Не пощастило, люди з керівництва, штучний інтелект прийде на вашу роботу

Майже половина офісних працівників США висловили стурбованість тим, що штучний інтелект може зайняти їх роботу в лютневому опитуванні інвестиційно-банківської компанії Jefferies.

Банкіри aside, менеджери можуть забажати турбуватися, Теж.

Дослідники з ESMT Berlin стверджують, що штучний інтелект може допомогти керувати дослідницькими проектами, дозволяючи їм працювати з більшим масштабом і ефективністю, ніж людське керівництво.

Максиміліан Келер, доктор філософії в ESMT, і Генрі Зауерманн, професор стратегії в ESMT, обґрунтовують необхідність програмного забезпечення як керівника в статті під назвою «Алгоритмічне управління в наукових дослідженнях».

Стаття опублікована в академічному журналі Дослідницька політика (Том 53, Випуск 4, травень 2024), але також доступний через SSRN без платного доступу.

Інструменти на основі штучного інтелекту, кажуть автори, можуть посилити людську роботу шляхом прискорення перегляду наукової літератури, визначення дослідницьких питань, допомоги в обробці даних і прогнозування інноваційних лікарських сполук. Але вони не можуть замінити експертів, принаймні поки.

«Не дивлячись на ці досягнення в можливостях штучного інтелекту як «робочого», проте вчені-люди залишатимуться важливими в осяжному майбутньому, а масштаб і складність дослідницьких проектів продовжуватимуть зростати», — зазначають вони у своїй статті. «Таким чином, ми доповнюємо увагу ШІ як працівника, щоб досліджувати ШІ як «менеджера» людей, які виконують дослідницькі завдання».

Автори посилаються на зростаючу кількість випадків використання, коли алгоритмічне керування має потенціал для підвищення продуктивності.

«Можливості штучного інтелекту досягли точки, коли ШІ тепер може значно підвищити обсяг і ефективність наукових досліджень, керуючи складними, великомасштабними проектами», — сказав Келер у заяву.

Щоб оцінити життєздатність алгоритмічного управління, автори розглянули близько 200 сотень дослідницьких проектів, щоб побачити, як вони справляються з п’ятьма управлінськими викликами – поділом і розподілом завдань, керівництвом, координацією, мотивацією та підтримкою навчання.

Після різноманітних інтерв’ю та запитів вони визначили 16 проектів і дві платформи, які певною мірою покладалися на автоматизоване керування.

До них відносяться: Авроразавр, Crea.visions, електронний птах, EteRNA та Зоопарк Галактики, Серед інших.

Наприклад, у Galaxy Zoo, краудсорсинговому проекті класифікації галактик, штучний інтелект розроблений для покращення залученості учасників, не на відміну від систем гейміфікації, які використовуються для підтримки роботи водіїв Uber та інших працівників концертів.

«ШІ прогнозує ймовірність відключення учасників і забезпечує втручання (тобто повідомлення) для підвищення мотивації користувачів», — пояснюється в документі. «ШІ балансує між повідомленнями, надісланими занадто рано (порушуючи робочий процес і вирішуючи проблему, яка ще не була гострою), і повідомленнями, надісланими занадто пізно».

Хоча цей фрагмент алгоритмічного керування не змусив користувачів проводити більше часу з Galaxy Zoo, «він збільшив швидкість класифікації без зниження якості даних».

На підставі порівняння з проектами, які не покладаються на управлінський штучний інтелект, автори стверджують, що ті, хто використовує механічне управління, як правило, більші та пов’язані з платформами завдяки перевагам спільної технологічної інфраструктури. За їхніми словами, це має наслідки з точки зору домінування платформи та того, як великим дослідницьким організаціям, таким як університети, слід підходити до фінансування досліджень та ІТ-інфраструктури.

Дослідники кажуть, що необхідно провести подальше дослідження впливу алгоритмічного управління, зазначивши, що наукова робота відрізняється від концертної та офісної роботи, де дослідження впливу алгоритмічного втручання вже проводилися.

«З одного боку, автономія традиційно була основною рисою науки та аспектом, який дослідники високо цінують», — кажуть автори. «З іншого боку, алгоритмічне керування може зменшити автономію, якщо ШІ стежить за дослідниками індивідуально та постійно».

Бофіни кажуть, що такі системи викликають етичні та юридичні питання щодо експлуатації через мотиваційні механізми та контролю працівників над даними про свої навички, мотивацію та результативність – наприклад, що, якби організації ділилися даними про показники працівників із систем управління штучним інтелектом і це вплинуло на майбутні рішення щодо найму, включно з сказали робітники.

Але навіть якщо штучному інтелекту буде дозволено певну свободу дій у керуванні вченими, це ще не кінець обідів із трьома мартіні, гольфу з рахунком витрат, завищених контрактів, самообслуговування та видачі довільних доручень підлеглим.

«Якщо штучний інтелект зможе взяти на себе деякі більш алгоритмічні та повсякденні функції управління, лідери-людини зможуть переключити свою увагу на більш стратегічні та соціальні завдання, такі як визначення цінних цілей дослідження, залучення фінансування або створення ефективної організаційної культури», — сказав він. Зауерманн.

Або навіть демонтаж організаційної культура через звільнення. ®

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/05/ai_management_jobs/