Sztuczna inteligencja i biznes – związek (prawie) doskonały

Komentuje dr Dominika Kaczorowska-Spychalska z Katedry Marketingu, Wydział Zarządzania UŁ.

Według raportu ekspertów firmy consultingowej McKinsey, do 2030 roku automatyzacja pozwoli zastąpić w pracy, w skali światowej, około 800 mln ludzi. Zaś zgodnie z raportem Future of Jobs – 2018 opracowanym przez World Economic Forum, co druga firma widzi w automatyzacji szansę na zmniejszenie zatrudnienia w pełnym wymiarze godzin już w okresie najbliższych 4 lat. Takie prognozy nie powinny jednak dziwić, biorąc pod uwagę fakt, że obecne technologie, w tym sztuczna inteligencja, mogą stać się remedium na rosnące koszty pracy czy nadmierną rotację pracowników. Starzejące się bowiem społeczeństwa w krajach wysoko uprzemysłowionych wzbudzają obawy z punktu widzenia braku siły roboczej, jako takiej i  deficytu kadr o określonych kwalifikacjach w poszczególnych branżach. I chociaż zwolennicy technologii cyfrowych upatrują w procesach RPA i sztucznej inteligencji możliwość minimalizacji kosztów ekonomicznych i społecznych, to sceptycy są zdania, że proces ten może stanowić zagrożenie dla wielu sektorów przemysłu, prowadząc do wzrostu bezrobocia i znacznego osłabienia, w jego efekcie, siły nabywczej konsumentów. Ograniczenie wydatków będzie zaś wpływało zarówno na dalszą dynamikę, jak i kierunki rozwoju kolejnych branż czy nawet pozycji poszczególnych gospodarek na arenie międzynarodowej.

Stąd coraz częściej rozważa się programy pomocy społecznej, takie jak chociażby koncepcja bezwarunkowego dochodu gwarantowanego, którego skuteczność weryfikowała Finlandia w okresie ostatnich dwóch lat. Programem objęto 2 tys. bezrobotnych Finów w wieku od 25 do 58 lat. Zakładano, że zagwarantowanie stałego miesięcznego dochodu pozwoli im na poszukiwanie pracy, minimalizując jednocześnie stres i poczucie presji wynikającej z obecnego jej braku. Pilotażowy program został zakończony i chociaż nie ma jeszcze dokładnych wyników, to już dzisiaj mówi się, że nie wpłynął on znacząco na zmianę sytuacji na rynku pracy. Nie skłonił on bowiem do większej aktywności, chociaż osoby otrzymujące takie wynagrodzenie deklarowały większą wiarę w swoją przyszłość i wyższy poziom zadowolenia z obecnego życia.

Według Gartnera w ciągu najbliższych trzech lat, co piąty pracownik wykonujący zadania non-routine będzie korzystał z potencjału sztucznej inteligencji. Już dzisiaj mówi się o cyfrowych pracownikach, którzy mogą okazać się bezcenni w wielu branżach. Mogą oni pobierać krew czy robić zastrzyki w przychodniach i szpitalach, uczestniczyć w operacjach i zabiegach medycznych, wypełniać dokumenty w urzędach, sprawdzać wyciągi bankowe, naliczać premie czy rozliczać delegacje, prowadzić rekrutację pracowników i dbać o system ich szkoleń, pozostawać w interakcji z konsumentem, śledząc jego ścieżki zakupowe i identyfikując bodźce, na które reaguje czy wreszcie analizować terabajty informacji, jako wsparcie w procesach decyzyjnych kadry menedżerskiej. Według Global Market Insights do 2024 roku wartość globalnego rynku cyfrowych pracowników wyniesie 185 mld zł. Bez wątpienia nie zastąpią oni specjalistów, a raczej mają stanowić dla nich pomoc, pozwalając im w dużo większym stopniu skoncentrować się na czynnościach i obszarach kluczowych dla danej profesji. Może to stanowić istotny fundament dla kształtującego się obecnie Pokolenia R (ang. Robotic Generation), o którym coraz częściej wspominają eksperci. Będzie ono wykorzystywać inteligentną technologię, zwłaszcza sztuczną inteligencję, w swoim codziennym życiu, w tym w przestrzeni biznesowej i konsumenckiej, traktując interakcje z nią jako jego naturalną i oczywistą część.

Z badań agencji badawczej Accenture wynika, że transformacja cyfrowa może zwiększyć produktywność firm nawet o 80%, potęgując przy tym zaangażowanie pracowników i poziom ich bezpieczeństwa w miejscu pracy. Coraz wyższy stopień i złożoność interakcji między człowiekiem a technologią (algorytmy, inteligentne sprzęty i urządzenia, roboty, coboty, androidy, itp.), już dzisiaj prowadzi do optymalizacji wielu procesów produkcyjnych, logistycznych czy bezpośrednio związanych z obsługą klienta, umożliwiając tym samym eliminację błędów, zwłaszcza tych wynikających z rutynowości wykonywanych przez człowieka prac. Gwarantuje to wysoką i co ważne, zawsze identyczną jakość produktu, który ostatecznie trafia do konsumenta wpływając na jego poziom satysfakcji i zaufania wobec firmy i marki. Staje się również kluczowym czynnikiem w procesie budowania doświadczeń, które angażują klientów, wykraczając poza ich oczekiwania i zmieniając dotychczasowe preferencje. Scoring i profilowanie behawioralne, oferowanie konsumentom inteligentnych produktów, będących źródłem dodatkowych korzyści, optymalizacja wyników wyszukiwania i mechanizmów rekomendacji czy chatboty dostosowujące komunikaty do odbiorcy w zależności od kontekstu prowadzonej konwersacji to tylko jedne z wielu przykładów pewnego „oswojenia” technologii w biznesie. W konsekwencji coraz częściej mówi się o nowych modelach biznesowych, które wpływają na proces budowania przewagi konkurencyjnej na rynku 4.0.  Już dzisiaj popularne stają się nowe formy outsourcingu opartego na rozwiązaniach w chmurze, odchodzenie od zakupu produktu np. samochodu, do jego użytkowania w zamian za opłatę abonamentową lub opłatę, której wysokość jest uzależniona od rzeczywistego poziomu wykorzystania tego produktu (model pay-per-use), jak również rozwiązania hybrydowe będące połączeniem modeli product-as-a-service z tradycyjnym nabywaniem produktów przez klientów. Wymaga to jednak dojrzałości cyfrowej i zaufania wobec nowych technologii, bez których nie da się niestety kreować przyszłości.

Polecamy: Elektroniczna dokumentacja podatkowa

W takiej przestrzeni rynku, rozwiązania typu Mathematical Corporation, dzięki którym ludzka kreatywność i nieograniczone zdolności analityczne technologii stają się jednością, są coraz bardziej kuszące. Synergia między nimi mogłaby wnieść to, co będzie stanowiło o  wyjątkowości i unikatowości firmy czy marki, pozwalając jej „inteligentnie” budować swoją pozycję rynkową. Sukces osiągną bowiem te spośród nich, które będą w stanie reagować, być może w czasie rzeczywistym, umiejętnie łącząc dane, treści, kanały i technologie.

Im bardziej człowiek staje się jednym z wielu elementów transformacji cyfrowej balansując w przenikającej się przestrzeni humanizmu i dataizmu, tym bardziej konieczne jest zrozumienie nie tylko tego, czego inteligentne algorytmy i roboty mogą nauczyć się od nas, wyręczając nas w codziennych obowiązkach, ale tego, czego my możemy nauczyć się w wyniku obcowania z nimi, jako menedżerowie, pracownicy i konsumenci.

dr Dominika Kaczorowska-Spychalska
Katedra Marketingu, Wydział Zarządzania UŁ

 

Więcej o autorce:

Dominika Kaczorowska-Spychalska jest doktorem nauk ekonomicznych w zakresie nauk o zarządzaniu. Aktualny obszar jej zainteresowań naukowych obejmują technologie cyfrowe, w szczególności Internet of Things (IoT) i sztuczna inteligencja (AI) oraz ich implikacje w biznesie, z uwzględnieniem ich wpływu na zachowania człowieka (Homo Cyber Oeconomicus). Jest autorką (w części współautorką) ponad 50 publikacji wydanych zarówno w wydawnictwach polskich, w tym czasopismach branżowych skierowanych do praktyków (np. „Marketing w Praktyce”), jak i zagranicznych (np. Springer). Reprezentowała Polskę podczas Konferencji Państw Grupy Wyszechradzkiej "V4 Conference on Artificial Intelligence" (Workshop Session: Societal challenges and labour market impacts by AI), a także była w grupie ekspertów zewnętrznych Ministerstwa Cyfryzacji zaangażowanych w prace nad przygotowaniem „Założeń do strategii AI w Polsce”.