מ-2020 עד 2023, השקעות בינה מלאכותית בארצות הברית זינקו פי עשרה, ובאירופה הן גדלו פי ארבעה. בניגוד גמור, השקעות ה-AI של ישראל ב-2023 ירדו לרמות של 2018. הירידה המדאיגה הזו מדגישה את הדחיפות לטפל בכמה סוגיות מפתח.
תחרות גלובלית והתקדמות מהירה
ההתקדמות המהירה של ענקיות AI גלובליות, במיוחד OpenAI, היו גורם משמעותי. ישראל, כמו עמים רבים אחרים, נלכדה מהמהירות והיקף ההתפתחויות הללו. עם זאת, המרחק הגיאוגרפי והתפעולי שלנו ממרכזי הבינה המלאכותית העיקריים כמו ארה"ב וסין החמיר את האתגר הזה. הקצב המהיר של חדשנות בינה מלאכותית מצריך מעורבות וזריזות מתמדת, דבר שהיה לנו קשה לשמר בהתחשב במיקוד ובמשאבים הנוכחיים שלנו.
פער מיומנויות ומחסור בכישרון
יתרה מכך, קיים פער מיומנויות קריטי שעלינו לטפל בו. פיתוח בינה מלאכותית דורש מומחיות מהשורה הראשונה במדעי המחשב ובמדעי הנתונים. בעוד שישראל מתהדרת במאגר כישרונות טכנולוגיים חזקים, חסר לנו מספר מספיק של מומחים בחזית המחקר והפיתוח של AI. מוסדות החינוך ותכניות ההכשרה שלנו צריכים לייצר יותר מומחים כדי להתחרות בעולם. המחסור באנשי מקצוע מיומנים בינה מלאכותית פוגע ביכולת שלנו לפתח טכנולוגיות ופתרונות בינה מלאכותית מתקדמות. נכון לעכשיו, ישראל מדורגת במקום הראשון בעולם בריכוז ההון האנושי בינה מלאכותית אך נאבקת עם מחסור משמעותי בבעלי תארים מתקדמים בתחומים הקשורים לבינה מלאכותית.
אילוצים פיננסיים ותשתיות
בנוסף, התשתית הדרושה לפיתוח בינה מלאכותית היא מכשול נוסף. בניית מודלים מתוחכמים של בינה מלאכותית דורשת חומרה מתקדמת ומשאבי חישוב נרחבים, שהם יקרים ולעיתים לא נגישים לחברות סטארט-אפ ישראליות רבות. ללא השקעה מספקת בתחומים אלה, היכולת שלנו לפתח ולהכשיר מודלים תחרותיים של AI מוגבלת מאוד.
אחת ההשלכות העמוקות ביותר של קידום בינה מלאכותית היא השפעתה הפוטנציאלית על שוק העבודה. ככל שטכנולוגיות AI הופכות ליכולות יותר, הביקוש למקצועות מסורתיים רבים המייצרים חלק ניכר מהתמ"ג שלנו עשוי לרדת באופן דרמטי. שינוי זה מציג אתגרים והזדמנויות כאחד:
-
עקירת תפקידים: בינה מלאכותית ואוטומציה צפויים לעקור משרות מסוימות, במיוחד אלה הכרוכות במשימות שגרתיות. מקצועות בייצור, שירות לקוחות ואפילו כמה היבטים של טכנולוגיה יכולים לראות ביקוש מופחת.
-
יצירת מקומות עבודה חדשים: לעומת זאת, בינה מלאכותית תיצור גם הזדמנויות עבודה חדשות בתחומים כמו מחקר, פיתוח ותחזוקה של בינה מלאכותית. תפקידים הדורשים שילוב של מומחיות בינה מלאכותית וידע ספציפי לתחום יהפכו חשובים יותר ויותר.
-
מיומנות מחדש והשבחת מיומנות: כדי לצמצם את העקירה מהעבודה, הכרחי להשקיע בכישור מחדש ובשיפור מיומנויות כוח העבודה. מוסדות חינוך, בשיתוף עם הממשלה והמגזר הפרטי, חייבים לפתח תוכניות המציידות את העובדים עם הכישורים הדרושים לכלכלה מונעת בינה מלאכותית.
חשיבה מחודשת על חינוך לדור הצעיר: עלינו לחשוב מחדש באופן יסודי כיצד אנו מחנכים את הדור הצעיר שלנו. מערכת החינוך חייבת להתפתח כדי לכלול אוריינות בינה מלאכותית, קידוד ומדעי נתונים כמרכיבי ליבה מגיל צעיר. יש לשים דגש על חשיבה ביקורתית, פתרון בעיות ויכולת הסתגלות – מיומנויות שיהיו לא יסולא בפז בעתיד הנשלט על ידי בינה מלאכותית.
יוזמות אסטרטגיות להיפוך מגמה
כדי להפוך את המגמה הזו ולהבטיח שישראל תישאר מובילה בתחום הבינה המלאכותית, חיוניות מספר יוזמות אסטרטגיות:
-
עדיפות לאומית לבינה מלאכותית: יש להעלות את הבינה המלאכותית לעדיפות לאומית. הממשלה צריכה להכיר בחשיבות האסטרטגית של AI ולהקצות משאבים בהתאם, כולל מימון למחקר, פיתוח ותשתיות. מדיניות המעודדת חדשנות והשקעה ב-AI היא חיונית לצמיחה שלנו.
-
משיכת ושימור כישרון: עלינו למשוך ולשמור על כישרונות AI מובילים כדי להיות מובילים ב-AI. הכישרון שלנו מושך על ידי חברות מחוץ לישראל ועל ידי מדינות שמזהות את ההזדמנות. ההצעות שהם מקבלים נדיבות מאוד, במיוחד כשישראל מציעה כל כך מעט לאחרונה מבחינת איכות חיים וסיכויים לעתיד טוב יותר. עלינו ליצור תוכניות המציעות משכורות תחרותיות, הזדמנויות מחקר ומערכת אקולוגית תומכת לאנשי מקצוע בתחום הבינה המלאכותית. זה יעזור לשמר את הכישרון שיש לנו ולמשוך עוד מומחים לישראל, ויבטיח שיש לנו את המומחיות הדרושה להוביל בפיתוח AI.
-
לפתח דגמי AI ספציפיים לעברית: עם הכישרון הזה, עלינו להתמקד בפיתוח מודלים של AI ספציפיים לעברית. מודלים ממוקדי אנגלית שולטים בנוף הבינה המלאכותית העולמית, ויש פער משמעותי בהבנה ובעיבוד של עברית בינה מלאכותית. ללא תמיכה מתאימה בעברית, כשהעולם עובר לממשקים חכמים מבוססי צ'טבוט לשירותים רבים, מסחריים ואחרים, דוברי העברית לא ירוויחו. הממשלה צריכה לתמרץ חברות טכנולוגיה להתמקד ביצירת בינה מלאכותית שמבינה ומעבדת עברית בצורה יעילה, תוך הבטחת מענה לצרכים הלשוניים והתרבותיים שלנו.
-
הגברת התמיכה הפיננסית והתשתית: גם המגזר הפרטי וגם הממשלה צריכים להגביר את התמיכה הפיננסית שלהם במיזמי בינה מלאכותית, מתן מימון, חונכות וטיפוח שותפויות עם מנהיגי בינה מלאכותית בינלאומית. שיפור תשתית הבינה המלאכותית שלנו, כגון מתקני מחשוב בעלי ביצועים גבוהים ומעבדות מחקר מתקדמות, יאפשר לסטארטאפים לפתח ולהכשיר מודלים מתוחכמים של בינה מלאכותית באופן מקומי. ללא מאמצים משולבים נמשיך לפגר, להרחיב עוד יותר את הפער בינינו לבינם, ולהקשות על השמירה על הכישרון הדרוש לקידום מעמדנו בנוף ה-AI.
הירידה בהשקעות בינה מלאכותית בישראל היא קריאת השכמה. עלינו לפעול במהירות כדי לתעדף AI ולמנף את החוזקות הייחודיות שלנו כדי להישאר תחרותיים על הבמה העולמית. על ידי הפיכת AI לעדיפות לאומית, משיכת ושימור כישרונות, פיתוח יכולות AI ספציפיות לעברית, הכנת כוח העבודה שלנו לשינויים עתידיים וחשיבה מחודשת על חינוך לדור הצעיר, נוכל להבטיח שישראל תמשיך להוות מגדלור של חדשנות בעידן ה-AI .
יניב גולן הוא שותף מנהל של lool Ventures, הון סיכון המשקיע בסטארטאפים ישראלים
