Служителите, които до скоро прекарваха дните си, ровейки в корпоративни

Служителите, които до скоро прекарваха дните си, ровейки в корпоративни бази данни, анализирайки доклади и създавайки многостранични отчети, към този момент имат нови „ сътрудници “ - AI сътрудници.

Те извършват главните детайли от този развой – търсят информация, съпоставят индикатори, изготвят разбори и ги показват в структурирана форма. Без даже да го осъзнават, доста хора са станали мениджъри на изкуствен интелект.

Тази промяна протича незабележимо, само че е реалност. Работещите стартират да се учат по какъв начин да формулират задания (промптове), по какъв начин да употребяват опциите на AI системите, по какъв начин да правят оценка грешките им и да трансферират комплицирани процеси на автоматизирани сътрудници. А даже тези, които към момента не са го създали, евентуално ще бъдат принудени да го създадат скоро.

Според изследване на IDC и Salesforce, 72% от изпълнителните шефове считат, че до пет години множеството чиновници ще имат AI сътрудник, който ще им „ рапортува “.

Това към този момент не е въпрос на потребление на нов програмен продукт, а на ръководство на интелигентни системи, способни да мислят, проучват, търсят и основават. И скоро най-ценните фрагменти няма просто да умеят да употребяват изкуствен интелект – те ще умеят да го ръководят, написа платформата BuiltIn в разбор.

Ерата на мениджъра на AI

Ако преди беше значимо кой може да вкарва и обработва данни, през днешния ден ключът е кой може да управлява AI системи. Работещите се трансформират в диригенти на интелигентни процеси - виновни за тактиката, контрола на качеството и организацията на цялостния работен поток.

Това изисква радикално друг набор от умения спрямо обичайното потребление на програмен продукт. Класическите стратегии работят предсказуемо – въвеждаш данни, получаваш резултат. AI сътрудниците по-скоро се държат като отдалечени чиновници: способени, само че нуждаещи се от насоки, подлежащи на неточности и зависещи от противоположна връзка.

Пример: в случай че съветник помоли AI сътрудник да направи пазарен разбор за електрическите автомобили, системата би трябвало сама да реши кои източници да употребява, какъв брой настоящи да са данните, дали да включи регулаторни фактори и по какъв начин да структурира резултата. Всеки от тези избори изисква преценка. Така ролята на индивида се измества от „ оператор “ към „ надзирател “.

Експерти, които внедряват персонализирани AI процеси в компании, към този момент виждат ясно причинност: най-успешните резултати идват, когато потребителите се държат като мениджъри, а не просто като създатели на промптове. Те знаят, че с цел да получат точни резултати, би трябвало да работят както с млад анализатор – да слагат ясни упования, да вършат инспекции и да дават корективна противоположна връзка.

Много компании вложиха съществени старания да обучат чиновниците си в „ prompt engineering “ – изкуството да формулираш точни указания към AI. Но ръководството на сътрудници изисква напълно разнообразни пълномощия, които не са част от обичайните софтуерни умения. Според изпълнителният шеф на AI стартъпа You.com Саураб Шарма, това са трите основни умения на бъдещия „ AI управител “:

Стратегия за прехвърляне

Трябва да се знае кои задания са подобаващи за кои сътрудници и по кое време е по-разумно една комплицирана задача да се раздели на стадии, вместо да се остави напълно на AI. Например финансов анализатор може да разпореди на един сътрудник да събере данни за облагите на фирмите, на втори – да проучва изявленията от докладите, а на трети – да синтезира резултатите.

Контрол на качеството.

Оценяването на резултатите от AI изисква експертиза и подтекст, не просто механически умения. Ако сътрудник цитира стотици източници, човешкият управител би трябвало да реши дали това е изчерпателност или непотребен звук.

Оркестриране на голям брой сътрудници.

Колкото по-сложни стават процесите, толкоз по-важна е способността да се координират няколко AI системи по едно и също време. Мениджърът би трябвало да знае по какъв начин резултатът на единия сътрудник се трансформира във вход за другия, по какъв начин да предотврати струпване на неточности и по кое време е належащо човешко присъединяване.

Бизнес учебните заведения преподават ръководство на планове, само че не и прехвърляне на задания към мислещи системи, които от време на време бъркат. Затова фирмите, които съумяват с внедряването на AI сътрудници, основават свои лични образования. Те учат чиновниците да пишат указания към AI по този начин, както биха инструктирали нов чиновник. Определят стандарти за качество, вкарват вътрешни процеси за инспекция и най-много – осъзнават, че ръководството на сътрудници не е автоматизация, а колаборация.

Някои организации към този момент откриват „ вътрешни специалисти “ – хора, които интуитивно се оправят добре с AI сътрудници и могат да образоват останалите. От своя страна, доставчиците на AI технологии също стартират да виждат бизнес опция в това и оферират профилирани образования по ръководство на сътрудници, съобразени с съответни функции и процеси.

Преходът към този момент тече, само че за благополучие всеки може да стартира да се приспособява още през днешния ден.

Бъдещето е в ръководството, не в заместването

Популярният боязън, че AI ще отнеме работните места, пропуща по-фината истина: в множеството интелектуални специалности изкуственият разсъдък няма да размени хората, а ще им даде нов вид управническа отговорност, твърди Шарма.

„ Хората няма да станат непотребни — ще се трансфорат в диригенти на умни системи. Успешните експерти ще бъдат тези, които осъзнават, че ръководството на AI изисква същите правила, както ръководството на хора: ясна връзка, надзор на качеството и стратегическо мислене “, показва той.