Хотя ИИ был актуален в течение некоторого времени, его разветвления могли казаться туманными и отдаленными. Но прорывы в области генеративного искусственного интеллекта, такие как GPT-4 и ChatGPT, являются ракетой для этой новой тенденции. Теперь в нашем распоряжении есть искусственный интеллект, который может соответствовать или превосходить достижения лучших студентов на многих академических и профессиональных экзаменах, таких как экзамены SAT, GRE и AP.

Внезапное появление этих интеллектуальных инструментов ИИ представляет реальную угрозу для существования эксперта-исследователя. Не верите мне? Через мгновение генеративный ИИ может задать вопросы для опроса потребителей на основе предписывающих целей; он может мгновенно анализировать и моделировать большие наборы данных; он может упорядочивать и связывать существующие данные, полностью заменяя опрос; и он может делать выводы из сложных наборов данных. Не существует этапа исследовательского процесса, который он не нарушит, от кабинетного исследования и написания предложений до создания концепции и анализа.

И это только начало; ChatGPT был разработан всего за две недели. К концу 2023 года будет доступно 10 ChatGPT. Для исследователей революция не грядет; это уже здесь, так что вам лучше быстро наверстать упущенное.

Ну что теперь?

Идея работника умственного труда была впервые разработана Питером Друкером, консультантом по менеджменту, писавшим в конце 1950-х годов. Он определил работников умственного труда как тех, кто «применяет теоретические и аналитические знания, полученные в ходе формального обучения, для разработки продуктов и услуг». Вступаем ли мы сейчас в новую эру, когда работник умственного труда находится под угрозой? И что это означает для тех, кто работает с навыками, основанными на знаниях? Всем ли нам нужен карьерный поворот вне исследований? Будут ли исследовательские компании заменены технологическими гигантами машинного обучения?

Я бы сказал, что так быть не должно, но нам нужно лучше подготовиться. Будут организационные, финансовые и кадровые последствия. Нам нужно будет переосмыслить то, как мы структурируем наш бизнес, сколько мы взимаем за различные виды работы и как мы набираем, обучаем и сохраняем наши таланты.

Изменение организационной структуры в соответствии с требованиями ИИ

В ближайшие три года информационные отделы будут выглядеть совсем по-другому. Исторически сложилось так, что процесс исследования рынка был общеизвестно аналоговым и ориентированным на услуги, зависевшим от людей, которые выполняли тяжелую работу по созданию, анализу и интерпретации больших наборов данных.

Как правило, команды имеют центры передового опыта (архитекторы), поддерживаемые исследовательскими операциями (строители), которые создают базовую структуру исследовательского механизма, и большое количество консультантов бизнес-подразделений (владельцев), преобразующих данные в идеи и распространяющих их по всей организации. Эти владельцы действуют как менеджеры проектов, помогая собирать и интерпретировать данные для принятия бизнес-решений. Но в будущем эту функцию освоит ИИ.

Чтобы выжить, роль владельца должна измениться. Многим нужно будет перейти на новые роли, а у тех, кто останется, изменятся обязанности. Дайан Юн, директор по персоналу в OpenAI, прекрасно резюмирует это, когда предупреждает нас: «Ваша работа будет потеряна для того, кто знает, как использовать ИИ, прежде чем она будет потеряна для ИИ».

Руководителям проектов придется приспосабливаться, так как работа будет заключаться не столько в единичных точках данных, которые относятся к конкретным бизнес-единицам, сколько в том, чтобы стоять выше всех данных. Они будут сосредоточены на проведении метаанализа тенденций с течением времени и использовании данных из прошлого для обоснования будущих решений.

Те, кто решит повысить квалификацию или развернуться, могут стать архитекторами или строителями. Архитекторы будут соединять точки, создавая процессы, обеспечивающие доступность данных и надежное управление данными в организациях. Строители будут техническими чемпионами основного исследовательского процесса, используя платформы для демократизации идей для каждого отдела организации. Они будут работать с поставщиками платформ и архитекторами данных, чтобы разработать планы по максимальному увеличению возможностей подключения, мощности и гибкости системы данных.

К 2026 году мы можем увидеть, как ИИ изменит баланс современного отдела аналитики от того, где «владельцы» выступают в качестве менеджеров проектов и переводчиков данных, к новой версии, где они находятся выше и ниже данных, влияя на бизнес-стратегию и демократизируя аналитику во всем мире. организация.

Переосмысление того, как вы взимаете плату с клиентов

Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, предсказывает, что «ИИ приведет к тому, что стоимость работы, которая может выполняться перед компьютером, будет снижаться намного быстрее, чем стоимость работы, выполняемой в физическом мире. Это противоположно тому, что ожидало большинство людей, и будет иметь странные последствия». Предприятиям придется переосмыслить то, что они взимают с клиентов.

Мы увидим снижение цен на определенные виды работ. В долгосрочной перспективе коммерческим и новым бизнес-лидерам нужно будет найти способы заработать деньги на проектах, которые не могут быть реализованы с помощью ИИ. Ричард и Даниэль Сасскинд соглашаются – в своей книге «Будущее профессий» они предсказывают «переход от реактивного к проактивному подходу к профессиональной деятельности; и вызов «больше за меньшее».

Воспользуйтесь возможностью обильных знаний

Искусственный интеллект равен обилию понимания. Это огромная возможность. Вместо того, чтобы думать об ИИ как об угрозе генерации информации, мы должны рассматривать увеличение объема и доступность информации в режиме реального времени как возможность. Рынку, наводненному данными, потребуется человеческий опыт, чтобы привнести сочувствие и связь с идеями.

Этот человеческий опыт более высокого уровня сделает акцент на стратегических мыслителях. Воспользовавшись возможностями, которые предоставляет ИИ, команды будут по-новому приносить пользу бизнесу. Они будут больше сосредоточены на вопросах большого бизнеса, а не на управлении проектами и оценке домашних заданий.

У нас нет выбора, кроме как развиваться. Нам потребуется гораздо меньше людей для управления данными и гораздо больше, чтобы жить над данными. Сейчас как никогда важно, чтобы предприятия предприняли шаги по демократизации и в полной мере использовали уже имеющиеся у них данные. Это сделает их лучше подготовленными к будущему и способными решать более интересные стратегические задачи, которые действительно повышают ценность.