בשנת 2023, כמעט 96% מהמנהלים הבכירים בארה"ב ציפו כי AI יוביל לקפיצה משמעותית בפרודוקטיביות ויאפשר לעובדים לבצע משימות מהר יותר, בצורה חכמה יותר, ובעלות נמוכה יותר. השקעות עצומות הופנו לטכנולוגיה, כאשר 60% מהחברות הגדירו את AI כפרויקט ההשקעה הגדול ביותר שלהן בשנת 2024. התחזיות דיברו על שיפור של 30-50% בפריון העבודה במגזרים שונים, תוך חיסכון של מאות מיליארדי דולרים בכלכלה העולמית. אך האם המציאות הצדיקה את הציפיות?
אנחנו כבר בתחילת 2025 והמספרים מספרים סיפור מורכב: 92% מהחברות מתכננות להגדיל את ההשקעה שלהן ב-AI בשלוש השנים הקרובות, אך רק 1% טוענות שהן כבר הגיעו למיצוא טכנולוגי מלא של ה-AI כבר היום, מה שמעלה תהיות על היכולת של החברות להטמיע ולהשתמש ב-AI, כך על פי מחקר של מקינזי (גוף הייעוץ האסטרטגי הגדול בעולם). בעוד שיש חברות שמדווחות על חיסכון משמעותי, אחרות מגלות שההחזר על ההשקעה עדיין לא הגיע.
אז מה באמת קורה בפועל? מי המרוויחות הגדולות ביותר?
5 צפייה בגלריה
עלייה בקצב ההשקעות בבינה מלאכותית בעסקים מסביב לעולם ב 2024 לעומת 2023
(Menlo ventures)
הציפיות מבינה מלאכותית היו עצומות. מנהלים ומשקיעים ציפו ש-AI תהפוך לעמוד התווך של הארגונים, תייעל תהליכים, תפחית עלויות, תחליף עובדים בתפקידים מסורתיים ותניב רווחיות מוגברת. חברות השקיעו מיליארדי דולרים בפיתוח AI, מתוך ציפייה לקבל החזר מהיר ומשמעותי על ההשקעה. אך במציאות, התמונה מורכבת בהרבה. כפי שצויין, בעוד שכמעט 92% מהחברות מצהירות כי הן מתכננות להרחיב את השקעותיהן ב-AI בשלוש השנים הקרובות, רק 26% מהן הצליחו לעבור את שלב ההוכחה ולהפיק ערך מוחשי מהטכנולוגיה. 74% מהחברות עדיין לא הצליחו לייצר רווחיות ישירה מהטמעת AI, ונאבקות בשאלת המימוש של ההבטחה הגדולה.
אחת הבעיות המרכזיות היא קושי במדידת ההשפעה הכלכלית של AI. לעומת תהליכי אוטומציה מסורתיים, שבהם ניתן לראות בבירור שיפור בפריון העבודה או הפחתת כוח אדם, ההשפעה של AI קשה לכימות. מחקר של BCG (ענקית הייעוץ העסקי הגלובלית) מצא כי רק 4% מהחברות בנו יכולות מתקדמות ומפיקות ערך משמעותי באמצעות AI, בעוד ש-22% נוספות מתחילות לראות תשואות מסוימות, אך רחוקות ממיצוי הפוטנציאל. מעבר לכך, אין השפעה כללית אחת מסויימת, אלא האופן שבו כל מגזר וכל חברה מאמצת ומשתמשת ב AI הוא שונה בתכלית. עם זאת, ישנם תחומים ספציפיים שבהם ההצלחה ניכרת, מדוע?
בתעשיית הפיננסים, למשל, AI שינה לחלוטין את הדרך שבה מוסדות פיננסיים מנהלים נתונים ומבצעים תחזיות שוק. ג'יי פי מורגן דיווחה כי הטמעת AI בעיבוד עסקאות פיננסיות הפחיתה את זמני העיבוד בכ-40%, מה שאפשר לה לחסוך מעל 200 מיליון דולר בשנה. גולדמן זקס משתמשת ב-AI לחיזוי שוק ההון, וכתוצאה מכך שולי הרווח של מחלקת ההשקעות שלה גדלו בכ-12%. בענף הבריאות, ג'ונסון & ג'ונסון קיצרה את זמני פיתוח התרופות שלה ב-25% באמצעות AI, מה שהפחית את עלויות המחקר ופיתוח במאות מיליוני דולרים.
גם במגזר הקמעונאי, ההשפעה של AI ניכרת. אמזון דיווחה כי השימוש בבינה מלאכותית במרכזי ההפצה שלה הפחית את זמני המשלוח ב-30%, שיפר את תחזיות המלאי ב-25% והוביל לחיסכון של מיליארד דולר בשנה. וולמארט השתמשה ב-AI לניהול חכם של מלאי, מה שהביא לעלייה של 15% בזמינות המוצרים ולצמצום חוסרים שגרמו בעבר לאובדן הכנסות.
עם זאת, ישנן תעשיות שבהן ההבטחה של AI עדיין רחוקה ממימוש. בתעשיית התעופה, למשל, חברות כמו דלטה איירליינס דיווחו כי אמנם AI משפר את חוויית הלקוחות ואת לוחות הזמנים, אך ההחזר על ההשקעה עדיין לא מצדיק את העלויות הגבוהות של ההטמעה. בסקטור הביטוח, רק 10% מהחברות מדווחות על שיפור מהותי בתהליכי ניהול תביעות, מאחר שהאלגוריתמים עדיין דורשים פיקוח אנושי נרחב.
בעוד שהשפעת הבינה המלאכותית על תחומים כמו פיננסים, בריאות וקמעונאות ברורה, לא ניתן להתעלם מהתפקיד הקריטי של תעשיית התוכנה בכל המהפכה הזו. למעשה, AI לא הייתה יכולה להתקדם ללא חדשנות מתמשכת בפיתוח תוכנה, שכן כל מערכת AI נשענת על קוד, ושיטות אימון מודלים מתקדמות.
חברות טכנולוגיה מובילות כמו מיקרוסופט, גוגל, אמזון, ואורקל משקיעות מיליארדי דולרים בתשתיות ענן, פיתוח מודלים חכמים ושיפור האלגוריתמים שעומדים בבסיס יישומי הבינה המלאכותית. מיקרוסופט, למשל, השקיעה מעל 13 מיליארד דולר ב-OpenAI, מתוך מטרה להעמיק את שילוב הבינה המלאכותית במוצרי החברה, כמו Office 365 ו-Azure. גוגל פיתחה את מודל Gemini כחלק מהתחרות מול ChatGPT של OpenAI, וממשיכה להוביל בשוק ה-AI.
מעבר לכך, AI כתעשייה לא תוכל להתקדם ללא תעשיית התוכנה שמספקת את הכלים לאימון, ניהול והפעלת המודלים. חברות כמו אנבידיה (NVIDIA), שמייצרת מעבדים גרפיים (GPU) המשמשים כבסיס לאימון AI, הופכות להיות גורמים קריטיים בשוק. כיום אין כמעט תחום ב-AI שאינו תלוי בתעשיית התוכנה והחומרה שעומדת מאחוריו.
אם נבחן את המגמות העולמיות, ניתן לראות כי השקעות במחשוב ענן, מאגרי נתונים (Big Data) ופלטפורמות ניתוח מתקדמות הולכות וגוברות, מתוך הבנה שללא בסיס תוכנה יציב, הבינה המלאכותית לא תוכל לממש את הפוטנציאל המלא שלה. אנליסטים מעריכים כי עד 2030, 70% מהשוק העסקי יתבסס על פתרונות תוכנה מבוססי AI, מה שיהפוך את תעשיית התוכנה לאחת הנהנות העיקריות מהמהפכה הזו.
בסופו של דבר, בעוד ש-AI הוא הקטליזטור לשינוי כלכלי עולמי, תעשיית התוכנה היא הלב הפועם שמאפשר לכל זה לקרות. חברות שלא ישקיעו בחדשנות טכנולוגית עלולות למצוא את עצמן מאחור, בעוד שהתאגידים שמבינים את חשיבות התשתית הטכנולוגית ימשיכו להוביל את השוק וליהנות מהצמיחה הכלכלית שהבינה המלאכותית מייצרת.
כיצד הבינה המלאכותית משפיעה על העובדים עצמם?
השאלה המרכזית הבאה הנוגעת למהפכת הבינה המלאכותית היא - האם AI באמת משפר את היעילות של העובדים, או שהוא למעשה מחליף אותם ומוביל לפיטורים נרחבים ובכך חוסך עלויות לחברה ומגדיל את שולי הרווח?
כיום, תשובה חד משמעית אינה קיימת. בזמן שהחברות מציגות AI ככלי שמעצים את כוח העבודה ומגביר את התפוקה, העובדים עצמם מדווחים על חוויות שונות. מחקר של Upwork Research Institute (חברת ענק להשמת עובדים בארה"ב) מצא כי 77% מהעובדים טוענים כי כלי AI לא שיפרו את פריון העבודה שלהם ואף הוסיפו להם עומס עבודה. סיבה עיקרית לכך היא שהעובדים נדרשים להשקיע זמן בלימוד השימוש בטכנולוגיות חדשות, בבדיקה ובתיקון תוצאות שגויות של המערכות האוטומטיות, מה שמוסיף משימות חדשות לתפקידים קיימים במקום לפשט אותם. יתרה מזאת, 47% מהעובדים שהחלו להשתמש ב-AI כלל לא יודעים כיצד להשתמש בטכנולוגיה ולשפר את הביצועים כפי שהמנהלים שלהם מצפים, מה שמוביל לחוסר התאמה בין ההשקעה בטכנולוגיה לבין החזר ההשקעה בפועל (ROI). אשר מהווה את הדרך של החברות להבין כמה הן מקבלות בחזרה על סכומי העתק שהשקיעו.
5 צפייה בגלריה
תפיסת מנהלים בכירים בארה"ב לגבי השפעת הבינה המלאכותית על הכנסות והוצאות
(ע"פ סקר של מקינזי, נערך ע"י גיא נתן בע"מ)
למרות זאת, חברות ממשיכות להאיץ את ההשקעות שלהן בבינה מלאכותית, ולעיתים על חשבון כוח העבודה הקיים. 44% מהחברות ציינו כי AI הוא פריט ההוצאה הטכנולוגי הגדול ביותר בתקציב שלהן בשנה הקרובה, ו-60% ציינו כי הן מאיצות את ההשקעות בתחום. השקעה מסיבית זו מעוררת את השאלה: האם הטמעת AI באמת נועדה להעצים עובדים, או שמא היא חלק ממהלך רחב יותר להקטנת עלויות העבודה?
האם AI כבר מוביל לפיטורים?
התשובה הקצרה היא כן – לפחות במגזרים מסוימים. AI הופך יותר ויותר לכלי שמאפשר צמצום כוח אדם, במיוחד בתעשיות שבהן קיימת תלות גבוהה בעיבוד נתונים, קבלת החלטות וחיזוי מגמות. אחת הדוגמאות הבולטות לכך היא Meta, שהודיעה על פיטורי 3,600 עובדים (כ-5% מכוח העבודה שלה) כדי לפנות מקום לגיוס מומחי AI שיוכלו לקדם את התחום בתוך החברה. מדובר במגמה רחבה שבה תעשיית ההייטק מבצעת שינוי פרופיל כוח אדם, מחליפה עובדים שאינם חיוניים בפיתוח AI, ובמקביל מגייסת אלגוריתמאים ומדעני נתונים שיכולים למנף את המערכות החדשות.
באילו סקטורים צפויים שולי הרווח צפויים לגדול הכי הרבה בעקבות פיטורים?
1. פיננסים ובנקאות – AI מחליף אנליסטים פיננסיים, בנקאים ושירות לקוחות אוטומטי. מכיוון שבנקים מסתמכים על ניתוח נתונים לקבלת החלטות, AI מסוגל להחליף כוח אדם בתפקידים שמבוססים על חישובים וחיזוי מגמות.
2. שירות לקוחות – צ'טבוטים ומערכות אוטומטיות כמו ChatGPT כבר מחליפות אלפי נציגי שירות, במיוחד בתעשיות כמו ביטוח, טלקום ושירותי בריאות. במקום מחלקות שלמות של מענה טלפוני, מערכות AI מסוגלות לטפל בשאלות נפוצות ולבצע אינטראקציה עם לקוחות.
3. מסחר אלקטרוני ולוגיסטיקה – מערכות לניהול מלאי חכם ולחיזוי ביקושים מפחיתות את הצורך במנהלי מחסנים, מחסנאים, ובשליחים. אמזון ו-וולמארט הן דוגמאות מצוינות לכך.
4. מדיה ופרסום – פלטפורמות AI מייתרות תפקידים כמו כתיבת תוכן בסיסית, ניתוח קמפיינים שיווקיים ועריכת וידאו בסיסית. כלי AI ליצירת תמונות ווידאו כבר משמשים חברות פרסום להוזלת עלויות ולחיסכון בעבודה אנושית.
5. תעשיית עריכת הדין והחשבונאות – משרדי עורכי דין וראיית חשבון מתחילים להשתמש ב-AI לביצוע בדיקות מסמכים וחוזים, ניתוחי סיכונים פיננסיים והכנת דוחות, מה שמצמצם את הצורך בעובדים בתפקידים הזוטרים.
ההשפעה של AI על שוק העבודה מורכבת: מצד אחד, הוא משפר תהליכים עסקיים, מצמצם עלויות ומשפר שולי רווחים, אך מצד שני, הוא מייתר תפקידים רבים בתחומים שמבוססים על ניתוח מידע וקבלת החלטות שגרתיות. בזמן שחברות מאיצות את ההשקעות ב-AI ומפטרות עובדים, עובדים רבים לא מצליחים להפיק את התועלת המובטחת מהמערכות החדשות. השאלה הגדולה שנותרה פתוחה היא עד כמה הארגונים יידעו לאזן בין פיתוח היכולות של כוח האדם הקיים לבין השימוש ב-AI לצמצום עלויות – וכמה משרות ייעלמו לחלוטין בדרך.
5 צפייה בגלריה
קצב ההשקעות ב AI על פי תעשיות. מי רוצות להכניס AI הכי מהר?
(ע"פ סקר של מקינזי, נערך ע"י גיא נתן בע"מ)
מה לגבי המשק הישראלי?
על פי דוח מבקר המדינה מנובמבר 2024, הבינה המלאכותית (AI) היא כוח משנה מציאות במשק הישראלי, עם פוטנציאל עצום לשיפור הפריון והצמיחה הכלכלית. על פי הדוח, עד שנת 2030, AI צפויה לתרום בין 115 ל-490 מיליארד ש"ח לתוצר הלאומי, כאשר כ-40 עד 130 מיליארד ש"ח מתוכם יהוו תוספת ישירה לתקציב המדינה. הטכנולוגיה כבר היום חודרת לענפי הכלכלה המרכזיים, בהם פיננסים, ביטוח, מסחר מקוון, רפואה והייטק, ומייעלת תהליכים תפעוליים, תוך קיצור זמני עבודה והפחתת עלויות.
עם זאת, הדוח מצביע על כך שהמדינה אינה מממשת את הפוטנציאל של AI במלואו. בעוד שמדינות כמו סינגפור, ערב הסעודית ובריטניה משקיעות הון רב באימוץ והטמעת טכנולוגיות AI, בישראל חסרה מדיניות ממשלתית סדורה בנושא. הדוח מציין כי מאז 2018, למרות ההכרה בחשיבות התחום, הממשלה לא הצליחה ליישם תוכנית לאומית רחבה וארוכת טווח, דבר שהוביל להידרדרות במעמדה של ישראל בזירה הבין-לאומית. ב-2019 דורגה ישראל במקום החמישי במדד החדשנות של AI, אך ב-2024 היא ירדה למקום התשיעי, בעיקר בשל היעדר תקצוב מתאים, חוסר בהשקעה בתשתיות AI ופערים בהון האנושי.
5 צפייה בגלריה
גרף השוואתי בין עשר המדינות המובילות בתחום הבינה המלאכותית 2020-2024
(מתוך דוח מיוחד של מבקר המדינה: ההיערכות הלאומית בתחום הבינה המלאכותית)
5 צפייה בגלריה
התוכנית הלאומית לבינה מלאכותית
(מתוך דוח מיוחד של מבקר המדינה: ההיערכות הלאומית בתחום הבינה המלאכותית)
דוגמאות ממשיות להשפעת AI על הכלכלה הישראלית ניכרות כבר היום. במערכת הביטחונית, AI מילאה תפקיד מרכזי בזיהוי ואיתור חטופים וחללים במהלך מבצע "חרבות ברזל". בתחום הפיננסים, מערכות AI מתקדמות כבר היום מספקות פתרונות אוטומטיים לחיזוי סיכוני אשראי וניהול השקעות.
עם זאת, לצד ההזדמנויות קיימים גם סיכונים מוחשיים, בהם פגיעה בפרטיות, חשש לאפליה מבוססת נתונים, הגברת האי-שוויון בעבודה עקב אוטומציה מואצת ופגיעות בסייבר. כדי לשמור על מעמדה של ישראל כמעצמה טכנולוגית, הדוח ממליץ על גיבוש מדיניות אסטרטגית מקיפה, הכוללת השקעה בתשתיות AI, פיתוח תוכניות להכשרת כוח אדם בתחום, ושיפור הרגולציה. ללא צעדים אלו, ישראל מסתכנת באיבוד היתרון התחרותי שלה, ובהמשך שחיקתה בדירוגי החדשנות הבינלאומיים.
בשורה התחתונה, אין ספק שבינה מלאכותית היא כאן כדי להישאר. ההשפעה שלה על עולם העסקים ניכרת כבר היום, בין אם דרך התייעלות פיננסית, צמצום עלויות תפעול, או שיפור חוויית הלקוח. אך המציאות מורכבת יותר מהציפיות הראשוניות. בזמן שמנהלים דמיינו שיפור דרמטי בפריון העבודה והחזר השקעה מהיר, בפועל אנו רואים כי 74% מהחברות עדיין לא הצליחו להפיק ערך ממשי מהטכנולוגיה, ו-77% מהעובדים מרגישים שה-AI מוסיף להם עבודה במקום להקל עליהם.
השאלה אינה האם AI ישנה את הכלכלה – אלא כמה מהר וכיצד. בעוד שבענפי הפיננסים, הבריאות והקמעונאות נראים שיפורים מדידים באפקטיביות ובחיסכון, בתחומים כמו תעופה, ביטוח ומשפטים, היישום של AI עדיין נתקל בקשיים טכנולוגיים ורגולטוריים. עסקים שיאמצו גישה מאוזנת של שילוב AI תוך השקעה בהכשרת עובדים יראו את התוצאות הטובות ביותר בטווח הארוך.
למרות הפער בין ציפיות למציאות, דבר אחד ברור: העולם העסקי משתנה בקצב מהיר, וארגונים שיידעו להסתגל יובילו את הכלכלה של המחר. חברות לא יכולות פשוט "לזרוק" טכנולוגיה חדשה לתוך המערכת ולצפות לעלייה אוטומטית בפריון העבודה. הן חייבות להתמקד בניהול השינוי, בהבנת צרכי העובדים ובהשקעה בהכשרה מתאימה. ההצלחה של AI תלויה לא רק באלגוריתמים – אלא בדרך שבה בני האדם ילמדו להשתמש בהם בצורה חכמה ואפקטיבית.
בסופו של דבר, AI אינו רק כלי להוזלת עלויות, אלא מנוע צמיחה פוטנציאלי שיכול להוביל לפרודוקטיביות גבוהה יותר, חדשנות עסקית ויצירת שווקים חדשים לחלוטין. אך כדי שזה יקרה, הארגונים חייבים להבין שהעתיד אינו תלוי רק בטכנולוגיה – אלא באופן שבו אנחנו מסתגלים אליה.
גיא נתן חי את עולם המאקרו כלכלה, הפיננסים, ושוק ההון למעלה מחמש שנים. בנוסף, הוא הבעלים של חברת גיא נתן בע''מ העוסקת בליווי פיננסי ובהכשרת משקיעי ערך. בעל הפודקאסט המצליח ''מפת החום'' שבו מתארחים מדי שבוע בכירי המשק הישראלי, המתעסקים בתחומי הכלכלה. ניתן לעקוב אחריו בערוץ האינסטגרם ובאתר האינטרנט שלו.
אין לחברת ידיעות תקשורת בע״מ, לאתר ynet או לחברת המברקה פתרונות תקשורת בע״מ זיקה כלשהי לתוכן במובן של ניגוד עניינים או של עניין מיוחד. הכתוב אינו מהווה ייעוץ השקעות ו/או תחליף לייעוץ המתחשב בנתונים ובצרכים המיוחדים של כל אדם. אין לראות במידע בסקירה זו כעובדתי או כמכלול כל המידע הידוע, ולכן אין להסתמך על הכתוב בה ככזה.
