Нова економіка делегування штучного інтелекту

Кожна велика технологічна революція спочатку змінює інструменти, а потім трансформує спосіб роботи людей. Сьогодні багато хто все ще розглядає штучний інтелект як просто інструмент підвищення продуктивності. Я вважаю, що це занадто вузький погляд. Ми на порозі набагато більш глибоких змін, які змінять саму структуру організацій та традиційний розподіл ролей і відповідальності.

Кінець ланцюга управління

Багато компаній, особливо стартапи, починаються з того, що засновники виконують майже всі функції бізнесу. Вони створюють продукт, набирають перших клієнтів і керують операціями – все одночасно.

Однак, коли бізнес зростає, ця модель незмінно досягає своїх меж. Обсяг роботи і необхідна експертиза починають перевищувати, і засновники повинні поступово делегувати відповідальність і створювати організацію, в якій різні функції належать спеціалістам.

Генеральний директор делегує частину своїх обов’язків керівникам відділів. Ці лідери, в свою чергу, розподіляють роботу серед своїх команд. Так поступово формується знайома ієрархічна структура організації.

Декілька десятиліть ця система мала природний кордон. На самому дні були індивідуальні учасники, яким нікуди було делегувати роботу. Вони самі виконували роботу. У математиці така структура називається деревом, а її кінцеві вузли називаються листками. В організаціях ці листки позначали кінець ланцюга делегування.

Вперше в історії сучасного бізнесу ці листки тепер мають когось або щось, кому можна делегувати роботу. Тепер майже будь-який спеціаліст може передати частину своєї робочої навантаження штучному інтелекту: цифровому агенту, здатному створювати перший варіант, проводити дослідження, писати код, переглядати документи або збираючи інформацію за хвилини.

Новий тип працівника

Сьогодні багато людей турбуються, що штучний інтелект замінить людських працівників. На перший погляд, здається логічним припустити, що чим більше роботи компанія делегує штучному інтелекту, тим нижчими будуть її операційні витрати. Але реальність більш тонка.

Кожен акт делегування має свою ціну. Коли менеджер призначає завдання працівникові, компанія платить зарплату цьому працівникові. Делегування штучному інтелекту вводить зовсім іншу економічну модель. Замість витрат на зарплату компанія несе витрати на базові моделі, використання API, обчислювальні ресурси, зберігання даних, вікна контексту, інтеграції та десятки інших послуг, на яких сучасні цифрові агенти залежать для ефективної роботи.

Фактично організації набувають нового типу працівника. Цей працівник ніколи не бере відпустку і може працювати цілодобово, але він далеко не безкоштовний. Тому однією з найважливіших питань, з якими зараз стикаються компанії, є не те, чи повинні вони використовувати штучний інтелект, а які завдання справді варто делегувати цифровим агентам, а які ще більш ефективно виконуються людьми.

Мені довелося спостерігати цю зміну особисто під час моєї роботи в Keymakr. Інструменти штучного інтелекту поступово знайшли своє місце майже в кожній функції компанії. Наприклад, маркетинговий відділ використовував цифрових агентів для визначення та аналізу галузевих подій, проведення ринкових досліджень та збору конкурентної інформації. У сфері операцій штучний інтелект взяв на себе обробку документів, внутрішні звіти, пошук інформації та багато інших рутинних завдань.

Що мене найбільше вразило, так це те, як ретельно ця делегування було реалізовано. Замість заміни людей штучний інтелект виконував повторювану, трудомістку роботу, дозволяючи командам зосередитися на завданнях, які вимагали людського судження, креативності та стратегічного мислення. Переваги були видні на кожному рівні організації, від оптимізації щоденних робочих процесів до підтримки великомасштабних ініціатив та кампаній компанії.

Тоді я зрозумів, що найбільший вплив штучного інтелекту полягає в тому, що він фундаментально змінює спосіб розподілу роботи всередині організації.

Прихована ціна штучного інтелекту

Одна з найпоширеніших помилок, яких допускають компанії, полягає в тому, що вони оцінюють вартість штучного інтелекту за ціною місячної підписки. Насправді це лише мала частина загальної економіки.

Фактичні витрати починають з’являтися, коли штучний інтелект стає частиною щоденної діяльності компанії. Один агент аналізує документи, інший працює з CRM, третій підготував звіти, а четвертий обробляє електронні листи. Кожен з них залежить від різних моделей, споживає різну кількість даних та вимагає різних рівнів обчислень. На цьому етапі компанія накопичує цілу цифрову інфраструктуру.

Фактична вартість штучного інтелекту в кінцевому підсумку визначається тим, наскільки ефективно ця інфраструктура використовується.

Наприклад, двох працівників доручають одне й те саме завдання. Перший автоматично використовує найпотужнішу та найдорожчу модель, незалежно від того, наскільки просте завдання. Другий розуміє, що в більшості випадків менша та дешева модель більш ніж достатня, і резервує потужніші моделі лише для завдань, де вони забезпечують значну додаткову вартість. Результат може бути ідентичним, але вартість виконання завдання може відрізнятися в десятки разів.

Той же принцип застосовується до даних. Не кожному цифровому агенту потрібно обробляти мільйони записів просто тому, що він технічно здатний це робити. У багатьох випадках більш ефективно звузити простір пошуку, зменшити кількість контексту, переданого моделі, або переробити робочий процес обробки даних зовсім. Ці маленькі рішення формують економіку штучного інтелекту всередині організацій.

Я вважаю, що в майбутньому компанії будуть конкурувати за ефективність управління витратами на штучний інтелект. Лідери раніше мали вивчити, як керувати людьми. Тепер їм потрібно освоїти ще одну дисципліну: керування цифровою робочою силою. Переможцями будуть ті, хто зможе досягти тих самих результатів з найнижчими витратами.

Перші роботи, які відчують зміну

Найбільші зміни відбуваються в ролях, де велика частина щоденної роботи складається з структурованих, повторюваних та інформаційних завдань, які можна делегувати штучному інтелекту. Це середовища, в яких економіка штучного інтелекту вже створює найсильніший бізнес-кейс.

Тому першими ролями, які змінюються, є ті, які побудовані навколо великої кількості структурованих, повторюваних процесів. Сьогодні штучний інтелект приймається особливо швидко в таких галузях, як дизайн, розробка програмного забезпечення, юридичні послуги, консалтинг та адміністративна підтримка, просто тому, що значна частина роботи вже може бути делегована.

Я вважаю, що багато людей неправильно оцінюють вплив штучного інтелекту. Вони вимірюють його кількістю робіт, які зникають. Але багато професій можуть залишитися, навіть якщо їх щоденна робота змінюється так сильно, що за кілька років інженери, дизайнери, юристи та маркетологи все ще матимуть ті самі професійні назви, але виконуватимуть фундаментально іншу роботу.

Мене не здивує, якщо компанії скоро перестануть оцінювати працівників лише за їхньою професійною експертизою. Не менш важливою буде здатність створювати та керувати особистим екосистемою цифрових агентів, розуміти сильні та слабкі сторони різних моделей, вибирати правильний інструмент для кожного завдання та контролювати вартість усієї інфраструктури штучного інтелекту.

У певному сенсі кожен працівник, який володіє знаннями, стає менеджером. Різниця полягає в тому, що частина його команди вже не складається з людей, а з цифрових працівників.

Сьогодні, через свою роботу в Introspector та співпрацю з компаніями, які будують фізичні рішення штучного інтелекту, я бачу наступний етап цієї еволюції. Якщо першим питанням було, як інтегрувати штучний інтелект у бізнес-процеси, то зараз розмова зміщується до чогось більш фундаментального: як розділити роботу між людьми та інтелектуальними системами так, щоб вони дійсно доповнювали одна одну та створювали економічну вартість.

Тому я вважаю, що управління штучним інтелектом поступово стає окремою професією. Ми вже бачимо консультантів, чиєю роботою є допомога організаціям у створенні робочих потоків штучного інтелекту, виборі правильних інструментів та оптимізації витрат. І я впевнений, що попит на такий тип експертизи буде продовжувати зростати.