Искусственный интеллект медленно, но верно проникает в нашу жизнь. Недавнее исследование Hubspot показало, что 63% людей (в данном случае технология голосового поиска) даже не осознавали, что используют ИИ. . Siri от Apple дает рекомендации по ресторанам, Netflix предлагает Что посмотреть дальше, Facebook предлагает отмечать ваших друзей на ваших фотографиях, а Google Search пытается угадать, что вы ищете, с помощью автозаполнения — все это разные примеры ИИ.
Итак, давайте начнем с простого определения ИИ.
Термин "Искусственный интеллект" был придуман Джоном Маккарти в 1956 году и определялся как наука о том, как "заставить машину вести себя таким образом, который можно было бы назвать разумным, если бы так вел себя человек". ИИ включает в себя методы, используемые для «обучения» компьютеров тому, что способны делать люди, например, обучению, рассуждениям, общению и принятию решений.
Почему сейчас?
Есть несколько причин, по которым искусственный интеллект стал популярным в последние годы. Вот 3 основные причины этого:
- Создание огромных объемов данных. По данным IBM 90% мировых данных было создано за последние 2 года и будет вероятно, отображают восходящую траекторию движения вперед. Использование мобильных устройств, развитие облачных технологий и увеличение общей возможности подключения — вот некоторые из причин такого стремительного роста данных. Это также полезно для ИИ, поскольку машинам изначально нужны очень большие наборы данных, чтобы обучаться и улучшать свои возможности принятия решений.
- Повышение сложности технологий. Данные доступны, и технология достигла такого уровня, когда ИИ может надежно служить бизнес-целям и помогает анализировать данные для принятия стратегических бизнес-решений. Как и в любом прорывном инновационном цикле, новая технология изначально начинается как менее мощная версия существующего решения. Однако со временем эта новая технология продолжает совершенствоваться по сравнению с предыдущими версиями, становясь все более популярной и в конечном итоге доминирующим решением. Отсюда и тот случай, когда технологии ИИ становятся все более изощренными в последние несколько лет.
- Развитие аппаратного обеспечения. Проще говоря, аппаратное обеспечение стало быстрее и дешевле. Вам не нужно быть инженером, чтобы понять, как далеко продвинулись технологии за последние несколько десятилетий. Вспомните первые компьютеры, которые занимали тысячи квадратных футов, весили несколько тонн и стоили миллионы на разработку. Мы живем во времена, когда компьютер может уместиться у нас на ладони и дать нам доступ к бесконечному количеству информации на кончиках наших пальцев. Смартфоны — один из лучших примеров прогресса и превращения технологий в товар.
Что это значит для будущего работы?
Давайте разберемся с одной вещью — да, машины лучше… в некоторых вещах. Потребность в человеческом факторе будет всегда, независимо от того, насколько сложной будет технология искусственного интеллекта. Так как же ИИ повлияет на будущее работы?
- Обеспечение революционного повышения производительности. Accenture прогнозирует, что ИИ повысит производительность труда на 40 %. ИИ позволит лучше использовать труд и капитал, поскольку машины не связаны теми же когнитивными и физическими ограничениями, что и средний человек, поэтому они могут лучше выполнять определенные задачи. Специалисту по поиску талантов или рекрутеру требуется примерно 6 секунд, чтобы прочитать резюме. Машину можно запрограммировать на эффективное и точное рассмотрение и анализ тысяч резюме за считанные минуты. ИИ также позволяет нам создавать высокий уровень персонализации. Рекрутер ограничен количеством часов в день для взаимодействия с каждым кандидатом, тогда как чат-бот может взаимодействовать и предоставлять персонализированный опыт сотням отдельных кандидатов от имени рекрутера.
- Поддержка принятия стратегических решений. ИИ позволяет нам анализировать огромные объемы данных и выявлять идеи, помогающие принимать стратегические решения. Машины способны эффективно и точно обрабатывать бесконечно больше данных, чем их коллеги-люди. Чтобы продолжить предыдущее утверждение с примером; после эффективного просмотра тысяч резюме можно запрограммировать машину, чтобы помочь рекрутерам определить лучших кандидатов на конкретную работу из пула кандидатов. ИИ может собирать дополнительную информацию от кандидата, чтобы заполнить пробелы в его профиле, поэтому рекрутер может принять взвешенное решение, используя более полный набор информации о кандидате.
- Помогите людям сосредоточиться на более важной работе. Никому не нравится выполнять монотонную, повторяющуюся работу изо дня в день. Этот тип работы, как правило, возлагается на младших членов команды, освобождая их начальство для решения стратегических задач и задач с более высокой добавленной стоимостью. По мере того как ИИ начинает автоматизировать определенные задачи, у людей появляется возможность выполнять более сложную и стратегическую работу. ИИ дает людям возможность заниматься более ценными делами и направлять свою энергию на то, что у нас получается лучше всего — инновации, решение проблем и построение отношений. В поддержку вышеизложенного мышления можно сказать, что после того, как машина поможет рекрутеру выявить наиболее квалифицированных специалистов для работы, рекрутеры могут сосредоточить свое время на разработке креативных стратегий поиска трудно заполняемых вакансий, работе с менеджерами по найму и построении отношений с лучшими кандидатами.
Что нам делать дальше?
Хотя у каждой отрасли и профессии есть свои уникальные проблемы, ИИ неизбежно повлияет на некоторые аспекты выполняемой работы. Двигаясь вперед, ИИ поможет создать дифференцированную ценность для бизнеса и все больше станет конкурентным и стратегическим преимуществом, поможет повысить производительность, поддержит принятие стратегических решений и позволит людям сосредоточить свою энергию на более важных задачах.
Будущее работы уже здесь. Так почему бы не принять это?
Мелис Унсал
Специалист по маркетингу в Avrio Inc.
Наслаждаетесь чтением? Есть больше! Посетите наш блог.
@www.goavrio.com/blog
