Искусственный интеллект может расширить человеческие способности, сделать работников более эффективными, квалифицированными и ценными, но только если компании будут целенаправленно внедрять эту технологию, показало исследование Массачусетского технологического института.
Чтобы адаптировать ИИ для помощи сотрудникам, нужны специфические и экспертные данные из каждой профессии. Поэтому, несмотря на возможности технологии, организации не спешат её внедрять. Учёные выделили три основных препятствия для компаний:
- Несоответствие бизнес-моделей. Большинство крупных нейросетей получают прибыль за счёт автоматизации, масштабирования и сбора данных, а не за счёт расширения возможностей сотрудников.
- Универсальная архитектура. Текущие ИИ-технологии не предназначены для улучшения работы электриков, учителей или сантехников. Для эффективного расширения возможностей ИИ-инструменты нужно обучать специфике профессии.
- Искусственный интеллект стремится делать больше самостоятельно. Учёные считают, что это может быть плохо для работников, потому что внимание сосредоточено на том, как сделать ИИ более независимым, а не на том, как он может помочь в текущих профессиях.
Без вмешательства извне эта динамика приведёт к тому, что нормой станет автоматизация, а не расширение возможностей работников. Учёные предложили шаги, которые бизнес может применять уже сегодня, чтобы ИИ помогал сотрудникам становиться лучше:
- Обучайте ИИ для конкретной области применения. Искусственный интеллект, созданный с учётом интересов работников, использует знания, полученные из конкретных задач, работает стабильно и учитывает реальный опыт специалистов, а не только общие статистические данные.
- Создавайте ИИ, который помогает людям учиться и становиться лучше в своей работе. Чтобы ИИ был полезен, важно объяснять, как его использовать в разных ситуациях, и делать его удобным для обучения. Пусть технология помогает меньше, если работник уже хорошо справляется с задачей, или больше, если задача сложная.
- Не позволяйте ИИ слишком сильно влиять на ваши решения. Нужно использовать разные методы работы с ИИ, чтобы не стать от него зависимыми. Например, можно предложить человеку сначала придумать свою идею, а потом посмотреть, что предлагает ИИ.