Kilka tygodni temu miałem przyjemność wziąć udział w rozmowie, do której zaprosił mnie Jan Nowak z SoftwiseAI. Spotkanie odbyło się w ramach webinaru/podcastu Marketplanet | Powered by Hubexo a poprowadził ją Piotr Kalinski. Rozmawialiśmy o sztucznej inteligencji w praktyce, czyli o naszym projekcie porządkowania niezwykle-przepastnego know-how, którego w House of Skills i e-learning.pl mamy co nie miara (i jeszcze trochę).
Co ciekawe, finalnie zakończyliśmy na rozwiązaniu, które: a) działa b) jest używane c) jest potrzebne d) nie ma za wiele jednak wspólnego z AI, jako że okazało się że są inne, lepsze i prostsze (a także tańsze) metody.
O tym właśnie, między innymi, jest nasze spotkanie.
Jako, że całość była wcześniej nagrywana, to mieliśmy komfort zatrzymywania i przerywania i… nie zrobiliśmy tego ani razu. Tak jak Ed Wood, ale… to było świetne spotkanie, mam nadzieję, że widać to choć trochę na poniższym zapisie. Janek, Piotr, dziękuję za zaproszenie i zapraszam do oglądania w wolnych chwilach.
Po wpisie AI, czyli o co chodzi ze sztuczną inteligencją miałem zamiar napisać o wpływie rozwoju AI na obszar HR. Tymczasem gdy wgłębiałem się w temat, to doszedłem do wniosku, że warto w pierwszej kolejności rzucić okiem na to zjawisko w szerszej perspektywie – czyli na to, jak AI może wpłynąć na naszą, polską gospodarkę.
Najpopularniejsza obawa związana z AI dotyczy zabierania miejsc pracy. W skrócie, chodzi o to, że ludzie zostaną zastąpieni przez maszyny – i staną się niepotrzebni, a przez to bezrobotni. To duże uproszczenie, bo zmiany technologiczne działy się na przestrzeni ostatnich setek lat (a na przestrzeni ostatnich kilkudziesięciu znacznie przyspieszyły) i każdym nowym wynalazkom, które upraszczały i zastępowały prace ludzi towarzyszyło tworzenie się nowych dziedzin, które generowały miejsca pracy. Luddyści się pojawiali, ale przegrywali – z czasem i z postępem.
Podobnie będzie z AI. Jest tu tylko jedno 'ale’ i to duże. Takie ALE. Aktualne i przyszłe zmiany wiązać się będą z rozkwitem nowych dziedzin gospodarki, w których zapotrzebowanie będzie, a i owszem – ale na wysoko wykwalifikowany personel. Praca łatwe, powtarzalne – również te umysłowe, będą zastępowane przez maszyny – zatem w przysłowiowej „biedzie” (czasem dosłownie) będą ci, którzy w nowym otoczeniu się nie odnajdą – ze względów kompetencyjnych. Nie jest i nie będzie to proces szybki, ale jego wpływ będzie szeroki. Następstwem będzie postępujące rozwarstwianie się dochodów i podziały – które z wielu innych względów obserwujemy już dzisiaj na całym świecie, nie tylko w Polsce.
Sztuczna inteligencja prowadzi już nie tylko do zastępowania przez maszyny prac manualnych, prostych (to działo się od dziesięcioleci, jeśli włączymy roboty „na produkcji”), ale – co jest nowe – do zastępowania prac umysłowych. Ważnym punktem na mapie zmian i dobrym przykładem w tej dyskusji są centra usług wspólnych (SSC i BPO). W Polsce działa ich już ponad 1000, zatrudniając grubo ponad 250 tys. osób. Nasz kraj stał się potentatem w tej gałęzi gospodarki, oferując relatywnie niskie koszty pracy, stabilność otoczenia oraz dobrze wykształconą siłę roboczą. Spora część działań firm w tym sektorze dotyczy prac umysłowych ale relatywnie prostych i powtarzalnych (poza ośrodkami rozwojowymi R&D oraz sektorem usług wspólnych IT). Jednocześnie, centra te operują bardzo dużymi zbiorami danych, procesując multum operacji. Oznacza to, że praca wykonywana dzisiaj przez ludzi, doskonale nadaje się do automatyzacji i zastępowania przez inteligentne algorytmy. Może jeszcze nie dzisiaj, ale już jutro – to niedalekie jutro, tak. Nie oznacza to, że firmy tego typu znikną z naszego kraju, ale średnie zatrudnienie w każdej z nich może – i będzie w przyszłości spadać, właśnie w związku z rozwojem AI.
Zagadnienie wpływu rozwoju sztucznej inteligencji pojawia się już na radarach różnorodnych analiz i badań. Są przewidywania (patrz ten raport McKinsey i jego świetne streszczenie dostępne tutaj), które wskazują na to, że w wyniku rozwoju AI, 49% czasu pracy w polskiej gospodarce może zostać zautomatyzowana, do roku 2030. 49% to połowa, a 2030 jest naprawdę tuż za rogiem. ;-)
Polska i kraje naszego regionu są ewenementem, w związku z rosnącym znaczeniem w gospodarce tzw. zadań kognitywnych, nierutynowych. Więcej można przeczytać o tym w raporcie „Jak technologia zmienia charakter pracy? Polska na tle EU” (pełny raport tutaj a najważniejsze wnioski pod tym linkiem). Polecam grafikę na tej powyższej stronie, prezentującą główne wnioski z raportu. Jej zmniejszona wersja poniżej.
Mimo, iż w naszym kraju rośnie udział zadań nierutynowych, wymagających wysokich kwalifikacji, to pod względem robotyzacji w przemyśle, jesteśmy daleko za średnią UE. Bardzo słabo jest z wykorzystaniem technologii – raport wskazuje, że 57% pracowników rutynowych nie potrafi wykorzystywać nowoczesnych technologii do rozwiązywania problemów zawodowych. Wartość kapitału technologicznego w naszym kraju raport określa na jedynie 25% średniej krajów Europy Zachodniej. To jest, niestety, dramat, choć ta sytuacja wcale nie jest jednorodna. Są branże, na co wskazują autorzy raportu „Polska jako cyfrowy challenger”, w których poziom cyfryzacji jest u nas powyżej średniej w regionie CEE – takie jak logistyka i finanse.
Z natury daleki jestem od pesymizmu, ale szkoda, że szeroko rozumiana narracja społeczna – wychodząca z mediów i różnych-ważnych-ośrodków, od wyżej wymienionych tematów, które dotyczyć będą nas wszystkich, jest bardzo daleka, ma inne punkty zainteresowania i koncentracji. Autorzy wspomnianego powyżej raportu McKinseya prognozują dwa scenariusze rozwoju naszego kraju. W optymistycznym, stajemy się cyfrowym tygrysem regionu. W pesymistycznym, dryfujemy sobie powoli w górę, ale powoli – i wolniej niż liderzy. Oby ziścił się scenariusz optymistyczny, ale… wydaje mi się on mało realistyczny.
Z nieco innego kąta na zagadnienie konkurencyjności naszej gospodarki patrzy dr. Maciej Grodzicki. W tym niezwykle ciekawym wywiadzie przedstawia on w bardzo obrazowy sposób miejsce naszego kraju w globalnym łańcuchu wartości. Przyrównuje Polskę do sprawnego, terminowego i sumiennego robotnika przy taśmie montażowej. Same pozytywne cechy… ale jednak jest to robotnik. I mimo wyraźnego postępu, jaki się utrzymuje, do najbogatszych krajów świata wciąż nam daleko – i wedle słów doktora, to się nie zmieni – bo kraje rozwinięte także idą naprzód. To nasze miejsce jest trudne do zmiany, z uwagi na rosnącą specjalizację i silną sieć powiązań globalnych. Przyszłość? Poza tym, że nie wiadomo ;-), to rozmowa z dr. Grodzickim przedstawia dwa scenariusze: nasz powolny rozwój w dotychczasowym modelu „montera” albo… bolesną stratę, gdy zastąpią nas inni, tańsi – np. kraje afrykańskie lub… właśnie sztuczna inteligencja. Ciekawą perspektywą jest tu rola możliwego kryzysu gospodarczego, który paradoksalnie może być katalizatorem dla skokowych zmian w technologii i światowej gospodarce. Wszystko to doprowadzi do znacznie silniejszego wykorzystania AI. Wspomnianą rozmowę z dr. Grodzickim polecam gorąco, jest znakomita.
W ostatnich latach komputery nauczyły się między innymi: odróżniać przedmioty, rozpoznawać twarze, wygrywać w GO, rozdzielać efektywnie zadania pracownikom, wskazywać na najbardziej trafne decyzje z dużych zbiorów danych, rozmawiać z klientami na czacie firmowym i głosem, na infolinii. Wszystko to ma swoje źródło w zastosowaniu sztucznej inteligencji i jej „wyjścia” do świata fizycznego. Mamy do czynienia z rozkwitem mechanizmów, które dla ich użytkowników przejawiają się m. in. w supermożliwościach wyszukiwania, rozpoznawania mowy oraz co najważniejsze – uczenia się. Wszystko to dzieje się w oparciu o zadane kryteria, ze strony człowieka, ale już bazując na własnych doświadczeniach uczących się – a zatem inteligentnych, programów.
Chyba każdy z nas słyszał o tym w ostatnim czasie. Zamiennie używa się terminów AI, uczenie maszynowe, uczenie głębokie, sztuczna inteligencja, inteligentne sieci neuronowe – i ich kombinacji. To nie to samo, ale – mówiąc w uproszczeniu – chodzi o to samo.
Pomysł na to, aby algorytmy w sposobie działania przypominały ludzki mózg i procesy w nim zachodzące nie jest nowy. Wywodzi się on z połowy XX wieku (patrz prace Franka Rosenblatta i percepton). Barierą była jednak technologia i jej niewielkie możliwości – która limitowała rozwój sztucznych sieci neuronowych. Aktualny rozkwit uczenia maszynowego opartego o sieci neuronowe, który stanowi sedno sztucznej inteligencji ma swe źródła w trzech zjawiskach, które zdarzyły się w ostatnich latach. Pierwsze z nich to rozwój tzw. uczenia głębokiego, które pozwala na wyodrębnianie przez programy różnic i uczenie się kolejnych warstw tematu/problemu, zaczynając od najprostszych, najłatwiejszych – często z inicjacją i pomocą ze strony człowieka. Gdy pierwsze kryteria są już odróżniane skutecznie przez program, algorytmy wchodzą na kolejne, trudniejsze, poziomy szczegółowości – coraz głębiej (stąd nazwa uczenia głębokiego). Do takich procesów potrzebne są bardzo duże (ogromne) ilości danych. Takie zbiory stały się dostępne w ostatnich latach – i to jest drugi czynnik. Finalnym elementem układanki pt. rozkwit AI było zastosowanie do uczenia algorytmów procesorów kart graficznych. Procesory te wykonują wiele operacji jednocześnie – w odróżnieniu od tradycyjnych procesorów będących sercem komputerów. Przyspieszyło to diametralnie cały proces uczenia maszynowego, czyniąc go znacznie bardziej dostępnym i przystępnym.
Jednocześnie, jesteśmy na początku możliwości, rozwoju i wykorzystania całej tej magii. Gwałtowny rozwój technologii AI ostatnich kilku lat w połączeniu z niezwykle szerokimi możliwościami jej wykorzystania w przyszłości, powoduje ogromne zainteresowanie tematem – i nadawanie mu, zupełnie słusznie, dużej wagi – i nazwy „rewolucja”. Tradycyjnie też, w tego typu sytuacjach, wokół tematu narastają mity i roi się od uproszczeń. Media krzyczą o zabieraniu pracy ludziom (co jest bardzo dużym uproszczeniem i niekoniecznie jest prawdziwe). Wielu ludzi „interesuje się” tematem, łapiąc z niego pojedyncze wątki – i dobudowując kolejne, swoje.
Inną sprawą jest, że aktualnie rozpoczynająca się (r)ewolucja AI wykształci nowych liderów i krezusów – tych, którzy na nią postawią i będą w stanie wygrać. A poziom inwestycji, przynajmniej na dzisiaj, zanim technologia AI nie upowszechniła się i nie dała jeszcze szerokiego i taniego dostępu do zaawansowanych narzędzi, jest bardzo duży. Inwestują w nią zatem najwięksi, najbardziej bogaci oraz ryzykanci. Co oznacza, że sporo ponad 90% z nas, rozumianych jako ludzie, firmy, organizacje, ten początek fali, po prostu ominie. Ale, z drugiej strony, nie ma co narzekać. Dopadną nas kolejne fale – gdy wszystko to będzie bardziej powszechne, dostępne, prostsze w użyciu oraz tańsze. To na pewno. ;-) W ramach starego powiedzenia, o tym, że ułamek procenta ludzi rządzi światem, kilka procent patrzy im na ręce, a grubo ponad 90% nie ma pojęcia co się dzieje – warto przynajmniej znać podstawy dotyczące AI. O tym, jaki wpływ rozwój sztucznej inteligencji może mieć na HR – napiszę wkrótce.
Jeszcze chwilę o biznesie. Autorzy artykułu Collaboratgive Intelligence: Humans and AI are joining forces, wskazują… że w zderzeniu z aktualną siłą AI, zadaniem ludzi w firmach działających już z AI, jest pełnienie trzech kluczowych funkcji. Pierwsza z nich to uczenie algorytmów wykonywania poszczególnych działań. Druga, to tłumaczenie, dlaczego wnioski z decyzji AI wyglądają tak, a nie inaczej. Chodzi o to, że efekty np. podejmowania decyzji poprzez analizę bardzo dużych zbiorów danych mogą być słuszne – ale w wielu kontekstach potrzeba jeszcze wyjaśnienia ludziom „dlaczego właśnie tak” – jako, że na pierwszy rzut oka często, po prostu, nie wiadomo. Trzecia funkcja to nadzór nad właściwym i etycznym wykorzystaniu działania sztucznej inteligencji.
Autorzy tego artykułu wsparcie dla rozwoju i skuteczności AI definiują również w trzech kierunkach: wzmocnienia zdolności intelektualnych (np. przekopywanie ogromnych zbiorów danych), komunikacji z klientami i pracownikami (różnego rodzaju boty) oraz naśladowanie ludzkich umiejętności (np. wsparcie w pracach fizycznych). Autorzy, którzy powołują się na badania 1500 firm, konkludują, że największe szanse na odskoczenie konkurencji będą miały firmy, które wykorzystują AI do współpracy z ludźmi (a nie chcą jedynie zastępować proste czynności wykonywane przez ludzi) oraz… że aktualnie (stan na koniec 2018), tylko pojedyncze firmy dokonują przemodelowania procesów biznesowych, tak aby wykorzystać możliwości, jakie daje AI. Oczywiście łączy się to z dużymi nakładami, nie tylko kapitałowymi, ale też – efekty mogą być spektakularne.
I na koniec – sam termin sztuczna inteligencja oznacza dziś w praktyce coś zupełnie innego, niż potocznie myślano i nazywano jeszcze kilka, kilkanaście lat temu. Nie mówiąc już o rozumieniu, znanym z filmów sci-fi. Warto o tym pamiętać, bo to jeden z fundamentów zrozumienia tematu.
Przygotowując wpis korzystałem m. in. z informacji z artykułów:
Dla zainteresowanych, gorąco polecam poniższy webinar HBR, wchodzący w szczegóły tematu sztucznej inteligencji i możliwości jakie otwiera współpraca człowieka z AI.
Kliknij na obrazek aby przejść do strony z webinarem
Nazywam się Michał Zaborek i od czasu do czasu piszę tu o trendach, biznesie, rozwoju ludzi, kulturze organizacyjnej, efektywności firm, zespołów i jednostek, o pracy i karierze. Zawodowo pełnię funkcję prezesa zarządu Konsorcjum doradczo-szkoleniowego SA, właściciela marek e-learning.pl oraz House of Skills, czołowej polskiej firmy e-learningowej i doradczo szkoleniowej. To o czym tu pisze, w znakomitej większości po prostu mnie interesuje. :-)
