Tiesa, meškos paslaugą visai dirbtinio intelekto sričiai padarė kino kūrėjų vizijos ir futuristų pranašystės, kaip dirbtinis intelektas įgaus sąmonę ir nuspręs save tobulinti iki begalybės, kol virs dieviškas galias turinčia esybe, kurios motyvai taip pat bus dieviškai svetimi žmogui...
Visgi reikia suvokti, kad šios vizijos visada remiasi vadinamojo bendrojo dirbtinio intelekto sąvoka – sąmoninga, savarankiška ir universalia kibernetine esybe, gebančia mąstyti kaip žmogus, tik tuo pačiu darančia tai daug greičiau ir efektyviau. Tačiau beveik visi autoritetingi srities ekspertai sutaria, kad tokio tipo dirbtinio intelekto teks luktelėti bent keliasdešimt, o gal ir kelis šimtus metų.
Šiandien – tik pati dirbtinio intelekto technologijos kūrimo pradžia ir kol kas tai tik eksperimentų ir žaidimų laukas. Tikroji technologijos branda ateis vėliau, o dabar derėtų kalbėti apie procesų automatizavimą ir robotizavimą – technologijas, kurios iš tiesų jau sėkmingai pritaikomos ne tik versle, bankininkystėje, bet ir transporto, medicinos, edukacijos bei kt. srityse, ir po truputį jas transformuoja. Tiesa, šiuos pokyčius tradiciškai lydi baimės dėl galimai mažėsiančio darbo vietų skaičiaus.
Šiandienos „dirbtinis intelektas“ – tai veikiau siauras funkcijas ypač efektyviai ir greitai atliekančios programos, gebančios mokytis – darbo eigoje tobulinti savo įgūdžius. Būtent toks „dirbtinis intelektas“ šiandien turėtų rūpėti visiems, piešiantiems niūrias ateities vizijas – nes išties gali būti, kad šie nepailstantys, neturintys asmeninio gyvenimo ir nestreikuojantys „darbuotojai“, nors retkarčiais gendantys, turi potencialo išstumti žmones iš tam tikrų profesijų.
Laimi ir organizacija, ir darbuotojai
Dalis srities ekspertų siūlo šiandien naudojamus dirbtinio intelekto įrankius vadinti tuo pačiu dviejų raidžių trumpiniu AI, tačiau po raide A turėtų slėptis ne „artificial“ (dirbtinis), o „augmented“ (pastiprintas, patobulintas). Iš tiesų žodis „augmented“ daug labiau tinka kalbant apie šiandienos dirbtinio intelekto įrankius, mat jame esanti reikšmė reiškia tiek pačių algoritmų, tiek su jais dirbančių ar eksperimentuojančių žmonių įgūdžių pastiprinimą ir patobulinimą. Ir mūsų organizacijoje norintiems tobulėti darbuotojams siekiame sukurti aplinką, kurioje jie galėtų pasitelkti vis sudėtingesnes technologijas efektyvesniam užduočių atlikimui.
Tai yra „Win-win“ situacija, nes laimi tiek darbuotojai – juos motyvuoja naujų technologijų kūrimas, kurioms jie deleguoja nuobodžias monotoniškas užduotis, tiek pati organizacija, kurioje tobulėjimo atmosferos nereikia skatinti dirbtinai, nes ji atsiranda organiškai, iš smalsumo. Tai atspindi naujausią tendenciją aukštųjų kompetencijų darbo rinkoje – noriu dirbti kompanijoje, kuria galiu didžiuotis ir nuolat mokytis, kurti, bandyti. Ir jeigu šiame darbe nerandu prasmės, manęs jame nėra.
Pavyzdžiui, visoje mūsų organizacijoje „dirba“ per 200 robotų. Jie turi savo vardus, kuriuos renka visa komanda – štai vienas robotas yra vardu Liudas. Tai darome siekdami, kad bendradarbiavimas tarp žmonių ir algoritmų vyktų kuo sklandžiau – visi esame socialios būtybės, todėl šioks toks robotų antropomorfizavimas padeda įsitraukti.
Tačiau viskas nesibaigia ties vardais – kartu su mumis dirbantys robotai turi ir savo projektų vadovus, kurie stebi robotų darbą bei prižiūri, kad šie pasiektų norimų rezultatų. Robotus netgi esame įtraukę į žmogiškųjų išteklių valdymo sistemą kaip tikrus darbuotojus. Panašiai, kaip ir žmonės, virtualūs mūsų „kolegos“ gali išeiti užtarnauto poilsio – vieną kaip tik neseniai išleidome į pensiją.
Padalinys, kuriame itin aktyviai naudojame automatizacijos ir robotizacijos technologijas – Pinigų plovimo prevencijos (AML – „Anti money laundering“). Čia kuriame įrankius, kurių tikslas – užkirsti kelią neteisėtoms ir potencialiai rizikingoms finansinėms transakcijoms. Finansų srityje neužtenka reaguoti į įvykusį nusikaltimą, mūsų įsipareigojimas – skirti visas pastangas neleidžiant jiems įvykti.
Visi šie procesai sukuria milžiniškus duomenų srautus, su kuriais susidoroti nebegali joks žmogus ar komanda. Apdoroti ir analizuoti juos gali tik dirbtinio intelekto įrankiai – mašininio mokymosi algoritmai milisekundžių tikslumu atpažįsta netinkamas transakcijas ir jas sustabdo. Kol visa tai daro technologiniai įrankiai, žmogaus užduotys tampa intelektualesnės, reikalauja daugiau kūrybiškumo ir gebėjimo įžvelgti problemas ir rasti joms sprendimus (kuriuos vėliau vėl perims technologija).
Pavyzdžiui, šiandienos finansinės sistemos tampa vis globalesnės ir tarpusavyje susijusios, o gimstant naujiems fintech produktams ir paslaugoms, atsiranda daugiau teisinių reguliavimo. Robotai ir dirbtinis intelektas šioje srityje nefunkcionuoja, jei šalia jų nedirba žmonės, turintys atitinkamas kompetencijas ir įgūdžius. Būtent todėl labai aktyviai automatizuodami savo procesus ne tik nemažiname darbuotojų skaičiaus, bet, atvirkščiai, kuriame naujas pozicijas ir plečiamės.
Kita sritis, kuri stipriai automatizuojama, tačiau kurioje algoritmams vis dar reikia pagalbos rankos – klientų aptarnavimas. Turbūt kiekvienas yra susidūręs su robotiniais klientų aptarnavimo „chatbotais“ – nors jie palengvina ir pagreitina klientų aptarnavimą, kai „nepataiko“ atsakyti į žmogaus klausimą ar prašymą, visas įdirbis griūna kaip kortų namelis.
Šiemet kompanijos „Microsoft“ publikuotoje „State of Global Customer Service Report“ ataskaitoje išryškinama tendencija, kuri rodo, jog didžiajai daliai klientų, perkančių prekes internetu, trūksta būtent žmogiškojo ryšio bei dėmesio aptarnavimo metu. Tai reiškia, kad didžiausią pranašumą įgis kompanijos, kurios, pasitelkdamos automatizacijos bei robotizacijos technologijas, sugebės užtikrinti tokį ryšį su savo klientais.
Kurdami virtualius aptarnavimo įrankius, kurie irgi naudoja dirbtinio intelekto technologiją, mūsų organizacijos profesionalai – žmonės, o ne robotai – turi apsčiai darbo. Jie turi įvertinti daugybę faktorių – konkretų vartotoją, jo patirtis ir lūkesčius, taip pat rinką, kurioje jis veikia, joje esančius produktus ir jų rizikas. Joks dirbtinio intelekto algoritmas šiandien neturi empatijos, gebėjimo pažiūrėti į situaciją kliento akimis – tą gali tik žmonės, tiek šiandien, tiek ateityje.
Perfrazuojant „Apple“ įkūrėjo Steve‘o Jobso moto – laimės tos organizacijos, kurios žino, ko klientui reikės, kai klientas dar nė pats nenutuokia, ko konkrečiai jam reikia. Šioje vietoje dirbtinio intelekto stiprybės – didžiulių duomenų kiekių analizė ir prognozavimas – puikiai derės su žmonių pranašumais – empatija, universaliu akiračiu, lanksčiomis kompetencijomis.
Tokia dirbtinio intelekto ir žmogaus pranašumų sinergija atveria naujus horizontus profesijoms, apie kurias šiandien neturime nė žalio supratimo. Dar prieš trisdešimt metų nebuvo tokios profesijos kaip debesies sistemų administratorius ar klientų aptarnavimo analitikas. Kol vienas profesijų funkcijas perima technologijos, kuriasi naujos, kurioms reikia žmogiškųjų savybių – socialumo, empatijos ir vertybinės sistemos. Galiausiai, būtent nuo jos priklausys, kokią technologiją – tarnaujančią žmogui ar einančią prieš jį – turėsime.
