איך סוכני AI משפיעים על עתיד העבודה

---

ערך: אריה עמית

מקור: McKinsey & Company 

27.7.2025

---

חשבו על תרשים המבנה הארגוני של הארגון שלכם ודמיינו שהוא מציג גם את עובדיכם ועמיתיכם הנוכחיים - בני האדם, וגם את סוכני הבינה המלאכותית. זה לא מדע בדיוני; זה קורה - וזה קורה יחסית מהר, אז, מי הם סוכני הבינה המלאכותית הללו, כיצד הם פועלים וכיצד מנהלים יכולים להתכונן כעת לכוח העבודה של העתיד הלא רחוק.

מבינה מלאכותית גנרית (Generic AI) לבינה מלאכותית סוכנתית (Agentic AI)

עיון בכתבה קצרה בוול סטריט ג'ורנל שנקראה " Everyone’s Talking About AI Agents. Barely Anyone Knows What They Are.  מעלה את השאלה, למה בדיוק אנחנו מתכוונים כשאנחנו מדברים על סוכני בינה מלאכותית?

רובנו עדיין נמצאים בעולמות הבינה המלאכותית הגנרטיבית המתמקדת בעיקר בבניית תוכן יצירתי, המופעל על ידי הנחיה או הוראה מאדם. אם נמשיך את האבולוציה של הבינה המלאכותית לתחום הסוכן, נתחיל להגיע למציאות שונה מאוד. ההבדל הראשון הוא שאנחנו מדברים על בינה מלאכותית שלא רק מייצרת תוכן. היא מבצעת משימה, מנדט, הוראה מסוימת. סוכן בינה מלאכותית תופס את המציאות על סמך מה שאומן אליו. לאחר מכן הוא מחליט, מפעיל שיקול דעת ומבצע משהו. והביצוע הזה מחזק את הלמידה שלו. הוא לומד אם מה שהסוכן עשה היה טוב או רע ואז מזין את זה בחזרה.

בשלב הבא הבינה המלאכותית תחליט מה לעשות בעצמה. אנחנו מתחילים להתקרב לכוח העבודה המלא הזה של בינה מלאכותית. סוכני הבינה המלאכותית שלנו יכולים עכשיו להיות ההתפתחות והיצירה של העתק דיגיטלי של כל כוח העבודה של ארגון.

איך נראית הבינה המלאכותית הסוכנתית עכשיו בשטח?

חברות רבות מתחילות להתנסות. בדרך כלל, הסביבות שבהן הן פורסות סוכנים הן מאוד דטרמיניסטיות, עם תהליך ברור שיש לעקוב אחריו. לדוגמא: מרכזי תמיכה של IT , או פיתוח תוכנה, או פניות לשירות לקוחות: כל סביבה שבה לקוח מבקש משהו ויש תהליך מוגדר היטב לאחר מכן. הסוכן קולט את זה - מחליט מהו התהליך הנכון, מהו מאמר התוכן הנכון שיש לאחזר, מהו המידע הנכון שיש לאסוף - ואז מפעיל פעולה.

מנהלי משאבי אנוש, לדוגמא, עושים שימוש בבינה מלאכותית סוכנתית בגיוס כישרונות. הסוכנים מאחזרים רישומים. הם מנסים להבין, מתוך המגוןן הרחב של מועמדים פוטנציאליים, כיצד אנו מעבדים את הנתונים ומבינים מי המועמד המתאים?  לאחר מכן סוכן נפרד עובר על המועמדים הללו, מדרג אותם, מבצע את תהליך הדירוג והאיתור. סוכן נפרד פונה אליהם כדי ליצור קשר ולתאם ראיונות. ואז אפשרי לייצר סוכן מתאם שיושב מעל התהליך הכולל, ומבצע אינטראקציה עם הסוכנים הבסיסיים הללו.

חשבו על סביבת מרכז שירות טלפוני או חנות. אתם יכולים ליצור לקוח כסוכן ומאמנים אותו בסוגים של שיחה  עם  סוג של לקוח. מקליטים את האינטראקציה המדמה שיחת טלפון אמיתית. ואז ניתן  לקבל ניקוד אמיתי ומפורט של איך העובדים, כעובדים בחזית, מתפקדים באינטראקציה הזו. האם הם משתמשים במילים הנכונות? האם הם זוכרים כל שלב בתהליך? זה גם מאפשר לאמן צוותים בצורה מאד מפורטת.

בעבר,, מנהל במרכז שירות טלפוני היה יכול להאזין לשלוש, חמש שיחות לכל נציג. כעת ניתן לקבל סיכום של כל שיחה, עם פירוט מפורט של כל הדברים שהנציג האנושי הזה עושה טוב ויכול לעשות טוב יותר. ניתן למקד את האימון שלהם ואת הקליטה שלהם בצורה הרבה יותר ממוקדת, כי יודעים בדיוק אילו מיומנויות לפתח, אילו תכונות להדגיש. וזה לא רק לצורכי גיוס והכשרה; אלא גם עבור ניהול ביצועים.

כיצד בינה מלאכותית סוכנית כבר משנה את העבודה

אלה היו דוגמאות שבהן בינה מלאכותית סוכנתית אפשרה לחברות להשיג רמות פרודוקטיביות גבוהות יותר. לאחרונה יצא Work Trend Index Annual Report,  , אחד הפרסומים המרכזיים של מיקרוסופט בתחום כוח העבודה. והוא מצא ששליש מהמנהלים שוקלים להשתמש בבינה מלאכותית כדי להפחית את מספר העובדים ב-12 עד 18 החודשים הקרובים. אבל כמעט 50 אחוז אמרו שהם שוקלים לשמור על מספר העובדים אך להשתמש בבינה מלאכותית ככוח עבודה דיגיטלי כדי להגביר את הפרודוקטיביות - כתוספת למיומנויות אנושיות.

אם נניח שהיתרון התחרותי של החברה הוא בנציגי מרכז השירות שלה. אם בינה מלאכותית מביאה את כולם לאותה רמת שירות, איך ניתן יהיה להבדיל? מהן ההשלכות על כוח העבודה של החברה שיכולה לבדל את עצמה על ידי האלגוריתם הטוב ביותר, מסגרת הסוכנות הטובה ביותר שקיימת - אבל באותו הזמן, איך ניתן להשלים זאת עם בני אדם כדי לעשות דברים שאחרת היו יקרים מדי?

ראשית, יש צורך בבירור ודיון עם גורמים בעסק: תמיכת לקוחות, שיווק, מכירות, משאבי אנוש. אשר יגדירו, "מה הצורך ביכולת בינה מלאכותית?" ויחליטו, "מהם הפרמטרים של יכולת הבינה המלאכותית שצריכה לבצע?" לאחר מכן הם יעבדו עם צוות ה-IT או הבינה המלאכותית שלהם כדי לפתח או לרכוש את יכולות הסוכנות שלהם. במקרים רבים, הספציפיות והמורכבות של יכולות הבינה המלאכותית הללו ידרשו מהחברות הללו לפתח את יכולות הסוכנות שלהן באופן פנימי, מכיוון שהן לא יוכלו למצוא אותן בשוק. זה הולך להיות מצב היברידי.

ברגע שיכולת זו קיימת, יש צורך לשלב ולהכשיר את הסוכן, זה מכונה "כוונון" של הסוכן. כוונון הסוכן דורש מספר דברים: ביטוי והבנה טובים של התהליך שאותו מנסים "להפוך לסוכן", כמו גם מומחה בתחום שמבין באמת את הפרטים הקטנים. נדרש גם מישהו שמבין את הנתונים הזמינים - מומחה תוכן שאומר, אלה מאמרי התוכן, גוף הידע שאתם צריכים כדי להכשיר את הסוכן שלכם, ושמוודא שהידע הזה מעודכן.

לבסוף, זקוקים למערך מיומנויות טוב וחזק של הדרכה והטמעה: מישהו שיכול ללמד, לאמן ולכוונן את הסוכן באמירה, כאשר הלקוח או העובד שלכם אומרים את זה, לזה הם מתכוונים.

בנייה וניהול של כוח אדם בתחום הבינה המלאכותית

היה זה  ג'נסן הואנג, מנכ"ל אנבידיה, שאמר לאחרונה ש- IT הופך למשאבי אנוש של סוכני בינה מלאכותית . כשחושבים על כוח עבודה דיגיטלי, של מי התפקיד להבטיח שכוח העבודה הדיגיטלי מממש את מלוא הפוטנציאל שלו? האם זה יותר בתחום ה- ?IT או שזה תחום שבו למשאבי אנוש יש גם מה לומר, שכן במשך זמן רב, לגרום למנהלים לממש את מלוא הפוטנציאל שלהם היה יותר בתחום אחריותם?

מספר חברות החלוצות בתחום הזה מבטאות את תרשימי הארגון שלהן לא רק במספר עובדים במשרה מלאה [FTEs] , אלא גם במספר הסוכנים הפרוסים בכל חלק בארגון. אנחנו נכנסים לעולם שבו נצטרך לחשוב על כוח העבודה שלנו גם כסוכן וגם כאנושי. אני לא חושב ש-IT יוכל לעשות את זה לבד IT ,יהיה קריטי ביכולת לאפשר את היסודות הבסיסיים להכשרת סוכן - מחסנית הנתונים, הרכש הנכון, הפלטפורמה הנכונה להכשרה וכוונון הסוכנים.

אחד החלקים החסרים באמת הוא העסק. אף אחד לא יוכל להכשיר סוכן אם אינו מכיר לעומק את המדיניות, את התהליכים, מה באמת מבדיל אותו מהמתחרים.

לכן ל-HR יהיה תפקיד מפתח - ראשית, לדחוף את העסק למה שניתן לעשות מנקודת מבט של כוח אדם היברידי. שנית, זה המקום שבו הטכנולוגיה פועלת, אבל מספר האינטראקציות החיות לא יורד. יש מרכיב גדול של ניהול שינויים שנכנס לתמונה. משאבי אנוש יהיו קריטיים לחלוטין שם. אנחנו נכנסים לעולם שבו נצטרך לחשוב על כוח העבודה שלנו גם כסוכן וגם כאנושי.

איך אומרים לעובד עם 20 שנות ותק במרכז השירות, "עכשיו יש נציג שיעשה את העבודה הרבה יותר טוב ממך"? העובד הזה כנראה היה אומר, "איך הדבר הזה של הבינה המלאכותית שאומן אתמול יכול להחליף את 20 שנות הניסיון שלי?" ויש כאן צעד גדול לקראת קידום התמריצים לשימוש, תקשורת מודל לחיקוי ויצירת סיפור השינוי הנכון כדי שהעובדים האלה יבינו, "תראו את כל האפשרויות הנפלאות שזה פותח עבורכם".

זה אומר שמחלקת משאבי אנוש עדיין תמלא תפקיד קריטי באימוץ כוח עבודה סוכני זה. אולי משאבי אנוש לא יבצעו סינון של כל קורות חיים, אבל זה יהיה קריטי בהנעת מאמצי ניהול השינויים באימוץ כוח עבודה מבוסס בינה מלאכותית סוכנית.

ישנן חברות שאף מקדמות את הרעיון של מחלקה ללא עובדי FTE - פונקציה שלמה המבוצעת במלואה על ידי סוכן. בנוסף, יש בני אדם בלופ השולטים או מנטרים את מה שהסוכנים האלה עושים. אני חושב שעלינו לחשוב על סוכנים ככוח עבודה מקביל לכל דבר ועניין.

רכישת אמון עובדים בעידן הבינה המלאכותית

אימוץ מצוטט כאתגר עיקרי במימוש הערך של בינה מלאכותית. כיצד בני האדם במקום העבודה מאמצים את הרעיון הזה של שיתוף פעולה עם סוכני בינה מלאכותית?

זה אתגר גדול. לדוגמה, בסביבות עבודה שבחזית מול הלקוח חלק מהסוכנים החדשים או הנציגים החדשים נוטים לאמץ את הבינה המלאכותית מהר יותר. כי המשרד האחורי הוא המקום שבו צריכים וללמוד את כל התהליכים והחוקים, הבינה המלאכותית מנחה בתהליך וזה מקל על העבודה. אבל חלק מהעובדים הוותיקים יותר מתנגדים לבינה מלאכותית במידה רבה. זה באמת מאתגר עבורם.

האלמנט נןסף הוא שעובדים רבים אומרים לנו, "אני לא יכול לסמוך על קופסה שחורה של בינה מלאכותית שעושה את זה, אז אני אשתמש בתוצאות הבינה המלאכותית, אבל באותו הזמן, יהיו לי חישובים משלי." לכן, אתם עכשיו משכפלים עבודה.

אז מי  יוביל את האימוץ?

ראשית, חייב להיות מנדט ברור מלמעלה. מנהליפ צריכים לוודא שהם מהווים מודל לחיקוי ומשלבים בינה מלאכותית באופן שבו הם מדברים ובמה שהם עושים.

שנית, יש להעריך את ביצועי הבינה המלאכותית באופן משותף. לראות את התוצאות של החלק האנושי והחלק הסוכני של הפעילות באותו לוח מחוונים. המנהלים הבכירים מעריכים את הביצועים המשותפים של שני כוחות העבודה שלהם.

שלישית, המרחב הזה משתנה לעתים קרובות עם הזמן. לכן מוצע לתכנן מודל תפעולי, מערכת תהליכים, המאפשרת להסתגל לשינויים בהם. ככל שמודל התפעולי הזה יהיה גמיש יותר, כך ייטב, כי אחרת הולכים לבצע השקעות בטכנולוגיה או במערכת אלגוריתמים שבעוד כמה חודשים ישתנו.

הכנת כוח העבודה של המחר

יש עבודות מסוימות שהולכות לעבור שינוי מלא בזכות הבינה המלאכותית. התפקידים החדשים האלה, כמו מהנדס תקשורת ומומחה תוכן, יהפכו לרלוונטיים יותר בארגונים. צופים שהביקוש הזה יהיה גבוה יותר ממה שהשוק יכול להציע רק כשמדובר באקדמיה. לכן, נצטרך לעבור הסבה מקצועית בקנה מידה גדול בתוך כוח העבודה הקיים.

אבל אם אנחנו חושבים שהאלמנט החשוב ביותר שיש לחברה הוא האמון והקשר עם הלקוחות שלה, האם אתם צריכים כוח אדם אנושי שיהיה יותר אמפתי ? כי, שוב, אולי יהיה לכם בסדר לדבר עם צ'אטבוט כדי לקבוע פגישה מחדש. אבל אם הייתם מעורבים בתאונה, האם תרצו לדבר עם בן אדם, או שתרצו לדבר עם בוט?

כיצד מדגישים מיומנויות בכוח העבודה האנושי הנכנס שעוזרות לחברה ליצור קשרים? זה יכול להיות מקור הבידול של החברה שלכם. זה יכול להיות היתרון התחרותי: "אני מציע שירות מעולה. אני מציע מגע אנושי יותר וחוויית הפתעה ועונג."

זה זמן טוב לשקול את ההשלכות התרבותיות הרחבות יותר של כוח אדם דיגיטלי. וחלק מזה קשור לערכי החברה. כשחושבים על שילוב וקליטת סוכנים כחלק מארגון, איך עושים את זה בצורה שתתאים לערכי החברה, שבה נותנים עדיפות לשיתוף פעולה, ביטחון פסיכולוגי או ניהול שיחות קשות? זו שאלה מעניינת מאוד לשאול כדי להפיק את מלוא התועלת מכוח העבודה הדיגיטלי.

זו הסיבה שאנחנו רואים יותר ויותר חברות שמתחילות להתנסות עם נציגים הפונים לעובדים ולא רק נציגים הפונים ללקוח הסופי. כי איך מוודאים שכל אינטראקציה תואמת את ערכי החברה, את הזהות, את הסטנדרטים של המותג ואת האופן שבו אתם רוצים לפנות ללקוח?

במאמר על בינה מלאכותית סוכנתית בהקשר של שירות לקוחות . אחד הממצאים היה שכמעט שלושה רבעים מהמשיבים מדור ה-Z לסקר האמינו ששיחות חיות הן המהירות והפשוטות ביותר. נראה שאפילו קבוצות צעירות יותר מעדיפות אינטראקציה אנושית. זה מצביע על תהליך ניהול השינויים העצום שיצטרך להתרחש כדי שזה יתממש.

חברות הביטוח, ספקי התקשורת, הבנקים, כולם מציינים את אותו הדבר: "המצב שלי כל כך ייחודי, כל כך חשוב לי, שאני רק רוצה לדבר עם בן אדם שיתן לי את הפתרון האישי והייחודי הזה שאני לא אוכל לקבל דרך בוט." והמציאות היא שאולי 80 אחוז, 90 אחוז מהאינטראקציות האלה הן עם בני אדם שנותנים להם את אותו התהליך בדיוק, אבל עדיין הם הרגישו שיש להם פתרון הרבה יותר מותאם אישית על ידי דיבור עם בן אדם.

אולי זה משתנה עם הזמן ובוטי תמיכת לקוחות פשוט יקבלו אופי אמיתי שיאפשר דיאלוג מלא. ניהול השינויים אינו רק עם העובדים. מדובר גם בחינוך לקוחות ובבניית אמון בחלק מהפתרונות הללו.

לסיכום

ישנה צפיה לעשות דברים בצורה שלא היינו יכולים לעשות אחרת. קיימת אופטימיות רבה לגבי ביצוע התאמה אישית בקנה מידה גדול עם לקוחות  ולגבי העצמת בני אדם לבצע משימות שאינן חוזרות על עצמן, שלא ייצרו רמות נשירה של 50, 60, 100 אחוז בשנה, שייצרו מסלולי קריירה לעובדים שעוסקים בחיבור עם בני אדם - שינוי אופן העבודה שלנו על בסיס יומי, תוך התמקדות באלמנטים של ניהול שינויים שתואר לעיל.

עתיד כוח העבודה ההיברידי הזה אמור להיות סביבה מעודדת מאוד עבור כולם - בעיקר עבור כוח העבודה. הוא יוצר מערך חדש של מיומנויות שכנראה זכו לעדיפות נמוכה יותר בדרכים קודמות למציאת יעילות בחברות - למשל, ניסיון לעשות דברים בצורה החוזרת על עצמה ובמהירות האפשרית - ופותח באמת את הדלת לדרכים חדשות של אינטראקציה עם לקוחות ועובדים.