Майбутнє роботи: як штучний інтелект і автоматизація змінюють посадові ролі та бізнес-моделі

У нашій професійній практиці ми зіткнулися з двома полярними думками щодо штучного інтелекту та його впливу на робочі ролі та бізнес-моделі. Одна сторона стурбована стрімким зростанням безробіття та перебором штучного інтелекту, а інша вважає, що штучний інтелект не принесе істотних змін і в кінцевому підсумку залишиться бульбашкою.

As 64% ІТ-директори покладають великі надії на використання штучного інтелекту для вдосконалення своїх бізнес-операцій і розвитку підприємств, тому розуміння потужних можливостей і обмежень технології стає особливо важливим. Чи може штучний інтелект справді запровадити абсолютно нові бізнес-моделі, чи ці очікування ґрунтуються на упередженості?

Як завжди, правдива відповідь знаходиться десь посередині.

Кожна технологічна революція супроводжується трансформацією робочих ролей і розпорядку робочого місця. Еволюція штучного інтелекту обіцяла швидко змінити робочі місця та спричинити суспільні зміни. Як виявилося, ШІ не вплинув на суспільство, як очікувалося, але суспільство може і повинно впливати на ШІ.

Команда уповільнення у розробці LLM і постійних звітах AI галюцинацій дають зрозуміти, що системи ШІ, які ми знаємо сьогодні, не просто далекі від досконалості — вони не забезпечують те, що очікувалося, і розробники це знають. Важливо розуміти, що проблема не в штучному інтелекті, а в галасі навколо нього. Замість того, щоб уповільнити темп і зосередитися на вдосконаленні наявних функцій, розробники почали прагнути до наступної мети. Як наслідок, багато потенційних проблем залишилися недослідженими та залишеними поза увагою, що спричинило численні проблеми, як-от Google 100 млрд доларів падіння частки, оскільки його Bard AI зробив фактичну помилку, яку ніхто не перевіряв.

Ці результати показують, що якщо ШІ потребує контролю та моніторингу для виконання базових завдань, ще надто рано довіряти йому складні завдання. Багато посад вимагають глибокого розуміння, критичного мислення та гнучкості, чого не вистачає штучному інтелекту — і це не зміниться найближчим часом.

Як сказав колишній керівник групи готовності AGI в OpenAI, справжня ефективність штучного інтелекту буде результатом міцного діалогу між бізнесом, урядом, представниками галузі, професіоналами та громадянами. Наразі ця розмова ще не розпочалася, і вона потребуватиме повної участі всіх зацікавлених осіб.

ШІ в бізнес-моделях: дослідження поточної вартості

Хоча ера бізнес-моделей, керованих штучним інтелектом, не є тим, чого ми повинні очікувати через рік-два, не можна заперечувати, що штучний інтелект значно вплинув на те, як компанії працюють і керують своїми робочими процесами.

Загалом, все зводиться до трьох опорних стовпів будь-якого підприємства:

1. Аналіз даних

Чим більше ми зв’язані, тим більше даних надходить на наш шлях. Це особливо вірно для підприємств — кожен рік ділової подорожі створює безліч пулів даних, документів, паперів і скріншопів. Кожен із цих бітів має величезну цінність, але спочатку його потрібно знайти. Для експертів-людей пошук і систематизація всіх цих даних займе місяці, якщо не роки. Однак для штучного інтелекту це питання днів, якщо не секунд. Глибоко занурюючись у великі обсяги даних, сортуючи їх і впорядковуючи — включно з неструктурованими — ШІ зв’язує важливу інформацію зі співробітниками, особами, які приймають рішення, і керівниками, видаляючи вузькі місця даних і забезпечуючи точніше прийняття рішень на всіх рівнях. Завдяки штучному інтелекту історія та повне уявлення про шлях підприємства стають набагато чіткішими, додають більшої впевненості та допомагають керівникам підприємств усвідомити, на яких віхах вони перебувають і де вони мають бути в майбутньому.

2. Персоналізація взаємодії з клієнтами

З високою якістю клієнтського досвіду в США All Time Low, скорочення часу відповіді, забезпечення персоналізованої взаємодії та якнайшвидше вирішення проблем клієнтів ніколи не були настільки важливими для підприємств. Однак досягнення цих цілей означає врахування кожної окремої частини даних про клієнта: демографічні дані, історію покупок, частоту взаємодії з брендом і багато інших факторів. Завдання такого масштабу надто складне для кол-центру або служби підтримки, але це рутинна діяльність для помічника ШІ. Працюючи в тандемі, платформи на базі штучного інтелекту та люди можуть надавати клієнтам найвищий рівень обслуговування, миттєво досліджуючи історію окремих клієнтів і задовольняючи їхні потреби. Такий підхід забезпечує рівні персоналізації та співчуття, яких клієнти шукають у бренді, зміцнюючи їхні стосунки з постачальником і виховуючи лояльність.

3. Управління ризиками

Управління ризиками є постійною та незмінною проблемною точкою для підприємств — і воно завжди залишатиметься таким. Чим інтенсивніший бізнес-ландшафт, тим більше сценаріїв потрібно оцінити керівникам, щоб правильно оцінити фінансові та репутаційні ризики. Деякі оцінки ґрунтуються на критичному мисленні та досвіді, а інші вимагають величезної кількості історичних даних, щоб виявити закономірності. В останньому випадку штучний інтелект пропонує величезну допомогу, виявляючи аномалії, визначаючи шаблони та виявляючи підозрілу поведінку. Ці можливості знімають тиск з боку менеджерів, аналітиків і керівників, дозволяючи їм виявляти загрози до їх появи — і відповідним чином готуватися.

Майбутнє бізнес-моделей ШІ: слідкуйте за новинами, щоб дізнатися більше

Одним із найважливіших моментів, який слід взяти до уваги, є те, що типи бізнес-моделей на основі штучного інтелекту залишатимуться невизначеними, доки не буде відкрита повна цінність штучного інтелекту. У зв’язку з тим, що бізнес-лідери все ще сумніваються щодо розрахунку рентабельності інвестицій штучного інтелекту, існує потреба в розвідці та дослідженні.

Впровадження штучного інтелекту – це не мала зміна; він представляє абсолютно новий робочий процес. Тому бізнес-лідери повинні добре зрозуміти цей робочий процес, визначити його ключові показники ефективності та визначити, чим він відрізняється від попередніх процедур, і зробити висновок про трансформаційну цінність на основі свого аналізу.

Наприклад, у багатьох випадках штучний інтелект не просто покращує корпоративні процеси — він створює нові, які дозволяють досягати бажаних результатів. Але щоб максимізувати цінність цих результатів і закласти основу для абсолютно нових моделей, будь-якому підприємству знадобляться три невід’ємні компоненти: процес, технологія та люди, які їх використовують.