ה-AI חתך 40% מהמשרות ב-JPMorgan, אבל העלויות לא ירדו
מנכ"ל JPMorgan ג'יימי דימון חושף שבמחלקות מסוימות הצליחו לצמצם 40% מהמשרות באמצעות AI, אך מבהיר שהחיסכון לא מורגש בעלויות. במקביל, הוא מעריך שההוצאה העולמית על AI תגיע לטריליון דולר כבר ב-2027, וקורא לחברות להשתמש ב-AI בצורה מושכלת וחסכונית.
ה-AI כבר מוכיח את עצמו כמשנה משחק אמיתי ב-JPMorgan, אבל לא בכיוון שכולם חשבו. ג'יימי דימון, מנכ"ל הבנק, חשף בתחילת השבוע שבמחלקות מסוימות הצליחו לצמצם את מצבת העובדים ב-30% עד 40% הודות לשימוש בבינה מלאכותית.
נתון כזה, בפני עצמו, מטורף. אבל ההקשר המלא שלו חשוב עוד יותר. דימון ציין שרוב העובדים הללו הוצעו להם תפקידים אחרים בתוך הבנק. אז מה בעצם קרה כאן? לא מדובר בגל פיטורים המוני, אלא בהיערכות מחדש – AI נכנס, יעילות עולה, וכוח האדם מוסט למקומות אחרים.
אבל איפה הכסף?
ההפתעה הגדולה, בעיקר למשקיעים, היא שצמצום המשרות לא מתורגם בינתיים לחיסכון דרמטי בעלויות התפעול. "אתם לא מרוויחים באופן ייחודי מ-AI", אמר דימון בתשובה לניתוח שהרגיש שההוצאות ייעצרו. "בעולם תחרותי וקפיטליסטי, כולנו נשתמש ב-AI כדי לעשות עבודה טובה יותר עבור הלקוחות". הוא הזכיר שאם טכנולוגיה הייתה מפחיתה שולי רווח, הם היו צריכים להיות על 80% כבר מזמן בגלל המחשוב ב-20 השנים האחרונות.
התשובה של דימון מדגישה נקודה קריטית לעוסקים בתחום: ההתייחסות ל-AI כאל השקעה שמחזירה את עצמה בחיסכון ישיר במשכורות היא לעיתים קרובות מוטעית. הערך האמיתי, לפי דבריו, יזרום ללקוחות – מהירות, שירות, מניעת הונאות – ולא ישירות לקו התחתון של הרווח, כי המתחרים עושים את אותו הדבר.
כמה כסף באמת זורם ל-AI?
ההיקפים מטורפים. ג'רמי ברנום, ה-CFO, ציין שעלות ה-"טוקנים" (יחידות השימוש במודלי AI) עדיין שולית, אבל הם צופים "האצה משמעותית" במחצית השנייה של 2026. לדברי דימון, ההוצאה העולמית על AI קפצה מ-400 מיליארד דולר אשתקד ל-700 מיליארד השנה, ועשויה לעבור את הטריליון דולר כבר בשנה הבאה.
בנק עם תקציב טכנולוגיה של כמעט 20 מיליארד דולר, שכבר מפעיל קרוב ל-1,000 מקרי שימוש ב-AI – מזיהוי הונאות ועד הערות שיווקיות – הוא בעצם מעבדת ענק לטרנד הזה.
לעשות שימוש חכם, לא שימוש-יתר
דימון לא לבד בקריאה לשימוש רציונלי. הוא מצטרף למנכ"לים אחרים שמזהירים מתופעת ה-"tokenmaxxing" – שימוש בזבזני בכלי AI יקרים לכל משימה. הפתרון שמציגים בתעשייה הוא ה-"modelmaxxing": התאמה בין המודל הדרוש למשימה. "אנשים הולכים לשלוח שאילתות לטוקן הזול ביותר", ציין דימון, "זה כבר קורה".
Andrew Feldman, מנכ"ל Cerebras Systems, ניסח זאת כך: "אתם לא צריכים פרארי כדי לנסוע למכולת. השתמשו במודל קוד-פתוח זול יותר".
השורה התחתונה
JPMorgan מראה שה-AI כבר כאן, יעיל, וגורם להיערכות כוח אדם. אבל הבטחת ה-"חיסכון העצום" מתעכבת. המסר למנהלים ולמשקיעים: צפו ליתרונות תפעוליים ושירותיים, אל תבנו על קיצוץ דרמטי בעלויות, ותכננו את השימוש שלכם ב-AI כדי לפגוע במטרה, לא כדי לירות לכל הכיוונים. דימון גם ביקש להרגיע את החרדה מפיטורים המוניים: "אנשים צריכים פשוט לנשום עמוק", וציין שהבנק מתמקד בהכשרה מחדש של עובדים קיימים.