בינה מלאכותית עלולה לשבש יותר משליש ממשרות השירות הציבורי ברחבי העולם
מחקר של רולנד ברגר מגלה כי בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לשנות באופן עמוק את עולם העבודה במגזר הציבורי. כמעט 36% מהמשרות צפויות לעבור שינויים משמעותיים, וכ-7.5% אף עלולות להיעלם כתוצאה מאוטומציה מוחלטת.
כדי להגיע למסקנות אלו, מומחי החברה הסתמכו על מערכת סיווג המשרות של משרד העבודה הבינלאומי (ILO). הם סקרו 450 מקצועות מייצגים בשירות הציבורי, המייצגים כמעט 351 מיליון משרות ברחבי העולם.
לדברי רולנד ברגר, זה שווה ערך לכ-125 מיליון משרות שווה ערך למשרה מלאה שצפויות להשתנות בשנים הקרובות. "אנו מתחילים להבין טוב יותר את היקף התופעה, למרות שיישומה ידרוש זמן והשקעה ניכרת", מדגיש אלן שאגנו, מחבר שותף של הדו"ח.
ברוב המקרים, בינה מלאכותית לא תחליף לחלוטין את העובדים, אלא תשנה את חיי היומיום שלהם. כ-22% מהמשרות יכולות להיות "מוגברות" על ידי טכנולוגיה, עם תוכנה המסוגלת להתמודד עם משימות חוזרות או משניות מסוימות.
מקצועות אדמיניסטרטיביים, תקשורתיים והוראה מושפעים במיוחד. לדוגמה, שירותי המכס והמיסים יוכלו להשתמש בבינה מלאכותית כדי לזהות הונאות בצורה יעילה יותר, בעוד שמגזר הבריאות ייהנה מטיפולים רפואיים מותאמים אישית יותר וניהול אדמיניסטרטיבי יעיל.
עם זאת, המחקר מדגיש גם את המקצועות הנמצאים בסיכון הגבוה ביותר להיעלמות הדרגתית, המהווים כ-7.5% מכוח העבודה. מקצועות אוטומציה משרדית ותמיכה אדמיניסטרטיבית, כגון מזכירות, עוזרים ונציגי מוקד שירות, נראים כפגיעים ביותר. משימותיהם הסטנדרטיות והחוזרות על עצמן ניתנות בקלות לשכפול על ידי אלגוריתמים.
עבור אלן שאנו, רשויות ציבוריות חייבות כעת לשקול אסטרטגיות הכשרה מחדש. "יש צורך להפנות עובדים מסוימים לתפקידים המייחסים ערך רב יותר לקשר אנושי וליצירתיות, שבהם מכונות אינן יכולות להחליף בני אדם", הוא מתעקש.
מעבר לשיפורי הפריון שהוכרזו, דוח זה מדגיש אתגר מרכזי: תמיכה במעבר השירותים הציבוריים לעידן דיגיטלי חדש, מבלי לוותר על תעסוקה או על התפקיד החברתי הבסיסי של עובדיהם.
-
19:15
-
18:47
-
18:33
-
18:27
-
18:15
-
18:10
-
17:44
-
17:20
-
16:57
-
16:34
-
16:16
-
15:50
-
15:30
-
15:15
-
14:52
-
14:30
-
14:14
-
14:06
-
13:51
-
13:45
-
13:30
-
13:13
-
12:49
-
12:30
-
12:12
-
11:50
-
11:47
-
11:43
-
11:38
-
11:36
-
11:32
-
11:15
-
11:08
-
11:02
-
10:59
-
10:54
-
10:52
-
10:52
-
10:40
-
10:36
-
10:35
-
10:30
-
10:22
-
10:18
-
10:17
-
10:14
-
10:13
-
10:09
-
10:03
-
09:57
-
09:43
-
09:35
-
09:16
-
09:15
-
09:14
-
08:45
-
08:40
-
08:29
-
08:24
-
08:20
-
08:19
-
08:11
-
08:07
-
08:02
-
08:00
-
07:56
-
07:47
-
07:46
-
07:33
-
07:28
-
07:24
-
07:15
-
07:15
-
07:12
