Naša nacija doživljava najniži rast produktivnosti u poslednjih 60 godina, prema Komitetu za ekonomski razvoj Australije. I ovaj pad se odražava u najnaprednijim ekonomijama širom sveta.
Stoga nije iznenađujuće što neki vide uspon veštačke inteligencije (AI) kao spasioca produktivnosti. Medijski članci najavljuju novu eru visoke produktivnosti koju omogućava AI, a posebno generativni AI alati kao što su ChatGPT i DALL-E.
Slično tome, vodeći svetski časopisi puni su izveštaja o tome kako je veštačka inteligencija omogućila transformativne skokove u istraživanju. Mašinsko učenje je korišćeno, na primer, za predviđanje oblika proteina iz DNK informacija, ili za kontrolu oblika pregrejane plazme u reakciji nuklearne fuzije. Jedan tim u CSIRO-u dizajnirao je autonomni sistem zasnovan na veštačkoj inteligenciji koji može da proizvede i testira 12.000 dizajna solarnih ćelija u roku od 24 sata.
Da li to znači da možemo pritisnuti prekidač, ostaviti ga uključenim i otići na plažu? Ne baš.
Koliko god gornji primeri daju nadu, oni takođe odvlače pažnju od mnogih AI aplikacija koje nisu baš funkcionisale. To su slučajevi, koji često nisu zabeleženi u časopisima i medijima, gde je korišćenje veštačke inteligencije bilo skupo i dugotrajno i nije uspelo da generiše željeni rezultat.
Godine 2021. zajednica veštačke inteligencije morala je da pauzira kada je utvrđeno da su 62 objavljene studije koje su koristile mašinsko učenje za dijagnozu COVID-19 na osnovu skeniranja grudnog koša nepouzdane i neupotrebljive u kliničkim okruženjima, uglavnom zbog problema sa ulaznim podacima. Bio je to oštar podsetnik da je veštačka inteligencija pogrešiva.
To ne znači da se veštačka inteligencija ne može koristiti za povećanje produktivnosti – samo da nije gotova lek za naše probleme sa produktivnošću. AI ne može magično da reši probleme vezane za neefikasne procese, loše upravljanje i lošu kulturu.
Ako ubacite naprednu veštačku inteligenciju u glupu organizaciju, to je neće učiniti pametnom. To će samo pomoći organizaciji da uradi glupe stvari efikasnije (drugim rečima, brže). Ovo teško da će dovesti do povećanja produktivnosti.
Jedna nedavna studija američkog Nacionalnog biroa za ekonomska istraživanja otkrila je povećanje produktivnosti od 14% među agentima za korisničku podršku koji su koristili AI alat za vođenje razgovora. U Australiji, Vestpac kaže da je veštačka inteligencija obezbedila povećanje produktivnosti za 46% za svoje softverske inženjere, bez gubitka u kvalitetu rada.
Na mnogo načina ovi primeri nisu iznenađujući. Očigledno je da veštačka inteligencija može povećati produktivnost kada se efikasno koristi; Google mape su očigledno bolje u pronalaženju nekoga od A do B nego stari atlas puteva.
Dakle, šta je zajedničko u situacijama u kojima AI radi dobro?
Uspešne primene AI obično se karakterišu jasnom potrebom i funkcijom za AI sistemom. Oni su dobro integrisani u šire procese poslovanja ili organizacije i ne ometaju druge zadatke zaposlenih.
Oni takođe imaju tendenciju da imaju visokokvalitetne, prilagođene namjeni i kurirane skupove podataka koji se koriste za obuku algoritama, a primjenjuju se bezbedno iu skladu sa etičkim principima.
Međutim, teško je postići prednosti AI produktivnosti u celoj organizaciji, a kamoli u čitavoj ekonomiji. Mnoge organizacije se i dalje bore sa mnogo osnovnijom digitalnom transformacijom.
Konsultantska kuća Deloitte procenjuje da 70% napora organizacija za digitalnu transformaciju propada. Možda pravo rešenje za dilemu produktivnosti leži manje u korišćenju veštačke inteligencije, a više u upravljanju organizacionim neefikasnostima povezanim sa usvajanjem nove tehnologije.
Moderne kancelarije su pune besmislenih mejlova, nepotrebnih sastanaka i birokratskih procesa koji oduzimaju energiju i motivaciju radnika. Istraživanja su pokazala da produktivnost opada kada se radnici suoče sa ovim napadom zauzetosti i ometanja.
Malo je verovatno da će AI ovo rešiti. Valuta modernog dana je pažnja; veštačka inteligencija koja je napravljena da nas zaštiti od nepotrebne zauzetosti može na kraju da nas prigovara. Možda čak vidimo budućnost u kojoj se AI alati dizajnirani da nas zaštite od ometanja takmiče sa AI alatima dizajniranim da nam odvlače pažnju.
Ekonomista sa Univerziteta u Lidsu Stjuart Mils ističe da ako alati kao što je ChatGPT samo automatizuju birokratsku neefikasnost, oni uopšte neće povećati produktivnost.
Jednom smo pitali prijatelja, višeg menadžera u globalnoj inženjerskoj kompaniji, da li koristi ChatGPT za svoj posao. „O da“, uzviknuo je oduševljeno.
„Koristim ga za generisanje svih onih izveštaja koje menadžment stalno traži od mene. Znam da ga niko nikada neće pročitati, tako da ne mora da bude visokog kvaliteta.“
Čini se da će AI dugoročno poboljšati produktivnost na društvenom nivou, a neka od ovih poboljšanja mogu biti transformativna.
Od septembra 2022. godine, istraživanje je pokazalo da je 5,7% svih recenziranih istraživanja objavljenih širom sveta na temu veštačke inteligencije – u odnosu na 3,1% u 2017. i 1,2% u 2000.
Jasno je da inovatori svuda istražuju kako veštačka inteligencija može da poveća njihovu produktivnost — i možda im pomogne da otkriju. Možemo očekivati da će se efikasna rešenja koja istinski rešavaju problemi sami izabrati i organski podići na vrh.
Uspešna primena veštačke inteligencije zahteva razumevanje konteksta u kome se tehnologija primenjuje. Potrebno je odabrati odgovarajući alat za zadatak koji je pri ruci i koristiti ga na ispravan način. A čak i pre toga, to zahteva rad na pitanjima procesa, upravljanja, kulture i etike.
