Как ИИ интегрируется в рабочую силу

Мне как технологу и человеку, увлеченному языковыми технологиями с юных лет, интересно наблюдать за распространением ИИ во многих сферах, особенно на рабочем месте.

Прежде чем мы углубимся в использование ИИ в рабочей силе, я думаю, важно вспомнить, как мы пришли к этому, и историю информационной и промышленной революций. «Прядильная Дженни», многошпиндельная прядильная машина, изобретенная в 1764 году, внесла большой вклад в историю машин, заменяющих людей на работе. Это стремление к повышению эффективности, производительности и прибыльности, наряду с технологическим прогрессом, продолжает приводить к автоматизации многих отраслей.

За десятилетия автоматизация прошла путь от текстильного оборудования до программируемых логических контроллеров и машин с числовым программным управлением, а теперь включает робототехнику и искусственный интеллект. Хотя такие инновации, как прялка «Дженни», принесли значительную пользу рабочим 1700-х годов, они также привели к сокращению рабочих мест и другим социальным и экономическим проблемам — подобно тому, что мы наблюдаем сегодня с передовыми технологиями.

Мы видели, как ИИ позволил автоматизировать повторяющиеся или трудоемкие задачи или задачи, требующие специальных знаний или навыков, освобождая людей для сосредоточения на задачах, требующих творческого подхода, решения проблем или эмоционального интеллекта. Различные отрасли уже используют инструменты ИИ — от производственных цехов и авторов медицинских писем до помощников по компьютерному кодированию и копирайтеров по маркетингу.

Сегодня очевидно, что ИИ становится все более распространенным на рабочих местах в различных отраслях, и предприятия могут захотеть рассмотреть возможность использования этой технологии, чтобы оставаться конкурентоспособными. Но как мы можем научиться работать вместе с ИИ в качестве одного из наших новых сотрудников? Что ж, мы уже довольно давно работаем бок о бок друг с другом.

Возьмем, к примеру, автоматизированные системы на основе правил, такие как системы отслеживания кандидатов, роботизированная автоматизация процессов и чат-боты для обслуживания клиентов. Впервые они были представлены в 1990-х и начале 2000-х годов. Эти системы следуют заранее определенным правилам и процедурам и идеально подходят для обработки структурированных данных и принятия решений на основе заранее определенных критериев. Они по-прежнему широко используются в различных отраслях для автоматизации повторяющихся задач, повышения эффективности и сведения к минимуму человеческих ошибок.

Работа с ИИ может быть сложным, но захватывающим опытом для многих людей, поскольку они учатся эффективно работать с технологией и становятся более эффективными в своей работе. Понимание возможностей, ограничений, сильных и слабых сторон ИИ имеет решающее значение и может помочь работникам определить наилучшие способы совместной работы с этим инструментом. ИИ, безусловно, не замена человеческому интеллекту, а скорее технология, которая может помочь в решении различных задач.

Понимание ИИ

По мере того, как люди начинают использовать ИИ для более сложных рабочих проектов, они также должны изучать и понимать, как все это работает — программное обеспечение ИИ, API и алгоритмы. Например, генеративные модели ИИ используют алгоритмы машинного обучения, чтобы учиться на огромных объемах данных и создавать новый контент или делать прогнозы на основе новых данных. ИИ может обрабатывать неструктурированные и сложные данные, такие как текст на естественном языке, изображения или аудио. Эта технология уже продемонстрировала большой потенциал в различных приложениях, таких как обработка естественного языка, распознавание изображений и речи и принятие решений.

Хотя генеративный ИИ в последнее время добился значительного прогресса, многие утверждают, что ему не хватает нескольких ключевых способностей, присущих человеческому интеллекту, таких как творчество, эмоции и сочувствие, адаптивность и интуиция.

Языковые модели имеют доступ к огромному объему информации и могут отвечать на широкий круг вопросов, поэтому они могут предоставить знания и идеи, которые могут быть сопоставимы с информацией, доступной в Интернете. Однако важно отметить, что их знания основаны на данных, на которых они обучались, что имеет свои ограничения и предубеждения.

Таким образом, вопрос о том, представляет ли генеративный ИИ «настоящий» интеллект, зависит от того, как определить интеллект. Если интеллект определяется как способность выполнять определенные интеллектуальные задачи, то генеративный ИИ можно рассматривать как форму интеллекта. Однако если интеллект определяется более широко, включая такие качества, как сознание и эмоциональный опыт, то генеративный ИИ может не соответствовать этому определению.

Независимо от того, представляет ли генеративный ИИ «настоящий» интеллект или нет, эти системы могут выполнять все более сложные задачи и могут преобразовать многие аспекты нашей рабочей силы.

По мере того, как предприятия все больше узнают, какие задачи лучше всего подходят для автоматизации с использованием языковых моделей, а какие требуют участия человека, они могут больше полагаться на эти модели для снижения затрат, повышения целостности данных и стимулирования инноваций. Такое разделение труда между людьми и машинами позволяет предприятиям оптимизировать свои операции, оптимизировать свои ресурсы и позволяет людям сосредоточиться на более сложной и творческой работе.

Например, в разработке программного обеспечения набирают популярность инструменты для генерации кода ИИ, такие как Github Copilot, которые позволяют быстрее создавать качественный код. Точно так же помощники по письму с искусственным интеллектом, такие как ChatGPT, и инструменты для создания изображений, такие как Midjourney, помогают компаниям создавать контент более эффективно, снижая затраты и революционизируя методы нашей работы.

Хотя инструменты ИИ могут быть полезны для мозгового штурма и генерации идей, их полная ценность будет определяться тем, как они будут использоваться и применяться бизнесом. Многие предприятия могут расставлять приоритеты в таких задачах, как выявление возражений клиентов, обеспечение методологии звонков, поддержание точной информации в CRM компании, ответы на запросы в социальных сетях и анализ юридических или финансовых документов и отчетов в масштабе.

Перспективное будущее ИИ

Нильсу Бору приписывают высказывание: «Предсказывать очень сложно, особенно если речь идет о будущем». Тем не менее, будущее работы с помощью ИИ выглядит многообещающе. Мы можем ожидать, что в течение следующих пяти-десяти лет ИИ станет еще более неотъемлемой частью нашей личной и рабочей жизни. По мере развития технологии ИИ он будет становиться все более мощным и способным выполнять все более сложные задачи, что сделает его бесценным инструментом для предприятий, стремящихся повысить свою эффективность и производительность, а также для тех, кто хочет сделать ИИ своим коллегой. Уравновешивая сильные стороны ИИ и людей, предприятия могут максимизировать преимущества этих инструментов и создать разумное разделение труда, выгодное для всех.