מדויקות ובכמות הנכונה: כיצד ישפיע ה-AI על האופציות בהייטק?

כלי הבינה המלאכותית הפכו בשנה האחרונה לנפוצים יותר ויותר בתחומי ההשקעות והפיננסיים. כבר היום פיצ'רים מבוססי AI מנתחים דו"חות כספיים ומספקים המלצות השקעה, בונים תיקים בהתאם לרמת סיכון מבוקשות ואפילו יכולים לזהות תנודות או מגמות חריגות בשווקים או בסקטורים ספציפיים. לאור זאת, נראה שזה רק עניין של זמן עד שהבינה המלאכותית תפגוש את האופציות של עובדי ההייטק ותחולל גם שם מהפכה, או עדכון גרסה משמעותי לכל הפחות. אלו השינויים המרכזיים שעשויים להיות:

הבינה המלאכותית תוכל לנתח את מצבה הנוכחי של החברה, רמת הצמיחה שלה, התפלגות הרווחים וכן את התנהגות המניה לאורך זמן. תהליך זה צפוי להקל מאוד על ניהול תוכניות האופציות של העובדים (ESOP): החל מהגדרת היקף המניות שיוקצו לעובדים מתוך כל מניות החברה דרך יצירת בנצ'מרק או אמת מידה לכמות האופציות הרלוונטית ביחס לפרמטרים שונים (תפקיד, ותק, חברה, סקטור, רמת בכירות ועוד) ועד מעקב שוטף.

במקביל, יכולות אלו עשויות להקל גם על העובדים בהבנת מצב החברה לקראת כניסה לתפקיד או במהלך תקופת העבודה, בחירה של חבילת אופציות כחלק מתנאי ההעסקה וכן קבלת החלטות מושכלת יותר לאורך שלבי התוכנית.

תוכנית אופציות היא אחד הכלים המרכזיים של חברות בשימור עובדים, ומסיבה זו, בין היתר, מופעלים מנגנוני הבשלה הדרגתיים במהלכה. כלי בינה מלאכותית יוכלו לסייע לדייק את מכסת האופציות המוענקת לכל עובדת ועובד, לאזן מקרים של הקצאות יתר או חסר, ואף לתגמל עובדים ספציפיים בהתאם לביצועים שלהם. מעבר לכך, הטמעת כלי AI יוכלו לסייע לצוותי משאבי האנוש לזהות מבעוד מועד עובדים שעשויים לעזוב, ובהתאם ליכולת ולצורך לעדכן את חבילת האופציות שלהם. מנגנון נוסף שעשוי להתווסף הוא זיהוי צרכים ורצונות אישיים של כל עובדת ועובד ובניית תוכנית אופציות ותגמול הוני אישית, או הכנסת התאמות כאלו ואחרות לפיהם.

כלי בינה מלאכותית מקנים כיום יכולות חיזוי מתקדמות יותר, מה שיוכל לסייע לחברות להעריך את היכולות הכלכליות שלהן, לדייק את התחזיות הכספיות שלהן (או להערך מבעוד מועד לתרחישים מסוימים). מצב זה עשוי להשפיע על מספר המניות בתוכניות האופציות השונות ועל הדיוק שלהן.

מעבר לתוכניות הבסיסיות לניהול אופציות (ESOP), קיים סוג נוסף של מנגנון תגמול הוני והוא ה-PSU (מניות מבוססות ביצועים). מנגנון זה מגדיר מכסה מסוימת של מניות המתקבלות כתנאי בעמידה ביעדים מסוימים.

כך לדוגמה, עמידה מלאה ביעד תניב הטבה של 100 אופציות או מניות, ואם הייתה עמידה חלקית בלבד יתקבל תגמול נמוך יותר. מנגנון זה נפוץ בקרב אנשי מכירות שנדרשים לעמידה ביעדים ומנהלים בכירים אך לא רק. שילוב של בינה מלאכותית בתהליכים יאפשר לחברות להגדיר ביתר קלות יעדים המזכים בתגמול הוני, לסנכרן ביניהם לבין מצב החברה והשוק שבו היא פועלת וכן לבנות תוכניות PSU יעילות ומדויקות יותר.

אין ספק שה-AI יכולה להקנות יכולות פורצות דרך, וסביר להניח שגם הן ישתכללו ויפתיעו תוך זמן קצר עם שדרוגים משמעותיים עוד יותר. כבודן של יכולות עתידיות אלו מונח כבר עכשיו במקומן, אך לצידן תפקידו של הגורם האנושי רלוונטי אפילו יותר מתמיד. בינה מלאכותית לא בהכרח תוכל לזהות כל משבר או תרחיש שיטלטל את השווקים. ייתכן שדווקא בסיטואציה כזו, נקיטת פעולה או ניסיון של אנליסטים העוסקים בתחום יוכל להיות מכריע. במקביל, גם עבור העובדים לא תמיד כל המלצה שתתקבל תהיה מדויקת שכן לתמונה יכנסו עוד מגוון שיקולים מקצועיים ואישיים, שהבינה המלאכותית כנראה לא חשופה אליהם. מסיבה זו, אפשר ואפילו מומלץ ליהנות מיכולות ה-AI, אך לא לשכוח להפעיל שיקול דעת (אנושי) ואפילו להתייעץ עם אנשי מקצוע במידת הצורך.