עובדים בהייטק אופן ספייס
צילום: דאלי אי

התפקיד הכי חם בהייטק לא היה קיים לפני שנה; כמה מרוויחים ומה לומדים?

בן פלמון | (13)
נושאים בכתבה עובדים בהייטק

עידן הבינה המלאכותית מייצר מקצועות חדשים והפרומפטיסטים עומדים בחזית. AI יוצרת צורך חדש – לדעת לשאול נכון. תנו למכונה שאלות והסברים נכונים והפלט יהיה מושלם, תנו לה הסברים חלקיים ותיאור לא מלא והפלט יהיה גרוע. וככה התפקיד החדש שהפך להיות קריטי הוא - שואל השאלות? הפרומפט הופך להיות המלך. 

וככה, בזמן שכולנו כבר התרגלנו לשאול את ChatGPT שאלות יומיומיות פשוטות כמו "מה לבשל היום?" או "תסכם לי את הפגישה ההיא", נולד בעולם ההייטק תפקיד חדש לגמרי. תפקיד שלא היה קיים לפני שנה, והיום הוא כבר אחד המבוקשים והמשפיעים ביותר בתעשייה - ה-Prompt Engineering – מקצוע שבעצם נועד להגדיר לעזור בהגדרת הפרומפט, המומחה מנסח את התקשורת עם סוכני ה-AI והצ'אטים.

מנהל הפרומפטים הוא האדם שמתרגם צרכים עסקיים מורכבים לשפה שה-AI מבין, תוך שימוש ביצירתיות, דיוק טכני וחשיבה אסטרטגית. זהו תפקיד שדורש שילוב של כישורים – כתיבה, ראייה כוללת, הבנה טכנולוגית וניהולית.



כתבות קשורות:

>  המהפכה הבאה בהנדסת תוכנה: הכירו את Codex – הסוכן החכם של OpenAI שכותב קוד כמו מהנדס

10 המקצועות שיעלמו מהעולם ו-10 המקצועות שיהיו מאוד מבוקשים; איך ייראה שוק העבודה ב-2030?




AI מתבסס על שיחה, העיקר לתקשר נכון

אם השאלה לא תהיה מדויקת, התשובה תהיה מופרכת או לא רלוונטית. ותשובה לא נכונה? היא עלולה לעלות לארגון הרבה זמן, כסף – ואפילו לפגוע באמון. בדיוק כאן נכנס לתמונה הפרומפטיסט: האדם עם היכולות לשאול את השאלה הנכונה, בדרך הנכונה, עם ההנחיות הכי מדויקות, כדי לקבל תוצאה שהיא טובה. זה מקצוע נרכש. לוקח זמן להבין את המכונה ואת השיגעונות שלה ולכוון את הניסוח והשאלות המתאימות, אבל הידע הנצבר הזה הופך לנכס גדול לארגונים. 

קיראו עוד ב"קריירה"

 התפקיד הוא לא רק "להקליד שאלות" ל-ChatGPT. מדובר בניסוח של אסטרטגיות, דרכי עבודה, שאלות והגדרות לפיתוח תוכנה, ניהול החברה, הממשקים מול עובדים אחרים, יצירת תכנים, יצירת מוצרים ועוד. נשמע קצת מופשט? הנה דוגמאות מהשטח:

בעולם הפיננסים: יצירת שאלות מורכבות שמפיקות דוחות פיננסיים בזמן אמת על בסיס הררי נתונים.

במשאבי אנוש: ניסוח שאלות לריאיון עבודה מבוסס AI שבאמת מזהות את המועמדים הנכונים לתרבות הארגונית.

בשיווק: הפקת קופירייטינג מבריק, מודעות ממוקדות והמלצות מוצר סופר-אישיות.

בעריכת דין: ניסוח חוזים ומסמכים משפטיים במהירות, מותאמים לפרטי הלקוח הספציפי.

שיווק ו-eCommerce: יצירת פרומפטים שמפיקים הצעות שיווקיות מותאמות אישית ללקוחות, כולל קופירייטינג משכנע, המלצות מוצרים ואפילו עיצוב ויזואלי בסיסי.

בעולם העיצוב: יצירת פרומפטים שמנחים את המודל לייצר קונספטים חזותיים, סקיצות, ולוגואים בהתאמה למותג ולסגנון, לצד הצעות לשיפורי UX/UI שמייעלים את חוויית המשתמש בצורה יצירתית וחדשנית.

במילים פשוטות, הפרומפטיסט ממפה את הצרכים העסקיים של הארגון, מתרגם אותם לשיחה מובנית עם המודל, ומבטיח שהתוצרים יהיו מדויקים, איכותיים וניתנים לשכפול בקנה מידה גדול.  



למה התפקיד הזה כל כך מבוקש – וכל כך רווחי?



כי הוא חוסך לארגונים זמן יקר, מקפיץ את איכות העבודה, וחוסך כסף. צריך לזכור שלמרות שאתם בטח חושבים שאתם מתאימים לתפקיד זה לא כל כך פשוט. זה בהחלט אפשרי - מי שיש לו את הבסיס יכול להתקדם לתפקיד הזה, אבל כל חברה וארגון והצרכים שלה ויש הבדל בין "להשתמש ב-AI" לבין "לדעת לעבוד עם AI".

רובנו משתמשים ב-AI בצורה בסיסית – שואלים שאלות פשוטות ב-ChatGPT, Grok או כלים דומים. אבל כשמדובר בתהליכים עסקיים מורכבים, שאלות כלליות כמו "כתוב לי דוח" או "צור לי מצגת" לא מספיקות. התוצאה עלולה להיות כללית מדי, לא מדויקת או חסרת ערך אמיתי. צריך לדעת את הארגון לעומק, להבין את הצרכים, המשימות, האסטרטגיה.  

מנהל פרומפטים, לא רק שואל – הוא מעצב את השאלה כך שתניב תוצאה ממוקדת ומקצועית. הנה דוגמה:  שאלה בסיסית: "כתוב לי סיכום פגישה עם לקוח."; תוצאה אפשרית: סיכום כללי, חסר פרטים קריטיים, עם טון לא עקבי.  

שאלה של מנהל פרומפטים: "הנח שהפגישה עסקה בהצעה לתמחור שירותים לחברת SaaS בגודל בינוני. בפגישה עלו חששות בנוגע לשירות לקוחות ולסקיילינג. נסח סיכום מובנה הכולל: מבנה הפגישה, טענות הלקוח, המלצות להמשך, טון מקצועי-מרגיע, והימנע משימוש במונחים טכניים מדי." תוצאה: סיכום מדויק, מובנה, עם טון מתאים שחוסך זמן עריכה ומשמש מיד את הצוות.  

ההבדל? דיוק, הקשר וחשיבה מראש על התוצאה הרצויה. מנהל פרומפטים לא רק יודע מה לבקש, אלא גם איך לבקש את זה – ואיך לתקן כשהתוצאה לא מושלמת.  




דוח של חברת המחקר גרטנר העריך כי ארגונים שמשלבים תפקידי Prompt Engineering בתהליכי העבודה שלהם יכולים להפחית את עלויות הפיתוח והתפעול של מערכות AI ב-20%-30%. במקביל, חברות כמו Salesforce ו-Amazon כבר דיווחו כי שימוש בפרומפטיסטים מקצועיים שיפר את היעילות של מערכות ה-AI שלהם, מה שהוביל לעלייה בהכנסות ממכירות מונחות AI.  הערך של התפקיד הזה לא נעצר בחיסכון. מנהל פרומפטים מאפשר לארגונים למקסם את ההשקעה שלהם בטכנולוגיות AI, שהופכות יקרות יותר ויותר. ככל שמודלים כמו GPT-4o, Gemini או Claude הופכים מתקדמים, היכולת להפיק מהם תוצאות איכותיות הופכת ליתרון תחרותי משמעותי.  


אבל רגע, לא כל אחד יכול להיות פרומפטיסט...כדי להצליח בתחום החדש הזה, צריך שילוב של הבנה לעומק של המשימה האמיתית מאחורי כל בקשה. צריך שליטה מושלמת בשפה: לדעת לנסח דברים בצורה מדויקת, בלי מקום לאי-הבנות. צריך הבנה טכנית בסיסית: לדעת פחות או יותר מה המודל מסוגל לעשות (ומה עדיין מחוץ ליכולותיו).צריך יצירתיות, סבלנות, עבודה קשה של ניסוי וטעייה ויכולת ללמוד כל הזמן כי התחום הזה דינמי מאוד. ולא פחות חשוב - היכרות עמוחקה עם הארגון, כדי להבין את הצרכים שלו ומשם לנסחח ולהגדיר את השאלות. 

 

ויש גם תגמול בהתאם: השכר עולה – ומהר

הביקוש למנהלי פרומפטים מזנק, והשכר בהתאם:

בארה"ב – משרות בכירות מציעות בין 175,000 ל-250,000 דולר בשנה, פלוס בונוסים.

בישראל – השכר נע בין 22,000 ל-35,000 ₪ לחודש, ובכירים יכולים להגיע ליותר – במיוחד עם בונוסים או אופציות.

פרילנסרים – גובים 300–700 ₪ לשעה, ופרויקטים מסובכים מגיעים לעשרות אלפי שקלים.

לפי אתרי דרושים , מספר מודעות הדרושים לתפקידים כמו "Prompt Engineer" גדל פי שלושה תוך פחות משנה  – חברות כמו Microsoft, Google וגם סטארט-אפים ישראליים כמו Wix ו-Monday מחפשות טאלנטים בתחום.

.  

איך לכתוב פרומפט מנצח?

אפשר לחשוב על הפרומפט כמו על בריף. אלו ההוראות וההקשרים שאנחנו מספקים לצ'אט כדי שהוא יפיק לנו את המידע והתשובות המדויקות ביותר לצרכים שלנו. ככל שהפרומפט מנוסח בצורה מדויקת יותר, כך התשובה שנקבל מהמודל תהיה איכותית, רלוונטית וממוקדת יותר. כדי לכתוב פרומפט אפקטיבי אנחנו צריכים להגדיר עבור הצ'אט מה התפקיד שלו, לתת לו מטרה מוגדרת, לספק הקשר רלוונטי, להגדיר מה גבולות החיפוש ומה הציפיות שלנו מהתוצאות שישיג.

שיטת ששת השלבים לכתיבת פרומפט מדויק ופרודקטיבי - ניתוח דוחות כספיים:

  1. הגדרת התפקיד
    כדי להתחיל לכתוב פרומפט טוב אנחנו צריכים לשאול את עצמינו למי היינו פונים בעולם האמיתי כדי לקבל ייעוץ או מידע בתחום עליו אנחנו כותבים את הפרומפט. אם אנחנו רוצים לשם הדוגמה לנתח לעומק דוחות כספיים של חברה מסוימת אנחנו נפנה לאנליסט ונבקש את חוות דעתו, כך גם בבניית הפרומפט אנחנו נבקש מהצ'אט שיחבוש את כובע האנליסט ויעזור לנו להשיג את המידע.
    נכתוב לו כך:
    "דמיין שאתה אנליסט בכיר עם מעל ל-30 שנות ניסיון בניתוח תוצאות כספיות של חברות ציבוריות, ובעל מומחיות בהערכת שווי של חברות על סמך דוחות כספיים, מגמות שוק ותחזיות פעילות עתידיות. תפקידך הוא לנתח את הדוחות של חברת [כאן נכתוב את שם החברה] לרבעון האחרון [או לתקופה אותה אנחנו מבקשים לחקור], לזהות תובנות משמעותיות, לאבחן מגמות חריגות, ולהציע הערכת שווי עדכנית בהתבסס על מכפילים, מודל DCF או כל שיטה מתאימה אחרת. השתמש בטרמינולוגיה מקצועית, אך כתוב באופן ברור ומובנה כך שהממצאים יהיו מובנים גם למשקיעים שאינם אנליסטים."
  2. מטרת המשימה
    כאן אנחנו ניגשים למהות. עכשיו אנחנו נרצה להגדיר לצ'אט מה אנחנו רוצים שיבצע בפועל: האם אנחנו רוצים שרק יקרא את הדוח ויפיק תובנות? אנחנו רוצים שיעזור לנו ליצור הערכת שווי? או שאנחנו מעוניינים להכיר לעומק את פרופיל החברה והסביבה העסקית שלה, חשוב שננסח מטרה ממוקדת וברורה.
    דוגמה:
    "המטרה שלך היא לנתח את הדוחות הרבעוניים של חברת [כאן נכתוב את שם החברה], להבליט נקודות מפתח, לזהות שינויים ביחסים פיננסיים, ולהציע הערכת שווי מבוססת נתונים."
  3. הקשר
    אנחנו רוצים שהפלט של הצ'אט יהיה כמה שיותר רלוונטי וכדי להשיג את זה אנחנו צריכים לתת לצ'אט את ההקשר - במילים אחרות למה אנחנו 'מפילים' עליו את המשימה הזאת ומה אנחנו מבקשים להשיג איתה. אנחנו נרצה לתאר לו בשביל מי אנחנו מבצעים את הניתוח המדובר, מי קהל היעד ומה יהיו השימושים: האם מדובר בהכנה לפגישה עם ההנהלה? האם אנחנו רוצים להכין סיכום למשקיעים? האם אנחנו בוחנים את כדאיות ההשקעה בחברה?
    דוגמה:
    "הניתוח מיועד לדוח פנימי עבור צוות השקעות, ומיועד גם לקוראים שאינם רואי חשבון – יש להציג את המידע במבנה ברור, מקצועי אך נגיש."
  4. מיקוד
    עכשיו אנחנו צריכים להגיד לצ'אט על מה לשים את הפוקוס. לא מספיק להגיד לו "נתח את הדו"ח" זה כמובן אפשרי אבל אנחנו נרצה להנחות את הצ'אט מה חשוב לנו בדו"ח הזה (ניתן להתייעץ איתו טרום הפרומפט על מה יש לתת דגש בחברה המסוימת שפועלת בענף הספציפי) המיקוד חשוב כדי למנוע תשובות כלליות מדי, זה גם משדר למודל שאנחנו יודעים מה אנחנו מחפשים וזה בעצמו משפר את איכות הפלט שאנחנו נקבל.
    דוגמה:
    "יש להתמקד ברווח הגולמי, ה-EBITDA, יחס הון למאזן, מגמות בשולי רווח, והשוואה לרבעונים קודמים."
  5. מקורות
    אם אנחנו רוצים לחקור דו"ח כספי ברור שכדאי שנצרף את הדו"ח לפרומפט אבל לפעמים נרצה שהצ'אט גם יבצע מחקר מקיף משלו ואם נציין לו את המקורות או נפנה אותו לגופים מקצועיים בתחום שבו אנחנו חוקרים זה יעזור לו "להתכוונן" ולתת לנו מידע הרבה יותר מקוסטם. בשלב הזה גם נרצה להנחות את המודל על הסגנונות כתיבה שאנחנו רוצים שבהם יתבטא, האם הסגנון הוא עובדתי? תיאורי? עיתונאי? או סיפורי - הכל הולך והתוצאות שנקבל יכולות ממש להפתיע אותנו.
    דוגמה:
     "מעבר לדו"ח שצירפתי לך אם תידרש להשתמש במקורות נוספים, הסתמך על מבנה וסטנדרטים מקצועיים המקובלים בדוחות אנליזה של גופים מובילים. חפש גם מידע באתרים הבאים [כאן נוכל לצרף לו רשימת קישורים לאתרים רלוונטים] חשוב שהניתוח ישקף סגנון כתיבה תמציתי, אנליטי ועובדתי – ללא דרמטיזציה, אבל עם בהירות שתאפשר לי שימוש מיידי בחומר שתספק לי."
  6. הגדרת התוצאה הרצויה
    הגענו לשלב האחרון לפני שאנחנו נותנים לצ'אט אור ירוק לרוץ על המשימה. כאן אנחנו יכולים לפרט את מבנה הפלט (שלבים, כותרות וסעיפים) וגם את סוגי המידע שאנחנו רוצים שיחזיר לנו (אנחנו רוצים שישלב טבלאות? גרפים? שישלב אימוג'ים בתוך הטקסט כדי שיקלילו אותו?) למה זה קריטי? אם לא נגדיר לו את התוצאה הרצויה אנחנו נקבל טקסט מפוזר, בלי מבנה ושלא יענה לצרכים שביקשנו להשיג. רגע לפני שנשלח נבקש מהצ'אט לסכם מה הוא הבין מהפרומפט ולכתוב לנו בדיוק מהם השלבים שהוא מתכוון להתחיל להריץ, אנחנו רוצים לוודא את זה לפני שהוא מתחיל לעבוד כדי לא לבזבז זמן , התוספת הזאת לפרומפט תעזור לנו למנוא שגיאות ולחסוך אי-הבנות.
    דוגמה:
    "סכם את ממצאי הניתוח לפי מבנה קבוע:
    פתיח קצר (3–4 שורות) עם תיאור כללי של ביצועי החברה ברבעון האחרון
    ניתוח מספרי של סעיפי דוח רווח והפסד – כולל טבלה עם תובנות מהמאזן ותזרים המזומנים
    תוסיף גם גרף של ביצועי המניה מגמה ב-12 חודשים האחרונים
    הערכת שווי מבוססת שיטה לבחירתך (DCF, מכפיל)
    המלצה כללית להשקעה –
    כולל סיכום הסיכונים המרכזיים שמור על סגנון כתיבה מקצועי, תמציתי, ברור.
    לפני שאתה מתחיל, חזור על מה הבנת מהמשימה, וציין מהם השלבים שאתה מתכוון לבצע כדי שאראה שהבנת את מהות המשימה ואאשר לך להתחיל."

תגובות לכתבה(13):

הגב לכתבה

השדות המסומנים ב-* הם שדות חובה
  • 11.
    איתי 19/05/2025 20:05
    הגב לתגובה זו
    הרבה יותר חשוב להבין איך כל מנוע פועל וזה משתנה כל יום. לנסח את הפרומט זו העבודה הקלה.מעבר להכול לעבוד עם קבצים בעברית זו עדיין בעיה. לפעמים מקבלים פלט שלא מיושר נכון ולפעמיים הם פשוט לא קוראים נכון מקבצים בעברית.
  • 10.
    ירון 18/05/2025 22:46
    הגב לתגובה זו
    איי איי איי הרי כל העניין בזה שהיכולות משתפרות במהירות וממש מחר כבר אין צורך בכל זה וזה כבר קורה אתה שואל ויכול לתקן בתוך שניות ולקבל תשובות יותר ויותר ממוקדות . קשקוש
  • 9.
    כתבה כבר לא רלוונטית היים (ל"ת)
    אנונימי 18/05/2025 19:47
    הגב לתגובה זו
  • 8.
    אנונימי 18/05/2025 18:05
    הגב לתגובה זו
    היום המודל משפר את הפרומפטים בעצמו
  • 7.
    שישקו 18/05/2025 15:57
    הגב לתגובה זו
    הצט נועד לפשט לא לסבך והוא גם שואל שאלות שזו מתטרתם.
  • 6.
    אנונימי 18/05/2025 14:23
    הגב לתגובה זו
    תפקיד שיעלם מחיינו במהירות אין צורך באנשים האלה כל אחד יכול לעשות את זה בעצמו
  • 5.
    ריאליסט 18/05/2025 13:08
    הגב לתגובה זו
    מה צריך בשביל פרומפט לדעת את השפה ולא להיות עילג
  • 4.
    תפקיד כזה בעיקר מתאים לאנשים עם השכלה רחבה וניסיון בתחומי דעת שונים בצורה מעמיקה. מבוגרים להשתלב (ל"ת)
    אנונימי 18/05/2025 13:00
    הגב לתגובה זו
  • 3.
    אנונימי 18/05/2025 12:57
    הגב לתגובה זו
    משרה לנשים
  • 2.
    תואר בספרות 18/05/2025 12:54
    הגב לתגובה זו
    עושר שפה שליטה במימדי השפה ודיוק הנראטיב
  • 1.
    הרבה מלל והכותרת לא ממש קשורה לתוכן. תאכלס מה לומדים אין תשובה בכתבה (ל"ת)
    שאפיק 18/05/2025 12:00
    הגב לתגובה זו
  • יובל 18/05/2025 12:49
    הגב לתגובה זו
    זה תחום שצץ בשנה האחרונה.
  • הייטק זו בועה. שמדי פעם מתפוצצת. (ל"ת)
    shafik 18/05/2025 15:39
עבודה מודרנית  (דאל אי)עבודה מודרנית (דאל אי)
ניתוח

עובדים צעירים או עובדים וותיקים - מי יפסיד ומי ירוויח ממהפכת ה-AI?

המשרות ההתחלתיות נעלמות, אבל זה לא אומר שעובדים צעירים יפגעו יותר מוותיקים - ניתוח ומצב עולמי

עמית בר |

החששות גוברים: בינה מלאכותית מחליפה משימות בסיסיות וזה משפיע מאוד על שוק העבודה. ההיסטוריה מלמדת שהצעירים הם הראשונים להסתגל, אבל הפעם המשרות של צעירים הן הראשונות להיעלם. המבוגרים חייבים להצטרף למרוץ, אחרת יישארו מאחור - והאם אנו עדים להאטה זמנית או לשינוי יסודי בשוק העבודה?

בשנה האחרונה, וכשהטכנולוגיה מתקדמת בקצב מסחרר, נשמעים קולות רבים המזהירים מפני השלכותיה על עובדים מכל הגילאים. מחקרים עדכניים מצביעים על שינויים משמעותיים בשוק העבודה, אך גם על פוטנציאל צמיחה. 

המשרות ההתחלתיות נעלמות - אבל זה רק חצי הסיפור

האיום הראשוני והמידי הוא על עובדים צעירים בראשית דרכם. מחקרים מאוניברסיטאות בארה"ב, כמו זה של אוניברסיטת סטנפורד שפורסם בחודש שעבר, מצביעים על האטה משמעותית בגיוס עובדים בני 22–25 במקצועות שנחשפים במיוחד ליכולות AI,  כמו פיתוח תוכנה, שירות לקוחות ותחומי ניתוח נתונים בסיסיים. על פי המחקר, מאז אימוץ נרחב של AI ב-2022, נרשמה ירידה של 13% בתעסוקה בקרב קבוצת הגיל הזו בתחומים מושפעים מאוד מאוטומציה. משימות שנתפסו בעבר כשלב ראשון לבניית קריירה, כגון כתיבת קוד ראשוני, ניתוח נתונים פשוטים או תמיכה טכנית, ניתנות כיום לביצוע מהיר ויעיל על ידי מערכות בינה מלאכותית כמו ChatGPT או כלים דומים.

הדאגה המרכזית היא שצעירים לא יצליחו "לדרוך על המדרגה הראשונה" בסולם הקריירה, מה שייצור פער מתמשך בינם לבין עובדים ותיקים שכבר ביססו ניסיון מקצועי. אם לא ניתן להם להיכנס לשוק העבודה, איך יפתחו את אותה מומחיות שמגנה על עובדים ותיקים מפני אוטומציה? נתונים מחברת Revelio Labs, שפורסמו בספטמבר, מחזקים את החשש: פרסומי משרות התחלתיות בארה"ב ירדו בכ-35% מאז ינואר 2023. דוח של SignalFire מהזמן האחרון מוסיף כי בוגרים טריים מהווים כיום רק 7% מגיוסי החברות הגדולות, ירידה מ-11% ב-2022. כלכלנים כמו אריק ברינולפסון (Erik Brynjolfsson) מסטנפורד מזהירים כי "הצעירים הם 'הקנריות במכרה' – הם הראשונים להיפגע, אבל זה סימן לשינויים רחבים יותר". התוצאה? שיעור אבטלה בקרב בוגרים טריים עלה ל-5.3% ב-2025, לעומת 4% בממוצע הכללי.

לקחי העבר: למה דווקא הצעירים תמיד יוצאים מנצחים?

למרות החששות, כל מהפכה טכנולוגית קודמת לימדה שיעור דומה: בטווח הקצר יש זעזוע, אבל בטווח הארוך הצעירים מסתגלים מהר יותר. ההיסטוריה אינה רק אנלוגיה - היא מבוססת על דפוסים שניתן למדוד. במהפכת המחשבים האישיים בשנות ה-80, עובדים ותיקים שלא ידעו להקליד או להשתמש במחשב מצאו עצמם מחוץ לשוק, בעוד צעירים שגדלו על מחשבים בבתי ספר או באוניברסיטאות הפכו לכוח מניע עיקרי במשרדים ובתעשייה. מחקר של הבנק העולמי מ-2024 מציין כי אימוץ המחשב האישי הוביל ליצירת 2.6 מיליון משרות חדשות בארה"ב עד סוף העשור, רבות מהן על ידי דור ה-X.

יהלי רוטנברג
צילום: שלומי יוסף
פיטורים

20,000 עובדי מדינה בסכנה: החשב הכללי בתוכנית לקיצוץ שליש מכוח האדם

הבינה המלאכותית צפויה להוביל לפיטורי רבבות במגזר הציבורי; ומה זה יעשה במגזר הפרטי? 

מנדי הניג |

הכרזה אמיצה של החשב הכללי יהלי רוטנברג: 20,000 עובדי מדינה בעיקר בתפקידי מטה , שהם שליש מסך העובדים במשרדי הממשלה יוחלפו במערכות בינה מלאכותית. במילים אחרות, הוא צופה לפיטורי 20,000 עובדים. לגישתו, המדינה חייבת להצטרף למהפכה הטכנולוגית אחרת היא תישאר מאחור עם שירות ציבורי מיושן ובזבזני.

סיכוי טוב שהפיטורים בכלל במגזר הציבורי יהיו הרבה יותר גדולים - מתוך 450,000 עובדים במגזר הציבורי הרחב, כ-60,000 מועסקים כעובדי מטה במשרדי הממשלה. אבל, גם בתפקידים שהם לא מנטה ה-AI יכול להיכנס ולהחליף, אם כי בראש וראשונה זה בעובדי המטה. ה-AI גם יכול לחסוך המון תשלומים לקבלני משנה ויועצים. מדובר בחיסכון עצום והכרחי כשמעבר לחיסכון הכלכלי, השירות לצרכן יהיה הרבה יותר טוב. אם זה לא יקרה, ורוטנברג הסביר זאת - גם נבזבז הרבה כסף, וגם נקבל שירות לא טוב.   

עכשיו דמיינו שזה מה שאומר המעסיק הגדול במדינה, אבל בשבועות וחודשים האחרונים, כמעט כל עסק חושב, בודק ולומד איך הבינה המלאכותית יכולה לחסוך לו בהוצאות. התשובה היא כמעט זהה - פיטורי עובדים והטמעת יכולות AI. כשלוקחים את התמונה הגדולה, מקבלים שמאות רבות של אלפי עובדים בסכנת פיטורים.   

המירוץ העולמי: ענקיות הטכנולוגיה מובילות את המהפכה

ישראל אינה לבדה במגמה הזו. ברחבי העולם, חברות וממשלות כבר מיישמות שינויים דרסטיים. נתחיל בחברות. 

מיקרוסופט  פיטרה 6,000 עובדים פוטרו במאי האחרון, כש-40% מהם מהנדסי תוכנה. הסיבה היא ש-30% מהקוד בחברה נכתב כיום על ידי מערכות AI.