עובדים 2.0: כך ה-AI מעצבת מחדש תפקידים מקצועיים

בזמנים שבהם הבינה המלאכותית ממשיכה לחדור לכל ההיבטים העסקיים, ההשפעות המהותיות ביותר שלה מורגשות כבר במקום העבודה. החל מאוטומציה של משימות שגרתיות ועד לאנליזות מידע מתקדמות ואלגוריתמים תחזיתיים, ה-AI מעצבת לא רק את האופן שבו הארגונים פועלים, אלא גם את התפקידים ואת האחריות של העובדים. תוצאה בולטת של התפתחות זו היא עיצוב מחדש של תפקידים מקצועיים בתעשיות שונות, שמחייבת את המעסיקים והעובדים כאחד לחשוב מחדש על כישורי העבודה והציפיות שלהם.

בעוד שהבינה המלאכותית ממשיכה להעלות את החשיבות של כישורים טכניים, כישורים "רכים" הופכים גם הם ליותר ויותר מרכזיים במקום העבודה – אמפתיה, יצירתיות, יכולת לפתרון בעיות ולתקשורת אפקטיבית הן תכונות ש-מכונות אינן יכולות לשחזר. עסקים מיחסים ערך גבוה לעובדים שיכולים לשתף פעולה, לחדש ולתקשר ביעילות – כישורים חיוניים לקידום המעורבות ולחיזוק הדינמיקה בצוותים בסביבה אוטומטית יותר ויותר

קצב השינוי מואץ

השילוב של בינה מלאכותית בתהליכי עבודה איננו רק טרנד; הוא מהווה שינוי יסודי במהות העבודה. לפי דו"ח של הפורום הכלכלי העולמי (WEF) משנת 2020, אוטומציה וטכנולוגיות חדשות צפויות להחליף 85 מיליון משרות עד שנת 2025, בעוד שהן יעודדו גם יצירה של 97 מיליון תפקידים חדשים, הדורשים מערך מיומנויות שונה.

הדו"ח מנבא נוף מתפתח שבו כישורים טכניים, אנליטיים ובין-אישיים יהיו בעלי חשיבות רבה יותר. ברור שיכולת הבינה המלאכותית לעבד כמויות עצומות של נתונים במהירות לעיתים קרובות גוברת על היכולות האנושיות. בנוסף, משימות שבדרך כלל בוצעו על ידי עובדים – כגון הזנת נתונים, אנליזות בסיסיות ואפילו בקשות שירות לקוחות – הולכות ונכנסות לתהליך אוטומטי. אלא ששינוי זה, שיכול להוביל לחיסכון משמעותי בעלויות עבור חברות וליעילות רבה יותר, דורש גם גישה אסטרטגית לניהול המטמורפוזה בכוח העבודה.

מחליפה עובדים אבל יכולה גם לאפשר שינוי במשרותיהם. הבינה המלאכותית. צילום: אילוסטרציה. Shutterstock

הופעת תפקידים חדשים

כאשר משימות שגרתיות יותר הופכות לאוטומטיות, צצים ונבראים תפקידים חדשים, המתמקדים בחוזקות הייחודיות של עובדים אנושיים. תפקידים ניהוליים הקשורים לאסטרטגיית הבינה המלאכותית, למשל, הופכים קריטיים. עסקים זקוקים לאנשים שיכולים להבין את הטכנולוגיות, לנהל יוזמות שינוי ולדרבן את האינטגרציה של ה-AI לתוך הזרימות הקיימות. נוסף על כך, הדרישה למדעני נתונים ואנליסטים חווה זינוק, עם ארגונים אשר זקוקים לאנשים שיכולים לפרש תובנות שנוצרו על ידי אלגוריתמים ולהשתמש בהן להחלטות אסטרטגיות. מקצועות כמו מהנדסי למידת מכונה, מומחי אתיקה של AI ומאמני אלגוריתמים – גם הם יותר ויותר נדרשים, כשהעסקים נותנים עדיפות גם לאפקטיביות האלגוריתם וגם לשיקולים אתיים.

הצורך בהכשרה מחדש ובהכשרה מתקדמת

כדי לנווט בנוף הזה המאפשר שינוי, הכשרה מחדש והכשרה מתקדמת הפכו חיוניות עבור כוח העבודה הקיים. חברות מתחילות להשקיע באופן משמעותי בתוכניות הכשרה שעוזרות לעובדים להסתגל לטכנולוגיות החדשות. הכשרה מתקדמת מתמקדת בשדרוג הכישורים הקיימים של עובדים, ואילו הכשרה מחדש מכוונת להכנתם לתפקידים חדשים לגמרי. לדוגמה, עובד בתפקיד שירות לקוחות עשוי לקבל הכשרה לעבור לתפקיד עיצוב של צ'טבוטים מבוססי בינה מלאכותית.

ארגונים מכירים בכך שהצמחת תרבות של למידה מתמדת, חיונית לשמירה על הרלוונטיות של כוח העבודה. קורסים מקוונים, מחנות הכשרה ושיתופי פעולה עם מוסדות חינוך הופכים לאסטרטגיות נפוצות כדי להעניק לעובדים את הכישורים הדרושים להם בעתיד הקרוב. בדרך זו, חברות לא רק מכינות את כוח העבודה לאתגרים הצפויים, אלא גם משפרות את שביעות רצון העובדים – והחזקתם בארגון.

בעוד שהבינה המלאכותית ממשיכה להעלות את החשיבות של כישורים טכניים, כישורים "רכים" הופכים גם הם ליותר ויותר מרכזיים במקום העבודה – אמפתיה, יצירתיות, יכולת לפתרון בעיות ולתקשורת אפקטיבית הן תכונות ש-מכונות אינן יכולות לשחזר. עסקים מיחסים ערך גבוה לעובדים שיכולים לשתף פעולה, לחדש ולתקשר ביעילות – כישורים חיוניים לקידום המעורבות ולחיזוק הדינמיקה בצוותים בסביבה אוטומטית יותר ויותר.

לדוגמה, כפי שה-AI לוקחת על עצמה קבלת החלטות מונעות נתונים, אנשי מקצוע שיכולים לפרש את התובנות הללו ולתקשר אותן בצורה משמעותית לצוותים ולקובעי המדיניות, יצברו השפעה רבה. ניהול שינוי הופך להיות חיוני בזמן שהטרנסופרמציה הטכנולוגית מתרחשת, מה שדורש מנהיגים שיכולים לכוון צוותים דרך התנגדות ולתקשר להם את ההגיון האסטרטגי שמאחורי יישומים חדשים.

כוח העבודה ההיברידי

ככל שטכנולוגיות AI הופכות ליותר נפוצות, המושג "כוח עבודה היברידי" מתחיל להתגבש. מושג זה מתייחס לשיתוף פעולה בין העובדים בני האנוש לטכנולוגיה, כדי להשיג מטרות עסקיות. בעוד שהטכנולוגיה לוקחת על עצמה משימות חוזרות על עצמן בדייקנות ובמהירות, בני אדם יכולים להתמקד בתרומות יותר מורכבות, יצירתיות ואסטרטגיות, שדורשות אינטליגנציה רגשית וחשיבה ביקורתית. למשל, בשיווק, הבינה המלאכותית יכולה לנתח נתונים על צרכנים וליצור תובנות לגבי העדפות ומגמות, בזמן שאנשי מקצוע יצירתיים מפרשים את התובנות הללו ומפתחים קמפיינים מרגשים שמתחברים עם קהלי היעד. מערכת היחסים ההדדית הזו לא רק משפרת את הפרודוקטיביות, אלא גם מחוללת מהפכה בתפקידי העובדים, מה שמוביל לחוויות עבודה מספקות יותר.

כחלק מתמונת העבודה של העתיד, חברות חייבות לא רק להכין את העובדים עם היכולות הטכניות לנהל ולשתף פעולה עם הרובוטים, אלא גם לטפח תרבות ארגונית שמעדיפה סטנדרטים אתיים ופרקטיקות נבונות בכל הנוגע ליישום AI. העתיד של העבודה משתלב בוודאות עם התקדמות הבינה המלאכותית.

בכל אופן – בזמן שתפקידים משתנים, הזדמנויות חדשות יופיעו, ואלו ידרשו עובדים מיומנים, גמישים ומוכנים לשינוי. חברות שמשקיעות בעובדים שלהן, באמצעות הכשרות, תמיכה וטיפוח תרבות של למידה מתמדת, יהיו במצב טוב יותר להצליח במציאות החדשה. בנוף המשתנה הזה, עירנות, שיקולים אתיים, ומחויבות לערכים המתרכזים באדם יהיו חיוניים כדי לנווט בהצלחה בעבודה המונעת על ידי רובוטים. אמנם האתגרים עשויים להיות משמעותיים, אך הם גם מציעים הזדמנויות לחדשנות, לשיתוף פעולה ולחיבור מפרה יותר בין טכנולוגיה לבין החוויה האנושית בעבודה.

הכותב הוא מנהל מוצר ראשי באינטואיט ישראל, וחוקר בטכניון