Meta хочет предсказать поведение пользователей с помощью миллиардов инвестиций. Но эксперты предупреждают: без квалификации есть риск свернуть работу.
Искусственный интеллект (ИИ) имеет большое значение для владельцев капитала — новые предложения или расширенные продукты могут использоваться в качестве объекта инвестиций. Имеет ли это преимущества для пользователей, не важно. С точки зрения Bank of America, это также будет использовано для заработка на фондовом рынке в этом году, поскольку бум искусственного интеллекта еще далек от завершения.
Подробности читайте после объявления
«Повышенное внимание к доходам и денежным потокам ИИ от крупных облачных провайдеров может вызвать колебания цен в краткосрочной перспективе».
Акционер
Однако, по мнению финансовых экспертов, новые модели ИИ устраняют эти риски.
Однако найти что-то новое и эффективно его продвигать непросто. Илон Маск тоже обнаружил это снова. Американский миллиардер Илон Маск любит объявлять своим акционерам важные вещи. Во-первых, он пообещал, что Тесла «построит около 10 000 роботов Оптимуса» к концу 2025 года. Теперь он говорит о том, что сможет поставить своих гуманоидов, управляемых ИИ, к концу следующего года.
«У нас есть Оптимус, выполняющий некоторые основные задачи на фабрике. (…) Он не используется в сколько-нибудь значительной степени на наших фабриках».
Илон Маск
Подробности читайте после объявления
Марк Цукерберг обещает новые деньги. Фейсбук-Основатель хочет более точно адаптировать свои онлайн-платформы к индивидуальным пользователям, использующим ИИ. На текущий год «Мета» планирует капитальные вложения в размере от 115 до 135 миллиардов долларов США, сообщает таз.
Руководитель Meta хочет лучше воспринимать пожелания клиентов с помощью прогнозирующего ИИ. Этот метод использует машинное обучение и статистические алгоритмы для обнаружения будущих действий.
Прогнозирующий ИИ также становится все более важным в компаниях. Прогнозное техническое обслуживание может помочь в планировании технического обслуживания на производстве, чтобы определить, когда необходимо заменить детали машины. Мониторинг сотрудников следует использовать для выявления закономерностей и прогнозирования поведения.
Анализ данных ИИ используется для обработки и интерпретации больших объемов данных.
«Он автоматизирует весь процесс анализа, от сбора данных до визуализации, и может извлекать закономерности, которые людям трудно распознать. В отличие от классических методов анализа, он также обрабатывает неструктурированные данные и постоянно учится на основе опыта».
Патриция Шварцер, Академия Хауфе
Патриция Шварцер уверена, что это приведет к более быстрым решениям и лучшим прогнозам. Однако анализ данных ИИ должен быть целенаправленно интегрирован в рабочие процессы. Это требует не только технических корректировок, «но также организационных изменений и повышения квалификации сотрудников».
Агенты ИИ: подготовка имеет решающее значение
Подготовка имеет решающее значение, и это также очевидно в случае с агентами ИИ. Технологии поддерживают, люди принимают решения — это разделение уже не так очевидно, пишут Нина Катаева и Филипп Коло, консультанты по менеджменту Boston Consulting Group:
«Внедрение агентов искусственного интеллекта знаменует новую эру в мире труда, где технологии больше не являются просто инструментом, а, скорее, активным членом команды».
Однако внедрение агентов ИИ хорошо подготовлено. Последовательное внедрение должно влиять на весь рабочий процесс. Катаева и Коло видят, что менеджеры сталкиваются с серьезными проблемами, и предупреждают о высоких инвестиционных затратах:
«Вместо автоматизации отдельных задач следует фундаментально переосмыслить процессы. (…)
Поскольку агенты ИИ все чаще координируют рабочие процессы, модели лидерства фундаментально меняются: классические диапазоны лидерства расширяются, а иерархии становятся менее важными. В будущем лидерство будет означать меньше контроля и больше координации. (…)
Компании должны последовательно основывать инвестиционные решения для агентов ИИ на ожидаемой добавленной стоимости, а не на увлечении самой технологией».
Агенты ИИ требуют постоянного развития и дополнительных этапов обучения. Потому что ИИ также создает «рабочие проблемы», предупреждает Нильс Шлезингер, который работает в профсоюзной технологической консалтинговой компании BTQ.
Все больше и больше сотрудников получают тексты, сгенерированные искусственным интеллектом, которые звучат впечатляюще, но не имеют никакого содержания. Этот «обрывок работы» — явление массовое. 40 процентов из более чем 1000 опрошенных американских рабочих заявили, что получили такой некачественный контент в прошлом месяце. Только 15 процентов контента являются хорошими, сообщает Шлезингер по результатам недавнего исследования:
«Компании щедро инвестируют в системы искусственного интеллекта и лицензии, но нерешительно инвестируют в дальнейшее обучение своих сотрудников. Квалификация — единственный способ избежать Workslop — по крайней мере, с сегодняшними технологиями».
