„PRAėjo beveik metai nuo tada, kai OpenAI išleido GPT-4 – sudėtingiausią dirbtinio intelekto (AI) modelį ir „ChatGPT“ – novatoriško pašnekovo pokalbių roboto smegenis. Tuo metu Amerikos technologijų pramonės rinkos kapitalizacija, plačiai apibrėžta, išaugo per pusę, sukurdama 6 mlrd. dolerių vertės akcininkams. Kai kurių technologijų įmonių augančios pajamos pradeda prilygti aukštoms akcijų kainoms. Vasario 21 d. „Nvidia“, kurianti lustus, naudojamus treniruoti ir valdyti tokius modelius, kaip GPT-4, pranešė apie šaunius ketvirtojo ketvirčio rezultatus, o rinkos vertė siekia 2 trilijonus dolerių. AI manija taip pat pakėlė kitų technologijų gigantų, įskaitant „Alphabet“ („Google“ patronuojančią įmonę), „Amazon“ ir „Microsoft“, kurios išleidžia dideles išlaidas technologijai plėtoti, akcijų kainas.
Tuo pačiu metu didelių technologijų AI programinės įrangos pardavimas išlieka mažas. Praėjusiais metais dirbtinis intelektas sudarė tik apie penktadalį „Microsoft“ debesų kompiuterijos padalinio „Azure“ ir susijusių paslaugų pajamų augimo. „Alphabet“ ir „Amazon“ neatskleidžia savo su AI susijusių pardavimų, tačiau analitikai įtaria, kad jie yra mažesni, nei „Microsoft“. Kad dirbtinio intelekto biržos bumas išliktų, šios įmonės tam tikru momentu turės uždirbti rimtų pinigų iš savo paslaugų pardavimo klientams. Įmonės visame pasaulyje, nuo bankų ir konsultacijų iki kino studijų, turi pradėti plačiu mastu naudoti į ChatGPT panašius įrankius. Kai kalbama apie tokio „generatyvaus“ AI pritaikymą realiame pasaulyje, įmonės ryžtingai stengėsi. Tačiau net ir šie kūdikių žingsneliai byloja apie besikeičiantį baltųjų apykaklių darbo pobūdį.
Ankstesni technologiniai laimėjimai pakeitė žmonių veiklą biuruose. Dėl rašomosios mašinėlės paplitimo kai kurie darbuotojai neteko darbo: „Naudodamas šią mažą mašinėlę, operatorius per dieną gali surašinėti daugiau, nei pusšimtis tarnautojų su rašikliu ir atlikti geresnį darbą“, – sakė vienas stebėtojas 1888 metais. Maždaug po šimtmečio atsiradęs, kompiuteris panaikino kai kurias žemo lygio administracines užduotis, nors aukštos kvalifikacijos darbuotojai tapo produktyvesni. Remiantis vienu straipsniu, kompiuteris paaiškina daugiau, nei pusę, darbo jėgos paklausos pokyčio aukštąjį išsilavinimą turintiems darbuotojams nuo 1970-ųjų iki 1990-ųjų. Visai neseniai dėl COVID-19 pandemijos paskatintas ir vaizdo konferencijų sudarytas darbo iš namų išpopuliarėjimas pakeitė kasdienius baltųjų apykaklių tipų ritmus.
Ar generatyvinis AI galėtų paskatinti panašius esminius pokyčius? Ankstesnių technologinių proveržių pamoka yra ta, kad ekonomikos mastu jie atsipirks.
Vidutiniam vidutinės įmonės darbuotojui reikia laiko priprasti prie naujų darbo būdų.
Asmeninio kompiuterio našumas padidėjo tik praėjus mažiausiai dešimtmečiui po to, kai jis tapo plačiai prieinamas. Kol kas nėra įrodymų, kad dirbtinio intelekto sukeltas produktyvumo padidėjimas pasireiškė visoje ekonomikoje. Remiantis neseniai atlikta Boston Consulting Group (BCG) apklausa, dauguma vadovų teigė, kad prireiks mažiausiai dvejų metų, kad „išeitų daugiau, nei ažiotažas“ apie AI. Neseniai atliktas kitos konsultacinės įmonės Oliverio Wymano tyrimas daro išvadą, kad AI pritaikymas „dar nebūtinai padidino produktyvumo lygį“.
Tai nenuostabu. Daugelis įmonių šiuo metu sistemingai nenaudoja „ChatGPT“, „Google Gemini“, „Microsoft Copilot“ ar kitų panašių įrankių, net jei pavieniai darbuotojai su jais žaidžia. Amerikos gyventojų surašymo biuro kas dvi savaites atliekama apklausa klausia dešimčių tūkstančių įmonių, ar jos naudoja kokią nors AI formą. Tai apima naują generatyvų tipą ir senesnį tipą, kurį įmonės naudojo iki 2023 m. viskam – nuo internetinės paieškos rezultatų gerinimo iki atsargų poreikių prognozavimo. Vasario mėnesį tik apie 5% visų dydžių Amerikos įmonių teigė, kad naudoja dirbtinį intelektą. Dar 7 % įmonių planuoja jį priimti per šešis mėnesius. Skaičiai slepia didelius skirtumus tarp sektorių: 17 % įmonių, dirbančių informacijos pramonėje, kuri apima technologijas ir žiniasklaidą, teigia, kad jos naudoja ją gaminiams gaminti, palyginti su 3 % gamintojų ir 5 % sveikatos priežiūros įmonių.
Kai 2023 m. rugsėjo mėn. surašymo biuras pradėjo teirautis apie dirbtinį intelektą, mažos įmonės dažniau naudojo šią technologiją, nei didelės, galbūt, todėl, kad dėl mažesnio formų žymėjimo mažaūgiams buvo lengviau pritaikyti. Šiandien dirbtinis intelektas labiausiai paplitęs didelėse įmonėse (turinčiose daugiau, nei 250 darbuotojų), kurios gali sau leisti samdyti tam skirtas AI komandas ir sumokėti už būtinas investicijas. Banko „Morgan Stanley“ atlikta didelių įmonių apklausa parodė, kad nuo 2023 m. pradžios iki pabaigos bandomųjų AI projektų dalis išaugo nuo 9% iki 23%.
Kai kurie įmonių gigantai įnirtingai eksperimentuoja, norėdami išsiaiškinti, kas veikia, o kas ne. Jie samdo tūkstančius dirbtinio intelekto ekspertų, rodo duomenys iš darbo paieškos platformos „Indeed“ . Praėjusiais metais „JPMorgan Chase“ vadovas Jamie'is Dimonas sakė, kad bankas „šiandien jau turi daugiau nei 300 AI naudojimo atvejų“. Konsultacinė įmonė „Capgemini“ teigia, kad ji „naudos generatyvųjį „Google Cloud“ AI, kad sukurtų turtingą daugiau, nei 500, pramonės naudojimo atvejų rinkinį“. „Bayer“, didelė Vokietijos cheminių medžiagų įmonė, teigia turinti daugiau, nei 700, generatyvaus AI panaudojimo atvejų.
Šį „naudojimo atvejų išplitimą“, kaip jį vadina vienas konsultantas, galima suskirstyti į tris dideles kategorijas: vitrinų puošyba, įrankiai, skirti darbuotojams, turintiems žemų ar vidutinių įgūdžių, ir įrankiai, skirti vertingiausiems įmonės darbuotojams. Iš jų vitrinų puošyba yra pati labiausiai paplitusi. Daugelis firmų pervadina pažangias skaitmeninimo pastangas į „gen AI programas“, kad skambėtų sudėtingiau, sako Kristina McElheran iš Toronto universiteto. Presto, restoranų technologijų tiekėjas, pristatė gen-AI asistentą, kuris priima užsakymus pravažiavimo metu. Tačiau 70% tokių užsakymų reikia žmogaus pagalbos. Muzikos transliavimo įmonė „Spotify“ išleido dirbtinio intelekto diskžokėją, kuris atrenka dainas ir teikia beprotišką pokštą. Neseniai bakalėjos prekių pristatymo įmonė „Instacart“ pašalino įrankį, generuojantį pardavėjų maisto nuotraukas, po to, kai dirbtinis intelektas klientams parodė nepatinkančias nuotraukas. Didžiosios technologijų įmonės taip pat įtraukia savo AI proveržius į savo vartotojams skirtus pasiūlymus. „Amazon“ išleidžia „Rufus“ – dirbtinio intelekto asistentą, kurio tikrai neprašė nė vienas pirkėjas. „Google“ į Žemėlapius įtraukė dirbtinį intelektą, todėl produktas tampa „įtraukiantis“, kad ir ką tai reikštų.
Įrankiai žemesnės kvalifikacijos darbuotojams galėtų būti naudingesni iš karto. Kai kurios paprastos programos, skirtos tokiems dalykams, kaip klientų aptarnavimas, apima jau paruoštą AI. Dauguma klientų klausimų yra paprasti ir susiję su nedideliu temų skaičiumi, todėl įmonės gali lengvai išmokyti pokalbių robotus juos spręsti. Kai kurios iš šių iniciatyvų jau gali pasiteisinti. „Amdocs“ kuria programinę įrangą, padedančią telekomunikacijų įmonėms tvarkyti atsiskaitymo ir klientų aptarnavimo paslaugas. Bendrovė teigia, kad naudojant generatyvųjį AI klientų skambučių apdorojimo laikas sutrumpėjo beveik 50%. Panašius produktus siūlanti „Sprinklr“ teigia, kad pastaruoju metu vieno iš prabangos prekių pirkėjų klientų aptarnavimo rezultatai „pastebėjo 25 % pagerėjimą“.
Įprastos administracinės užduotys taip pat atrodo subrendusios AI atnešamam sutrikdymui. „Svarbiausi „Bayer“ 700 naudojimo atvejų pavyzdžiai yra įprasti darbai, tokie, kaip „lengvas duomenų gavimas iš Excel failų“ ir „pirmojo juodraščio kūrimas programoje Word“. Kai kurios įmonės naudoja generatyvųjį AI, kaip sumanesnę paiešką. Nasdaq, finansinių paslaugų įmonė, padeda finansinių nusikaltimų žvalgams rinkti įrodymus, kad būtų galima įvertinti įtartinus banko sandorius. Bendrovės teigimu, tai sutrumpina procesą, kuris gali trukti nuo 30–60 minučių, iki trijų minučių.
AI įrankių suteikimas vertingiausiems įmonės darbuotojams, kurių poreikiai yra sudėtingi, kol kas yra mažiau paplitęs. Tačiau tai taip pat vis labiau matoma. Advokatai buvo vieni iš pirmųjų. Allen & Overy, didelė advokatų kontora, kartu su Harvey, AI startuoliu, sukūrė sistemą, kurią jos teisininkai naudoja, kad padėtų viskam – nuo deramo patikrinimo iki sutarčių analizės. Investiciniai bankai naudoja dirbtinį intelektą, norėdami automatizuoti dalį savo tyrimų proceso. Bank of New York Mellon AI sistema per naktį apdoroja duomenis banko analitikams ir suteikia jiems apytikslį juodraštį, su kuriuo jie gali dirbti ryte. „Taigi, užuot keltis ketvirtą ryto, kad galėtų rašyti tyrimą, jie keliasi šeštą“, – sako bankas. Prancūzijos vaistų gamintojas „Sanofi“ naudoja dirbtinio intelekto programėlę, kad pateiktų vadovams informaciją realiuoju laiku apie daugelį įmonės veiklos aspektų.
Kai kurios įmonės naudoja technologiją programinei įrangai kurti. „Microsoft“ „GitHub Copilot“, AI kodavimo ir rašymo įrankis, turi 1,3 mln. prenumeratorių. „Amazon“ ir „Google“ turi konkurentinių produktų. Pranešama, kad „Apple“ kuria dar vieną. Technologijų konglomeratas „Fortive“ teigia, kad jo veiklą vykdančios įmonės „naudojant gen AI programinę įrangą, kūrimo laikas paspartėja daugiau, nei 20 proc.“. Chirantanas Desai, verslo programinės įrangos įmonės ServiceNow vyriausiasis pareigūnas, teigė, kad „GitHub Copilot“ sukuria „vienženklį našumo padidėjimą“ savo įmonės kūrėjams. Naudodama dirbtinio intelekto įrankius, Indijos startuolis Konnectify išleido nuo keturių programų per mėnesį iki septynių. „Microsoft“ apklausos rodo, kad mažai žmonių, kurie pradeda naudoti „Copilot“, nori jo atsisakyti.
Socialinės žiniasklaidos įmonė „Pinterest“ teigia, kad dėl generatyvaus AI pagerintas vartotojų paieškos rezultatų tinkamumas dešimčia procentinių punktų. Neseniai surengtame skambutyje dėl pelno jos vadovas Billas Ready sakė, kad nauji modeliai buvo 100 kartų didesni už tuos, kuriuos naudojo anksčiau. L'Oréal, viena didžiausių pasaulyje kosmetikos įmonių, patraukė investuotojų dėmesį, nes tobulina BetIQ – vidinį įrankį, skirtą įvertinti ir tobulinti įmonės reklamą. „L'Oréal“ teigia, kad generuojantis AI jau sukuria „kai kurių mūsų prekės ženklų, kurie jį įdiegė, našumą padidintą iki 10–15 proc.“.
Tai nereiškia, kad tiems prekių ženklams reikės 10-15% mažiau darbuotojų. Kaip ir ankstesnių technologinių revoliucijų atveju, AI darbo apokalipsės baimės atrodo netinkamos. Kol kas atrodo, kad ši technologija sukuria daugiau darbo vietų, nei pašalina. Lapkričio mėnesį banko Evercore ISI paskelbta apklausa parodė kad tik 12% korporacijų manė, kad generatyvinis AI pakeitė žmogaus darbą arba pakeis jį per 12 mėnesių. Nors kai kurios technologijų įmonės teigia, kad dėl AI įšaldo samdymą arba mažina darbuotojų skaičių, yra mažai įrodymų, kad turtingame pasaulyje daugėja atleidimo iš darbo.
Generatyvusis dirbtinis intelektas taip pat sukuria naujų tipų baltųjų apykaklių. Įmonės, įskaitant „Nestlé“, kavos ir kačių maisto konglomeratą, ir KPMG, konsultavimo įmonę, samdo „proptų inžinierių“ tipo ekspertus, kad gautų naudingų atsakymų iš AI pokalbių robotų. Viena draudimo įmonė samdo „paaiškinamumo inžinierius“, kad padėtų suprasti AI sistemų rezultatus. Vartojimo prekių įmonė, kuri neseniai savo pardavimų komandoje pristatė generatyvųjį AI, dabar turi „pardavimų roboto vadybininką“, kuris stebi mašinas.
Nors tokie pokyčiai kurį laiką nebus paversti bendra produktyvumo statistika, jie jau daro įtaką tam, ką daro baltieji darbuotojai. Kai kurie efektai yra akivaizdžiai geri. Dirbtinis intelektas leidžia įmonėms skaitmeninti ir sisteminti vidinius duomenis, nuo veiklos apžvalgų iki susitikimų įrašų, kurie anksčiau buvo išsklaidyti. Respondentai į konsultanto Randy Bean atliktas apklausas pranešė apie didelius patobulinimus, kuriant vidinę „duomenų ir analizės kultūrą“, kurią daugeliui įmonių atkakliai sunku puoselėti.
AI pritaikymas taip pat gali turėti tam tikrų nenuspėjamų pasekmių. Nors dirbtinio intelekto kodo rašymo įrankiai padeda programinės įrangos inžinieriams atlikti savo darbą, programinės įrangos įmonės „GitClear“ ataskaitoje nustatyta, kad maždaug per pastaruosius metus tokio darbo kokybė sumažėjo. Programuotojai gali naudoti dirbtinį intelektą, kad sukurtų pirmąjį juodraštį, tik vėlau priverstii sužinoti, kad jame yra klaidų arba trūksta glaustumo. Dėl to jie gali praleisti mažiau laiko rašydami kodą, bet daugiau laiko, jį peržiūrėdami ir redaguodami. Jei kitos įmonės patiria kažką panašaus, produkcijos kiekis šiuolaikinėje darbo vietoje gali padidėti, nes dirbtinis intelektas išsiunčia daugiau el. laiškų ir atmintinių, net jei ta produkcija tampa mažiau naudinga, norint atlikti darbus.
Technologijų įmonės IBM apklausa rodo, kad daugelis kompanijų yra neryžtingos taikyti AI, nes joms trūksta vidinių žinių šia tema. Kiti nerimauja, kad jų duomenys yra per daug paslėpti ir sudėtingi, kad juos būtų galima sujungti. Maždaug ketvirtadalis amerikiečių viršininkų visiškai uždraudžia naudoti generatyvųjį AI darbe. Viena iš galimų jų dvejonių priežasčių yra susirūpinimas dėl savo įmonių duomenų. Savo metinėse ataskaitose privataus kapitalo milžinė „Blackstone“ ir farmacijos įmonė „Eli Lilly“ įspėjo investuotojus apie su AI susijusią riziką, pavyzdžiui, galimą intelektinės nuosavybės nutekėjimą dirbtinio intelekto modelių kūrėjams. Praėjusiais metais Marie-Hélène Briens Ware, telekomunikacijų bendrovės „Orange“ vadovė, paaiškino, kad prieš pradėdama bandymą su „Microsoft Copilot“, įmonė įrengė duomenų apsaugos priemones.
Galiausiai, kad daugiau įmonių tai matytų, kaip atvirą ir uždarytą atvejį, generatyvųjį AI vis tiek reikia tobulinti. Lapkričio mėnesį „Microsoft“ pristatė savo produktyvumo programinės įrangos, pvz., „Word“ ir „Excel“, „Copilot“. Kai kuriems pirmiesiems naudotojams jis atrodo stebėtinai gremėzdiškas ir linkęs strigti – jau nekalbant apie sudėtingą darbą net žmonėms, kurie jau yra įgudę dirbti su „Office“. Daugelis viršininkų nesiryžta naudoti generatyvaus AI jautresnėms operacijoms, kol modeliai nustos haliucinuoti. Neseniai „Air Canada“ atsidūrė karštame vandenyje po to, kai jos AI pokalbių robotas suteikė keleiviui neteisingą informaciją apie oro linijų bendrovės pinigų grąžinimo politiką. Vežėjui tai buvo nemalonu, tačiau lengva įsivaizduoti ką nors daug blogesnio. Vis dėlto, net ir rašomąja mašinėle reikėjo kažkur pradėti.“ [1]
1. Meet your new copilot. The Economist; London Vol. 450, Iss. 9386, (Mar 2, 2024): 55, 56, 57, 58.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą