April 2016 issue

היום, מי שהרוויח ממנה יותר מכל היו צרכנים שיכולים להרשות לעצמם גישה לעולם הדיגיטלי. בעתיד, חידושים טכנולוגיים יובילו גם לרווחים ארוכי טווח במונחי יעילות ופריון. עלויות התחבורה והתקשורת יירדו, הלוגיסטיקה ושרשראות האספקה הגלובליות יתייעלו ועלות המסחר תלך ותפחת. כל אלה יפתחו שווקים חדשים ויניעו צמיחה כלכלית. עם זאת, כפי שאומרים הכלכלנים אריק בריניולפסון ואנדרו מקאפי, המהפכה עלולה להחריף את אי השוויון, בפרט בשל יכולתה להפוך את שוקי העבודה על פיהם. ככל שאוטומציה מחליפה את הידיים העובדות בכל רחבי הכלכלה, ההחלפה נטו של עובדים על ידי מכונות עלולה להחריף את הפער בין החזרים על הון והחזרים על עבודה. מצד שני, ייתכן גם שהחלפת עובדים בטכנולוגיה תוביל לגידול במשרות בטוחות ומכניסות. לדברי שוואב, מהפורום הכלכלי העולמי בדאבוס, בשלב זה אי אפשר לנבא איזה מהתרחישים יתממש, וההיסטוריה מצביעה על כך שהתוצאה תהיה ככל הנראה שילוב בין השניים. ״אני משוכנע בדבר אחד״ הוא אומר. ״בעתיד, הכישרון יהפוך לגורם הקריטי בייצור והמרוויחים הגדולים ביותר מהחדשנות יהיו ספקים של הון אינטלקטואלי ופיזי. בענפים רבים ניתן לזהות טכנולוגיות חדשות היוצרות דרכים חדשות לחלוטין לתת מענה לצרכים קיימים וגורמות למהפיכה של ממש בשרשראות ערך של תעשיות קיימות״. המעבר הבלתי נמנע מדיגיטציה פשוטה (המהפכההתעשייתיתהשלישית) לחדשנות המבוססת על שילוב של טכנולוגיות (המהפכה התעשייתית הרביעית) מאלצת חברות לבחון מחדש את הדרך שבה הן עושות עסקים, אומר שוואב. והמסקנה הבלתי נמנעת: השורה התחתונה נותרת ללא שינוי: מנהיגים עסקיים ומנהלים בכירים מוכרחים להבין את סביבתם המשתנה, לקרוא תיגר על ההנחות של צוותי ההנהלה שלהם ולחדש באופן קבוע, ללא הרף.

האפשריים ומעלה כאלו שהמוח האנושי לא יכול היה להגיע אליהם בעצמו. מחשב רב עוצמה עם גישה למאגר בלתי נדלה של עיצובים, שרטוטים ופתרונות יוכל בסיטואציות מסויימות לתת מענה טוב יותר לשלל אתגרים תכנוניים, במסגרתם, אלגוריתמים בעלי יכולת למידה יזהו דפוסי התנהגות של דגמים, ימיינו וילמדו אותם ללא כל צורך בהתערבות אנושית״. המחשב, אומר צרפתי, יכול כיום ללמוד את כל האלמנטים והמרכיבים הקיימים, לקטלג אותם ולזהות כיצד הם מגיבים ומשפיעים זה על זה. תהליך זה יכול להוביל לעשרות אפשרויות עיצוב שונות, ולספק אותם כאלמנטים בעיצוב הבא. לדבריו, כאשר טכנולוגיית הענן נותנת גישה לכל הידע הנדרש, כבר ישנה יכולת לפתח מיליוני אופציות אינדיבידואליות במקביל. בזיהוי פרמטר ספציפי אשר אותו אנו נדרשים לשפר - כמו משקל, שטח פנים או קשיחות, המחשב יחזיר את המידות האופטימליות. המעצב יכול לבחור מבין האפשרויות השונות את זו האסתטית ביותר ולעיתים אף להוסיף מגבלות לצורה הסופית. לבסוף, האופציה שתיבחר היא האופטימלית, שאינה רק היפה ביותר אלא גם אפקטיבית יותר מקודמותיה. צרפתי מביא כדוגמה את פרוייקט , פרויקט Autodesk ״ של Dreamcatcher ״ מחקרי שמאפשר למעצבים לתאר את הכוחות שמופעלים על האובייקט תוך כדי תהליך העיצוב ואז לתת למחשבים ׳לחשוב׳ לבד ולהוציא את התכנון לפועל. המעצב מתחיל Dreamcatcher ״עם ב׳שיתוף׳ המשימה עם המחשב, בהגדרת מגבלות מסויימות, העומסים והכוחות הפועלים, כמו כן את קו מתאר המגדיר את גבולות האובייקט התלת ממדי ואז המחשב Generative Design באמצעות יוצר מגוון פתרונות פוטנציאליים, ומבצע את החישוביות המורכבת ליייצור תוך שימוש בכוח המחשוב בענן. הפתרונות מוצגים למתכנן שיכול בשלב הזה להוסיף מגבלות, לשנות את האסטתיקה ולבחור את הצורה הסופית״ פוטנציאל של מהפיכה כמו המהפכה שקדמה לה, למהפכה התעשייתית הרביעית יש פוטנציאל להגדיל את רמות ההכנסה בעולם ולשפר את איכות החיים של האוכלוסייה. עד

«

קלאוס שוואב, המייסד ויו"ר ההנהלה של הפורום הכלכלי העולמי בדאבוס

«

מחבר הספר "פוסט־קפיטליזם" פול מייסון

«

כריס אנדרסון, העורך לשעבר " ומאנשי Wired" של מגזין הטכנולוגיה המשפיעים בעולם

נחום דוניצה, מנכ"ל "דוניצה תקשורת", המתמחה בייעוץ ויחסי ציבור תקשורתי לחברות במגזרי הכלכלה והטכנולוגיה

New-Tech Magazine l 54