В исследовании приняло участие 21 крупное предприятия Китая и опрошен 1591 работник.
Государственная стратегия ИИ
В исследовании выделены основные причины внедрения ИИ:
- Повышение эффективности
- Улучшение качества
- Контроль издержек
Помимо этого в Китае, как и в России есть государственная программа «Цифровой Китай» (с целями модернизации до 2035 года), в которой обязаны принимать участие государственные предприятия и показывать на своём примере результаты внедрения.
Но если для крупного бизнеса это «обязаловка», то малый бизнес использует ИИ добровольно, как инструмент выживания. Например, если раньше в сфере медиа и туризма для работы нужны были целые команды, то сейчас на тот же объём работ достаточно 5-6 человек. Это особенно важно в условиях, когда стоимость качественной рабочей силы с нужными навыками не позволяет держать компанию в рамках прибыли.
Что говорят цифры?
В отчёте представлены отрасли, в которых эффект внедрения можно подсчитать:
- Умное производство с внедрением ИИ увеличило эффективность производства на 20–30%. Например, время на перенастройку параметров оборудования сократилось вдвое.
- Финансовый сектор и страхование смоглиувеличить пропускную способность запросов клиентских на 150% без увеличения штата своих работников.
- HR стали обрабатывать резюме быстрее на 57%.
- Образование показало самый впечатляющий эффект – увеличение производительности на 80% благодаря внедрению ИИ и возможностям самообучения.
И, вроде бы, цифры красивые – одни сплошные плюсы. Однако аналитиков МОТ беспокоит «кризис измерения». Методик измерений нет и как такое внедрение повлияет на качество рабочих мест и условия труда в долгосрочной перспективе – вопрос открытый.
Модели внедрения
Исследователи выделили три основные модели внедрения технологий ИИ в Китае:
- Централизованные команды крупных промышленных предприятий, где внедрением ИИ и разработкой алгоритмов занимаются отдельные департаменты.
- Инструменты, встроенные в существующие программы. Они используются в основном в клиентоориентированных отраслях (банки, страхование).
- Самостоятельное использование, которое характерно для малого бизнеса, когда компании по сути ничего не делают, а работники сами используют открытые для публичного применения инструменты.
Главные вызовы
На сегодняшний день, несмотря на все плюсы, существует ряд существенных минусов:
- Качество и надёжность результатов пока находится ниже критически безопасного уровня. То есть нельзя доверить работу ИИ без контроля. Особенно, если результат касается наукоёмких технологий, медицины или геологических данных, здесь эксперты пока незаменимы. Даже несмотря на то, что многие ИИ-инструменты уже меньше «глючат».
- Безопасность и персональные данные – отдельный вызов в использовании ИИ. На сегодняшний день единственным решением остаются закрытые корпоративные программы, но они зачастую имеют меньше возможностей, чем у открытых моделей.
- Сопротивление самих работников, особенно это фиксируется среди работников в возрасте 40+. Некоторые работники готовы к адаптации и работе с ИИ-инструментами, но они скрыто сопротивляются внедрению из-за страха остаться без работы.
Ждать ли безработицу?
Ответ — нет.
Несмотря на слухи о том, что ИИ заменит работника, на сегодняшний день можно говорить только о гибком взаимодействии «Человек-ИИ». Инструменты ИИ – это, скорее, цифровой секретарь со средним уровнем навыков.
Даже крупные производственные компании пока не готовы перевести процессы в автономный режим из-за слишком высоких рисков сбоев и ошибок, которые обходятся финансово очень дорого.
Тем не менее, требования к навыкам заметно меняются. Ценность работника смещается с экспертизы в узкой области в сторону наличия навыков работы с промптами и умения проанализировать полученный результат.
Благодаря ИИ знания перестали быть дефицитом.
Теперь дефицит — аналитика и собственная точка зрения.
Рекомендации для государства и компаний
Анализ китайского исследования ИИ-инструментов показывает, что государству и крупным корпорациям нужно обратить внимание на следующие моменты:
- Работников нужно непрерывно обучать новым технологиям, которые используются на предприятии. Особенно следует уделить внимание работникам среднего и старшего возраста.
- В случае, когда внедряются масштабные программы по автоматизации процессов, офисных работников следует заранее мягко готовить и переобучать на другие позиции внутри компании.
- Рекомендация, которая трудно укладывается в голове – это субсидирование государством и крупными компаниями доступа для малого и среднего бизнеса к облачным ИИ-платформам и общим базам данных.
Резюме
Как бы многие из нас не удивлялись сейчас исследованиям психосоциальных факторов риска на рабочем месте, это становится нашей новой реальностью.
Хотим мы того или нет, но учитывать психоэмоциональное состояние работников в результате воздействия ИИ нам придётся.
И раз уж вопрос связан с ИИ-инструментами, у него мы и спросили – что делать простым СОТам в России уже сейчас? Вот его рекомендации:
данный текст сгенерирован ИИ-программой
- Включить психосоциальные риски в карты оценки рисков на рабочих местах, обращая особое внимание на зоны внедрения генеративного ИИ.
- Инициировать программы психологического сопровождения изменений совместно с HR-департаментом, обеспечивая прозрачность внедрения ИИ для снижения уровня неопределённости.
- Контролировать баланс труда и отдыха в условиях гибридных ИИ-интенсивных рабочих процессов, предотвращая когнитивные перегрузки персонала.
Ну что, будете пересматривать карты рисков? А может вы знаете компании, в которых это уже учитывается? Поделитесь в комментариях.
Продолжение следует…
Готовы получить больше возможностей?
Оформите PRO+ и откройте доступ ко всем преимуществам уже сегодня.
