Що відбувається з ризиками, звільненим часом і чи викинуть людину із ШІ-ланки. 10 великих тенденцій генеративного штучного інтелекту

На сайті Всесвітнього економічного форуму експерти представили звіт про використання Generative AI для збільшення робочих місць і продуктивності робочої сили GenAI. Ось 10 основних тенденцій:

1. Переваги GenAI найкраще підійдуть організаціям, що керують даними. Ці організації мають довгу історію створення надійної якості даних, інфраструктури, управління та безпеки. Вони не обов’язково швидше визначають випадки використання GenAI, але коли вони це роблять, у них уже є все для швидкого розгортання.
2. Організації обережно масштабують GenAI. Одні з перших користувачів, які активно використовують GenAI, не поспішають з процесом впровадження та намагаються більше тестувати рішення у невеликих групах перед ширшим розгортанням. Це допомагає виявити проблеми на ранній стадії та запобігти втраті інтересу співробітників, якщо все працює не за планом.
3. Усвідомлення ризиків. Більшість організацій, представлених у звіті, добре усвідомлюють ризики, пов’язані з впровадженням GenAI серед робочої сили. Це стосується витоку даних, конфіденційності та упередженості результатів чи інших етичних аспектів. Щоб запобігти шкоді репутації та уникнути конфлікту з регуляторами та органами влади, багато хто дотримується обережного підходу, проводячи експерименти та впроваджуючи пілотні проєкти у відносно безпечному середовищі своєї організації.
4. GenAI покращує продуктивність, але деякі організації не знають, що робити з вивільненим часом. Про підвищення продуктивності у звіті говориться здебільшого на організаційному рівні. Проте є приклади, коли компанія стверджувала, що запити, які колись оброблялися тижнями, тепер займають лише хвилини завдяки автоматизації. Ще один приклад оптимізації рутинної роботи завдяки ШІ. Говорячи про це, понад чверть респондентів сказали, що GenAI дозволяє працівникам виконувати більш приємну, творчу та корисну роботу. Проте низка опитаних організацій не мають чіткого плану щодо того, що працівники мають робити зі звільненим часом.
5. Покращення якості роботи є ще одним важливим фактором для розгортання GenAI. У разі правильного впровадження ця технологія має потенціал бути точнішою та послідовнішою та допускати менше помилок, ніж люди, а отже, може призвести до вищої якості та задоволеності клієнтів.
6. Людей не завжди влаштовують результати використання технології. ІТ-фахівці були одними з найшвидших, хто сприймав GenAI. Водночас найбільший вплив відчувається у відділах, які виконують багато адміністративної роботи, що призводить до невизначеності серед цих команд. Довіру можна побудувати за допомогою навчання, яке демістифікує технологію, а також перенавичок і підвищення кваліфікації, що дає працівникам потенціал вирости на нові ролі. Це буде життєво важливо в найближчому майбутньому, оскільки 44% навичок працівників будуть втрачені протягом наступних п’яти років, згідно з Ініціативою робочих місць Форуму, яка працює над створенням хороших робочих місць для всіх у контексті таких збоїв на ринку праці.
7. GenAI неможливо впровадити без управління змінами. У звіті підкреслюють важливість розуміння впливу на культуру організації та зміну мислення, яку вона вимагає від співробітників. Ефективне керівництво з самого верху організації є життєво важливим. Крім того, вирішальну роль відіграють менеджери середньої ланки, які розуміють робочі процеси та процеси, а отже, де GenAI може мати найбільший вплив.
8. Більшість організацій точно не знають, який відсоток їхньої робочої сили використовує GenAI. Фактично опитані компанії повідомили різні цифри від 20% до 80%. Деякі заявили, що майже всі використовують цю технологію або принаймні могли, тому що вся організація отримала доступ до інструментів GenAI. Наскільки доступні ці інструменти для робочої сили, залежить від схильності компанії до ризику — деякі респонденти надають доступ усім співробітникам, тоді як інші обмежують доступ лише до певних відділів або вимагають отримання ліцензій.
9. Небагато організацій розробили стратегію сталого використання ШІ. Порівняно з меншими моделями штучного інтелекту, орієнтованими на певні завдання, великі мовні моделі, такі як ChatGPT, споживають багато енергії, оскільки кожна підказка потребує обчислень, які споживають значну кількість енергії. Хоча це проблема, яку визнає більшість організацій у звіті, мало хто ще розробив стратегію, як діяти відповідно до цього, і екологічні міркування, здається, не є центральними для рішень щодо розгортання робочої сили GenAI.
10. Видалення людей із петлі все ще вважається помилкою. Більшість організацій, опитаних для звіту, контролюють ризики, якість і відповідальне використання GenAI через внутрішні комітети або ради, які встановлюють правила та рамки й оцінюють випадки використання. Майже всі також кажуть, що вони розробили навчальні програми для відповідального використання інструментів. Знаючи про скандали навколо дискримінаційних алгоритмів і нові закони, такі як Закон Європейського Союзу про штучний інтелект, компанії чітко усвідомлюють важливість валідації, верифікації та людського втручання. «Найбільша помилка, яку ви можете зробити, — усунути людей із ваших процесів», — сказав один із респондентів.

Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram

По темi

Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram

Про звільнення, безпеку та ефективність. Як GenAI змінить життя айтівців — дослідження

По темi

Про звільнення, безпеку та ефективність. Як GenAI змінить життя айтівців — дослідження

Google Cloud, Hitachi та GlobalLogic разом працюватимуть над безпечним впровадженням GenAI для інноваційних компаній

По темi

Google Cloud, Hitachi та GlobalLogic разом працюватимуть над безпечним впровадженням GenAI для інноваційних компаній

SoftServe створює лабораторію генеративного ШІ — GenAI Lab і відкриває 15 вакансій

По темi

SoftServe створює лабораторію генеративного ШІ — GenAI Lab і відкриває 15 вакансій