Tulevaisuuden työ: miten tekoäly ja automaatio määrittelevät uudelleen työnrooleja ja liiketoimintamalleja

Ammattimaisessa toiminnassamme olemme kohdanneet kaksi polarisoitunutta mielipidettä tekoälystä ja sen vaikutuksesta työnrooleihin ja liiketoimintamalleihin. Toisella puolella ollaan huolissaan työttömyysluvun noususta ja tekoälyn ottamisesta vallankaappauksesta, kun taas toisella puolella uskotaan, että tekoäly ei tuo minkäänlaista muutosta ja se on lopulta kupla.

Koska 64% CIO:ista panostaa tekoälyyn liiketoimintansa kehittämiseksi ja yritysten evoluution edistämiseksi, on tärkeää ymmärtää tekniikan vahvuudet ja rajoitukset. Voiko tekoäly todella esitellä uusia liiketoimintamalleja, vai ovatko nämä odotukset juontuvat harhautuneista oletuksista?

Kuten aina, totuus piilee jossakin välimaastossa.

Jokainen teknologinen vallankumous on johtanut työnroolien ja työpaikan rutiinien muutokseen. Tekoälyn kehitys lupailee nopeasti muuttaa työpaikkoja ja ajaa yhteiskunnallisia muutoksia. Kuitenkin tekoäly ei vaikuttanut yhteiskuntaan odotetulla tavalla, mutta yhteiskunta voi ja pitäisi vaikuttaa tekoälyyn.

LLM-kehityksen hidastuminen ja jatkuva raportointi tekoälyn harhoista osoittaa, että nykyiset tekoälyjärjestelmät eivät ole vain täydellisiä vaan myös epätäydellisiä — ne eivät toimita odotettua, ja kehittäjät tietävät sen. On tärkeää ymmärtää, että ongelma ei ole tekoälyssä vaan sen ympärillä vallitsevassa hypeissä. Sen sijaan, että hidastettaisiin ja keskityttäisiin olemassa olevien ominaisuuksien parantamiseen, kehittäjät alkoivat tähtäillä seuraavaa tavoitetta. Tämän seurauksena monet potentiaaliset ongelmat jäivät vähemmälle huomiolle ja aiheuttivat lukuisia ongelmia, kuten Googlella kokemassa 100 miljardin dollarin osakekurssilaskun, koska sen Bard-tekoly otti virheellisen tosiasiallisen virheen, jota kukaan ei tarkastanut.

Nämä tulokset osoittavat, että jos tekoäly tarvitsee valvontaa ja valvontaa perustehtävien suorittamiseksi, on liian aikaista luottaa siihen monimutkaisiin tehtäviin. Monet työnroolit vaativat syvää ymmärrystä, kriittistä ajattelua ja joustavuutta, joita tekoäly puuttuu — ja tämä ei muutu lähipäivinä.

Kuten entinen OpenAI:n AGI-valmiusryhmän johtaja sanoi, tekoälyn todellinen tehokkuus tulee olemaan tulosta robustista dialogista yritysten, hallitusten, alan äänien, ammattilaisten ja kansalaisten välillä. Tällä hetkellä tämä keskustelu on vasta aluillaan, ja se vaatii kaikkien osapuolten täydellistä osallistumista.

Tekoäly liiketoimintamalleissa: tutkimassa nykyistä arvoa

Vaikka tekoälyyn perustuvien liiketoimintamallien aikakausi ei ole mitä odottaisimme vuosien tai jopa kuukausien sisällä, on vaikea kieltää, että tekoäly on vaikuttanut olennaisesti siihen, miten yritykset toimivat ja hallinnoivat työprosessejaan.

Yleensä kaikki tulee takaisin kolmeen tukipilariin, jotka tukevat mitä tahansa yritystä:

1. Data-analyysi

Mitä enemmän olemme yhteydessä, sitä enemmän dataa tulee meille. Tämä on erityisen totta yrityksille — jokainen liiketoimintavuosi tuottaa monia tietopohjia, asiakirjoja, papereita ja näyttökaappauksia. Jokainen näistä paloista tarjoaa valtavan arvon, mutta se on löydettävä ensin. Ihmisille asiantuntijoille kaivaminen ja järjestäminen kaikkea tätä dataa veisi kuukausia, ellei vuosia. Tekoälylle se on kuitenkin vain muutamia päiviä, ellei sekunteja. Syventymällä suuriin tietomääriin, lajittellessa ja järjestellessä niitä — mukaan lukien rakenteettomat tiedot — tekoäly yhdistää tärkeää tietoa työntekijöiden, päätöksentekijöiden ja johtajien kanssa, poistaa tietopullot ja mahdollistaa terävämmin päätöksentekoa jokaisella tasolla. Tekoälyn ansiosta yrityksen historian ja koko matkan näkymä tulee paljon selkeämmäksi, mikä lisää varmuutta ja auttaa liiketoimintajohtajia ymmärtämään, missä he ovat ja minne heidän on mentävä tulevaisuudessa.

2. Asiakasvuorovaikutusten mukauttaminen

Asiakaskokemuksen laadun oltua Yhdysvalloissa kaikkien aikojen alimmalla tasolla, vasteajan lyhentäminen, mukauttaminen ja asiakas huolen ratkaiseminen nopeasti on tärkeää yrityksille. Tämä tarkoittaa kuitenkin ottamista kaikkiin asiakastietoihin: demografia, ostohistoria, brändivuorovaikutuksen tiheys ja monia muita tekijöitä. Tehtävä on liian suuri asiakaspalvelukeskukselle tai tukitiimille, mutta se on tekoälyavustajalle rutiininen toiminto. Tekoälyohjattujen alustojen ja ihmistyöntekijöiden toimien yhteistyössä voidaan tarjota ylittävää asiakaspalvelua tutkimalla välittömästi yksittäisten asiakkaiden historiaa ja ratkaisemalla heidän yksilöllisiä tarpeitaan. Tällainen lähestymistapa tarjoaa henkilökohtaisuuden ja empatian tason, jota asiakkaat etsivät brändistä, vahvistaen heidän suhdettaan toimittajan kanssa ja kasvattaen uskollisuutta.

3. Riskien hallinta

Riskien hallinta on jatkuva ja muuttumaton kipupiste yrityksille — ja se pysyy aina näin. Mitä intensiivisempi liiketoimintakenttä on, sitä enemmän skenaarioita johtajien on arvioitava oikean taloudellisen ja maineeseen liittyvän riskin arvioimiseksi. Jotkut arviot perustuvat kriittiseen ajatteluun ja kokemukseen, kun taas toiset vaativat valtavia määriä historiallista dataa paljastamaan kuvioita. Jälkimmäisessä tapauksessa tekoäly tarjoaa valtavan avun käsitellessä poikkeamien havaitsemista, tunnistamalla kuvioita ja havaitsemalla epäilyttävää käyttäytymistä. Nämä kyvyt helpottavat johtajien, analyytikkojen ja johtajien painetta, mahdollistaen heidän tunnistaa uhat ennen niiden ilmaantumista — ja valmistautua sen mukaisesti.

Tekoälyn tulevaisuus liiketoimintamalleissa: odottakaa lisää

Yksi tärkeimmistä seikoista, joka on otettava huomioon, on, että tekoälyyn perustuvien liiketoimintamallien tyypit pysyvät määrittelemättöminä, kunnes tekoälyn täysi arvo on löydetty. Koska liiketoimintajohtajat ovat edelleen epävarmoja tekoälyn ROI:n laskemisesta, on tarve tutkimukselle ja etsinnälle.

Tekoälyn omaksuminen ei ole pieni muutos; se esittää täysin uuden työvirran. Sen vuoksi liiketoimintajohtajien on saatava hyvä ymmärrys tästä työvirrasta, tunnistettava sen KPI:t ja määritettävä, mitä tekee siitä erilaisen aiemmista rutiineista — ja johtopäätöksen perusteella arvioitu muodonmuutos.

Esimerkiksi monissa tapauksissa tekoäly ei ainoastaan paranna yritysprosesseja — se luo uusia, jotka mahdollistavat haluttujen tuloksien saavuttamisen. Mutta näiden tuloksien arvon maksimointi ja uusien mallien perustaminen edellyttävät kolmea olennaista komponenttia: prosessia, teknologiaa ja sitä käyttävää henkilöstöä.