Kako se pripremiti na vrijeme da nam AI ne postane nova “digitalizacija”?

Jučer održan Hacking HR meetup posvećen umjetnoj inteligenciji imao je zadatak preispitati upravo te stvari, ali s jednim novim fokusom – a to je fokus na ljude. Kako je na panelu meetupa istaknuo Mislav Malenica iz MINDSMITHSa, imamo dvije vijesti, jedna je loša, a druga je dobra. Loša vijest je da je većina AI bitki već dobivena – razvoj cloud rješenja, čipovi, algoritmi – u svemu već predvodi Amerika, odnosno Kina. No, zaključuje Mislav, dobra vijest je da nisu sve bitke gotove.

Upravo se na to trebamo fokusirati – na zadnju bitku za čovjeka.

Što će biti s čovjekom koji bude živio s AI-jem, koristio AI i stvarao AI?

Meetup se otvorio predavanjem Hajdi Ćenan, suosnivačicom i CEO-om airta, novoosnovanog AI startupa kojeg vodi s IT zajednici dobro poznatim Davorom Runjom, osnivačem Drap agencije, a koji je u airtu preuzeo ulogu CTO-a.
U predavanju Hajdi se nije posvetila njihovom projektu (o kojem ćemo uskoro na Netokraciji prenijeti više) već o osnovama AI tehnologije. Njezinoj povijesti, osnovnim konceptima i nekim negativnim implikacijama koje sa sobom donosi.

Konkretno, naučili smo da je umjetna inteligencija već danas svuda oko nas. Pratimo ju u Instagram objavama, na Google mapama, donosi nam glazbene i shopping preporuke, sluša nas i odgovara nam uz virtualne pomoćnike, filtrira nam spam poštu… No svjedoci smo isto tako da je danas AI skoro pa buzzword riječ u industriji, a kroz mnoge medijske naslove prenosi se sve češće samo senzacionalistički: kako će nam AI ukrasti poslove.

Međutim, umjetna inteligencija nije nešto od jučer niti donosi promjene koje već nismo vidjeli u prethodnim industrijskim revolucijama. AI je skup tehnologija čiji su temelji nastali još sredinom prošlog stoljeća. Zašto se onda tek zadnjih godina o tome priča? U samim početcima, razvijali su se koncepti, algoritmi, ali mogućnost primjene još nije bila moguća. U slikovitim crtama, znali smo prepoznati što je mačka na slici dok je mirna i sjedi pravilno, no što kad nam se mačka uvrne na kauču kao perec? Šezdesetih ili sedamdesetih nije bilo na milijune mačjih memova, fotki i videa na kojima bi mogli trenirati naš sustav kako bi AI nakon upijanja svih tih primjera mogao prepoznati da li je na slici mačka ili neidentificirani objekt. Kako ističe, Hajdi, zbog toga smo do sada proživjeli sedam AI zima: nešto bi se otkrilo, pokrenuo bi se projekt, uložilo se silne novce, ali nismo mogli doći do kvalitetnih rezultata.

Sad napokon imamo uvjete da te rezultate dobijemo – procesorsku moć i velike količine podataka.

Međutim, konačna primjena AI-ja sa sobom nosi i neke posljedice.

Kao za svaku novu tehnologiju koja ima potencijal značajno mijenjati svakodnevicu i svijet u kojem živimo – i AI ćemo morati na neki način “obuzdati” odnosno regulirati. Zašto?

Iako se doima da je AI neki sveznajući Borg koji samo čeka da nas eliminira jer smo neefikasni, umjetna inteligencija i prateće tehnologije na kojima se temelji – strojno i duboko učenje – trenutno razvijaju svoju “pamet” na podacima koje im MI dajemo. AI sustavi uče na osnovu podataka koje su pripremili ljudi. Odgovornost je stoga upravo na čovjeku koji upravlja strojem.

U kontekstu HR-a, Hajdi je za primjer dala procesiranje životopisa. Skeniranjem životopisa i evaluacijom istih uz pomoć kriterija koje smo stavili kao prioritete računalu, uz pomoć AI-a možemo u rekordnom vremenu dobiti selekciju najboljih kandidata po odabranim prioritetima. Međutim, što se događa kada računalo uči od životopisa koje smo dosad primali? Ti podaci vrlo lako mogu biti pristrani, objašnjava Hajdi.

Amazon je tako jednom prilikom upogonio AI kako bi što prije odabrao kandidate za par visokih menadžerskih pozicija, skenirajući njihove životopise. Kako na tim pozicijama nije do sad bilo žena, sam program je odlučio da je najbolje da žene ni ne budu u izboru potencijalnih kandidata te ih je posve eliminirao iz selekcije. Srećom, Amazon je to predvidio na vrijeme.

No, mnoge tvrtke nisu i neće. Prisjetimo se samo omanjeg skandala kada su dva poznata IT stručnjaka otkrili da su im žene neopravdano dobile 20 puta manji kreditni limit od njih.

Budite ljudi koji će biti spremni na AI u svijetu.

A najbolja stvar u vezi umjetne inteligencije jest što ima svoju primjenu u svakoj grani industrije. Bez obzira kojim se područjem bavite, želite li uštedjeti vrijeme i resurse, ubrzati proizvodne procese, smanjiti repetitivne poslove i obradu velikih količina podataka – upogonit će te AI sustav koji će to odraditi za vas.

Na panelu Ej, aj – gdje ćemo zaista primijeniti ej aj? koji je vodio Netokracijin Ivan Brezak Brkan, okupili su se Maja Brkljačić, Business Development Manager u Algebri, Mislav Malenica iz MINDSMITHSa te Marko Porobija iz odvjetničkog ureda Porobija & Špoljarić upravo kako bi raspravili o tome gdje i kako primijeniti AI.

Kako ističe Maja na početku, Hrvatska se još nalazi na početku primjene AI-ja bez obzira na napore ljudi koji rade već 15 pa čak i 20 godina na sceni. Istina, dodaje, imamo pionirske poduhvate u AI poslovanju, od kojih su možda čak uspješniji oni u rangu malih i srednjih tvrtki, a ne korporacija. Primjer za to je sigurno i sam odvjetnički ured Marka Porobije koji već primjenjuje AI u skeniranju dokumenata.

Bojazan da će nam AI ukrasti poslove, preokrenuti poslovne procese na koje smo navikli je potpuno razumljiva – do kad god niste informirani o tome što možete napraviti kako se to ne bi dogodilo. Naime, poslovi su dolazili i odlazili stoljećima iza nas. Neki od poslova koje danas rade mnogi u digitalnoj industriji uopće nisu postojali prije 20 godina. Gdje su bili community manageri 91’? Jednostavno – nisu bili. Možda ih za 20 opet neće biti, kada AI botovi preuzmu posao, no možda će ti isti CM-ovi biti oni koji će trenirati i nadzirati te botove.

Kako ističe Mislav, budite psiholog koji će znati kako pripremiti ljude na promjene koje donosi AI, budite odvjetnik koji će znati legalni okvir potreban da se regulira AI tehnologija.

Čeka li nas druga digitalizacija?

Pravi utjecaj umjetne inteligencije na društvo i ekonomiju tek nas čeka. Što mogu tvrtke napraviti da se pripreme za ono što dolazi?

U okviru pet kategorija koje čine AI tehnologije: računalni vid, prirodni jezik, virtualni pomoćnici, automatizacija robotskih procesa i napredno strojno učenje, McKinseyeve simulacije pokazuju da će do 2030. do 70 posto tvrtki usvojiti barem jednu vrstu AI tehnologije, ali i da će manje od pola usvojiti svih pet kategorija.

Kao što je trenutno slučaj s digitalizacijom, čekat će nas tako i s umjetnom inteligencijom. Ipak, možda možemo do tada i biti pametniji i spremniji, jer napredak te tehnologije vrlo vjerojatno neće čekati na našu sporu transformaciju. Marko Porobija ističe da su i oni u odvjetničkom društvu jednostavno morali prihvatiti da će sad učiti neke posve nove vještine.

Svi će morati usvojiti kako funkcionira AI, barem u struci u kojoj rade. To su jednostavno pravila po kojima morate igrati. Nama je tako pred uvođenje AI-ja developer iz Nizozemske došao održati edukaciju. U godinu dana nisam vidio takav angažman kolega, ali nije bilo druge, morali su savladati nešto potpuno novo.

Komentirajući iz iskustva rada u Silicijskoj dolini, Mislav je dodao i kako je za takvu reorganizaciju i učenje iznimno bitna kultura tvrtke te da se u Dolini točno zna za koji tip industrije vam treba kakva kultura. S obzirom na prirodu IT posla, za Mislava i kolege u tvrtki, jedan AI sustav koji bi ih povezao i potaknuo na druženja bio bi pun pogodak. Tako je nastala njihova virtualna pomoćnica Ava, ili kako je oni zovu Vice President of Company Culture, koja analizirajući razmijenjene poruke među zaposlenicima svaki petak dogovara dateove za ručak među kolegama kojima ne bi škodilo dodatnog povezivanja. Sigurna sam da bi HR-ovci u IT-ju bili oduševljeni da imaju takvog pomoćnika pa se nadam da će ih ovo motivirati da razvoj sličnih AI projekata pokrenu i u svojim tvrtkama.

Želite razumjeti što je pred vama… Učite!

Na početku spomenute playliste na Spotifyju pa čak i samovozeća auta tek su dio ukupne ideje AI-ja. Po definiciji, takvu primjenu bi označili kao usku umjetnu inteligenciju (narrow AI) koja ima samo jedan zadatak bez ikakve mogućnosti povezivanja drugih iskustava i konteksta. Ono prema čemu težimo i što će mijenjati sve što poznajemo bit će general AI – inteligencija koja će imati mnogo veće kognitivne kapacitete nego mi, a u isto vrijeme će moći razumjeti svoje okruženje i iskustva kao što može čovjek.

Googleov direktor inženjerstva, Raymon Kurzweil pretpostavlja da će AI do 2029. dostići našu inteligenciju, a da će ljudi do 2045. moći svoj neokorteks povezati s nekom vrstom sustava za pohranu podataka – poput rada u oblaku – gdje ćemo po potrebi moći izvlačiti informacije te osnažiti naše umne sposobnosti uz AI.

Područje umjetne inteligencije ima mnogo detalja za koje jednostavno nema dovoljno minuta u jednom predavanju pa niti redaka u jednom tekstu. No, zato postoje vanjski izvori – riznice znanja. Hajdi Ćenan, koja također nema inženjersku pozadinu, okupljenim kolegama koji rade u HR-u, savjetovala je stoga da uče. Njezina preporuka je Courserin besplatni tečaj izvrsnog predavača Andrewa Nga – AI for Everyone. Uz to, preporučuje i štivo You Look Like a Thing and I Love You.

Uz Hajdi, preporuke ima i Maja. Finci su svoje predsjedavanje Vijećem EU iskoristili u osmišljavanju i realizaciji Elements of AI programa. Kroz ovaj edukacijski projekt Finska je educirala više od 300 tisuća Finaca i Europljana o osnovama AI tehnologije. Plan je program prevesti na sve jezike EU te Maja ističe kako je hrvatski spreman i samo što nije objavljen. Svakako stoga pratite.

Pred nama su značajne i uzbudljive godine novih tehnoloških postignuća. Strah od promjena koje one donose je neizbježan, no jedina konstanta jesu promjene – zato nema druge nego da im se prilagodimo – učenjem.