Компании, которые заменят людей искусственным интеллектом, останутся позади

После долгих дискуссий споры о перемещении рабочих мест с искусственного интеллекта приходят к консенсусу. Исторически мы никогда не сталкивались с безработицей на макроуровне из-за новых технологий, поэтому ИИ вряд ли сделает многих людей безработными в долгосрочной перспективе, особенно с учетом того, что в большинстве развитых стран сейчас наблюдается сокращение населения трудоспособного возраста. Однако, поскольку компании очень быстро внедряют ChatGPT и другие генеративные ИИ, в краткосрочной перспективе мы можем столкнуться с существенным сокращением рабочих мест.

Сравните ИИ с появлением электричества на рубеже двадцатого века. Заводам потребовались десятилетия, чтобы перейти от центральных карданных валов с паровым приводом к электродвигателям для каждой машины. Им пришлось реорганизовать свою планировку, чтобы воспользоваться преимуществами новой электрической технологии. Процесс происходил достаточно медленно, чтобы экономика успела приспособиться, только новые заводы сначала переняли двигатели. Поскольку электричество создавало новые рабочие места, уволенные рабочие на паровых фабриках могли переехать. Повышение благосостояния создало совершенно новые отрасли для найма рабочих, а также возложило на них более высокие ожидания.

Нечто подобное произошло с распространением вычислительной техники в середине двадцатого века. Она шла более быстрыми темпами, чем электрификация, но все же была достаточно медленной, чтобы предотвратить массовую безработицу.

ИИ отличается тем, что компании интегрируют его в свои операции так быстро, что потери рабочих мест, скорее всего, возрастут до того, как они появятся. Белые воротнички могут быть особенно уязвимы в краткосрочной перспективе. Действительно, комментаторы описывают «золотую лихорадку ИИ», а не пузырь, поддерживаемый передовыми производителями микросхем, такими как Nvidia. Goldman Sachs недавно предсказал, что компании будут использовать его для устранения четверти всех текущих рабочих задач в США и Европе. Это, вероятно, означает, что десятки миллионов людей останутся без работы, особенно люди, которые думали, что их специальные знания обеспечивают им гарантированную работу.

Это оставляет две возможности снизить этот риск. Во-первых, в дело вмешиваются правительства, чтобы либо замедлить коммерческое внедрение ИИ (крайне маловероятно), либо предложить специальные программы социального обеспечения для поддержки и переобучения новых безработных.

Но есть еще одна возможность, которой часто пренебрегают и которая не приводит к непредвиденным последствиям государственного вмешательства. Некоторые компании быстро интегрируют генеративный ИИ в свои системы не только для автоматизации задач, но и для того, чтобы дать сотрудникам возможность делать больше, чем они могли раньше, то есть сделать их более продуктивными. Радикальное изменение корпоративных процессов может привести к созданию новых ценностей. Если многие компании будут делать это, то как общество мы создадим достаточно новых рабочих мест, чтобы избежать ловушки краткосрочного перемещения.

Но будут ли они? Даже наименее агрессивная компания, как правило, неплохо справляется с сокращением расходов. Инновации, однако, другое дело. Раньше мы не беспокоились об этом, потому что у нас было достаточно времени, чтобы несколько агрессивных компаний постепенно меняли отрасли. Со временем они ввели новшества, чтобы компенсировать медленную потерю рабочих мест. Это новшество создало новые рабочие места и снизило безработицу. Но с точки зрения макроэкономики мы не можем позволить себе роскошь времени с переходом на ИИ.

Таким образом, альтернатива тому, чтобы полагаться на правительство, состоит в том, чтобы многие компании внедряли инновации достаточно быстро, чтобы создавать новые рабочие места с той же скоростью, с какой экономика в целом ликвидирует существующие. Генеративный ИИ быстро распространяется в бизнесе и обществе, но эта скорость также означает возможность для компаний ускорить темпы инноваций. Если у нас будет достаточно компаний, которые будут атаковать таким образом, нам не придется беспокоиться о безработице в сфере ИИ.

Конечно, компании не будут — и не должны — использовать ИИ для решения макроэкономических проблем. Но, к счастью, у них есть для этого веские деловые причины. Компании, которые создают возможности с помощью ИИ, также смогут процветать в долгосрочной перспективе.

Переходим в наступление с ИИ

Мы уже можем указать на агрессивные компании, стремящиеся к инновациям в области ИИ. Став первопроходцем в области многоразовых ракет и электромобилей, Илон Маск теперь обещает сделать Twitter таким же лидером в области ИИ, как Microsoft и Google. Маск, однако, является известным исключением, и жюри все еще не в Твиттере. Так что же значит для компании пойти в атаку с ИИ?

Чтобы ответить на этот вопрос, давайте посмотрим, что помогает компаниям ориентироваться в тех изменениях, которые мы наблюдаем сейчас. Один из нас (Табризи) собрал группу исследователей для изучения 26 крупных компаний с хорошими данными за 2006–2022 годы. Команда разделила компании на группы с высокой, средней и низкой гибкостью и инновациями с течением времени, сопоставив данные и тематические исследования каждой из них.

Что отличает гибкие, инновационные компании от тех, кто остается нейтральным или оборонительным? Команда сузила список отличий до восьми движущих сил agile-инноваций: экзистенциальная цель, одержимость тем, чего хотят клиенты, влияние на коллег в стиле Пигмалиона, стартап-мышление даже после масштабирования, склонность к смелости, радикальное сотрудничество, готовность контролировать темп, работающий бимодально. Большинство лидеров хвалят эти качества, но оказывается, что крупным организациям очень трудно поддерживать какое-либо из них с течением времени.

Табризи писал в другом месте о том, как Microsoft пошла напролом, чтобы стать корпоративным лидером, пересмотрев свою иерархию и установив партнерские отношения, такие как с Open AI. Но другие компании сделали нечто подобное с ИИ благодаря этим драйверам. Давайте сосредоточимся на двух наиболее важных движущих силах — склонности к смелости и менталитете стартапа. Наличие этих драйверов может привести компанию к гибким инновациям, потому что они вызывают изменения во всей организации.

Склонность к смелости

Любая компания, которая инвестирует в ИИ в ближайшем будущем, скорее всего, заработает на этом деньги. Тем не менее, простые инвестиции, скорее всего, принесут лишь дополнительную прибыль. Цифры могут выглядеть хорошо, особенно в плане сокращения расходов. Но компания упустит возможность получить большую прибыль, создав существенную ценность или защитимую будущую нишу. Осторожные инвестиции не защитят вас от конкуренции в долгосрочной перспективе и уж точно не помогут нам в решении макроэкономических проблем, с которыми мы сталкиваемся.

В этом проблема любой новой технологии: вы можете действовать осторожно и, вероятно, все будет хорошо. Крупные компании ненавидят риск, поэтому они работают как хорошо смазанные машины, производя надежные продукты по доступной цене. Именно поэтому многие из них передают свои инновации на аутсорсинг, приобретая стартапы — и даже такой подход часто приводит к робким улучшениям. Все успешные организации, особенно крупные, предпочитают минимизировать риск и смелость. Но, как отмечает Брене Браун, «вы можете выбрать мужество или комфорт, но вы не можете выбрать и то, и другое».

Смелость стала корпоративным клише, лидеры слишком много протестуют, но с ИИ нам нужно, чтобы компании действительно имели это в виду — принимали, а не минимизировали риск. Возьмем, к примеру, Adobe, чья программа Photoshop долгое время удерживала наибольшую долю рынка фотодизайна. Adobe могла бы перестраховаться, когда появился генеративный ИИ, внедрив его в небольших областях, ожидая, как сработает технология. Это то, что Kodak сделала с цифровой фотографией, и что Motorola сделала с цифровой телефонией. Но вместо этого Adobe глубоко внедрила генеративный ИИ в Photoshop, до такой степени, что обычные пользователи могут создавать все виды видео, которые они не могли раньше. Adobe могла рассматривать ИИ как угрозу или отвлекающий фактор, и продолжала улучшать Photoshop без ИИ. Но у его лидеров хватило смелости активно инвестировать в ИИ, чтобы расширить возможности пользователей.

Если говорить о технологиях, то Nvidia, производитель чипов, попала в заголовки за то, что предлагает лучшие полупроводниковые чипы для ИИ. Со стороны может показаться, что компании просто повезло с нужной технологией в нужное время. Но нынешний успех Nvidia не случаен: в последнее десятилетие она настойчиво приобретала и развивала опыт в области ИИ, включая создание специализированных чипов и программного обеспечения. Мы можем ожидать, что эта агрессивность продолжится, что позволит Nvidia не только предлагать более ценные предложения, но и лучше использовать ИИ, чем простое сокращение расходов.

Смелость не будет работать каждый раз. Но стремление к смелости необходимо, чтобы преодолеть глубоко укоренившееся неприятие риска в корпоративных иерархиях.

Менталитет стартапа

Подобно смелости и столь же важному для успеха ИИ, необходимо принять менталитет начинающей компании, независимо от возраста или размера вашей компании. Стартапы преуспевают в том, что они широко смотрят на рынки и быстро ориентируются на то, что хотят клиенты прямо сейчас. У крупных компаний есть ресурсы, чтобы использовать эти возможности, но они обычно продвигаются так медленно, с таким количеством барьеров (и отсутствием смелости), что стартапы быстрее выходят на рынок. Открытый ИИ, который превзошел Google с помощью ChatGPT, имел лучшее из обоих миров: менталитет стартапа, свободный от колебаний, которые мешали Google, но с достаточными ресурсами, предоставленными Microsoft и другими инвесторами.

Мышление стартапа заключается не только в смелости и гибкости; это также включает в себя яростную приверженность большим достижениям, своего рода путешествие героя для решения большой проблемы. Вместо предсказуемости производства хороших продуктов в больших масштабах — хотя это вполне достойная цель — стартапы хотят создавать что-то экстраординарное. Поэтому они делают ставку на то, чтобы осмотреться, гибко сотрудничая с другими. Они отказываются от существующих структур и предубеждений, какими бы старыми и уважаемыми они ни были, чтобы сделать то, что нужно сделать.

Amazon, гигант электронной коммерции, продемонстрировал менталитет стартапа, приняв ИИ. Поскольку технология развивалась более десяти лет назад, компания увидела возможность в создании «умного динамика» в качестве нового интерфейса для Интернета. У Amazon не было опыта в области искусственного интеллекта, но она приобрела то, что ей было нужно, путем найма, приобретения и внутреннего развития. Результатом стал динамик Echo и цифровой помощник Alexa, которые сделали гораздо больше, чем просто помогли людям заказать больше товаров для покупки. Это открыло новый канал для добавления стоимости (и рабочих мест) во многих областях. Amazon продолжает активно инвестировать в искусственный интеллект помимо Alexa, а генеральный директор Энди Джасси заявил, что технология обещает «преобразовать и улучшить практически каждый клиентский опыт».

• • •

Компании не могут внедрить эти драйверы в одночасье, но они могут начать двигаться к точке серьезной приверженности новым возможностям. Большинство из этих водителей также работают на уровне людей, которые ищут цель и достижения в своей карьере. Они могут принять смелость, принять менталитет стартапа и другие императивы. Как и компании, сотрудники могут активно инвестировать в ИИ, приобретая необходимые навыки и опыт, тем самым не только защищая свою карьеру, но и повышая ценность на более высоком уровне.

Большая часть корпоративной жизни была посвящена выпуску надежных продуктов по низким ценам. Сейчас нам нужно, чтобы предотвратить массовую безработицу, чтобы многие фирмы вырвались из этой дисциплины и ускорили будущее ИИ. Большая опасность заключается в том, что большинство компаний будут действовать осторожно, делать легкие инвестиции и хорошо себя чувствовать в краткосрочной перспективе.

Человечество никогда не будет процветать, если оно боится инноваций. Представьте, если бы первые люди боялись огня; да, иногда они сгорали, но, не используя их силу, мы могли бы вымереть. Мы считаем, что то же самое относится и к ИИ. Вместо того, чтобы бояться его, нам нужно использовать его силу. Мы должны отдать это в руки каждого человека, чтобы вместе мы могли достичь и жить на этом более высоком уровне.