 (1).jpg "מיקרוסופט")
ה-AI מזניק את מניות הטכנולוגיה - אבל עדיין לא את הפריון במשק
שוק ההון האמריקאי מגלם כיום את פוטנציאל הרווח של הבינה המלאכותית בעיקר במספר מצומצם של ענקיות טכנולוגיה. כתוצאה מכך נוצר פער בולט בין התמחור הגבוה של מניות החברות הללו לבין ההשפעה הממשית של AI על הפריון במשק הרחב. בעוד חברות הטכנולוגיה הגדולות נהנות משיפור חד ברווחיות וממשיכות למשוך את עיקר תשומת הלב של המשקיעים, בענפים מקצועיים כמו עריכת דין, ראיית חשבון וניהול פרויקטים בשטח, אימוץ כלי הבינה המלאכותית עדיין חלקי, הדרגתי ואיטי יחסית.
בזווית המאקרו, ענקיות הטכנולוגיה מציגות שיפור במרווחי הרווח. נתונים לרבעון הרביעי של 2025 מראים עלייה של יותר מ-20% במרווחים של חברות טכנולוגיה גדולות. לעומת זאת, במדד רחב יותר כמו בלומברג 500 כמעט שלא נרשם שינוי. המשקיעים מתמחרים את ההשפעה בעיקר בתוך קבוצה מצומצמת של חברות ולא כהאצה רוחבית בכל המשק. בפברואר נרשמה ירידה במניות תוכנה על רקע חשש שאוטומציה מבוססת סוכנים תחליף מודלים קיימים של תוכנה כשירות. במקביל, נתוני צ'לנג'ר גריי אנד קריסמס מצביעים על 49,135 קיצוצי משרות שיוחסו ישירות ל-AI בשנה האחרונה. מיקרוסופט עצמה צמצמה כ-15,000 משרות בשנה שעברה כחלק משינוי אסטרטגי, אם כי לא קשרה זאת באופן רשמי לאוטומציה.
המודל יחליף את רואה החשבון ועורך הדין
בתוך חלון הזמן הדינמי הזה, ראש תחום הבינה המלאכותית במיקרוסופט Microsoft Corp 3.05% מעריך כי רוב המשימות המקצועיות במשרדים יבוצעו ברמת איכות הדומה לזו של עובד אנושי בתוך טווח זמן של 12 עד 18 חודשים. ההערכה מתייחסת לענפי ליבה כגון חשבונאות, עריכת דין, שיווק וניהול פרויקטים, ומניחה כי המודלים יוכלו לנהל שרשרת משימות מלאה מקצה לקצה.
- אקמן נכנס למיקרוסופט אחרי הירידה: מה ראה המשקיע אחרי הירידה במניה?
- מיקרוסופט מציעה פרישה מרצון ראשונה מסוגה: עד 9 משכורות ו-5 שנות ביטוח, רק לעובדים ותיקים
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
המודל של מיקרוסופט נסמך על קצב הגידול בכוח החישוב ושיפור בארכיטקטורת המערכות, אך השטח מציג תמונה שונה המלווה בעיכובים מבניים הנובעים מרגולציה, חוקי הגנת פרטיות ודרישות אבטחת מידע קשיחות.
להרחבה: ויכוחים בין מודלי AI: אילו מקצועות ייעלמו בגללו?
למה זמן העבודה התארך ב-20%?
הקושי המרכזי בהטמעת הכלים בא לידי ביטוי במחקר רשמי של ארגון METR אשר בחן את מדדי היעילות של מפתחי תוכנה המשתמשים בכלי אוטומציה. מהממצאים עולה כי בחלק מהמשימות ההנדסיות, השימוש בבינה מלאכותית הוביל להארכת זמן הביצוע הכולל בכ-20% לעומת עבודה אנושית רגילה. הסיבה המבנית לכך היא הצורך בבחינה חוזרת ובדיקה פורנזית של קוד שגוי או טעויות של המודל, דבר המחייב הוספת שכבת פיקוח ובקרה אנושית.
- מטא השיקה תוכנית לליווי סטארטאפים ישראליים בשלבים מוקדמים
- חוקרי אבטחה טוענים: AI סייע לעקוף את מנגנוני ההגנה של אפל
- תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
- דלויט ישראל מרחיבה פעילות בענן: רוכשת את SangIT ומתמקדת...
בארגונים רבים, מבנה משילות הנתונים והתהליכים הפנימיים אינם מסודרים ברמה המאפשרות אוטומציה עמוקה, והחשש מפני חשיפה משפטית וטעויות פיננסיות מותיר את החברות בשלבי הפיילוט המוקדמים.
גל הפיטורים בענף הטכנולוגיה ומותג הסוכנים העצמאיים
החשש של המשקיעים מפני שינוי המודל העסקי של חברות התוכנה המסורתיות (SaaS) לטובת מערכות מבוססות סוכני AI עצמאיים הוביל לירידות שערים ממוקדות במניות התוכנה במהלך חודש פברואר. במקביל, הלחץ התפעולי לצמצום עלויות משתקף בנתוני חברת הייעוץ צ'לנג'ר גריי אנד קריסמס (Challenger, Gray & Christmas) המצביעים על 49,135 קיצוצי משרות בשנה החולפת שיוחסו ישירות למעבר לאוטומציה.
מיקרוסופט עצמה ביצעה בשנת 2025 מהלך צמצום של כ-15,000 משרות כחלק מארגון מחדש של הקצאת ההון שלה, על אף שלא קשרה את המהלך באופן רשמי להטמעת כלי הבינה המלאכותית בפעילותה. במטרה להפחית את התלות המבנית בספקים חיצוניים ובשותפויות, מיקרוסופט מנתבת משאבים לבניית יכולות מודלים עצמאיות פנימיות.
החברה מציבה יעד אסטרטגי של הגעה ליכולות סופר-אינטליגנציה (Superintelligence) החורגות מהיכולת האנושית הממוצעת בחזית המחקר. עם זאת, דוחות של לקוחות מוסדיים מציגים קושי מובן בהשגת החזר השקעה רחב על רכש הרישיונות, עקב קיומו של חסם אמינות המקשה על שילוב חלק עם מערכות ה-CRM וה-ERP הקיימות בארגון.
השאלה המרכזית הניצבת כיום בפני מנהלי כספים ומנכ"לים נוגעת בעיקר לנקודת הזמן שבה המעבר לתהליך אוטונומי מלא יהיה משתלם כלכלית ובטוח מבחינה תפעולית ומשפטית. חלון הזמן של 18 החודשים שמציגה מיקרוסופט מייצג קצב התפתחות של חומרה ומשאבי מחשוב; האם חלון זה יתורגם לשינוי מבני בשוק התעסוקה ובמדדי הפריון הלאומיים, זה כבר תלוי ביכולתן של הפירמות לנהל את סיכוני המידע והרגולציה המורכבים הכרוכים בכך.
