Майбутнє праці: як штучний інтелект та автоматизація переозначають ролі працівників та бізнес-моделі

У нашій професійній діяльності ми зустрічаємо два полярних погляди на штучний інтелект та його вплив на ролі працівників та бізнес-моделі. Одна сторона стурбована зростанням рівня безробіття та тим, що штучний інтелект візьме верх, тоді як інша сторона вважає, що штучний інтелект не принесе значних змін і в підсумку виявиться бульбулькою.

Оскільки 64% керівників інформаційних технологій покладають великі надії на використання штучного інтелекту для підвищення ефективності бізнес-операцій та розвитку підприємств, розуміння сильних можливостей і обмежень технології стає особливо важливим. Чи може штучний інтелект справді запровадити абсолютно нові бізнес-моделі, або ці очікування кореняться у упередженості?

Як завжди, справжня відповідь лежить десь між цими двома крайностями.

Кожна технологічна революція супроводжувалася трансформацією ролей працівників та робочих процесів. Еволюція штучного інтелекту обіцяла швидко змінити робочі місця та спричинити соціальні зміни. Однак, як виявилося, штучний інтелект не вплинув на суспільство так, як очікувалося, але суспільство може і повинно впливати на штучний інтелект.

Уповільнення розвитку LLM та постійні повідомлення про галюцинації штучного інтелекту свідчать про те, що системи штучного інтелекту, які ми знаємо сьогодні, не лише далекі від досконалості, але й не дають того, чого очікували, і розробники це знають. Важливо зрозуміти, що проблема не в штучному інтелекті, а в гіпі навколо нього. Замість того, щоб сповільнитися та зосередитися на поліпшенні існуючих функцій, розробники почали спрямовувати свою увагу на наступну мету. Внаслідок цього багато потенційних проблем залишилися недослідженими та непоміченими, що спричинило численні проблеми, такі як те, що Google пережила зниження вартості акцій на 100 мільярдів доларів через те, що її чат-бот штучного інтелекту Bard надав неточну інформацію, яку ніхто не перевіряв.

Ці результати свідчать про те, що якщо штучний інтелект потребує контролю та моніторингу для виконання базових завдань, то ще зарано довіряти йому складні завдання. Багато ролей працівників вимагають глибокого розуміння, критичного мислення та гнучкості, яких бракує штучному інтелекту — і це не зміниться в найближчому майбутньому.

Як сказав колишній керівник групи підготовки до штучного інтелекту в OpenAI, справжня ефективність штучного інтелекту буде результатом розвиненого діалогу між підприємствами, урядами, галузевими голосами, фахівцями та громадянами. Наразі цей діалог ще не розпочався, і він потребуватиме повної участі всіх зацікавлених сторін.

Штучний інтелект у бізнес-моделях: дослідження поточної цінності

Хоча епоха бізнес-моделей, керованих штучним інтелектом, не є тим, чого ми повинні очікувати в найближчі один-два роки, немає сумніву, що штучний інтелект суттєво вплинув на те, як компанії працюють та керують своїми робочими процесами.

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

1. Аналіз даних

Чим більше ми підключені, тим більше даних надходить до нас. Це особливо справджується для підприємств — кожен рік їхнього шляху генерує величезну кількість даних, документів, паперів та знімків екрана. Кожен з цих елементів пропонує величезну цінність, але її потрібно знайти. Для людських експертів видобування та організація всіх цих даних зайняли б місяці, якщо не роки. Однак для штучного інтелекту це питання днів, якщо не секунд. Занурюючись у великі об’єми даних, сортування їх та організація — включаючи неструктуровані дані — штучний інтелект з’єднує важливу інформацію з працівниками, приймають рішення та керівниками, ліквідуючи дані бутлянки та дозволяючи приймати більш чіткі рішення на кожному рівні. З штучним інтелектом історія та весь вигляд шляху підприємства стають значно чіткішими, додаючи більше впевненості та допомагаючи бізнес-лідерам зрозуміти, на яких етапах вони зараз перебувають та куди їм потрібно рухатися в майбутньому.

2. Персоналізація взаємодій з клієнтами

З огляду на те, що якість клієнтського досвіду в США досягла найнижчого рівня, скорочення часу відповіді, забезпечення персоналізованих взаємодій та вирішення проблем клієнтів якомога швидше стали ще більш важливими для підприємств. Однак досягнення цих цілей означає прийняття кожної окремої частини даних клієнта: демографічних даних, історії покупок, частоти взаємодій з брендом та багатьох інших факторів. Завдання такого масштабу є надто великим для центру зв’язку або служби підтримки для обробки, але це звичайна діяльність для помічника штучного інтелекту. Працюючи в тандемі, платформи, керовані штучним інтелектом, та людські працівники можуть надавати вищу якість клієнтського сервісу, миттєво досліджуючи індивідуальну історію клієнта та звертаючись до їхніх конкретних потреб. Такий підхід забезпечує рівні персоналізації та емпатії, яких клієнти шукають у бренді, зміцнюючи їхні відносини з постачальником та розвиваючи лояльність.

3. Управління ризиками

Управління ризиками є постійною та незмінною болісною точкою для підприємств — і це завжди буде так. Чим інтенсивніше бізнес-ландшафт, тим більше сценаріїв керівники повинні оцінити, щоб належним чином оцінити фінансові та репутаційні ризики. Деякі оцінки базуються на критичному мисленні та досвіді, тоді як інші вимагають величезної кількості історичних даних для виявлення закономірностей. У цьому випадку штучний інтелект пропонує величезну допомогу, обробляючи виявлення аномалій, ідентифікацію закономірностей та виявлення підозрілої поведінки. Ці можливості полегшують тиск на менеджерів, аналітиків та керівників, дозволяючи їм виявляти загрози до того, як вони виникнуть — і готуватися відповідно.

Майбутнє бізнес-моделей штучного інтелекту: слідкуйте за подальшим розвитком

Одним з найважливіших моментів, яких потрібно врахувати, є те, що типи бізнес-моделей, керованих штучним інтелектом, залишаться невизначеними до тих пір, поки не буде відкрита повна цінність штучного інтелекту. Оскільки бізнес-лідери все ще сумніваються щодо розрахунку ROI штучного інтелекту, існує потреба в дослідженні та вивченні.

Прийняття штучного інтелекту не є малим змінам; воно вводить абсолютно новий робочий процес. Тому бізнес-лідерам потрібно добре зрозуміти цей робочий процес, визначити його КПІ, та визначити, що робить його різним від попередніх процедур — і вивести трансформаційну цінність на основі свого аналізу.

Наприклад, у багатьох випадках штучний інтелект не просто покращує процеси підприємств — він створює нові, які дозволяють досягати бажаних результатів. Однак, щоб максимізувати цінність цих результатів та закладений фундамент для абсолютно нових моделей, будь-яке підприємство потребуватиме трьох інтегральних компонентів: процесу, технології та людей, які її використовують.