לפני כמה שבועות התפרסם מחקר מרתק של אנתרופיק (החברה שמפעילה את מודל קלאוד המדהים) שחושף איך בינה מלאכותית משנה את המשימות היומיומיות שלנו בעבודה. המחקר מביא נתונים מדויקים על איך הטכנולוגיה משתלבת בתהליכי העבודה, ומה שהוא מגלה מפתיע.
הנה הדבר המעניין – כשמסתכלים על המשימות שאנחנו מבצעים עם בינה מלאכותית, מתגלה תמונה ברורה: 57.4% מהשימושים הם שימושי העצמה (Augmentation) לעומת 42.6% באוטומציה. אבל זה רק הסיפור הכללי. כשמסתכלים לעומק, רואים שההעצמה נחלקת לשלושה סוגים: תיקוף (2.8%), איטרציה של משימות (31.3%), ולמידה (23.3%).
מה זה אומר בפועל? כשאנחנו משתמשים בבינה מלאכותית, רוב הזמן אנחנו לא מבקשים ממנה לעשות משימות במקומנו. במקום זה, אנחנו משתמשים בה כדי לשפר את העבודה שלנו (תיקוף), לעבוד בצורה איטרטיבית ולשפר תהליכים (איטרציה), או ללמוד דברים חדשים (למידה).
בצד של האוטומציה, המחקר מראה שיש שני סוגים עיקריים: לולאת משוב (14.8%) והנחיה ישירה (27.8%). זה אומר שגם כשאנחנו כן משתמשים באוטומציה, חלק גדול מהשימוש הוא בתהליכים שדורשים אינטראקציה ומשוב, ולא רק ביצוע אוטומטי של משימות.
והנה החלק שממש מעניין – המיומנויות הנדרשות. המחקר מציג פילוח ברור: חשיבה ביקורתית בראש הרשימה, אחריה כתיבה, תכנות ופתרון בעיות. זה מראה שהבינה המלאכותית לא מחליפה את המיומנויות האלה – היא דווקא מדגישה את החשיבות שלהן.
הדוגמאות מהשטח מדברות בעד עצמן. המחקר מציג שיחות אמיתיות: מפתח משחקים שמבקש לשפר ביצועים, כותב תוכן שמבקש עריכה, ואיש מקצוע שמבקש סטנדרטיזציה של חומרים. בכל המקרים האלה, הבינה המלאכותית לא מחליפה את העובד – היא עוזרת לו לעשות את העבודה טוב יותר.
מה שמעניין במיוחד הוא הקשר בין שכר לשימוש בבינה מלאכותית. הגרף מראה שהשימוש המשמעותי ביותר הוא דווקא במקצועות בשכר בינוני-גבוה. זה מפריך את המיתוס שבינה מלאכותית בעיקר מחליפה עבודות בשכר נמוך.
בסופו של דבר, הנתונים מספרים סיפור ברור – אנחנו נמצאים בעיצומו של שינוי בדרך שבה אנחנו עובדים. הבינה המלאכותית לא באה להחליף אותנו, אלא לעזור לנו לעבוד בצורה חכמה יותר, יעילה יותר, ומשמעותית יותר. השאלה היא לא אם להשתמש בה, אלא איך להשתמש בה נכון.
מוצרים שלי שכדאי לכם להכיר:
קורסים מקצועיים עם כלי GAI.
מפגש 1:1 ליעוץ על בינה מלאכותית גנרטיבית// מפגשי יעוץ לחדשנות באמצעות דיגיטל וטכנולוגיות.
