מיזם 30 קולות
היום, יותר מתמיד, מנהלי משאבי אנוש נמצאים בחזית העשייה העסקית, ותרומתם להצלחת הארגון הפכה לקריטית ומשמעותית. הם נדרשים להכין את הארגון, המנהלים והעובדים לעידן החדש. "מיזם ה-30" מעניק במה לקולות של סמנכ"לי משאבי אנוש מובילים בישראל, ומביא לחשיפה של התובנות והכלים המעשיים שברשותם. מטרתו לסייע למנהלים נוספים להתמודד עם האתגרים והמורכבויות של עולם העבודה החדש, במציאות של פרמה-קרייסיס, עם דרישות גוברות לגמישות וחדשנות, ועם הצורך המתמיד בטיפוח חוסן ארגוני ומנהיגות מעוררת השראה.
לסמנכ"ליות שרוצות להצטרפות לפרויקט פנו לאיילה ראובן ללונג: 054-4805614
הכירו את ענת קורן – מנהלת משאבי אנוש ישראל – L&T Technology Services:
ענת מתגוררת במבשרת ציון, נשואה ואם לשלושה.
בעלת ניסיון של כ – 20 שנה בניהול משאבי אנוש, פיתוח וייעוץ ארגוני בחברות הייטק גלובליות. החלה את הקריירה באינטל ובהמשך עברה לאמדוקס כמנהלת משאבי אנוש של חטיבת פיתוח. אח"כ הייתה חלק מצוות ההקמה של הסניף הישראלי של חברת
L&T Technology Services שם היא עובדת גם כיום. החברה עוסקת בפיתוח צ'יפים לתעשיית הסמיקונדקטור ובפיתוח מערכות לניהול בניינים חכמים.
לפני כ – 4 שנים החליטה להגשים את חלומה ולעשות דוקטורט בחקר חברתי של טכנולוגיות AI בעולם העבודה.
כיום היא גם מרצה באוניברסיטת בן גוריון במחלקה לניהול.
********
איילה: ענת אני שמחה מאוד לפגוש אותך ולדבר על חיבור מיוחד בין משאבי אנוש לבינה מלאכותית. נראה כי היום אין נושא חם יותר מכניסתן של טכנולוגיות בינה מלאכותית לארגונים ולעבודת משאבי האנוש. כולם מדברים על זה וכולם עסוקים בזה אבל הנושא מאתגר ומורכב. איך נכנסים לעולם הזה? מה הצעדים הראשונים שעלינו, כאנשי מקצוע, לעשות על מנת להכניס מערכות בינה מלאכותית לארגון?
ענת: אחת התופעות המוכרות בכל הקשור לכניסתן של טכנולוגיות חדשות לחיינו היא ההתלהבות הראשונית המאוד גדולה שנוצרת סביבן וסביב הציפיה לשיפור ולשדרוג החיים הפרטיים והארגוניים שלנו. ההתלהבות הזאת מעלה את רף הציפיות מהטכנולוגיות ומהערך הרב שנקבל אם רק נאמץ אותה.
העיסוק האינטנסיבי שיש סביב טכנולוגיות הבינה המלאכותית בעולם העבודה והניהול מייצר לעיתים תחושה מוטעית שכולם כבר משתמשים בהן ושהרכבת דוהרת כל כך מהר שאם לא נעלה עליה עכשיו נפספס אותה לתמיד.
בפועל המציאות מורכבת יותר. הטמעת טכנולוגיות בעולם משאבי האנוש והניהול היא בדרך כלל תהליך ארוך ועתיר משאבים הכרוך באתגרים מסוגים שונים. בנוסף לא תמיד כל הציפיות הגבוהות מהטכנולוגיה מתממשות. בדרך כלל אחרי שלב ההתלהבות, או כמו שאני מכנה אותו שלב "ירח הדבש" של הטכנולוגיה מגיע שלב ההתפקחות וההכרה שלא כל מה שהבטיחו לנו הוא בר מימוש ושהרבה פחות ארגונים ממה שחשבנו אימצו את הטכנולוגיות האלה הלכה למעשה. בנוסף, ככל שעובר הזמן, אנחנו מתחילים לגלות את ההשלכות הבלתי צפויות והלא מתוכננות של השימוש בטכנולוגיה.
אז מצד אחד זה אולי זה מסר מרגיע שלא מאוחר מידי ושאנחנו רק בתחילת הדרך, אבל מצד שני זה לא אומר שאפשר להיות שאננים. התפיסה שלי כחוקרת טכנולוגיות וכמנהלת משאבי אנוש היא שאנחנו חייבים כאנשי מקצוע לקחת חלק פעיל ופרואקטיבי בעיסוק בטכנולוגיות הבינה המלאכותית בארגון אבל לעשות את זה בשיקול דעת.
איילה: אני בהחלט מבינה למה את מתכוונת. יש לך טיפ לתת למנהלי ומנהלות משאבי אנוש שרוצים/ות להתחיל להשתמש בבינה המלאכותית אך מרגישים/ות שטכנולוגיה או אלגוריתמים לא נמצא באזור הנוחות שלהם/ןן?
ענת: הטיפ הראשון שלי הוא שאנחנו לא יכולים יותר להרשות לעצמנו להיות "טכנופובים". זה מצריך שינוי במיינדסט של חלק גדול מאיתנו. לא פעם הדימוי של אנשי משאבי אנוש זה שהטכנולוגיה היא מהם והלאה. זה חייב להשתנות. אנחנו צריכים להשאר מעודכנים וללמוד כל הזמן כי התחום הזה מתפתח בקצב מהיר. ללמוד זה אומר להבין ממש בצורה בסיסית מה זה בכלל בינה מלאכותית, מה זה אלגוריתם, מה זאת למידת מכונה ואיך בגדול המערכות האלה עובדות.
זה קריטי להכיר את מושגי היסוד האלה כי רק אם יהיה לנו את הידע הזה נוכל לקחת חלק בתהליכי קבלת ההחלטות שקשורות בבחירת הטכנולוגיות בארגון, בבחינת המהימנות והתקפות שלהן ובהטמעתן בארגון. היכולת לפתח חשיבה ביקורתית כלפיהן היא תנאי הכרחי בעל חשיבות מכרעת לאימוץ אפקטיבי ולשימוש מוסרי ואנושי בהן.
השלב השני הוא להישאר מעודכנים באיזה טכנולוגיות קיימות היום בשוק ואת זה עושים דרך השתתפות בכנסים שמתקיימים כל הזמן לאנשי משאבי אנוש, חלקם הגדול אפילו בחינם או וובינרים ופודקסטים או קריאה של מאמרים וספרים. המידע קיים וזמין. חשוב מאוד, בעיני, גם להיות בקשר עם קולגות שאימצו טכנולוגיות כאלה וללמוד מהם ומהנסיון שצברו, מה עבד להם ומה פחות. הנטוורקינג בעולם שלנו הופך להיות קריטי כי זאת הדרך הכי טובה ללמוד מהר. פשוט להתחבר לאלה שכבר עושים את זה.
איילה: אני מאוד מתחברת לנקודה הראשונה שלך שהיא לשנות מיינדסט. זו היבשת הראשונה במודל שלנו – מודל 5 היבשות שמאגד בתוכו את סט המיומנויות שמנהלים ועובדים יצטרכו בעולם העבודה החדש. ענת, אילו כלים של בינה מלאכותית קיימים היום בשוק? איזה טכנולוגיות קיימות? איך בוחרים?
ענת: יש להבחין בין כלי הבינה המלאכותית היוצרת ה Generative AI כלים כמו ChatGPT Cloude Copilot אלה טכנולוגיות שיוצרות משהו חדש כגון: טקסט, תמונה, טבלה או כל מה שנבקש מהן. הטכנולוגיות האלה יכולות לשמש אותנו ביומיום למגוון רחב של שימושים: לייצר תקשורות ארגוניות , לסייע בבניית תוכניות עבודה, לנסח נהלים, לייצר הגדרות תפקידים, לקבל רעיונות, לייצר תמונות וסרטונים ועוד אין סוף שימושים.
יש מגוון רחב של כלים ושל מערכות מבוססות טכנולוגיות AI שהן מערכות תומכות החלטה בכל הקשור לניהול המשאב האנושי בארגון. תוכנות שתומכות בתהליכי גיוס, מיון קורות חיים או אבחון קוגניטיבי ואישיותי של מועמדים באמצעות מגוון רחב של סימולציות.
ישנן גם מערכות שתומכות בתהליכי למידה מותאמים אישית, קליטת עובדים חדשים או פיתוח מקצועי של עובדים.
סוג נוסף של מערכות מסייע באמצעות קריאת נתונים מתוחכמת לייצר תמונת מצב לגבי פרמטרים שונים כגון מידת המחוברות הארגונית או טיב ורמת התקשורת בארגון.
חלקן הגדול של מערכות ה – AI שקיימות היום בשוק מבוססות על היכולת של האלגוריתמים לעבד כמויות אדירות של מידע שמתועד ונאגר כיום באין סוף מערכות ארגוניות כגון: מערכות לדיווחי נוכחות, מערכות של ניהול הכשרות ולמידה, סקרים ארגוניים, הערכות ביצועים, מרכזי הערכה ואבחונים למניהם, מערכות גיוס וניוד פנימי וגם פלטפורמות ארגוניות שמסייעות לנהל תקשורת שיתופית או מערכות שמתעדות ביצועים עיסקיים של הארגון.
המידע הרב והנגיש שיש לנו לא מסתכם במידע שיש בתוך הארגון בלבד. קיים מידע זמין רב מחוץ לארגון כגון: רשתות חברתיות, פייסבוק, לינקדאין או מאגרי מידע ממשלתיים שמרכזים נתנוי שכר או מאגרי משרות.
הערך המוסף של טכנולוגיות ה – AI הוא בכך שמייצרות אינטגרציה של נתונים מתוך המערכות השונות הן מהמערכות הפנימיות והן מהחיצוניות במטרה למצוא דפוסים וקשרים בין הנתונים ועל סמך זה לאבחן מצבים ארגוניים קיימים או לחזות ולנבא תופעות עתידיות.
איילה: הזכרת את ההבדלים בין כלי בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) לכלים תומכי החלטה בארגון. איך אנשי משאבי האנוש יכולים להבחין בין סוגי הכלים הללו ולבחור את מה שמתאים לצרכים הייחודיים של הארגון שלהם?
ענת: יש מערכות בעולם של Talent Management שיכולות לעזור לייצר התאמה בין עובדים לבין משרות פתוחות בארגון ע"י מיפוי של הכישורים והיכולות של העובדים ממאגרי המידע השונים. מערכות אלה מסייעות לעובדים לנהל את הקריירה שלהם בארגון ולמנוע עזיבה ולארגון מסייעות למקסם את הכישורים והיכולות של כח האדם הקיים.
בחלק מהארגונים עושים שימוש במשאבים פנימיים על מנת לפתח יכולות שלPeople Analytics שמשלבות אלגוריתמיקה על מנת לייצר תמונה ממוקדת של מצב הארגון. למשל חיבור בין התוצאות העסקיות והאישיות במחלקות ארגוניות מסוימות והקשר שלהן לפרמטרים שונים כגון נתונים דמוגרפיים, יכולות אנושיות, מידת מחוברות או אופי וסוג התקשורת הקיים בתוכן.
הדוגמאות שהבאתי הן רק על קצה המזלג. על מנת להטמיע טכנולוגיות מסוג זה חשוב לשאול את עצמנו כאנשי מקצוע מהם המקומות שבהם אוטומציה מסוג כזה יכולה להביא ערך משמעותי? מהם הכאבים הארגוניים המרכזיים שאנחנו מתמודדים אתם? חשוב להתחיל בצעדים קטנים לקחת סוגיה תחומה ולא רחבה מידי כי הטמעת טכנולוגיות כאלה היא תהליך מורכב שדורש זמן ואנרגיה ארגונית ובעיקר רתימה של לא מעט שותפים ארגוניים. צריך להבין ששימוש בכלים כאלה מצריך ניהול של תהליך שינוי וצריך לקחת את זה בחשבון. אין זבנג וגמרנו. זה מסע.
איילה: את מתארת את היתרונות המשמעותיים של בינה מלאכותית בארגון, אבל גם מציינת לא מעט אתגרים וסיכונים. מה לדעתך האיזון הנכון בין תהליכים טכנולוגיים לתהליכים אנושיים? איך שומרים על החיבור הבינאישי והערך האנושי בתוך ארגון שמאמץ טכנולוגיות מתקדמות?
ענת: לשימוש בטכנולוגיות הבינה המלאכותית יש ערך מוסף בלא מעט ממדים. על מנת להפיק מהן את המיטב עבורנו ועבור הארגונים שלנו חשוב לאמץ תפיסת עולם לפיה הטכנולוגיות הן אינן בגדר גזרת גורל ו"ראה וקדש" כלומר לנו כבני אדם וכאנשי משאבי אנוש בפרט יש השפעה על האופן בו נבחר להשתמש בהן ולהטמיע אותן בארגון.
הפרשנות שאנחנו נתווה לטכנולוגיה והדרך שבה נבחר להשתמש בה חייבת להיות מחוברת לערכים שלנו, לצרכים הארגוניים ולאופי של הארגון. השימוש באותה הטכנולוגיה יכול להיראות שונה לחלוטין בין ארגון אחד למשנהו. שימוש מושכל יכול להביא לייעול של התהליכים הארגוניים לחסכון בזמן ובמשאבים לפנות לנו זמן יקר לעסוק בחלקים פחות טכניים של התפקיד (הדוגמא הקלאסית היא חסכון בזמן יקר בסינון קורות חיים שיכול לעבור תהליך אוטומציה ולפנות אותנו לקשר אישי עם המועמדים למשל). בנוסף היכולת של מערכות כאלה לייצר אינטגרציה בין כמויות כל כך גדולות של מידע היא ערך מוסף אדיר. זה כלי עבודה בעל כוח רב שיכול לסייע לנו לייצר תובנות עומק על הארגון ועל האנשים שפועלים בו. השימוש במידע מסוג כזה יכול למצב את המעמד שלנו בארגון כאנשי מקצוע אסטרטגיים שעושים שימוש בדטה עם הרבה ערך. כל זה יכול להתקיים בתנאי שנדע לעשות שימוש נכון בטכנולוגיות האלה ולהמנע מההשלכות הלא רצויות שלהן.
איילה: זה מביא אותי לשאלה הבאה המתבקשת – ממה עלינו להיזהר ואילו אתגרים יש בשימוש בטכנולוגיות הבינה המלאכותית ככלים ניהוליים?
ענת: אחת הבעיות שנוצרות מהשימוש בטכנולוגיות היא שאנחנו מפסיקים לסמוך על עצמנו ובתהליך הדרגתי מפתחים תלות בטכנולוגיה. יש לכך הרבה סיבות שאחת מהן היא שאנחנו מוזנים מהנארטיב שהמידע שמכונות מייצרות "ללא מגע יד אדם" הוא אמין, אובייקטיבי "ומדעי" יותר מהמידע שבן האנוש מייצר.
אני אוהבת לתת את הדוגמא של הוויז. כשרק נכנס לשימוש היינו בוחנים את ההמלצות שלו ומנסים לבדוק אם צדק או לא. לאט לאט התמסרנו לו וכמעט ששכחנו לנווט בעצמנו.
העניין הוא שבניגוד לוייז, החלטות לגבי בני אדם כגון את מי לגייס או את מי לקדם הן החלטות בעלות אופי מוסרי שלמעשה מופקעות מידינו לטובת המכונה.
בן האנוש הוא עדיין המחליט ואני לא מכירה ארגונים שהאצילו החלטות כאלה באופן מוחלט לבינה המלאכותית, יחד עם זאת הצטרף אלינו שותף אסטרטגי מאוד דומיננטי. לכן אנחנו צריכים לשאול את עצמנו איזה משקל לתת למידע האנושי לעומת המידע האלגוריתמי. מה קורה כשהמערכת ממליצה המלצה שהמנהל או שאנחנו כאנשי שמאבי אנוש לא מסכימים איתה ואיזה משקל אנחנו נותנים לכל אחד מהם בהחלטה? אלה שאלות שאנחנו חייבים לעסוק בהן.
עוד מאפיין של הידע האלגוריתמי הוא שברוב המקרים הנתונים שמייצרת הטכנולוגיה הם כמותיים. ההמלצות ניתנות בצורה של מספרים, אחוזים וגרפים ובכך מגבירים את תופעת ה"דטפיקציה" של עולם העבודה, כלומר את הפכיתן של יותר ויותר תופעות אנושיות למדידות.
אמנם מדידה בארגונים היא לא תופעה חדשה. המקורות שלה נעוצים עוד בימי המהפכה התעשיתית עם התבססותו של זרם "הניהול המדעי", של טיילור, אבל הכניסה של מערכות ה – AI מחזקת עוד יותר את המגמה הזו. המדידה הופכת להיות ערך. היא הופכת להיות חלק בלתי נפרד מהניהול. הכל הופך למדיד החל מסגנון עבודה, מידת מחוברות, מאפינים אישיותיים ואפילו מצב רגשי.
צריך להיזהר מהאפקט הממכר של המדידה. יש קסם גדול בידע המדיד כי הוא מאפשר להגיד דברים נחרצים, לשים סימני קריאה איפה שיש לא פעם סימני שאלה. זה מאוד מפתה להשתמש בנתונים בעיקר בעולמות הניהול ומשאבי האנוש שלא פעם נטען כלפי אנשי המקצוע שההחלטות שלהם מתקבלות על סמך "תחושות בטן" או אינטואיציות, אבל חשוב לוודא שאנחנו לא מאבדים ראייה הוליסטית ומעמיקה של בני אדם ותופעות אנושיות.
אחד התסריטים הדיסטופיים של השימוש במערכות AI היא שנוכל לשבת בחדר מול מסך ולקבל את כל המידע שאנחנו רוצים על יכולותיהם, תחושותיהם רגשותיהם, חלומותיהם ושאיפותיהם של העובדים שלנו בכלל בלי לצאת מהחדר. או למשל שבוט ינהל את תהליך הגיוס ונקבל את המועמדים שהכי יתאימו לנו בכלל בלי לראות אותם. כמובן שזה תסריט קיצוני אבל אנחנו צריכים להזהר שהשימוש בטכנולוגיות לא יהיה על חשבון הקשר האישי והאנושי שהיה וישאר תמיד הדבר החשוב ביותר לנו כבני אדם.
איילה: אני חושבת שצריך גם להתייחס לתוצאות של הישענות חזקה על הטכנולוגיה בהיבט של אובדן המיומנויות האישיות ואובדן הפרטיות. איפה, לדעתך, זה יפגוש את מנהלי משאבי האנוש?
ענת: יהיו חלקים שנעשה פחות למשל לראיין או לנהל שיחות עומק על רצונותיהם של העובדים וזה יביא לאובדן המיומנויות הניהוליות הרכות ופה אני חוזרת לדוגמא של הוייז. רובנו, הפסיק להשתמש בכישורי הניווט כי אנחנו כבר לא עושים את זה בעצמנו. הפסקנו לזכור מספרי טלפון של החברים שלנו כי הטלפון עושה את זה עבורנו. אבל האם זה משנרצה שיקרה למיומנויות הבינאישיות שלנו?
אחת מההשלכות הלא רצויות של הכנסת טכנולוגיות בינה מלאכותית היא שבמקום לשפר את חווית העובד תיווצר תופעה הפוכה של "תרבות המעקב". העובדים עלולים להרגיש שהם נצפים באופן מתמיד ומתמשך ע"י ההנהלה ושאין להם תמיד שליטה על האופן בו הם מיוצגים כי המידע אודותיהם לא נאסף מהם באופן ישיר ולכן הם עלולים להפוך לחשופים וגלויים באופן שלא היה עד כה.
מחקרים שנעשו בתחום הראו כי התחושות האלה מגבירות מאוד את תחושות הסטרס והלחץ.
איסוף מידע על העובדים מאחורי הקלעים, במחשכים יכול לייצר תחושה של חוסר שקיפות ולהביא לחוסר אמון בין מנהלים לעובדים, שלא יודעים איזה מידע נאסף עליהם וכיצד. למעשה החוזה הפסיכולוגי עם העובדים משתנה בכל הקשור לאיסוף מידע ולשימוש שעושים בו וצריך להגדיר אותו מחדש.
איילה: מה התפקיד שלנו כאנשי משאבי אנוש בהטמעת טכנולוגיות AI בארגון?
ענת: המסר המרכזי שאני רוצה להעביר הוא שאנחנו צריכים להוביל את תהליכי הכניסה של הטכנולוגיות האלה לארגון ולא להיות מובלים לתוכם. כמו שאמרתי, נוכל, לעשות את זה רק אם נהיה בעלי ידע רלוונטי וכדי להיות רלוונטיים אנחנו צריכים ללמוד כל הזמן. זה אחד מהעקרונות הכי משמעותיים של עולם העבודה החדש – למידה מתמדת.
כאנשי מקצוע התפקיד שלנו הוא להיות שומרי הסף של הארגון. לוודא שהכניסה של הטכנולוגיות תשמור על הצביון הארגוני ותתאים ל – DNA שלו. חשוב שנוודא שהמערכות שאנחנו מכניסים מתאימות לצרכים של הארגון, לגודל שלו ולתרבות הארגונית שמאפיינת אותו על מנת שניתן יהיה "לעכל" אותן. חשוב שהטכנולוגיות יאומצו לא רק כי חשוב לייצר דימוי של ארגון להיות חדשני שמצוי בקידמת הטכנולוגיה, אלא כי המערכות האלה באמת יכולות לייצר ערך סביב צורך אמיתי.
אנחנו צריכים לזכור שהכנסת טכנולוגיה כזאת מייצרת לא מעט התנגדויות. היא מביאה לשינוי התהליכים הארגוניים ולעיתים אף מאיימת על חלק מבעלי התפקידים. לכן הכנסתה צריכה להיות מנוהלת כשינוי לכל דבר ולכלול רתימה של כל הנוגעים בדבר: מנהלים ועובדים. חשוב לפעול להורדת החסמים, לנטרול ההתנגדויות, להקניית ידע על מערכות ה – AI ואופן השימוש בהן.
על מנת להמנע מההשלכות הלא רוצויות של הטכנולוגיה חשוב לעצב מחדש את התהליכים הארגוניים באופן שישמור על הקשר האישי עם העובד וישמר אינטראקציה משמעותית על בסיס קבוע. כשאנחנו מכניסים טכנולוגיות בינה מלאכותית לארגון עלינו לתת את הדעת לשאלות כמו באיזה שלב בתהליכים הארגוניים נכון לעשות שימוש במערכות AI? האם השימוש צריך להעשות לפני התהליך האנושי, למשל לפני הראיון עם המנהל או דווקא בסופו כשמתלבטים בין מספר מועמדים סופיים וזאת כדי שהידע האנושי יבוא לידי ביטוי, יקבל משקל ראוי ולא יהיה במעמד נחות לידע שמייצרת המכונה. על איזה תהליכים אנושיים לא מוותרים ואיזה תהליכים נכון להפוך לאוטומטיים? כיצד מעצבים את התהליכים הארגוניים כך שבצמתים חשובים בחיי העובד תתקיים אינטראקציה משמעותית וכיצד נוודא שאנחנו לא מאבדים יכולות קריטיות ולא הופכים את הניהול לטכנוקרטי.
לבסוף על מנת לייצר חוזה פסיכולוגי חדש עם העובדים חשוב לבנות קוד אתי ארגוני לשימוש ב – AI שיעסוק בסוגיות כמו הגדרת קווים אדומים וגבולות גזרה לגבי סוג המידע שניתן לאסוף, הדרך המוסכמת לאיסוף הנתונים והדרך הלגיטימית לעשות בהם שימוש. חשוב להגדיר מי יהיה חשוף לנתונים ומי לא יהיה זכאי לגישה. האם כל המנהלים חשופים למידע או רק מדרג מסוים. חשוב לכלול גם סוגיות של אבטחת מידע: כיצד שומרים על המידע ועל הפרטיות של העובד? איזה מידע שומרים וכיצד. על מנת לייצר שקיפות ולשמור על מערכת יחסים של אמון עם העובדים חשוב לתקשר להם את מדיניות להארגון ועדכן איזה מידע נאסף ולצורך איזו מטרה
איילה: אנחנו אמנם לא חוזי עתידות אבל איך לדעתך יראה העתיד שלנו בעוד כמה שנים כאנשי HR? איך תראה העבודה שלנו ושל העובדים בארגון?
ענת: קשה מאוד לחזות כיצד יראה העתיד ואיזו השפעה תהיה לטכנולוגיות כי המציאות דינאמית ומשתנה ללא הרף. השאלה האם הטכנולוגיה תחליף אותנו ביום מן הימים ונמצא את עצמנו בעולם ללא עבודה מעסיקה את כולנו. אני חושבת ששאלה יותר חשובה שאנחנו צריכים לשאול בנקודת הזמן הזאת היא איך הבינה המלאכותית תשנה אותנו כבני אדם. איך היא תשנה את מה שאנחנו עושים, את הדרך בה נעבוד ואפילו את האופן בו אנחנו חושבים ומרגישים.
ההסטוריה מלמדת שבאופן פרדוקסלי טכנולוגיות שאמורות לפנות לנו זמן ולהוריד מאתנו את תחושת הלחץ רק מגבירות אותו. בסופו של דבר הטכנולוגיה, לא משחררת אותנו, אלא דווקא להיפך. כובלת אותנו לסטנדרט חדש של יעילות. החוויה הסובייקטיבית האנושית לא פעם מתאפיינת בתחושה של עומס והאצה של אורח החיים ככל שהקידמה חודרת לחיינו ולא לתחושות של רוגע ושחרור. אז כל מי שבונה על זה שאנחנו לקראת עולם ללא עבודה לא בטוח שזה יקרה בזמן הקרוב.
האינטרנט הוא דוגמא מצויינת לכך. הוא הפך את הכל לזמין ונגיש אבל יצר אצלנו השתעבדות מסוג חדש וציפיה שנהיה זמינים בשעות לא שיגרתיות. אני חושבת שמשהו דומה יקרה עם טכנולוגיות הבינה המלאכותית. הם יביאו לייעול התהליכים הארגוניים ויפנו לנו זמן לעיסוקים מסוג אחר, אבל בעקבות זאת רף הציפיות מאיתנו יעלה. ככל שיתרחשו יותר תהליכי אוטומציה לאלמנטים רוטיניים של התפקידים שלנו נצטרך לעסוק במשימות מורכבות יותר. המשימות המורכבות ידרשו רמת יצירתיות וקוגניציה גבוהים מתמיד. נצטרך להיות בעלי אוריינות טכנולוגית וללמוד לעבוד בסינרגיה עם המערכות הטכנולוגיות ולדעת לנתח את הידע הרב שתספק לנו ולהחליט מה לעשות איתו. יהיו יותר ויותר תפקידים בעולמות משאבי האנוש שיהיו קשורים קשר הדוק לבינה המלאכותית.
כבר היום קיימים תפקידים של ניהול הטמעת בינה מלאכותית בארגונים ואין סיבה שהם לא יהיו תחת HR כי להטמעה כאמור יש אספקטים חברתיים ולא רק טכנולוגיים. נצטרך להמשיך לפתח ומיומנויות אנושיות מאוד גבוהות כי שם יהיה הערך המוסף שלנו.
כרגע רב הנסתר על הגלוי ואנחנו רק בתחילת הדרך של כניסת הבינה המלאכותית לעולם העבודה מה שבטוח הוא שאנחנו נצטרך להיות הגרסה הכי טובה של עצמנו בעולם החדש.
********
למדו עוד על עולם העבודה החדש – לחצו על הקישור ובקרו בערוץ המקצועי שלנו!
