„Kai Chatgpt pirmą kartą buvo paleista 2022 m. pabaigoje, tai greitai tapo sensacija. Per du mėnesius 100 mln. vartotojų pateikė įvairiausių linksmų užklausų („Parašyk man repo dainą, naudodamas nuorodas į Kempiniuką Plačiakelnį“). „Google“ klausiančių "dirbtinis intelektas" (AI) žmonių skaičius išaugo, o manija sukėlė investuotojų entuziazmą dėl visokių AI projektų. Tačiau tikrasis pažadas, šie investuotojai ir verslininkai lažinasi, slypi jo panaudojime versle. Ir čia jis galėtų būti priimtas greičiau nei,kas nors kita, bet tai nereiškia, kad tai įvyks per vieną naktį.
Potencialas yra jaudinantis. Pasak McKinsey, konsultacinės įmonės, trys ketvirtadaliai generatyvaus AI verslo panaudojimo skirsis į keturias sritis: klientų operacijas, rinkodarą ir pardavimą, programinės įrangos inžineriją ir tyrimus bei plėtrą.
Sudėtingo mokesčių kodo naršymas arba teisinio dokumento apibendrinimas gali būti paprastas. Įveskite tinkamą raginimą ir stebuklingai gali pasirodyti pirmasis rinkodaros kopijos juodraštis. Jau dabar daugelis programuotojų naudojasi „Copilot“ – „Microsoft“ kodavimo įrankiu, kad padėtų jiems rašyti programinę įrangą. Tyrimai rodo, kad profesionalūs darbuotojai, kurių rezultatai yra žemesni, nei vidutiniai, dažniausiai patiria didžiausią naudą, naudojant generatyvųjį AI, o tai žada didelį įmonių produkcijos padidėjimą.
Be to, daugelis generuojamųjų AI įrankių bus lengviau pasiekiami, nei ankstesnės technologijos. Tai nepanašu į asmeninių kompiuterių ar išmaniųjų telefonų atsiradimą, kai darbdaviams reikėjo nusipirkti daug techninės įrangos ar net elektroninės prekybos, kur mažmenininkai turėjo sukurti fizinę infrastruktūrą, kad galėtų atidaryti internetinę parduotuvę. Daugelis įmonių gali pastebėti, kad jos gali dirbti su AI specialistais, kurdamos pagal užsakymą pritaikytus įrankius. Tokios įmonės, kaip „Microsoft“ ir „Google“ į savo biuro programinę įrangą įtraukia generatyvųjį metodą, o tai reiškia, kad kiekvienas, atidaręs dokumentą ar skaičiuoklę, netrukus galės pasinaudoti šiais įrankiais.
Daugelis didžiausių įmonių jau eksperimentuoja. Morgan Stanley, bankas, naudoja dirbtinį intelektą, kad sukurtų įrankį, kuris padėtų turto valdytojams. Eli Lilly, farmacijos įmonė, sudarė sandorį su startuoliu, kuris valdo „autonomines laboratorijas“, siekdamas nustatyti perspektyvias molekules, kurias vaistų gamintojas vėliau sukurs, išbandys ir parduos. Maždaug 5 % laisvų darbo vietų, kurias paskelbė dideli Amerikos bankai nuo 2020 m. iki 2023 m. birželio mėn., pareigybės aprašyme buvo nurodytas AI, o maždaug 8 % patentų, kuriuos 2020–2022 m. užregistravo didelės technologijų įmonės, buvo susiję su AI.
Atsiranda dar dvi stovyklos: atsargūs ir nenorintys
Tačiau ne visos įmonės bus entuziastingos. Už technologijų pasaulio ribų tik trečdalis pasaulio vadybininkų sako kompanijai McKinsey, kad jie nuolat naudoja generatyvųjį AI darbui; maždaug pusė yra išbandę šią technologiją, bet nusprendė jos nenaudoti, o maždaug penktadalis to neturėjo. Trumpai tariant, dirbtinio intelekto taikytojus du prieš vieną lenkia atsargūs ir nenorintys.
Pradėkite nuo atsargaus. Kai kurios įmonės laikosi atsargaus požiūrio, nes daug ką apie technologijas vis dar reikia išlyginti. Pokalbių robotai yra linkę į „haliucinacijas“ arba sugalvoja dalykus, kurie skamba pavojingai tikėtinai. O rašytojai, menininkai, fotografai ir leidėjai teisme ginčija dirbtinio intelekto modelių naudojimą. Kai kurios įmonės nerimauja dėl teisinės rizikos, naudodamosi modeliais, arba rizikuoja reputacija rimtai vertinti haliucinacijas. JPMorgan Chase, bankas, uždraudė naudoti ChatGPT, nors eksperimentuoja su dirbtiniu intelektu kitose srityse.
Kiti verslai išvis nelinkę panardinti kojos į vandenį. Įmonių elgsenos skirtumai tarp našumo ribos ir mažiau produktyvių įmonių nėra neįprasti. Technologijų diegimo vėlavimas gali būti ilgas. Pavyzdžiui, net jei įmonės internetu pradėjo naudotis XX a. dešimtojo dešimtmečio pradžioje, net du trečdaliai įmonių Amerikoje turėjo svetainę tik XX amžiaus pabaigoje. Daugelis įmonių turi pasenusias sistemas – pagalvokite apie Japonijos banką, kuris vis dar naudoja COBOL – dėl to pažangiausių technologijų pritaikymas gali būti sudėtingas. Viešojo sektoriaus arba griežtai reguliuojamų pramonės šakų, pavyzdžiui, komunalinių paslaugų, vadovai gali nejausti impulso diegti naujoves. Šie sektoriai sudaro nemažą ekonomikų dalį: Amerikoje jie kartu sudaro ketvirtadalį BVP.
Nenoras gali kilti ir dėl darbuotojų. Nors technologija žada panaikinti sunkų darbą, kai kurie žmonės nerimauja, kad galiausiai tai gali juos pakeisti. Konsultacinės įmonės BCG atlikta apklausa rodo, kad dirbantys darbuotojai dažniau nerimauja ir yra mažiau optimistiški, nei vadovai ar lyderiai. Kai kuriais atvejais profsąjungos gali imtis veiksmų, kad sulėtintų technologijos pritaikymą; kai kurie gali nueiti iki Holivudo rašytojų gildijos, kuri didžiąją 2023 m. dalį streikavo, iš dalies dėl susirūpinimo dėl AI įtakos darbo vietoms.
Kaip tuomet AI smalsus viršininkas turėtų galvoti apie technologiją? Tai padeda aiškiai įvertinti numatomą naudą ir kainą, naudojant vis dar naują ir rizikingą technologiją, prieš nuspręsdamas, ar tapti entuziastingu, ar atsargiu, ar nenorinčiu. Svarbiausia, kad jūsų darbuotojai turi norėti. Taigi atkreipkite dėmesį į jų baimes ir įtikinkite juos eksperimentavimo džiaugsmu." [1]
· · · 1. Shanbhogue, Rachana. "Generative AI holds much promise for businesses." The Economist, 13 Nov. 2023, p. NA.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą