במשך שנתיים הנרטיב השולט בעמק הסיליקון היה ברור: הבינה המלאכותית מייעלת, מקצצת בעלויות ומחליפה כוח-אדם יקר. אבל דוחות חדשים חושפים באחרונה מציאות מורכבת בהרבה.
בניגוד למה שנדמה, לפי נתוני חברות מחקר בינלאומיות - חברות המשקיעות יותר משאבים כספיים בבינה מלאכותית מאשר במשכורות עובדיהן, לא רק שאינן חוסכות כסף, אלא שתקציבי טכנולוגיית המידע (ה-IT) שלהן דווקא עולים.
עבודה אנושית חסכונית יותר
אתר החדשות הנחשב Axios מצטט בכירים בהייטק האמריקאי, שלפיהם העבודה האנושית כנראה חסכונית יותר בסופו של דבר. לפי חברת המחקרים גרטנר, ההוצאה העולמית על IT צפויה להגיע ל-6.31 טריליון (טריליון - אלף מיליארד) דולר בשנת 2026 - עלייה של 13.5% לעומת 2025. העלייה הזו מונעת מה"מומנטום המתמשך" של הבינה המלאכותית - בתשתיות, בתוכנה ובשירותי ענן, והיא כוללת הכל - מהפיתוח ועד עלות המנויים.
"עבור הצוות שלי", אומר ל-Axios בריאן קטנזארו, סגן נשיא ללמידה עמוקה יישומית באנבידיה, "עלות המחשוב גבוהה בהרבה מהעלויות של העובדים". גם סמנכ"ל הטכנולוגיה (CTO) של Uber, פרבין נפאלי נאגה, הודה החודש בראיון ל"דה אינפורמיישן" כי החברה כבר מיצתה את כל תקציב הבינה המלאכותית שלה לשנת 2026 רק לצורך השימוש בכלי קידוד, במיוחד בקלוד של אנת'רופיק.
"חזרתי לשולחן השרטוטים כי התקציב שחשבתי שאזדקק לו כבר התפוגג", הסביר נאגה. אף שאובר היא אחת החברות שמעודדות את עובדיהן להשתמש ב-AI ככל האפשר, נאגה טוען כי הוא לא שוקל להאט את גיוס מהנדסי התוכנה "בשלב זה".
לפי Axios, יותר ויותר בעלי מניות ודירקטורים דורשים מבכירי החברות להוכיח כי הוצאות העתק על בינה מלאכותית אכן משתלמות לאורך זמן - כלומר גורמות לעלייה בפרודוקטיביות או מניבות תשואה ברורה.
מחקר פורץ דרך של המעבדה למדעי המחשב ובינה מלאכותית ב-MIT בדק, למשל, האם משתלם כלכלית להחליף עובדים ב-AI במטלות של ראייה ממוחשבת. התוצאה הייתה מדהימה: רק ב-23% מהמשימות שנבחנו ה-AI הייתה זולה יותר מהעסקת אדם. ב-77% מהמקרים הנותרים עלויות ההטמעה, התחזוקה והחומרה של המערכת עלו משמעותית על השכר המשולם לעובד אנושי.
"במקרים רבים, העלות של רכישת מערכת AI, התאמתה לצרכי הארגון ותחזוקתה השוטפת, פשוט אינה מצדיקה את החלפת העובד", נכתב בדוח.
סכומי עתק על טוקנים
מתברר כי קיימות כמה סיבות שבגללן ה-AI "שורפת" תקציבים: בניגוד לעובד אנושי, שעלות השכר שלו קבועה יחסית, כל שאילתה או פעולה בבינה מלאכותית עולה כסף. עלויות המחשוב והצורך בשבבים מתקדמים, כמו אלו של אנבידיה, שעלותם רק נוסקת כל הזמן, הופכים כל אינטראקציה להוצאה משתנה, שקשה לחזות. עבור חברות המטפלות במיליוני פניות, ה"טוקנים" (יחידות המידע של ה-AI) מצטברים לסכומי עתק.
בנוסף, בשל העובדה שהבינה המלאכותית עדיין סובלת מ"הזיות" ומטעויות עובדתיות - חברות נאלצות להשקיע בשכבה נוספת של עובדים מיומנים, שתפקידם לבקר את תוצריה. כך, במקום לחסוך עובדים, החברה מוצאת את עצמה גם עם תוכנה יקרה וגם עם צורך ב"בקר איכות" אנושי.
בתחום שירות הלקוחות, למשל, נציג אנושי פותר בעיות מורכבות בדקות, בעוד שמודל AI דורש אימון יקר על נתוני החברה ועדיין עלול להטעות את הלקוח, מה שמוביל לנזק תדמיתי ומשפטי. גם התקנת מערכת ראייה ממוחשבת הכוללת מצלמות 8K, שרתים מקומיים ואלגוריתמיקה מורכבת עולה פי 5 משכרו של בקר איכות מיומן למשך 3 שנים.
זאת ועוד: המעבר ל-AI דורש מן החברות "לעשות סדר" בנתונים שלהן, לפעמים בהשקעה של מיליוני דולרים, כיוון שללא נתונים מסודרים הבינה המלאכותית פשוט אינה יעילה וההשקעה הופכת לבור ללא תחתית.
