(Kiemelt kép: Unsplash+)
Ahogy az új innovációk a mesterséges intelligenciát előremozdítják, nagy lépések történnek a hatékonyság, a teljesítmény és a termelékenység javítása érdekében az egyes iparágakban. A globális MI-piac az elmúlt években ugrásszerűen megnőtt. A UBS szerint az MI-iparág 2015-ben 5 milliárd dolláros bevételt jelentett, és 20 százalékos éves növekedési ütemmel 2020-ra 12,5 milliárd dollárt ért el. A LearnBonds előrejelzése szerint 2025-re az MI szoftverpiac mérete elérheti a 126 milliárd dollárt is. A McKinsey Global Institute úgy véli, hogy az MI-technikák az elkövetkező években 19 iparág kilenc üzleti funkciójában évente 3,5 és 5,8 milliárd dollár közötti értéket teremthetnek. Ez az összes analitikai technika által potenciálisan lehetővé tett 9,5-15,4 milliárd dolláros éves érték mintegy 40 százalékát teszi ki. Az Accenture állítása szerint 2035-re a mesterséges intelligencia megduplázza a 12 fejlett ország növekedési ütemét, és akár egyharmadával növeli a munkatermelékenységet.
Az automatizálás fejlődése
Bár még jelentős technikai és emberi akadályokat kell leküzdeni, fontos értékelni, hogy maga az MI drámai fejlődésen ment keresztül, különösen az elmúlt 10 évben. A mesterséges intelligencia egyik alcsoportja, a gépi tanulás már több mint fél évszázada kutatási terület, de csak a feldolgozási teljesítmény és a memória közelmúltbeli növekedésével, valamint a nagyon nagy méretű „gyakorló” adathalmazok elérhetőségével (melyek néha az internet korának melléktermékei) ért el sikereket. Ez óriási mértékben javította a számítógépes látást és a nyelvi feldolgozást, ami viszont lehetővé tette a korábban csak ember által végzett feladatok eddig soha nem látott mértékű automatizálását. A legismertebb példák közé tartoznak az önvezető autók és az orvosi diagnosztika, de a látás és a nyelvérzékelés lehetővé teszi a kevéssé ismert, „alantas feladatok” széles körének automatizálását minden ágazatban. Az ilyen automatizálás hatásai a szakértők és a közvélemény számára egyaránt tisztázatlanok, így a mesterséges intelligenciához való jelenlegi hozzáállásunk nem biztos, hogy tartós lesz. Ami teljesen világos, hogy a kormányok, a szabályozó hatóságok, a jogalkotók és a vállalatok világszerte tudatában vannak mind a mesterséges intelligenciában rejlő gazdasági potenciálnak, mind a társadalomra leselkedő kockázatoknak, beleértve az álhíreket, a tömeges munkanélküliséget, a magánélet elvesztését, valamint az emberi autonómia és méltóság kihívásait.
A pandémia hatása
A közelmúltban a koronavírus világjárvány jelentős hatással volt a mesterséges intelligencia alkalmazására, mivel a vállalatok a válság idején a munkavállalók termelékenységével kapcsolatos kihívásokra is rögvest reagáltak. A COVID-19 évtizedekkel gyorsította fel az MI-t és annak alkalmazásait. A példátlan online mozgással, a távgyógyászattól kezdve az e-tanuláson át a távmunkáig, az MI és a gépi tanulás iránti kereslet soha nem volt még ilyen nagy mint a pandémia alatt. A mesterséges intelligencia valóban segített a távmunkásoknak abban, hogy az unalmas feladatok kiküszöbölésével a legfontosabb feladataikra koncentrálhassanak. A COVID-19 válság során ágazatspecifikus trendek is megjelentek, melyeknek nyilvánvaló haszonélvezője lett az egészségügy. Az MI „szépsége” abban rejlik, hogy minden olyan ágazat számára előnyös lehet, mely az adatokra támaszkodik. De az egészségügyi ágazat, és különösen a gyógyszeripar és a biotechnológia nyerhet a legtöbbet, mivel a gyógyszerkutatás és fejlesztés (K+F) „hibaaránya” továbbra is magas és költséges marad. A mesterséges intelligenciát egyre gyakrabban alkalmazzák a gyógyszerfejlesztésben, nagy adathalmazok elemzése és tanulása révén a megfelelő vegyületek azonosítására, valamint az új kezelések hatékonyságának és mellékhatásainak előrejelzésére. A kutatás-fejlesztéssel járó idő és költségek csökkentése kézzelfogható változást hozhat ezen a téren, a hatékony gyógyszerfejlesztés fontossága pedig a COVID-19 világjárvány idején került igazán reflektorfénybe.
Intelligens szoftverek és gyártás
Az intelligens szoftverek felbecsülhetetlen értéket képviselhetnek a munkaerő segítésében. A technológia rohamos ütemben fejlődik, az MI-t a termelékenység növelésére és a teljesítmény javítására használják olyan területeken, mint a toborzás, az adminisztráció és az adatelemzés. Ahogy az MI egyre elterjedtebbé válik, érdekes tendencia, hogy a belső termelékenység javítását szolgáló backend eszközként is alkalmazzák már, és nem csak a címlapokra kerülő, ügyfélközpontú termékként. A vállalkozások belsőleg használják az MI-t például a gyártási folyamataik hatékonyságának javítására, az ellátási láncok korrupciós kockázatainak jelzésére és a hálózaton belüli kapcsolatok azonosítására. A gyártásban a mesterséges intelligencia képes figyelni és elemezni a berendezéseket, hogy riasztást adjon ki, ha szervizelésre van szükség. Ez a „prediktív karbantartás” lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy kiváltsák a tervezett szervizeket. Így viszont csökken az állásidő és a teljes karbantartási költség. Az automatizálás számos iparágban célzottan helyettesíti az egyes szerepkörökön belüli konkrét feladatokat, különösen az „alacsony értékűnek” tekintett ismétlődő feladatokat. Az MI hatékonyabbá és érdekesebbé tehet bizonyos munkaköröket. A jogi területen például az ügyvédek olyan hétköznapi dokumentumok felülvizsgálatára és átvilágítási feladatokra használnak mesterséges intelligencia-eszközöket, melyeket korábban kézzel kellett felülvizsgálni. Amikor a munkavállalók felszabadulnak az alantas feladatok alól, a fokozott ügyfélkiszolgálásra és az innovációra összpontosíthatnak.
Kiberbiztonság mindenek felett
A kiberbiztonság a mesterséges intelligencia alkalmazásának másik kulcsfontosságú területe, a Consumer Technology Association szerint ez a vezető terület: az összes mesterséges intelligencia-alkalmazás 44 százalékát a biztonsági behatolások észlelésére és elrettentésére használják ma. A mesterséges intelligencia egy „mindig elérhető” megoldást nyújthat a vállalkozások rosszindulatú támadások elleni védelmére. Az MI képes a rendszereket figyelni a sebezhetőségek azonosítása és kijavítása érdekében, így az informatikai csapat a legfontosabb kockázatokra koncentrálhat. A nagy szervezetek informatikai környezetének mérete és összetettsége miatt egyre nehezebb feladat a rendszerekben lévő szabálytalanságok megfigyelése. A többrétegű kiberbiztonsági stratégia részeként a mesterséges intelligencia jelentős szerepet játszik a fenyegetések észlelésében és az azokra való reagálásban, mivel először megtanulja, hogy mi a „normális” egy adott IT-környezetben, majd azonosítja az anomáliákat. Ezáltal az MI fontos védelmi vonallá válik a támadások ellen, valamint a kiberbiztonsági incidensekkel kapcsolatos jogi és szabályozási kockázatok kezelésében is. Emellett csökkenti az incidensekre való reagálási időt és a jogsértések megelőzésének költségeit. Lehetővé teszi a vállalatok számára a felhasználói viselkedés felülvizsgálatát, a biztonsági hálózatban a minták és szabálytalanságok megtalálását, valamint a továbbfejlesztett, dinamikus biztonsági gyakorlatok kialakítását.
Munkaerőpiaci aggodalmak
Nagyon sok mindent nem tudunk azonban a mesterséges intelligencia hatásairól. Egy dolog azonban egyre világosabb: a mesterséges intelligencia mélyrehatóan „bomlasztó” hatású lesz.
Egyesek már most is negatívan tekintenek az MI elterjedésére és lehetséges jövőbeli alkalmazásaira. A termelékenység és a foglalkoztatás szempontjából például úgy ábrázolták, hogy a robotok elveszik majd a munkahelyeket. Érthetőek azok az aggodalmak, hogy a mesterséges intelligencia feleslegessé teszi majd idővel (akár teljesen is) az emberi munkaerőt. Az MIT és a Bostoni Egyetem nemrégiben készült tanulmánya szerint a robotok 2025-re akár 2 millió munkást is helyettesíthetnek csak a feldolgozóiparban. Amikor a hatékonyságban ugrás történik, a gazdasági növekedés szempontjából is nagy lépések történnek. A mesterséges intelligencia árnyoldala azonban az, hogy egyes munkavállalóknak, például a teherautó-sofőröknek nagyon gyorsan át kell majd alakítaniuk a képességeiket, csak így lesznek képesek új munkahelyet találni. A szoftverfejlesztők világszerte olyan szoftvereket fejlesztenek, melyek kifejezetten a jól fizetett, ismétlődő feladatokat végző „vezetők helyettesítésére” szolgálnak. A fejlesztés alatt álló mesterséges intelligencia technológia nagyon izgalmas, de a járulékos károk hosszú távú következményekkel járnak majd a szegénység és az egyenlőtlenségek tekintetében. Innovatív megoldásokra van szükség azok számára, akik „átesnek a ló túloldalára”.
A pandémia súlyosbította viszont ezt a problémát. Az Egyesült Államokban például a világjárvány tetőzésekor mintegy 40 millió munkahely szűnt meg, és a Chicagói Egyetem szerint e veszteségek mintegy 42 százaléka végleges maradt. Mivel sok vállalat túlélési üzemmódba került, a világjárvány további ösztönzést adott az automatizálási szint növelésére. A mesterséges intelligenciának végül is nincs szüksége társadalmi távolságtartásra. Másrészt vannak olyan vélemények, melyek szerint a mesterséges intelligencia valójában pozitív hatással lesz a munkahelyekre. A PwC szerint például az előrejelzések szerint az MI a következő 20 évben annyi munkahelyet teremt, ahányat kiszorít az Egyesült Királyságban (abszolút értékben kifejezve körülbelül 7 millió meglévő munkahely szűnhet meg, és körülbelül 7,2 millió új keletkezhet). Rövid- és középtávon az MI valószínűleg inkább bizonyos feladatokat automatizál majd egy-egy munkakörön belül, mint magát a teljes munkakört. A mesterséges intelligenciára például az összetett számítások, a rutinszerű folyamatok és a mintafelismerés esetében helyeződik majd a hangsúly, ami növelheti a nyereségességet és felszabadíthatja az alkalmazottakat. Végső soron az MI szimbiózisban is létezhet az emberrel. A technológia nem működik vákuumban; a megfelelő működéshez és a kívánt hatékonyság- és termelékenységnövekedéshez emberekre is lesz mindig szükség.
A megvalósítás akadályai
A mesterséges intelligenciát eddig jellemzően ipari és együttműködő robotika, valamint gépi látás és gépi tanulás formájában alkalmazták. Ez azonban folyamatosan fejlődik. Az iparági vezetők például jelentős növekedést várnak az olyan előrejelző rendszerektől, melyek a mesterséges intelligenciát az intelligens ellátási láncok kezelésére használják. A gyártók a robotizált folyamatautomatizálás (RPA) fokozott alkalmazását is előre jelzik a működésükben. Jelenleg az MI-megoldások bevezetésének legjelentősebb akadálya az, hogy sok szervezet nincs tisztában azzal, hogyan kellene bevezetni őket. Hiányoznak az MI bevezetéséhez szükséges digitális készségekkel rendelkező alkalmazottak is, vagy akár annak meghatározása, hogy milyen készségekre lenne szükség. Az ilyen problémák leküzdéséhez a vállalatoknak „holisztikus megközelítést” kell alkalmazniuk. Ez magában foglalhat egy olyan munkaerő-átalakítási stratégiát, mely figyelembe veszi, hogy milyen MI-specifikus munkahelyeket kellene létrehozni, és hogyan lehetne minden szinten megfelelő MI-képzést is biztosítani az alkalmazottak számára. Egyes vállalatok saját etikai kereteket javasolnak viszont már eleve a munkavállalóik védelmére.
