הבינה המלאכותית צפויה לשנות מקצועות רבים, אך לא בהכרח להעלים אותם. בעולם העבודה החדש יגדל הערך של עובדים שיודעים לשלב בין ידע מקצועי לבין שימוש מושכל בכלי AI, חשיבה ביקורתית, יכולת למידה והסתגלות, יצירתיות וכישורים אנושיים. המשמעות עבור צעירים שבוחרים היום מסלול לימודים אינה בהכרח לחפש את "מקצוע העתיד", אלא לרכוש בסיס מקצועי ויכולת להתפתח יחד עם הטכנולוגיה.
שלושה מומחים מהאקדמית צפת מסבירים מדוע השאלה אינה רק אילו מקצועות ייעלמו, אלא מי יהיו אנשי המקצוע שיישארו רלוונטיים – ומה הם יצטרכו לדעת לעשות אחרת.
הבינה המלאכותית כבר אינה הבטחה עתידית. היא כותבת קוד, מנתחת מסמכים, מסייעת בקבלת החלטות רפואיות, סורקת כמויות עצומות של מידע ומבצעת בתוך שניות משימות שבעבר דרשו שעות של עבודה אנושית. עבור צעירים העומדים היום בפני בחירת מסלול לימודים, השינוי הזה מעלה שאלה כמעט בלתי נמנעת: איזה מקצוע כדאי ללמוד היום כדי להישאר רלוונטיים גם בעוד עשר או עשרים שנה?
לדברי פרופ' עפר עציון, הממונה על יישום בינה מלאכותית וראש המכון לחקר ויישום השפעות AI באקדמית צפת, השאלה אילו מקצועות ייעלמו ואילו ישתנו אינה שאלה של "או־או". שתי התופעות יתרחשו במקביל. לדבריו, כפי שמהפכות טכנולוגיות קודמות העלימו מקצועות ושינו אחרים, כך צפויה לעשות גם מהפכת הבינה המלאכותית – אלא שהפעם השינוי עשוי להיות עמוק יותר משום שהטכנולוגיה מסוגלת להחליף גם חלקים מעבודה מחשבתית.
עציון מעריך שכמעט כל מקצוע יושפע במידה כזו או אחרת: רופאים, משפטנים, מהנדסי תוכנה, אנשי מערכות מידע ואפילו מרצים באקדמיה. השינוי, לדבריו, אינו בהכרח היעלמותו של איש המקצוע, אלא מעבר לעבודה ברמה אחרת: פחות ביצוע של משימות שגרתיות ויותר הגדרת הבעיה, בניית אסטרטגיה, ביקורת על התוצרים וקבלת החלטות.
לא מספיק "לדעת להשתמש ב- AI"
אחת הטעויות, לדברי המומחים, היא לחשוב שהמיומנות החדשה הנדרשת היא פשוט לדעת להשתמש בכלי AI.
פרופ' בועז מילר, ראש החוג למערכות מידע באקדמית צפת, סבור שבעתיד הקרוב כמעט כל עובד יידע לבקש ממערכת AI לנסח מסמך, לנתח קובץ או אפילו לייצר קוד בסיסי. לכן עצם השימוש בכלים האלה לא יהווה מומחיות.
דווקא היכולת להבין מה מתרחש מאחורי התוצאה תהיה משמעותית יותר: איזה מודל מתאים למשימה, מאין מגיעים הנתונים, האם ניתן לסמוך עליהם, כיצד בודקים את הפלט וכיצד מחברים את כלי הבינה המלאכותית למערכות הארגון. "מודל בינה מלאכותית לבדו אינו מערכת", מדגיש מילר. כדי להפוך אותו לכלי ארגוני נדרשים תשתיות, נתונים, ממשקים, הרשאות, מנגנוני בקרה ותהליכי עבודה.
לדבריו, AI אמנם יהפוך פעולות טכנולוגיות מסוימות לקלות ונגישות יותר, אך דווקא משום שכמעט כל אחד יוכל לייצר מסך, שאילתה או קטע קוד, יגדל הערך של מי שיודע לקבוע האם התוצר אמין, מאובטח ויעיל והאם הוא מתאים למערכת שבה הוא אמור לפעול.
מכאן גם משתנה דמותו של איש מערכות המידע. אם בעבר המקצוע זוהה בעיקר עם מחשבים, תוכנה ו־IT , איש מערכות המידע החדש נדרש להבין ענן, נתונים, אבטחה, אינטגרציה וארכיטקטורה – ולהשתמש ב AI כדי לבנות ולנהל מערכות מורכבות.
ומה קורה דווקא במקצועות האנושיים?
אם בעולם הטכנולוגי קל יחסית לדמיין את השינוי, מקצועות הטיפול מציבים שאלה מורכבת יותר: האם מערכת יכולה להחליף גם חלק מהקשר שבין מטפל למטופל?
ד"ר שרון זלוטניק, ראשת החוג לריפוי בעיסוק באקדמית צפת, אינה מתעלמת מהאפשרות. כבר היום, היא מסבירה, נעשה שימוש בחיישנים למדידת תנועה, הערכות קוגניטיביות ממוחשבות, מציאות מדומה ורבודה, טיפול מרחוק וטכנולוגיות המתאימות את התרגול בזמן אמת ליכולות המטופל.
מערכת סינתטית יכולה לנתח כמויות מידע עצומות, לעבוד ללא הפסקה ולספק מעקב רציף. אבל דווקא כאן מתחדדת השאלה מה נשאר ייחודי לאדם.
זלוטניק מצביעה על אותו "מרווח לא מושלם" שקיים במפגש האנושי: המטפל מתלבט, משנה גישה, משתמש באינטואיציה, מכיר את זהותו ותרבותו של המטופל ומביא למפגש אמפתיה ותקווה. לדבריה, האתגר אינו לבחור בין אדם לטכנולוגיה, אלא למצוא את האיזון בין היכולת האלגוריתמית לבין איכויותיו של המטפל האנושי.
לכן היא צופה שבעתיד ריפוי בעיסוק יהיה מקצוע היברידי: אנשי המקצוע ישלבו טכנולוגיות חכמות באבחון, במעקב ובתכנון ההתערבות, אך הליבה תמשיך להישען על חמלה, אינטואיציה וניסיון קליני.
השאלה אינה רק מה ללמוד – אלא איך ללמוד
אולי זו המסקנה החשובה ביותר שעולה משלוש נקודות המבט: בעולם שבו הידע והכלים משתנים במהירות, תואר אקדמי אינו יכול להסתפק בהעברת ידע מקצועי קיים.
עציון טוען כי הצעירים יצטרכו להיות "העורך, האסטרטג והמבקר" של עבודת ה- AI. מקומות העבודה, לדבריו, יצפו גם מעובדים צעירים לפעול ברמת הפשטה גבוהה יותר, ולכן חשיבה ביקורתית, ראייה מערכתית והיכולת להנחות מערכות AI הופכות לכישורי יסוד.
אותה תפיסה כבר באה לידי ביטוי בהכשרת סטודנטים לריפוי בעיסוק באקדמית צפת. לדברי זלוטניק, תכנים של בריאות דיגיטלית, הערכות ממוחשבות ויישומי AI משולבים בלימודים, לצד דיון במגבלות הטכנולוגיה, בפרטיות, באתיקה ובשיקול דעת קליני.
גם מילר מדגיש שהבוגר שיישאר רלוונטי אינו בהכרח מי שלמד את הטכנולוגיה האופנתית ביותר ברגע נתון, אלא מי שמבין את עקרונות היסוד, שומר על הידע שלו מעודכן וממשיך ללמוד גם כאשר הכלים מתחלפים.
וזה אולי גם המסר המרגיע לצעירים המתלבטים היום מה ללמוד: בעידן הבינה המלאכותית אין כנראה מקצוע שאפשר לבחור בו ולהפסיק ללמוד. אבל יש מקצועות שבהם היכולת האנושית לחשוב, לבקר, לחבר בין תחומים, לקבל החלטות ולעבוד לצד הטכנולוגיה עשויה להיות חשובה יותר מאי פעם.
