Революция генеративного ИИ в управлении талантами

С конца 2022 года, с появлением ChatGPT, искусственный интеллект (ИИ) совершает революцию в том, как мы работаем и, следовательно, как управляем человеческими талантами. Эта трансформация ощущается во многих аспектах управления, от привлечения и удержания талантов до автоматизации задач, которые выходят далеко за рамки простых, механических и повторяющихся. ChatGPT - это разновидность ИИ, называемая генеративным ИИ (GEN AI), основанная на больших языковых моделях (LLM). Он представлен как настоящий сдвиг парадигмы, заставляющий нас понять, как эта новая модель сотрудничества между людьми и ИИ переопределяет рабочую среду. "Почему GEN AI является разрушительным? Потому что он больше не просто предназначен для выполнения конкретных задач, а пытается понять человеческие знания и действовать на их основе. Чтобы дать вам представление о его масштабах, можно сказать, что он обучается на материале, эквивалентном 4 000 википедий. Для чего он используется? Как для создания нового и оригинального контента, так и для модификации или улучшения существующего: текста, изображений, музыки и видео. Среди примеров - создание цифровых клонов, изменение тональности голоса, модификация фотографий и многое другое. "Этот тип ИИ основан на моделях глубокого обучения на базе нейронных сетей, которые моделируют понимание на основе представления миллиардов данных. Иногда он может "переписывать" информацию, воспроизводя ее с помощью вероятностных критериев, а в других случаях, основываясь на исходных данных, создавать новые. Короче говоря, в отличие от традиционного ИИ, который пытается маркировать или классифицировать данные, GEN AI стремится синтезировать человеческие знания и на их основе воссоздавать, комбинировать и рекомбинировать их. Это не традиционный блендер. Он может приготовить новый смузи, даже если в нем есть те же самые ингредиенты. "Согласно недавнему отчету Microsoft и LinkedIn, за последние шесть месяцев использование инструментов GEN AI увеличилось почти вдвое. "Исследование, проведенное Лабораторией искусственного интеллекта (IALAB) Университета Буэнос-Айреса (UBA), в ходе которого были проанализированы 83 задачи в различных рабочих средах, показало, что GEN AI оптимизировал время в среднем на 77 %, доходя до 99 % при переводе текста из 15 000 слов. Задачи различаются по сложности (высокая, средняя, низкая) и степени автоматизации (автоматизируемые, полуавтоматизируемые, неавтоматизируемые). В нем представлены доказательства того, что ИИ значительно помогает и улучшает работу, в том числе в сложных и полусложных задачах, требующих высокой человеческой оценки, а не просто дополняет рутинные и повторяющиеся задачи, что знаменует собой фундаментальный сдвиг по сравнению с той точкой зрения, которую мы имели до сих пор. "Теперь, если мы сосредоточимся на сочетании GEN AI с другими решениями, мы уже видим множество примеров в области управления талантами на всех этапах жизненного цикла сотрудника. От привлечения, где искусственный интеллект может быстро просмотреть резюме и назначить собеседования, до процесса приема на работу, персонализируя его с помощью модулей, адаптированных к потребностям каждого сотрудника. "GEN AI также может помочь выявить области, в которых необходимо совершенствоваться каждому сотруднику, и рекомендовать индивидуальные программы обучения, предлагая тренинги, адаптированные к темпу и стилю каждого человека (в лучшем стиле того, что происходит на таких платформах, как Netflix). С другой стороны, что касается систем управления эффективностью (оценки работы), AI может обеспечить точную и непрерывную обратную связь, повышая объективность и помогая определить возможности развития в режиме реального времени. Стоит отметить, что, согласно исследованиям, пользователи, как правило, менее охотно принимают отзывы об улучшении от ИИ, чем от человека, из-за отсутствия тепла и эмоционального присутствия во взаимодействии с ИИ. "Сможет ли ИИ анализировать наши чувства и эмоции? Уже есть несколько анализов различных разработок в этой области". "Что касается карьерного роста, можем ли мы представить себе "Тиндер" для этой задачи? ИИ снова может помочь нам определить сотрудников с высоким потенциалом для руководящих ролей, анализируя навыки, возможности, компетенции, производительность и карьерные устремления, а также подобрать или предложить индивидуальные планы, которые подготовят этих сотрудников к ключевым будущим ролям". Устаревание означает потерю актуальности определенных навыков, ролей и технологий по мере развития инноваций. Исследование ОЭСР показывает, что более 30 % сотрудников в мире рискуют устареть в ближайшие двадцать лет из-за автоматизации и оцифровки. В нем также говорится, что 27 % рабочих мест относятся к профессиям с высоким риском автоматизации. Такая ситуация требует принятия мер по повышению квалификации и переквалификации. "Чтобы смягчить это явление или справиться с ним, необходимо развивать культуру непрерывного обучения и устойчивости в организациях". "В прошлом для внедрения и масштабирования решений на основе ИИ требовались бюджет и специалисты по программированию. GEN AI во многом меняет эту парадигму. Теперь даже пользователь, не владеющий программированием, может использовать эти технологии интуитивно понятным, недорогим или "freemium" способом (базовые версии сервисов бесплатно, но с ограниченной функциональностью). "Люди, участвовавшие в экспериментах с ChatGpt или Gemini в различных организациях и в конкретных прикладных средах - не будучи экспертами в области ИИ - имели возможность продемонстрировать их, применяя их сквозным образом. Это знаменует собой горизонт демократизации доступа и масштабируемости в различных отраслях и задачах, независимо от сложности того, что нужно решить". "Другими словами, как электричество использовалось в качестве базовой технологии, которая пересекала и расширяла возможности остальных технологий, так и GEN AI делает нечто подобное, но более глубокое и разрушительное: когнитивная автоматизация расширяет возможности знаний и выступает в качестве нового сквозного слоя, дополняющего, помогающего - а также заменяющего - людей в решении все большего числа задач. Рынок труда начинает требовать нового навыка: научиться разговаривать с GEN AI. Так появляется должность "инженер по подсказкам", которая заключается в написании или разработке хороших инструкций - подсказок. Это ключ к повышению производительности больших языковых моделей, которые являются эпицентром GEN AI. Например, суперподсказка (оптимизированная инструкция, основанная на так называемом "дереве мышления") позволяет оптимизировать задачу на 70 % больше, чем базовая инструкция. Короче говоря, появляются две новые краткосрочные возможности: реализация программ по обучению навыкам создания подсказок и развитие культуры сотрудничества с ИИ. Обе эти возможности основаны на создании высокоадаптивных и гибких экосистем. "Кстати, интеграция GEN AI в качестве дополнительного инструмента также необходима для того, чтобы человеческие таланты могли сосредоточиться на выявлении добавленной стоимости, которая постоянно развивается. Теперь уже не просто сосредоточиться на более сложных задачах и оставить простые на долю ИИ. С появлением такого количества технологий возникают еще два новых навыка: а) понимание того, где НЕ нужно применять ИИ, и б) обучение тому, когда и где нужно обеспечить вмешательство человека в автоматизированные ИИ процессы. Эти новые навыки основаны на концепциях "Не ИИ" и "Человек в кадре". "С одной стороны, стратегическое планирование создания рабочих экосистем, основанных на неавтоматизируемых задачах, где "человеческое прикосновение" уместно - по разным причинам - будет более ценным в определенных сценариях. Несимулируемые эмоции, задачи, требующие значительной культурной контекстуализации, и другие, основанные на физическом и биологическом опыте. Даже в некоторых случаях важно подчеркнуть важность аналоговых процессов (лицом к лицу). Например, сообщение диагноза пациенту. В этом случае, как и во многих других, применима концепция "Не ИИ". Кроме того, "Человек в цикле" - это сквозная категория, которая будет необходима в сложных процессах, а также в сценариях важных определений для принятия критических решений в организациях. Пример: обеспечение человеческой оценки когнитивных предубеждений перед применением систем ИИ в задачах привлечения и отбора талантов. "Наконец, важно перейти от традиционного подхода "автоматизируй как можно больше" к более гармоничному переходу. Другими словами, разрабатывайте стратегии так, чтобы ИИ по умолчанию дополнял и помогал. Полная замена должна быть последним вариантом, пока мы не придумаем, как переквалифицировать талантливых специалистов. В конечном итоге нам придется переосмыслить роль работы в жизни людей. Таким образом, вопрос заключается в том, как мы можем улучшить человеческую деятельность с помощью GEN AI? Мы не можем закрывать глаза на надвигающееся "технологическое цунами". Напротив, главное - воспользоваться открывающимися возможностями и приумножить те черты, которые объединяют нас как вид: мы эмоциональные существа, мы живем сенсорным опытом, мы можем поставить себя на место других, а наш подход к миру работы основан на поиске общей цели. И, прежде всего, у нас есть совесть, этика, рассудительность и здравый смысл".