55% מהמעסיקים דיווחו כי הם מתחרטים על פיטורי עובדים שבוצעו בגלל AI, כך עולה מדוח של חברת המחקר הגלובלית Forrester. הנתון הזה מגיע אחרי תקופה שבה יותר ויותר חברות בעולם הציגו מהלכי קיצוץ והתייעלות כחלק מהמעבר לבינה מלאכותית, אבל בשטח מתחילה להתברר תמונה מורכבת יותר: לא בכל מקום שבו AI נכנס, העובדים באמת הפכו מיותרים.
לפי הדוח, בחלק מהמקרים, החיסכון המהיר בכוח אדם יצר בעיות חדשות: ירידה באיכות השירות, עומס על עובדים אחרים, פגיעה בתהליכי עבודה ואובדן ידע ארגוני. לפי הערכות שהוזכרו בדוח, חלק מהפיטורים שבוצעו בשם ה-AI אף צפויים להתבטל בהמשך, לאחר שחברות יגלו כי אוטומציה לבדה לא תמיד מחליפה תהליך עבודה מלא.
"הסיכון הגדול הוא לא עצם השימוש ב-AI, אלא הדרך שבה ארגונים משתמשים בו כדי להצדיק החלטות מהירות מדי", אומרת שני וולף, יועצת שיווק ו-MarTech המלווה ארגונים בארץ ובעולם בשילוב AI בתהליכי עבודה. "במקום לשאול איך מחליפים מחלקה בבינה מלאכותית, צריך לשאול איך גורמים לעובדים באותה מחלקה לעבוד טוב יותר בעזרת AI ולייצר יותר ערך".
מחפשים עבודה חדשה? מאות משרות פתוחות מחכות לכם באתר ג'ובנט מקבוצת וואלה >>
כשפיטורים חוזרים כבומרנג
הפער הזה בולט היטב בשתי דוגמאות מהעולם. באיקאה, צ'אטבוט בשם Billie טיפל בכמעט מחצית מפניות שירות הלקוחות וחסך לחברה כ-13 מיליון יורו, אך במקום לפטר את 8,500 נציגי השירות, החברה הסבה אותם ליועצי עיצוב פנים מרחוק, ערוץ שהפך למנוע הכנסות של כ-1.3 מיליארד יורו בשנה.
מנגד, קלרנה, חברת הפינטק השוודית, הייתה הפוסטר-בוי של "AI מחליף בני אדם": בארגון עשו כתבות וייחצנו שצ'אטבוט אחד עושה את עבודתם של 700 נציגי שירות. חצי שנה אחר כך שביעות רצון הלקוחות צנחה, האיכות הייתה לא עקבית, והחברה ביקשה ממהנדסים ומאנשי שיווק לעזור לענות לפניות, והוסיפה עומס עבודה על הפונקציות הלא נכונות בארגון. היום קלרנה מגייסת נציגים אנושיים בחזרה, והמנכ"ל צוטט כשהוא אמר: "התמקדנו יותר מדי ביעילות ובעלות. התוצאה הייתה איכות נמוכה יותר, וזה לא בר-קיימא."
"זה בדיוק ההבדל בין הטמעה חכמה לבין קיצוץ מהיר", אומרת וולף. "AI יכול לשחרר עובדים ממשימות שחוזרות על עצמן, אבל השאלה היא מה עושים איתם אחר כך. לפעמים העובדים שהטכנולוגיה מפנה הם בדיוק האנשים שיכולים לייצר ערך גבוה יותר בתפקידים אחרים".
גם נתונים נוספים מחזקים את הזהירות הזו. מחקר של MIT מצא כי 95% מפיילוטי ה-AI הארגוניים אינם מייצרים השפעה מדידה על הרווח וההפסד. המשמעות אינה שהטכנולוגיה לא עובדת, אלא שההטמעה שלה בארגונים מורכבת יותר מהבטחות על חיסכון מהיר.
ומה קורה בישראל?
אצלנו נהוג להניח שאנחנו פשוט מאמצים את המגמה האמריקאית. אבל הנתונים במקרה הזה מספרים סיפור אחר: למרות הכותרות על AI ופיטורים, סקר רשות החדשנות וצבירן מצא כי רק 13% מהחברות שביצעו פיטורים רוחביים ציינו את הטמעת ה-AI כאחת הסיבות לפיטורים, וגם אז לרוב כסיבה נלווית ולא בלעדית. במבט קדימה, 71% מהחברות שמתכננות פיטורים ציינו שלבינה המלאכותית אין כל השפעה על ההחלטה.
כלומר, לפחות בישראל, רוב הקיצוצים אינם נובעים ישירות מהחלפת עובדים בכלי AI, אלא מגורמים עסקיים רחבים יותר: לחץ משקיעים, רצון להציג התייעלות, עלויות העסקה גבוהות יותר ושינויים בשערי המטבע.
במקביל, מחקר של מרכז טאוב מצביע על כך שהשפעת ה-AI כבר מורגשת בענפים מסוימים, אך עדיין אינה גורפת: לפי המחקר, AI מסביר כחמישית מהעלייה באבטלת מתכנתים וכ-18% מהעלייה באבטלת נציגי מכירות.
"בישראל רואים לא מעט מקרים שבהם קיצוצים עסקיים מקבלים אריזה של טרנספורמציית AI", אומרת וולף. "זו עלולה להיות טעות כפולה: גם לא מטמיעים את הטכנולוגיה בצורה שמייצרת ערך אמיתי, וגם מאבדים עובדים שמחזיקים ידע, ניסיון והיכרות עם הלקוחות".
לדבריה, המסקנה עבור ארגונים אינה להימנע מ-AI, אלא להשתמש בו בצורה מדורגת ומדויקת יותר. עובדים שכבר מכירים את המוצר, הלקוחות והתהליכים יכולים להפוך למובילי הטמעה, מתאמי אוטומציה או אנשי מקצוע שמפיקים יותר מהכלים החדשים, גם בלי להיות מהנדסים.
"AI יכול לשפר פריון, לקצר תהליכים ולפתוח אפשרויות עסקיות חדשות", מסכמת וולף. "אבל כשהוא משמש בעיקר כתירוץ למחוק מחלקות שלמות, ארגונים עלולים לגלות מאוחר מדי שהם ויתרו על האנשים שהיו יכולים לעזור להם להפיק ממנו את הערך האמיתי".