top of page

מעבר לחרדה: איך בונים זהות מקצועית עמידה בעידן ה-?AI חלק 4 - מהתמודדות לפעולה/ יניב אלטרס

אחרי שכתבתי על היבטי הכלכלה, המדיניות והפסיכולוגיה של מהפכת ה-AI,  הגיע הזמן לשאלה המעשית הכי חשובה לדעתי: אוקי, הבנו את התמונה הגדולה. עכשיו מה?


איך אנחנו עוברים מהבנת הבעיה לעשייה? איך בונים עתיד מקצועי שלא רק שורד את השינוי, אלא פורח בתוכו?

התשובה הקצרה: על ידי בניית זהות מקצועית עמידה, חסונה.

חסונה לא עמידה במובן של "התבצרות" נגד השינוי, אלא עמידה במובן של גמישות ויכולת הסתגלות מתמדת. כתבתי על זה לא מעט בעבר.


מה זו זהות מקצועית עמידה?


בואו נתחיל ממה שזה לא.


זהות מקצועית עמידה זה לא להיות "מומחה לכל דבר" או לנסות להדביק את עצמכם לכל טרנד טכנולוגי חדש. זה גם לא להפוך למין "סופרמן דיגיטלי" ששולט ב-50 תוכנות שונות. זה גם לא אפשרי וגם לא רלוונטי בעידן הזה.

זהות מקצועית עמידה זה להיות אדם עם שילוב ייחודי של שלושה נכסים:


כישורי ליבה- הדברים שאתם עושים באמת טוב, שקשה להחליף. לא בהכרח מה שכתוב על כרטיס הביקור שלכם.

יכולת לעבוד עם טכנולוגיה-  לא להיות מתכנת, אלא לדעת איך לעבוד עם AI  ולא נגד ה-AI. איך להפוך את הטכנולוגיה למכפיל כוח ולא למחליף.

מיומנויות חיבור - הדברים שמחברים בין עולמות. היכולת לתרגם בין שפות שונות: בין טכנולוגי ללא-טכנולוגי, בין נתונים לסיפור, בין אלגוריתם לאדם.


הכישורים החדשים שכדאי לפתח


אני רואה הרבה אנשים שמתבלבלים ממה שהם קוראים על "מיומנויות העתיד".

אז בואו נעשה סדר:


הטכנולוגיים (שלא דורשים תואר במדעי המחשב):


כתיבת פרומפטים- היכולת לדבר עם מערכות AI באופן יעיל. זה לא קסם, זו מיומנות שאפשר ללמוד. כמו ללמוד לכתוב מייל טוב, רק עכשיו לבוטים. ופה ישנה בשורה של ממש לאנשי המלל לעומת אנשי המספרים...

אוריינות דאטה-  לא להיות סטטיסטיקאי, אלא להבין איך לקרוא נתונים, לזהות הטיות, ולהפיק תובנות בסיסיות. בעולם שמוצף בנתונים, זה כמו יכולת קריאה בסיסית.

חשיבה אלגוריתמית- להבין איך מערכות חושבות, איך לפרק בעיות למרכיבים, איך לזהות דפוסים. לא כדי לתכנת, אלא כדי לעבוד טוב יותר עם מערכות.


האנושיים (שנהיים יקרים יותר):


אמפתיה מתקדמת -  לא רק "להבין רגשות" אלא היכולת לזהות צרכים לא מובעים, להבין הקשרים תרבותיים מורכבים, לנהל קונפליקטים רגשיים. זה מה שאף AI לא יעשה טוב בעתיד הנראה לעין.

חשיבה מערכתית -  היכולת לראות קשרים בין דברים שנראים לא קשורים, להבין השפעות מדרגה שנייה ושלישית, לחשוב על הקשרים ולא רק על פרטים.

חשיבה ביקורתית - לא להיות ציני, אלא לשאול שאלות טובות, לערער על הנחות יסוד, לזהות הטיות (שלכם ושל אחרים). בעולם של fake news ו AI שיכול לייצר תוכן משכנע, זה חיוני.


אוקיי, אז איך בונים תכנית למידה אישית?


רוב האנשים ניגשים ללמידה כמו לתפריט במסעדה - "אאמ, אולי קורס בפייתון? אולי משהו על צ'אט-ג'יפיטי?"

זה לא עובד. צריכה להיות כאן מתודולוגיה:


שלב 1: מיפוי נכסי הליבה שלכם


התחילו משאלה לא נעימה: מה אתם באמת עושים טוב? לא מה הטייטל שלכם, לא מה שאתם חושבים שצריך לעשות טוב, אלא מה אנשים באמת מגיעים אליכם בשביל?

אני למשל גיליתי שאנשים לא מגיעים אליי בגלל שאני "יועץ ארגוני", אלא בגלל שאני טוב לקחת דברים מסובכים ולעזור להם לראות אותם בצורה פשוטה יותר. זה הכישור המרכזי שלי - תרגום מורכבות לפשטות.

מה שלכם?


שלב 2: זיהוי נקודות החיבור עם טכנולוגיה


איך הכישור המרכזי שלכם יכול להיות משודרג על ידי ? AI לא מוחלף - משודרג.

אם אתם טובים בכתיבה, איך AI יכול לעזור לכם לכתוב יותר, טוב יותר, מהר יותר?  אם אתם טובים בניתוח, איך AI יכול לעזור לכם להגיע לתובנות עמוקות יותר?  אם אתם טובים בעבודה עם אנשים, איך AI יכול לתת לכם יותר זמן לפתח קשרים ופחות זמן על משימות אדמיניסטרטיביות?


שלב 3: בניית "מעבדה אישית"


אל תצאו ללמוד AI "בכלל". זה כמו לצאת ללמוד "מחשבים בכלל" בשנות ה-90.


במקום זה, בנו לעצמכם מעבדה אישית קטנה. בחרו כלי אחד (ChatGPT, Claude, Midjourney - לא משנה מה) ותתחילו להתנסות איתו בהקשר הספציפי שלכם.


המטרה היא לא להפוך למומחי AI אלא ללמוד איך הכלי הזה יכול לשדרג את מה שאתם כבר עושים טוב.

אני למשל התחלתי להשתמש ב-AI כדי לעזור לי להכין חומרי הדרכה. לא שהוא כותב בשבילי, אלא שהוא עוזר לי לארגן רעיונות, למצוא דוגמאות, לבדוק האם ההסברים שלי ברורים.

זה שיחרר לי זמן להתמקד במה שאני באמת טוב בו - החלק האנושי של ההדרכה.


רשת מקצועית "עתידית"


הרשת המקצועית של כולנו צריכה שדרוג דחוף.


אם רוב הקשרים המקצועיים שלכם הם אנשים באותו תחום, באותו גיל, עם אותה השקפה על טכנולוגיה - יש לכם בעיה.

צריכים להיות לכם קשרים עם:

  • אנשים שכבר עובדים עם AI ביום-יום (גם אם הם צעירים מכם ב-20 שנה)

  • אנשים מתחומים אחרים שמתמודדים עם אתגרים דומים

  • מישהו שיכול להיות המנטור הטכנולוגי שלכם - לא בהכרח מומחה, אלא מישהו שלמד להתמודד עם השינוי

הצטרפו לקהילות למידה. לא לקורסים - לקהילות. אנשים שמתנסים יחד, חולקים כישלונות, חוגגים הצלחות קטנות.


מדדי הצלחה חדשים


תשכחו מ"ביטחון תעסוקתי" במובן הישן. במקום זה, מדדו את עצמכם במדדים חדשים:


מדד הגמישות : כמה מהר אתם מצליחים ללמוד משהו חדש? לא כמה אתם יודעים, אלא כמה מהר אתם יכולים לרכוש ידע חדש כשצריך.

מדד הרלוונטיות: אנשים מגיעים אליכם עם בעיות חדשות? או רק עם הבעיות המוכרות מהעבר?

מדד השילוב: אתם משתמשים בטכנולוגיה חדשה כדי להיות טובים יותר במה שאתם עושים? או שאתם עדיין עובדים באותן השיטות מלפני 5 שנים?

מדד הסקרנות: מה שמחייב כבר, אתם מתרגשים ללמוד דברים חדשים? או שזה מרגיש לכם כמו עוד עול?

 

הפער בין "יודע" ל"עושה"


הנה האמת הלא נוחה: רוב האנשים שיקראו את הפוסט הזה יסכימו עם כל מה שכתבתי, יחשבו "נכון מאוד"!, וימשיכו בדיוק באותו אופן שעבדו לפני שקראו אותי.

למה? כי יש פער עצום בין לדעת מה צריך לעשות לבין לעשות את זה באמת.


השינוי המקצועי האמיתי הוא לא אירוע - זה תהליך. וכמו כל תהליך, הוא דורש:


התחלה קטנה: בחרו דבר אחד. כלי אחד. מיומנות אחת. תתחילו.

עקביות: עדיף 15 דקות ביום למשך חודש מ-5 שעות בפעם אחת.

מדידה: עקבו אחר ההתקדמות. מה השתנה? מה השתפר? מה עדיין לא עובד?

סבלנות: זה לא יקרה תוך שבוע. או חודש. או אפילו שלושה חודשים. אבל זה יקרה.

 

השינוי כהזדמנות


מהפכת ה-AI היא הזדמנות היסטורית לא רק להסתגל, אלא להשתדרג. להפוך לגרסה טובה יותר של מי שאנחנו כבר.

הדברים שאתם הכי טובים בהם – אצלי זה החזון, היצירתיות, היכולת לחבר בין אנשים, הניסיון, האנרגיה - אף אחד מהדברים האלה לא הולך להיעלם. הם רק יהיו יותר חשובים.


המשימה שלכם היא לא להחליף את עצמכם. היא לתת לעצמכם כלים חדשים להיות יותר אתם.

ובדרך, אולי תגלו שהשינוי הזה - המפחיד הזה, הלא ודאי הזה - הוא בעצם ההזדמנות שחיכיתם לה בלי לדעת.

ההזדמנות להפסיק להיות מי שאחרים רוצים שתהיו ולהתחיל להיות מי שאתם יכולים להיות.


זה לא יקרה מאליו. וזה לא יקרה מבלי שתעשו את הצעד הראשון.


אז מה זה יהיה?


#AI #ניהול _שינוי

בתמונה- גרסה משודרגת של עצמי, או סתם תמונה מפדחת...


יניב אלטרס- יועץ ארגוני
יניב אלטרס- יועץ ארגוני

 
 
 

תגובות

דירוג של 0 מתוך 5 כוכבים
אין עדיין דירוגים

הוספת דירוג
bottom of page