיוע ממוקד בהסתגלות ותוכניות מעבר המותאמות לצרכים המקומיים.
משרות שצפויות לעבור שינוי במבנה התפקיד עשויות להצריך עדכון של ההכשרה, התקנים המקצועיים וכללי האיוש, וכן ציפיות ברורות יותר בנוגע לפיקוח אנושי.
משרות בעלות פוטנציאל צמיחה עשויות להפיק תועלת ממדיניות המעודדת אימוץ של הטכנולוגיה, מרחיבה את הגישה לשירותים ומכשירה עובדים נוספים להשתלב בתחום.
בכל הקטגוריות, קובעי המדיניות זקוקים למידע טוב יותר בזמן אמת. לנתוני התעסוקה המסורתיים יש ערך רב, אך לעיתים קרובות הם מתעדכנים לאט מכדי לשקף שינויים במשימות, בציפיות המעסיקים ובשימוש בטכנולוגיה. שילוב נתוני תעסוקה עם מדדים ליכולות הבינה המלאכותית ולאימוצה בפועל יכול לספק תמונה עדכנית יותר של המקומות שבהם מצטברים לחצים.
