ה-AI שיפר את עורכי הדין הצעירים, אך הם לא למדו ממנו

החשש מבינה מלאכותית במקצועות עתירי ידע מתמקד בדרך כלל בשאלה אם היא תחליף עובדים. מחקר חדש מצביע על שאלה אחרת: מה קורה ליכולת המקצועית של העובד כאשר ה-AI עושה איתו חלק מהעבודה, ואז נלקח ממנו?

ניסוי שנערך במשך שלושה חודשים בקרב 133 עורכי פטנטים ב-11 משרדי קניין רוחני בארה"ב מצא תוצאה כפולה. כאשר עורכי הדין קיבלו גישה לכלי AI ייעודי לניסוח פטנטים, איכות העבודה שלהם השתפרה. השיפור היה גדול במיוחד בקרב עורכי הדין הצעירים.

אחרי שלושה חודשים החוקרים כיבו את הכלי וביקשו מהמשתתפים לבצע משימה מקצועית ללא AI. כאן התמונה השתנתה. עורכי הדין הבכירים שהשתמשו ב-AI הציגו ביצועים טובים יותר מקבוצת הביקורת גם ללא הכלי, בעוד בקרב עורכי הדין הצעירים לא נמצא שיפור ממוצע דומה.

המחקר נערך על ידי צוות חוקרים בראשות הכלכלן David Autor מ-MIT, יחד עם חוקרים מ-Google, ופורסם בספטמבר 2026 כעבודת מחקר של NBER. הניסוי נרשם מראש, והעבודות של המשתתפים נבדקו על ידי עורכי פטנטים מומחים שלא ידעו מי השתמש ב-AI ומי השתייך לקבוצת הביקורת.

התוצאה נוגעת באחת השאלות העסקיות הגדולות של הטמעת AI: אם עובדים צעירים מקבלים בעזרת הטכנולוגיה קיצור דרך לביצועים של עובדים מנוסים יותר, האם הם גם רוכשים את הידע שהיה נבנה בעבר בדרך הארוכה?

133 עורכי דין, שלושה חודשים ואז ה-AI כובה

החוקרים חילקו עורכי פטנטים פעילים לקבוצות ובחנו את איכות עבודתם לאורך שלושה חודשים. חלק מהמשתתפים קיבלו גישה לעוזר AI שנבנה במיוחד לצורך ניסוח פטנטים, בעוד אחרים המשיכו לעבוד ללא הכלי.

כבר אחרי עשרה ימים נמצא יתרון למשתמשי ה-AI. איכות העבודה שלהם במשימות ניסוח הייתה גבוהה ב-0.34 סטיית תקן מזו של קבוצת הביקורת. אחרי 90 יום הפער הגיע ל-0.38 סטיית תקן.

הפערים היו גדולים יותר בקרב עורכי הדין הצעירים. עבור משרד עורכי דין, זו תוצאה אטרקטיבית: טכנולוגיה שמאפשרת לעובד בעל ניסיון מוגבל להפיק עבודה באיכות גבוהה יותר יכולה להגדיל תפוקה ולצמצם חלק מהפער בינו לבין עובדים ותיקים.

החוקרים לא הסתפקו במדידת התוצר כאשר ה-AI זמין. בתום שלושת החודשים כל המשתתפים קיבלו בקשת פטנט קיימת ונדרשו לערוך אותה ללא סיוע של AI. מדובר במשימה שדורשת זיהוי בעיות, שיקול דעת מקצועי והבנה של האופן שבו מסמך פטנט צריך להיבנות.

בקבוצה שהשתמשה ב-AI במהלך הניסוי נרשמו ביצועים גבוהים ב-0.32 סטיית תקן לעומת קבוצת הביקורת. במבט ראשון נראה שהעבודה עם AI לא רק שיפרה את התוצר בזמן השימוש, אלא גם לימדה את עורכי הדין לעבוד טוב יותר בעצמם.

פירוק התוצאות לפי ותק הציג תמונה אחרת. היתרון הגיע כולו מעורכי הדין הבכירים. אצלם הפער לעומת קבוצת הביקורת עמד על 0.45 סטיית תקן. בקרב הצעירים לא נמצא שיפור ממוצע מובהק במשימה שבוצעה ללא AI.

התפלגות הציונים של הצעירים השתנתה: היו פחות תוצאות בינוניות, אך יותר תוצאות בקצוות, גם חלשות וגם טובות. הם נהנו מהשיפור הגדול יותר כאשר הכלי עמד לרשותם, אך לא הפגינו שיפור ממוצע כאשר נדרשו לעבוד בלעדיו.

החוקרים מציעים הסבר אפשרי: ידע מקצועי קיים מאפשר לעובד מנוסה ללמוד מה-AI ולא רק להשתמש בו. עורך דין בכיר יכול להשוות את ההצעה של המערכת לניסיון שצבר, לזהות מה היא עושה אחרת ולהוסיף את התובנות האלה לידע שלו. עובד צעיר שעדיין בונה את הבסיס המקצועי עלול לקבל תשובה טובה בלי להבין באופן מלא את הדרך שהובילה אליה.

אם ה-AI עושה את עבודת הג'וניור, איך מכשירים את הבכיר הבא?

במשך שנים מקצועות כמו משפטים, ראיית חשבון, ייעוץ, בנקאות השקעות ותכנות נשענו על מודל דומה: עובדים צעירים מבצעים כמות גדולה של משימות בסיסיות וחוזרות, ובאמצעותן רוכשים ניסיון שמאפשר להם בהמשך לקבל החלטות מורכבות יותר.

AI מתאים במיוחד לאותן משימות. הוא יכול לסכם מסמכים, להכין טיוטות, לבצע מחקר ראשוני, להשוות נוסחים ולנתח כמויות גדולות של מידע. גם במשרדי עורכי הדין בישראל כבר מעריכים שהטכנולוגיה תפנה זמן מעבודה טכנית לטובת עבודה משפטית מהותית יותר.

החיסכון כאן ברור, אך המחקר מעלה שאלה לגבי ההכשרה. אם עובד צעיר מדלג על מאות שעות של קריאת מסמכים, ניסוח ותיקון משום שהמערכת מבצעת חלק גדול מהעבודה, ייתכן שהארגון יצטרך למצוא דרך אחרת לבנות אצלו את שיקול הדעת שנרכש בעבר באמצעות אותה עבודה.

הבעיה אינה שהעובד מפסיק לעבוד. במקרים רבים הוא יכול להספיק יותר. השאלה היא מה הוא לומד בזמן שהוא מפיק את התוצאה.

עובד שמקבל טיוטה כמעט מוכנה יכול לבדוק אותה ולתקן טעויות, אך התהליך שונה מכתיבת הטיוטה בעצמו. ככל שהכלי משתפר, הפיתוי לתת לו לבצע חלק גדול יותר מהמשימה גדל. עבור הארגון זו התייעלות בטווח הקצר, אך היא מחייבת תשומת לב לאופן שבו העובדים הצעירים מפתחים יכולת לעבוד גם כאשר אין להם תשובה מוכנה.

הנושא כבר מעסיק את ענף עריכת הדין בישראל. משרדים מדגישים כי AI משמש כלי עזר ולא מקור סמכות מקצועי, וכי האחריות על בדיקת התוצאה נשארת אצל עורך הדין. המחקר החדש מוסיף נדבך אחר: פיקוח אנושי חשוב לא רק כדי למנוע טעויות של המערכת, אלא גם כדי לוודא שהעובד ממשיך לרכוש מומחיות.

הפער בין בכירים לצעירים עשוי גם להסביר מדוע הטמעת AI אינה מסתכמת ברכישת רישיון לתוכנה. אם עובדים מנוסים יודעים להפיק מהמערכת ידע שנשאר איתם גם אחרי שהכלי נעלם, בעוד צעירים משתמשים בה בעיקר כדי להגיע מהר יותר לתוצאה, תוכנית ההכשרה של הארגון צריכה להשתנות בהתאם.