בינה מלאכותית והשפעותיה על שוק העבודה
?איך ייראה שוק העבודה בעולם של בינה מלאכותית
בשנים האחרונות בינה מלאכותית הפכה ממושג עתידני לכלי יומיומי. היא מחליפה לאט לאט את מנוע
החיפוש גוגל ולאחרונה אף החלו ללמד שימוש בבינה מלאכותית בבתי הספר, צעד שמעיד יותר מכל על כך שמדובר בטכנולוגיה שאינה מהעתיד, אלא חלק קריטי מההווה עצמו.
בינה מלאכותית נועדה לדמות יכולות של חשיבה וחכמה אנושית. מטרתה לבצע משימות הדורשות חשיבה, למידה, תפיסה וקבלת החלטות.
נהוג כיום להבחין בין שני סוגים עיקריים של בינה מלאכותית. בינה מלאכותית צרה, ובינה מלאכותית כללית.
בקצרה, בינה מלאכותית צרה, תפקידה הוא לענות על צורך מסוים, שלפיו היא נוצרה - כמו סריקה וזיהוי של מסמכים, יצירת תמונות וכו, והיא לא מבינה את העולם או חושבת באמת.
לעומת זאת, בינה מלאכותית כללית (Artificial General Intelligence), מסוגלת לחשוב לבד ולבצע פעולות אוטונומיות, להסיק מסקנות אמיתיות ולהגיע להבנות.
נכון לתחילת 2026, בינה מלאכותית כללית נחשבת לקונספט ולא לתוצר קיים, אך היא נמצאת בפיתוח וצפויה להיות לא רחוקה מהמציאות.
מדינת ישראל נמצאת בעיצומו של פרדוקס כלכלי וחברתי שמעולם לא ידעה כמותו. מצד אחד, אנו מתגאים בתואר "סטארט אפ ניישן". המדינה שבה מפותחות הטכנולוגיות המתקדמות ביותר בעולם, כולל מערכות בינה מלאכותית. מצד שני, אותה טכנולוגיה בדיוק מאיימת לערער את היסודות עליהם בנוי שוק התעסוקה המקומי. בניגוד למהפכות תעשייתיות קודמות, שהחליפו ידיים עובדות במכונות רועשות, המהפכה הנוכחית – מהפכת הבינה המלאכותית היא שקטה, בלתי נראית, ומתרחשת בתוך שרתים מרוחקים. היא לא מאיימת רק על פועל הייצור, אלא דווקא על עורך הדין, המעצב הגרפי ומנהל החשבונות. עבודות המצריכות המון ידע ולא בהכרח עבודה פיזית שיכולה להיעשות בתוך האינטרנט ודרך מחשב.
לפני שננתח את ההשפעה העתידית, יש להבין את הקרקע שעליה היא נוחתת. שוק העבודה הישראלי סובל מבעיה מבנית המכונה כלכלה דואלית (Dual Economy). בקצה אחד נמצא קטר רכבת ההייטק, המעסיק כ-12% עד 14% מהעובדים ומהווים כחמישית (18.1%, לשנת 2022) מתוצר מדינת ישראל, נהנים מפריון עבודה מהגבוהים בעולם ומשכר גבוה. בקצה השני נמצאת "ישראל השנייה" התעסוקתית – ענפי המסחר, השירותים והתעשייה המסורתית – הסובלים מפריון נמוך, מיעוט בשימוש בטכנולוגיות מתקדמות ושכר נמוך משמעותית. הסכנה הגדולה של הבינה המלאכותית בישראל אינה רק אבטלה, אלא הרחבת הפער הזה: עובדי ההייטק החזקים יאמצו את ה-AI ויתייעלו, בעוד שהעסקים הקטנים והמגזר הציבורי עלולים להישאר מאחור, או גרוע מכך – לגלות שהשירותים שהם מספקים הפכו למיותרים.
דוגמה מוחשית למורכבות הזו ניתן לראות בהחלטת חברת אנבידיה להקים קמפוס חדש באזור קריית טבעון. הקמפוס, שצפוי להעסיק אלפי עובדים, משתרע על שטח של 90,000 דונם, ומסמן את המשך התחזקות ישראל כמעצמת בינה מלאכותית עולמית ומעמיק את נוכחותן של חברות טכנולוגיה בינלאומיות בשוק המקומי.
מהלך זה עשוי להוביל לעלייה במספר המשרות בתחום ההייטק, להגברת התחרות על כוח אדם מיומן ולחיזוק החדשנות המקומית,
אך עם זאת, המשרות שייוצרו מיועדות יותר לאנשים בתחום ההיטק והפיתוח, ודורשות ידע מקדים בתכנות ומדעי המחשב, מה שמגביל עוד יותר את ״ישראל השנייה״.
על פי נתוני משרד העבודה, בשנת 2024 שיעור ההשתתפות בשוק העבודה בישראל עמד על 60.8%.
מבט על חלוקת המועסקים לפי ענפים מציג את הגיוון של המשק הישראלי. כ10% מהמועסקים עובדים בענף ההייטק, אחד ממנועי הצמיחה המרכזיים של הכלכלה. שיעור דומה מועסק בענפי הכרייה והחציבה.
כ-9.5% מהמועסקים עובדים במנהל המקומי והציבורי ובביטוח הלאומי, בעוד שכ-5% מועסקים בתחום החינוך. תחומי הבריאות והרווחה מעסיקים כ-5.8% מהעובדים, ענף הבנייה כ-4.9%, ושירותי הניהול והתמיכה כ-4%. ענף הנדל"ן מהווה חלק קטן יחסית משוק העבודה, עם כ-0.7% בלבד מהמועסקים.
השאלה היא, כמה מהמשרות האלו בינה מלאכותית תחליף?
הבינה נכנסה לשוק העבודה הישראלי כבר לפני עשור. בשוק הישראלי התאימו את הבינה למטלות ספציפיות כגון התאמת תוכן ופרסום, קמעונאות אינטרנטית, שירות לקוחות ומסחר בשוק ההון. אך בשנתיים האחרונות עם הפיתוח של הבינה המלאכותית היצירתית, התעצם השיח על הפוטנציאל הטכנולוגי של הבינה המלאכותית אף יותר בעקבות השקתם של כלים המבוססים על מודלי שפה גדולים כגון ChatGPT ו-Gemini. כלים אלה המחישו לציבור את הפוטנציאל של בינה מלאכותית לבצע מקבץ של מטלות מורכבות, מטלות שפעם בינה מלאכותית לא יכלה לבצע.
אותן מטלות מורכבות שפעם היו צריכות זמן, כוח אדם, מאמץ ומיומנויות ספציפיות, בינה מלאכותית מבצעת ומתחילה את המשימה במיידית ומסיימת במהירות. הבינות המתקדמות כבר נמצאים בשימוש נרחב במטלות כגון תרגום והגהה, עיצוב, גרפיקה ותקשורת באמצעות מסרונים או דואר אלקטרוני ומיושמים באופן מקיף פחות גם בתחומים כגון נהיגה, פיתוח תרופות ורדיולוגיה.
כדי להבין מי באמת נמצא בסיכון משינויים בשוק העבודה, חוקרים משתמשים בשני מושגים מרכזיים: חשיפה והשלמתיות. חשיפה מתארת עד כמה ניתן להעביר משימות שמבצע עובד לבינה מלאכותית. ככל שמקצוע חשוף יותר, כך קל יותר לבינה מלאכותית לבצע חלק גדול מהעבודה במקומו. השלמתיות, לעומת זאת, מתארת מצבים שבהם הבינה המלאכותית אינה מחליפה את העובד, אלא מסייעת לו ומשפרת את יכולותיו.
מחקר של מרכז טאוב ממאי 2025 חושף כי עבור העובד הישראלי הממוצע, מודלי שפה גדולים יכולים לבצע כיום לפחות 17% מהמטלות היומיומיות ללא עזרה חיצונית של בן אדם או אינטרנט, ועד 51% מהמטלות אם מצמידים למודלים כלי עזר כמו גישה לאינטרנט או יכולות יצירת תמונה.
אולם חשיפה של מקצוע לבינה מלאכותית לא בהכרח שווה לפיטורים, אלא יכולה אף להועיל לעובד. בנק ישראל מבדיל בין שלושה סוגי מקצועות, שמושפעים על ידי בינה מלאכותית:
מקצועות תחליפיים - פקידים, סוכני נסיעות ושירות לקוחות נחשבים כמקצועות תחליפיים, שלבינה מלאכותית יהיה קל להחליף
מקצועות משלימים - מקצועות שמצריכים חשיבה ורגש, פתרון בעיות ומגע אנושי. כמו רופאים, מורים ומחנכים, מהנדסים ועורכי דין. מקצועות אלו עדיין חשופים להחלפה ע״י בינה מלאכותית, אך הסכנה פחותה והבינה המלאכותית עשוייה אף לסייע ולהעצים את המקצועות הללו.
מקצועות ניטרליים - בעיקר מקצועות שדורשים עבודה פיזית, ופחות חשיבה וביקורת, כמו פועלי בניין ואינסטלטורים, שבהן הבינה תצטרך להצטייד בגוף פיזי מחוץ לעולם הדיגיטלי כדי לבצע. ועד אז אין סכנה צפוייה להחלפה.
(מבוסס מתוך דוח של בנק ישראל)
לפי סקר שערכה הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה ביולי 2025, כ-28% מסך העסקים בארץ משתמשים באיזשהו סוג של בינה מלאכותית על פי סקר ICT. כ-60% מעסקים בענפי ההייטק עושים שימוש בבינה מלאכותית. מנהלים אשר משתמשים בבינה מלאכותית בעסק נשאלו האם היא משמשת למשימות שנעשו בעבר על ידי עובדים.
כ-42% ממנהלי העסקים דווחו שבינה המלאכותית משמשת לביצוע משימות טכניות ושגרתיות שנעשו בעבר על ידי עובדים, וכ-14% דיווחו שהיא משמשת גם לביצוע משימות מורכבות הדורשות חשיבה.
(מעובד עפ דוח הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה, 2025)
החלפת עובדים על ידי בינה מלאכותית – השוואה בין הפוטנציאל לתחליפיות לפי אומדן מרכז טאוב
לדיווח בפועל בסקר הלמ"ס.
מתוך מחקר של המכון הישראלי לדמוקרטיה ומרכז טאוב)
לפי הטבלה, ניתן לראות את הפער בין השיעור של החלפת העובדים, לבין כמה עובדים באמת מוחלפים על ידי הבינה, פער משמעותי שמעיד על כך שהבינה אולי עוד לא כל כך מוכנה להחליף עובדים..
אם לא עכשיו, אז מתי נוכל לראות את הבינה עובדת כך?
לפי דמיס חסאביס, מנכ"ל חברת DeepMind, חברת בת של גוגל אשר מתמקדת בחקירה של בינה מלאכותית וגם פיתחה את הבינה המלאכותית Gemini, טוען כי אמנם בינה מלאכותית אינה משתווה או עולה על בן אדם כעת, אך טוען כי לבינה מלאכותית יש פוטנציאל להחליף אותנו, או לפחות להחליף כמות יותר גדולה של אנשים בין ה-5 ל-10 שנים הבאות.
"המערכות היום מאוד מרשימות, אבל יש עדיין המון דברים שהן פשוט לא יכולות לעשות; תוך כמה שנים נגיע לשם"- דמיס חסאביס, מנכ"ל DeepMind
הבינה המלאכותית היא כלי מרשים, ואין פה צל של ספק לגבי היכולות שלה. החיסכון שנוצר עקב השימוש בה בכלל חיי היומיום שלנו מאפשר לנו לפנות זמן לדברים אחרים, המצריכים קשב, אנושיות ומגע שבינה מלאכותית כרגע לא יכולה להחליף.
ובכלל, על סמך העדויות, התובנות, החסכונות וההשתלטות של הבינה המלאכותית על שוק העבודה בהיי טק, אנו מאמינים שהבינה המלאכותית עדיין לא מספיק מדויקת, כדי להחליף אותנו, בני האדם, בצורה מספקת, כך שנרגיש כאילו נמצא בן אדם מולי, ולא ישות עם מידע לא מווסת.
גם בעבודות כמו שירות לקוחות בסיסי, הבינה המלאכותית לא יודעת לייצר סדרי עדיפויות או לייצר קונטקסט שאינו מדובר במילים, כך גם, בעבודות שמצריכות עבודה פיזית כמו אינסטלטור, או חשמלאי, דבר המצריך, נכון לעכשיו, גוף פיזי שפשוט עוד לא קיים כי הטכנולוגיה עדיין לא בשלה.
ועם זאת, האתגר המרכזי אינו טמון בשאלה האם הבינה המלאכותית תחליף בני אדם, אלא בשאלה מי יידע להסתגל אליה ומי יישאר מאחור. ללא השקעה בהכשרה, הסבה מקצועית וצמצום פערים, קיים חשש שהטכנולוגיה תחזק את החזקים ותעמיק את אי־השוויון בשוק העבודה. עתיד העבודה בישראל אינו נקבע רק ביכולות הבינה המלאכותית, אלא גם בעיקר החלטות אנושיות שיתקבלו סביבה בשנים הקרובות.
