Za první dva roky od zveřejnění generativní umělé inteligence ChatGPT od společnosti OpenAI zaznamenala tato inovace nevídaný rozmach. Veřejnost technologii přijala mnohem rychleji než třeba osobní počítače nebo později internet. Například podle studie americké Federální rezervní banky už 39 procent Američanů běžně AI používá, přičemž 28 procent ji využívá při práci a celých 11 procent po ní sahá každý den.
Uvádí to analýza britského týdeníku The Economist, a to s tím, že podobně jako v případě e-mailů nebo chytrých telefonů jsou jednotlivci v tomto směru mnohem většími nadšenci než obchodní společnosti. Firmy zkrátka váhají. Dokazuje to i průzkum amerického Úřadu pro sčítání lidu (US Census Bureau), podle kterého jen 5 procent zaoceánských podniků deklaruje, že umělou inteligenci používá k produkci svého zboží nebo služeb.
„Mnoho firem jako by trpělo akutním případem pilotní horečky – zůstávají u pilotních projektů bez toho, aby technologie plně zavedly,” upozorňuje The Economist. Například z průzkumu nadnárodní poradenské společnosti Deloitte provedeného ve 14 zemích vyplývá, že pouze osm procent firem podle vyjádření svých manažerů nasadilo do ostrého provozu více než polovinu svých generativních AI experimentů.
Dobré příklady. Ale táhnou?
Praxe přitom ukazuje, že zaměstnavatelům může AI výrazně pomoci k získávání dalších dovedností a vylepšit kvalitu a výkonnost stávajících pracovních míst. Na to upozorňuje britský deník Financial Times, a to s tím, že umělá inteligence může podnikům zhodnocovat dovednosti vlastních pracovníků a pomáhat může efektivně i s plánováním nebo školením zaměstnanců. A právě to pak zvyšuje produktivitu společnosti a ruku v ruce s tím i kariérní vyhlídky zaměstnanců.
„Zjistili jsme, že jedním z nejlepších způsobů, jak se o AI dozvědět, je používat AI,“ cituje list například výkonného viceprezidenta společnosti Johnson & Johnson Jima Swansona.
Nadnárodní farmaceutická společnost používá proces řízený umělou inteligencí zvaný „odvozování dovedností“ k hodnocení a plánování na všech úrovních svého pracovního prostředí. „Ukazuje se, že je to důležitý přínos, který nám pomáhá porozumět a zlepšovat schopnosti naší pracovní síly,“ říká Swanson.
Financial Times (FT) zmiňují i další pozitivní příklady. Mezinárodní doručovací společnost DHL používá AI k porovnání dovedností zaměstnanců s požadavky na „otevřené” pracovní pozice. Prostřednictvím interního „kariérního trhu“ pak mohou být zaměstnanci například nasměrováni na to správné školení tak, aby mohli efektivněji postupovat v kariéře. Manažeři zároveň získávají podporu při obsazování prázdných míst.
„Takové použití AI podporuje interní nábor, který je levnější a rychlejší než ten externí,” vysvětluje výkonný viceprezident pro lidské zdroje DHL Ralph Wiechers. Jedním z přínosů je podle něj také to, že kandidáti budou s mnohem větší pravděpodobností pro danou pozici skutečně vhodní.
Nezastupitelnou roli pak má umělá inteligence při vytváření školicích materiálů pro nové náplně práce v případě rozvoje firmy. „Aby byla organizace adaptivní, k získání správných dovedností je potřeba to zautomatizovat, ve srovnání s minulostí, kdy jste si mohli předepsat tréninkový vzorec, který by zůstal stabilní,“ vysvětluje Wiechers.
S tím podle FT souhlasí i další špičkoví manažeři. Například v mezinárodní Bank of America mohou zaměstnanci používat umělou inteligenci k procvičování náročných konverzací – třeba k diskuzi o citlivých otázkách s klienty.
„Pomocí simulace mohou zaměstnanci trénovat interakce v reálném světě v naprosto bezpečném prostředí,” citují FT Michaela Wynna, viceprezidenta pro inovace a výukové technologie této druhé největší banky Spojených států.
„Dává jim to příležitost vybudovat si jistou sebedůvěru, vyzkoušet své dovednosti. Tradiční metody jim toto neumožňují,“ vysvětluje Wynn. Manažeři pak podle něj snadno vidí, kteří zaměstnanci se zlepšují rychleji, protože reagují na zpětnou vazbu, kterou jim AI poskytuje.
Zároveň jsou šéfové schopni identifikovat oblasti, ve kterých se zaměstnanci stále trápí. To zase pomůže k lepšímu nasměrování interních školitelů. „Jedna věc, která nám skutečně pomohla procházet labyrintem technologií, bylo pochopení, že naši lidé už se nechtějí učit stejným způsobem. Nechtějí jen číst nebo sledovat školicí materiály; chtějí být aktivními účastníky, “ říká Wynn.
Obavy z regulací
Proč tedy i přes dobré zkušenosti některých společností většina vedoucích manažerů s přijetím generativní umělé inteligence stále váhá? Podle zmíněné analýzy The Economist jsou jedním z důvodů obavy z možných negativních důsledků.
Týdeník se v této souvislosti odvolává například na nedávnou uzavřenou diskuzi top manažerů, kde šéf jedné z největších amerických podnikatelských skupin hovořil hned o dvou druzích obav, které ředitelé ohledně AI mají. Tou první je strach, že firma bude zaostávat, pokud bude zavádět AI příliš pomalu. Druhá obava je pak ze ztrapnění, pokud by se naopak vrhla na AI příliš rychle a management by tak poškodil pověst své společnosti.
The Economist ale připomíná, že rizik vnímají manažeři ve skutečnosti mnohem více. Jedno souvisí s právními okolnostmi a možnou regulací. Odkazuje přitom na to, že soudy se už zabývají žalobami týkajícími se ochrany osobních údajů nebo porušování autorských práv.
Týdeník v této souvislosti zmiňuje, že v Evropské unii už začala letos v srpnu legislativa přímo o umělé inteligenci (AI Act). A návrh zákonů týkajících se AI už byl letos představen v nejméně 40 amerických státech.
Největší obavy přitom odborníci zaznamenávají v přísně regulovaných oblastech, jako je zdravotnictví nebo finance. Firmy v těchto sektorech sice jasně vidí potenciál AI, například při urychlení výzkumu léků nebo detekci podvodů, ale současně si uvědomují rizika z pohledu ochrany soukromí a bezpečnosti – například v případě ohrožení lékařských nebo finančních dat klientů.
A další problém jsou pak nejisté přínosy generativní AI. „Přístup k velkým jazykovým modelům je nákladný, ať už přes vlastní servery (bezpečnější), nebo prostřednictvím poskytovatelů cloudových služeb (jednodušší). Plné zavedení generativní AI může zvýšit příjmy a snížit náklady, ale výnosy nejsou okamžité, což vyvolává otázky o návratnosti investic,” upozorňuje The Economist.
Blednoucí lesk
Ostatně Financial Times v souvislosti se zaváděním AI do byznysové praxe v další ze svých analýz k tématu uvádějí, že zvýšení produktivity zdaleka nemusí přijít ve firmách hned po zavedení AI. Naopak – časté je podle deníku spíše krátkodobý propad.
„Nové technologie mohou dokonce způsobit nárůst neproduktivní práce : kolik nesmyslných e-mailů jste dnes přečetli?” dávají příklad FT. Někteří ekonomové podle listu popsali tento jev jako „J křivku”, kdy produktivita nejprve klesá, aby později strmě rostla.
„Technologie pro všeobecné účely, jako je umělá inteligence, vyžadují významné doplňkové investice, včetně společného vymýšlení nových procesů, produktů, obchodních modelů a lidského kapitálu,“ argumentují například podle FT ekonomové Erik Brynjolfsson, Daniel Rock a Chad Syverson z Národního úřadu pro ekonomický výzkum Spojených států amerických. Tyto doplňkové investice jsou navíc podle nich často špatně zachyceny v oficiálních ekonomických statistikách a může trvat dlouho, než se projeví ve vyšším růstu produktivity.
Důsledky zmíněných obav a problémů se dají vyjádřit i čísly. The Economist například uvádí, že počet vedoucích pracovníků s „vysokým” nebo „velmi vysokým“ zájmem o generativní AI v nedávném průzkumu Deloitte klesl v prvním čtvrtletí letošního roku ze 74 procent na 63. Naznačuje to, že „lesk nové technologie” poněkud bledne, upozorňuje britský týdeník.
Jeden z oslovených manažerů například vyjádřil skepsi příběhem o nejmenovaném šéfovi IT, kterému jeho nejvyšší nadřízený zakázal slibovat zvýšení produktivity o 20 procent bez toho, aby nejprve nesnížil počet pracovníků ve svém oddělení o pětinu.
Zavádění systémů umělé inteligence navíc může být pro podniky složité i v situaci, kdy jsou tomu samy nakloněny. „Aby mohly plně využít potenciál této technologie, musí nejprve upravit své datové systémy a pracovní sílu,” říká k tomu například vedoucí AI v poradenské společnosti Accenture Lan Guan. Připravenost firem na generativní AI je podle něj i proto mnohem nižší než na předchozí technologické vlny, jako byl internet nebo cloudové služby.
Skoro 40 „pravd” v historii firmy
Jedním z problémů jsou zdrojová data, respektive jejich neuspořádanost. I v rámci jedné společnosti totiž bývají rozptýlená v různých formátech napříč odděleními a různými softwarovými systémy.
Guan uvádí příklad telekomunikační firmy, která chtěla vycvičit AI asistenta pro call-centrum pomocí PDF, manuálů, záznamů hovorů a dalších dokumentů. Namísto jedné standardní operační procedury – tedy toho, co Guan nazývá „jediný zdroj pravdy“ – našla umělá inteligence 37 verzí, které firma za desetiletí nashromáždila. Pokud data nejsou organizována před použitím pro výcvik botů, zvyšuje se riziko chyb a zkreslení.
Podobně ostatně ve zmíněné analýze Financial Times mluví i Nick van der Meulen z Massachusettského technologického institutu, a to v souvislosti s hodnocením dovedností zaměstnanců pomocí AI. Hodnocení je totiž podle FT pouze tak dobré, jak dobrá jsou data.
„Musíte mít definici dovedností, která je snadno pochopitelná a užitečná pro algoritmus,“ cituje deník van der Meulena. Ten připouští, že umělá inteligence nemusí být „stoprocentně přesná“ a problémy mohou nastat, pokud například zaměstnanci nebudou vkládat data dostatečně pečlivě a správně.
„To znamená, že výstupy AI v tomto směru by ve většině případů měly být považovány za hrubé hodnocení dovedností, které mohou zaměstnanci a manažeři opravit a doplnit, spíše než jako něco definitivního,” upozorňují FT.
Zaměstnanci do toho jdou po hlavě
The Economist ale konstatuje, že zapomínat se nesmí ani na techniku jako takovou. IT systémy ve firmách jsou totiž často zastaralé a tvoří tak něco, co odborníci nazývají „technickým dluhem”. Právě to může ztížit zejména zavádění rozsáhlých jazykových modelů.
A pak je zde problém samotných dovedností, uvádí The Economist. Mnoho firem totiž podle týdeníku stále bojuje s nedostatkem samotných AI specialistů. Například podle výzkumné firmy Lightcast vzrostl počet nabídek pracovních míst v USA v oblasti AI letos o 122 procent ve srovnání s osmnáctiprocentním nárůstem v roce 2023.
Podle ekonomky společnosti Elizabeth Crofootové souvisí tento nárůst především právě s generativní AI. A s tím, že v pracovních inzerátech se častěji objevují zmínky o ChatGPT, tvorbě promptů a velkých jazykových modelech.
Přitom efektivita a produktivita pracovníků ovládajících AI je prokazatelně vyšší už nyní. A sami zaměstnanci to dobře vědí. Například schopný manažer prodeje s AI dovednostmi si může podle Crofootové vydělat až o 45 tisíc dolarů, tedy zhruba milion korun ročně více než ten, kdo s umělou inteligencí pracovat neumí. I proto není divu, že i když mnoho firem se zaváděním AI technologií váhají, jejich zaměstnanci do toho jdou naplno.
Tomáš Svoboda
