סטארבקס החליטה השבוע להפסיק להשתמש באחת ממערכות הבינה המלאכותית שלה, והעיתוי של המהלך מספר סיפור גדול בהרבה מזה של רשת בתי קפה אחת. בשנים האחרונות התקבע נרטיב די נוח סביב מהפכת הבינה המלאכותית: אוטומציה אינה מחליפה עובדים, אלא משנה את אופי העבודה שלהם. עובדים יעברו לתפקידים חדשים ובעלי ערך גבוה יותר, שוק העבודה יסתגל, והטכנולוגיה תיצור לא פחות הזדמנויות משהיא מבטלת. אבל אחרי שנה של שיחות עם מנכ"לים, סמנכ"לי כספים ומנהלי משאבי אנוש ב-92 מדינות, הנתונים בשטח מתחילים לספר סיפור מורכב יותר. גל הפיטורים שמונע על ידי בינה מלאכותית ופוגע בעובדי ידע לא נראה כמו תקופת מעבר זמנית. הוא מתחיל להיראות כמו מגמה בפני עצמה.
לפי דיווח של הניו יורק טיימס, מטא פיטרה השבוע כ-8,000 עובדים כחלק מהמאמץ להרחיב את פעילות הבינה המלאכותית שלה. אינטואיט מקצצת 17% מכוח האדם שלה. אורקל, אמזון, סיסקו ואטלסיאן הצטרפו גם הן בשנים האחרונות לגל פיטורים שהסתכם בעשרות אלפי עובדים.
אלה אינם עובדי ייצור או מחסנאים. אלה עובדי ידע – בדיוק האנשים שלפי הסיפור המקובל היו אמורים להיות מוגנים יחסית בעידן הבינה המלאכותית. עובד מחסן שעובר הכשרה להפעלת רובוטים הוא סיפור אחד. מה שקורה עכשיו בחברות הטכנולוגיה הוא סיפור אחר לגמרי. מדובר בשינוי שמונע משיקולים עסקיים ופיננסיים, כאשר השקעות ב-AI הופכות לחלק מרכזי בהחלטות על מבנה כוח האדם.
הנתונים מתחילים להדביק את המציאות
האבטלה ארוכת הטווח בארצות הברית נמצאת במגמת עלייה, ובוגרי האוניברסיטאות הטריים הם הראשונים להרגיש את השינוי. לפי נתוני הבנק הפדרלי של ניו יורק, 42.5% מהבוגרים הטריים מועסקים כיום במשרות שאינן תואמות את רמת ההשכלה שלהם – השיעור הגבוה ביותר מאז תקופת הקורונה.
מספר התפקידים המיועדים לעובדים בעלי פחות משנה ניסיון בחברות הטכנולוגיה הגדולות ירד בכ-50% בחמש השנים האחרונות. בקרב מפתחי תוכנה בני 22 עד 25 נרשמה ירידה של כמעט 20% בתעסוקה לעומת השיא שנרשם ב-2022.
במקביל, שכר הלימוד ממשיך לטפס והיקף חובות הסטודנטים בארצות הברית הגיע ל-1.78 טריליון דולר. כיום, 63% מהאמריקאים סבורים שתואר אקדמי בן ארבע שנים אינו מצדיק את העלות שלו.
מנהלים בכירים חוזרים שוב ושוב על אותה טענה: קשה למצוא עובדים שיודעים להשתמש בכלי AI כחלק מתהליכי עבודה אמיתיים. יש פער כישורים, הם אומרים. אבל יש גם טענה נגדית: החברות עצמן יוצרות את הפער הזה.
תפקידי הכניסה, ששימשו במשך שנים כקרקע ההכשרה של הדור הבא, הולכים ונעלמים. קשה לבנות כוח עבודה שמבין טכנולוגיה חדשה אם מבטלים את המקומות שבהם העובדים אמורים ללמוד אותה. שכבת ההתלמדות הארגונית הולכת ונשחקת. פחות עובדים זוטרים היום פירושם פחות מנהלי ביניים בעוד כמה שנים. פחות מנהלי ביניים פירושם מאגר מצומצם יותר של מנהלים בכירים בעתיד.
למגמה הזו כבר יש שם: AI Hollowing – התרוקנות הדרגתית של שכבות הביניים בארגון. היא מופיעה בתרשים הארגוני הרבה לפני שהיא מגיעה לכותרות. העבודה עדיין מתבצעת, התוצאות עדיין נראות טובות, אבל העתודה הארגונית מתחילה להיעלם.
המשרות החדשות אמיתיות
לזכותו של נרטיב המעבר צריך לומר שיש בו גם לא מעט אמת. אותן חברות שמפטרות עובדים יוצרות במקביל תפקידים שלא היו קיימים לפני שלוש שנים. מנהלי מוצר בתחום הבינה המלאכותית. מובילי Agent Orchestration. מומחי הערכת מודלים.
לפי הפורום הכלכלי העולמי, עד שנת 2030 צפויה הטכנולוגיה ליצור 170 מיליון משרות חדשות ברחבי העולם, לצד היעלמותן של 92 מיליון משרות קיימות – תוספת נטו של 78 מיליון משרות. גם נתוני לינקדאין מצביעים על עלייה של יותר מ-300% במספר המשרות הכוללות AI בכותרת התפקיד בשנתיים האחרונות.
המשרות האלה אמיתיות. העבודה משמעותית. והעובדים שמאיישים אותן נחשבים כיום לחלק מהעובדים המעורבים והמבוקשים ביותר בשוק. אבל כאן מגיע החלק שפחות מדברים עליו. רוב התפקידים החדשים דורשים שלוש עד חמש שנות ניסיון בעבודה עם אותם כלים שהחברות כבר אינן מגייסות עובדים צעירים כדי ללמוד.
החשבון פשוט לא מסתדר. צעיר בן 22 שהיה מתקבל לפני חמש שנים לתפקיד אנליסט מתחיל, לא יהפוך בן לילה למוביל תהליכי AI. המשרות שנוצרות נמצאות פעמים רבות מחוץ להישג ידם של האנשים שמאבדים את המשרות שמתבטלות.
ואז הגיעה סטארבקס
יש עוד מציאות שחברות פחות אוהבות לדבר עליה – חלק ממערכות הבינה המלאכותית פשוט לא עובדות. באותו שבוע שבו חברות ברחבי העולם הודיעו על יותר מ-11 אלף פיטורים הקשורים לבינה מלאכותית, סטארבקס החליטה בשקט להפסיק להשתמש במערכת הספירה האוטומטית שלה ביותר מ-11 אלף סניפים. המערכת, שהתבססה על טכנולוגיית ראייה ממוחשבת כדי לעקוב אחר מלאי, ספרה מוצרים בצורה שגויה ויצרה מחסורים במקום לפתור אותם. העובדים חזרו לבצע את הספירות באופן ידני.
ושתי העובדות האלה יכולות להיות נכונות באותו הזמן. חברות מחליפות עובדים בבינה מלאכותית, בעוד שחברות אחרות מוותרות על מערכות בינה מלאכותית שעדיין אינן מסוגלות להחליף עובדים. בין שתי המגמות הללו נוצר פער – ובתוך הפער הזה נמצא כיום דור שלם של עובדים.
המנהלים המוצלחים ביותר אינם מחכים שהמצב יסתדר מעצמו. הם מקצים משאבים ליישומים מבצעיים אמיתיים במקום להסתפק בפיילוטים. בעוד חברות רבות עדיין מתנסות, המתחרות שלהן כבר בונות מחדש תהליכים ארגוניים שלמים סביב AI. שם מתרחשים השינויים האמיתיים – בתפקידים, במבנה הארגוני ובהכנסות. באותו הזמן, הם גם מבינים שתפקידי הכניסה אינם מותרות. הדור הבא של העובדים חייב לצבור ניסיון במקום כלשהו. החברות שיצליחו בטווח הארוך יהיו אלה שיתאימו את התפקידים הזוטרים לעבודה לצד AI, ולא אלה שפשוט יבטלו אותם.
והן גם אומרות את האמת: לא כל מערכת AI תצליח, לא כל פרויקט יעמוד בלוחות הזמנים, לא כל הטמעה תהפוך לסיפור הצלחה. להעמיד פנים אחרת הוא הדרך המהירה ביותר לשחוק אמון. ואמון הוא אחד המשאבים החשובים ביותר עבור ארגון שמאמץ בינה מלאכותית בקנה מידה רחב.
הנתונים מראים שמשרות חדשות אכן נוצרות. אבל הם גם מצביעים על מספר הולך וגדל של עובדים מוכשרים שנשארים מחוץ למערכת שאמורה לקלוט אותם. זו אינה תופעת טבע, זו תוצאה של החלטות ניהוליות. והסיפור של סטארבקס הוא תזכורת לכך שהמעבר לעידן הבינה המלאכותית לא יהיה חלק, ליניארי או מושלם כפי שלעתים מציגים אותו. לפני סבב הפיטורים הבא שמוסבר באמצעות AI, אולי כדאי לחדרי הישיבות לשאול לא רק אילו משרות נעלמות – אלא גם מי בדיוק אמור לאייש את המשרות החדשות שנוצרות במקומן.
