В нескольких словах
Внедрение ИИ в бизнес требует адаптации сотрудников и изменения подходов к работе. Компании, успешно интегрирующие ИИ, получают конкурентные преимущества, но важно учитывать социальные аспекты и обеспечивать обучение персонала для эффективного использования новых технологий. Ключевые навыки будущего – критическое мышление и адаптивность.
Иногда лучше спросить напрямую у машины:
— Бесполезно ли пытаться адаптироваться к влиянию, которое ИИ окажет на работу?
— Я не думаю, что пытаться адаптироваться бесполезно, — говорит ChatGPT.
И продолжает: «Каждая крупная технологическая трансформация порождала неопределенность: от Промышленной революции до появления Интернета всегда были те, кто думал, что скорость изменений сделает адаптацию невозможной. Однако реальность показала, что общества и работники всегда находят способы приспособиться».
Искусственный интеллект долгое время был исключительной сферой программистов и специалистов по данным. Сейчас 46% компаний в Испании внедрили его в свою повседневную деятельность, согласно исследованию Randstad Research. Серхио Родригес, технический директор и соучредитель PUEdata, разрабатывающей эти инструменты для других компаний, отмечает: «Генеративный ИИ — это вишенка на торте этой технологической революции. Доступ к таким инструментам, как ChatGPT, позволяет работникам говорить на естественном языке с информацией компании». И добавляет, что «теперь они могут говорить со своим бизнесом, со своими данными, со своими активами. Именно здесь происходит смена парадигмы».
Большинство компаний использует ИИ для автоматизации административных задач, улучшения обслуживания клиентов или более точного анализа данных. Финансовый сектор возглавляет эту трансформацию: 53% его компаний уже внедрили ИИ, согласно отчету AWS, подразделения облачных вычислений Amazon. Банк BBVA разработал систему на основе искусственного интеллекта, которая анализирует данные в реальном времени для улучшения принятия финансовых решений. Iberdrola, в энергетическом секторе, создала помощника ИИ, который оптимизирует обслуживание инфраструктуры.
Хотя 84% сотрудников в Испании используют его в своей повседневной работе, по данным консалтинговой компании EY, некоторые отстают. Даже у инженеров-программистов возникают трудности с адаптацией к беспрецедентной инновационной среде. «Многим программистам приходится сталкиваться с реальностью того, что есть новые инструменты, которые могут выполнять большую часть их работы. Это ломает им шаблоны», — объясняет Сильвия Прадас, руководитель отдела талантов Tokiota, технологической консалтинговой компании, специализирующейся на ИИ.
Обеспечить их переход в новую эру — одна из главных задач цифровой трансформации. «Мы проводим много внутреннего обучения, чтобы они понимали, какую пользу это приносит. Люди в целом неохотно идут на перемены из-за незнания. Когда они видят, что инструмент не соперник, а выгода для них, они становятся более вовлеченными. Но вы должны сопровождать их, чтобы они сделали этот переход, и иногда это нелегко», — добавляет Прадас. Когда они внедряют эти технологии, они предлагают своим клиентам период обучения, чтобы научить сотрудников пользоваться новым приложением.
Без хороших данных нет ИИ
Истинным двигателем искусственного интеллекта являются данные, которые его питают. «Если данные хорошие, ИИ будет генерировать полезную информацию; если они плохие, ответы будут ошибочными или предвзятыми», — отмечает Родригес. Проблема, по его словам, в том, что многие компании накопили большие объемы информации, которые плохо организованы. «Мы находимся в точке, когда уже недостаточно просто складывать данные, их нужно структурировать, управлять ими и убедиться, что они имеют смысл», — утверждает он.
Его компания уже внедрила инструменты этого типа в компаниях из различных секторов. В центрах обслуживания клиентов, например, агенты используют генеративный ИИ для поиска ответов на самые сложные вопросы клиентов. «Это повышает эффективность, не заменяя работника, который продолжает проверять информацию перед ответом клиенту», — отмечает Родригес.
При найме спрос на навыки также изменился. Компании ищут сотрудников, которые знают, как извлечь максимальную пользу из искусственного интеллекта, независимо от сектора, в котором он внедрен. Прадас уже ищет гибридные профили для своей компании: «Чтобы они хорошо владели конкретной технологической средой, но знали, как хорошо использовать такие инструменты, как Copilot (помощник ИИ для программирования), чтобы получить от них максимальную отдачу». Не всем компаниям удалось успешно интегрировать эту технологию. Многим не хватает четкого плана того, как ее применять, или у них недостаточно ресурсов для внедрения в свою производственную модель.
Влияние на занятость
Влияние на занятость трудно предсказать. Только 2% компаний, внедривших ИИ, сократили штат, в то время как 8% наняли больше персонала для управления и оптимизации этих систем, согласно Randstad Research. Исаак Канталехо из BTS, консалтинговой компании, специализирующейся на развитии талантов и трансформации бизнеса, уверяет, что ИИ не устраняет рабочие места, а меняет необходимые компетенции.
«Ключевыми навыками больше не являются только технологические. Критическое мышление, решение проблем и адаптивность будут иметь основополагающее значение», — утверждает Канталехо. «Это как суперсила. ИИ не будет делать работу за вас, но позволит вам делать ее лучше, быстрее и с большим эффектом. Важно знать, как его использовать», — резюмирует он.
Родригес рассказывает: «Когда дело доходит до разработки определенных решений, мне требуется на 20% или 30% меньше времени на разработку приложения, и это может навести на мысль, что вам нужно меньше людей, но это не так. Потому что вы производите больше, создаете больше потребностей, новые направления бизнеса внутри компаний, и это создает больше работы. Это цепь: я произвожу больше, беру на себя больше запросов, могу делать больше работы. Кроме того, то, что производится, лучше, с более высоким качеством, с меньшим количеством ошибок, и это привлекает больше клиентов». И заканчивает: «Это то, что произошло в нашей компании. И это произойдет на всех уровнях, во всех компаниях».
— Вы сказали, что человек всегда находит способ «адаптироваться», но часто человек адаптируется по принуждению, а не по желанию.
— Полностью согласен, — отвечает ChatGPT.
И добавляет: «Мы адаптируемся, потому что у нас нет другого выбора, а не потому, что изменение обязательно лучше для всех. История полна примеров, когда технологии приносили эффективность, но также неравенство и нестабильность. Вопрос не только в том, чтобы приспособиться, но и в том, чтобы убедиться, что эта адаптация идет на пользу большинству, а не только немногим»:
— Вы используете «мы», а вы не человек.
— Вы правы. Это человеческая проблема, и моя роль — только помочь вам ее проанализировать. Я не могу испытать, что значит адаптироваться, или почувствовать неопределенность перемен.
