המקצועות שישתנו בעקבות מהפכת ה-AI

עם ההתקדמות המהירה בטכנולוגיית הבינה המלאכותית (AI), הדרך בה אנו עובדים עוברת שינוי משמעותי. אמנם יש חששות לגבי השפעת הבינה המלאכותית על שוק העבודה, אך חשוב להכיר בכך שהבינה המלאכותית גם יוצרת הזדמנויות חדשות ומעצבת מחדש מקצועות קיימים. במאמר זה, נחקור כמה תחומים ומקצועות שצפויים לחוות שינויים מהותיים בעקבות מהפכת הבינה המלאכותית.

 

לפני שנתחיל – קצת נתונים

יש הרבה דוחות שפורסמו בעקבות הכניסה של הבינה המלאכותית לשוק העבודה, איך אין ספק שהמסקנה היא אחת, שוק העבודה העולמי נמצא בדרך הבטוחה לטלטלה. התחזית של תאגיד PwC צופה שעד שנת 2035 30% מהמשרות בעולם יהפכו לאוטומטיות.

עוד עולה המתחזית הזו כי 66% מהמנהלים בשוק העבודה בארצות הברית ישמחו להחליף את העובדים שלהם בפתרונות בינה מלאכותית, 68% מהם טוענים שבינה מלאכותית תאפשר לצמצם את משכורות העובדים ולחסוך כסף לחברה.

כשבוחנים את הנתונים הללו, אין ספק ששוק העבודה עומד לחוות טלטלה גדולה. עם זאת חשוב לציין, מהפכת ה-AI יוצרת גם לא מעט הזדמנויות ועובדים שעד עתה עמדו על פס הייצור במשך כל שעות היום, יוכלו לפנות את הזמן שלהם למשימות תכנון ואסטרטגיה. זה אומר שגם העובדים יצטרכו לבצע בעצמם שינוי משמעותי ולהפגין יכולות שעד היום לא נדרשו להפגין, כמו ניהול משימות, חשיבה אסטרטגית ועוד.

 

אילו תחומים ומקצועות ישתנו בעקבות כניסת ה-AI?

 

פיתוחים טכנולוגיים

טכנולוגיית AI מאפשרת לחברות היי-טק לפתח מוצרים ושירותים חדשניים שקודם לכן נחשבו בגדר הדמיון בלבד. עם היכולת של AI לנתח כמויות עצומות של נתונים ולזהות דפוסים, חברות יכולות לקבל תובנות חשובות לגבי העדפות לקוחות, מגמות שוק וטכנולוגיות מתפתחות. הדבר מאפשר פיתוח של מוצרים מותאמים ומתקדמים העונים על דרישות הצרכנים, מניעים תחרותיות וצמיחת שוק בתעשיית ההייטק.

 

ניתוח נתונים

חברות הייטק מייצרות כמויות אדירות של נתונים ובינה מלאכותית מצטיינת בהפקת תובנות מהמידע הזה. אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לנתח מערכי נתונים מורכבים, לזהות דפוסים ולייצר תובנות מניעות לפעולה. זה מאפשר לחברות לקבל החלטות מונחות נתונים, לייעל תהליכים ולזהות הזדמנויות עסקיות חדשות. כלי ניתוח מבוססי בינה מלאכותית יכולים גם לעזור לחברות היי-טק להבין את התנהגות הלקוחות, לדייק אסטרטגיות שיווקיות ולשפר את ביצועי המוצר על סמך משוב בזמן אמת.

 

סייבר

המשק הישראלי מתמודד עם איומי סייבר רבים, ובינה מלאכותית יכולה לספק פתרונות מתקדמים להתמודדות עם אתגרים אלו. אלגוריתמי בינה מלאכותית יכולים לזהות ולהגיב לפרצות אבטחה פוטנציאליות בזמן אמת ולשפר את יכולות הזיהוי והמניעה של איומים. בנוסף, בינה מלאכותית יכולה לסייע בזיהוי נקודות תורפה במערכות וברשתות, מה שמאפשר אמצעים יזומים להפחתת סיכונים. ככל שאיומי סייבר יתפתחו, טכנולוגיית הבינה המלאכותית תמלא תפקיד מכריע בהגנה על המשק.

 

משאבי אנוש

הבינה המלאכותית יכולה לתרום רבות בתחום משאבי האנוש באמצעות אוטומציות, חיזוי אנליטי וניתוח נתונים של מועמדים. בתוך כך, יש לבינה המלאכותית יכולת לייעל תהליכים רבים בתחום ולהפוך אותם למהירים יותר, תוך שיפור תהליך קבלת ההחלטות וחוויית העובד.

בכל הקשור לאיתור מגוייסים, הבינה המלאכותית יכולה לבצע אוטומציות של תהליכים ידניים, כמו מעבר על קורות חיים של מועמד ובדיקת התאמתו למשרה הנדרשת. ניתן להשתמש בבוטים שיוצרים קשר עם מועמדים ומתאמים ראיונות עבודה, לנהל מאגר ידע ארגוני שמטרתו לשרת את העובדים ועוד.

 

בריאות

טכנולוגיית AI עתידה לחולל מהפכה בתחום הבריאות על ידי שיפור תהליך האבחון של מחלות ותוכניות הטיפול בחולים. בעוד שבינה מלאכותית אינה יכולה להחליף אנשי מקצוע בתחום הבריאות, היא יכולה לשפר את היכולות ואת הדיוק במסגרת העבודה.

לדוגמא, אלגוריתמים המופעלים על ידי בינה מלאכותית יכולים לנתח צילומים, לזהות סימנים מוקדמים של מחלות ולסייע לרופאים בקבלת החלטות מושכלות יותר. אנשי מקצוע בתחום הבריאות יצטרכו לאמץ את הבינה המלאכותית ככלי ולרכוש את הכישורים הדרושים לעבודה לצד טכנולוגיות אלו, כדי להבטיח תוצאות אופטימליות של מטופלים ויעילות משופרת במתן שירותי בריאות.

 

שירות לקוחות

צ'אטבוטים הופכים לנפוצים יותר ויותר בתחום שירות הלקוחות – מערכות חכמות אלו יכולות לטפל בפניות שגרתיות, לספק תשובות מהירות ולאפשר לנציגי שירות הלקוחות להתמקד באינטראקציות מורכבות יותר עם לקוחות. אנשי מקצוע בתחום יצטרכו לשתף פעולה עם מערכות בינה מלאכותית, כדי להבטיח חווית לקוח נעימה וחלקה.

 

חקלאות

רובוטיקה מונעת בינה מלאכותית וציוד אוטומטי משנים תהליכים חקלאיים. רובוטים המצוידים בטכנולוגיות AI יכולים לבצע משימות כמו זריעה, שתילה, קציר והדברת עשבים בדיוק ויעילות. טכנולוגיות אלו מפחיתות את עלויות העבודה, מגדילות את הפרודוקטיביות ומצמצמות טעויות אנוש.

כמו כן, אלגוריתמי בינה מלאכותית יכולים לנתח נתונים היסטוריים ועדכניים כדי לחזות את התפוקה של היבול. על ידי התחשבות בגורמים כמו מזג אוויר ותנאי קרקע, בינה מלאכותית יכולה לספק תחזיות יבול מדויקות, ולאפשר לחקלאים לקבל החלטות מושכלות לגבי תכנון ייצור, בחירת יבול ואסטרטגיות שיווק.

בנוסף, טכנולוגיות בינה מלאכותית, כגון ראייה ממוחשבת וחיישנים שונים, יכולים לנטר ולנתח את ההתנהגות, הבריאות והפרודוקטיביות של בעלי חיים. מערכות בינה מלאכותית יכולות לזהות סימני מצוקה, לנטר דפוסי האכלה ופעילות ולספק גילוי מוקדם של מחלות. זה עוזר לחקלאים לייעל את רווחת בעלי החיים, לשפר אסטרטגיות גידול ולשפר את הפרודוקטיביות.

 

חינוך

בינה מלאכותית מאפשרת חוויות למידה מותאמות אישית על ידי ניתוח נתונים של תלמידים. אלגוריתמי בינה מלאכותית יכולים להעריך את ביצועי התלמידים, לזהות חוזקות וחולשות ולהתאים את תכנית הלימודים בהתאם. גישה אישית זו משפרת את המעורבות, משפרת את תוצאות הלמידה ומתאימה לסגנונות למידה שונים.

בנוסף, מערכות לימוד חכמות המופעלות על ידי בינה מלאכותית מספקות לתלמידים תמיכה ומשוב מותאמים אישית. מערכות אלו יכולות לדמות שיעורי עזר אחד על אחד על ידי התאמה לצרכי התלמידים, מענה על שאלות ומתן הסברים. מערכות הדרכה חכמות יכולות לזהות פערי ידע, לעקוב אחר התקדמות ולהציע התערבויות ממוקדות, מה שהופך את הלמידה לאפקטיבית ויעילה יותר.

כמו כן, בינה מלאכותית יכולה להפוך את תהליך הדירוג לאוטומטי, לחסוך זמן למחנכים ולספק משוב מהיר יותר לתלמידים. אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לנתח ולספק ציון אובייקטיבי ועקבי. משוב אוטומטי יכול לעזור לתלמידים להבין את הטעויות שלהם ואת התחומים שבהם הם צריכים להשתפר.

 

פיננסים

אלגוריתמים של בינה מלאכותית כבר השפיעו משמעותית על המגזר הפיננסי, תוך שימוש באוטומציה של משימות כמו ניתוח נתונים, הערכת סיכונים וניהול תיקים. אנליסטים פיננסיים יצטרכו להתאים את מערכי הכישורים שלהם כדי למנף את הכוח של AI לקבלת החלטות טובות יותר. הם יעבדו לצד מערכות AI, תוך שימוש במומחיות שלהם כדי לפרש את התובנות שסופקו, לאמת המלצות ולזהות הזדמנויות השקעה ייחודיות. התפקיד שלהם יתמקד יותר בתכנון אסטרטגי, ניהול מערכות יחסים ומתן ייעוץ פיננסי מותאם אישית.

 

תעשייה וייצור

AI ואוטומציה כבר עשו שינויים משמעותיים בתעשיית הייצור. ככל שה-AI ימשיך להתפתח, הוא ישתלט יותר ויותר על משימות שגרתיות בפסי ייצור. השינוי הזה ידרוש מעובדי הייצור להסתגל לתפקידים הדורשים מומחיות טכנית ושיתוף פעולה עם מכונות המונעות בינה מלאכותית. העובדים יעבדו בשיתוף פעולה עם מערכות AI, ויבטיחו תפעול חלק ובקרת איכות מוקפדת.

 

מה אנחנו עושים ב-Infinity Labs R&D?

Infinity Labs R&D חברת מחקר ופיתוח, פיתחה לפני כעשור מסלול קריירה שתחילתו הכשרה על חשבונינו למתקבלים, וסופו במשרות פיתוח אצל אחד מלקוחות החברה. התהליך נשען על מתודולוגיית למידה שפותחה על ידנו, Infinity Mentored Social Learning) IMSL) ששילבה בהצלחה כ-2,000 מבוגריה בתפקידים הדורשים באופן מסורתי 2-3 שנות ניסיון וזאת ללא ניסיון קודם בתחום.

עם למעלה מ-200 מחזורים מוצלחים בפיתוח תוכנה, סייבר, DevOps ו-AI, התוכנית שיתפה פעולה עם כ-300 חברות הייטק, ביטחון וסטארטאפים בישראל אשר חוזרים ומגייסים מאיתנו באופן קבוע.

 

המודל העסקי שלנו מתבסס על שותפות, שבה כולם יוצאים מרוצים:

אתם – לא משלמים על ההכשרה, עוד במהלכה תתמיינו למשרות אצל אחד מלקוחותינו.

אנחנו – מממנים לכם את ההכשרה ובסופה כאשר אתם מתחילים לעבוד אצל אחד מלקוחותינו, הם (הלקוחות) אלה שמשלמים לנו וכך אנו מחזירים את ההשקעה ומרוויחים מהתהליך.

הלקוחות – מרוויחים את בוגרי אינפיניטי שנותנים מענה מקצועי ואיכותי בליבת הפיתוח שלהם ונשארים לטווח רחוק.

 

בואו להיות החלוצים של תחום ה-AI בתעשיית ההייטק בישראל

מתוך הבנה עמוקה של הצורך הלאומי-אסטרטגי במומחי AI, הרשות לחדשות נתנה בנו את האמון והתמיכה לבנות את הדור הבא של מומחי ה-AI ולקדם את התחום בישראל. כחברת מו"פ שמנוסה בפיתוח מוצרים בתחום הבינה המלאכותית והכשירה בהצלחה אלפי בוגרים שהשתלבו בתעשיית ההייטק, אנו גאים להיענות לאתגר ומשיקים את מסלול הקריירה הייעודי למפתחי AI.

תעשיית ההייטק בישראל צמאה לחלוצי AI שיודעים לשלב את הטכנולוגיה של הבינה המלאכותית ולקחת את המוצר הקיים צעד ענק קדימה. כל החברות מבינות שזה בלתי נמנע, מי שלא תדאג להטמיע טכנולוגיות AI, עלולה למצוא את עצמה מחוץ למירוץ.

מסלול הקריירה ל-Artificial intelligence הוא מסלול פורץ דרך שיהפוך אתכם, בוגרי האוניברסיטאות, למנהיגי העתיד של מהפכת הבינה המלאכותית. במהלך ההכשרה תלמדו את הטכנולוגיות שמניעות את הבינה המלאכותית (כמו Machine Learning ו-Deep Learning), לפתח מודלים מתקדמים ולהטמיע אותם.

 

בתום מסלול הקריירה נשלב אתכם בצוותי R&D כמומחי בינה מלאכותית, בתור החלוצים שיקימו ויובילו את מערך ה-AI בחברה.