Ілюстрація Саратта Ченгсатіансуп для видання Bloomberg
Незважаючи на численні апокаліптичні прогнози щодо надрозумних технологій, економіст і лауреат Нобелівської премії Дарон Аджемоглу звертає увагу на більш реальну загрозу: "досить просту автоматизацію", що дозволяє підприємствам зменшувати чисельність працівників без істотного підвищення продуктивності, повідомляє Bloomberg.
Аджемоглу, професор MIT, вважає найгіршим не всевладний ШІ, а хвилю посередніх рішень -- на кшталт кас самообслуговування чи автоматизованих меню підтримки -- що "не дають покращення продуктивності, а інколи шкодять бізнесу", водночас витісняючи людей з "змістовної роботи". Після дебюту ChatGPT-5 у серпні точаться дискусії, чи не вийшла технологія на плато: попри те, що лише 1% топменеджерів у цьогорічному опитуванні McKinsey заявили про повну інтеграцію ШІ з вимірюваною віддачею, майже всі планують збільшувати інвестиції. За таких умов керівники можуть "подвоювати ставки" на автоматизацію "того, що не слід автоматизувати", каже Аджемоглу.
Історичні факти підтверджують його тривоги. Системи самообслуговування стали практично повсюдними: минулого року їх використовували 99% продуктових магазинів у США. Водночас, з 2019 по 2023 рік було втрачено майже 300 тисяч робочих місць касирів, а Бюро статистики праці прогнозує подальше зниження на 10% у наступні десять років. У Великобританії, де самообслуговування також стало звичним, за останнє десятиліття було втрачено близько 400 тисяч робочих місць у роздрібній торгівлі. Проте вигоди від таких систем не є очевидними: потрібні значні інвестиції та постійне технічне обслуговування, а також зростає рівень крадіжок, що змушує мережі, такі як Target і Walmart, скорочувати ці лінії. Частка транзакцій через самообслуговування в США минулого року знизилася до трохи більше ніж однієї третини, з 44% у 2023 році.
Невдачі трапляються і в корпоративному середовищі: дослідження, проведене разом з MIT, показало, що 95% тестових проектів ШІ у компаніях не принесли відчутних результатів. Незважаючи на величезний інтерес до "агентів", фірма Gartner вважає, що лише близько 130 із тисячі "агентних" рішень насправді виправдовують свої обіцянки. Навіть найбільш успішні агенти залежать від технологій, які мають суттєві обмеження — від галюцинацій до недостатньої логіки та нестабільного навчання — ці проблеми не зникають з простим додаванням нових даних.
Окремі приклади вказують на небезпеки поспішних рішень. У фінансовій технологічній компанії Klarna спроба замінити службу підтримки штучними інтелектом призвела до відкату через 18 місяців після численних скарг від клієнтів. Генеральний директор Себастіан Сємятковскі визнав, що прагнення до зниження витрат негативно вплинуло на якість обслуговування. Проте, оптимісти нагадують, що ефект продуктивності може мати J-подібну криву — спочатку спостерігається спад, а потім зростання, коли компанії вдосконалюють впровадження та навчають своїх співробітників.
Для Аджемоглу ключовим є те, що справжній прорив у сфері штучного інтелекту мав би стати позитивним зрушенням: "економіка процвітатиме, а рівень життя підвищиться". Водночас існує ризик залишитися на стадії "меh": технології можуть бути "досить прийнятними", щоб зменшити потребу в службах підтримки, але недостатньо ефективними, щоб суттєво підвищити продуктивність працівників.
Економіст рекомендує керівникам зосередитися на уповільненні темпу і перенаправленні уваги не на впровадження нових інструментів, а на переосмислення існуючих процесів. Варто подумати про способи підвищення продуктивності, відновлення позицій після удару та зміцнення унікальних аспектів вашої компанії та команди, замість того щоб просто автоматизувати їх.
#Бізнес #Інвестиції #Штучний інтелект #Економіка #Роздрібний магазин #Генеральний директор #Автоматизація #Bloomberg L.P. #Економіст #Офіс #Ілюстрація #Транзакція з базою даних #Walmart #Нобелівська премія #McKinsey & Company #Target Corporation #Самообслуговування #Массачусетський технологічний інститут #Дарон Ачемоглу #Кларна #Gartner
