Что теперь будут делать сотрудники?

Что будут делать люди? Этот вопрос я слышу сейчас чаще, чем любой другой.

Люди задаются вопросом об этом каждый раз, когда технологии меняют структуру работы. Паровая энергия, электричество, а затем и вычислительная техника изменили способы заработка людей, вызывая искреннюю тревогу по поводу того, что останется нам на другой стороне. И каждый раз ответ оказывался таким: больше, чем раньше, но не так, как ожидалось.

Что изменилось сейчас, так это то, какие части рабочих технологий начинают касаться. Раньше волны автоматизированного механического выполнения. ИИ начинает брать на себя задачи, которые раньше зависели от чьего-то суждения и опыта.

Мы уже видим, как в Microsoft происходят изменения. ИТ-команды перепроектируют инфраструктуру для сотрудничества человека и искусственного интеллекта. Лидеры перестраивают бизнес-процессы, чтобы интеллектуальные системы могли участвовать в повседневных операциях. И люди пересматривают свой вклад, переосмысливая, за что они несут ответственность, что они передают и где должен жить их опыт.

Мы стали называть эту последнюю группу Frontier Professionals, и они освещают путь к тому, как мы будем работать в эпоху искусственного интеллекта.

ИИ работает, люди проектируют, как

Многие организации оценивают внедрение ИИ по результатам. Больше черновиков, более быстрая обработка, больший объем. Это настоящий прогресс, но это не самое главное.

Показатели производительности обычно не отличают опытного пользователя ИИ от Frontier Professional. Опытные пользователи производят больше результатов — и работа может выполняться быстрее, — но рабочие процессы, узкие места и стандарты остаются прежними. Frontier Professionals меняют форму самой работы.

Вы можете увидеть этот сдвиг в двух местах.

Первый — восходящий: какая работа на самом деле выполняется. ИИ ставит вопрос, на который большинству организаций не приходилось честно отвечать уже много лет: для чего мы на самом деле созданы, и служит ли этому работа, которую мы выполняем? Недавно я разговаривал с руководителями банка в Норвегии. Одна из их команд использовала Copilot, чтобы обобщить отчет о соответствии требованиям, который занимал сотни страниц. Кто-то в конце концов спросил, почему отчет такой длинный. Сейчас он занимает шесть страниц. Инструмент не дал такого результата. Но это вызвало этот вопрос.

Второй находится на уровне непосредственно перед выполнением — решения, которые определяют, как будет выполняться работа, прежде чем кто-либо прикоснется к задаче:

• Перевод опыта предметной области в системную логику

• Структурирование рабочих процессов таким образом, чтобы модели работали в определенных границах.

• Определение того, какие входные данные, контекст и ограничения определяют производительность.

Именно здесь живет работа Frontier Professional. Меньше в самом результате и больше в решениях, стоящих за ним: что стоит делать и как должна проходить работа.

Как это выглядит на практике

Вместе с другими руководителями Microsoft я провожу еженедельный обзор, в котором мы изучаем реальные приложения и то, как команды сочетают человеческий опыт с системами искусственного интеллекта. Недавно мы рассказывали, как они обращаются с юридическими контрактами. Потом они упомянули Китти Боксалл.

Китти обладает глубокими знаниями в области права и опытом работы с контрактами, но ее работа не заключается в проверке контрактов. Она работает в технической команде, которая занимается интеграцией искусственного интеллекта в продукты Microsoft для юристов. Ее работа состоит в том, чтобы определить, как должны быть структурированы эти системы, чтобы иметь возможность выполнять работу, соответствующую юридической практике.

Когда я услышал, чем она занимается, это напомнило мне мою первую встречу с экспертом по SEO. Они представляли собой совершенно новый набор человеческих способностей, возникших благодаря технологиям, правильная работа которых зависела от человеческого опыта.

По сути, Китти применяет свой опыт в предметной области для создания агентов, которые являются специалистами по праву. Она решает, что следует построить, определяет качество и ограничения, а также тесно сотрудничает с техническими командами для создания систем, которые надежно работают в сложных юридических ситуациях. По ее словам: “Мы как создатели рецептов. Мы пишем их, тестируем и дорабатываем до тех пор, пока любой, кто воспользуется рецептом, не сможет получить такой же хороший результат, используя свои собственные ингредиенты”.

Включение экспертов в предметной области, таких как Китти, в техническую команду устраняет распространенное узкое место в вертикальной работе с искусственным интеллектом: ожидание информации и проверки по конкретной предметной области. Благодаря непосредственному участию Китти в процессе создания и обработки наборов данных и оценок, команда может сократить путь от «мы увидели режим сбоя» до «мы обновили планку и провели повторное тестирование». Результат достигается с точностью: более быстрые циклы, основанные на реальных юридических задачах и документах.

Работа Китти — один из примеров того, что будут делать люди, и она будет развиваться по мере развития моделей и инструментов. Что остается неизменным, так это сочетание: глубокие знания предметной области и ответственность за поведение системы.

Строим работу намеренно

Команды, добивающиеся реального прогресса, не просто привязывают ИИ к существующему процессу. Они делают шаг назад, чтобы спросить, имеет ли этот процесс еще смысл. Это другой вопрос, и он, как правило, дает разные ответы. Вот как 600 страниц превращаются в шесть.

Но модернизация процесса зайдет так далеко только в том случае, если люди, выполняющие работу, не поменяют свое мнение о своем вкладе. Просто предоставить людям доступ к инструментам искусственного интеллекта недостаточно. Что вам нужно включить в работу, так это право собственности — доступ к системе. и ответственность за то, как он работает.

Китти предлагает один пример того, как лидеры могут развивать этот потенциал:

• Наймите для глубины: опыт в предметной области, который нелегко модернизировать

• Обучение системной грамотности: практическое понимание того, как модели функционируют и терпят неудачу

• Развитие через владение: прямая ответственность за живые системы, а не просто воздействие на них

Последний пункт – самый важный. Собственность — это то место, где учатся суждениям, и, вероятно, со временем произойдет дифференциация. Люди, которым доверено настраивать и эксплуатировать эти системы, будут определять, как будет развиваться работа.

Опытные пользователи работают быстрее. Frontier Professionals меняют работу.

Что все это означает

Объем того, что интеллектуальные системы могут выполнять в рабочих процессах, быстро расширяется. Внутри организаций преимущество переходит к людям, которые могут определить, как должно выглядеть хорошее, еще до начала реализации, заранее выявить причины сбоев и продолжать совершенствовать систему, а не просто выполнять задачи быстрее.

Что будут делать люди? Вы уже можете видеть это на таких примерах, как Китти, а также на множестве людей, выполняющих аналогичную работу в разных отраслях, у которых еще нет для этого названия. Frontier Professionals — пионеры этого сдвига. Со временем многое из того, что выглядит как их специальные навыки, станет ставкой для каждого.

Чтобы получить более подробную информацию об искусственном интеллекте и будущем сферы труда,подписатьсяв этот информационный бюллетень.