Ultimul mil al IA: De ce viitorul este personalizat, nu universal

Pentru majoritatea ultimilor cincizeci de ani, software-ul a fost creat pentru oamenii care lucrează în birouri. Platformele tradiționale sunt, în esență, baze de date statice cu o interfață înconjurătoare. Ele stau acolo, imobile, și necesită ca oamenii să lucreze în jurul lor: pentru a alimenta informații, pentru a introduce date, pentru a naviga logica rigidă și predefinită. În această aranjare, ființa umană a devenit, în mod tacit, lipiciul manual, petrecând ziua de muncă pentru a umple golurile dintre instrumente fragmentate.

Acest impozit operațional este cel mai dureros în viețile noastre mobile. Imaginați-vă rezervarea unei întâlniri simple în timp ce sunteți pe drum. Deschideți o aplicație de calendar, atingeți, tastați, atingeți. Apoi săriți la e-mail pentru a recupera amintirea vagă a unor cuvinte cheie, căutați adresa corectă, copiați-o și săriți înapoi la calendar. Este o experiență ciudat de dezumanizantă. Utilizatorul este forțat să urmeze logica software-ului, în loc ca software-ul să urmeze intenția utilizatorului, ținând contextul rupt în minte și cusându-l manual înapoi.

Omul ca lipici manual

Am văzut acest lucru clar în timp ce construiam pentru mobil la Google. Lumea a făcut ca problema să devină și mai ascuțită de atunci. Din ce în ce mai multă muncă de valoare se desfășoară în lumea reală, în loc de a fi într-un birou static. Acesta are loc în discuții, în introduceri externe, în parteneriate. Și unitatea de afaceri se micșorează constant, de la corporație la echipă la individ.

Datele susțin acest lucru. Conform Biroului de recensământ al Statelor Unite, numărul de afaceri cu o singură persoană din Statele Unite a crescut cu o medie de 2,7% pe an între 2012 și 2023, mai mult decât dublul ratei de 1,1% a firmelor cu angajați, și acum reprezintă majoritatea afacerilor americane. Intrăm în era a ceea ce numesc super-individ: un operator care poate conduce o operațiune globală cu o mică flotă de agenți care efectuează munca. Când unitatea de muncă se micșorează la individ, designul instrumentelor noastre trebuie să se inverseze. În loc ca oamenii să urmeze software-ul, software-ul trebuie să urmeze oamenii.

Ultimul mil al IA

Asistenții generali, cum ar fi ChatGPT și Gemini, reprezintă un salt real. Ei permit oamenilor să realizeze mai mult, mai repede, într-o gamă extraordinară de sarcini. Dar există o lacună între un model care este general capabil și un instrument care se potrivește realmente vieții tale, și în IA această lacună este ultimul mil. Acolo se află cea mai mare parte a valorii reale, și este partea pe care aproape nimeni nu a rezolvat-o.

Un model general sosește ca un nou angajat strălucit în prima zi. Este fluent, rapid și vast citit, dar nu cunoaște clienții tăi, preferințele tale, prescurtările pe care le folosești sau modul în care îți place să faci lucrurile. Puternic nu este același lucru cu a fi al tău. Un model general este, prin design, același pentru toată lumea care îl deschide. Ce au nevoie oamenii, de fapt, este contrariul: ceva modelat pentru o singură persoană, care crește și mai mult al lor cu cât îl folosesc.

Istoric, acest ultim mil a fost scump. A fi personalizat pentru o singură persoană a însemnat angajarea unui asistent executiv sau a unui șef de stat major, sau comandarea unui software personalizat, opțiuni rezervate pentru companii mari și pentru cei bogați. Așa că restul nostru s-a mulțumit cu instrumente generale, de masă, și s-a antrenat, în mod tacit, să se potrivească lor. Costul personalizării este motivul pentru care majoritatea oamenilor nu au avut-o niciodată. Ce se schimbă acum este costul. Pe măsură ce scade, lucrul pe care oamenii l-au dorit, în mod tacit, devine posibil la scară de unu. Oamenii nu tânjesc, de fapt, după o capacitate generică mai mare. Ei tânjesc după ceva care este al lor.

Acesta nu este doar un lucru de gust, iar dovezi sunt mai ascuțite decât pare. Valoarea IA nu este distribuită uniform pe sarcini. Într-un experiment de teren mare condus de Școala de Afaceri Harvard cu Boston Consulting Group, 758 de consultanți care au folosit GPT-4 au finalizat aproximativ 12% mai multe sarcini, cu aproximativ 25% mai rapid, cu o calitate mai bună, dar doar pentru munca care se afla în ceea ce cercetătorii au numit frontiera tehnologică ascutită. Pe o sarcină aleasă, în mod intenționat, pentru a se afla în afara acestei frontiere, oamenii care au folosit IA au fost cu aproximativ 19% mai puțin probabil să ajungă la răspunsul corect. Câștigurile apar atunci când instrumentul este potrivit strâns pentru contururile reale ale muncii, și se estompează, sau chiar se inversează, atunci când nu este. Potrivirea nu este o atingere finală. Acolo este unde trăiește valoarea.

Există, de asemenea, două tipuri de împuternicire care merită separate. Unul te ajută să faci ceva ce nu ai putut face înainte. Celălalt te eliberează de lucrurile pentru care timpul tău a devenit prea valoros pentru a le cheltui. Modelele generale sunt foarte bune la primul. Al doilea este o chestiune de potrivire, și potrivirea trebuie să fie personalizată. Acesta este diferența dintre un instrument care te face mai capabil și un instrument care devine o prelungire a ta.

De la destinație la sidecar

Dacă personalizarea este proprietatea, ce este forma? Aici ajută să împrumutăm un termen din arhitectura software. În sistemele distribuite, modelul sidecar atașează un proces auxiliar unui serviciu principal pentru a gestiona munca transversală: logging, configurare, rețea, observabilitate. Serviciul principal se concentrează pe sarcina sa reală, în timp ce sidecarul absoarbe, în mod tacit, complexitatea operațională lângă el.

Cred că același model vine și pentru oameni. În loc de un instrument pe care îl vizitați, următoarea generație de software personal va funcționa ca un sidecar legat de dvs., lucrând proactiv în aplicațiile în care trăiți deja. Nu o destinație. Un companion care călătorește alături, și unul care este, prin natura sa, personalizat, pentru că este legat de o singură persoană și învață doar despre ea. Un sidecar util, în contrast cu un chatbot pe care îl provocați de la zero în fiecare dimineață, ar sta pe trei piloni.

Trei piloni ai unui sidecar personal

Învățare și memorie persistentă. Un sidecar nu este un instrument pe care îl reexplicați în fiecare zi. Este ceva pe care îl învățați o dată. Când descrieți o preferință sau un flux de lucru, el își amintește, construind o magazie privată de memorie individuală care călătorește cu dvs. și captează nuanța modului în care lucrați, în mod specific. Acesta este ultimul mil, acumulând.

Observare și agenție. Un sidecar observă, gândește și acționează. Se mută de la a cunoaște fapte la a face sarcini: filtrarea zgomotului, conectarea punctelor, redactarea răspunsului, ținerea firului unui proiect, astfel încât dvs. să nu trebuie să o faceți.

Explorare și tranzacție. În timp, acest companion poartă contextul și relațiile dvs. peste diferite bucăți de software. El vă ajută să găsiți introducerea corectă, să aduceți la suprafață oportunitatea corectă și, în cele din urmă, chiar să tranzacționați în numele dvs.

De la a cunoaște la a face

Schimbarea tehnică mai profundă de sub toate acestea este o mișcare de la recuperare la acțiune. Generarea augmentată de recuperare, tehnica de a ancora ieșirea unui model în documente relevante pe care le căutați pe loc, a făcut asistenții de azi buni la cunoașterea lucrurilor. Următorul pas este persistența și agenția: companioni proiectați nu doar pentru a răspunde, ci pentru a executa.

Industria se îndreaptă deja în această direcție. Gartner estimează că, până la sfârșitul anului 2026, 40% din aplicațiile enterprise vor include agenți AI specifici sarcinilor, de la mai puțin de 5% în 2025, o schimbare pe care o descrie ca trecerea de la asistenți care răspund la agenți care acționează.

Există, de asemenea, un beneficiu mai puțin vizibil aici, unul pe care organizațiile tind să îl subestimeze: memoria instituțională. Într-o lume cu o fluctuație ridicată și parteneriate fluide, o cantitate imensă de context iese pe ușă de fiecare dată când cineva părăsește un rol. Un companion legat de individ captează expertiza și relațiile care ar fi altfel pierdute și le păstrează intacte și utilizabile.

Dar această abundență creează o capcană. Pe măsură ce agenții permit oamenilor să preia mai mult, oamenii preiau, în mod tacit, mai mult: mai mult de amintit, mai mult de acționat, mai mult de comutat, mai mult de ținut în minte deodată. Există un plafon biologic pentru cât de mult poate suporta o persoană. Scopul unui sidecar este să stea sub acest plafon și să absoarbă încărcătura, nu să adauge mai mult deasupra.

Reumanizarea muncii

Scopul real nu este să automatizeze oamenii. Este să-i scoată pe oameni din software și să-i readucă în cameră. Cercetarea McKinsey despre munca de cunoaștere a arătat că lucrătorul mediu de interacțiune petrece aproximativ 28% din săptămână pe e-mail și aproape încă 20% căutând informații interne sau urmărind colegul potrivit, înainte de a adăuga întâlnirile interne și coordonarea. Acesta este cel mai mare parte a săptămânii petrecută pe taxe operaționale, în loc de pe munca în sine.

Dacă un companion poate absorbi acest strat static de administrație, timpul pe care îl returnează nu trebuie să curgă înapoi în mașină. El poate merge înapoi în discuțiile de cafea, parteneriate și deciziile bazate pe judecată, unde se creează, de fapt, valoarea. Acesta nu este despre înlocuirea omului din buclă. Este despre a lua omul din părțile buclei care nu au fost niciodată un bun folos al unui om.

Viitorul IA probabil nu este o cutie pe care o vorbiți, și nu este un model care servește tuturor în același mod. Este mai probabil un companion care este, fără echivoc, al dvs.: unul care merge alături de dvs., învață cum lucrați și gestionează, în mod tacit, părțile pe care nu ar trebui să le faceți.

Așa că întrebarea cu care merită să stați este nu cât de inteligent poate suna IA dvs. Este mai simplu decât atât: cât din săptămâna dvs. este petrecută fiind lipiciul, și ce ați face cu acel timp dacă l-ați recupera?