מגמות בפיתוח בינה מלאכותית בחמש השנים הקרובות

הבינה המלאכותית (AI) התקדמה במהירות מסחררת בשנים האחרונות – מכלים של בינה מלאכותית גנרטיבית כמו ChatGPT שהפכו לשמות מוכרים ועד מכוניות אוטונומיות שיצאו מהמעבדה ויצאו לכבישים ציבוריים.

נכון ל-2025, הבינה המלאכותית חודרת כמעט לכל מגזרי הכלכלה, ומומחים רואים בה טכנולוגיה מהפכנית של המאה ה-21.

בחמש השנים הקרובות צפוי השפעת הבינה המלאכותית להעמיק אף יותר, ולהביא חידושים מרגשים ואתגרים חדשים.

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

אימוץ והשקעה גוברת בבינה מלאכותית

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

הגידול במימון 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 ב-2030 – קצב צמיחה שנתי מרשים של כ-35%. צמיחה כזו, חסרת תקדים אפילו לעומת בועות טכנולוגיה קודמות, משקפת עד כמה הבינה המלאכותית הופכת לחלק אינטגרלי בעסקים מודרניים.

אנחנו על סף יסוד טכנולוגי חדש לחלוטין, שבו הטוב ביותר בבינה המלאכותית זמין לכל עסק.

— מוביל תעשייה, מגזר הטכנולוגיה

עליות בפרודוקטיביות ותשואה על ההשקעה הן המניעים המרכזיים. מאמצים מוקדמים כבר רואים החזר משמעותי מהטמעת הבינה המלאכותית. מחקרים מגלים שחברות מובילות המשתמשות בבינה מלאכותית מדווחות על שיפורים של 15–30% במדדים כמו פרודוקטיביות ושביעות רצון לקוחות בתהליכים מבוססי 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 – אוטומציה של משימות קטנות רבות ואופטימיזציה של תהליכים – שיכולים לשנות את יעילות החברה כאשר הם מיושמים בקנה מידה ארגוני.

כתוצאה מכך, אסטרטגיית בינה מלאכותית ברורה היא כעת קריטית. חברות שמצליחות להטמיע בינה מלאכותית בפעילותן ובהחלטותיהן צפויות לזנק קדימה על פני מתחרות, בעוד שמאחרות עלולות להישאר מאחור באופן בלתי הפיך. אכן, אנליסטים בתעשייה צופים פער הולך וגדל בין מובילי הבינה המלאכותית למאחרים בשנים הקרובות, שעשוי לעצב מחדש את נופי השוק.

האינטגרציה הארגונית של הבינה המלאכותית מואצת. ב-2025 ומעבר לכך נראה עסקים בכל הגדלים עוברים מפרויקטים פיילוט לפריסה מלאה של בינה מלאכותית. ענקי מחשוב הענן ("היפרסקלרים") מדווחים על ביקוש גובר לשירותי ענן מבוססי בינה מלאכותית ומשקיעים רבות בתשתיות בינה מלאכותית כדי לתפוס הזדמנות זו.

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

ההנחיה למנהלים ברורה: לטפל בבינה מלאכותית כחלק מרכזי מהעסק, לא כניסוי טכנולוגי. בפועל, זה אומר להזריק בינה מלאכותית באופן שיטתי לתהליכים, לשדרג את מיומנויות העובדים לעבודה לצד הבינה, ולהנדס תהליכים מחדש כדי למצות את האוטומציה החכמה במלואה. ארגונים שנוקטים בצעדים אלו צפויים ליהנות מהטבות משמעותיות בשנים הקרובות.

אימוץ והשקעה גוברת בבינה מלאכותית

התקדמות במודלים של בינה מלאכותית ובינה גנרטיבית

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

עד תחילת 2023, ChatGPT עבר את רף 100 מיליון משתמשים, והיום מוזנות מעל 4 מיליארד פקודות לפלטפורמות LLM מרכזיות ביום. בחמש השנים הקרובות יגיעו מודלים מתקדמים יותר.

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

מיקוד זה ביכולות ההסקה הוא אחד המניעים הגדולים למחקר ופיתוח כיום. בתחום הארגוני, הקודש הוא בינה שיכולה להבין לעומק נתוני עסק והקשר, כדי לסייע בקבלת החלטות ולא רק ביצירת תוכן. חברות המפתחות LLM מתקדמים מאמינות שההזדמנות המבטיחה ביותר כיום היא להחיל את כוח ההסקה של הבינה על נתוני ארגון פרטיים – המאפשר מקרים שימושיים החל מהמלצות חכמות ועד תמיכה בתכנון אסטרטגי.

לדוגמה, מודלים רב-מודליים חדשים יכולים לנתח תמונה ולענות על שאלות עליה בשפה טבעית, או לקחת פקודת טקסט מורכבת וליצור וידאו קצר. יכולות אלו יתפתחו עד 2030, ויפתחו יישומים יצירתיים ומעשיים חדשים – מתוכן וידאו שנוצר על ידי בינה מלאכותית ועד תפיסת רובוטיקה מתקדמת.

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

השילוב של חישוב זול יותר וחומרה ייעודית לבינה מלאכותית יאפשר לשלב בינה מלאכותית בכל מקום – ממכשירים חכמים ועד חיישנים תעשייתיים – כי העיבוד יכול להתבצע במכשירי קצה קטנים או להזרים משרתים בענן מותאמים מאוד.

התקדמות במודלים של בינה מלאכותית ובינה גנרטיבית

עליית סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים

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

בחמש השנים הקרובות, צפוי שסוכני בינה מלאכותית יעברו מהדגמות ניסיוניות לכלים מעשיים במקום העבודה. למעשה, מנהיגים ארגוניים צופים שסוכני בינה מלאכותית יכולים להכפיל בפועל את גודל כוח העבודה על ידי לקיחת מגוון משימות שגרתיות ומבוססות ידע.

לדוגמה, סוכני בינה מלאכותית 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 מתבגרת, חברות ישתמשו בסוכני בינה מלאכותית כ"עובדים דיגיטליים" במחלקות שונות – החל מנציגי מכירות וירטואליים שמנהלים שיחות טבעיות עם לקוחות ועד למנהלי פרויקטים מבוססי בינה מלאכותית המתאמים תהליכים פשוטים.

סוכני בינה מלאכותית עומדים לחולל מהפכה בכוח העבודה, המשלבת יצירתיות אנושית עם יעילות מכנית לפתיחת רמות פרודוקטיביות חסרות תקדים.

— מומחה כוח אדם, מחקר תעשייתי

חשוב לציין שסוכנים אלו אינם מיועדים להחליף בני אדם, אלא ללהעצים אותם. בפועל, עובדים אנושיים יעבדו בשיתוף פעולה עם סוכני בינה מלאכותית: 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 לבינה מלאכותית יכול להאיץ תהליכים באופן דרמטי (למשל פתרון בקשות לקוחות או קידוד תכונות חדשות מהר יותר) תוך שחרור זמן לאנשים לעבודה אסטרטגית.

כדי לנצל מגמה זו, ארגונים יצטרכו להתחיל לחשוב מחדש על תהליכים ותפקידים. נדרשות גישות ניהול חדשות לשילוב יעיל של סוכני בינה מלאכותית – כולל הכשרת עובדים לשימוש בסוכנים, יצירת תפקידים לפיקוח על תוצרי הסוכנים, והקמת ממשל כדי להבטיח שפעולות הבינה האוטונומיות יישארו מותאמות למטרות עסקיות וסטנדרטים אתיים.

מדובר באתגר ניהול שינוי משמעותי: סקר תעשייתי עדכני מצא שחברות רבות רק מתחילות לשקול כיצד לארגן כוח עבודה משולב אדם–בינה מלאכותית. עם זאת, אלו שיצליחו עשויות לפתוח רמות פרודוקטיביות וחדשנות חסרות תקדים.

עד 2030, לא יהיה מפתיע אם לארגונים יהיו צוותי "סוכני בינה מלאכותית" שלמים או מרכזים לסוכני בינה מלאכותית שיטפלו בפעילות משמעותית, וישנו באופן יסודי את אופן העבודה.

עליית סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים

חומרה ייעודית לבינה מלאכותית ומחשוב קצה

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

הרעב של הבינה המלאכותית לכוח עיבוד כבר קיצוני – אימון מודלים מתקדמים ואפשרות להסקת מסקנות במשימות מורכבות דורשים מחזורי חישוב עצומים. כדי לענות על הביקוש, חברות סיליקון וחברות טכנולוגיה גדולות מעצבות סיליקון מותאם לעומסי עבודה של בינה מלאכותית.

בניגוד ל-CPU כלליים או אפילו GPU, מאיצי הבינה המלאכותית (לעיתים ASICs – מעגלים משולבים ייעודיים) מותאמים להריץ חישובים של רשתות עצביות ביעילות. מנהלי טכנולוגיה מדווחים שרבים מהלקוחות שוקלים כיום שבבי בינה מלאכותית ייעודיים למרכזי הנתונים שלהם כדי להשיג ביצועים גבוהים יותר לכל וואט.

היתרון של שבבים כאלה ברור: ASIC שנבנה עבור אלגוריתם בינה מלאכותית מסוים יכול להציע ביצועים גבוהים בהרבה מ-GPU כללי במשימה זו, דבר שימושי במיוחד בתרחישי בינה מלאכותית בקצה (הרצת בינה מלאכותית בטלפונים חכמים, חיישנים, רכבים ומכשירים אחרים עם מגבלות כוח). מומחים בתעשייה צופים שהביקוש למאיצי בינה מלאכותית יגבר ככל שיותר חברות יפרסו בינה מלאכותית בקצה בשנים הקרובות.

במקביל, ספקי ענן מגדילים את תשתיות החישוב לבינה מלאכותית. פלטפורמות ענן מרכזיות (אמזון, מיקרוסופט, גוגל ועוד) משקיעות מיליארדים בקיבולת מרכזי נתונים, כולל פיתוח שבבי בינה מלאכותית ומערכות משלהן, כדי לענות על הביקוש הגובר לאימון מודלים והסקת מסקנות לפי דרישה.

הם רואים בעומסי העבודה של הבינה המלאכותית הזדמנות הכנסות עצומה, ככל שארגונים עוברים יותר ויותר לנתונים ולמשימות למידת מכונה בענן. ריכוז זה מסייע לעסקים לגשת לבינה חזקה מבלי לרכוש חומרה ייעודית בעצמם.

עם זאת, ראוי לציין שמגבלות אספקה התגלו – למשל, התיאבון העולמי ל-GPU מתקדמים הוביל למחסורים ולעיכובים במקרים מסוימים. גורמים גאופוליטיים כמו הגבלות יצוא על שבבים מתקדמים יוצרים גם הם אי ודאות. אתגרים אלו צפויים להניע חדשנות נוספת, מבניית מפעלי שבבים חדשים ועד ארכיטקטורות חומרה חדשניות (כולל מחשוב נוירומורפי וכימי בטווח הארוך יותר).

מצד חיובי, יעילות חומרת הבינה המלאכותית משתפרת בהתמדה. מדי שנה, השבבים הופכים למהירים ויעילים יותר באנרגיה: ניתוחים אחרונים מראים ירידה של כ-30% בעלויות חומרה לבינה מלאכותית בשנה ושיפור של כ-40% ביעילות האנרגטית (חישוב לכל וואט) בשנה.

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

השילוב של חישוב זול יותר וחומרה ייעודית לבינה מלאכותית יאפשר לשלב בינה מלאכותית בכל מקום – ממכשירים חכמים ועד חיישנים תעשייתיים – כי העיבוד יכול להתבצע במכשירי קצה קטנים או להזרים משרתים בענן מותאמים מאוד.

לסיכום, חמש השנים הקרובות יבססו את מגמת החומרה הייעודית לבינה מלאכותית בשני הקצוות: אשכולות מחשוב על-קוליים עצומים בענן, ושבבי בינה מלאכותית יעילים שמביאים אינטליגנציה לקצה. יחד, אלו יהוו את עמוד השדרה הדיגיטלי שמניע את התרחבות הבינה המלאכותית.

חומרה ייעודית לבינה מלאכותית ומחשוב קצה

בינה מלאכותית משנה תעשיות וחיי יום-יום

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

דוגמאות אלו רק מגרדות את פני השטח. ראוי לציין שגם תחומים מסורתיים בעלי טכנולוגיה נמוכה יחסית כמו חקלאות, כרייה ובנייה מנצלים כיום בינה מלאכותית, בין אם באמצעות ציוד חקלאי אוטונומי, חקר מינרלים מונע בינה מלאכותית או ניהול אנרגיה חכם.

למעשה, כל תעשייה רואה עלייה בשימוש בבינה מלאכותית, כולל מגזרים שבעבר לא נחשבו כבעלי בינה כבדה. חברות בתחומים אלו מגלות שבינה מלאכותית יכולה לייעל שימוש במשאבים, להפחית בזבוז ולשפר בטיחות (למשל מערכות בינה מלאכותית למעקב אחרי עייפות עובדים או מצב מכונות בזמן אמת).

בחזית הצרכנית, חיי היום-יום משתלבים יותר ויותר עם בינה מלאכותית בדרכים עדינות. רבים כבר מתעוררים לאפליקציות טלפון חכם שמשתמשות בבינה מלאכותית לסינון חדשות או תכנון נסיעות.

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

גם החינוך מרגיש את השפעת הבינה המלאכותית: תוכנות למידה מותאמת אישית יכולות להסתגל לצרכי התלמידים, ומדריכי בינה מלאכותית מספקים עזרה לפי דרישה במגוון מקצועות. בסך הכל, המגמה היא שהבינה המלאכותית תפעל יותר ויותר ברקע של פעילויות יומיומיות – להפוך שירותים לנוחים ומותאמים אישית – עד כדי כך שב-2030 נוכל פשוט לקחת את הנוחות המונעת בינה המלאכותית כמובן מאליו כחלק מהחיים הרגילים.

בינה מלאכותית משנה תעשיות וחיי יום-יום

בינה מלאכותית אחראית ורגולציה

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

ב-2024, אירועים הקשורים לבינה מלאכותית (כמו תוצאות מוטות או כשלים בבטיחות) עלו משמעותית, אך מעטים מהמפתחים הגדולים אימצו פרוטוקולי הערכה סטנדרטיים לאתיקה ובטיחות. הפער בין ההכרה בסיכוני הבינה המלאכותית לבין הטיפול בהם הוא משהו שרבים מהארגונים מנסים לסגור במהירות.

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

ממשל בינה מלאכותית מוצלח יימדד לא רק במניעת סיכונים אלא גם בהשגת יעדים אסטרטגיים ותשואה על ההשקעה – יישור ביצועי הבינה המלאכותית עם ערך עסקי באופן אמין.

— מוביל אבטחת בינה מלאכותית, מומחה תעשייה

לכן, צפוי לראות יישום קפדני של ניהול סיכוני בינה מלאכותית כנורמה. חברות מתחילות לבצע ביקורות בינה מלאכותית ואימותים שוטפים של מודליהן, עם צוותים פנימיים מיומנים או מומחים חיצוניים, כדי להבטיח שהבינה פועלת כמתוכנן ובמסגרת חוקית ואתית.

רגולטורים ברחבי העולם מגבירים את הקצב. הרגולציה על בינה מלאכותית מתהדקת ברמה הלאומית והבינלאומית. ב-2024, סוכנויות פדרליות בארה"ב הציגו 59 פעולות רגולטוריות הקשורות לבינה מלאכותית – יותר מכפול מהשנה הקודמת.

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

מגמת שיתוף הפעולה הגלובלי על אתיקה וסטנדרטים של בינה מלאכותית צפויה להחמיר, גם כאשר מדינות שונות נוקטות בגישות שונות. ראוי לציין שהבדלים בפילוסופיית הרגולציה עשויים להשפיע על מסלול הבינה המלאכותית בכל אזור. אנליסטים מציינים שמשטרים גמישים יחסית (כמו בארה"ב) עשויים לאפשר חדשנות ופריסה מהירה יותר, בעוד שכללים מחמירים (כמו באיחוד האירופי) עלולים להאט יישומים מסוימים אך לבנות אמון ציבורי גבוה יותר.

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

סביר שנראה בדיקות סטנדרטיות כאלה הופכות לחלק נדרש בפיתוח מערכות בינה מלאכותית. בינתיים, תפיסת הציבור לגבי סיכוני ויתרונות הבינה תשפיע על מידת הלחץ של רגולטורים וחברות על הפיקוח.

מעניין, האופטימיות לגבי הבינה המלאכותית משתנה מאוד לפי אזור: סקרים מראים שאזרחים במדינות כמו סין, אינדונזיה ורוב העולם המתפתח אופטימיים מאוד לגבי היתרונות נטו של הבינה, בעוד שהדעה הציבורית במדינות מערביות זהירה או אפילו ספקנית.

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

לסיכום, חמש השנים הקרובות יהיו מכריעות לממשל הבינה המלאכותית. סביר שנראה חוקים מקיפים ראשונים לבינה מלאכותית נכנסים לתוקף (כמו באיחוד האירופי), ממשלות משקיעות בגופים לפיקוח על בינה מלאכותית, 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 חסרונות פוטנציאליים. השגת איזון זה אינה משימה קלה, אך היא אחת האתגרים המרכזיים כאשר הבינה המלאכותית עוברת מטכנולוגיה צעירה לבגרה ושכיחה.

בינה מלאכותית אחראית ורגולציה

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 הבינה המלאכותית.

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

מודלים שפותחו בסין השיגו התקדמות משמעותית באיכות, והגיעו לשוויון כמעט מלא עם מודלים אמריקאיים במבחנים מרכזיים ב-2024. בנוסף, סין מובילה בכל מדינה אחרת בנפח מאמרי מחקר ופאטנטים בתחום הבינה המלאכותית, מה שמעיד על מחויבות ארוכת טווח למחקר ופיתוח.

התחרות הזו צפויה להאיץ חדשנות – מרוץ חלל מודרני אך בתחום הבינה המלאכותית – כאשר כל מדינה משקיעה משאבים כדי להקדים את השנייה. כבר ראינו הסלמה בהתחייבויות השקעה ממשלתיות בבינה מלאכותית: סין הכריזה על קרן לאומית עצומה של 47.5 מיליארד דולר לטכנולוגיות שבבים ובינה מלאכותית, בעוד שארה"ב, האיחוד האירופי ואחרים משקיעים מיליארדים ביוזמות מחקר ופיתוח כישרונות.

עם זאת, הבינה המלאכותית רחוקה מסיפור של שתי מדינות בלבד. שיתוף פעולה ותרומות גלובליות גוברים. אזורים כמו אירופה, הודו והמזרח התיכון מייצרים חידושים ומודלים בולטים משלהם.

לדוגמה, אירופה מתמקדת בבינה מלאכותית אמינה ומארחת פרויקטים רבים בקוד פתוח. הודו מנצלת בינה מלאכותית ליישומים רחבי היקף בחינוך ובריאות, ומספקת חלק גדול מכוח העבודה העולמי בבינה מלאכותית (הודו וארה"ב יחדיו אחראיות על יותר מחצי מכוח העבודה העולמי במקצועות מיומנים).

יש גם דחיפה במדינות קטנות ליצור נישות – כמו השקעות סינגפור בממשל בינה מלאכותית ויוזמות מדינה חכמה, או מאמצי איחוד האמירויות במחקר ופריסה של בינה מלאכותית. גופים בינלאומיים מקיימים דיונים על סטנדרטים לבינה מלאכותית כדי להשיג לפחות איזשהו יישור – כפי שמודגם על ידי מסגרות OECD והאו"ם שהוזכרו קודם, ואירועים כמו שותפות גלובלית לבינה מלאכותית (GPAI) שמאגדת מדינות רבות לשיתוף שיטות עבודה מומלצות.

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

פנים מעניינות בנוף הגלובלי של הבינה המלאכותית הן כיצד גישות שונות וקבוצות משתמשים ישפיעו על התפתחות הבינה. כפי שצוין, התחושה הציבורית חיובית מאוד בחלק מהכלכלות המתפתחות, מה שעשוי להפוך שווקים אלה לקרקע מתירה יותר לניסויים בבינה מלאכותית במגזרים כמו טכנולוגיית פיננסים או חינוך.

לעומת זאת, אזורים עם ציבור ספקן עשויים להטיל רגולציה כבדה יותר או להיתקל בקצב אימוץ איטי יותר עקב אמון נמוך. עד 2030, ייתכן שנראה סוג של פיצול: מדינות מסוימות יגיעו לאינטגרציה כמעט אוניברסלית של בינה מלאכותית (ערים חכמות, בינה בממשל יומיומי וכו'), בעוד שאחרות יתקדמו בזהירות רבה יותר.

עם זאת, גם האזורים הזהירים מכירים בכך שאינם יכולים להתעלם מפוטנציאל הבינה המלאכותית – למשל, הממלכה המאוחדת ומדינות אירופה משקיעות בבטיחות ובתשתיות לבינה מלאכותית (הממלכה המאוחדת מתכננת ענן מחקר לאומי לבינה מלאכותית, צרפת מפעילה יוזמות מחשוב על ציבוריות לבינה מלאכותית וכו').

לכן, המרוץ אינו רק על בניית הבינה המלאכותית המהירה ביותר, אלא על בניית הבינה המלאכותית הנכונה לצרכי כל חברה.

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

וכאשר הבינה המלאכותית הופכת למרכיב מרכזי בכוח הלאומי (בדומה לנפט או חשמל בעשורים קודמים), האופן שבו מדינות מנהלות גם שיתוף פעולה וגם יריבות בתחום זה ישפיע משמעותית על מסלול פיתוח הבינה המלאכותית בעולם.

תחרות ושיתוף פעולה גלובליים

השפעת הבינה המלאכותית על משרות וכישורים

לבסוף, אין דיון על עתיד הבינה המלאכותית בטווח הקרוב שלם בלי לבחון את השפעתה על עבודה ותעסוקה – נושא שמעסיק רבים. האם הבינה המלאכותית תיקח את משרותינו, או תיצור חדשות? הראיות עד כה מצביעות על שילוב של שניהם, אך עם נטייה חזקה להעצמה במקום אוטומציה טהורה.

פורום הכלכלה העולמי צופה שעד 2025, הבינה המלאכותית תיצור כ-97 מיליון משרות חדשות ברחבי העולם ותדחוק כ-85 מיליון – רווח נקי של 12 מיליון משרות.

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

חשוב לציין שבמקום אבטלה המונית, ההשפעה המוקדמת של הבינה המלאכותית במקום העבודה הייתה הגברת פרודוקטיביות העובדים ושינוי דרישות הכישורים. תעשיות המאמצות בינה מלאכותית במהירות ראו עד גידול של פי 3 בהכנסות לעובד מאז תחילת בועת הבינה המלאכותית סביב 2022.

בתעשיות אלו, העובדים אינם מיותרים; להפך, הם הופכים לפרודוקטיביים וחשובים יותר. למעשה, השכר עולה פעמיים מהר יותר בתעשיות אינטנסיביות בבינה מלאכותית לעומת תעשיות עם אימוץ נמוך יותר של בינה מלאכותית.

גם עובדים בתפקידים שניתן לאוטומט בקלות רואים עליות שכר אם יש להם כישורים הקשורים לבינה מלאכותית, מה שמעיד שחברות מעריכות עובדים שיכולים לעבוד ביעילות עם כלי בינה מלאכותית. בכל התחומים, יש ביקוש גובר לכישורי בינה מלאכותית – עובדים שיודעים להשתמש בבינה (אפילו ברמה בסיסית, כמו ניתוחים מבוססי בינה או יצירת תוכן) מרוויחים שכר גבוה יותר.

ניתוח אחד מצא שעובדים עם כישורי בינה מלאכותית מרוויחים בממוצע 56% יותר מעובדים בתפקידים דומים ללא כישורים אלו. הפרמיה הזו יותר מהכפילה את עצמה בתוך שנה, מה שמדגיש כמה מהר "אוריינות בינה מלאכותית" הופכת למיומנות הכרחית.

עם זאת, הבינה המלאכותית משנה באופן בלתי נמנע את טבע המשרות. משימות שגרתיות או ברמה נמוכה יותר מאוטומטות – הבינה יכולה לקחת על עצמה הזנת נתונים, יצירת דוחות, פניות לקוחות פשוטות ועוד. משמעות הדבר היא שמשרות מסוימות ייעלמו או יוגדרו מחדש.

עובדים בתפקידים אדמיניסטרטיביים או עם עיבוד חוזר נמצאים בסיכון גבוה להיעלמות. עם זאת, גם כאשר משימות אלו נעלמות, מתעוררות משימות חדשות שדורשות יצירתיות אנושית, שיפוט ופיקוח על הבינה המלאכותית.

ההשפעה הכוללת היא שינוי במערך הכישורים הנדרש לרוב המקצועות. ניתוח של LinkedIn חוזה שעד 2030, כ-70% מהכישורים במשרה ממוצעת יהיו שונים מהכישורים שנדרשו באותה משרה לפני כמה שנים.

במילים אחרות, כמעט כל משרה מתפתחת. כדי להסתגל, למידה מתמשכת ושדרוג מיומנויות הם חיוניים לכוח העבודה.

למזלנו, יש דחיפה משמעותית לחינוך ושדרוג מיומנויות בבינה מלאכותית: שני שלישים מהמדינות שילבו מדעי המחשב (לעיתים כולל מודולי בינה מלאכותית) בתכניות הלימודים ביסודי ותיכון, וחברות משקיעות רבות בתוכניות הכשרה לעובדים. ברחבי העולם, 37% מהמנכ"לים מציינים שהם מתכננים להשקיע יותר בהכשרת עובדים בכלי בינה מלאכותית בטווח המיידי.

כמו כן, אנו רואים עלייה בקורסים והסמכות מקוונות בבינה מלאכותית – למשל, תוכניות חינמיות של חברות טכנולוגיה ואוניברסיטאות ללימוד יסודות הבינה למיליוני לומדים.

תודות במידה מסוימת לבינה מלאכותית, טבע המשרות משתנה ממיומנות במשימות ספציפיות לרכישת מיומנויות חדשות מתמדת.

— דוח תעשייה, ניתוח כוח אדם

היבט נוסף של הבינה המלאכותית במקום העבודה הוא הופעת "צוות אדם-בינה מלאכותית" כיחידת הפרודוקטיביות הבסיסית. כפי שתואר קודם, סוכני בינה מלאכותית ואוטומציה מטפלים בחלקים מהעבודה, בעוד שבני אדם מספקים פיקוח ומומחיות.

חברות עם ראייה קדימה מגדירות מחדש תפקידים כך שעבודת כניסה (שבינה עשויה לטפל בה) תהיה פחות במוקד; במקום זאת, הן מגייסות אנשים לתפקידים אסטרטגיים יותר ומסתמכות על הבינה לטפל בעבודת השגרה.

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

מנהיגים צריכים לכן לנהל באופן פעיל את המעבר הזה – לתקשר את יתרונות הבינה, לשלב עובדים באימוץ הבינה, ולהבטיח שהמטרה היא להעצים את העבודה האנושית, לא להחליפה. חברות שמצליחות לטפח תרבות של שיתוף פעולה בין אדם לבינה מלאכותית – שבה השימוש בבינה הוא טבע שני לעובדים – צפויות לראות את התוצאות הטובות ביותר.

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

האתגר (וההזדמנות) הוא להנחות את כוח העבודה בתהליך המעבר הזה. אנשים וארגונים שיאמצו למידה מתמשכת ויתאימו תפקידים לשימוש בבינה יצליחו בכלכלה החדשה המונעת בינה מלאכותית. אלו שלא – עלולים להתקשות להישאר רלוונטיים.

כפי שדוח אחד ניסח בקיצור, תודות במידה מסוימת לבינה מלאכותית, טבע המשרות משתנה ממיומנות במשימות ספציפיות לרכישת מיומנויות חדשות מתמדת. השנים הקרובות יבדקו את יכולתנו להדביק את הקצב בשינוי זה – אך אם נצליח, התוצאה עשויה להיות עולם עבודה חדשני, יעיל ואפילו יותר ממוקד באדם.

השפעת הבינה המלאכותית על משרות וכישורים

סיכום: עיצוב עתיד הבינה המלאכותית

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

במקביל, הבינה המלאכותית תשתלב עמוקות במרקם החיים היומיומיים: 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 (אכן, צפוי שהבינה המלאכותית תאיץ את המעבר לאנרגיה מתחדשת ושימוש חכם במשאבים). אך מימוש הפוטנציאל המלא של הבינה המלאכותית ידרוש ניווט בסיכונים ואתגרים נלווים. סוגיות אתיקה, ממשל והכללה ידרשו תשומת לב מתמשכת כדי שהיתרונות יחולקו באופן רחב ולא יטושטשו על ידי חסרונות.

הבחירות והמנהיגות האנושית יעצבו את עתיד הבינה המלאכותית. הבינה עצמה היא כלי – כלי רב עוצמה ומורכב, אך בסופו של דבר משקף את המטרות שנגדיר לה.

— פרספקטיבה מנהיגותית טכנולוגית

נושא מרכזי הוא שהבחירות והמנהיגות האנושית יעצבו את עתיד הבינה המלאכותית. הבינה עצמה היא כלי – כלי רב עוצמה ומורכב, אך בסופו של דבר משקף את המטרות שנגדיר לה.

חמש השנים הקרובות מציגות חלון קריטי לבעלי עניין להנחות את פיתוח הבינה המלאכותית באחריות: עסקים חייבים ליישם בינה מלאכותית באופן שקול ואתי; מחוקקים חייבים לגבש מסגרות מאוזנות שמעודדות חדשנות תוך הגנה על הציבור; מחנכים וקהילות חייבים להכין אנשים לשינויים שהבינה תביא.

שיתוף פעולה בינלאומי ובין-תחומי סביב הבינה המלאכותית צריך להעמיק, כדי להבטיח שנכוון את הטכנולוגיה לתוצאות חיוביות. אם נצליח, 2030 עשויה לסמן את שחר עידן חדש שבו הבינה המלאכותית תעצים משמעותית את הפוטנציאל האנושי – תעזור לנו לעבוד חכם יותר, לחיות בריא יותר ולפתור בעיות שבעבר היו מחוץ להישג יד.

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