01 Большинство компаний, столкнувшихся с трудностями, на самом деле не готовы использовать ИИ
CBR: Одно из ключевых решений, с которым сталкиваются современные CEO, - это использовать ли ИИ в процессе принятия решений и во всей компании, и как его использовать. Какие важные выводы были сделаны в исследовании IBM по этому вопросу? Можете ли вы привести примеры?
Дун Хайцзюнь: По результатам нашего "Глобального исследования CEO 2023" мы обнаружили, что хотя большинство (75%) опрошенных CEO считают, что самый передовой генеративный ИИ станет ключом к успеху компании, ### CEO ведут ожесточенную интеллектуальную борьбу по поводу того, использовать ли ИИ в своем процессе принятия решений.
Конкретно это проявляется в том, что некоторые CEO уже используют ИИ в процессе принятия решений, например: 43% опрошенных CEO заявили, что их компании уже используют генеративный ИИ для информирования стратегических решений. 36% опрошенных CEO заявили, что их компании уже используют генеративный ИИ для поддержки операционных решений. 50% опрошенных CEO заявили, что их компании интегрируют генеративный ИИ в свои продукты и услуги.
Однако многие CEO также очень обеспокоены ИИ, ### и самое большое беспокойство связано с проблемами данных. Без надежных и достоверных данных даже самый мощный ИИ может давать ошибочные, предвзятые или опасные результаты. 61% опрошенных CEO обеспокоены происхождением или источниками данных; 57% опрошенных CEO обеспокоены безопасностью данных; 53% опрошенных CEO обеспокоены нормативными и регуляторными ограничениями в отношении данных; 48% опрошенных CEO обеспокоены предвзятостью или точностью данных.
Однако проблемы с данными существуют не только в области генеративного ИИ. На протяжении многих лет компании сталкивались с серьезными проблемами с данными. Согласно исследованию Института бизнес-ценности IBM, ### компании, занимающие лидирующие позиции по доходам, росту и технологической зрелости, уделяют больше внимания стандартам и качеству данных. Такие выдающиеся руководители хорошо понимают, что устранение недостатков в данных - это трудоемкая и сложная задача, но надежные данные всегда являются важным приоритетом для создания конкурентного преимущества.
CBR: Microsoft предложила использовать искусственный интеллект в качестве Copilot (второго пилота), например, Наделла использует GPT для написания электронных писем, составления некоторых заметок и даже участия в собраниях Teams, что на самом деле помогает ему избавиться от скучной части работы. Но на уровне принятия решений ИИ может быть только хорошим механизмом рассуждений, помогающим CEO искать и думать, и в конечном итоге не может заменить человека в принятии решений.
Дун Хайцзюнь: Конечно, вот почему все еще существует должность CEO. Говоря об этом, я также хотел бы обсудить отношения между искусственным интеллектом и организациями, ### в настоящее время большинство компаний все еще находятся в состоянии "+ИИ", а не "ИИ+". "+ИИ" относится к использованию ИИ для замены человеческого труда в выполнении части работы, которая является более логичной и относительно не такой сложной. Вскоре компании перейдут к следующему этапу - "ИИ+", который фактически представляет собой реструктуризацию организационных возможностей с ИИ в качестве ядра.
Я лично считаю, что ### первой областью, где компании перейдут от "+ИИ" к "ИИ+", будут человеческие ресурсы.
Приведу конкретный пример: искусственный интеллект IBM очень глубоко применяется в области управления персоналом, и задача автоматического повышения заработной платы сотрудников выполняется искусственным интеллектом. Это означает, что традиционная система оценки должна перейти к оценке сотрудников, основанной на искусственном интеллекте, где ИИ дает рекомендации по корректировке заработной платы на основе рыночной конкурентоспособности сотрудника, навыков, будущего карьерного развития, прошлых результатов и потенциала развития, и время выпуска этого плана не будет ограничено традиционным циклом повышения заработной платы. Это похоже на всезнающий, всемогущий "мозг", который особенно хорошо понимает сотрудников и создает индивидуальные структуры заработной платы, льгот, продвижения по службе и кривые обучения для сотрудников.
CBR: Хотя повышение заработной платы, безусловно, радует всех, не станет ли использование ИИ для принятия решений о масштабах сокращения персонала и общем снижении заработной платы фактическим сценарием, который примут многие компании?
Дун Хайцзюнь: Я думаю, что ### большинство компаний, столкнувшихся с трудностями, на самом деле не готовы использовать ИИ.
С точки зрения операций компании проходят через четыре этапа: организационный драйв, процессный драйв, драйв на основе данных и, в конечном итоге, драйв на основе искусственного интеллекта. Эти четыре этапа нельзя пропустить, ### подавляющее большинство отечественных компаний находится на первом этапе, то есть на этапе организационного драйва. Если оставаться на традиционном организационном драйве, то есть полагаться на функции и обязанности, то обязательно будет много ведомственных барьеров и несогласованности данных, и применение искусственного интеллекта будет отвергнуто этой организацией. Если процесс повышения заработной платы в компании нечеткий, а данные несовершенны, как можно передать право принятия решений искусственному интеллекту?
CBR: Многие CEO сталкиваются с проблемами в области рабочей силы, корпоративной культуры и управления при внедрении и расширении использования генеративного ИИ в своих организациях. Являются ли эти проблемы совершенно новыми, вызванными новыми технологиями, или это проблемы, с которыми организации изначально сталкивались, но которые были "проявлены" или усилены с приходом новых технологий?
Дун Хайцзюнь: Должно быть и то, и другое.
Совершенно новые проблемы, которые генеративный ИИ создает для рабочей силы, в основном включают три аспекта:
Во-первых, генеративный ИИ требует совершенно новых талантов и навыков. Наше исследование показало, что в настоящее время 51% опрошенных CEO в мире и 49% опрошенных CEO в Большом Китае заявили, что набирают персонал на должности, связанные с генеративным ИИ, которых не существовало в 2023 году.
Во-вторых, генеративный ИИ создаст больше рабочих мест. Большая доля (47% и 49%) опрошенных CEO в мире и в Большом Китае ожидают сокращения персонала из-за генеративного ИИ, но в то же время заявляют, что количество созданных рабочих мест превысит количество исчезнувших. В среднем опрошенные CEO во всем мире и в Большом Китае планируют увеличить численность персонала почти на 6% в течение следующих трех лет.
В-третьих, генеративный ИИ создаст совершенно новые способы работы. Чтобы в полной мере реализовать ценность этих совершенно новых должностей, талантов и навыков, организации должны исследовать будущие способы работы. Организации не могут интегрировать будущие таланты в прошлые операционные модели, они должны исследовать совершенно новые способы разделения труда и операционные модели.
Таланты и возможности всегда были важными проблемами, с которыми сталкивались организации, а быстрое развитие генеративного ИИ еще больше усугубило нехватку новых талантов и навыков. 53% опрошенных CEO в мире и 56% опрошенных CEO в Большом Китае заявили, что уже прилагают усилия для заполнения вакансий на ключевые технические должности, но проблема нехватки талантов вряд ли будет решена в ближайшее время. Опрошенные CEO во всем мире и в Большом Китае заявили, что в течение следующих трех лет 35% сотрудников их организаций потребуется переподготовка и обучение новым навыкам, по сравнению с 6% в 2021 году.
Чтобы генеративный ИИ перешел от повышения производительности к инновационным бизнес-моделям, ### технология не является самой большой проблемой, самая большая проблема заключается в том, чтобы все в организации действительно использовали генеративный ИИ, то есть проблема корпоративной культуры, которая в основном включает три аспекта:
Во-первых, когнитивный вызов. Многие люди считают генеративный ИИ инструментом, который заменит их работу, а не инструментом, который может поддержать их работу и быть использован ими, поэтому они внутренне сопротивляются новой технологии. Если сотрудники поймут, как эта технология может сделать их работу более легкой и ценной, уровень внедрения генеративного ИИ может значительно возрасти.
Во-вторых, проблема адаптации и освоения новых технологий. 64% опрошенных CEO в мире и 66% опрошенных CEO в Большом Китае заявили, что их организации должны использовать технологии, которые меняются быстрее, чем сотрудники могут адаптироваться, а 61% опрошенных CEO в мире и 59% опрошенных CEO в Большом Китае заявили, что они продвигают быстрое внедрение генеративного ИИ в своих организациях, что некоторым людям некомфортно. Большинство CEO знают, что для полного использования генеративного ИИ необходимо в равной степени развивать технологии и обучать людей.
В-третьих, проблема трансформации. Чтобы создать культуру ускоренной трансформации в организации, 81% опрошенных CEO в мире и 84% опрошенных CEO в Большом Китае заявили, что вдохновение команды на создание приверженности общему видению может дать лучшие результаты, чем предоставление точных стандартов и целей. Однако 37% опрошенных CEO в мире и 34% опрошенных CEO в Большом Китае признали, что сотрудники их организаций не полностью понимают, как стратегические решения повлияют на них.
Проблемы управления относятся к тому, что по мере того, как все больше людей в различных функциональных областях и на разных уровнях организации используют генеративный ИИ, организациям необходимо разработать всесторонние управленческие ограждения, чтобы обеспечить инновации сотрудников в безопасных рамках. 75% опрошенных CEO в мире и 84% опрошенных CEO в Большом Китае заявили, что без эффективной структуры управления ИИ в организации невозможно достичь надежного ИИ, но только 39% опрошенных CEO в мире и 38% опрошенных CEO в Большом Китае заявили, что их организации в настоящее время имеют хорошую структуру управления генеративным ИИ.
02 CEO решительны и оптимистичны, руководители колеблются
CBR: 70% опрошенных CEO заявили, что ИИ принес пользу всей организации, но только 29% других опрошенных руководителей считают, что их организации обладают внутренней экспертизой, необходимой для внедрения ИИ. Какие данные лучше раскрывают истину? Почему в организации возникает такая огромная "разница температур"?
Дун Хайцзюнь: На самом деле оба набора данных довольно правдивы, и эта огромная "разница температур" вызвана "разницей в положении", то есть стоя на разных позициях в организации, перспективы и кругозор различны. По сравнению с другими руководителями, CEO стоят на высоких позициях в организации, их перспектива определенно шире, а кругозор определенно дальше. Другие руководители сосредоточены на своих функциональных областях, их перспектива более вертикальна, а кругозор уже.