AI העובד הזוטר (הלא כל כך) חדש שלי

אני לא יודעת איך אתם מרגישים עם זה, אבל אצלי כבר ברור: יש לי עובד זוטר חדש. הוא לא יושב במשרד, לא שואל שאלות במסדרון, אבל נוכח בכל יום עבודה שלי. קוראים לו AI.
הוא חרוץ, מהיר, זמין בכל שעה. לפעמים הוא מבריק, לפעמים הוא טועה בביטחון מוחלט. בדיוק כמו עובד זוטר טוב, שכבר מבין את הכיוון אבל עוד לא רואה את כל התמונה.

הצעות מחיר: משימה שאני שונאת והוא קפץ לתוכה

אחת המשימות שאני הכי פחות נהנית מהן היא כתיבת הצעות מחיר. הפורמט קבוע, אבל לכל לקוח יש צרכים ייחודיים ודגשים שונים. אז עשיתי ניסוי: נתתי ל-AI את הפורמט הקיים, הסברתי את מהות העבודה, שלבים ותוצרים, והוא ניסח עבורי הצעה מלאה. זה חסך לי לא מעט זמן. אבל בדיוק כמו עובד חדש שלוקח לעצמו קצת חופש בפרשנות, גם כאן לא יכולתי פשוט "לשלוח ולסגור". עברתי על כל מילה, תיקנתי, שיפצתי, הדגשתי ניואנסים.

ניתוחים באקסלים – אתגרי "חניכה טכנית"

בפעם אחרת שיתפתי אותו בקובץ אקסל עם נתוני פרסום וביקשתי ניתוח. התוצאה הראשונית הייתה… לא מרשימה. הוא לא הבין את מבנה הקובץ, פירש עמודות בצורה שגויה ופלט מסקנות לא רלוונטיות. רק אחרי שהסברתי לו לפרטי פרטים את המבנה, הכיוונים והדגשים, הוא התחיל להוציא תובנות מועילות. וזה תהליך שחוזר על עצמו אצל כל לקוח – לכל אחד מבנה אחר, ולכן צריך "ללמד" אותו מחדש בכל פעם. ובסוף, גם כשכבר הציע הצעות יפות, דווקא ההמלצה הכי משמעותית הגיעה מהניסיון המצטבר שלי – ניסוי וטעייה שעשינו בעבר אצל לקוח אחר, ידע שלא היה לו שום סיכוי לדעת.

כאשר ההנחיה מדויקת, התוצאה שווה

ככל שההנחיה שלי מדויקת, מקיפה את כל מקרי הקצה ומתמקדת בביצוע טכני, כך גם התוצר שלו טוב יותר. ממש כמו עובד חדש: אם השקעתם בהדרכה, והתפקיד מתאים לו, הוא יפיק תוצאות מצוינות. אבל חשוב לזכור: שום דבר כאן הוא לא "שגר ושכח". כל תוצר צריך לעבור עין בוחנת, עריכה ולפעמים גם שכתוב מהיסוד.

סיעור מוחות עם "זוטר" – זה עובד

מצד שני, יש יתרון אמיתי לסיעור מוחות עם מישהו "חדש". דווקא בגלל שהוא לא "שבוי" בתבניות שלי, לפעמים הוא מעלה כיוון חשיבה שלא הייתי שוקלת לבד. גם אם הוא "זוטר", הוא יכול לפתוח לי זווית חדשה ולקדם אותי צעד קדימה.

מקורות, מהימנות ויכולת שיפוט – היתרון האנושי

לא הכול ורוד. היו גם מקרים שבהם ביקשתי ממנו מידע, קיבלתי תשובה מרשימה, אבל כשביקשתי את המקור וניסיתי לתקף, גיליתי שמדובר במקורות שלא הייתי מסתמכת עליהם. כאן נכנס היתרון האנושי שלי: היכולת להעריך מהימנות, להבין הקשרים ולבחור במה להאמין. ב-AI אין אינטואיציה מקצועית, רק הסתמכות על דפוסים וסטטיסטיקות.
ממש לאחרונה זה עלה לכותרות: חברת הייעוץ הבינלאומית דלויט נאלצה להודות כי הסתמכה על מידע שגוי שהופק בעזרת בינה מלאכותית, וכללה הפניות למאמרים אקדמיים שאינם קיימים בדוח רשמי שהכינה עבור ממשלת אוסטרליה, תמורת סכום של 290 אלף דולר! התוצאה: פגיעה במוניטין ותשלום פיצויים משמעותי.
המקרה הזה ממחיש את הסכנה שבאמון עיוור – כשאנחנו מפסיקים לבדוק בעצמנו, גם ארגונים עם מנגנוני ביקורת מורכבים עלולים ליפול בדיוק באותו מקום שבו עובד זוטר היה מצפה מאיתנו לבדוק אותו שוב.

כלל אצבע לשימוש ב-AI

עם הזמן פיתחתי לעצמי כלל אצבע: ככל שהמשימה יותר טכנית, מובנית וברורה, כך הסיכוי שאשתמש ב-AI גבוה יותר. ככל שהיא דורשת "הוראות הפעלה" ארוכות, ידע הקשור לדינמיקות ארגוניות, אילוצים ספציפיים או צורת תוצר שרק אני רואה בעיני רוחי, כך אני נוטה לעשות אותה בעצמי. אם הזמן שייקח לי ללמד אותו שווה לזמן שהייתי משקיעה בביצוע, במיוחד כשמדובר בלקוח מסוים ולא בתהליך שחוזר על עצמו, ההיגיון פשוט: אני עושה לבד.
כיועצת שעובדת עם מגוון רחב של לקוחות, אני מרגישה היטב את ההבדל הזה. תחומים כמו אסטרטגיה, שדורשים התאמה עמוקה למערכות, לשווקים ולניואנסים אנושיים, לא יכולים להיות גנריים. שם, ה-AI הוא לא העובד שמבצע, אלא לכל היותר עוזר לחשוב יחד.
ועדיין, אני מודה, הוא הפך לחלק בלתי נפרד מהעבודה שלי. לפעמים הוא שותף שקט, לפעמים עוזר זריז, לפעמים תלמיד נלהב שצריך חניכה.

הירידה האפשרית ביכולת החשיבה

בחודש יוני 2025 פרסם מכון דוידסון כתבה ובמהלכה הצביע על מחקר חדש שמצא קשר בין שימוש מופרז בכלי בינה מלאכותית לירידה ביכולת החשיבה הביקורתית.
המחקר בדק מאות אנשים שונים, וגילה: ככל שהאנשים נוטים להסתמך יותר על AI, כך ציוניהם ביכולת החשיבה הביקורתית היו נמוכים יותר.
המחקר מדבר על "פריקה קוגניטיבית" – תופעה שבה אנחנו מתמסרים לטכנולוגיה שתיקח על עצמה חלק מתהליכי החשיבה, ובכך אנחנו חותכים לעצמנו את השריר.
אם נחשוב על זה: בכתיבה, בניתוחים, בבחירה של מקורות, אם נעזרים תמיד ב-AI, מבלי לבדוק, ללא חשיבה ביקורתית, אנחנו עלולים להחליש את היכולת שתמיד הייתה לנו: להטיל ספק, להבין, לבחור.
לכן הכוח האמיתי שבהעסקת "העובד הזוטר" הזה הוא לא בלעבוד בשבילו, אלא להפעיל אותו באופן חכם, מול עין ביקורתית שלנו.

ואז, מגיע הרגע ששאלתי את עצמי (ואתכם):

כמה פעמים יצא לכם להתווכח עם ה-AI או לשכנע אותו?

וזה לא סתם שאלה פתוחה – היא מודדת את האינטראקציה שבין הבינה המלאכותית לבינה שלנו, את הכוח לגבור עליו, להטיל עליו ספק, לגרום לו לחשוב בשנית.
כי בסופו של דבר, גם אם הוא עובד מצוין – אנחנו אלה שמחליטים אם התוצר עומד בעיניים האנושיות שלנו.

הכותבת, ענבר דותן, שותפה ויועצת בכירה בחברת הייעוץ BO – Business Online, המלווה ארגונים להצלחה עסקית מבוססת נכסים דיגיטליים מניבים.