Mindannyian hajlamosak vagyunk túlbecsülni az új technológiák rövidtávú hatását. Ez a tendencia olyan hype-ciklusokhoz vezet, melyek kiábrándulással végződnek. És mindannyian alábecsüljük a hosszútávú hatást és az alapvető változásokat, melyeket az olyan új technológiák hoznak, mint a mesterséges intelligencia.
A jövő alakítása olyan különleges készségeket igényel, melyek még nem teljesen fejlődtek ki.
Nem mondanánk, hogy sokkal messzebbre látunk, mint mások, de biztosak vagyunk benne, hogy a jövőbeli fejleményekről folytatott élénk diskurzus jobb megértéshez vezet. Ezért szeretnénk egy olyan modellt javasolni, mely szemlélteti azokat a kihívásokat, melyekkel a vállalatoknak a közeljövőben szembe kell nézniük.
Mesterséges termelékenység
A mesterséges intelligencia nem újdonság. Évek óta számos üzleti folyamat része. A legegyszerűbb megvalósításai segítenek az embereknek abban, hogy produktívabbak legyenek. A leghosszabb történelmi út az analitikus és prediktív mesterséges intelligencia útja, mely túlnyomórészt statisztikai módszereken alapul. Ezek lehetővé teszik hatalmas mennyiségű adat elemzését és olyan minták felismerését, melyek egyébként észrevétlenek maradnának.
A fejlett gépi tanulási (ML) rendszerek képesek megjósolni a gépek jövőbeli állapotát, a készletszinteket, a rendelési árajánlatokat, az ügyfelek viselkedését és még sok mást. A prediktív karbantartás az utóbbi évek egyik legtöbbet emlegetett alkalmazása. A nagy nyelvi modellek (LLM), mint például a ChatGPT, új és lenyűgöző aspektust adtak a termelékenységhez. Újfajta hozzáférést nyitottak hatalmas mennyiségű információhoz, és automatizálták a szövegek, képek, kódok, videók és sok más dolog létrehozását.
Az ilyen típusú generatív mesterséges intelligencia (GenMI) varázsa nem utolsósorban abból fakad, hogy természetes, emberhez hasonló módon lehet interakcióba lépni ezekkel a rendszerekkel. Ez az egyik oka annak, hogy ilyen gyorsan elterjedtek. Egy másik szempont, hogy a GenMI először tette lehetővé, hogy a technikai értelemben nem szakértő emberek is sokféleképpen használhassák a produktivitásuk növelésére.
Jelenleg abban a fázisban vagyunk, amikor inkább mesterséges termelékenységről kellene beszélnünk, mint tulajdonképpeni mesterséges intelligenciáról. Ez sok mindent egyértelműbbé tenne.
Általánosságban elmondható, hogy a termelékenység területén működő vállalatok ma még csak szórványosan és nem teljesen az üzleti folyamatokba integrálva használják a mesterséges intelligenciát.
A mesterséges intelligencia még mindig szakértői tevékenység, melyet többnyire az informatikai részleg irányít. Az analitikus és prediktív MI továbbra is a technikai szakértők, például az adattudósok, adatmérnökök, MI-szakértők és fejlesztők területe. A GenMI bevezethető a marketingben és az értékesítésben, de ritkán más osztályokon. Ebben az állapotban az MI termelékenységnövelést biztosít, de még messze van attól, ami néhány év múlva lesz.
Automatizálás és integráció
Sok vállalkozás már évekkel ezelőtt megérkezett ide. Nemcsak az elemzések és előrejelzések eredményeit nézik, hanem a rendszereik ajánlásait is felhasználják, hogy a felelősök jobb döntéseket hozhassanak. Az MI-rendszerek, melyek képessé és felhatalmazással rendelkeznek arra, hogy saját döntéseket hozzanak, és kiváltsák a döntések végrehajtását, egy lépéssel tovább mennek. Az autonóm rendszerek fejlődnek. Lenyűgözőek a teljesen vagy félig autonóm robotok, az autonóm vezetés és a teljesen automatizált ügyfélbeszélgetések, melyek úgy tűnik, valóban megértik, amit mondanak nekik. Mindazonáltal ez a fejlődés még csak most kezdődik.
Két fejlemény uralja a döntési teret: az analitikus és a GenMI integrálódik multimodális MI formájában, és az MI kevésbé szelektíven használt eszközzé válik, vagyis szinte minden üzleti folyamat integrált részévé válik. Az MI megváltoztatja jellegét: egyre inkább önálló funkcionális szerepre tör és felelősséget vállal. Ez a szakértő-vezérelt mesterséges intelligencia végét jelenti.
A vállalat is megváltozik
Természetesen a szakértők nem fognak elbocsátásra kerülni. Sőt, még nagyobb szükség lesz rájuk, mint eddig. De a vállalatoknál az MI felelőssége és irányítása több okból is többet igényel a technológiai szakértelemnél:
- Az MI-ben rejlő tényezők: Az önálló döntéseket hozó MI óriási hatással lehet a vállalatra. Az MI-t inkább (fontos!) alkalmazottként kell kezelni, mint technikai rendszerként. Az MI-térséget gondosan meg kell tervezni és ellenőrizni kell.
- Felhasználó-vezérelt tényezők: A vezetésnek foglalkoznia kell az MI bevezetésével szembeni ellenállással. A teljes munkaerőt, különösen a középvezetést ki kell képezni az MI-rendszerek megfelelő használatára. Ha a felhasználók és a részlegek feltétlenül használni akarják az MI-eszközöket, akkor a rendszerek „elburjánzásának” kockázatát ellenőrizni kell. Ez könnyen túlzott költségekhez vezethet.
- Vezetői tényezők: Fel kell tárni a mesterséges intelligencia sikeres használatának lehetőségeit. Az előnyöket és a kockázatokat gondosan mérlegelni és kezelni kell. A beruházásokat és a folyamatos kiadásokat ki kell számítani és nyomon kell követni.
Az üzleti folyamatokat nagymértékben át kell alakítani. A jogszabályi megfelelés olyan kihívás, mellyel foglalkozni kell. Új üzleti lehetőségek és modellek fognak megjelenni, melyeket értékelni kell. Amint látjuk, egyre nagyobb hangsúlyt kap a menedzsment. Szakértőkre van szükség a rendszerek fejlesztéséhez, telepítéséhez, működtetéséhez és értékeléséhez, valamint mélyreható betekintést kell, hogy nyújtsanak. Ez azonban nem elég. Ez egy új szerepkör születését is jelenti.
Mesterséges intelligencia operációs menedzser
Nekik nem kell ugyanolyan tudással rendelkezniük, mint az adattudósoknak vagy az MI-fejlesztőknek, de érteniük kell a rendszerek alapvető funkcióit és azt, hogyan kell megfelelően használni őket. Nem kell minden üzleti folyamatot érteniük, mint egy folyamatmenedzsernek, de fel kell ismerniük, hogy az MI hol javíthat egy folyamatot. Valószínűleg nem fognak úgy kapcsolatba lépni az ügyfelekkel, mint az értékesítési munkatársak vagy a piackutatók, de alapvető ismeretekkel kell rendelkezniük arról, hogy a vállalat hogyan lép kapcsolatba a nyilvánossággal. A C-szintű vezetők szélesebb rálátással rendelkeznek az üzlet általános fejlődésére, a lehetőségek és a kockázatok kezelésére, de tudják, hogy az MI hol nyithat új stratégiai lehetőségeket.
Az MI-műveleti menedzserek az új emberi szerepkör, mely megfelel az MI-nak, mint a vállalati architektúra új rétegének.
Valószínűleg nem sok olyan embert találunk a vállalatnál vagy a piacon, aki ilyen széles körű készségekkel rendelkezik, és (nem lebecsülendő) magas fokú képességgel rendelkezik a sok érdekelt féllel való pozitív kommunikációra. Eddig senki sem volt képzett erre a szerepre, mert nem is létezett. Mint mindig, amikor új kihívások merülnek fel, az emberek az ilyen pozícióba csak önképzéssel fejlődhetnek. A legfontosabb előfeltételek a következők: Az MI-technológiák alapvető technikai megértése, erős kommunikációs készségek, esetleg tapasztalat a változásmenedzsmentben, az üzleti folyamatok és azok stratégiára gyakorolt hatásának alapvető megértése. A többit remélhetőleg a munka során lehet majd iparág specifikusan megtanulni.
Az MI-műveletirányítók munkaköri leírása az üzleti követelményektől és a szervezeti struktúrától függően változik. Általában a következő feladatokat foglalja magában:
- Az új MI-technológiák és lehetőségeik kutatása és értékelése,
- folyamatos kommunikáció a műszaki részlegekkel (adatelemzés, MI, IT),
- képzési tervek kidolgozása az alkalmazottak számára, azok végrehajtása, és néha még órák tartása is,
- a mesterséges intelligenciával kapcsolatos tájkép és a rendszerek használatának nyomon követése,
- annak felderítése, hogy az MI használata hol vezet figyelmetlenséghez és minőségi hiányosságokhoz.
- Partnerként való fellépés, amikor új munkamódszereket vezetnek be, és le kell küzdeni az ezekkel szembeni ellenállást.
- Ajánlások készítése az MI-beruházásokra vonatkozóan, tanácsadás a vezetőségnek az új technológiákról, azok lehetőségeiről és kockázatairól (beleértve a megfelelőséget).
Egyes vállalatok mégis ennek ellenére egy „mindenre képes” szakembert keresnek. Olyasvalakit, aki képes a fent említett feladatok ellátására, emellett adatmérnök és MI-fejlesztő is. Hogy egyértelmű legyen, ilyen személy nincs ma a piacon. A kulcs az, hogy olyan sokszínű csapatba fektessünk be, melyben a szakértők megtalálják a helyüket, egy MI-üzemeltetési vezető pedig biztosítja, hogy a rendszerek integrációja és a részlegekkel való interakció a lehető legsúrlódásmentesebb legyen. Ebben a szakaszban az MI már nem csak egy technikai eszköz. Ez az üzleti tervezés része, melyet jól kell kezelni. Még csak a döntési tér elején járunk. A teljesen MI integrált vállalattá válás kihívásokkal teli folyamat lesz.
Minél hamarabb szerelik fel magukat a cégek a szükséges szerepekkel, emberekkel és külső támogatással, annál jobban fel lesznek készülve egy olyan jövőre, ahol senki sem tudja, hová visz minket az MI.
Ne feledjük! Még mindannyian alábecsüljük, és azt sem tudjuk, hová fog ez az új technológia vezetni minket.
A tervezési tér
Képzeljük el, hogy az MI döntési terét uralják, és a vállalatok egy teljesen integrált, MI-vezérelt jövőre törekednek. Ehhez nem lesz szükségünk általános mesterséges intelligenciára (AGI), ami még évek múlva is csak a jövőkutatók álma marad. Elég, ha az MI rendszerek 1000-szer gyorsabban képesek meglátásokat szolgáltatni, mint a legjobban képzett menedzserek. Mindazonáltal a menedzserek remélhetőleg kreatívabbak maradnak az MI-nál, és intelligenciájukat ötvözni fogják az MI előnyeivel.
A menedzsment világa példátlan és valószínűleg teljesen beláthatatlan módon fog megváltozni.
Néhány kimenetel lehet: Az emberi menedzserek nagyobb hangsúlyt fognak fektetni a vállalat átfogó stratégiájának kidolgozására. A mesterséges intelligencia olyan partner lesz, mely végrehajtja, megtervezi és megvalósítja a stratégiát, és menet közben alkalmazkodik a változó piaci feltételekhez. Az MI szervezeteket és automatizált folyamatokat fog létrehozni a megszerzett felismerések alapján. Az alkalmazottak és a vezetők bizonyos mértékig az MI döntéseitől fognak függeni. Az emberek vezetése alapvetően meg fog változni.
A stabil és biztonságos munkakörnyezet elvesztésével és az ezzel kapcsolatos félelmekkel foglalkozni kell. A vállalati kultúrákat nagymértékben az MI fogja már alakítani.
A mesterséges intelligencia vezetése egy nem létező munkakör, melyet ki kell alakítani. A vállalati architektúrában, stratégiában és folyamatokban gyorsuló ütemben alapvető változások fognak végbemenni. Ami évekkel ezelőtt egy évtizedig tartott, ma már hetek alatt (is akár) megtörténhet. Végső soron az MI nagyobb hatással lesz a vállalatra, mint bármelyik vezérigazgató volt a története során.
Ebben a fázisban az MI már nem csak egy eszköz. A vállalati tervezés része, és „virtuális entitásként” alakítja a vállalatot és a kultúrát. Ez egy kicsit ijesztően hangzik? Nos, mint mondtuk, senki sem tudja pontosan megjósolni, hogy milyen lesz a jövő. De minden, amit itt elmondtunk, teljes mértékben a mai technológiai fejlődés által kínált lehetőségeken belül van még mindig.
Miért kellene ezt az utat követnünk?
Még ha furcsa érzés is ennyi szabadságot adni az MI-nak, hogy önállóan cselekedjen, és korlátozza az emberi vezetést, nagy a valószínűsége annak, hogy sok vállalat eléri ezt az állapotot. Az ok egyszerű: ez a verseny kötelez.
Amint a vállalatok adat- és MI-vezérelt stratégiai kiigazításokat hajtanak végre, hogy „túljárjanak a versenytársaik eszén”, és a rendszerek olyan fejlettek lesznek, hogy gyilkos mennyiségű pénzt keresnek, a többiek kénytelenek lesznek felzárkózni. Egy új és vakmerő MI-verseny veszi kezdetét.
A tempó a tízszeresére fog nőni. Az a fejlődés, amit a digitalizáció 50 éve alatt láttunk, most 5 év alatt fog megtörténni. Amit most látunk a mesterséges intelligencia terén, az hasonló ahhoz, amit a digitalizációban láttunk az 1970-es években. Az egyetlen módja annak, hogy versenyképesek maradjunk, az alkalmazkodás és a korai felkészülés. Az alapvető lépések a következők: az MI-rendszerek tesztelése és telepítése, MI- és adatszakértőkből álló csapat létrehozása, meredek tanulási görbén kell keresztülmenni, a vezetők és az alkalmazottak képzése, a szervezet adaptálása, és az MI-t a technikai „résből” a C-szintre kell emelni.
Jövőbeli szerepek
Az ilyen alapvető változásokhoz olyan ismeretekre és menedzsmentgyakorlatokra van szükség, melyekkel kezelni lehet a problémákat. A döntéshozatali fázistól eltérően már nem elég az MI használatát az üzemi szinten adaptálni. A mesterséges intelligenciának jelen kell lennie a vezetésben, és azt a vezetésnek kell irányítania. A gyors fejlődés és a kapcsolódó kockázatok kezeléséhez pedig szélesebb perspektívára és más megközelítésre van szükség.
Szükség van MI-stratégákra, esetleg egy MI-vezető (Chief AI Officer, CAIO) szerepében.
A CAIO-k egyik legnehezebb feladata az lesz, hogy a fejlesztéseket kezelhető szintre korlátozzák. A mesterséges intelligencia által kínált minden lehetséges fejlesztés és új lehetőség követése nem nagyobb és sikeresebb vállalatokhoz fog vezetni, hanem olyan szervezetekhez, melyek inkább a saját növekedésükkel küzdenek, mint a piacon való győzelemmel. Az MI felhasználása a szervezetek jobb irányítására és a mesterséges intelligencia korlátozása a kezelhető szinten tartása érdekében nem könnyű feladat. Szaktudást, előrelátást és intuíciót igényel: amit az MI nem tud biztosítani.
Hol tartunk most és mikor kezdjük?
Sok vállalat még mindig kísérletezik a termelékenységi térben. A nagyobb vállalatok és a speciális startupok már a döntési térben kutatnak. Függetlenül attól, hogy egy vállalat hol áll, szükségünk lesz egy szakértői csapatra. Azok számára, akik az MI magasabb szintű integrálására törekszenek a folyamataikba, előnyös lesz hamarosan egy MI műveleti menedzsert telepíteni. Széleskörű áttekintésükkel és interdiszciplináris szakértelmükkel ezek az emberek sokkal valószínűbbé teszik a sikeres átállást.
Mi személy szerint nem várnánk a tervezési tér eléréséig az MI stratéga vagy CAIO telepítésével. Tudjuk, hogy kevés olyan ember van a piacon, aki be tudná tölteni ezt a pozíciót. Ha a jól képzett és tapasztalt embereknek már korán esélyt adunk, akkor a munka során is továbbképezhetik magukat. Most van itt az ideje elkezdeni.
Az MI-vezető felemelkedése
A folyamatosan fejlődő munkaerőpiacon a Chief AI Officer (CAIO) szerepe a „jövő jelzőfénye” lett, és olyan fizetésekkel rendelkezik, melyek meghaladhatják az 1 millió eurót (is akár), ami a mesterséges intelligencia kritikus jelentőségét bizonyítja a kortárs üzleti életben. Ez a fejlemény része egy szélesebb körű trendnek, melyben a technológiai állások, különösen az MI területén betöltött állások nem csak jövedelmezőek, hanem magát a foglalkoztatás szerkezetét is átalakítják.
Történelmileg a jelentős technológiai fejlesztések mindig is „kétélű kardot” jelentettek: új lehetőségeket teremtettek, ugyanakkor kiszorították a meglévő munkaköröket. Az ipari forradalom olyan gépeket vezetett be, melyek örökre megváltoztatták a kétkezi munkát, az internet korszaka olyan digitális készségeket igényelt, melyeket korábban elképzelni sem lehetett, most pedig az MI-boom a jól fizető, magas képzettséget igénylő állások új osztályát hozza létre.
Az olyan vállalatok, mint a Netflix, az Nvidia, a Meta, a Microsoft és az Alphabet (Google) élen járnak, és szemkápráztató fizetéseket kínálnak a legjobb MI-tehetségek vonzására.
Ez a váltás a munkaerőpiac jelentős átalakulását hangsúlyozza, ahol az MI és a gépi tanulás területén a fejlett technikai készségek iránti kereslet messze meghaladja a képzett munkaerő kínálatát.
Ahogy Vasant Dhar, a NYU professzora megjegyezte, „az MI az új Wall Street”, kiemelve a technológiai ágazatban rejlő jövedelmező lehetőségeket, melyek a pénzügyek fénykorában a pénzügyekkel vetekednek. A mesterséges intelligenciával kapcsolatos munkahelyek aranykora azonban nem mentes a kihívásoktól. Az MI területén a jól fizető munkakörök bevezetése párhuzamosan zajlik más munkahelyek kiszorításával, az automatizálás és az MI hatékonysága miatt. A Technalysis Research tanulmánya szerint a vállalatok 10%-a már lecserélte az emberi szerepeket MI-ra, és további 36%-uk számol a munkaerő-állományra gyakorolt hatással. Ez a kiszorítás most a fehérgalléros szakmákat is érinti, ami vitákat és aggodalmakat vált ki a munka jövőjével kapcsolatban.
E kihívások ellenére a CAIO és a hasonló pozíciók megjelenése a tudásalapú gazdaság felé való szélesebb körű elmozdulást tükrözi, ahol az intelligencia és a technikai szakértelem a legfontosabb. Ezek a pozíciók abban különböznek a korábbiaktól, hogy a technikai hozzáértés, a stratégiai vízió és a mesterséges intelligencia alkalmazásának etikai és társadalmi következményei között való eligazodás képességét igénylik.
A jövőre nézve a munkahelyteremtés és a munkahelyek kiszorulásának alakulása hangsúlyozza az alkalmazkodóképesség és az egész életen át tartó tanulás fontosságát, valamint a munkaerő átmenetét támogató szakpolitikák szükségességét.
A CAIO szerepének növekedése nem csupán a jól fizető munkahelyek létrehozását jelenti, hanem a technológia további gazdasági és társadalmi átalakulásának előrejelzése is.
Összefoglalva, a vezető mesterséges intelligenciáért felelős tisztviselő szerepköre a munka folyamatos fejlődésének legújabb fejezetét példázza, mely tükrözi mind a mesterséges intelligenciában rejlő hatalmas lehetőségeket az üzleti és társadalmi fejlődés előmozdítására, mind pedig a munkaerő számára a méltányos átmenet biztosításának kihívásait. Miközben ezen az új határon navigálunk, a múlt tanulságai arra emlékeztetnek bennünket, hogy az innováció és az alkalmazkodás a kulcs ahhoz, hogy boldogulni tudjunk a foglalkoztatás folyamatosan változó környezetében.
Szükségük van-e MI-vezetőre?
A mesterséges intelligencia növekvő jelentősége az üzleti életben szervezeti változásokat és új vezetési sémákat igényel. Különböző üzleti és technológiai vezetőknek teszünk fel kérdéseket az MI támogatására ideális szervezeti struktúráról, a vállalat adat és MI átalakulásának vezetéséért felelős vállalati szerepkörről, az „adatátalakítás” és a „digitális átalakítási kezdeményezések” közötti kapcsolatról, valamint arról, hogy az MI hogyan kapcsolódik a szoftvertermék-fejlesztéshez és a vállalaton belüli adatszervezetekhez.
Az, hogy egy vállalaton belül szükség van-e vezető MI-felelősre (Chief AI Officer, CAIO), valójában számos tényezőtől függ. A nagyobb technológiai tanácsadó cégek közül sokan azt tanácsolják globális vállalati ügyfeleiknek, hogy fontolják meg egy CAIO alkalmazását. Különösen azok, akik most építenek ki jelentős MI-alapú képességeket a cégükön belül.
A valóság az, hogy az elkövetkező években minden vállalat sokkal inkább az MI-technológiára fog támaszkodni, és ahogy ez a fajta technológia a fejlett mesterséges intelligencia alkalmazásával egyre alkalmasabbá válik, úgy fognak növekedni azok a területek, melyeken a technológia kiegészítheti, támogathatja vagy akár irányíthatja a vállalatot, és az értéklánc minden részét átfogják, mind a front-office, mind a back-office részlegeket. A nagyvállalatok és a kkv-k számára is alapvető fontosságú lesz, hogy a cég vezetői szintjén legyen valaki, aki a cég MI-algoritmikus képességeire összpontosít.
CAIO, mint kiegészítő vezető
Végső soron azok az algoritmusok és modellek, melyeket egy vállalat a szervezeten belüli alapvető döntéshozatalhoz használ, jelentős értéket jelentenek majd a vállalat számára, és potenciálisan jelentős és fenntartható megkülönböztetést teremtenek a versenyelőnye szempontjából. Ezért a vállalat ilyen fontos elemének a vállalat ügyvezetésén belül kell, hogy legyen valaki, aki a fejlesztést és az operatív megvalósítást irányítja.
A CAIO szerepével kapcsolatos kihívás részben az, hogy hogyan lép kölcsönhatásba a CTO, CIO és CDO szerepekkel, és hogyan támogatja azokat, mivel átfedések lesznek a tevékenységi körök és felelősségek között.
A CAIO legfontosabb feladata azonban az üzleti stratégiát támogató MI fejlesztése. Alapvetően, mivel az MI jelentősen nagyobb kihívást jelent és sok szempontból eltér a hagyományos technológiától, a CTO vagy CIO kiegészítésére CAIO-t alkalmazni helyes döntés, és jelentős előnyökkel jár majd azon szervezetek számára, melyek előrelátóan felvesznek egyet. Egyes szervezeteknél a CDO és a CAIO szerepét össze lehet vonni, és egyetlen személy végezheti mindkettőt. Mások esetében előfordulhat, hogy a CIO a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kérdéseket is ellát(hat)ja. A szervezeti struktúra idővel változhat, ahogy a vállalat egyre érettebbé válik a mesterséges intelligencia alkalmazásában és megértésében.
A technológia egyik ténye, hogy folyamatosan frissíteni kell az új megközelítések és paradigmák felé haladva.
Legújabban ezt „digitális transzformációnak” nevezik, és ennek egyik eleme, melyet a világjárvány és a távmunka felgyorsított, a szoftveralkalmazások felhőbe történő áthelyezése.
Sok ilyen technológia-központú projekt esetében kihívást jelenthet az üzleti hasznok bemutatása. Itt azonban az adatelemzés, a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia kulcsszerepet játszhat a felhő és a kapcsolódó mesterséges intelligencia képességek használatából származó további felismerések és információk bemutatásában.
(Kiemelt kép: Unsplash+)
