Z. Arnava. Dirbtinis intelektas: kelio atgal nebėra
„Accenture“ atliktas tyrimas parodė, kad 98% įmonių vadovų pasaulyje sutinka, jog dirbtinio intelekto (DI) modeliai atliks svarbų vaidmenį jų organizacijų strategijose jau per ateinančius 3-5 metus.
Vien dideli kalbos modeliai (angl. large language models – LLMs), tokie kaip „Chat GPT“, gali paveikti daugiau nei pusę darbo valandų 5 iš 22 profesijų, kurias analizavome. Jau dabar daug darbo galima perduoti DI tokiose pozicijose: biuro administravimas, pardavimai, skaičiavimai, verslo procesai ir finansinės operacijos, pramogų, medijų ir kūrybinės industrijos.
Dirbtinis intelektas gali transformuoti nuo 9% iki 63% kasdienės veiklos atskirose industrijose, rodo tyrimas. Daugiausia pokyčių patirs tokios sritys, kaip bankininkystė, draudimas, programinės įrangos ir specializuotų platformų kūrimas, kapitalo rinkos bei energetika.
Mažiausiai pokyčių darbo vietose dėl DI šiuo metu gali įgyvendinti gamtinių išteklių, chemijos, plataus vartojimo prekių, gamybos, biotechnologijų sektoriai.
Įsitvirtinus dirbtiniam intelektui, dalis darbo vietų bus panaikinta, dauguma transformuosis, o dar daugiau naujų bus sukurta. Atsiras tokių naujų profesijų, kaip lingvistikos ekspertų, kokybės kontrolierių, redaktorių ir DI inžinierių poreikis.
Verslo lyderiams svarbu jau dabar keisti savo vadovavimo, mąstymo ir paties verslo struktūrą. Kitaip tariant, svarbu pergalvoti procesus, kuriuos atlieka atskiros pozicijos, kad būtų galima pajusti dirbtinio intelekto vertę: pertvarkyti darbo vietas, perplanuoti užduotis ir suteikti papildomos kvalifikacijos darbuotojams.
Kiekviena pozicija įmonėje turėtų būti sukurta iš naujo. Suskaidžius atliekamą veiklą į smulkesnes užduotis, bus galima įvertinti, kurias iš jų galima visiškai automatizuoti ir perduoti dirbtiniam intelektui, kur DI gali prisidėti ir palengvinti ar pagreitinti procesą, o ką vis tik turės atlikti žmogus.
Siekdami įvertinti, kaip gali pasikeisti konkreti darbo vieta, pradėjus naudoti DI įrankius, suskaidėme vieną klientų aptarnavimo užduotį į 13 komponentų. Pagal tai nustatėme, kad 4 užduotis ir toliau turėtų atlikti žmonės – čia automatizavimo potencialas yra mažas. 4 užduotys gali būti visiškai automatizuotos, pavyzdžiui, informacijos apie tai, kodėl klientas kreipiasi į įmonę, rinkimas, klasifikavimas ir apibendrinimas. 5 užduotys galėtų būti papildytos dirbtiniu intelektu, kad padėtų žmonėms dirbti veiksmingiau. Pavyzdžiui, naudojant DI sukurtą santrauką, būtų galima problemą išspręsti greičiau.
Svarbu atkreipti dėmesį, kad į darbo procesą įtraukiant DI, gali prireikti naujų užduočių ar funkcijų, kurių lig šiol nebuvo, kad būtų užtikrintas saugus, tikslus ir atsakingas DI naudojimas, o jo pateikta informacija klientams apie produktus ar kainas būtų teisinga.
Norint pasiekti sėkmę naudojant DI darbuotojų mokymui svarbu skirti tiek pat dėmesio, kiek ir pačiai technologijai. Vadinasi, svarbu organizacijose stiprinti technologines kompetencijas, tokias kaip DI inžinerija, įmonės architektūra, mokyti žmones visoje organizacijoje efektyviai dirbti su DI procesais.
Kaip ir parodė tyrimas, visų darbų už mus DI tikrai neatliks. Jo panaudojimo sėkmė priklausys nuo užduočių kompleksiškumo. Sudėtingiausios užduotys ir toliau turės būti atliekamos žmogaus, tačiau paprastesnės užduotys gali būti perduotos technologiniams įrankiams.
Neturėtume baimintis ir dėl to, kad DI sprendimai sunaikins kūrybiškumą. Atliktos studijos rodo, kad sėkmingas įrankių taikymas ne tik praplečia kūrybiškumo ribas, bet ir reikšmingai padidina produktyvumą.
Dirbtinis intelektas ilgainiui palies kiekvieną veiklą nuo mokslo iki verslo ar socialinio gyvenimo. Didžiausią naudą ir konkurencinį pranašumą įgis tie, kurie supras ir paraleliai spręs du uždavinius: kaip įtraukti DI į savo veiklą ir kaip padidinti darbuotojų gebėjimus dirbti kartu su šia technologija. O DI taps bendro technologinio raštingumo dalimi, lyg naudojimasis debesų technologijomis – visiems reikės to išmokti.
Komentaro autorė - Zanda Arnava, „Accenture Talent Studio“ vadovė Baltijos šalyse
