Kostnaðarsamur misskilningur lifir á efstu hæðum fyrirtækja um þessar mundir: Að kaupa aðgang að gervigreind sé það sama og að auka framleiðni.
Undanfarin ár hafa stjórnendur dælt fjármunum í gervigreindarleyfi og tilraunaverkefni í þeirri trú að tæknin sjálf muni leysa úr stíflum rekstursins. En framleiðni verður ekki til við það eitt að uppfæra hugbúnað. Hún verður til þegar fyrirtæki breyta vinnuferlum, færni, ábyrgð og ákvörðunum. Á meðan glærukynningar um framtíðarsýn fyrirtækja hafa sjaldan verið glæsilegri, stendur raunverulegur árangur víða í stað.
Óvissan og ágreiningurinn um áhrif gervigreindar á atvinnulífið eru meiri en um flest önnur tækniundur síðustu áratuga. Á meðan sumir spá stórfelldri sjálfvirknivæðingu og jafnvel brotthvarfi heilla starfsstétta benda mælingar úr rekstri fyrirtækja á hægari og flóknari umbreytingu. Í skýrslu MIT Project NANDA kemur fram að aðeins lítill hluti samþættra gervigreindarverkefna hafi skilað verulegum og mælanlegum fjárhagslegum áhrifum. Flest verkefnin festast á tilraunastigi eða hafa lítil sýnileg áhrif á rekstrarreikninginn. Gartner hefur jafnframt bent á að stór hluti verkefna á sviði skapandi gervigreindar sé lagður á hilluna eftir tilraunastig, meðal annars vegna lélegra gagna, vaxandi kostnaðar, ófullnægjandi áhættuvarna og óljóss viðskiptavirðis. Fyrir hvert verkefni sem breytir rekstrinum eru mörg sem enda á ruslahaugunum eftir glæsilega kynningu.
Þessi mikli munur á væntingum og árangri skapar stöðuga óvissu hjá stjórnendum og starfsfólki: Erum við að dragast aftur úr – eða erum við að brenna fjármunum í fjárfestingarbólu?
Svarið er hvorugt, og það liggur í sex þversögnum. Gervigreind eykur ekki sjálfkrafa afköst fyrirtækja. Hún breytir því hvaða þættir takmarka árangurinn.
Framleiðniþversögnin: Meiri tækni, minni sýnilegur árangur
Þessi staða er ekki ný af nálinni. Árið 1987 orðaði nóbelsverðlaunahafinn Robert Solow eina þekktustu setningu tæknisögunnar: „Þú getur séð tölvuöldina alls staðar nema í framleiðnitölunum.“
Hjá Stanford-prófessornum Erik Brynjólfssyni og samstarfsfólki hans finnum við fræðilega skýringu á þessu bili milli væntinga og raunveruleika. Þegar ný allsherjartækni kemur fram getur myndast svokallaður framleiðni-J-kúfur. Í fyrstu fellur framleiðni eða stendur í stað. Fyrirtæki þurfa að læra á tæknina, gera tilraunir, þjálfa starfsfólk og endurhanna vinnuferla áður en ávinningurinn skilar sér. Stjórnendur sjá kostnaðinn strax. Ávinningurinn kemur síðar.
Þessi mikli munur á væntingum og árangri skapar stöðuga óvissu hjá stjórnendum og starfsfólki: Erum við að dragast aftur úr – eða erum við að brenna fjármunum í fjárfestingarbólu?Ástæðan er sú að stærsti hluti fjárfestingarinnar er oft ekki tæknin sjálf heldur óáþreifanlegar eignir í kringum hana: Ný færni, endurbættir ferlar, skýr ábyrgð, breytt skipulag og ný viðmið um gæði. Framleiðniaukningin mælist ekki fyrr en þessi nýja hæfni er komin inn í daglega starfsemi og starfshætti.
Í rannsókn Brynjólfssonar og félaga á notkun gervigreindar í þjónustuverum jókst framleiðni að meðaltali um 14%. Áhrifin voru þó mjög mismunandi. Hjá nýjum og lítt reyndum starfsmönnum jókst framleiðnin um allt að 35%, en hún breyttist lítið hjá reyndustu sérfræðingunum. Þetta er mikilvæg innsýn. Tæknin virkar ekki eins fyrir alla. Áhrif hennar ráðast af verkefninu, færninni sem er til staðar og því hvernig tæknin er felld inn í vinnuna.
Þessi niðurstaða virðist stangast á við það sem síðar verður sagt hér – að fagþekking verði verðmætari, ekki ómerkilegri. En mótsögnin er aðeins á yfirborðinu. Í verkum sem hægt er að staðla kemur gervigreindin í stað reynslu sem starfsmaðurinn hefur ekki og lyftir nýliðanum upp á meðaltalið. Í verkum sem ekki er unnt að staðla magnar hún þá þekkingu sem þegar er til staðar – og magnar núll upp í núll. Spurningin er þess vegna ekki hversu góð tæknin er orðin, heldur hvorum megin þessarar línu starfið liggur.
Þversögnin er þessi: Fyrirtækin sem sýna verstu framleiðnitölurnar geta verið þau sem eru komin lengst. Fallandi tölur eru ekki alltaf vísbending um að fyrirtækið sé að gera rangt. Stundum eru þær fyrsta merkið um að það sé loksins að gera rétt. Fyrirtæki kaupa tæknina á einum degi en byggja hæfnina og ferlana á mánuðum eða árum – og mælikvarðarnir okkar eru hannaðir til að sjá hið fyrra en ekki hið síðara.
Notkunarþversögnin: Sami tíminn sparast og tapast
Til að skilja hvers vegna framleiðniaukningin er svo mismunandi er gagnlegt að rifja upp kenningar Fredericks W. Taylors um vísindalega stjórnun. Taylor sýndi fram á að hægt væri að taka flókið handverk, brjóta það niður í afmörkuð verkefni, mæla þau, einfalda og staðla. Að vissu leyti má líta á gervigreind sem Taylorisma 21. aldarinnar. Hún gerir fyrirtækjum kleift að brjóta vitsmunavinnu niður, staðla hluta hennar og sjálfvirknivæða.
Hún á sérstaklega vel við um afmörkuð verkefni sem hægt er að lýsa, endurtaka og yfirfara. Þar má nefna drög að tölvupóstum, fyrstu samantektir á gögnum, hefðbundna upplýsingagjöf, frumkóðun og staðlaða textagerð. Á slíkum sviðum getur tæknin skilað verulegum vinnusparnaði.
Önnur verkefni eru erfiðari viðureignar. Flókin ákvarðanataka í óvissu, samningaviðræður, stefnumótun, rýnihugsun og tengslamyndun byggjast á samhengi sem erfitt er að fanga að fullu í stöðluðum fyrirmælum, gögnum eða reiknireglum.
Gervigreind magnar upp það sem fyrir er. Góðir ferlar geta orðið betri. Slæmir ferlar verða stundum aðeins hraðari leið að verri niðurstöðu.
Mistök margra vinnustaða felast í því að nota gervigreind á verkefni sem henta illa til stöðlunar eða að láta hana vinna án stýringar, ábyrgðar og gæðamats. Þá breytist tæknin úr magnara í ruglara og vinnudagurinn verður að stjórnlausu fikti.
Starfsmaður sparar fimmtán mínútur við að búa til uppkast en eyðir síðan 45 mínútum í að leiðrétta villur, athuga heimildir, endurskrifa textann og sía út stafrænan hávaða. Sama tækni getur því gert einn starfsmann margfalt afkastameiri en aukið vinnuna hjá öðrum. Munurinn liggur sjaldnast í leyfinu sjálfu. Hann liggur í verkefninu, fagþekkingunni og vinnuferlinu sem umlykur tæknina. Gervigreind magnar upp það sem fyrir er. Góðir ferlar geta orðið betri. Slæmir ferlar verða stundum aðeins hraðari leið að verri niðurstöðu.
Þversögnin liggur í því að tólið er of einfalt og aðgengilegt. Aðgangsþröskuldurinn er enginn – engin þjálfun, engin uppsetning, ekkert leyfi frá tölvudeildinni – og þess vegna dreifist notkunin margfalt hraðar en dómgreindin um hvernig eigi að nota hana. Sami tíminn sparast og tapast, oft hjá sama starfsmanninum í sömu vikunni.
Þekkingarþversögnin: Því meira sem vélin veit, því mikilvægara er að þú vitir meira
Þegar yfirborðsþekking verður ódýr verður dýptin verðmætari. Gervigreind getur framleitt endalaust magn af sannfærandi texta, samantektum, greiningum og frumkóða á nokkrum sekúndum. Við þær aðstæður lækkar markaðsvirði þess að geta eingöngu endurtekið, dregið saman eða endurpakkað fyrirliggjandi upplýsingum. Framleiðsla upplýsinga er ekki lengur sjaldgæfa auðlindin.
Afleiðingin er flóðbylgja af stafrænu efni þar sem sífellt erfiðara verður að greina kjarnann frá hégómanum, hið rétta frá hinu sannfærandi og raunverulega innsýn frá vel orðuðum klisjum. Þegar magn upplýsinga verður nær ótakmarkað færist virðið yfir á aðra hæfni: Rýnihugsun, gæðastýringu, faglegt samhengi og ábyrgð. Hlutverk sérfræðingsins færist frá því að framleiða fyrstu svörin yfir í að móta spurningarnar, meta niðurstöðurnar og bera ábyrgð á gæðunum.
Sérfræðingur framtíðarinnar er því ekki sá sem reynir að keppa við vélina í framleiðslu texta eða upplýsinga. Hann er sá sem getur leiðbeint henni, efast um hana og komið auga á það sem hún skilur ekki. Sá sem þekkir ekki fagsviðið sitt dýpra en gervigreindin getur ekki greint gagnlega niðurstöðu frá sannfærandi uppspuna. Hann getur ekki komið auga á skekkjur, veik gögn eða rangar forsendur. Dýpri fagleg þekking verður því ekki óþörf vegna gervigreindar. Hún verður forsenda þess að hægt sé að nota hana af skynsemi.
Þversögnin er einföld: Því meira sem gervigreindin framleiðir, því meira virði felst í hæfninni til að greina, meta og velja. Gervigreind gerir framleiðslu ódýrari en dómgreind verðmætari.
Starfaþversögnin: Gervigreind eyðir ekki vinnunni – hún færir virðið
Þegar verkefni eru brotin niður og gervigreind tekur yfir hluta þeirra breytast störfin. Til að skilja þá þróun er gagnlegt að horfa til flöskuhálskenningar Eliyahu Goldratts. Goldratt benti á að afköst kerfis ráðast af þrengsta flöskuhálsinum. Það skiptir litlu máli hversu öflugir aðrir hlutar kerfisins eru ef einn hluti takmarkar heildarafköstin.
Við það má bæta einfaldri hagfræðilegri reglu: Þegar framboð á tilteknu úttaki verður nær ótakmarkað færist virðið annað. Ef gervigreind getur framleitt grunntexta, staðlaðar glærur, myndir eða kóðabúta á örfáum sekúndum verður framleiðslan sjálf ekki lengur helsti flöskuhálsinn. Virðið færist yfir á það sem enn er takmarkað.
Ef gervigreind einfaldar textagerð verður nýi flöskuhálsinn hæfnin til að velja rétt sjónarhorn, staðfesta staðreyndir, tryggja gæði og setja efnið í viðeigandi samhengi. Ef gervigreind einfaldar forritun á stöðluðum kóða verður nýi flöskuhálsinn kerfisarkitektúr, öryggi, samþætting og skilningur á raunverulegum þörfum viðskiptavinarins. Ef gervigreind gerir greiningu gagna hraðari verður nýi flöskuhálsinn hæfnin til að spyrja réttu spurninganna og taka ákvörðun sem fólk treystir.
Því meira sem gervigreindin framleiðir, því meira virði felst í hæfninni til að greina, meta og velja. Gervigreind gerir framleiðslu ódýrari en dómgreind verðmætari.
Störf hverfa sjaldan í einu vetfangi; fyrst breytast verkefnin, ábyrgðin og virðið innan þeirra. Sum verkefni verða ódýrari, önnur mikilvægari og nýir flöskuhálsar verða til. Spurningin er því ekki aðeins hvaða störf hverfa. Mikilvægari spurning er hvaða hluti starfsins verður ný uppspretta virðis.
Fyrirtæki og starfsmenn sem halda áfram að verja verkefni sem tæknin hefur gert einföld, ódýr og aðgengileg öllum munu sjá markaðsvirði sitt minnka. Þeir sem finna nýja flöskuhálsinn geta hins vegar byggt upp nýtt forskot. Þversögnin bítur harðast þar sem hún er minnst æskileg: Sá hluti starfsins sem þú ert ánægðastur að láta frá þér er kannski einmitt sá sem þú fékkst greitt fyrir. Léttirinn og verðfallið koma úr sama verkinu.
Dómgreindarþversögnin: Því áreiðanlegri vélin, því hraðar rýrnar dómgreindin
Mesta hættan við gervigreind snýst þó ekki endilega um störfin sjálf. Hún snýst um dómgreindina.
Nóbelsverðlaunahafinn Daniel Kahneman skipti hugsun okkar í tvö kerfi. System 1 er hröð, ósjálfráð og byggir meðal annars á innsæi og vanamynstrum. System 2 er hægari, rökréttari og krefst meiri einbeitingar. Í nýju vinnuskjali Steven Shaw og Gideon Nave er lagt til hugtakið System 3: Gervivitsmunir sem sitja utan einstaklingsins en hafa áhrif á bæði innsæishugsun og rýnihugsun.
Við ákveðin skilyrði tilraunar þeirra fylgdi stór hluti þátttakenda ráðleggingu gervigreindarinnar, jafnvel þegar hún var röng. Í sumum tilvikum varð hlutfallið allt að 80%. Gervigreindin yfirskyggði þannig bæði magatilfinningu þátttakenda og sjálfstæða rýnihugsun.
Þarna birtist ósýnileg hætta: Færnihrörnun.
Hún snýst ekki aðeins um að tæknin taki yfir verkefnin okkar heldur að við hættum smám saman að æfa þá hugsun sem verkefnin kröfðust. Hættan birtist ekki endilega meðan tæknin er til staðar. Hún birtist þegar við þurfum að efast um hana, leiðrétta hana eða taka sjálfstæða ákvörðun – og höfum misst æfinguna í að hugsa án hennar.
Og hér liggur þversögnin: Því áreiðanlegri sem gervigreindin verður, því hraðar rýrnar dómgreindin. Það er einmitt þegar hún hefur rétt fyrir sér í níu tilvikum af tíu sem við hættum að athuga tíunda. Óáreiðanlegt tól heldur okkur vakandi. Gott tól svæfir okkur.
Rannsókn Shaw og Nave bendir þó einnig á mikilvæga leið út úr vandanum. Þegar þátttakendur voru umbunaðir fyrir nákvæmni og fengu strax endurgjöf efuðust þeir mun frekar um rangar ráðleggingar gervigreindarinnar. Þetta bendir til þess að vandinn sé ekki aðeins persónulegur. Hann er skipulagslegur.
Þegar stjórnendur halda að lausnin sé einfaldlega að starfsfólk þurfi að „hugsa meira“ benda niðurstöðurnar til annars. Það þarf að hanna hvata, ábyrgð og endurgjöf þannig að fólk hafi ástæðu til að stöðva, efast og sannreyna. Dómgreind verður ekki varðveitt með góðum ásetningi einum saman. Hún verður að vera innbyggð í vinnuferlana.
Samkeppnisþversögnin: Þegar allir hafa sömu tæknina verður menningin að forskotinu
Þegar öll fyrirtæki geta keypt aðgang að sömu líkönunum verður tæknin sjálf síður uppspretta varanlegs samkeppnisforskots. OpenAI, Anthropic og aðrir tæknibirgjar selja í meginatriðum öllum aðgang að sömu grunngetunni á svipuðum kjörum. Hugbúnaðurinn einn og sér getur því ekki skapað varanlegt forskot. Það sem auðvelt er að kaupa er yfirleitt einnig auðvelt fyrir samkeppnisaðilann að kaupa.
Það sem skilur fyrirtækin að er hæfnin til að endurhanna vinnu, læra hraðar en samkeppnisaðilarnir og leiðrétta mistök áður en þau festast í kerfinu. Samkvæmt kenningum um kvika hæfni byggist samkeppnisforskot meðal annars á getu fyrirtækja til að skynja breytingar, grípa tækifærin og endurskipuleggja auðlindir sínar.
Virði okkar mun ekki ráðast af því hversu mikið efni við getum framleitt með gervigreind. Það mun ráðast af því hvort við getum greint hið mikilvæga frá hinu sennilega, sett niðurstöður í samhengi og tekið ábyrgð á ákvörðunum.Þetta setur tvær óáþreifanlegar eignir í forgrunn. Sú fyrri er sveigjanleiki og námsmenning. Hversu hratt getur fyrirtækið endurmetið ferla sína, gert tilraunir og innleitt ný vinnubrögð? Sú síðari er sálfræðilegt öryggi. Rannsóknir Amy Edmondson hafa sýnt að nám og tilraunastarfsemi eiga erfitt uppdráttar ef starfsfólk upplifir ógn, óttast mistök eða telur áhættusamt að viðurkenna að eitthvað hafi ekki virkað.
Fyrirtæki komast ekki yfir botn J-kúfsins nema menningin gefi fólki svigrúm til að prófa, efast, ræða mistök og læra af þeim. Þversögnin er því sú að eftir því sem gervigreindin verður almennari og aðgengilegri, þeim mun mikilvægari verða þær mannlegu og skipulagslegu eignir sem ekki er hægt að kaupa með einu leyfi. Þegar allir hafa aðgang að sömu vélinni ræðst forskotið af því hvernig fólkið vinnur saman. Tæknin breytir engu ef menningin brennir tilraunir á bálkesti hræðslunnar.
Hvað er nýja plottið?
Sumarfríunum er að ljúka og stjórnendur og starfsfólk snúa aftur til vinnu með langan lista af ólesnum póstum – og uppsafnaða óvissu um gervigreind. Í þeim hraða og skoðanamun sem einkennir umræðuna er auðvelt að týna plottinu.
Nýja plottið snýst hvorki um að elta hverja tækninýjung í blindni né afskrifa gervigreind sem bólu. Það snýst um að komast yfir botn framleiðni-J-kúfsins: Að hætta að kaupa tækni án þess að breyta vinnunni sem hún á að bæta. Fyrirtæki þurfa að stöðva fjárfestingar í tækni án færni, ferla og skýrrar ábyrgðar. Þau þurfa að greina hvar gervigreind getur raunverulega eytt stíflum og hvaða nýir flöskuhálsar myndast í staðinn.
Þau þurfa að spyrja þriggja spurninga:
- Hvaða verkefni getur tæknin raunverulega einfaldað?
- Hvaða nýi flöskuháls verður til þegar hún gerir það?
- Hvaða færni, ferlar og hvatar þurfa að breytast svo ávinningurinn skili sér?
Einstaklingurinn þarf að spyrja svipaðrar spurningar: Hvað í mínu starfi er að verða auðvelt, ódýrt og aðgengilegt öllum – og hvaða hæfni verður verðmætari fyrir vikið?
Virði okkar mun ekki ráðast af því hversu mikið efni við getum framleitt með gervigreind. Það mun ráðast af því hvort við getum greint hið mikilvæga frá hinu sennilega, sett niðurstöður í samhengi og tekið ábyrgð á ákvörðunum. Gervigreind eyðir ekki flöskuhálsunum. Hún gerir suma þeirra verðlausa – og aðra verðmætari en nokkru sinni fyrr.
Það er allt í lagi að hafa týnt plottinu í júlí. En í ágúst þurfum við að finna nýja flöskuhálsinn – og byggja nýtt plott í kringum hann.
Höfundur er forseti Akademias.
