Kā daudziem biznesa profesionāļiem, arī mani interesē mākslīgais intelektu (MI), un nesen es lūdzu ChatGPT sniegt citātus no tehnoloģiju līderiem par MI nozīmi uzņēmumiem. Tas sniedza citātu no Apple vadītāja Tim Cook, kurš teica: „MI jau tagad padara uzņēmumus efektīvākus, reaģētspējīgākus un personalizētākus. Tā ir izaugsmes dzinējspēja. ” Tomēr, kad es lūdzu ChatGPT nosaukt šī citāta avotu, tas atzina, ka šāds apstiprināts avots nav eksistējis. Šī neskaidrība saskan ar nesen veiktas aptaujas rezultātiem, ko organizējusi programmatūras platforma Orgvue, aptaujājot vairāk nekā 1000 uzņēmējdarbības vadītāju. Vairāk nekā puse, kuriem pēdējā laikā bija darba zaudējumi ar cerību, ka MI tos aizstās, tagad to nožēlo. Darbinieku atlaidšana, balstoties uz pieņēmumu, ka MI pārņems darba vietas līdz 2025. gadam, ir pārpratums un rāda slikti izpratni par pašreizējiem MI spējām. Daudzi mazo un vidējo uzņēmumu vadītāji būtu jāseko šim uzskatam un jāievēro tālāk. Pašlaik ģeneratīvais MI galvenokārt uzlabo meklēšanas funkcijas, ļaujot lietotājiem ātri saņemt atbildes uz jautājumiem, piemēram, par viesnīcu izvēli, sadzīves tehnikas remontu vai valodu tulkojumu. Šie čatbotu risinājumi uzlabojas, bet joprojām ir tālu no to aizstāšanas ar darbiniekiem. Pētījumi par MI ietekmi uz darba tirgu Dānijā, analizējot 11 profesijas un 25 000 darbinieku 7 000 darba vietās 2023. un 2024.

gadā, neuzrāda būtiskas ietekmes uz atalgojumu vai darba stundām. Darba devēji aicina izmantot MI, taču tas vēl nav ietekmējis ekonomikas rādītājus. Lielākajā daļā darba vietu, īpaši ASV mazo uzņēmumu īpašnieku vidū, MI nav integrēts galvenajās darbībās. Lai gan uzņēmumi vēlas, lai MI pārņemtu grāmatvedību, klientu attiecību vadību, krājumus, pasūtījumus un algu aprēķinus, pašreizējā tehnoloģija to neļauj darīt. Trīs galvenie iemesli šai plaisai ir šādi: Pirmkārt, tehnoloģijas ir nepilnīgas un darbojas slikti. Lai arī tādas kompānijas kā Salesforce, Microsoft un Intuit ievieš MI funkcijas rīkiem, piemēram, maksājumu apritei vai e-pasta mārketingam, šie instrumenti joprojām ir ierobežoti, neuzticami un netiek uzticēti darbam pilnībā autonomi. Otrkārt, MI ieviešanai nepieciešams dalīties ar datiem un intelektuālo īpašumu ar galvenajiem pakalpojumu sniedzējiem, piemēram, Microsoft, Google un OpenAI, taču uzņēmumi baidās par datu drošību un iespējamu ļaunprātīgu izmantošanu, neskatoties uz apliecinājumiem. Treškārt, MI sistēmu attīstīšana ir dārga. Lielas korporācijas, piemēram, Klarna, Meta un JP Morgan, investē desmitiem vai simtiem miljonu, izveidojot iekšējas MI platformas, kas aizstāj darbiniekus vai veic sarežģītus uzdevumus, bet tādas investīcijas ir pieejamas tikai lielajiem uzņēmumiem. Mazākiem uzņēmumiem ir grūti apvienot datus, kas atrodas dažādās sistēmās, un trūkst MI ekspertīzes, lai būvētu uzticamus modeļus, īpaši ņemot vērā novecojušas vai neprecīzas datu riskus. Nākotnē ir neizbēgami nozīmīgi MI uzlabojumi. Pašreizējās sistēmas kļūs precīzākas un uzticamākas; uzņēmumi galvenokārt pieņems privātuma kompromisus, lai gūtu MI priekšrocības; nākotnes MI platformas pārbaudīs datu kvalitāti pirms uzsākt uzdevumu. Laika gaitā uzņēmumi, piemēram, Boston Dynamics, ieņems darba vietas būvniecībā un ražošanā; droni pārzinās piegādes un krājumus; autonomas kravas automašīnas, pacēlāji un dzīvi līdzīgi roboti sazināsies ar klientiem. Taču šie attīstības posmi ir vēl daudzu gadu attālumā. Gudrākie klienti apzinās šo faktu un gaida pacietīgi, kamēr citi, kā tas ir redzams Orgvue aptaujā, tika maldināti, domājot, ka šādas iespējas jau ir pieejamas – tomēr tādas vēl nav.