מצגת מרשימה שלא ברור מה צריך לעשות בעקבותיה, מייל רהוט שמשאיר יותר שאלות מתשובות או מסמך שנראה מוכן להגשה, אבל דורש שעות של בדיקה ותיקונים. הבינה המלאכותית מאפשרת לעובדים לבצע משימות במהירות חסרת תקדים, אך מתברר שלחיסכון הזה יש לפעמים מחיר - ומי שמשלם אותו הוא דווקא העובד שיושב בצד השני.
לתופעה הזאת כבר יש שם: Workslop. מדובר בתוצרים שנוצרו בעזרת AI ונראים מקצועיים ומוכנים לשימוש, אך בפועל אינם מספקים את המידע או האיכות הנדרשים ומעבירים את העבודה למישהו אחר. במילים פשוטות, עובד אחד מסיים משימה בתוך דקות, אבל הקולגה שלו נאלץ להשקיע זמן בבדיקת התוצאה, בהשלמת פרטים ובתיקון טעויות.
מחקר בינלאומי חדש מצביע על היקף התופעה: 66% מהעובדים מדווחים שבדיקת תוצרי AI לקויים שנשלחו אליהם על ידי עמיתים יצרה להם עבודה נוספת. הנתון עולה מדוח The Pulse of Work in 2026 של חברת GoTo, שנערך בשיתוף חברת המחקר Workplace Intelligence, והתבסס על סקר בקרב 2,500 משתתפים מעשר מדינות, בהם 1,250 עובדי ידע ו-1,250 מקבלי החלטות בתחום ה-IT.
מחפשים עבודה? אלפי משרות פתוחות במגוון רחב של תחומים מחכות לכם באתר Jobnet
העובדים יודעים שהתוצר לא טוב, ובכל זאת משתמשים בו
אחד הממצאים המעניינים במחקר הוא שלעיתים העובדים מודעים לבעיה עוד לפני שהתוכן מועבר הלאה. לא פחות מ-43% מהעובדים הודו שהשתמשו בתוצרי AI גם כשחשדו שהם באיכות ירודה, שגויים או אפילו מומצאים.
במקביל, מחצית מהעובדים (50%) סבורים שהם מסתמכים על הבינה המלאכותית יותר מדי. כ-39% מרגישים שהתלות בטכנולוגיה שוחקת את כישוריהם ואת יכולות החשיבה שלהם, שיעור שעולה ל-46% בקרב עובדי דור ה-Z. בנוסף, 28% מהנשאלים מעידים שהחלו לסמוך על ה-AI יותר מאשר על שיקול דעתם האישי. חשוב להדגיש כי מדובר בתחושות ובהערכות של העובדים, ולא בהוכחה לכך שהשימוש בטכנולוגיה אכן פוגע בכישוריהם.
לצד הממצאים המדאיגים, היתרונות של הבינה המלאכותית עדיין משמעותיים. העובדים המשתמשים בכלים אלה מעריכים שהם חוסכים באמצעותם בממוצע יותר משעתיים ביום. השאלה היא כמה מהזמן הזה נחסך באמת ברמת הארגון, וכמה ממנו מתגלגל לעובדים אחרים שצריכים לבדוק, לתקן ולהשלים את העבודה. המחקר עצמו אינו מספק תשובה כמותית לשאלה הזאת.
כשהתוכן נוצר בשניות, שיקול הדעת הופך לחשוב יותר
לדברי עומר חן, מומחה ומרצה לתקשורת ולסטוריטלינג בעידן ה-AI, הבעיה אינה נעוצה בטכנולוגיה עצמה, אלא באופן שבו עובדים משתמשים בה ובאחריות שהם לוקחים על התוצרים.
"ה-AI מאפשר לנו לייצר ולשתף מידע בהיקפים ובמהירות שלא הכרנו בעבר. מיילים, הודעות צ'אט, מצגות, מסמכים, סרטונים וגרפיקות נוצרים מהר ונראים מקצועיים מתמיד. אלה יכולות אדירות, אבל כשכל כך קל לייצר תוכן, אנחנו עלולים לאבד שני דברים חשובים בדרך: את האדם שנמצא בצד השני, ואת שיקול הדעת שלנו".
לדברי חן, עצם העובדה שתוצר נראה מרשים אינה מעידה בהכרח שהוא ממלא את מטרתו. מסמך יכול להיות כתוב היטב ועדיין להחמיץ מידע חשוב, ומצגת יכולה להיראות מקצועית מבלי לסייע למנהלים לקבל החלטה. "לא מספיק שהמצגת תהיה מרשימה או שהמייל יהיה מנוסח היטב", הוא מסביר. "צריך להבין עבור מי המידע מיועד, איזה מידע באמת נחוץ לו ומה נרצה שיקרה בעקבותיו".
חן מדגיש כי לא כל משימה שניתן להעביר לבינה המלאכותית נכון בהכרח להעביר אליה. למשל, כלי AI מסוגל לנסח בתוך שניות הודעה לעובדים על שינוי ארגוני, אך אינו מכיר בהכרח את הרגישויות בתוך הארגון, את מערכת היחסים בין העובדים להנהלה או את ההשלכות האפשריות של המסר.
מבחינתו, השינוי מחייב גם מנהלים לבחון מחדש כיצד הם מודדים את איכות העבודה. במקום להסתפק במספר המשימות שהושלמו או במהירות הביצוע, יש לבחון אם התוצרים אכן השיגו את מטרתם, אם העובדים מבינים את המידע שהם מציגים ואם שיקול הדעת שלהם מנע טעויות.
"המטרה אינה להאט את השימוש ב-AI, אלא לוודא שאנחנו מנצלים את היכולות שלו בלי להיכנס לטייס אוטומטי", מסכם חן. "בסופו של דבר, כשכמות ומהירות מפסיקות להיות מדד מבדל, האימפקט, האמון והאחריות הם אלו שיבדילו בין מי שמייצר הרבה לבין מי שבאמת משנה משהו".
הממצאים מציבים בפני עובדים ומעסיקים שאלה חדשה: לא רק כמה זמן הבינה המלאכותית חוסכת למי שמשתמש בה, אלא גם כמה עבודה היא משאירה לאחרים. ככל שהכלים נעשים מהירים ונגישים יותר, היכולת לבדוק את התוצאה, להבין את משמעותה ולקחת עליה אחריות עשויה להפוך לאחד הכישורים החשובים ביותר במקום העבודה.