Введение
После долгих дискуссий дебаты о вытеснении рабочих мест искусственным интеллектом приходят к единому мнению. Исторически мы никогда не сталкивались с безработицей на макроуровне из-за новых технологий, поэтому искусственный интеллект вряд ли сделает много людей безработными в долгосрочной перспективе – тем более что в большинстве развитых стран сейчас наблюдается сокращение трудоспособного населения. Однако, поскольку компании очень быстро внедряют ChatGPT и другие виды генеративного ИИ, в краткосрочной перспективе мы можем увидеть значительное сокращение рабочих мест.
Сравните ИИ с развитием электричества на рубеже двадцатого века
Фабрикам потребовались десятилетия, чтобы перейти от центральных приводных валов, приводимых в движение паром, к электродвигателям для каждого станка. Им пришлось реорганизовать свою планировку, чтобы воспользоваться преимуществами новой электрической технологии. Процесс происходил достаточно медленно, чтобы экономика успела приспособиться, и поначалу двигатели устанавливали только на новых заводах. По мере того, как электричество создавало новые рабочие места, уволенные рабочие с паровых заводов могли переходить на новые. Рост благосостояния создал совершенно новые отрасли, в которые были вовлечены рабочие, а также повысил их ожидания.
Нечто подобное произошло с распространением вычислительной техники в середине двадцатого века. Это происходило быстрее, чем электрификация, но все же достаточно медленно, чтобы предотвратить массовую безработицу.
ИИ отличается тем, что компании внедряют его в свою деятельность так быстро, что потери рабочих мест, скорее всего, будут нарастать до того, как появятся преимущества. В краткосрочной перспективе особенно уязвимыми могут оказаться так называемые “белые воротнички”. Действительно, комментаторы описывают “золотую лихорадку ИИ”, а не пузырь, который стимулируют передовые чипмейкеры, такие как Nvidia. Goldman Sachs недавно предсказал, что с его помощью компании смогут устранить четверть всех текущих рабочих задач в США и Европе. Это, вероятно, означает, что десятки миллионов людей останутся без работы – особенно те, кто считал, что их специализированные знания дают им гарантию занятости.
Остается два варианта снижения этого риска. Первая – это вмешательство правительств, которые либо замедлят коммерческое внедрение ИИ (что крайне маловероятно), либо предложат специальные программы социального обеспечения для поддержки и переобучения новых безработных.
Но есть и другая, часто игнорируемая возможность, которая не влечет за собой непредвиденных последствий государственного вмешательства. Некоторые компании быстро внедряют 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. Радикальная перестройка корпоративных процессов может привести к созданию всевозможных новых ценностей. Если многие компании сделают это, то мы как общество создадим достаточно новых рабочих мест, чтобы избежать краткосрочной ловушки перемещения.
Но так ли это? Даже наименее агрессивная компания, как правило, неплохо справляется с сокращением расходов. Однако инновации – это совсем другое дело. В прошлом мы не беспокоились об этом, потому что у нас было достаточно времени, чтобы несколько агрессивных компаний постепенно сменили отрасль. Со временем они внедряли инновации, чтобы компенсировать медленную потерю перемещенных рабочих мест. Эти инновации создавали новые рабочие места и поддерживали низкий уровень безработицы. Но с макроэкономической точки зрения у нас нет такой роскоши, как время для перехода к ИИ.
Поэтому альтернативой упованию на правительство является то, что многие компании должны внедрять инновации достаточно быстро, чтобы создавать новые рабочие места в том же темпе, в котором 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 мы заставим достаточное количество компаний перейти в наступление таким образом, то 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 веские причины для этого. Компании, которые создают возможности для развития ИИ, также позиционируют себя как процветающие в долгосрочной перспективе.
Переход в наступление с помощью ИИ
Уже сейчас мы можем отметить 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 аутсайдером, и в отношении Twitter еще не все решено. Что же значит для компании перейти в наступление на ИИ?
Чтобы ответить на этот вопрос, давайте посмотрим, что помогает компаниям ориентироваться в тех изменениях, которые мы наблюдаем сейчас. Была собрана команда исследователей для изучения 26 крупных компаний с хорошими данными за 2006-2022 годы. Команда разделила компании на группы с высоким, средним и низким уровнем гибкости и инноваций с течением времени, сопоставив данные и примеры из практики каждой из них.
Что отличало гибкие инновационные компании от тех, кто сохранял нейтралитет или оборонялся? Команда свела различия к восьми движущим силам инноваций: экзистенциальная цель, одержимость тем, чего хотят клиенты, влияние на коллег в стиле Пигмалиона, мышление стартапа даже после масштабирования, склонность к смелости, радикальное сотрудничество, готовность контролировать темп и работать бимодально. Большинство руководителей хвалят эти качества, но оказывается, что большим организациям очень трудно поддерживать любое из них в течение долгого времени.
Компания Microsoft перешла в наступление, чтобы стать корпоративным лидером, перестроив свою иерархию и наладив партнерские отношения, например, с Open AI. Но и другие компании сделали нечто подобное с ИИ под влиянием этих факторов. Давайте сосредоточимся на двух наиболее важных факторах – смелости в работе и менталитете стартапа. Внедрение этих движущих сил может далеко продвинуть компанию в области гибких инноваций, поскольку они заставляют меняться всю организацию.
Смелость в работе
Любая компания, инвестирующая в ИИ в ближайшем будущем, скорее всего, заработает на этом деньги. Однако простые инвестиции, скорее всего, принесут лишь дополнительные выгоды. Цифры могут выглядеть хорошо, особенно при сокращении расходов. Но компания упустит возможность получить большую прибыль, создав существенную ценность – или защищаемую будущую нишу. Осторожные инвестиции не защитят вас в долгосрочной перспективе от конкуренции и уж точно не помогут справиться с макроэкономическими проблемами, с которыми мы сталкиваемся.
Это проблема любой новой технологии: Вы можете действовать осторожно и, вероятно, все будет хорошо. Крупные компании ненавидят риск, поэтому они работают как хорошо отлаженные машины, выпускающие надежную продукцию по доступной цене. Именно поэтому многие из них передают свои инновации на аутсорсинг, приобретая стартапы – и даже такой подход часто приводит к небольшим улучшениям. Все успешные организации, особенно больших размеров, предпочитают минимизировать риск и смелость. Но, как отмечает БренеБраун, “Вы можете выбрать смелость, или вы можете выбрать комфорт, но вы не можете выбрать и то, и другое”.
Смелость стала корпоративным клише, когда лидеры слишком много протестуют, но с ИИ нам нужно, чтобы компании действительно имели это в виду – принимали, а не минимизировали риск. Возьмем Adobe, чья программа Photoshop долгое время занимала самую большую долю рынка фотодизайна. С появлением генеративного ИИ Adobe могла бы сыграть в безопасную игру, внедрив его в небольших областях и подождав, пока технология отработает. Именно так поступила компания Kodak с цифровой фотографией и Motorola с цифровой телефонией. Но вместо этого Adobe внедрила генеративный ИИ глубоко в Photoshop, до такой степени, что обычные пользователи могут создавать всевозможные видеоролики, которые раньше им были недоступны. Adobe могла бы рассматривать ИИ как угрозу или отвлекающий фактор и продолжать совершенствовать Photoshop без ИИ. Но у ее руководителей хватило смелости агрессивно инвестировать в ИИ, чтобы расширить возможности пользователей.
Если углубиться в технологию, то компания Nvidia, производитель микросхем, в заголовках заголовков говорит о том, что предлагает лучшие полупроводниковые чипы для ИИ. Для сторонних наблюдателей компания может показаться просто удачливой, обладающей нужной технологией в нужное время. Но нынешний успех Nvidia не случаен: В течение последнего десятилетия она активно 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 использовать ИИ лучше, чем простое сокращение расходов.
Смелость не всегда срабатывает. Но склонность к смелости необходима для преодоления глубоко укоренившегося в корпоративной иерархии неприятия риска.
Менталитет стартапа
Схожим со смелостью и не менее важным для успешного ИИ является принятие менталитета стартапа, независимо от возраста или размера вашей компании. Стартапы умеют широко смотреть на рынки и быстро реагировать на то, что нужно клиентам в данный момент. У крупных компаний есть ресурсы, чтобы использовать эти возможности, но они обычно двигаются так медленно, с таким количеством барьеров (и недостатком смелости), что стартапывыходят на рынки быстрее. Open AI, которая обошла Google с ChatGPT, обладает лучшим из двух миров: менталитет стартапа, свободный от нерешительности, которая мешала Google, но с достаточными ресурсами, предоставленными Microsoft и другими инвесторами.
Менталитет стартапа – это не только смелость и гибкость; он также подразумевает яростное стремление к большим достижениям, своего рода путешествие героя для решения большой проблемы. Вместо того чтобы предсказуемо выпускать хорошие продукты в больших масштабах – хотя это вполне достойная цель – стартапы хотят создать нечто экстраординарное. Поэтому они уделяют особое внимание поиску новых идей, гибкому партнерству с другими. Они отказываются от существующих структур и предубеждений, какими бы старыми и уважаемыми они ни были, чтобы сделать то, что должно быть сделано.
Amazon, гигант электронной коммерции, продемонстрировал менталитет стартапа при внедрении искусственного интеллекта. Поскольку технология была разработана более десяти лет назад, компания увидела возможность в создании “умной колонки” как нового интерфейса для работы в Интернете. У Amazon не было опыта в области ИИ, но она собрала все необходимое путем найма, приобретения и внутренних разработок. В результате появился динамик Echo и цифровой помощник Alexa, который сделал гораздо больше, чем просто помог людям заказать больше товаров для покупки. Это открыло новый канал для создания дополнительных преимуществ (и рабочих мест) во многих областях. Amazon продолжает активно инвестировать в искусственный интеллект помимо Alexa, а генеральный директор Энди Джасси заявил, что эта технология обещает “трансформировать и улучшить практически каждый клиентский опыт”.
Компании не могут принять эти движущие силы в одночасье, но они могут начать двигаться к точке серьезной приверженности новым возможностям. Большинство из этих движущих сил также работают на уровне отдельных людей, которые ищут цель и достижения в своей карьере. Они могут проявить 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 вполне оправданно сводится к производству надежной продукции по низкой цене. Сейчас, чтобы предотвратить массовую безработицу, намнеобходимо, чтобы многие компании вырвались из этой дисциплины и ускорили развитие ИИ в будущем. Большая опасность заключается в том, что большинство компаний будут играть в безопасность, делать легкие инвестиции и преуспевать в краткосрочной перспективе.
Человечество никогда не процветает, когда боится инноваций. Представьте себе, если бы первые люди боялись огня; да, они иногда обжигались, но если бы они не использовали его силу, мы могли бы вымереть. Мы считаем, что то же самое относится и к ИИ. Вместо того чтобы бояться его, мы должны использовать его силу. Мы должны дать его в руки каждому человеку, чтобы мы все вместе могли достичь более высокого уровня и жить на нем.
