ביוני 2023 פרסם מכון המחקר הגלובלי של מקינזי (MGI) את ההערכה שהפכה לאבן הייחוס הכלכלית של מהפכת ה-GenAI: 63 מקרי שימוש ב-16 פונקציות עסקיות יכולים להוסיף בין 2.6 ל-4.4 טריליון דולר בשנה לכלכלה העולמית. לצורך השוואה, כל התמ"ג של בריטניה ב-2021 עמד על 3.1 טריליון דולר. אבל המסקנה החשובה של הדוח אינה הגודל אלא הריכוז: כ-75% מהערך מרוכז בארבע פונקציות בלבד, והאוטומציה נוגעת בעיקר בעבודת ידע - לא במקצועות הפיזיים.
המספרים המרכזיים של הדוח
ההערכה של 2.6-4.4 טריליון דולר בשנה מתייחסת ל-63 מקרי שימוש שניתחו החוקרים ב-16 פונקציות עסקיות - וזו רצפת ההערכה בלבד. המכון מציין שהערך הכולל כולל גם שימושים שלא נמדדו במודל, כמו הטמעת GenAI בתוך תוכנות קיימות, ולכן הפוטנציאל האמיתי גדול יותר. במונחי היקף, מדובר בתוספת שנתית הגדולה מתמ"ג של כלכלות שלמות.
כדי להמחיש את סדר הגודל, המכון משווה: כל התוצר של בריטניה ב-2021 עמד על 3.1 טריליון דולר. גם רצפת ההערכה של GenAI מתקרבת לסכום הזה - ובכל שנה, לא חד-פעמית. ההשוואה חשובה לדיון ניהולי: מדובר במשאב בסדר גודל של כלכלה גדולה שמתחלק מחדש בין ארגונים, והשאלה אינה אם הערך ייווצר אלא מי ילכוד אותו.
הריכוז הוא הסיפור הניהולי האמיתי: כ-75% מהערך שנמדד נופל על ארבע פונקציות בלבד - תפעול לקוחות, שיווק ומכירות, הנדסת תוכנה ומחקר ופיתוח. כלומר, ארגון שמחפש את ההחזר המהיר ביותר על GenAI לא צריך לסרוק את כל מפת התהליכים שלו; הוא צריך לשאול קודם כיצד הכלי משנה את ארבעת התחומים האלה אצלו.
הדוח מעדכן גם את הערכות האוטומציה הקודמות של המכון: GenAI, יחד עם טכנולוגיות נוספות, יכול לאוטמט פעילויות עבודה שבולעות כיום 60-70% מזמן העובדים - לעומת כמחצית מהזמן בהערכות הקודמות. אפילו נקודת הזמן שבה מחצית מפעילויות העבודה של היום יכולות להיות מאוטומטות קוצרה בכעשור: מ-2055 ואילך אל 2030-2060, כשהאמצע נע ל-2045.
קיצור נקודת האמצע בכעשור - מ-2055 לכ-2045 - אינו פרט טכני אלא שינוי תדירות התכנון: אופק של עשרים שנה מאפשר לדחות, אופק של עשור-שניים מחייב תוכנית הכשרה כבר השנה. ארגונים שמתכננים מסלולי קריירה, מבני שכר ותוכניות הסבה צריכים להניח שהדור הנוכחי של העובדים יחווה את השינוי במלואו, ולא דור העוקב.
איפה מתרכז הערך - ולמה דווקא שם
ארבע הפונקציות שבהן מרוכז הערך חולקות מכנה משותף: עבודתן מבוססת שפה, טקסט, קוד וידע מצטבר - בדיוק מה שמודלים גנרטיביים עושים היטב. בתפעול לקוחות מדובר במענה ותמיכה; בשיווק ומכירות - ביצירת תוכן ותקשורת מותאמת; בהנדסת תוכנה - בכתיבת קוד; ובמחקר ופיתוח - בתסקירי ידע ותכנון ניסויים. הפונקציות האלה גם מתועדות היטב, ולכן קל למדוד בהן שיפור.
ההיפוך ההיסטורי בולט: דורות קודמים של אוטומציה פגעו בעיקר בעבודה פיזית ותפעולית, ואילו GenAI נוגע קודם בעבודת ידע משכילה ובעלת שכר גבוה. הדוח מעריך שהשפעת הטכנולוגיה על תפקידי הידע תהיה משמעותית יותר מעל כל קבוצה תעסוקתית אחרת - מה שמסביר למה מועצות מנהלים, ולא רק מנהלי תפעול, הם קהל היעד של השיחה הזו.
ברמת הענפים, הבנקאות, ביטוח, טכנולוגיה, מדעי החיים וקמעונאות מובילים בפוטנציאל היחסי. המכון מדגיש שהערך אינו אחיד: הוא תלוי בשילוב של היקף עבודת הידע בענף, רמת הדיגיטציה הקיימת והמוכנות לשנות תהליכים - לא רק לרכוש רישיונות.
פרודוקטיביות, תעסוקה ומה שביניהן
בתרחיש המלא של הדוח, GenAI יכול לאפשר צמיחת פרודוקטיביות עבודה של 0.1-0.6 נקודות אחוז בשנה עד 2040, ובשילוב עם שאר הטכנולוגיות - 0.5-3.4 נקודות אחוז. הפיזור הרחב נובע ממשתנים שהארגון והמדיניות שולטים בהם: קצב אימוץ, היקף השקעה בהסבה מקצועית, והאם זמן העבודה שנחסך מופנה לפעילויות חדשות או נמחק.
המכון מדגיש את תנאי ההצלחה ההומני: מימוש הפוטנציאל דורש ליווי עובדים שעוברים בין פעילויות או תפקידים, והשקעה ניכרת בהכשרה ובפיתוח מיומנויות. ללא ההשקעה הזו, הערך הטכנולוגי נשאר עיוני - וכאן נמצאת הזדמנות הפעולה של פונקציות ההדרכה ומשאבי האנוש, שהופכות בדוח מפונקציית תמיכה לחלק מתשתית הערך.
יש בנתון הזה מסר ישיר למנהלי הדרכה: ככל שהפוטנציאל הטכנולוגי גדל, משקל הגורם האנושי במימושו עולה ולא יורד. ארגון שיקצה את מרבית תקציב ה-GenAI לרישיונות וישאיר את ההכשרה כשורה שולית יממש את התרחיש הנמוך של הדוח. הפוך: תקצוב הכשרה כחלק אינטגרלי מכל פיילוט הוא הדרך לנוע לקראת התרחיש הגבוה.
מה זה אומר לארגונים בישראל
כלכלת ישראל מרוכזת בשירותי ידע - הייטק, שירותים פיננסיים, שירותים מקצועיים - ובדיוק בארבע הפונקציות שבהן מרוכז ערך ה-GenAI. לכן הפוטנציאל היחסי של הארגון הישראלי הממוצע גבוה, אבל גם החשיפה לשינוי: אם המתחרה הגלובלי מממש את הפוטנציאל והארגון המקומי לא, הפער מצטבר מהר.
המסקנה המעשית למנהלים ישראליים היא להפסיק לשאול 'האם GenAI רלוונטי אלינו' ולהתחיל לשאול 'כמה מזמן העבודה שלנו מושקע בארבע הפונקציות, ומה כבר נבנה שם'. מיפוי פשוט של שעות העבודה מול ארבעת התחומים נותן תמונת פוטנציאל מקומית תוך שבוע, בלי יועץ אסטרטגיה.
מעבר למיפוי, כדאי לבנות רישום פשוט: לכל מקרה שימוש שמטופל - בעלים, מדד בסיס, תוצאה אחרי תשעים יום. ארגונים שמנהלים רישום כזה מגלים שהם מצטברים לידע אימוץ מוסדי שאין לאף דוח גלובלי. הדוח של מקינזי נותן את מפת הכיוון; הרישום המקומי נותן את ההיגוי.
מבט ביקורתי על המספרים הגדולים
הערכות של טריליונים הן תרחישי תקרה, לא תחזית: הן מניחות אימוץ, שינוי תהליכים והשקעה משלימה. ההיסטוריה של גלי טכנולוגיה קודמים מלמדת שהפער בין פוטנציאל טכני למימוש ארגוני נמדד בעשורים ולא בשנים. גם המכון עצמו מסמן את קצב האימוץ וההכשרה כמשתני ההכרעה, ולא את בשלות הטכנולוגיה.
ראוי גם לזכור מי כותב: מקינזי היא יצרנית ייעוץ, והערכות גדולות משרתות את הביקוש לשירותיה. זה לא מפסול את המתודולוגיה - 63 מקרי השימוש מתועדים וניתנים לביקורת - אבל מחייב את הקורא להפריד בין המודל לבין המסגור השיווקי. המבחן שלנו אינו אמינות המספר הגלובלי אלא התשובה המקומית: כמה שעות עבודה מבוססות-טקסט יש אצלנו, ומה כבר נמדד.
נוסף על כך, הדוח פורסם ביוני 2023 - לפני גל הכלים האג'נטיים ולפני שנצברו מדידות שטח רבות. מאז פורסמו מחקרים שהרגיעו את הציפיות (כמו ממצאי MIT על פיילוטים שלא החזירו את עצמם) וכאלה שחידדו אותן. הקריאה הנכונה: להתייחס ל-2.6-4.4 טריליון כגודל ההזדמנות הגלובלית, ולבנות את התכנית הארגונית על מדידה מקומית של מקרי שימוש ספציפיים.
מה מנהלים עושים עם זה בפועל
ראשית, מפו את שעות העבודה של הארגון מול ארבע הפונקציות: תפעול לקוחות, שיווק ומכירות, פיתוח ומחקר. שנית, בחרו מקרה שימוש אחד בכל פונקציה רלוונטית והגדירו לו מדד בסיס לפני הטמעה. שלישית, תקצבו את ההכשרה כחלק מהפרויקט ולא כשורה נפרדת - הדוח ממסגר את ההכשרה כתנאי למימוש הערך.
רביעית, נהלו ציפיות כלפי מעלה: הציגו את הערך כפוטנציאל מותנה בשינוי תהליך, לא כחסכון אוטומטי בכוח אדם. ארגונים שהבטיחו קיצוצים מיידיים על בסיס הדוחות הגדולים נאלצו מאז לתקן. הבטחה זהירה ומדידה חודשית משאירה אמינות גם כשהקצב איטי מהמצגות.
מיפוי ערך GenAI בארבע פונקציות - בשבוע אחד
תרגיל מיפוי קצר שממיר את הדוח הגלובלי לתמונת פוטנציאל ארגונית.
- חלקו את שעות העבודה השבועיות של הארגון לארבע הפונקציות: תפעול לקוחות, שיווק ומכירות, פיתוח, מו"פ - ושאר.
- בכל פונקציה סמנו משימה אחת מבוססת-טקסט שחוזרת על עצמה לפחות פעם בשבוע.
- העריכו את עלות השעה החודשית של המשימות האלה - זה סדר הגודל של ההזדמנות.
- בחרו משימה אחת לפיילוט עם מדד בסיס, והקצו לה שעתיים הכשרה פרונטלית.
מה חשוב לקחת
- מקינזי מעריכה ש-GenAI יכול להוסיף 2.6-4.4 טריליון דולר בשנה לכלכלה העולמית - כ-75% מהערך מרוכז בארבע פונקציות: תפעול לקוחות, שיווק ומכירות, הנדסת תוכנה ומו"פ.
- פוטנציאל האוטומציה קפץ ל-60-70% מזמן העבודה, ונקודת האמצע לאוטומציה של מחצית מפעילויות העבודה קוצרה לכ-2045 - עבודת ידע מושפעת ראשונה.
- המשתנה המכריע אינו הטכנולוגיה אלא הארגון: קצב אימוץ, שינוי תהליכים והשקעה בהכשרת עובדים קובעים כמה מהפוטנציאל ימומש.
שאלות נפוצות
- מה ההערכה המרכזית של דוח מקינזי מיוני 2023?
- ש-GenAI יכול להוסיף בין 2.6 ל-4.4 טריליון דולר בשנה לכלכלה העולמית לאורך 63 מקרי שימוש שנותחו - סכום העולה על תמ"ג של בריטניה ב-2021 (3.1 טריליון דולר).
- איפה מרוכז רוב הערך לפי הדוח?
- כ-75% מהערך נופל על ארבע פונקציות: תפעול לקוחות, שיווק ומכירות, הנדסת תוכנה ומחקר ופיתוח - כולן עבודות מבוססות שפה, טקסט, קוד וידע.
- מה הדוח אומר על אוטומציה של עבודה?
- ש-GenAI יחד עם טכנולוגיות נוספות יכול לאוטמט פעילויות הבולעות 60-70% מזמן העובדים כיום, ושמחצית מפעילויות העבודה עשויות להיות מאוטומטות בין 2030 ל-2060, עם אמצע סביב 2045.
- מהי התרומה הצפויה לפרודוקטיביות?
- 0.1-0.6 נקודות אחוז צמיחה שנתית בפרודוקטיביות העבודה עד 2040 מ-GenAI בלבד, ועד 3.4 נקודות בשילוב טכנולוגיות נוספות - תלוי בקצב האימוץ ובהשקעה בהסבה.
- מי מושפע יותר - עבודה פיזית או עבודת ידע?
- בניגוד לגלי אוטומציה קודמים, GenAI משפיע קודם על עבודת ידע משכילה ובעלת שכר גבוה, כי הוא מבוסס שפה וידע ולא מכניקה.
- מה התנאי למימוש הפוטנציאל לפי מקינזי?
- ליווי עובדים במעבר בין פעילויות ותפקידים והשקעה ניכרת בפיתוח מיומנויות. בלי ההשקעה ההומנית, הערך הטכנולוגי נשאר עיוני.
- איך ארגון ישראלי מתחיל ליישם את הדוח?
- ממפים שעות עבודה מול ארבע הפונקציות המרכזיות, בוחרים מקרה שימוש אחד עם מדד בסיס בכל פונקציה, ומתקצבים הכשרה כחלק מהפרויקט עצמו.
מקורות שנבדקו
- The economic potential of generative AI: The next productivity frontierMcKinsey & Company / McKinsey Global Institute
- The economic potential of generative AI (full report PDF)McKinsey Global Institute
- Generative AI Could Add Trillions to Global Economy, Report SaysThe New York Times
רוצים למפות איפה נמצא הערך של GenAI בארגון שלכם?
נבנה יחד מיפוי של שעות העבודה מול ארבע הפונקציות המרכזיות, נבחר מקרי שימוש עם מדד בסיס ונלווה את ההכשרה מהיום הראשון.
לתיאום שיחת אפיון