כיצד השפיעה הבינה המלאכותית על הרכב המובטלים בישראל

מחקר זה של מרכז טאוב בוחן את השפעות הבינה המלאכותית על הרכב המובטלים בישראל. החוקרים מיכאל דבאוי, פרופ' גיל אפשטיין ופרופ' אבי וייס מצאו כי למרות שהשפעת הבינה המלאכותית על האבטלה במשק עדיין קטנה, היא כבר מחוללת שינוי בהרכב המובטלים. הבינה המלאכותית מסבירה חלק מהשינויים בהתפלגות משלחי היד של המובטלים בין השנים 2022 ו-2025, ובמיוחד החל מהמחצית השנייה של 2024.

אובדן החסינות מפיטורים של עובדים בעלי מיומנויות

המחקר מראה כי ההשפעה של הבינה המלאכותית מתמקדת במקצועות שבעבר נהנו מביקוש גבוה מאוד, שיעורי פיטורים נמוכים וקושי רב של מעסיקים לאייש משרות פנויות. מקצועות אלו, שנהנו משיעורי אבטלה נמוכים במיוחד בשנת 2022, חווים כעת את הגידול המוחשי ביותר באבטלה היחסית.

הממצאים מעלים כי חלקם של המובטלים המגיעים ממקצועות בסיכון גבוה להחלפה על ידי הבינה המלאכותית גדל באופן משמעותי. בעוד בשנים 2019–2022 המובטלים מאוכלוסייה זו היוו כ-14%–16% מכלל המובטלים בישראל, בשנת 2025 חלקם כבר נע בין 20% ל-25% – ושיעור המשרות הפנויות במקצועות אלו ירד גם הוא בהתאם. מגמה זו לא נובעת בלעדית מהבינה המלאכותית; מקורה גם בגורמים מבניים כגון ההאטה בענף ההיי-טק, העלייה בחלקם של המקצועות שבסיכון להחלפה (בקרב המועסקים והמובטלים כאחד), הנסיגה מהשינויים המבניים שחולל משבר הקורונה ועוד. מהמחקר עולה כי ביחס ליתר הגורמים הללו, הבינה המלאכותית מסבירה חלק קטן מהשינוי.

שיעור המובטלים בעלי משלח יד בסיכון גבוה להחלפה מתוך סך המובטלים ושיעור המשרות הפנויות למשלח יד בסיכון גבוה להחלפה מתוך סך המשרות הפנויות, ממוצע שנתי לפי רבעון, 2019–2025

שני מקצועות בולטים בהקשר זה הם מפתחי תוכנה ונציגי מכירות טלפוניות. בקרב מפתחי התוכנה, הבינה המלאכותית מסבירה בין 12% ל-20% מהעלייה באבטלה שנרשמה בין שנת 2022 לשנים 2024–2025, ובקרב נציגי המכירות היא מסבירה בין10% ל-26% מהעלייה. בשני המקרים ההשפעה נובעת הן מירידה בכמות המשרות הפנויות והן משינוי בדרישות המקצועיות, שהוביל לקושי רב יותר בהתאמת המובטלים למשרות הקיימות.

האם עובדים צעירים ומעוטי ניסיון הם הנפגעים העיקריים?

החוקרים מציינים כי העלייה באבטלה במקצועות החשופים לבינה מלאכותית אינה נובעת רק מהיעלמותן של משרות אלא גם מירידה בהתאמת המובטלים למשרות. במקצועות שבהם מספר המשרות הפנויות לא ירד באותו קצב שבו עלתה האבטלה נראה כי קיים קושי גובר של המובטלים להשתלב במשרות הקיימות בשל שינוי בדרישות המעסיקים.

תופעה זו מוסברת בהעדפה גוברת לעובדים עתירי ניסיון. למעשה, הבינה המלאכותית מאפשרת לעובדים ותיקים ומיומנים להפוך ליעילים הרבה יותר, ובכך היא עלולה להסיט את הביקוש על חשבונם של עובדים בתחילת דרכם. ממצא זה מתכתב עם מחקר שנערך בארה"ב, אשר תיעד ירידה של 13% בתעסוקה של עובדים צעירים (בגילי 22–25) במקצועות בסיכון להחלפה, בעוד עובדים ותיקים כמעט לא נפגעו.

בישראל מגמה זו בולטת במיוחד בקרב מתכנתים. המחקר רומז כי חלק משמעותי מהשפעת הבינה המלאכותית על האבטלה במקצוע זה נובע מהסטת הביקוש מעובדים מתחילים למתכנתים מנוסים יותר. למעשה, במקצועות כמו מפתחי תוכנה ונציגי מכירות טלפוניות, לפחות מחצית מהשפעת הבינה המלאכותית על האבטלה מיוחסת לירידה ביכולתם של המובטלים להתאים עצמם לדרישות החדשות של המשרות הפנויות.

האבטלה הכללית יציבה, אך פני השוק משתנים

החוקרים מדגישים כי אף שהשפעת הבינה המלאכותית על שיעור האבטלה הכללי בישראל זניחה, אי-אפשר להתעלם מהשינוי שהיא מחוללת. האבטלה במשק אמנם לא עלתה בעידן הבינה המלאכותית, אך הרכב המובטלים השתנה. כבר היום הבינה המלאכותית מסבירה בין 2% ל-6% מהשינוי בהתפלגות משלחי היד של המובטלים. הנתונים חושפים כי גם במקצועות שבהם מספר המשרות הפנויות נותר יציב יחסית, התחרות על כל משרה כזאת התגברה משום שמספר המובטלים המיומנים המתחרים עליה גדל. מצב זה יוצר לחץ גובר על מחפשי העבודה, שנדרשים כעת להפגין רמת ניסיון ומיומנות גבוהה ביחס לעבר כדי לזכות בתפקיד.