Podobnie jak wielu profesjonalistów biznesowych, interesuję się sztuczną inteligencją (SI) i niedawno poprosiłem ChatGPT o cytaty od liderów technologicznych na temat znaczenia SI dla firm. Podano cytat od Tima Cooka z Apple, mówiący: „SI już teraz czyni przedsiębiorstwa bardziej wydajnymi, bardziej responsywnymi i bardziej spersonalizowanymi. To napęd wzrostu. ” Jednak gdy zapytałem ChatGPT o źródło, przyznał, że nie istnieje zweryfikowane pochodzenie tego cytatu. Brak jasności w tym zakresie pokrywa się z wynikami niedawnego badania przeprowadzonego przez platformę oprogramowania Orgvue na ponad 1000 liderach biznesu. Większość osób, które zwolniły pracowników spodziewając się, że SI zastąpi ich, teraz żałuje tej decyzji. Zwolnienia oparte na założeniu, że SI przejmie miejsca pracy do 2025 roku, są przedwczesne i świadczą o słabym zrozumieniu obecnych możliwości SI. Wielu menedżerów małych i średnich firm powinno przemyśleć to przekonanie. Obecnie generatywna SI głównie poprawia funkcje wyszukiwania, umożliwiając użytkownikom szybkie uzyskiwanie odpowiedzi na pytania, takie jak wybór hoteli, naprawa urządzeń czy tłumaczenia języków. Te chatboty się doskonalą, ale jeszcze daleko im do zastąpienia pracowników. Badania dotyczące wpływu SI na rynek pracy w Danii, obejmujące 11 zawodów, 25 000 pracowników w 7 000 miejscach pracy w latach 2023 i 2024, nie wykazały znaczących efektów na zarobki ani godziny pracy. Pracodawcy zachęcają do korzystania z SI, ale na razie nie wpłynęła ona na wyniki ekonomiczne. W większości miejsc pracy, zwłaszcza wśród 33 milionów małych przedsiębiorców w USA, SI nie jest zintegrowana z głównymi operacjami.

Chociaż właściciele firm chcieliby, by SI zajmowała się księgowością, CRM, stanami magazynowymi, zamówieniami i wynagrodzeniami, obecna technologia nie pozwala na to. Istnieją trzy główne przyczyny tego stanu rzeczy: Po pierwsze, technologia jest niedojrzała i działa słabo. Chociaż firmy takie jak Salesforce, Microsoft i Intuit wprowadzają funkcje SI do zadań takich jak płatności i marketing mailowy, narzędzia te pozostają ograniczone, niespełniające oczekiwań i niewystarczająco zaufane do autonomicznej pracy. Po drugie, wdrażanie SI wymaga dzielenia się danymi i własnością intelektualną z głównymi dostawcami, takimi jak Microsoft, Google i OpenAI, co budzi obawy o bezpieczeństwo danych i nadużycia, mimo zapewnień. Po trzecie, rozwijanie systemów SI jest kosztowne. Duże korporacje, takie jak Klarna, Meta czy JP Morgan, inwestują dziesiątki lub setki milionów w budowę własnych platform SI, które zastępują pracowników lub wykonują złożone zadania, ale takie inwestycje są poza zasięgiem większości mniejszych firm. Dodatkowo, małe przedsiębiorstwa mają rozproszone dane w różnych systemach i brakuje im eksperckiej wiedzy w dziedzinie SI, co utrudnia budowę niezawodnych modeli, szczególnie ze względu na ryzyko opierania się na przestarzałych lub nieprecyzyjnych informacjach. Patrząc w przyszłość, znaczny rozwój SI jest nieunikniony. Obecne systemy będą coraz bardziej precyzyjne i niezawodne; firmy w końcu zaakceptują kompromisy związane z prywatnością na rzecz korzyści z SI; przyszłe platformy SI będą weryfikować jakość danych przed rozpoczęciem działań. Z czasem roboty od firm takich jak Boston Dynamics przejmą role w budownictwie i produkcji; drony będą obsługiwać dostawy i inwentaryzację; autonomiczne ciężarówki, wózki widłowe i realistyczne boty będą wchodzić w interakcje z klientami. Jednak te rozwiązania są jeszcze odległe. Nasi najbardziej przezorni klienci to rozumieją i cierpliwie czekają, podczas gdy inni, jak wiele osób z badania Orgvue, dali się wprowadzić w błąd, wierząc, że takie możliwości są już dostępne — a tak naprawdę jeszcze nie istnieją.