Stiprių profsąjungų ginama teisė į darbo vietų išsaugojimą gali priversti mus visus pagalvoti DI revoliucijos akivaizdoje, kad sugebėtume greičiau ir humaniškai pritaikyti DI darbe.
Stiprios Prancūzijos profesinės sąjungos ir griežtas darbo teisės reguliavimas transformuoja dirbtinį intelektą (DI) iš darbuotojų išvijimo grėsmės į įgūdžių stiprinimo įrankį. Socialinio dialogo praktika skatina investuoti į perkvalifikavimą ir mažina socialinį nerimą, padedant sklandžiau diegti technologijas.
„Daugeliui generalinių direktorių dirbtinio intelekto diegimo sėkmė matuojama pagal tai, kiek darbo vietų jie gali panaikinti. Vos per pastarąsias kelias savaites įmonės paskelbė apie dešimtis tūkstančių atleidimų iš darbo, kuriuos jos priskyrė dirbtiniam intelektui – bangą, kurią vienas pasaulinio banko vadovas nediplomatiškai apibūdino kaip „mažesnės vertės žmogiškojo kapitalo“ pakeitimą technologijomis.
Tačiau tokios nuomonės atspindi „labai siaurą dirbtinio intelekto potencialo supratimą“, – teigė Erikas Brynjolfssonas, vadovaujantis Stanfordo universiteto Skaitmeninės ekonomikos laboratorijai. „Daugelis žmonių klaidingai mano, kad vienintelis būdas padidinti dirbtinio intelekto produktyvumą yra panaikinti darbo sąnaudas.“
P. Brynjolfssonas yra vienas iš ekonomistų grupės, teigiančių, kad įmonės gali gauti didesnę naudą naudodamos dirbtinį intelektą darbuotojų produktyvumui didinti, o ne juos pakeisti.
Tai žinia, kurią įsidėmėjo Prancūzijoje įsikūrusi pasaulinė energetikos technologijų bendrovė „Schneider Electric“. „Schneider“, turinti beveik 160 000 darbuotojų visame pasaulyje, diegia dirbtinį intelektą visoje įmonėje.
Pirmiausia buvo nustatyta, „kur mūsų žmonės praranda laiką atlikdami pasikartojančias užduotis, atlieka nuobodžias užduotis, daro tai, kas iš esmės nėra tinkama“, – sakė bendrovės vyriausiasis dirbtinio intelekto pareigūnas Philippe'as Rambachas.
Kitaip tariant, darbas, kuris trukdo darbui.
DI naudojimas skambučių centruose
Skambučių centrai buvo akivaizdus „Schneider“ atvejis. Kiekvienas, kuris yra įklimpęs automatizuotos telefono pagalbos labirinte, gali dejuoti dėl tolesnių technologinių patobulinimų. Tačiau p. Rambachas teigė, kad tikslas buvo panaudoti technologiją, kad klientai greičiau gautų atsakymus.
Prieš pradedant naudoti DI, klientų aptarnavimo agentai gaudavo tūkstančius klausimų iš skambinančiųjų. ir, pasak p. Rambacho, ėmėsi milžiniškos paieškos milijonuose informacijos puslapių, kad surastų atsakymą. „Spėkite ką?“ – paklausė jis. „Mūsų klientai nebuvo labai patenkinti atsakymo kokybe ir atsakymo greičiu.“
Dabar paiešką atlieka dirbtinis intelektas ir išsamiai aprašo, kaip buvo atrinkta informacija ir koks buvo jos šaltinis. Tada agentas peržiūri ir, jei reikia, modifikuoja bei patikslina atsakymą su skambinančiuoju.
Per paskutinius tris 2025 m. mėnesius skambučių centrai atsakė į 150 000 klausimų. Tris ketvirtadalius laiko dirbtinis intelektas sugebėjo pateikti teisingą atsakymą į paprastus klausimus, tokius kaip „Kodėl naujai prijungtas energijos matuoklis nerodo suvartojimo lygio?“ Šiais atvejais agentai naudojo dirbtinio intelekto sugeneruotą atsakymą. Likusį laiką agentai dirbo su skambinančiaisiais spręsdami sudėtingesnes problemas, įskaitant pagalbą pastatų valdytojams nustatant energijos įspėjimų priežastį.
Pono Rambacho teigimu, atsakymo laikas buvo greitesnis, o darbuotojai buvo daug laimingesni, nes sutaupytas laikas, skirtas duomenų bazių paieškai, siekiant atsakyti į dažniausiai užduodamus klausimus, leido jiems daugiau laiko skirti darbui su klientais.
Kitos įmonės užfiksavo savo darbuotojų produktyvumo padidėjimą. Pono Brynjolfssono kartu su dviem kitais tyrėjais, Lindsey Raymond ir Danielle Li, atliktas tyrimas, kuriame dalyvavo daugiau nei 5000 klientų aptarnavimo agentų vienoje iš „Fortune 500“ įmonių, parodė, kad dirbtinio intelekto pagalba leido darbuotojams vidutiniškai išspręsti 15 procentų daugiau problemų, o mažiau patyrę ir žemesnės kvalifikacijos darbuotojai labiausiai pagerino darbo greitį ir kokybę.
Tuo pačiu metu jie nustatė, kad skambinantys asmenys buvo mandagesni ir rečiau ištarė frazę, kurios bijo kiekvienas klientų aptarnavimo agentas: „Noriu pasikalbėti su vadovu“.
Dirbtinis intelektas gamyklos ceche
Atnaujintoje gamykloje Le Vaudreuil, maždaug 60 mylių į šiaurę nuo Paryžiaus Normandijoje, „Schneider“ naudoja dirbtinį intelektą, kad valdytų sudėtingus pramoninius procesus dešimtmečius senoje gamykloje, kuri jau buvo atnaujinta robotų ir skaitmeniniais įrankiais – kai kurie su prancūzišku akcentu.
Pavyzdžiui, automatiškai valdomos transporto priemonės (A.G.V.), kurios rieda gamyklos ceche ir pristato detales, yra pavadintos Emile ir Victor, tokių didžių prancūzų rašytojų kaip Zola ir Hugo, garbei.
Dirbtinis intelektas nereikalingas visur, sakė Virginie Rigaudeau, „Schneider“ projekto vadovė. „Mes naudojame dirbtinį intelektą tik tada, kai žinome, kad jis sukuria pridėtinę vertę.“
Kaip ir gaminant 74 milijonus sidabrinių antgalių, kuriuos gamykla pagamina kasmet elektros kontaktoriams – jungikliams, naudojamiems įjungti ir išjungti elektros grandines liftuose, varikliuose, elektrinėse transporto priemonėse, šildymo sistemose, apšvietimo blokuose ir kitur – gaminti.
Antgalių gaminimo recepte yra sidabro nitrato ir natrio. Mišinys sukamas centrifugoje, o gauta sidabro pasta pakartotinai plaunama dideliuose pilkos spalvos rezervuaruose, kad būtų pašalintas natrio perteklius.
Tačiau žinoti, kiek skalbimo ciklų užteks, visada buvo tarsi spėlionių žaidimas, sakė ponia Rigaudeau.
Naudodami dirbtinį intelektą, operatoriai gali matyti vaizdinį vaizdą ir sužinoti tikslų natrio kiekį, kuris lieka po kiekvieno skalavimo ciklo.
„Dabar sistema mums nurodo, kada sustabdyti plovimą, ir mes nedelsdami galime tikrai žinoti, ar milteliai atitinka kokybės standartus“, – sakė operatorius.
Sutaupyta milžiniškai, sakė ponia Rigaudeau. Per vienerius metus įmonė sumažino proceso atliekas 73 procentais, o vandens sunaudojimas buvo smarkiai sumažintas.
Kiekvienos partijos mėginių nebereikia siųsti į ne vietoje esančią laboratoriją tyrimams, o šis procesas gali trukti nuo 24 iki 48 valandų. Tai leido sutaupyti tūkstančius eurų laboratorijos išlaidų, o 22 procentais sumažinti benzino sąnaudas – sunkvežimiams, kurie anksčiau gabendavo mėginius į laboratoriją ir iš jos.
Dirbtiniu intelektu patobulintos kameros taip pat naudojamos pagamintų kontaktorių kokybei įvertinti per kelias sekundes.
Darbuotojų tobulinimas, o ne atleidimas iš darbo
Kai kuriose Europos šalyse dirbtinio intelekto naudojimas darbuotojų produktyvumui didinti, o ne jų pakeitimui, yra skatinamas griežtų darbo įstatymų, kurie gali apsunkinti ir brangiai kainuoti darbuotojų atleidimą.
Jungtinėse Valstijose, sakė ponas Brynolfssonas iš Stanfordo, vyriausybės politika dažnai skatina įmones investuoti į kapitalą ir mažinti darbuotojų skaičių. Jis atkreipė dėmesį į mokesčių kodeksą.
„Jei „Jei pradedate naują verslą ir turite daug darbo jėgos, turėsite mokėti daugiau mokesčių“, – sakė ponas Brynolfssonas. „Jei investuojate tik į kapitalą, mokate mažiau mokesčių.“
Žinoma, dirbtinio intelekto poveikio darbo rinkai prognozės apima daugybę galimybių. Ir nors daugelis ekonomistų sutinka, kad politikos formuotojai ir įmonės turi pasirinkimų, kaip diegti dirbtinį intelektą, kai kurie svarsto, ar šios galimybės nemažėja.
Tai „labai nenuspėjama“, – sakė Antonas Korinekas, kuris padėjo vadovauti Transformuojančio dirbtinio intelekto ekonomikos projektui Virdžinijos universitete. Dirbtinis intelektas „sukurs ir sunaikins darbo vietas, ir neaišku, kuri iš jų bus vyraujanti“, – sakė jis.
Ponas Korinekas teigė, kad pradėjo tyrinėti, kaip plėtoti dirbtinį intelektą kaip įrankį, padedantį darbo jėgai, daugiau nei prieš 15 metų, tačiau įspūdinga pažanga privertė jį labiau abejoti visuomenės gebėjimu valdyti, kaip jis kuriamas ir naudojamas. „Nebegalima taip lengvai pasirinkti krypties, kuria jis judės“, – sakė jis.
Jis teigė, kad kažkuriuo metu dirbtinis intelektas bus „daug produktyvesnis ir pigesnis nei žmonės“.
(Ponas Korinek, neseniai prisijungęs prie Antropinio instituto, dirbtinio intelekto bendrovės tyrimų padalinio, ekonomikos tyrimų komandos, savo komentarus išsakė prieš užimdamas naujas pareigas.)
Ši integruota dilema akivaizdi net ir „Schneider“ įmonėje, kuri rado būdų, kaip panaudoti dirbtinį intelektą darbuotojų darbui papildyti.
Sandra Ferraguti, gamyklos Le Vaudreuil generalinė direktorė, pristatė naują „plug-and-play“ tipo kontaktorių, kurį sukūrė „Schneider“ dirbtinio intelekto padedama darbo jėga ir kuriam nebereikia elektriko atlikti laidų sujungimą.
„Dabar jį gali sumontuoti robotas“, – sakė ponas Ferraguti. „Jums nereikia žmogaus.“ [1]
1. A.I. Doesn’t Have to Mean Layoffs. Cohen, Patricia; Pazoumian, Alexis. New York Times (Online) New York Times Company. May 29, 2026.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą