דמיינו עולם שבו מכונות ואלגוריתמים משתלטים בצורה חלקה על משימות שפעם בוצעו על ידי בני אדם. ככל שהשילוב של בינה מלאכותית (AI) מתקדם בקצב מהיר, הרעיון שהיה פעם מופרך הופך כעת למציאות אפשרית יותר ויותר.

בכלכלה הגלובלית מונעת המידע של היום, היישומים של AI כבר משנים תעשיות ואת הדרך שבה אנשים עובדים. עם הקצב המואץ של ההתקדמות הטכנולוגית, נשאלת השאלה: אילו מקצועות נמצאים בסיכון להיות מוחלפים על ידי AI? נחקור את השאלה המרתקת הזו באמצעות ניתוח מקיף של השפעת הבינה המלאכותית על תעשיות שונות והקריירות שעשויות להיות בקרוב על סף חיסול. אז הצטרפו אלינו כשאנחנו מתעמקים באפשרויות, באתגרים ובפתרונות סביב תפקידה של הבינה המלאכותית בעיצוב מחדש של נוף התעסוקה וחיינו כפי שאנו מכירים אותם.

מבוא לבינה מלאכותית

בינה מלאכותית (AI) התפתחה במהירות מתחומי המדע הבדיוני לחלק מהותי מחיינו, והשפיעה על תעשיות רבות ברחבי העולם. בינה מלאכותית שואפת לחקות תפקודים קוגניטיביים אנושיים כגון למידה, הנמקה ופתרון בעיות, תוך מינוף אלגוריתמים מתקדמים וכמויות עצומות של נתונים כדי לקבל החלטות וליידע פעולות. ככל שהבינה המלאכותית מחלחלת למגזרים רבים, היא הביאה מגוון רחב של הזדמנויות ואתגרים, ועוררה יראת כבוד וחשש לגבי השפעתה הפוטנציאלית על התעסוקה האנושית, עתיד העבודה וכמעט כל היבט של החברה.

ההיסטוריה של הבינה המלאכותית מתחילה בשנות החמישים, כאשר מדעני מחשב חלוצים כמו אלן טיורינג, מרווין מינסקי וג'ון מקארתי חקרו את הרעיון של פיתוח מכונות שיכולות לדמות אינטליגנציה אנושית. במהלך העשורים, הבינה המלאכותית התרחבה והתגוונה לתתי תחומים שונים, כולל למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת, רובוטיקה ועוד. גלים רצופים של התקדמות טכנולוגית, כגון ביג דאטה, מחשוב ענן ואלגוריתמים משופרים, אפשרו את הצמיחה והאימוץ הבלתי פוסקים של AI במגזרים מגוונים.

ניתן לסווג את הבינה המלאכותית באופן כללי לשלושה סוגים: צר, כללי ותבונת-על. בינה מלאכותית צרה, או AI חלשה, מיועדת למשימות ספציפיות ויש לה יכולות מוגבלות. דוגמאות לבינה מלאכותית צרה כוללות זיהוי קולי, צ'אטבוטים ואלגוריתמי המלצות. בינה מלאכותית כללית, או בינה מלאכותית חזקה, מגלמת מכונה המסוגלת לבצע כל משימה אינטלקטואלית שאדם יכול לעשות. למרות שזה נשאר מושג תיאורטי, AI כללי יש פוטנציאל להגדיר מחדש לחלוטין את גבולות האינטראקציה אדם-מכונה. לבסוף, תבונת-על מתייחסת לצורה היפותטית של בינה מלאכותית שעולה על האינטלקט האנושי כמעט בכל תחום עניין.

בינה מלאכותית זכתה לאימוץ נרחב בתעשיות רבות, מבריאות ופיננסים ועד ייצור ותחבורה. לדוגמה, כלי אבחון מבוססי בינה מלאכותית מחוללים מהפכה בתחום הבריאות בכך שהם מאפשרים זיהוי מוקדם של מחלות ותכנון טיפול מותאם אישית. בתחום הפיננסי, AI משמש לזיהוי הונאות, דירוג אשראי ואוטומציה של אסטרטגיות מסחר, ובכך משפר את היעילות התפעולית וניהול הסיכונים. בינתיים, אוטומציה מבוססת בינה מלאכותית במתקני ייצור מייעלת את תהליכי הייצור, מזהה צווארי בקבוק ומפחיתה טעויות אנוש, בעוד מנועי המלצות וצ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית הם הכוח המניע מאחורי הפריחה הנוכחית במסחר אלקטרוני מותאם אישית וממוקד לקוח.

בעוד אימוץ AI ללא ספק מביא יתרונות משמעותיים, הוא גם מעלה חששות לגבי הפוטנציאל שלה לשבש את שוקי העבודה ולהחליף עובדים אנושיים. התקדמות מהירה בבינה מלאכותית עשויה להפוך עבודות מסוימות למיושנות או לשנות באופן דרמטי את הכישורים הנדרשים בשוק העבודה. ככל שטכנולוגיות AI ממשיכות להבשיל, זה הופך להיות חיוני יותר ויותר להעריך ולהבין את ההשלכות של עקירת עבודה הנגרמת על ידי AI ולגבש אסטרטגיות לניהול האתגרים המלווים עידן חדש זה של אוטומציה.

בהקשר זה, מאמר זה נועד לחקור את ההשפעה של AI על תעשיות שונות, את המקצועות הנמצאים בסיכון להיות מוחלפים, ואת ההשלכות האפשריות של אבטלה המונית, כמו גם את הצעדים הפוטנציאליים שאנשים פרטיים, מוסדות וממשלות יכולים לאמץ כדי להתמודד עם השינויים הממשמשים ובאים. להשפעתה הבלתי נמנעת של בינה מלאכותית על כוח העבודה יש השלכות נרחבות לא רק על עתיד המשרות אלא גם על הנוף הכלכלי, החברתי והפוליטי. על ידי בחינת התעשיות המושפעות וזיהוי המקצועות הפגיעים ביותר, אנו יכולים לתכנן אסטרטגיות כדי לנווט טוב יותר את הכוח הטרנספורמטיבי של AI ולהקל על מעבר חלק יותר לעידן האוטומציה.

תעשיות המושפעות מבינה מלאכותית

בינה מלאכותית הפכה לחלק מהותי מהחיים המודרניים, שינתה תעשיות ברחבי העולם והגדירה מחדש את האופן שבו אנו חיים ועובדים. ככל שהבינה המלאכותית ממשיכה להתקדם ולצמוח בתחכום, טביעת הרגל שלה התרחבה על פני מגזרים שונים, ויצרה השפעה מסיבית בתחומים כולל בריאות, פיננסים, תחבורה וייצור. בחלק זה, נחקור כמה מהתעשיות העיקריות המושפעות מבינה מלאכותית, את היתרונות שהן קצרו ואת האתגרים העומדים בפניהן באימוץ טכנולוגיה מהפכנית זו.

בריאות

מגזר הבריאות היה אחד המאמצים הראשונים והנלהבים ביותר של טכנולוגיות AI. מאבחון והדמיה ועד רפואה מותאמת אישית וטיפול בחולים, AI שינתה היבטים רבים של תחום זה. לדוגמה, אלגוריתמים מבוססי בינה מלאכותית יכולים כעת לנתח סריקות רפואיות בדיוק ובמהירות יוצאי דופן, המאפשרים גילוי מוקדם של מחלות כגון סרטן. יתר על כן, AI חוללה מהפכה בגילוי ופיתוח תרופות על ידי זיהוי מועמדים פוטנציאליים לתרופות באמצעות למידת מכונה, והפחיתה באופן משמעותי את הזמן והעלויות הכרוכים בתהליך.

עם זאת, ישנם אתגרים ביישום AI במערכת הבריאות, כגון הבטחת פרטיות נתונים וטיפול בהטיות פוטנציאליות באלגוריתמים של למידת מכונה. בנוסף, אנשי מקצוע בתחום הבריאות חייבים לקבל הכשרה מתאימה כדי להבין כיצד לנצל בצורה הטובה ביותר AI לטיפול מיטבי בחולים.

מימון

AI עשתה צעדים משמעותיים בתעשיית הפיננסים, והשפיעה על תחומים כמו השקעות, ניתוח סיכונים, זיהוי הונאות וחוויית לקוח. מסחר אלגוריתמי, המופעל על ידי בינה מלאכותית, נפוץ כיום במסחר במניות, ומבצע מיליוני עסקאות מורכבות במהירויות גבוהות יותר מאשר סוחרים אנושיים. בניתוח סיכונים, AI יכול להעריך ולחזות גורמים המשפיעים על תוצאות ההשקעה, ומספק למשקיעים תובנות חשובות לקבלת החלטות.

אחד היישומים הבולטים ביותר של AI בתעשיית הפיננסים הוא זיהוי הונאות. מערכות AI יכולות לנתח מערכי נתונים גדולים כדי לזהות דפוסים והתנהגויות חריגות, ובכך לסייע במניעת פעילויות זדוניות כגון הונאות בכרטיסי אשראי או השתלטות על חשבונות. תעשיית הפיננסים נהנית גם מהיכולת של AI לשפר את חוויית הלקוח על ידי הצעת המלצות מותאמות אישית ושירות לקוחות יעיל יותר באמצעות צ'אטבוטים המופעלים על ידי בינה מלאכותית.

יישום AI במגזר הפיננסי אינו חף מאתגרים. יש להתייחס לגורמים כגון ציות לתקנות, שקיפות ושיקולים אתיים כדי להבטיח אימוץ אחראי.

גירוש

בינה מלאכותית חוללה מהפכה בתעשיית התחבורה, במיוחד עם כניסתם של כלי רכב אוטונומיים. על ידי שימוש באלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה, AI יכולה לנתח נתונים מחיישנים מרובים כדי לקבל החלטות נהיגה, ובסופו של דבר להגביר את הבטיחות והיעילות בכבישים. לאימוץ נרחב של כלי רכב אוטונומיים יש פוטנציאל להפחית באופן דרמטי פציעות, הרוגים וגודש הקשורים לתנועה.

מעבר לרכבים אוטונומיים, AI הוטמע בתשתית תחבורה כדי לייעל את זרימת התנועה ומערכות התחבורה הציבורית. לדוגמה, AI בניהול תנועה יכול לנתח נתוני תנועה, לחזות דפוסי גודש ולהתאים אסטרטגיות בהתאם. על ידי כך, זה יכול לעזור לקצר את זמן הנסיעה ולזרז את שירותי התחבורה הציבורית.

עם זאת, ישנם עדיין אתגרים רבים להתגבר עליהם לפני שהבינה המלאכותית תהיה מוטמעת במלואה בתעשיית התחבורה. אלה כוללים סוגיות רגולטוריות, פיתוח תשתיות, חששות בטיחות הציבור, והסתגלות לשינויים פוטנציאליים בשוק העבודה עקב אוטומציה נרחבת.

ייצור

AI עשה השפעה בולטת על תעשיית הייצור על ידי הגברת יעילות, הפחתת עלויות, ושיפור פעילות המפעל. אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לנתח מגמות אחרונות ונתונים היסטוריים כדי למטב לוחות זמנים של ייצור, ניהול מלאי ותהליכי שרשרת אספקה. רובוטים מבוססי בינה מלאכותית מאפשרים אוטומציה של משימות חוזרות, משפרים את הפרודוקטיביות ומפחיתים את הסיכון לטעויות אנוש.

יתר על כן, AI יכול לשמש לבקרת איכות על ידי איתור פגמים ואי סדרים בתוך מוצרים מיוצרים, הגדלת איכות המוצר הכוללת תוך חיסכון בזמן ובמשאבים. היכולת של AI לנתח כמויות עצומות של נתונים היא גם רבת ערך בתחזוקה תחזיתית, מכיוון שהיא יכולה לזהות תקלות בציוד או בעיות ביצועים לפני שהן מסתכמות בתיקונים יקרים או השבתת ייצור.

בעוד AI ללא ספק שיפר את תהליכי הייצור, זה גם העלה חששות לגבי אובדן מקומות עבודה עקב אוטומציה. כתוצאה מכך, העובדים חייבים לפתח מיומנויות המשלימות מערכות AI בייצור, כגון תכנות מתקדם ויכולות פתרון בעיות.

לסיכום, AI השפיע באופן משמעותי על תעשיות רבות, כולל בריאות, פיננסים, תחבורה וייצור. היתרונות שלה כוללים יעילות משופרת, בטיחות, ואת היכולת לבצע משימות שנחשבו בעבר בלתי אפשריות. עם זאת, ישנם אתגרים לאימוץ AI, כגון טיפול בבעיות אתיות, דרישות רגולטוריות והתאמות כוח אדם. ככל שהבינה המלאכותית ממשיכה להתפתח, תעשיות אלה חייבות להסתגל ולאמץ טכנולוגיה טרנספורמטיבית זו כדי לשגשג בעתיד.

מקצועות הנמצאים בסכנת החלפה

ככל שהבינה המלאכותית ממשיכה להתפתח ולהיות מתוחכמת יותר, מקצועות שונים נמצאים בסיכון להיות מוחלפים במערכות בינה מלאכותית ובתהליכים אוטומטיים. בחלק זה נבחן כמה מקצועות הרגישים במיוחד למגמה זו. כדי להבין טוב יותר את ההשלכות של הנוכחות הגוברת של AI, נדון בסיבות העיקריות לעקירת מקומות עבודה אלה ובהשלכות הכלכליות והחברתיות האפשריות של אבטלה נרחבת בתעשיות אלה. יתר על כן, נשקול אסטרטגיות אפשריות עבור אנשים ומוסדות להסתגל לנוף התעסוקה המשתנה במהירות.

משרות ייצור ומפעלים

אחד הענפים שכבר חווה תזוזות עבודה משמעותיות עקב אוטומציה הוא הייצור. הופעתם של רובוטים ומכונות מונעות בינה מלאכותית חוללה מהפכה ביעילות, במהירות ובדיוק של תהליכים רבים בתחום זה. כתוצאה מכך, העבודה האנושית מוחלפת יותר ויותר על ידי מכונות, במיוחד עבור משימות חוזרות ונשנות ותובעניות פיזית כגון הרכבה ובקרת איכות. עובדים בתפקידים אלה עומדים בפני סיכון מוגבר לאבטלה, שיכולה להיות בעלת השלכות חברתיות וכלכליות נרחבות על אזורים המסתמכים על משרות ייצור.

עבודות הובלה ולוגיסטיקה

ההשפעה של AI התרחבה מעבר לייצור והחלה להשפיע גם על תעשיות התחבורה והלוגיסטיקה. לפיתוחים בכלי רכב אוטונומיים, כגון משאיות אוטונומיות ורחפני משלוחים, יש פוטנציאל להפחית משמעותית את הצורך בנהגים וטייסים אנושיים בהקשרים שונים. חברות רבות כבר משקיעות בטכנולוגיות אלה כדי לייעל את פעילותן ולשפר את הבטיחות, מה שעלול להוביל לאובדן מקומות עבודה עבור נהגים מקצועיים וטייסים בטווח הבינוני והארוך.

בנקאות ושירותים פיננסיים

בינה מלאכותית משנה באופן קיצוני את מגזרי הבנקאות והשירותים הפיננסיים. כאשר מערכות מונעות בינה מלאכותית משתלטות יותר ויותר על משימות כגון זיהוי הונאות, תמיכת לקוחות ועיבוד עסקאות, התעשייה עדה לירידה בביקוש לכוח אדם בתפקידים שונים. מקצועות כמו פקידים בבנקים, קציני הלוואות ואנליסטים פיננסיים פגיעים במיוחד להחלפתם במערכות בינה מלאכותית המסוגלות לבצע הערכות מהירות, מדויקות ואוטומטיות.

קמעונאות ושירות לקוחות

ככל שהבינה המלאכותית הופכת מתוחכמת יותר, היבטים מרכזיים של קמעונאות ושירות לקוחות עומדים גם הם בפני שינויים משמעותיים. אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לנהל מלאי, ליצור המלצות מותאמות אישית ללקוחות ולהקל על משימות מורכבות אחרות שגוזלות זמן. בינתיים, צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים המופעלים על ידי בינה מלאכותית מחליפים במהירות נציגי שירות לקוחות אנושיים. מגמות מתפתחות אלה מאיימות על משרות קמעונאיות, כאשר אנשי מכירות, קופאים ותפקידים אחרים הפונים ללקוחות נמצאים בסכנת עקירה.

הזנה וניתוח נתונים

הזנת נתונים וניתוחם, התלויים במידה רבה בקלט ובעיבוד של מידע, הם יעדים עיקריים לאוטומציה. אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים להשלים משימות אלה בקלות בקצב מהיר משמעותית בהשוואה לעמיתיהם האנושיים. בתעשיות הנשענות על כמויות גדולות של נתונים, כגון שירותי בריאות, מחקר ופיננסים, פקידי הזנת נתונים ואנליסטים חייבים להסתגל לנוף המשתנה ככל שהבינה המלאכותית ממשיכה להשתפר ולהיות נפוצה יותר.

תפקידים מנהליים ופקידותיים

משימות אדמיניסטרטיביות ופקידותיות רבות, כגון ניהול לוחות זמנים, ארגון נתונים וטיפול בניירת בסיסית, יכולות כעת להיות מטופלות ביעילות על ידי AI. התפתחות זו מהווה איום על הביטחון התעסוקתי של פקידי הקבלה, המזכירות ומנהלי המשרדים, שנאלצים להתמודד עם הסבירות שיוחלפו במערכות אוטומטיות שיכולות לעבוד 24/7 מבלי לדרוש הטבות עובדים או ימי מחלה.

היערכות למקום העבודה העתידי

למרות העקירה הפוטנציאלית של משרות, חשוב לזכור כי פיתוחי AI יכולים גם ליצור הזדמנויות עבודה חדשות ולשנות תפקידים קיימים. ככל שתעשיות משתנות ומתפתחות, מיומנויות מסוימות הופכות בעלות ערך רב יותר. כדי להתכונן לשוק העבודה העתידי, העובדים חייבים לאמץ למידה לכל החיים ולפתח מיומנויות מגוונות הניתנות להעברה. ממשלות, עסקים ומוסדות חינוך חייבים לתמוך במעברים אלה תוך מתן הכשרה נחוצה כדי לשפר את המיומנות והמיומנות של כוח העבודה ולהסתגל לשינויים המונעים על ידי בינה מלאכותית.

לסיכום, להתקדמות בתחום הבינה המלאכותית יש פוטנציאל לשנות באופן דרסטי מקצועות רבים, וכתוצאה מכך להחליף מקומות עבודה בתעשיות שונות. למרות שחלק מהתפקידים נעלמים, הזדמנויות חדשות צצות כאשר AI מעצב מחדש את הכלכלה העולמית. על ידי הבנת שינויים אלה והכנה לשוק העבודה העתידי, יחידים, מוסדות וממשלות יכולים למתן את ההשלכות השליליות של שינוי זה ולאמץ את היתרונות הפוטנציאליים שלו.

מסקנה

לסיכום, ההתקדמות המהירה של טכנולוגיות בינה מלאכותית משנה יותר ויותר מגזרים שונים, מה שמוביל לאימוץ מכונות חכמות בהחלפת מקצועות מסוימים. כפי שציינו, תעשיות כגון ייצור, בריאות, תחבורה, חקלאות ושירות לקוחות חוות שינויים משמעותיים עקב יישום מערכות AI. שינויים אלה מציעים יתרונות פוטנציאליים משמעותיים, כולל יעילות מוגברת, בטיחות משופרת והיכולת לבצע משימות שלא היו אפשריות בעבר.

עם זאת, לצד התוצאות החיוביות הללו, עליית הבינה המלאכותית עוררה חששות לגבי אובדן פוטנציאלי של מקומות עבודה וההשלכות הכלכליות והחברתיות שעלולות לנבוע מכך. מקצועות הכוללים משימות חוזרות ונשנות, מורכבות נמוכה והיעדר יצירתיות ואינטליגנציה רגשית נמצאים בסיכון הגבוה ביותר להיות מוחלפים על ידי AI. כתוצאה מכך, עובדים בתחומים אלה חייבים להסתגל ולרכוש מיומנויות חדשות כדי להישאר רלוונטיים ומועסקים בשוק העבודה המתפתח ללא הרף.

חיוני שממשלות, מוסדות חינוך ותעשיות ישתפו פעולה בהכנה להשפעת הבינה המלאכותית על כוח העבודה. שיתוף פעולה זה יכול להפיק תועלת מפיתוח מדיניות ותוכניות המאפשרות מיומנויות מחדש ושיפור מיומנויות, מקדמות למידה לאורך החיים ומעודדות שילוב של טכנולוגיה ומיומנויות עתידיות בחינוך. בנוסף, טיפוח שותפויות ציבוריות-פרטיות יכול למלא תפקיד מכריע ביצירת כוח עבודה עמיד המוכן להתמודד עם האתגרים ולנצל את ההזדמנויות שמציעה הבינה המלאכותית.

על ידי הכרה ביתרונות ובאתגרים הפוטנציאליים של אוטומציה מונעת בינה מלאכותית ועבודה משותפת כדי להסתגל למציאות החדשה, אנו יכולים להבטיח עתיד בר-קיימא לעובדים ולתעשיות כאחד. גישה שיתופית זו חיונית לניווט במורכבויות של עולם הנשען יותר ויותר על בינה מלאכותית ולמזעור ההשלכות השליליות שעלולות לנבוע מתזוזה טכנולוגית נרחבת.

יתרונות וחסרונות של AI החלפת מקצועות

יתרונות:

  • יעילות מוגברת: מכונות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לבצע משימות מהר יותר ומדויק יותר מבני אדם, מה שמוביל לשיפור הפרודוקטיביות ולהפחתת שגיאות.
  • הפחתת עלויות: בינה מלאכותית יכולה לסייע בהפחתת עלויות העבודה, מכיוון שעסקים יכולים להשקיע במכונות במקום להעסיק עובדים נוספים.
  • פעולות 24/7: מכונות המופעלות באמצעות בינה מלאכותית יכולות לעבוד מסביב לשעון מבלי לקחת הפסקות או לדרוש שינה, מה שמוביל למחזור ייצור רציף.
  • יצירתיות ברמה גבוהה יותר: על ידי אוטומציה של משימות שגרתיות, AI יכול לשחרר עובדים אנושיים להתמקד בהיבטים יצירתיים ואסטרטגיים יותר של עבודתם, ולטפח חדשנות.

חסרונות:

  • אובדן משרות: ככל שהבינה המלאכותית משתלטת על מקצועות מסוימים, עובדים אנושיים רבים עלולים להיעקר ממקומם, מה שיוביל לעלייה בשיעורי האבטלה ולאתגרים סוציו-אקונומיים.
  • פער מיומנויות: המעבר ממקצועות מסורתיים לתפקידים מבוססי בינה מלאכותית עשוי ליצור פער מיומנויות, כאשר עובדים צריכים לרכוש מיומנויות חדשות כדי להישאר מועסקים.
  • השקעה ראשונית גבוהה: הטמעת טכנולוגיית AI יכולה להיות יקרה, ולהקשות על חברות ותעשיות קטנות יותר לעמוד בקצב של מתחרים גדולים יותר שיכולים להרשות לעצמם את ההשקעה.
  • ניתן להסתגל אך מוגבל: בעוד AI יכול להסתגל וללמוד משימות מסוימות, היא עדיין חסרה את היכולת להבין ולפרש הקשר, רגשות ויכולת הסתגלות ניואנסים שיש לבני אדם, מה שהופך החלפה מלאה של מקצועות מסוימים לא סביר.
You May Also Like

האבולוציה של AI: מלמידת מכונה ללמידה עמוקה

דמיינו עולם שבו הטכנולוגיה מתפתחת בקצב אקספוננציאלי, מחוללת מהפכה בתעשיות ומעצבת מחדש…

עתיד הטיפול בבריאות הנפש: השפעת הבינה המלאכותית על נפש האדם

בעודנו מנווטים בנוף המשתנה במהירות של טיפול נפשי, שילוב הבינה המלאכותית (AI)…
בינה מלאכותית ועתיד ההופעות החיות: האם רובוטים יחליפו אמנים אנושיים?

בינה מלאכותית ועתיד ההופעות החיות: האם רובוטים יחליפו אמנים אנושיים?

מעוזרות וירטואליות כמו סירי ועד אלגוריתמים של המלצות באתרי אינטרנט, בינה מלאכותית…
ההשפעה של AI על אוטומציה של עבודות ועתיד העבודה

ההשפעה של AI על אוטומציה של עבודות ועתיד העבודה

בזמן שבינה מלאכותית (AI) ואוטומציה מחוללות במהירות מהפכה באופן העבודה שלנו, האם…