“AI će vas zamijeniti” bila je odlična priča za investitore. Problem je što se sudarila sa “stvarnim svijetom”
Od “AI će vas zamijeniti” do “AI će vam pomoći”
Priča da će AI preko noći zamijeniti cijele profesije sve se više sudara s jednom dosta nezgodnom stvari: stvarnim svijetom.
Prije samo godinu dana tehnološka industrija proizvodila je gotovo apokaliptičnu atmosferu oko umjetne inteligencije. CEO-i najvećih AI kompanija otvoreno su govorili o nestanku golemog broja poslova, konzultantske kuće crtale su grafikone masovne automatizacije, a investitori su nagrađivali svaku tvrtku koja je mogla dovoljno uvjerljivo izgovoriti riječi “AI-first strategija”.
Posebno se agresivno gurala ideja da su upravo uredski poslovi prvi na redu za zamjenu: administracija, korisnička podrška, marketing, analitika, koordinacija, organizacija, pa čak i dio kreativnog rada. Atmosfera je bila gotovo religiozna. Tko nije uvodio AI, djelovao je kao da kasni u budućnost.
Danas, međutim, ista industrija polako mijenja ton. Umjesto rečenica o “zamjeni ljudi”, sve češće slušamo formulacije o “povećanju produktivnosti”, “suradnji čovjeka i AI-ja” te alatima koji “pomažu zaposlenicima”. Direktor Anthropica Dario Amodei, koji je ranije govorio o dramatičnom nestanku “white collar” poslova, sada sve češće govori o scenariju u kojem AI automatizira dio posla, dok ljudi nastavljaju raditi ono što ostaje ključno. Drugim riječima, narativ se pomaknuo od potpune zamjene prema augmentaciji rada. To nije mala retorička promjena. To je ozbiljna korekcija očekivanja.
Jedan od razloga zašto je tehnološki sektor toliko podcijenio kompleksnost rada može se objasniti konceptom koji se naziva “doorman fallacy” ili “zabluda vratara”. Ideju je popularizirao Rory Sutherland kako bi objasnio koliko često menadžeri, investitori i konzultanti pogrešno procjenjuju vrijednost poslova koji izvana izgledaju jednostavno.
Vratar hotela na prvi pogled djeluje kao osoba koja samo stoji pokraj vrata i pozdravlja goste. Međutim, njegov stvarni posao uključuje sigurnost, procjenu ljudi, smirivanje konflikata, prepoznavanje problema prije nego što eskaliraju, stvaranje osjećaja povjerenja i održavanje atmosfere prostora. Tek kada takvu osobu uklonite iz sustava, postane jasno koliko je nevidljivog rada obavljala.
I upravo se to sada događa s umjetnom inteligencijom. Mnogi poslovi koje je tehnološki sektor smatrao “lagano automatiziranima” pokazali su se puno složenijima jer uključuju ogromnu količinu neformalnog ljudskog znanja, emocionalne procjene, društvene inteligencije i improvizacije. Izvršna asistentica ne upravlja samo kalendarom. Korisnička podrška ne čita samo skripte. Menadžer ne organizira samo sastanke. Velik dio tih poslova sastoji se od procjene prioriteta, regulacije odnosa među ljudima, predviđanja problema i donošenja mikro-odluka koje se gotovo nikada ne pojavljuju u KPI tablicama.
Još zanimljiviji je psihološki efekt koji se naziva Gell-Mann amnezija. Ideja je jednostavna: kada čitamo tekst o području koje dobro poznajemo, odmah vidimo sve pogreške, površnost i krive zaključke. Međutim, već nekoliko minuta kasnije ponovno vjerujemo istim izvorima kada govore o nekoj drugoj temi.
Isto se događa s AI-em. Odvjetnici vide kako AI izmišlja sudsku praksu. Liječnici vide halucinacije u medicinskim odgovorima. Računovođe vide ozbiljne regulatorne propuste. Profesori vide emocionalnu i pedagošku prazninu. Arhitekti vide logičke i prostorne greške. Gotovo svaka profesija vrlo brzo primijeti limite tehnologije kada se radi o njihovom konkretnom poslu.
Ali onda mnogi od tih istih ljudi ipak pretpostavljaju da će umjetna inteligencija bez većih problema zamijeniti druge profesije. Moj posao je kompliciran. Tvoj je vjerojatno automatiziran. I tu negdje počinje kolektivna iluzija.
Tek sada dolazimo do faze u kojoj kompanije pokušavaju izmjeriti stvarnu ekonomsku korist implementacije umjetne inteligencije, a rezultati su zasad puno manje spektakularni nego što se očekivalo. Financijski sektor posljednjih mjeseci objavljuje istraživanja koja pokazuju da velik broj tvrtki i dalje ne zna jasno kvantificirati vrijednost AI sustava koje su skupo implementirali. Cambridgeovo istraživanje pokazalo je da 76 posto velikih financijskih institucija ima ozbiljan problem s mjerenjem konkretne koristi umjetne inteligencije, dok velik dio ispitanika nije zabilježio značajan rast profitabilnosti.
Dobar primjer sudara AI hypea i stvarnosti postao je Uber. Prema pisanju Fortunea i Business Insidera, kompanija je navodno već u prva četiri mjeseca potrošila cijeli godišnji budžet za AI coding alate, nakon snažnog internog poticanja zaposlenika na korištenje alata poput Claude Codea. No prava priča nije samo u potrošenom novcu. Prava priča je u tome da je Uberov COO Andrew Macdonald javno priznao kako je sve teže dokazati jasnu vezu između veće AI potrošnje i stvarnih, korisnih proizvoda za korisnike. Drugim riječima: potrošeni tokeni nisu isto što i poslovni rezultat. AI može raditi puno. Pitanje je radi li išta što se stvarno isplati.
To ne znači da AI nije koristan. Naprotiv. Umjetna inteligencija već sada dramatično ubrzava određene procese, povećava efikasnost i mijenja način rada u brojnim industrijama. Međutim, razlika između “koristan alat” i “potpuna zamjena za ljude” pokazala se puno većom nego što su tehnološke kompanije predstavljale tijekom najjačeg vala hypea.
Velik dio moderne ekonomije i dalje počiva na ljudskom povjerenju. Kada nastane ozbiljan problem — financijski, zdravstveni, emocionalni ili organizacijski — ljudi i dalje žele razgovarati s čovjekom. To se najjasnije vidi u korisničkoj podršci. Nitko se posebno ne buni protiv bota kada treba provjeriti status narudžbe, pronaći broj računa ili dobiti jednostavnu informaciju. Ali čim se pojavi stvarni problem — izgubljen novac, pogrešna naplata, otkazani let, zdravstvena nedoumica, frustrirani kupac — većina ljudi ne želi još jedan generički odgovor iz sustava. Želi osobu. Nekoga tko može razumjeti kontekst, preuzeti odgovornost i donijeti odluku koja nije samo kopirana iz skripte.
Ljudi ne mrze botove zato što su botovi. Mrze ih kada se iza njih kompanija sakrije od odgovornosti. Upravo zato automatizacija ne napreduje onoliko brzo koliko su mnogi očekivali. Pokazalo se da je mnogo lakše imitirati jezik nego zamijeniti stvarno ljudsko razumijevanje konteksta.
Moguće je i da je dio priče o “masovnoj zamjenjivosti ljudi” od početka imao još jednu funkciju: povećati valuacije tehnoloških kompanija i stvoriti percepciju da se nalazimo pred najvećom ekonomskom revolucijom modernog doba. Tržišta vole obećanja o smanjenju troškova rada. Investitori vole ideju sustava koji mogu rasti bez proporcionalnog rasta broja zaposlenih. Međutim, između investicijske priče i stvarne operativne realnosti često postoji vrlo velika razlika.
I upravo tu sada gledamo prvi ozbiljan sudar hypea i stvarnosti. AI će promijeniti rad, to više nije ozbiljno pitanje. Već ga mijenja. Ali ideja da se ljudi mogu masovno zamijeniti preko noći jer je netko u PowerPointu podcijenio što ljudi zapravo rade — ta priča polako gubi sjaj. I možda je vrijeme da je prestanemo ponavljati kao tehnološko proročanstvo, a počnemo promatrati kao ono što je dobrim dijelom i bila: odlična investitorska priča koja je naišla na vrlo tvrdoglavu prepreku zvanu stvarni život i stvarni ljudi.
Stavovi kolumnista/ica nisu stavovi uredništva portala Mojnovac.hr
