Da li roboti mogu biti direktori?

Počevši od fabričkih pogona pa nadalje, automatizovana, robotska budućnost je pred nama, a neki veruju da nikakva radna snaga u industriji neće biti sigurna od ovog talasa automatizacije jer roboti i programiranje jednostavno postaju brži, pametniji i jeftiniji. Jedna studija predviđa da bi automatizacija mogla da utiče na 60% biznisa do 2022. i ugrozi radna mesta u tom procesu. Verije se da su čak i izvršni rukovodioci u opasnosti da se potpuno eliminišu automatizacijom.

U jednom izveštaju McKinsey-a, odlučujući faktor u pogledu toga da li posao može da se zameni, bila je vrsta posla, a ne klasifikacija posla. Grafikon pokazje veze između vrsta obaveza koje se odnose na posao i koliko je osetljiv takav posao za automatizaciju. Kako grafički ilustruje, što je više vremena provedeno na predvidljivom, ponovljenom radu (na pogonskoj liniji ili unošenju podataka, na primer), veća je verovatnoća da će posao biti automatizovan. Takav rad se lako programira i zahteva malo fleksibilnosti. To svakako objašnjava zašto su fabrički poslovi toliko brzo opali u zemljama, kao što su Sjedinjene Države. Iako političari često naglašavaju outsourcing ili jeftin rad emigranata, istina je da je automatizacija ubila više poslova nego bilo šta drugo. Dužnosti direktora neće biti automatizovane ubrzo, zbog tri važna razloga: Soft skills je veoma teško automatizovati, ljudi više vole da imaju posla sa drugim ljudima, i teško je za mašine (barem na trenutnom nivou) da se prilagode novim, neočekivanim situacijama.

Pročitajte i:  Pentagon investira dve milijarde dolara u AI istraživanja

1. Ljudske veštine je teško automatizovati

Harvard Business Review je osmislio i sproveo eksperiment koristeći iCEO, platformu za digitalno upravljanje koja može samostalno da pokreće projekte. U ovom eksperimentu, HBR je zadužio iCEO da podnese detaljan predlog kompaniji Fortune 500 – zadatak koji obično traje mesecima. Koristeći izvođače radova iz Mechanical Turk, eLance i oDesk, iCEO je završio projekat u samo nekoliko nedelja. Istraživači tvrde da je ovaj eksperiment konačno pokazao da se AI ne mogu baviti samo velikim, složenim zadacima, već i upravljati projektima, čime se u potpunosti eliminišu rukovodioci. Koliko god da je ovo impresivno, postoje stvarne granice. Na primer, ovaj zadatak – iako obiman i težak – i dalje je samo to jedan, veliki zadatak koji se lako može podeliti na mnoge manje korake. Teško je proceniti kako će se iCEO baviti većim izazovima koji ne moraju nužno pratiti određeni proces. Kako bi se iCEO (i njegovi naslednici) bavili širim zadacima finansijskog direktora, kao što je sigurno upravljanje preduzećem kroz recesiju? Kako bi sistem kojim upravlja AI odredio da li da kupi potencijalno profitabilan, dinamičan tehnološki startap sa ključnim manama? Nije stvar u tome da se AI ne mogu brzo razvijati, već da AI ne mogu doneti odluke i rešavati odluke koje mogu uticati na hiljade ljudskih života. Ne može se svaki problem razvrstati u kvantifikovane faktore. Čak i današnji visokotehnološki svet ima potrebu za intuicijom i ljudskim donošenjem odluka.

Pročitajte i:  Sa Rambom Amadeusom na I(aj)T(i) - Tehnologija caruje, čovek klade valja

2. Ljudi više vole da imaju posla sa drugim ljudima

Odluke koje donose direktori odraziće se ne samo na zaposlene i njihove porodice, već i mnoge druge koji žive u sve većoj globalizovanoj, povezanoj ekonomiji. Robotima je povereno da završe manje zadatke, ali ljudi su i dalje nepoverljivi da bi postavili AI na zadatke značajnih odluka koje mogu značiti razliku između prosperiteta kompanije ili njegove propasti. Jedna od mana mnogih vodećih tehnoloških ličnosti u izgradnji hiper inteligentnog AI je i ta da moralne norme i protokoli moraju biti uključeni u njegov kod. Ako se to ne uradi, može imati ozbiljne posledice.

3. Mašine se ne prilagođavaju tako lako

Automatizacija se ne može prilagoditi neočekivanom. Kao što ističe New York Times, samouslužne kase su posebno podložni krađi jednostavno je lako da neko unese pogrešan kod i pobegne sa manjim računom – nešto što bi bilo teže sa ljudskim faktorom. Ako je tako lako prevariti jednostavan program kao što je samouslužna kasa, šta to znači za složeniju mašinu? Razmislite o tome kako se ove implikacije odnose na HBR-ov eksperiment. Iako je verovatno bilo kočenja i usporavanja (kao u svakom projektu), istraživači nikada nisu spomenuli nepredvidive situacije (kao što bi bilo u svakom stvarnom radnom okruženju), kao što svako ko je ikada radio na projektu može da potvrdi, situacije kao što su klijenti koji zovu sa zahtevima, tržište akcija raste i pada. Program iCEO radi bez spoljnih smetnji, ali stvarne kompanije ne postoje u vakuumu. Baš kao što automobile podvrgavamo testiranju na terenu, AI moraju biti testirani na stres u stvarnim uslovima.

Pročitajte i:  Intervju: Ivan Grujović, SAP - Šta nas očekuje u Industriji 4.0?

Da li će u budućnosti biti AI u odelima direktora koji predsedava nad vojskom veštačkih umova? Neće, mada je automatizacija zapravo budućnost, i kao što smo videli nedavno se u javnosti pojavio humanoid Sofija koja bi možda mogla da potvrdi drugačije. Međutim, za sada kompanijama je potrebno vođstvo, strateško razmišljanje, procena i iskustvo – što su sve ljudske osobine. 

Izvor: Entrepreneur

Facebook komentari: