Przyszłość pracy: jak AI i automatyzacja zmieniają role zawodowe i modele biznesowe

W naszej praktyce zawodowej spotkaliśmy się z dwiema skrajnymi opiniami na temat AI i jego wpływu na role zawodowe i modele biznesowe. Jedna strona obawia się wzrostu bezrobocia i przejęcia przez sztuczną inteligencję, podczas gdy druga uważa, że AI nie przyniesie znaczących zmian i okaże się bańką.

Jako że 64% dyrektorów IT liczy na wykorzystanie AI do podniesienia efektywności swoich firm i rozwoju przedsiębiorstw, zrozumienie silnych możliwości i ograniczeń tej technologii staje się szczególnie ważne. Czy sztuczna inteligencja może naprawdę wprowadzić nowe modele biznesowe, czy te oczekiwania są oparte na uprzedzeniach?

Jak zawsze, prawdziwa odpowiedź leży gdzieś pomiędzy.

Każda rewolucja technologiczna była poprzedzona przekształceniem ról zawodowych i rutyn pracy. Ewolucja AI obiecywała szybko zmienić miejsca pracy i napędzać zmiany społeczne. Okazało się, że AI nie wpłynęło na społeczeństwo tak, jak się spodziewano, ale społeczeństwo może i powinno wpłynąć na AI.

Zwolnienie postępu w rozwoju LLM i ciągłe raporty o halucynacjach AI pokazują, że systemy AI, które znamy dzisiaj, są nie tylko dalekie od ideału — nie spełniają oczekiwań, a deweloperzy o tym wiedzą. Ważne jest zrozumienie, że problem nie leży w sztucznej inteligencji, ale w hiperze wokół niej. Zamiast zwolnić i skupić się na udoskonaleniu istniejących funkcji, deweloperzy zaczęli dążyć do następnego celu. W efekcie wiele potencjalnych problemów pozostało niezbadanych i zignorowanych, powodując liczne problemy, takie jak Google doświadczył spadku o 100 miliardów dolarów z powodu błędu faktograficznego w swoim AI Bard, który nikt nie sprawdził.

Te wyniki pokazują, że jeśli AI potrzebuje kontroli i monitorowania, aby wykonać podstawowe zadania, to za wcześnie, aby mu ufać w skomplikowanych zadaniach. Wiele ról zawodowych wymaga głębokiej wiedzy, myślenia krytycznego i elastyczności, których sztuczna inteligencja nie posiada — i to nie zmieni się w najbliższym czasie.

Jak powiedział były szef grupy AGI w OpenAI, prawdziwa efektywność AI będzie wynikiem solidnego dialogu między firmami, rządami, głosami branżowymi, profesjonalistami i obywatelami. Obecnie ten dialog jeszcze się nie rozpoczął i wymaga pełnego udziału wszystkich zainteresowanych.

AI w modelach biznesowych: eksploracja bieżącej wartości

Chociaż era modeli biznesowych napędzanych przez AI nie jest czymś, czego powinniśmy oczekiwać w ciągu roku lub dwóch, nie można zaprzeczyć, że sztuczna inteligencja znacząco wpłynęła na sposób, w jaki firmy działają i zarządzają swoimi procesami.

Ogólnie wszystko sprowadza się do trzech filarów wspierających każde przedsiębiorstwo:

1. Analiza danych

Im bardziej jesteśmy połączeni, tym więcej danych dociera do nas. Jest to szczególnie prawdziwe dla przedsiębiorstw — każdy rok podróży biznesowej generuje mnóstwo pul danych, dokumentów, papierów i zrzutów ekranu. Każdy z tych elementów oferuje ogromną wartość, ale trzeba ją najpierw znaleźć. Dla ludzkich ekspertów wydobywanie i organizowanie wszystkich tych danych zajęłoby miesiące, jeśli nie lata. Jednak dla sztucznej inteligencji jest to kwestia dni, jeśli nie sekund. Poprzez głębokie zanurzenie w dużych ilościach danych, sortowanie ich i organizowanie — w tym nieustrukturyzowanych danych — AI łączy istotne informacje z pracownikami, decydentami i menedżerami, kasując wąskie gardła danych i umożliwiając bardziej precyzyjne podejmowanie decyzji na każdym poziomie. Z AI historia i cały widok podróży przedsiębiorstwa stają się znacznie wyraźniejsze, dodając więcej pewności i pomagając liderom biznesu zrozumieć, jakie kamienie milowe osiągnęli i gdzie powinni być w przyszłości.

2. Personalizacja interakcji z klientami

Z jakością doświadczenia klienta w Stanach Zjednoczonych uderzającą najniższy poziom, zmniejszanie czasu odpowiedzi, umożliwianie personalizowanych interakcji i rozwiązywanie problemów klientów tak szybko, jak to możliwe, nigdy nie było tak ważne dla przedsiębiorstw. Jednak spełnienie tych celów oznacza wchłonięcie każdego kawałka danych klienta: demografii, historii zakupów, częstotliwości interakcji z marką i wielu innych czynników. Zadanie tej skali jest zbyt duże dla centrum kontaktowego lub zespołu wsparcia, ale jest to rutynowa czynność dla asystenta AI. Pracując w tandemie, platformy napędzane przez AI i pracownicy ludzcy mogą dostarczyć lepszą obsługę klienta, badając natychmiast indywidualne historie klientów i odpowiadając na ich specyficzne potrzeby. Taki podejście zapewnia poziom personalizacji i empatii, jakich klienci oczekują od marki, wzmacniając ich relację z dostawcą i pielęgnując lojalność.

3. Zarządzanie ryzykiem

Zarządzanie ryzykiem jest stałym i niezmiennym bólem głowy dla przedsiębiorstw — i zawsze takim pozostanie. Im bardziej intensywny krajobraz biznesowy, tym więcej scenariuszy menedżerowie muszą ocenić, aby właściwie ocenić ryzyka finansowe i reputacyjne. Niektóre oceny opierają się na myśleniu krytycznym i doświadczeniu, podczas gdy inne wymagają ogromnych ilości danych historycznych, aby ujawnić wzorce. W tym ostatnim przypadku sztuczna inteligencja oferuje ogromną pomoc, zajmując się wykrywaniem anomalii, identyfikacją wzorców i wykrywaniem podejrzanych zachowań. Te możliwości odciążają menedżerów, analityków i menedżerów, pozwalając im zidentyfikować zagrożenia, zanim się pojawią — i przygotować się odpowiednio.

Przyszłość modeli biznesowych AI: czekajcie na więcej

Jednym z najważniejszych punktów do uwzględnienia jest to, że typy modeli biznesowych napędzanych przez AI pozostaną nieokreślone, dopóki pełna wartość sztucznej inteligencji nie zostanie odkryta. Z liderami biznesu wciąż wahającymi się, czy obliczać zwrot z inwestycji w AI, istnieje potrzeba eksploracji i badań.

Przyjęcie sztucznej inteligencji nie jest małą zmianą; wprowadza całkowicie nowy proces. Dlatego liderzy biznesu muszą zdobyć dobrą wiedzę na temat tego procesu, zidentyfikować jego wskaźniki KPI i określić, co go wyróżnia od poprzednich rutyn — i wyprowadzić wartość transformacyjną na podstawie swojej analizy.

Na przykład, w wielu przypadkach AI nie tylko poprawia procesy przedsiębiorstw — tworzy nowe, które pozwalają osiągnąć pożądane wyniki. Ale aby maksymalizować wartość tych wyników i położyć podwaliny pod nowe modele, każde przedsiębiorstwo potrzebuje trzech integralnych komponentów: procesu, technologii i ludzi, którzy z niej korzystają.