הבינה המלאכותית (AI) התקדמה במהירות מסחררת בשנים האחרונות – מכלי בינה מלאכותית גנרטיבית כמו ChatGPT שהפכו לשמות מוכרים ועד לרכבים אוטונומיים שיצאו מהמעבדה ויצאו לכבישים הציבוריים.

נכון ל-2025, הבינה המלאכותית חודרת כמעט לכל מגזר בכלכלה, ומומחים רואים בה באופן נרחב טכנולוגיה משנה-משחק של המאה ה-21.

בחמש השנים הקרובות צפוי השפעת הבינה המלאכותית להעמיק עוד יותר, ולהביא חידושים מרגשים לצד אתגרים חדשים.

מאמר זה בוחן את מגמות הפיתוח המרכזיות של הבינה המלאכותית הצפויות לעצב את עולמנו בחצי העשור הקרוב, בהתבסס על תובנות ממוסדות מחקר מובילים וצופים בתעשייה.

עלייה חדה באימוץ ובהשקעה בבינה מלאכותית

אימוץ הבינה המלאכותית בשיאו. עסקים ברחבי העולם מאמצים את הבינה המלאכותית כדי להגדיל את הפרודוקטיביות ולהשיג יתרונות תחרותיים. כמעט ארבע מתוך חמש ארגונים בעולם משתמשים או חוקרים בינה מלאכותית בצורה כלשהי – שיא היסטורי במעורבות.

בשנת 2024 בלבד, ההשקעה הפרטית בארה"ב בבינה מלאכותית הגיעה ל109 מיליארד דולר, פי כ-12 מהשקעת סין ופי 24 מהשקעת בריטניה. זינוק במימון זה מונע על ידי אמון בערך העסקי המוחשי של הבינה המלאכותית: 78% מהארגונים דיווחו על שימוש בבינה מלאכותית ב-2024 (לעומת 55% ב-2023) כאשר חברות משלבות בינה מלאכותית במוצרים, שירותים ואסטרטגיות ליבה.

אנליסטים צופים שהמומנטום הזה יימשך, עם שוק הבינה המלאכותית העולמי שיגדל מכ-390 מיליארד דולר ב-2025 ליותר מ-1.8 טריליון דולר עד 2030 – קצב צמיחה שנתי מרשים של כ-35%. צמיחה כזו, חסרת תקדים אפילו לעומת בועות טכנולוגיה קודמות, משקפת עד כמה הבינה המלאכותית הופכת לחלק בלתי נפרד מהעסק המודרני.

שיפורי פרודוקטיביות ותשואה על ההשקעה הם המניעים המרכזיים. מאמצים מוקדמים כבר רואים החזר משמעותי מהבינה המלאכותית. מחקרים מראים שחברות מובילות המשתמשות בבינה מלאכותית מדווחות על שיפורים של 15–30% במדדים כמו פרודוקטיביות ושביעות רצון לקוחות בתהליכים המופעלים על ידי בינה מלאכותית.

לדוגמה, עסקים קטנים ובינוניים שהטמיעו בינה מלאכותית גנרטיבית חוו עליות הכנסות דו-ספרתיות במקרים מסוימים. רוב הערך של הבינה המלאכותית נובע מרווחים מצטברים קטנים – אוטומציה של משימות קטנות רבות ואופטימיזציה של תהליכים – שיכולים לשנות את היעילות של החברה כאשר הם מיושמים בקנה מידה ארגוני.

כתוצאה מכך, קיום אסטרטגיית בינה מלאכותית ברורה הוא כיום קריטי. חברות שמצליחות לשלב בינה מלאכותית בפעילותן ובהחלטותיהן צפויות לזנק קדימה על פני מתחרות, בעוד שאלה שמאחרות באימוץ עלולות להישאר מאחור באופן בלתי הפיך. למעשה, אנליסטים בתעשייה צופים פער הולך וגדל בין מובילי הבינה המלאכותית למאחרים בשנים הקרובות, שעשוי לעצב מחדש את נופי השוק.

האינטגרציה של בינה מלאכותית בארגונים מואצת. בשנת 2025 ומעבר לה, נראה עסקים בכל הגדלים עוברים מפרויקטים ניסיוניים לפריסה מלאה של בינה מלאכותית. ענקי מחשוב ענן (ה"hyperscalers") מדווחים על ביקוש גובר לשירותי ענן מבוססי בינה מלאכותית ומשקיעים רבות בתשתיות AI כדי לתפוס הזדמנות זו.

ספקים אלו משתפים פעולה עם יצרני שבבים, פלטפורמות נתונים וחברות תוכנה כדי להציע פתרונות AI משולבים העונים על צרכי הארגונים לביצועים, רווחיות ואבטחה. ראוי לציין כי מעל 60% ממוצרי תוכנה כשירות (SaaS) כוללים כיום תכונות AI, וחברות משיקות "שותפי טייס" מבוססי AI לתפקודים שונים, החל משיווק ועד משאבי אנוש.

המסר למנהלים ברור: לטפל בבינה מלאכותית כחלק מרכזי מהעסק, לא כניסוי טכנולוגי. כפי שאמר מנהיג בתעשייה, "אנחנו על סף יסוד טכנולוגי חדש לחלוטין, שבו הטוב ביותר בבינה מלאכותית זמין לכל עסק".

בפועל, זה אומר להחדיר בינה מלאכותית באופן שיטתי לתהליכים, להכשיר עובדים לעבוד לצד AI, ולשנות תהליכים כדי למצות את היתרונות של אוטומציה חכמה. ארגונים שינקטו בצעדים אלו צפויים ליהנות מתועלות משמעותיות בשנים הקרובות.

התקדמות במודלים של בינה מלאכותית ובינה מלאכותית גנרטיבית

מודלים בסיסיים ובינה מלאכותית גנרטיבית מתפתחים במהירות. מעט טכנולוגיות צמחו בקצב כה מהיר כמו הבינה המלאכותית הגנרטיבית. מאז הופעתם של מודלים לשוניים גדולים (LLMs) כמו GPT-3 ומחוללי תמונות כמו DALL·E 2 בשנת 2022, השימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית זינק.

בתחילת 2023, ChatGPT עבר את רף 100 מיליון משתמשים, והיום יותר מ-4 מיליארד פקודות מוזנות לפלטפורמות LLM מרכזיות ביום. בחמש השנים הקרובות יגיעו מודלים מתקדמים עוד יותר.

חברות טכנולוגיה מתחרות בפיתוח מודלי AI פורצי דרך שמרחיבים את גבולות עיבוד השפה הטבעית, יצירת קוד, יצירתיות ויזואלית ועוד. חשוב מכך, הן שואפות לשפר את יכולות ההסקה של הבינה המלאכותית – לאפשר למודלים לפתור בעיות באופן לוגי, לתכנן ול" לחשוב" על משימות מורכבות בדומה לבני אדם.

מיקוד זה בהסקת AI הוא אחד המניעים הגדולים ביותר למחקר ופיתוח כיום. בתחום הארגוני, הקודש הוא בינה מלאכותית שיכולה להבין לעומק נתוני עסק והקשר כדי לסייע בקבלת החלטות, לא רק ביצירת תוכן. חברות המפתחות LLMs מתקדמים מאמינות שההזדמנות המבטיחה ביותר כיום היא יישום כוח ההסקה של AI על נתוני ארגון קנייניים – המאפשר שימושים החל מהמלצות חכמות ועד לתמיכה בתכנון אסטרטגי.

בינה מלאכותית רב-מודלית וביצועים גבוהים. מגמה נוספת היא עליית מערכות AI רב-מודליות שיכולות לעבד וליצור סוגי נתונים שונים (טקסט, תמונות, אודיו, וידאו) באופן משולב. פריצות דרך אחרונות הראו מודלים שיוצרים סרטונים ריאליסטיים מפקודות טקסט ומצטיינים במשימות המשלבות שפה וחזון.

לדוגמה, מודלים רב-מודליים חדשים יכולים לנתח תמונה ולענות על שאלות עליה בשפה טבעית, או לקחת פקודה טקסטואלית מורכבת וליצור סרטון קצר. יכולות אלו יתפתחו עד 2030, ויפתחו יישומים יצירתיים ומעשיים חדשים – מתוכן וידאו שנוצר על ידי AI ועד לתפיסת רובוטיקה מתקדמת.

מבחני ייחוס שהוצגו ב-2023 לדחיפת הגבולות הללו (כמו MMMU ו-GPQA) כבר הראו קפיצות ביצועים של עשרות אחוזים בתוך שנה, מה שמעיד על מהירות הלמידה של AI להתמודד עם אתגרים מורכבים ורב-מודליים. בתחרויות קידוד מיוחדות, סוכני AI אף החלו להציג ביצועים טובים יותר מתכנתים אנושיים בתנאי זמן מוגבלים.

ניתן לצפות שמודלי AI עתידיים יהיו כלל-מטרתיים יותר, יטפלו בצורה חלקה בסוגי קלט ומשימות מרובות. ההתכנסות הזו של מודאליות, יחד עם הגדלת קנה המידה של ארכיטקטורות המודלים, מצביעה על מודלים בסיסיים רבי עוצמה יותר עד סוף העשור – אם כי עם דרישות חישוב גבוהות יותר.

יעילות וגישה פתוחה משתפרות. מגמה בולטת בפיתוח AI היא המגמה למודלים קטנים ויעילים יותר ונגישות רחבה יותר. זה לא רק עניין של בניית רשתות עצביות גדולות יותר; חוקרים מוצאים דרכים להשיג ביצועים דומים עם משאבים פחותים.

למעשה, בין סוף 2022 לסוף 2024, עלות החישוב להפעלת מערכת AI ברמת GPT-3.5 ירדה ביותר מ-280 פעמים. התקדמויות באופטימיזציה של מודלים וארכיטקטורות חדשות מאפשרות גם למודלים קטנים יחסית (עם פרמטרים מועטים בהרבה מה-LLMs הגדולים ביותר) להגיע לביצועים חזקים במשימות רבות.

לפי מדד ה-AI של סטנפורד, "מודלים קטנים בעלי יכולת הולכת וגדלה" מורידים במהירות את המחסומים ל-AI מתקדם. במקביל, AI בקוד פתוח עולה: מודלים עם משקל פתוח מהקהילה המחקרית מצמצמים את פער האיכות מול מודלים קנייניים גדולים, ומקטינים את ההבדלים בביצועים במבחנים מ-8% לכמעט 2% תוך שנה אחת בלבד.

בין 2025 ל-2030, סביר שנראה אקוסיסטם משגשג של מודלים וכלים פתוחים שפותחים את פיתוח ה-AI מעבר לענקי הטכנולוגיה. השילוב של חישוב זול יותר, אלגוריתמים יעילים יותר ומודלים פתוחים יגרום לכך שהבינה המלאכותית תהיה נגישה וזולה בהרבה.

גם סטארטאפים וארגונים קטנים יוכלו לכוונן מודלים רבי עוצמה לצרכיהם ללא עלויות מופרזות. זה מעודד חדשנות, כי מאפשר יישומים וניסויים מגוונים, ומזין מעגל חיובי של התקדמות בינה מלאכותית.

עליית סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים

אחת המגמות המרתקות ביותר היא הופעת סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים – מערכות AI המצוידות לא רק באינטליגנציה אלא גם ביכולת לפעול באופן עצמאי להשגת מטרות. לעיתים מכונים "AI סוכני סוכנות", המושג משלב מודלים מתקדמים (כמו LLMs) עם לוגיקת קבלת החלטות ושימוש בכלים, ומאפשר ל-AI לבצע משימות מרובות שלבים עם התערבות אנושית מינימלית.

בחמש השנים הקרובות, צפוי שסוכני AI יעברו מהדגמות ניסיוניות לכלים מעשיים במקום העבודה. למעשה, מנהיגי ארגונים צופים שסוכני AI יוכלו להכפיל בפועל את גודל כוח העבודה שלהם על ידי לקיחת מגוון משימות שגרתיות ומבוססות ידע.

לדוגמה, סוכני AI כבר יכולים לטפל באופן עצמאי בפניות שירות לקוחות שגרתיות, ליצור טיוטות ראשוניות של טקסט שיווקי או קוד תוכנה, ולהפוך מפרטי עיצוב למוצרי אבטיפוס. ככל שהטכנולוגיה תתפתח, חברות ישתמשו בסוכני AI כ"עובדים דיגיטליים" במחלקות שונות – החל מנציגי מכירות וירטואליים שמנהלים שיחות טבעיות עם לקוחות ועד למנהלי פרויקטים מבוססי AI המתאמים תהליכים פשוטים.

חשוב לציין שסוכנים אלו אינם מיועדים להחליף בני אדם, אלא להעצים אותם. בפועל, עובדים אנושיים יעבדו בשיתוף פעולה עם סוכני AI: אנשים יפקחו על הסוכנים, יספקו הנחיות ברמה גבוהה, ויתמקדו במשימות מורכבות או יצירתיות בעוד שהעבודה החוזרת תועבר לעמיתים הדיגיטליים שלהם.

מאמצים מוקדמים מדווחים ששיתוף פעולה כזה בין אדם ל-AI יכול להאיץ תהליכים משמעותית (למשל, פתרון בקשות לקוחות או פיתוח תכונות חדשות מהר יותר) תוך שחרור זמן לאנשים לעבודה אסטרטגית.

כדי לנצל מגמה זו, ארגונים יצטרכו להתחיל לחשוב מחדש על תהליכים ותפקידים. דרושות גישות ניהול חדשות לשילוב יעיל של סוכני AI – כולל הכשרת צוותים לשימוש בסוכנים, יצירת תפקידים לפיקוח על תוצרי הסוכנים, והקמת מנגנוני ממשל כדי להבטיח שפעולות AI אוטונומיות יישארו מותאמות למטרות עסקיות וסטנדרטים אתיים.

מדובר באתגר משמעותי בניהול שינוי: סקר תעשייה עדכני מצא שרבות מהחברות רק מתחילות לשקול כיצד לארגן כוח עבודה משולב אדם-AI. עם זאת, אלו שיצליחו עשויות לשחרר רמות חסרות תקדים של פרודוקטיביות וחדשנות.

כפי שאמר מומחה לכוח אדם, "סוכני AI עומדים לחולל מהפכה בכוח העבודה, המשלבים יצירתיות אנושית עם יעילות מכנית כדי לשחרר רמות חסרות תקדים של פרודוקטיביות". עד 2030, לא יהיה מפתיע אם ארגונים יפעילו צוותי "סוכני AI" שלמים או מרכזים לסוכני AI שינהלו פעילויות משמעותיות, וישנו באופן יסודי את אופן העבודה.

חומרה ייעודית לבינה מלאכותית ומחשוב קצה

ההתקדמות המהירה ביכולות הבינה המלאכותית הלכה יד ביד עם עלייה דרמטית בצרכי החישוב, מה שהוביל לחדשנות משמעותית בחומרה. בשנים הקרובות צפויה להופיע דור חדש של שבבים ייעודיים לבינה מלאכותית ואסטרטגיות מחשוב מבוזר לתמיכה בצמיחת הבינה המלאכותית.

הרעב של הבינה המלאכותית לכוח עיבוד כבר קיצוני – אימון מודלים מתקדמים והפעלתם לפתרון משימות מורכבות דורשים מחזורי חישוב עצומים. כדי לענות על הביקוש, חברות סיליקון וחברות טכנולוגיה גדולות מעצבות סיליקון מותאם לעומסי עבודה של AI.

בשונה מ-CPU כלליים או אפילו GPU, מאיצי AI (לעיתים ASICs – מעגלים משולבים ייעודיים) מותאמים במיוחד להרצת חישובי רשתות עצביות ביעילות. מנהלי טכנולוגיה מדווחים שרבים מהלקוחות שוקלים כיום שבבי AI ייעודיים למרכזי הנתונים שלהם כדי להשיג ביצועים גבוהים יותר לכל וואט.

היתרון של שבבים אלו ברור: ASIC המיועד לאלגוריתם AI מסוים יכול להציג ביצועים גבוהים בהרבה מ-GPU כללי במשימה זו, דבר שימושי במיוחד בתרחישי AI בקצה (הרצת AI במכשירי סמארטפון, חיישנים, רכבים ומכשירים אחרים עם מגבלות אנרגיה). מומחים בתעשייה צופים שהביקוש ל-מאיצי AI יגבר ככל שיותר חברות יפרסו AI בקצה בשנים הקרובות.

במקביל, ספקי ענן מגדילים את תשתיות החישוב שלהם ל-AI. פלטפורמות ענן מרכזיות (אמזון, מיקרוסופט, גוגל ועוד) משקיעות מיליארדים בקיבולת מרכזי נתונים, כולל פיתוח שבבי AI ומערכות משלהן, כדי לענות על הצורך הגובר באימון והסקת מודלים על פי דרישה.

הם רואים בעומסי העבודה של AI הזדמנות הכנסות עצומה, ככל שארגונים עוברים יותר ויותר לנתונים ולמשימות למידת מכונה בענן. ריכוז זה מאפשר לעסקים לגשת ל-AI חזק ללא צורך ברכישת חומרה ייעודית בעצמם.

עם זאת, ראוי לציין שמגבלות אספקה התגלו – לדוגמה, הביקוש העולמי ל-GPU מתקדמים הוביל למחסורים ועיכובים במקרים מסוימים. גורמים גאופוליטיים כמו הגבלות יצוא על שבבים מתקדמים יוצרים גם הם אי-ודאות. אתגרים אלו צפויים להניע חדשנות נוספת, החל מבניית מפעלי שבבים חדשים ועד לארכיטקטורות חומרה חדשניות (כולל מחשוב נוירומורפי וכיווני מחשוב קוונטי בטווח הארוך).

מצד חיובי, יעילות חומרת ה-AI משתפרת בהתמדה. מדי שנה, השבבים נעשים מהירים ויעילים יותר אנרגטית: ניתוחים אחרונים מראים ירידה של כ-30% בעלויות חומרת AI בשנה ושיפור של כ-40% ביעילות האנרגטית (חישוב לכל וואט) בשנה.

משמעות הדבר היא שגם כאשר מודלי AI הופכים למורכבים יותר, עלות לכל פעולה יורדת. עד 2030, הפעלת אלגוריתמים מתוחכמים עשויה לעלות רק חלק קטן מהעלות כיום.

השילוב של חישוב זול יותר וחומרת AI ייעודית יאפשר לשלב AI בכל מקום – ממכשירים חכמים ועד חיישנים תעשייתיים – כי העיבוד יכול להתבצע במכשירי קצה קטנים או להיות משודר משרתים ענניים מותאמים במיוחד.

לסיכום, חמש השנים הקרובות יבססו את מגמת החומרה הייעודית ל-AI בשני הקצוות: אשכולות מחשוב-על ענקיים בענן, ושבבי AI יעילים שמביאים אינטליגנציה לקצה. יחד, אלה יהוו את עמוד השדרה הדיגיטלי שמניע את התרחבות הבינה המלאכותית.

בינה מלאכותית משנה תעשיות וחיי יום-יום

הבינה המלאכותית אינה מוגבלת למעבדות טכנולוגיה – היא משתלבת יותר ויותר בחיי היומיום ובכל תעשייה. בשנים הקרובות נראה אינטגרציה עמוקה יותר של AI במגזרים כמו בריאות, פיננסים, ייצור, קמעונאות, תחבורה ועוד, שמשנים באופן יסודי את אופן מתן השירותים.

• בריאות: AI מסייע לרופאים לאבחן מחלות מוקדם יותר ולנהל טיפול בחולים בצורה יעילה יותר. לדוגמה, ה-FDA האמריקאי אישר 223 מכשירים רפואיים מבוססי AI בשנת 2023, זינוק עצום לעומת 6 אישורים בלבד ב-2015.
  
  אלה כוללים AI שמנתח תמונות רפואיות (MRI, צילומי רנטגן) לסיוע בזיהוי גידולים, אלגוריתמים שמנטרים סימנים חיוניים ומנבאים משברים בריאותיים. מגמות מתפתחות כוללות שימוש ב-בינה מלאכותית גנרטיבית לסיכום הערות רפואיות וטיוטות דוחות, וכן כלי תרגום AI שמפשטים מונחים רפואיים לשפה ברורה למטופלים.

  עד 2030, אנליסטים צופים ש-AI עשויה להניב כמעט 200 מיליארד דולר בשנה בערך בתחום הבריאות באמצעות שיפור תוצאות ויעילות. כמו כן, AI מזרזת גילוי תרופות – כמה חברות פארמה כבר קיצצו את זמני הפיתוח ביותר מ-50% במחקר מונחה AI, מה שמאפשר פיתוח מהיר יותר של טיפולים חדשים.

• פיננסים: תעשיית הפיננסים הייתה בין הראשונות לאמץ AI ותמשיך לדחוף את הגבולות. בנקים וחברות ביטוח משתמשים ב-AI לזיהוי הונאות, הערכת סיכונים בזמן אמת, וסחר אלגוריתמי.
  
  מוסדות גדולים כמו JPMorgan Chase מדווחים על 300+ מקרים של שימוש ב-AI בפועל, החל ממודלים לסריקת עסקאות לזיהוי הונאות ועד לכלי בינה מלאכותית גנרטיבית שמאוטומטים עיבוד מסמכים.

  בהמשך, צפויים יועצי השקעות מבוססי AI וסוכני ניהול עושר אוטונומיים שיתאימו אסטרטגיות השקעה ללקוחות. AI גם תוכל לנסח דוחות אנליסטים ולטפל בשירות לקוחות שגרתי באמצעות צ'אטבוטים. חשוב לציין שכיוון שפיננסים הוא תחום מפוקח מאוד, יש דגש חזק על הסברתיות וממשל של AI – למשל, בנקים משקיעים בטכנולוגיות כמו פרשנות מכנית להבנת סיבות להחלטות AI, כדי להבטיח עמידה ברגולציה וסטנדרטים אתיים.

• ייצור ולוגיסטיקה: במפעלים ובשרשראות אספקה, AI מעלה את היעילות. חברות מפעילות AI לתחזוקה חזויה – חיישנים ולמידת מכונה מנבאים תקלות בציוד לפני שהן מתרחשות, ומפחיתים זמני השבתה.
  
  מערכות ראייה ממוחשבת בקווי ייצור מזהות פגמים בזמן אמת. הגל הבא כולל רובוטיקה מונעת AI שיכולה לבצע משימות הרכבה עדינות או מורכבות לצד בני אדם, ותאומים דיגיטליים (סימולציות וירטואליות של מפעלים או מוצרים) שבהן AI בודק אופטימיזציות במודל וירטואלי לפני יישומן במציאות.

  בינה מלאכותית גנרטיבית משמשת גם לעיצוב רכיבים ומוצרים חדשים, ומציעה שיפורים הנדסיים שבני אדם עלולים לפספס. חידושים אלו יכולים לקצר משמעותית עלויות וזמני ייצור – מומחים מעריכים שאימוץ AI בפיתוח מוצרים ומחקר ופיתוח יכול לקצר בחצי את זמן ההגעה לשוק ולהפחית עלויות בכ-30% בתחומים כמו רכב ותעופה.

• קמעונאות ושירות לקוחות: AI משנה את אופן הקנייה והאינטראקציה עם עסקים. פלטפורמות קמעונאות מקוונות מסתמכות על מנועי המלצות AI להתאמת מוצרים אישית ("לקוחות כמוך גם קנו..."). אלגוריתמים דינמיים מתאימים מחירים בזמן אמת בהתאם לביקוש ומלאי.
  
  באיקומרס ובתמיכת לקוחות, צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים מבוססי AI הופכים לסטנדרט, ומטפלים בפניות 24/7.

  עד 2025, חברות רבות הפונות לצרכן מתכננות להשתמש בשילוב של צ'אטבוטים וסוכני AI כדי להעצים את צוותי שירות הלקוחות שלהן, לספק מענה מיידי לשאלות שגרתיות ולסייע לעובדים אנושיים במידע רלוונטי לבעיות מורכבות.
  
  גם בחנויות פיזיות, כלים מבוססי AI כמו מראות חכמות או חדרי מדידה במציאות רבודה משפרים את חוויית הקנייה. מאחורי הקלעים, AI מייעלת את שרשראות האספקה – מהערכת ביקוש ועד ניהול לוגיסטיקה במחסנים – ומבטיחה זמינות מוצרים ואספקה יעילה.

דוגמאות אלו הן רק קצה הקרחון. ראוי לציין שגם תחומים מסורתיים פחות טכנולוגיים כמו חקלאות, כרייה ובנייה מנצלים כיום AI, בין אם באמצעות ציוד חקלאי אוטונומי, חקר מינרלים מונחה AI או ניהול אנרגיה חכם.

למעשה, כל תעשייה חווה עלייה בשימוש ב-AI, כולל מגזרים שבעבר לא נחשבו כבעלי AI משמעותי. חברות בתחומים אלו מגלות ש-AI יכולה לייעל שימוש במשאבים, להפחית בזבוז ולשפר בטיחות (למשל, מערכות AI שמנטרות עייפות עובדים או מצב מכונות בזמן אמת).

עד 2030, הקונצנזוס הוא שלא תהיה תעשייה שלא תושפע מ-AI – ההבדל יהיה רק בקצב ובעומק שבו כל מגזר יתקדם במסע ה-AI שלו.

בחזית הצרכנית, חיי היומיום משתלבים יותר ויותר עם AI בדרכים עדינות. רבים כבר מתעוררים לאפליקציות סמארטפון שמשתמשות ב-AI כדי להתאים חדשות או לתכנן את הנסיעה שלהם.

עוזרים וירטואליים בטלפונים, ברכבים ובבתים הופכים לחכמים ויותר שיחתיים מדי שנה. רכבים אוטונומיים ומזל"טים למשלוחים, אף שאינם נפוצים עדיין, צפויים להפוך לשכיחים בחמש השנים הקרובות, לפחות בערים מסוימות או לשירותים מסוימים (צי רכב רובוטקסי, משלוחי מכולת אוטומטיים וכו').

גם החינוך מרגיש את השפעת ה-AI: תוכנות למידה מותאמת אישית יכולות להסתגל לצרכי התלמידים, ומדריכי AI מספקים עזרה לפי דרישה במגוון מקצועות. בסך הכל, המגמה היא ש-AI תפעל יותר ויותר ברקע של פעילויות יומיומיות – להפוך שירותים לנוחים ואישיים יותר – עד כדי כך שב-2030 נוכל פשוט לקחת את הנוחות הזו כמובנת מאליה כחלק מהחיים הרגילים.

בינה מלאכותית אחראית ורגולציה

קצב הפיתוח המהיר של הבינה המלאכותית העלה שאלות חשובות בנוגע לאתיקה, בטיחות ורגולציה, ואלו יהיו נושאים מרכזיים בשנים הקרובות. בינה מלאכותית אחראית – הבטחת מערכות AI הוגנות, שקופות ובטוחות – אינה רק מונח שיווקי אלא הכרח עסקי.

בשנת 2024, אירועים הקשורים ל-AI (כגון תוצאות מוטות או כשלים בטיחותיים) עלו משמעותית, אך מעטים ממפתחי ה-AI הגדולים אימצו פרוטוקולים סטנדרטיים להערכת אתיקה ובטיחות. הפער בין ההכרה בסיכוני AI לבין הטיפול בהם הוא אתגר שרבים מהארגונים ממהרים לסגור.

סקרים בתעשייה מצביעים שב-2025, מנהיגי חברות לא יסבלו עוד ממשילות AI חלקית או "בכיסים"; הם מתקדמים לפיקוח שיטתי ושקוף על AI בכל הארגון. ההיגיון פשוט: ככל ש-AI הופכת לחלק אינטגרלי מהפעילות ומהחוויה ללקוח, כל כשל – בין אם המלצה שגויה, הפרת פרטיות או תוצר לא אמין – עלול לגרום נזק ממשי לעסק (מפגיעה במוניטין ועד קנסות רגולטוריים).

לכן, צפוי לראות ניהול סיכוני AI קפדני הופך לנורמה. חברות מתחילות לבצע בדיקות וביקורות AI שוטפות, עם צוותים פנימיים משודרגים או מומחים חיצוניים, כדי לוודא שה-AI פועל כמתוכנן ובהתאם לחוקים וסטנדרטים אתיים.

כפי שציין מנהיג בתחום הבטחת AI, ממשל AI מוצלח יימדד לא רק במניעת סיכונים אלא גם בהשגת יעדים אסטרטגיים ותשואה על ההשקעה – במילים אחרות, התאמת ביצועי ה-AI לערך עסקי באופן אמין.

רגולטורים ברחבי העולם מגבירים את המאמץ. הרגולציה על AI מתהדקת ברמות לאומיות ובינלאומיות. בשנת 2024, סוכנויות פדרליות בארה"ב הציגו 59 פעולות רגולטוריות הקשורות ל-AI – יותר מכפול מהשנה הקודמת.

האיחוד האירופי מסיים את חוק ה-AI המקיף שלו, שיחיל דרישות על מערכות AI (במיוחד יישומים בסיכון גבוה) בנושאים כמו שקיפות, אחריות ופיקוח אנושי. אזורים אחרים אינם רחוקים: ארגונים כמו ה-OECD, האו"ם והאיחוד האפריקאי פרסמו מסגרות ממשל AI בשנת 2024 להנחות מדינות בנושאים כמו שקיפות, הוגנות ובטיחות.

מגמה זו של שיתוף פעולה גלובלי באתיקה ותקנים צפויה להחמיר, גם כאשר מדינות שונות נוקטות בגישות שונות. ראוי לציין שהבדלים בפילוסופיית הרגולציה עשויים להשפיע על מסלול ה-AI בכל אזור. אנליסטים מציינים שמערכות גמישות יחסית (כמו בארה"ב) עשויות לאפשר חדשנות והטמעה מהירים יותר, בעוד שחוקים מחמירים (כמו באיחוד האירופי) עלולים להאט יישומים מסוימים אך לבנות אמון ציבורי גבוה יותר.

סין, מצידה, משקיעה רבות ב-AI וגם מנסחת רגולציות משלה (למשל, כללים על דיפייקים ושקיפות אלגוריתמית) כדי לעצב את השימוש ב-AI בתחומה.

היבט נוסף של בינה מלאכותית אחראית הוא התמודדות עם סוגיות של הטיה, מידע שגוי ואמינות כללית של תוצרי AI. כלים ומבחנים חדשים מפותחים להערכת מערכות AI על קריטריונים אלו – למשל, HELM (הערכת הוליסטית של מודלים לשוניים) מבחני בטיחות ואחרים שמודדים עד כמה התוכן שנוצר על ידי AI מדויק ובטוח.

סביר שנראה בדיקות סטנדרטיות כאלה הופכות לחלק נדרש בפיתוח מערכות AI. במקביל, תפיסת הציבור לגבי סיכוני ויתרונות ה-AI תשפיע על מידת הפיקוח שרגולטורים וחברות יפעילו.

מעניין, האופטימיות לגבי AI משתנה מאוד בין אזורים: סקרים מראים שאזרחים במדינות כמו סין, אינדונזיה ורבות מהמדינות המתפתחות אופטימיים מאוד לגבי היתרונות נטו של AI, בעוד שהציבור במדינות מערביות זהיר או אפילו ספקני.

אם האופטימיות תגדל (כפי שהתרחשה באיטיות באירופה וצפון אמריקה לאחרונה), ייתכן שיהיה יותר רישיון חברתי לפרוס פתרונות AI – בתנאי שיש הבטחות שהמערכות הוגנות ובטוחות.

לסיכום, חמש השנים הקרובות יהיו מכריעות לממשל הבינה המלאכותית. סביר שנראה חוקים מקיפים ראשונים נכנסים לתוקף (כמו באיחוד האירופי), ממשלות משקיעות בגופים לפיקוח AI, וחברות משלבות עקרונות בינה מלאכותית אחראית במחזורי פיתוח המוצרים שלהן.

המטרה היא למצוא איזון שבו החדשנות לא תיחנק – גישות רגולטוריות גמישות יכולות לאפשר המשך התקדמות מהירה – אך הצרכנים והחברה מוגנים מפני סיכונים פוטנציאליים. השגת איזון זה אינה משימה פשוטה, אך היא אחת האתגרים המרכזיים כאשר AI עוברת מטכנולוגיה מתפתחת לטכנולוגיה בוגרת ונפוצה.

תחרות ושיתוף פעולה גלובליים

פיתוח הבינה המלאכותית בחצי העשור הקרוב יושפע גם מתחרות עולמית עזה להובלה בתחום, לצד מאמצים לשיתוף פעולה בינלאומי. כיום, ארצות הברית וסין הן המתמודדות הכבדות בזירת ה-AI.

ארה"ב מובילה במדדים רבים – למשל, בשנת 2024, מוסדות אמריקאיים ייצרו 40 מהמודלים המובילים בעולם של AI, לעומת 15 מסין ומספר מועט מאירופה. עם זאת, סין סוגרת במהירות את הפער בתחומים מרכזיים.

מודלי AI שפותחו בסין השיגו שוויון כמעט מלא עם מודלים אמריקאיים במבחנים מרכזיים ב-2024. יתרה מזאת, סין מובילה בכמות מאמרי מחקר ופאטנטים בתחום ה-AI, מה שמעיד על מחויבות ארוכת טווח למחקר ופיתוח AI.

יריבות זו צפויה להאיץ חדשנות – מרוץ חלל מודרני אך בתחום ה-AI – כאשר כל מדינה משקיעה משאבים כדי להקדים את השנייה. כבר ראינו עלייה בהתחייבויות השקעה ממשלתיות ב-AI: סין הכריזה על קרן לאומית עצומה של 47.5 מיליארד דולר לטכנולוגיות שבבים ו-AI, בעוד שארה"ב, האיחוד האירופי ואחרים משקיעים מיליארדים ביוזמות מחקר ופיתוח וכישרונות.

עם זאת, AI רחוקה מלהיות סיפור של שתי מדינות בלבד. שיתוף פעולה ותרומות גלובליות גוברים. אזורים כמו אירופה, הודו והמזרח התיכון מפתחים חידושים ומודלים בולטים משלהם.

לדוגמה, אירופה מתמקדת ב-AI אמין והיא בית לפרויקטים רבים בקוד פתוח. הודו מנצלת AI ליישומים רחבי היקף בחינוך ובריאות, ומספקת חלק גדול מכוח העבודה המיומן בתחום (הודו וארה"ב יחד מהוות מעל מחצית מכוח העבודה העולמי המיומן ב-AI).

יש גם דחיפה במדינות קטנות ליצור נישות ייחודיות – כמו השקעות סינגפור בממשל AI ויוזמות מדינה חכמה, או מאמצי איחוד האמירויות במחקר ופריסת AI. גופים בינלאומיים מקיימים דיונים על תקני AI כדי להשיג לפחות איזשהו יישור קו – כפי שמודגם במסגרת ה-OECD והאו"ם שהוזכרו קודם, ואירועים כמו השותפות הגלובלית ל-AI (GPAI) שמאגדת מדינות רבות לשיתוף שיטות עבודה מומלצות.

בעוד שהתחרות הגאופוליטית תימשך (ואף תחריף ככל הנראה בתחומים כמו AI לשימוש צבאי או יתרון כלכלי), יש הכרה מקבילה בכך שנושאים כמו אתיקה, בטיחות והתמודדות עם אתגרים גלובליים דורשים שיתוף פעולה. ייתכן שנראה יותר שיתופי מחקר חוצי גבולות בנושאים כמו AI למאבק בשינויי אקלים, תגובה למגפות או פרויקטים הומניטריים.

פן מעניין בנוף ה-AI העולמי הוא כיצד גישות שונות וקבוצות משתמשים ישפיעו על התפתחות ה-AI. כפי שצוין, התחושות הציבוריות חיוביות מאוד בחלק מהכלכלות המתפתחות, מה שעשוי להפוך שווקים אלו לקרקע פוריה לניסויים ב-AI במגזרים כמו טכנולוגיות פיננסיות או חינוך.

לעומת זאת, אזורים עם ציבור ספקני עשויים להטיל רגולציות מחמירות יותר או לחוות אימוץ איטי יותר בשל חוסר אמון. עד 2030, ייתכן שנראה סוג של פילוג: מדינות מסוימות ישיגו אינטגרציה כמעט אוניברסלית של AI (ערים חכמות, AI בממשל יומיומי וכו'), בעוד שאחרות יתקדמו בזהירות רבה יותר.

עם זאת, גם האזורים הזהירים מכירים בכך שאינם יכולים להתעלם מפוטנציאל ה-AI – למשל, בריטניה ומדינות אירופה משקיעות בבטיחות AI ובתשתיות (בריטניה מתכננת ענן מחקר AI לאומי, צרפת מפעילה יוזמות מחשוב-על ציבוריות ל-AI וכו').

לכן, המרוץ אינו רק על בניית ה-AI המהיר ביותר, אלא על בניית ה-AI המתאים ביותר לצרכי כל חברה.

בעיקרו של דבר, חמש השנים הקרובות יראו אינטראקציה מורכבת של תחרות ושיתוף פעולה. סביר שנראה הישגים פורצי דרך ב-AI שיבואו ממקומות בלתי צפויים ברחבי העולם, לא רק מסיליקון ואלי או בייג'ינג.

וכאשר AI הופכת למרכיב מרכזי בכוח הלאומי (בדומה לנפט או חשמל בעידנים קודמים), האופן שבו מדינות מנהלות גם שיתוף פעולה וגם יריבות בתחום זה ישפיע משמעותית על מסלול פיתוח ה-AI העולמי.

השפעת הבינה המלאכותית על תעסוקה וכישורים

לבסוף, אין דיון על עתיד ה-AI בטווח הקרוב שלם בלי לבחון את השפעתו על עבודה ותעסוקה – נושא שמעסיק רבים. האם AI תיקח את מקומות העבודה שלנו, או תיצור חדשים? הראיות עד כה מצביעות על שילוב של שניהם, אך עם נטייה חזקה להעצמה במקום אוטומציה טהורה.

פורום הכלכלה העולמי חזה שב-2025, AI תיצור כ-97 מיליון משרות חדשות ברחבי העולם ותפטר כ-85 מיליון – רווח נקי של 12 מיליון משרות.

תפקידים חדשים אלו נעים בין מדעני נתונים ומהנדסי AI לקטגוריות חדשות לחלוטין כמו אתיקאי AI, מהנדסי פקודות (prompt engineers) ומומחי תחזוקת רובוטים. אנו כבר רואים את התחזית מתממשת: מעל 10% ממודעות הדרושים כיום הן לתפקידים שהיו כמעט לא קיימים לפני עשור (למשל, ראש AI או מפתח למידת מכונה).

חשוב לציין שבמקום אבטלה המונית, ההשפעה המוקדמת של AI במקום העבודה הייתה הגברת פרודוקטיביות העובדים ושינוי דרישות הכישורים. תעשיות המאמצות AI במהירות ראו צמיחה של עד 3 פעמים בהכנסות לעובד מאז תחילת בועת ה-AI סביב 2022.

במגזרים אלו, העובדים אינם מיותרים; להפך, הם הופכים ליותר פרודוקטיביים ויותר חשובים. למעשה, השכר עולה פעמיים מהר יותר בתעשיות עתירות AI לעומת תעשיות עם אימוץ נמוך יותר של AI.

גם עובדים בתפקידים שניתן לאוטומט בקלות רואים עליות שכר אם יש להם כישורים הקשורים ל-AI, מה שמעיד שחברות מעריכות עובדים שיכולים לעבוד ביעילות עם כלי AI. בכל התחומים, יש פרמיה גוברת על כישורי AI – עובדים שמנצלים AI (אפילו ברמה בסיסית, כמו שימוש באנליטיקה מונעת AI או כלי יצירת תוכן) מרוויחים שכר גבוה יותר.

ניתוח אחד מצא שעובדים עם כישורי AI נהנים מפרמיית שכר ממוצעת של 56% לעומת עובדים בתפקידים דומים ללא כישורים אלו. פרמיה זו יותר מהכפילה את עצמה תוך שנה בלבד, ומדגישה כמה מהר "אוריינות AI" הופכת לכישרון הכרחי.

עם זאת, אין ספק ש-AI משנה את טבע התפקידים. משימות שגרתיות או ברמה נמוכה רבות מאוטומטות – AI יכולה לקחת על עצמה הזנת נתונים, יצירת דוחות, מענה לפניות לקוחות פשוטות ועוד. משמעות הדבר היא שחלק מהתפקידים יבוטלו או יוגדרו מחדש.

עובדים בתפקידים אדמיניסטרטיביים או בתהליכים חוזרים נמצאים בסיכון גבוה להחלפה. עם זאת, גם כאשר משימות אלו נעלמות, צצות משימות חדשות שדורשות יצירתיות אנושית, שיקול דעת ופיקוח על AI.

ההשפעה הכוללת היא שינוי במערך הכישורים הנדרש לרוב המקצועות. ניתוח של LinkedIn חוזה שב-2030, כ-70% מהכישורים בעבודה ממוצעת יהיו שונים מהכישורים שנדרשו באותה עבודה לפני כמה שנים.
במילים אחרות, כמעט כל תפקיד מתפתח. כדי להסתגל, למידה מתמשכת והכשרה מחדש הן חיוניות לכוח העבודה.

למזלנו, יש דחיפה משמעותית לחינוך והכשרה ב-AI: שני שלישים מהמדינות הכניסו מדעי המחשב (שכוללים לעיתים מודולי AI) לתכניות הלימודים ביסודי ותיכון, וחברות משקיעות רבות בתכניות הכשרה לעובדים. ברחבי העולם, 37% מהמנכ"לים מתכננים להשקיע יותר בהכשרת עובדים בכלי AI בטווח המיידי.

כמו כן, אנו רואים עלייה בקורסים מקוונים ותעודות ב-AI – למשל, תוכניות חינמיות של חברות טכנולוגיה ואוניברסיטאות ללימוד יסודות ה-AI למיליוני לומדים.

היבט נוסף של AI במקום העבודה הוא הופעת צוותי אדם-AI כיחידת הפרודוקטיביות הבסיסית. כפי שתואר קודם, סוכני AI ואוטומציה מטפלים בחלקים מהעבודה, בעוד שבני אדם מספקים פיקוח ומומחיות.
חברות עם ראייה לעתיד מגדירות מחדש תפקידים כך שעבודות ברמת כניסה (ש-AI עשויה לטפל בהן) יהיו פחות במוקד; במקום זאת, הן מגייסות אנשים לתפקידים אסטרטגיים יותר ומסתמכות על AI לעבודה השגרתית.

זה עשוי ליישר את סולמות הקריירה המסורתיים ולדרוש דרכים חדשות להכשרת כישרונות (כי עובדים זוטרים לא ילמדו על ידי ביצוע משימות פשוטות אם AI עושה אותן). זה גם מדגיש את חשיבות ניהול השינוי בארגונים. רבים מהעובדים חשים חרדה או עומס מהקצב שבו AI משנה את סביבת העבודה.

לכן, מנהיגים צריכים לנהל באופן פעיל את המעבר הזה – לתקשר את היתרונות של AI, לשלב עובדים באימוץ ה-AI, ולהבטיח שהמטרה היא להעצים את העבודה האנושית, לא להחליפה. חברות שמצליחות לטפח תרבות של שיתוף פעולה אדם-AI – שבה שימוש ב-AI הוא טבע שני לעובדים – צפויות לראות את התוצאות הטובות ביותר.

לסיכום, שוק העבודה בחמש השנים הקרובות יתאפיין בשינוי מהפכני ולא באסון. AI תאוטומט משימות ותפקידים מסוימים, אך גם תיצור ביקוש למומחיות חדשה ותהפוך עובדים רבים לפרודוקטיביים וחשובים יותר.

האתגר (וההזדמנות) הוא להוביל את כוח העבודה בתהליך המעבר הזה. אנשים וארגונים שיאמצו למידה מתמשכת ויתאימו תפקידים לשימוש ב-AI יצליחו בכלכלה החדשה המונעת על ידי AI. אלו שלא, עלולים להתקשות להישאר רלוונטיים.

כפי שנאמר בדוח אחד בקיצור, בעקבות AI, טבע התפקידים משתנה ממיומנות במשימות ספציפיות לרכישת מיומנויות חדשות באופן מתמיד. השנים הקרובות יבדקו את יכולתנו לעמוד בקצב השינוי הזה – אך אם נצליח, התוצאה עשויה להיות עולם עבודה חדשני, יעיל ואפילו אנושי יותר.

>>> ייתכן שתזדקקו ל:

כישורים נדרשים לעבודה עם בינה מלאכותית

יתרונות הבינה המלאכותית לפרטים ולעסקים

מסלול פיתוח הבינה המלאכותית בחמש השנים הקרובות צפוי להביא שינויים עמוקים בטכנולוגיה, בעסקים ובחברה. סביר שנראה מערכות AI מתקדמות יותר – שולטות במגוון מודאליות, מציגות יכולות הסקה משופרות ופועלות באוטונומיה גבוהה יותר.

במקביל, AI תשתלב עמוקות במרקם החיים היומיומי: תוביל החלטות בחדרי ישיבות וממשלות, תייעל תפעול במפעלים ובבתי חולים, ותשפר חוויות משירות לקוחות ועד חינוך.

ההזדמנויות עצומות – מהגברת הפרודוקטיביות הכלכלית והגילויים המדעיים ועד סיוע בהתמודדות עם אתגרים גלובליים כמו שינויי אקלים (למעשה, צפוי ש-AI תאיץ את המעבר לאנרגיות מתחדשות ושימוש חכם במשאבים). אך מימוש הפוטנציאל המלא של AI ידרוש ניווט בסיכונים ובמכשולים המלווים. סוגיות אתיות, ממשל והכללה ידרשו תשומת לב מתמשכת כדי להבטיח שהיתרונות יחולקו באופן רחב ולא יטושטשו על ידי חסרונות.

נושא כולל הוא שהבחירות והמנהיגות האנושית יעצבו את עתיד ה-AI. AI היא כלי – כלי מורכב ועוצמתי להפליא, אך בסופו של דבר משקף את המטרות שאנו מגדירים לו.

חמש השנים הקרובות הן חלון קריטי לבעלי עניין להוביל את פיתוח ה-AI באחריות: עסקים חייבים ליישם AI בצורה שקולה ואתית; מקבלי מדיניות חייבים לגבש מסגרות מאוזנות שמעודדות חדשנות תוך הגנה על הציבור; מחנכים וקהילות חייבים להכין אנשים לשינויים ש-AI תביא.

שיתוף פעולה בינלאומי ובין-תחומי סביב AI צריך להעמיק, כדי להבטיח שנכוון את הטכנולוגיה לתוצאות חיוביות. אם נצליח, 2030 עשויה לסמן את תחילתה של תקופה חדשה שבה AI מגדילה משמעותית את הפוטנציאל האנושי – מסייעת לנו לעבוד חכם יותר, לחיות בריא יותר ולפתור בעיות שבעבר היו מחוץ להישג יד.

בעתיד זה, AI לא תיראה בפחד או בהייפ, אלא כחלק מקובל ומנוהל היטב של החיים המודרניים שעובד למען האנושות. השגת חזון זה היא האתגר וההבטחה הגדולים של חמש השנים הקרובות בפיתוח הבינה המלאכותית.