Emberi feladat marad az ítélőképesség, az agentic AI szerint Mollick
Ethan Mollick, a Towards Data Science szerzője szerint az AI-ügynökök képesek az adatok elemzésére és a feladatok végrehajtására, de az eredeti gondolatok megalkotása, az üzleti ítélőképesség és a felelősségvállalás továbbra is emberi feladat.
Az AI-ügynökök átalakítják az elemzési folyamatokat, felgyorsítva a feladatok végrehajtását, ám az emberi gondolkodás, döntéshozatal és felelősségvállalás továbbra is pótolhatatlan marad – véli Ethan Mollick a Towards Data Science-ban megjelent írásában.
Mollick szerint a generatív AI nem képes önállóan célokat kitűzni, nehéz időkben döntéseket hozni, bizalmat építeni a szereplők között, vagy felelősséget vállalni. Ezek a feladatok mélyen emberiek maradnak. Ahogy az agentic AI egyre több elemzési munkafolyamatot vesz át, a technológiai hiányosság nem a sebesség vagy a minőség lesz, hanem az eredeti gondolatok generálásának, az üzleti ítélőképesség alkalmazásának és annak eldöntésének képessége, hogy mi érdemel figyelmet.
Az emberi gondolkodás mint versenyelőny
Ethan Mollick amellett érvel, hogy az AI nem fogja kiváltani az emberi munkahelyeket, de jelentősen felgyorsíthatja a munkavégzést. Ez felveti a kérdést, hogyan használjuk fel a felszabadult időt: mélyebb gondolkodásra, új ötletek felfedezésére és nehezebb problémák megoldására, vagy fokozatosan feladjuk ezeket a képességeket.
Mollick maga is tapasztalja, hogy egyre inkább Copilot segítségét kéri az adatok mintázatainak értelmezéséhez, a kényelem elé helyezve a kihívást jelentő feladatokat. Ez a függőség aggodalomra ad okot, nem azért, mert az AI tévedne, hanem mert így kihagyhatjuk az elemzés legértékesebb részét: a saját, eredeti nézőpontunk kialakítását.
Az üzleti fordítás problémája
A szerző szerint az elemzők gyakran nem a technikai készségek hiánya miatt akadnak el, hanem mert nem tudják az adatokat üzleti cselekvéssé fordítani. A modern AI-ügynökök a szemantikus rétegek segítségével képesek metrikákat megérteni, mintázatokat felismerni, akciókat javasolni, sőt, autonóm módon végrehajtani azokat. Az elemzési folyamat átalakul, az AI képes az elemzésre és a végrehajtásra is, de egy kritikus rés továbbra is megmarad: az AI nem képes felelősséget vállalni az üzleti döntések következményeiért.
Az emberi döntéshozók figyelembe veszik a stratégiai prioritásokat, a politikai, kulturális és szabályozási kockázatokat, vagy egyszerűen egy jövőbeli irányba mutatnak. Ezek a döntések nem mindig objektíven helyesek, de valakinek felelősséget kell vállalnia értük. Az AI nem tudja eldönteni, mikor kell megszegni a szabályokat; ez a megítélés továbbra is emberi feladat.
Hogyan dolgozzunk gyorsabban AI-val, anélkül, hogy hagynánk gondolkodni helyettünk
Ahogy az AI átveszi az olyan feladatokat, mint az adat-összegzés, dokumentáció, jelentéskészítés, elemzés és ajánlások megfogalmazása, a kérdés már nem az, hogy képes-e az AI elvégezni munkánk részeit, hanem az, hogy mit kezdünk a felszabadult idővel. Mollick arra ösztönzi az olvasókat, hogy fektessenek időt új ismeretek elsajátításába, fejlesszék ítélőképességüket, vagy dolgozzanak ambiciózusabb problémákon.
Javasolja a munka mechanikus és ítélőképességet igénylő részekre bontását, a mechanikus feladatok delegálását AI-nak, és az energia megőrzését a fontos kérdésekre és azok értelmezésére. Javasolja, hogy mielőtt AI-tól kérünk értelmezést, töltsünk öt percet saját hipotézisünk felállításával, és használjuk az AI-ügynököket gondolataink kihívásának erősítésére, nem pedig helyettesítésére.
A szerző szerint érdemes megtanulni AI-ügynökökkel együttműködni, kontextust, célokat és visszajelzést adva, inkább edzőként, mint végrehajtóként használva őket. Ahogy az AI teszi a technikai kivitelezést kommoditássá, úgy válik egyre értékesebb a kommunikáció és az ítélőképesség. Mollick az öt percet javasolja a saját hipotézis felállítására, mielőtt az AI-ügynökökkel konzultálnánk.