מנכ”ל JPMorgan Chase, ג’יימי דיימון, הודה כי בינה מלאכותית כבר מחליפה תפקידים בתוך הבנק — אף שמספר העובדים הכולל נותר כמעט ללא שינוי ועומד על 318,512 בשנה האחרונה. מתחת לפני השטח, עם זאת, האוטומציה משנה את הרכב כוח האדם, מדדי הפרודוקטיביות ומבני העלויות. בזמן שהבנק מטמיע מודלי AI של OpenAI ו-Anthropic בפעילותו, הוא מקדם מה שדיימון כינה “תוכניות הקצאה מחדש עצומות” להעברת עובדים לתפקידים מניבי הכנסות. המהלך מספק הצצה מוקדמת לאופן שבו מוסדות פיננסיים גדולים מסתגלים לעידן ה-AI — ומעלה שאלות כלכליות רחבות יותר.

שיפור פרודוקטיביות ללא קיצוץ נטו במשרות

תקציב הטכנולוגיה השנתי של JPMorgan, העומד על כ־20 מיליארד דולר — הגבוה בענף הבנקאות הגלובלי — מדגיש את מחויבותו ל”התארגנות מחדש יסודית” לעידן הבינה המלאכותית. לפי ההנהלה, מספר עובדי התפעול ירד ב־4% בשנה האחרונה, ותפקידי התמיכה הצטמצמו ב־2%, בעוד שתפקידים מול לקוחות ותפקידי הכנסה גדלו ב־4%.

הישגי היעילות ברורים: כל עובד תפעול מטפל כעת ב־6% יותר חשבונות, עלות טיפול בהונאה ליחידה ירדה ב־11%, ופרודוקטיביות מהנדסי תוכנה עלתה ב־10%. הנתונים מצביעים על כך שה-AI הגנרטיבי אינו רק תומך בתהליכים — אלא מייצר מינוף תפעולי משמעותי.

עבור בעלי המניות, המשמעות ברורה: אימוץ AI מתחיל להתבטא בשיפור מרווחים. עבור עובדים וקובעי מדיניות, המסר מורכב יותר — בשלב זה, האסטרטגיה היא הקצאה מחדש ולא פיטורים גורפים.

הקצאה מחדש כניהול סיכונים

דבריו של דיימון משקפים מאמץ אסטרטגי לנהל את השיבוש הטכנולוגי מבפנים. במקום לאפשר לאוטומציה להוביל ישירות לצמצום משרות, JPMorgan מעביר עובדים מתפקידים שהתייתרו לתפקידים חדשים. סמנכ”ל הכספים, ג’רמי ברנום, ציין כי מספר יישומי ה-AI הגנרטיבי הוכפל השנה, בעיקר בתחומי שירות לקוחות וטכנולוגיה.

הגישה של הבנק מאזנת בין יעילות לאחריות חברתית. דיימון השווה בעבר את פוטנציאל ה-AI לחשמל או לדפוס — חידושים שהניעו צמיחה אך שיבשו שוקי עבודה.

המנכ”ל העלה תרחיש חד: אם משאיות אוטונומיות ייכנסו לשימוש בן לילה וידחקו מיליוני נהגים, האם החברה ערוכה לכך? ההקבלה מדגישה את החשש כי בעוד תאגידים גדולים מסוגלים להקצות עובדים מחדש, ענפים שלמים עלולים להתקשות להסתגל.

השלכות לשווקים ולמדיניות

עבור המשקיעים, אסטרטגיית ה-AI של JPMorgan מחזקת את תזת ההשקעה במוסדות גדולים ובעלי הון חזק המסוגלים לספוג עלויות מעבר ולמנף יעילות. מתחרים קטנים יותר, עם תקציבי טכנולוגיה מוגבלים, עלולים להתקשות ליישם שיפורים דומים.

לקובעי מדיניות בארה”ב ובישראל — שם מגזרי הפיננסים והטכנולוגיה משולבים עמוקות — דבריו של דיימון מהווים תמרור אזהרה. פרודוקטיביות מונעת AI עשויה שלא להשתקף מיד בנתוני אבטלה כוללים, אך שינויים תעסוקתיים עשויים להתרחש מתחת לפני השטח.

במבט קדימה, השווקים יבחנו האם חיסכון בעלויות אכן יתורגם להתרחבות מרווחים בת קיימא — מבלי לעורר תגובת רגולציה או ביקורת פוליטית. ככל שאימוץ ה-AI מתרחב, מודל ההקצאה מחדש של JPMorgan עשוי להפוך לתבנית לחיקוי — או למבחן — לאופן שבו תאגידים מאזנים בין תשואת בעלי מניות ליציבות חברתית.