Kā MI mainīs darbu radošajās industrijās?

2023. gadā mākslīgā intelekta joma piedzīvoja būtisku izrāvienu, uz skatuves parādoties «ChatGPT», «GitHubCopilot», «Stable Diffusion» un citiem ģeneratīvajiem mākslīgā intelekta rīkiem, kas piesaistījuši plašu sabiedrības uzmanību. Šo jauno rīku daudzveidīgais pielietojums un pirmreizējā spēja sarunāties ar lietotājiem nozīmē, ka gandrīz ikviens var tos izmantot saziņai un radīšanai. Jaunākās ģeneratīvās MI (gen AI) lietotnes var veikt virkni rutīnas uzdevumu, piemēram, datu reorganizāciju un klasifikāciju, taču tieši to spēja rakstīt tekstu, komponēt mūziku, radīt digitālo mākslu un veikt citus radošus uzdevumus ir tā, kas izpelnījusies vislielāko sabiedrības ievērību un pārliecinājusi lietotājus eksperimentēt pašiem.

2023. gada nogalē viens no ievērojamākajiem starptautiskajiem menedžmenta konsultāciju uzņēmumiem «McKinsey & Company» publicēja ziņojumu «Ģeneratīvā MI ekonomiskais potenciāls: nākamā produktivitātes robeža», kas cenšas sniegt kontekstu tam, kā ģeneratīvais MI maina biznesa vidi un cik tālejoša varētu būt tā ietekme. Ziņojums papildina 2023. gadā «McKinsey & Company» veiktās globālās aptaujas «Mākslīgais intelekts 2023. gadā: ģeneratīvā mākslīgā intelekta izrāviens» atklājumus. Analizējot ģeneratīvā MI ekonomisko potenciālu, «McKinsey & Company» apkopojis septiņas būtiskākās atziņas par MI ietekmi un attīstību:

1. Ģeneratīvā MI ietekme uz produktivitāti pasaules ekonomikā varētu radīt triljons dolāru lielu peļņu.
2. Nozares, kurās ar ģeneratīvā MI palīdzību potenciāli var radīt vislielāko peļņu (aptuveni 75 %), ir klientu apkalpošana, mārketings un pārdošana, programmatūras inženierija, pētniecība un izstrāde.
3. Ģeneratīvajam MI būs ievērojama ietekme visās tautsaimniecības nozarēs. Banku pakalpojumu, augsto tehnoloģiju un veselības zinātņu nozares ir starp tām, kurās ģeneratīvais MI varētu atstāt vislielāko ietekmi uz ieņēmumu procentuālās daļas pieaugumu.
4. Pateicoties ģeneratīvajam MI, ir iespēja mainīt darba uzbūvi, palielinot atsevišķu darbinieku veiktspēju un automatizējot daļu no viņu individuālajiem uzdevumiem.
5. Darbaspēka pārveides temps, visticamāk, paātrināsies, ņemot vērā tehniskās automatizācijas potenciāla pieaugumu.
6. Ar ģeneratīvā MI palīdzību var būtiski palielināt darba ražīgumu visā ekonomikā, taču būs vajadzīgi ieguldījumi, lai atbalstītu darbiniekus, kuri būs spiesti mainīt darba pienākumus vai pilnībā pārkvalificēties.
7. Ģeneratīvā MI ēra ir tikai tās sākuma stadijā. Ir jūtama palielināta interese par šo tehnoloģiju, un pirmie izmēģinājuma projekti ir pārliecinoši.

Izrāviens ģeneratīvā MI lietošanā notiek dažādos reģionos un nozarēs

«McKinsey» veiktā globālā aptauja 2023. gadā («Mākslīgais intelekts 2023. gadā: ģeneratīvā mākslīgā intelekta izrāviens») par pašreizējo MI stāvokli apstiprina, ka, neskatoties uz to, ka ģeneratīvais MI ir publiski pieejams vien nesen, cilvēki dažādos reģionos, nozarēs un profesionālajos līmeņos izmanto MI kā darbā, tā ārpus tā.

No 2023. gada 11. aprīļa līdz 21. aprīlim tiešsaistē tika aptaujāti 1684 respondenti, no kuriem 79 % apgalvo, ka ir saskārušies ar ģeneratīvo MI un izmēģinājuši to, bet 22 % šo tehnoloģiju jau izmanto savā darbā. Aptaujas rezultāti rāda, ka arī organizācijas ieviesušas un izmanto ģeneratīvo MI. Viena trešdaļa no visiem respondentiem apgalvo, ka viņu pārstāvētās organizācijas regulāri izmanto ģeneratīvo MI vismaz vienā darbības jomā. Turklāt 40 % no respondentiem, kuri apliecinājuši MI ieviešanu savu organizāciju darba procesos, apgalvo, ka plāno ieguldīt resursus MI rīku izpētē un ieviešanā. 28 % aptaujāto organizāciju norāda, ka ģeneratīvā MI rīki un to izmantošana jau ir viņu darba kārtībā.

Visbiežāk ģeneratīvā MI rīki tiek izmantoti mārketingā, pārdošanā, produktu izstrādē un pakalpojumu sniegšanā

Visbiežāk minētās uzņēmējdarbības funkcijas, kurās izmanto jaunākos rīkus, ir tās pašas, kurās mākslīgā intelekta izmantošana ir visizplatītākā kopumā: mārketings un pārdošana, produktu un pakalpojumu izstrāde, kā arī pakalpojumu sniegšana, piemēram, klientu un administratīvais atbalsts. Tas attiecīgi liecina, ka organizāciju skatījumā tās ir darbības jomas, kurās MI rīku lietošana sniedz lielāko vērtību.

Ģeneratīvā MI lietošanā līderi ir uzņēmumi, kuriem vismaz 20 % no bruto peļņas 2022. gadā bija saistīti ar MI izmantošanu, jo īpaši tādās jomās kā jaunu produktu un pakalpojumu izstrāde, kā arī riska menedžments un piegādes ķēdes pārvaldība. Novērojams, ka MI rīkus aktīvāk lietojošie uzņēmumi arī iegulda ievērojamus līdzekļus to attīstībai. Vēl viena būtiska atšķirība — uzņēmumi, kas kļuvuši par MI līderlietotājiem, ir mazāk orientēti uz izmaksu samazināšanu, kas ir prioritāte citās organizācijās, viņi divreiz biežāk nekā citi norāda, ka viņu organizāciju galvenais mērķis attiecībā uz MI ir radīt pilnīgi jaunus uzņēmumus vai ieņēmumu avotus esošajos uzņēmumos.

Turpmākajos trīs gados ģeneratīvā MI attīstība mainīs konkurences raksturu

Šobrīd, kad gaidas attiecībā uz ģeneratīvo MI joprojām ir ļoti lielas, trīs ceturtdaļas no visiem respondentiem cer, ka nākamo trīs gadu laikā mākslīgais intelekts radīs būtiskas vai pat graujošas izmaiņas viņu nozares konkurences būtībā, tostarp graujošas izmaiņas prognozē respondenti, kuri strādā tehnoloģiju un finanšu pakalpojumu nozarēs.

Organizācijas redz atdevi uzņēmējdarbības jomās, kurās tās jau izmanto MI, un plāno palielināt ieguldījumus turpmākajos gados. Lielākā daļa respondentu ziņo par ieņēmumu pieaugumu katrā uzņēmējdarbības funkcijā, kurā tiek lietots MI. Vairāk nekā divas trešdaļas respondentu plāno nākamo trīs gadu laikā palielināt ieguldījumus MI rīku ieviešanā.

Potenciāli lielākās izmaiņas skars nozares, kurās ir liela zināšanu darba dominante

«McKinsey & Company» pētījumā «Ģeneratīvā MI ekonomiskais potenciāls: nākamā produktivitātes robeža» tiek secināts — kaut gan ģeneratīvā MI attīstība ietekmēs visas nozares, potenciāli lielākās izmaiņas skars jomas, kurās ir liela zināšanu darba dominante. Tas ir izskaidrojams ar to, ka ģeneratīvajam MI salīdzinājumā ar MI ir atšķirīgi primārās ietekmes lauki. Iepriekšējo paaudžu automatizācijas tehnoloģijas bija īpaši efektīvas datu vākšanas un apstrādes automatizēšanā. Lai gan ģeneratīvā MI dzimtās valodas spējas nedaudz palielina šāda veida uzdevumu automatizācijas potenciālu, tā ietekme uz fizisku darbu nav piedzīvojusi būtiskas izmaiņas, jo tas pamatā ir izstrādāts kognitīvu uzdevumu veikšanai. Attiecīgi «McKinley» publiskotājā ziņojumā tiek apgalvots, ka ģeneratīvajam MI ir pretējs modelis — tam, visticamāk, būs vislielākā ietekme, automatizējot dažas augstāk izglītotu darbinieku funkcijas. Tas nozīmē, ka ģeneratīvais MI visvairāk ietekmēs zināšanās balstītu darbu, it īpaši uzdevumus, kas saistīti ar lēmumu pieņemšanu un sadarbību, kam iepriekš bija viszemākais automatizācijas potenciāls.

«McKinsey & Company» veiktās ekonomiskās aplēses liecina, ka lielāko pienesumu no MI darbības lauka paplašināšanās gaida tehnoloģiju uzņēmumi — līdz pat 9 % no globālajiem nozares ieņēmumiem, uz zināšanām balstītās nozares, piemēram, bankas — līdz 5 %, farmācijas un medicīnas preču nozares — arī līdz 5 % un izglītības nozare — līdz pat 4%. Ražošanas nozares, piemēram, aviācija, automobiļu rūpniecība un modernā elektronika, MI raisītās izmaiņas jutīs mazāk.

Ģeneratīvā MI spēja saprast un izmantot dabisko valodu dažādām darbībām un uzdevumiem lielā mērā izskaidro, kāpēc šīs tehnoloģijas automatizācijas potenciāls ir tik strauji pieaudzis. Aptuveni 40 % darbību, ko veic strādājošie, nepieciešama vismaz vidēja līmeņa cilvēka dabiskās valodas izpratne. Rezultātā lielai daļai darba uzdevumu, kas saistīti ar saziņu, uzraudzību, dokumentāciju un saskarsmi ar cilvēkiem, ir liels automatizācijas potenciāls. Tas, visticamāk, izmainīs darba vidi lielā klāstā mūsdienu profesiju, tostarp radošajās nozarēs, kurās iepriekš tika lēsts, ka automatizācijas potenciāls parādīsies vēlāk.

Raugoties uz nākamajiem trim gadiem, respondenti prognozē, ka mākslīgā intelekta ieviešana mainīs daudzas darbaspēka lomas. Sagaidāms, ka lielākā daļa darbinieku tiks pārkvalificēti, nevis aizstāti. Četri no desmit respondentiem paredz, ka vairāk nekā 20 % viņu uzņēmuma darbaspēka tiks pārkvalificēti, savukārt 8 % aptaujāto organizāciju apgalvo, ka viņu darbaspēka skaits samazināsies par vairāk nekā 20 %.

Paredzams, ka tie uzņēmumi, kas jau šobrīd aktīvi lieto MI, daudz vairāk slieksies uz darbaspēka pārkvalificēšanu, nevis aizstāšanu, plānojot, ka viņu organizācijas mākslīgā intelekta ieviešanas rezultātā nākamajos trīs gados pārkvalificēs vairāk nekā 30 % sava darbaspēka, darbiniekiem uzņemoties jaunus pienākumus vai citādi strukturizējot savu darba procesu.

Ģeneratīvā MI ietekme radošajās industrijās

Mākslīgais intelekts ir revolucionizējis nozares visā pasaulē, un radošā joma nav izņēmums. Izmantojot progresīvus mašīnmācīšanās algoritmus un dabiskās valodas apstrādes modeļus, ģeneratīvā MI rīki var radīt jaunu saturu, piemēram, tekstu, attēlus un video, atdarinot cilvēka izpausmes, tā piedāvājot daudz laika taupīšanas un iedvesmas stimulēšanas iespēju tiem, kuri regulāri strādā radošu darbu.

Ģeneratīvā MI ietekme uz radošajām industrijām ir nozīmīga un tālejoša, jo tas maina radošo profesionāļu pieeju darbam. Agrāk mākslinieki un dizaineri savus darbus veidoja manuāli, izmantojot savu iztēli un mākslinieciskās prasmes, taču ģeneratīvā MI rīki palīdz vieglāk radīt tekstu, attēlus, dizainu, mūziku, video utt., kas ir īpaši noderīgi, strādājot pie liela mēroga projektiem, kur ātrums un efektivitāte ir ļoti svarīgi.

Tomēr mākslinieki, rakstnieki un mūziķi pauž skepsi par ģeneratīvā mākslīgā intelekta spēju atveidot cilvēka izpausmes un nemateriālo aspektu, kas piemīt radošam darbam, jo neironu tīkli varētu pilnībā neatspoguļot cilvēka radošuma būtību. Vienlaikus tās kritiķi arī pauž bažas, ka rūpība un nianses, ar kādām viņi izturas pret rakstīto vārdu, drīz kļūs nebūtiskas. Neraugoties uz šīm bažām, ģeneratīvā mākslīgā intelekta ieviešana radošajā darbā ir pārveidojusi dažādus radošā procesa aspektus, un viena no lielākajām iespējām, ko tas piedāvā, ir palielināt cilvēku radošumu un pārvarēt inovācijas demokratizācijas problēmas. Izpētīsim, kā ģeneratīvais mākslīgais intelekts uzlabo satura radīšanu, attēlu ģenerēšanu un sadarbību ar cilvēku intelektu, piedāvājot jaunas iespējas radošajās jomās.

Ģeneratīvā MI attīstība varētu visvairāk ietekmēt radoša darba procesu

Lai gan mākslīgā intelekta radītā satura pieaugums ir radījis arī bažas, ka tas varētu aizstāt cilvēkus, izraisot darba vietu zaudēšanu, ir svarīgi atcerēties, ka ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir rīks, kas var uzlabot un palielināt cilvēka radošumu, nevis to pilnībā aizstāt. Tomēr ģeneratīvā MI izmantošana aktualizēs darba pārstrukturēšanu. Darbiniekiem būs jāiemācās kļūt par satura redaktoriem, un tam būs nepieciešamas citas prasmes nekā satura veidošanai. Arī veids, kā darbinieki mijiedarbojas ar lietojumprogrammām, mainīsies, jo nākotnē tās kļūs gan proaktīvas, gan interaktīvas, kā arī izmantos sarunas jeb dialoga formu ar lietotāju. Pavisam drīz ģeneratīvā MI modeļu darbība nebalstīsies tikai uz noteiktas atbildes sniegšanu, bet paredzēs dažādu atbilžu piedāvājumu, piemēram, situācijā, kad tiek prasīta datu diagramma, ģeneratīvais MI lietotājam piedāvās ne tikai sākotnēji paredzēto līkni, bet arī virkni citu grafisko vai ilustratīvo risinājumu, iespējamo risku analīzi un ieteikumus turpmākajai rīcībai. Vismaz teorētiski ģeneratīvais MI palielinās darbinieku produktivitāti, taču tas arī izaicinās tradicionālo domāšanu un radīs nepieciešamību ikvienam uzņemties atbildību par sava darba stratēģisko vadību.

Radošuma veicināšana ar ģeneratīvo mākslīgo intelektu

Radošie cilvēki labi zina, ka radošo darbu var traucēt radošās domāšanas bloks. Ģeneratīvā MI rīki un to pārvaldītais milzīgais informācijas un datu apjoms var palīdzēt atklāt jaunas radošās perspektīvas un radīt atjautīgas koncepcijas, tādējādi uzlabojot darbinieku un organizāciju radošo kapacitāti.

Satura veidošanas uzlabošana

Ģeneratīvie mākslīgā intelekta rīki var racionalizēt satura radīšanu, automatizējot uzdevumus, ģenerējot idejas un veicot meklētājprogrammu darba optimizāciju. Valodas modeļi, piemēram, «Chat GPT4», īpaši efektīvi ģenerē cilvēkam līdzīgu tekstu, tāpēc tie ir nenovērtējami satura radīšanai mārketingā un citās uz komunikāciju orientētās jomās. Ar šiem modeļiem var ģenerēt tekstus, sākot no sociālo tīklu ierakstiem līdz sarežģītākam saturam preses relīzēm, rakstiem un pat grāmatām.

Procesu racionalizēšana

«McKinsey Global Institute» (MGI) 2012. gadā aprēķināja, ka darbinieki, kuru pienākumi saistīti ar viņu zināšanām, aptuveni piekto daļu sava laika jeb vienu dienu katru darba nedēļu pavada, meklējot un apkopojot informāciju. Ģeneratīvais MI jau šobrīd var veikt lielu daļu no šiem uzdevumiem, piemēram, meklēt populāras satura idejas, ievākt nepieciešamo informāciju un izveidot pārskatu jebkurai tēmai, attiecīgi atslogojot darbiniekus, kuri iegūst vairāk laika paša satura radīšanai.

Nākotnē šāda ģeneratīvā MI virtuālā ekspertīze varētu ātri «lasīt» milzīgas korporatīvās informācijas bibliotēkas dabiskajā valodā un ātri skenēt avotu materiālus dialogā ar cilvēku, kurš palīdz precizēt un pielāgot pētījumus, kas ir daudz plašāks risinājums nekā cilvēku ekspertu komandas nolīgšana šim uzdevumam.

Atšķirīgas domāšanas veicināšana dizainā

Jaunu produktu izstrādes sākumposmā ģeneratīvā AI radītie netipiskie dizaini var iedvesmot dizainerus domāt tālāk par viņu pieņēmumiem. Šī pieeja var palīdzēt pārvarēt tādus aizspriedumus kā dizaina fiksācija (pārmērīga paļaušanās uz standarta dizaina formām), funkcionālais nekustīgums (nespēja iztēloties lietojumu, kas pārsniedz tradicionālo) un «Einstellung» efekts, kur indivīdu iepriekšējā pieredze neļauj viņiem apsvērt jaunus veidus, kā atrisināt problēmas.

Produktu dizaina procesa uzlabošana

Ģeneratīvie AI rīki var atvieglot un uzlabot produktu dizaina procesu. Papildus produktivitātes pieaugumam, ko nodrošina iespēja ātri izstrādāt pirmreizējos dizainus, ģeneratīvais dizains var arī uzlabot tālāko procesu, piemēram, palīdzēt produktu dizaineriem samazināt izmaksas, efektīvāk izvēloties un izmantojot materiālus. Tas var arī optimizēt dizainu ražošanas un testēšanas procesu, tā samazinot izmaksas un arī laiku.

Attēlu ģenerēšanas procesa transformēšana

Tādi attēlu ģenerēšanas rīki kā «DALL–E»,« Midjourney» un citi, kas apmācīti, izmantojot stabilas difūzijas modeļus, ir revolucionāri mainījuši veidu, kā iespējams radīt vizuālos materiālus reklāmas un produktu dizaina jomās. Šie jaudīgie ģeneratīvie mākslīgā intelekta modeļi izmanto dziļās mācīšanās metodes, lai veidotu unikālus un saistošus attēlus. Tomēr nenoliedzami cilvēka iejaukšanās joprojām ir būtiska, lai pilnveidotu ģeneratīvā mākslīgā intelekta tēlus, nodrošinot galarezultāta atbilstību vīzijai un mērķiem.

Mākslīgā intelekta izaicinājumi un ētiskie apsvērumi

Izmantojot ģeneratīvo AI radošajās jomās, ir būtiski ņemt vērā problēmas un ētiskos apsvērumus, piemēram, intelektuālā īpašuma un autortiesību jautājumus, datu neobjektivitāti un taisnīgumu, kā arī automatizācijas un cilvēka radošuma līdzsvarošanu. Risinot šīs problēmas, organizācijas var nodrošināt harmonisku mākslīgā intelekta un cilvēka intelekta sadarbību, kas noved pie inovatīviem un radošiem rezultātiem.

Kopsavilkums

Ģeneratīvais MI ir pārsteidzis pasauli ar savu potenciālu pārveidot to, kā tiek veikts uz zināšanām balstīts darbs visās tautsaimniecības nozarēs, īpaši pārdošanā, mārketingā, klientu apkalpošanā un programmēšanā. Pēdējo mēnešu laikā teju katrs no mums ir pamēģinājis lietot «ChatGPT» vai citu ģeneratīvā MI rīku, un daudziem no mums tā jau ir kļuvusi par ikdienu, tā atvieglojot un paātrinot kāda uzdevuma izpildi. Pašreizējās ģeneratīvās MI un citas tehnoloģijas var automatizēt darbības, kas patlaban aizņem 60–70% darbinieku laika. Tiek prognozēts, ka potenciāls automatizēt zināšanu pielietošanu, vadību un talantu attīstību būtiski pieaugs. Turklāt MI ietekmēs arī darba vidi, mainot darba uzdevumu veikšanas prasības. Organizācijas darbinieku atlasē jau ir papildinājušas nepieciešamo kompetenču sarakstu ar MI rīku pārvaldību, tāpēc ir vērts atkal apgūt ko jaunu un pārvērtēt sava ikdienas darba rutīnu, lai konstatētu, vai tajā kāds process nav aizstājams ar MI rīkiem.

Rezumējot var teikt, ka ģeneratīvajam mākslīgajam intelektam ir potenciāls kardināli pārveidot radošās industrijas, mainot tradicionālo radošo procesu, piedāvājot jaunas radošās iespējas un rosinot iztēli. Tas ļauj radošajiem profesionāļiem ģenerēt vairākus digitālo resursu variantus un efektīvāk radīt darbus, palielinot produktivitāti. Tomēr pastāv ētiska rakstura bažas par mākslīgā intelekta radītā satura autentiskumu un oriģinalitāti. Neraugoties uz to, ģeneratīvais mākslīgais intelekts paver jaunas iespējas radošajiem profesionāļiem, vienlaikus saglabājot cilvēka līdzdalību radošajā procesā.

Izmantotie avoti:

1. Chui, M., Hazan, E., Roberts, R., Singla, A., Smaje, K., Sukharevsky, A., Yee, L., Zemmel, R.. 2023. The economic potential of generative AI. The next productivity frontier. McKinsey & Company.
2. McKinsey & Company. 2023. The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year.