Gadu desmitgažu laikā daudzās nozarēs vienmēr ir bijušas visaptverošas bailes, ka roboti pieņems mūsu darbu. Kaut arī to ir bijis daudz pierādījumi automatizācija galu galā pārvieto cilvēkus no ražošanas līnijām, automatizācijai bieži nepieciešama cilvēku mijiedarbība, lai darbotos pieņemamās robežās. Kad mēs domājam, ka šie roboti aizņem darbu un dusmojas, mēs turamies pie novecojuša pasaules skatījuma, kas mainīsies ar mums vai bez mums, mainīsies.
Domājot par robotiem, kas strādā, mēs redzam, kā humanoīdie androīdi burtiski veic tos uzdevumus, ko mēs darām. Kaut arī to ir daudz spekulācijas ap šāda veida uzurpēšanu mums vajadzētu domāt mazliet mazākā mērogā. Fiziskā nozīmē (robotizēta roka vai kaut kas taustāmāks) robotika un mākslīgais intelekts jau ir ieausti tādās nozarēs kā veselības aprūpe un mazumtirdzniecība. Tas ir mainījis darbaspēku, jo tas ir mainījies robotizētās palīdzības ieviešanā.
Lai gan AI šajos scenārijos parasti ir atsauces tehnoloģija, uz kuru attiecas arī bloku ķēde. Viedie līgumi ir paredzēti, lai atvieglotu noteikumu kopuma izpildi starp divām sistēmām. Tātad ir saprātīgi iedomāties pasauli, kurā blokķēde un kriptogrāfijas tehnoloģija biroja apstākļos aizstāj noteiktas vadības vai cilvēkresursu funkcijas. Tuvākajā nākotnē bloku ķēdē varētu tikt apstrādāti atkārtoti uzdevumi, piemēram, labi, uzdevumu piešķiršana.
Tā ir tikai daļa no mūsu robotiskās nākotnes
Mazākā robotu lietojumprogrammas, piemēram, ar AI uzlaboti zvanu centri, ir tās, kurās darbosies lielākā daļa no mums. Šajos zvanu centros, piemēram, AI kalpos kā tērzēšanas roboti, balss maršrutēšanas sistēmas un klientu apkalpošanas uzlabota apkalpošana. Tas ļaus klientu apkalpošanas aģentiem būt cilvēkiem, kad tas nepieciešams, vienlaikus maršrutējot un analizējot datus, lai kalpotu gan klientam, gan klientam. Daudzām nozarēm, kas ievieš AI sistēmas, būs vienādi rīkoties ar lieliem datu kopumiem un garlaicīgiem uzdevumiem, kurus agrāk veica cilvēku komandas.
Tas zaudē tiešu saskares punktu redzamību tiem uzdevumiem, kas rada bailes no darba zaudēšanas. Šī domāšana vai nevēlēšanās pielāgoties pārmaiņām un mainīt to, kā mēs darbojamies darba vietā, nav nekas jauns. Tā tas ir bijis kopš pirmās automatizācijas ieviešanas automobiļu montāžas līnijās. Tomēr cilvēki ir veikls un vienmēr ir atraduši veidus, kā pielāgoties. Kad mēs redzam arvien vairāk AI sistēmu, kas tiek ieviestas, lai ātri tiktu galā ar sarežģītiem uzdevumiem, palīdzot uzņēmumiem izaugsmē un datu pārvaldībā, mēs redzēsim, ka arvien vairāk cilvēku ir spiesti virzīties uz jaunām lomām, kas var izskatīties nekas cits kā viņi kādreiz darīts.
Ekonomisti paredzēt ka līdz 2030. gadam roboti būs uzņēmuši 20 miljonus cilvēku no darba. Ņemot vērā, ka Amerikas Savienotās Valstis ir darbojas Pašlaik rekordliels bezdarba līmenis ir daudz zaudēto darbavietu. Šeit mums jāpielāgo sava domāšana. Robotiem var būt šīs darba vietas. Viņiem vajadzētu būt šiem darbiem. Bez tā nav jauninājumu – nav izmaiņu. Mēs izdomājam procesu, pilnveidojam to un pēc tam ieviešam automatizāciju, lai racionalizētu šo procesu, lai mēs varētu pāriet uz nākamo.
Vienmēr ir kaut kas nākamais
Gandrīz katrs robotizēts process vai automatizācija rada jauns darbs cilvēkam. Jaunais parastais pieprasa ne tikai cilvēka uzraudzību attiecībā uz robotizētu ieviešanu, bet arī papildu lomām, kas ļaus cilvēkiem izveidot darbavietas kopā ar šiem tā sauktajiem robotiem. Ir jāapmāca AI, jāuztur piegādes roboti utt. Tas nenozīmē, ka robotu pieņemtie darbi nav cilvēku pūļu vērti, lai tos saglabātu pēc iespējas ilgāk.
Lai pienācīgi nodotu automatizētai darbībai orientētus un funkcionālus darbus, tie ir jāizpēta, jāpraktizē un jāsadala atsevišķās informācijas daļās, kuras pēc tam programmatiski varētu apmācīt AI sistēmai vai fiziskam robotam. Izmantojot AI sistēmu, šī apmācība izvērstos mašīnmācībā, kas jāuzrauga un jādokumentē turpmākajiem lietošanas gadījumiem un lietojumprogrammām.
Mums jāsāk saprast, ka ar pašreizējo AI ātrumu, kad tas tiek īstenots lielās un mazās nozarēs, būs nodilums. Jābūt nodilumam, jo tas ir vienīgais drošais ceļš uz inovāciju. Tas nenozīmē, ka vienīgais ceļš uz inovāciju ir cilvēku darba zaudēšana vai ka viņiem tad bezdarbs kaut kā jāpārvērš novatoriskās idejās – kaut arī daži neizbēgami to darīs. Piemēram, roboti piespiedīs mūs attīstīties piegādes ķēžu darbībā un saziņā ar datoru saskarnēm.
Šī biznesa procesu attīstība attiecas uz to, kā mūsu viedās mašīnas sazinās ar citām viedajām mašīnām un kā AI sistēmas var izmantot, lai nodrošinātu ilgtspējīgu tehnoloģiju tādās nozarēs kā enerģētika un ražošana. Šie sasniegumi nepastāvētu, ja nebūtu jācīnās ar pretestību automatizācijas darbam.
Ideja par robotiem, kas pieņem darbu, vienmēr ir radījusi negatīvu priekšstatu par visu ainu. Bieži vien uzmanība tiek koncentrēta uz atsevišķu darbu vai lomu, kuru ir aizstājis robots, nevis uz šīs automatizācijas radītajām darbavietām.
Lielāka aina ir par pārmaiņām, par pastāvīgi mainīgu domāšanas veidu un uzņēmējdarbību. AI sniedz iespēju analizēt neiedomājamas datu kopas, automatizēt iepriekš nesasniedzamus procesus un virzīt nākotni, kas galu galā nodrošinās darbu visiem.
Šeit izteiktie viedokļi, domas un viedokļi ir tikai autora viedokļi, un tie ne vienmēr atspoguļo vai atspoguļo Cointelegraph uzskatus un viedokļus..
Dominiks Šieners ir Iota fonda līdzdibinātājs – bezpeļņas fonds, kas atrodas Berlīnē. Viņš pārrauga partnerattiecības un projekta redzējuma vispārēju īstenošanu. Iota ir izplatīta virsgrāmatu tehnoloģija lietiskajam internetam un ir viena no lielākajām kriptovalūtām. Turklāt viņš uzvarēja lielākajā blokķēdes hakatonā Šanhajā. Pēdējos divus gadus viņš ir koncentrējies uz mašīnu ekonomikas iespējošanu, izmantojot Iota.