Вы, вероятно, замечали странность: из разных источников поступают диаметрально противоположные отзывы об эффективности внедрения технологий искусственного интеллекта. Одни заявляют о взрывном росте производительности в самых разных задачах. Другие же – что от нейросетей реальной пользы нет и пока это лишь интересная игрушка с сомнительными перспективами.
На самом деле противоречий в этом нет, просто отзывы поступают от разных категорий людей.
Наёмные сотрудники вообще редко заинтересованы в увеличении эффективности своей работы и внедрении каких-либо инноваций в производственный процесс. Для них главное – постоянство и стабильность.
Вот что получит такой сотрудник, если условно, закончит работу значительно быстрее назначенного срока? Очень сомневаюсь, что пропорционально большее вознаграждение. Возможно, похвалу и небольшую премию. Но стоит ли это рисков и хлопот? Ведь вместо завершённой задачи ему дадут другую, может быть более сложную. А если такое опережение будет показано несколько раз – то руководство воспримет это как новую норму и в следующий раз будет планировать сроки уже с их учётом.
Для сотрудника оптимальный вариант – выполнять задачи точно в назначенный срок. Опережение — тоже плохо. Ведь, в результате, придётся делать больше работы за те же деньги. Да и самому бизнесу частенько от опережений в выполнении задач лишь неудобства: рассинхронизация координации между смежными подразделениями, необходимость нарушать цикл планирования.
Тут как с кредитом. Банку не нужно чтобы клиент отдал его досрочно. Для него лучший заёмщик тот, кто платит строго по графику, день в день.
Причём вышесказанное относится как к рядовым сотрудникам, так и к руководителям среднего звена. К руководителям, возможно, даже в большей степени: ведь у них имеются и дополнительные источники переживаний. Допустим, появление какой-то технологии увеличивает производительность сотрудников подразделения в несколько раз. А задач ограниченное количество (пример: отдел дизайна в издательстве; если каждый месяц публикуется по 10 книг, зачем нужны 50 обложек за тот же период времени?). Логичным будет сокращения штата. А руководителю это надо? У него было, скажем, 30 подчинённых, а станет 10: соответственно снизится его «власть» и «вес» в компании.
К нейросетям эти рассуждения применимы вдвойне. Ведь даже нейроскептики в глубине душе понимают потенциал технологии: она может увеличить производительность интеллектуального труда не на проценты, а в десятки, если не сотни, раз! Впору переживать не о карьере, а о том, чтобы вообще не остаться без работы. ИИ, в этом плане, куда более непредсказуем, а значит и опасен, чем ранее успешно внедрённые прорывные технологии в области автоматизации труда: комбайны, станки с ЧПУ, ERP-системы. Особенно пугает скорость развития!
Поэтому наёмные сотрудники оказываются в двойственном положении. Ведь нельзя заявить руководству компании или инвесторам о том, что ИИ — это пустышка и использовать его нет смысла. Тема слишком на хайпе. С другой стороны – внедрение – может идти в разрез с личными выгодами.
В результате, зачастую, выбирается тактика, когда декларируются прогрессивные планы, но на практике они «сливаются». Способов для этого достаточно: не провести обучение сотрудников работе с новыми инструментами, ввести неправильные метрики оценки, забюрократизировать процесс и т.д. Силы направлены не на то, чтобы преодолеть препятствия, а, напротив, найти их или придумать.
Причём опытный менеджер может «втереть очки топам» весьма искусно. По отчётам будет всё красиво: закупки оборудование, рост инвестиций. Найдёт убедительно звучащую аргументацию, почему ИИ себя не оправдывает: творческие задачи, незрелость технологии и подобное.
А то, что компания несёт расходы и увеличивает отставание от конкурентов – допустимый сопутствующий ущерб. Расхождение целей сотрудника и организации – обычное дело в бизнесе. Топ-менеджмент же из-за концентрации на других задачах/метриках и недостаточной погружённости в «технику» может не замечать этого годами.
Поэтому наибольшую эффективность нейросети показывают там, где люди непосредственно заинтересованы в результатах работы: стартапы, частные проекты, самозанятые на подряде. Ведь в их случае всегда присутствует нехватка ресурсов и чем быстрее будет выполнена работа – тем лучше. Благодаря этой мотивации – ИИ используется на грани возможностей. Что порой приводит к поистине фантастическим результатам.
В крупных же компаниях нейросети часто внедряются ограниченно и лишь на локальных пилотах, которые не масштабируются. Проблема не в технологии. Проблема в том, что организация — это не совокупность задач, а совокупность интересов. ИИ меняет баланс слишком резко, и закостенелая система отторгает его как чужеродный элемент. Где человек рискует местом в иерархии, деньгами, репутацией — ИИ становится угрозой. Поэтому отзывы — плохие и хорошие — будут поступать одновременно, но с разных сторон барьера: с одной — те, кому выгодно повышать эффективность, с другой — те, кому приоритетнее сохранить текущий расклад. Технология одна. Интересы разные.