Jak będzie funkcjonować firma przyszłości?

W dzisiejszej publikacji odchodzimy na chwilę od praktycznych wskazówek dla polskich przedsiębiorców, wybiegając w przyszłość nieco dalej niż zwykle.

Jak będzie działał biznes przyszłości – drugiej połowy XXI wieku i później? Z doświadczenia wiemy, że futurystyczne wizje prawie nigdy się nie sprawdzają – nie znaczy to jednak że wysnuwanie pewnych przypuszczeń na podstawie dzisiejszych trendów i opinii ekspertów nie ma racji bytu. W końcu czasem dobrze jest też pomarzyć.

Co więc wiemy na tę chwilę o firmie z, dajmy na to, 2057 roku?

AI w natarciu

Sztuczna inteligencja nie jest już żadną nowinką. Do robotów rozumianych w sensie fizycznym zdążyliśmy się już dawno przyzwyczaić we wszelkiego rodzaju zakładach produkcyjnych. Coraz mniej dziwią nas też te czysto cyfrowe, przejmujące od ludzi proste, powtarzalne zadania w Excelu, systemach ewidencji czy obiegu dokumentów. Według Dave’a Coplin’a, byłego kierownika działu innowacji Microsoftu, firmy już teraz są w stanie ograniczyć koszty operacyjne średnio o 30% poprzez implementację podstawowych robotów. Odsetek ten będzie jeszcze przez długi czas stale rosnąć, bowiem efektywność robotów ograniczają jedynie dwa czynniki, nad którymi mamy dużą kontrolę.

Pierwszym czynnikiem jest to, jak inteligentna jest inteligencja. Podstawą działania każdej maszyny (a nawet, jak twierdzą niektórzy współcześni filozofowie, nawet i ludzi) są algorytmy: ustalone sekwencje działań i zależności pomiędzy nimi, które dyktują każdą, nawet najdrobniejszą czynność wykonywaną przez robota. W mechanicznych robotach instrukcje te odzwierciedlone będą w układzie trybików, sprężyn, przekładni i dźwigni; natomiast AI schematy te znajdzie w linijkach kodu.

To, jak bardzo inteligentne może być AI zależy więc tylko od tego, jak bardzo zaawansowane algorytmy będą je zasilać. Koniec pomysłowości ludzkich programistów nie wydaje się jeszcze bliski; ponadto mogą liczyć też na pomoc Machine Learning, dzięki któremu AI uczy się na własną rękę, obserwując czynności wykonywane na razie przez ludzi. W skrócie więc: im bardziej inteligentna będzie inteligencja, tym więcej, coraz bardziej skomplikowanych zadań, będzie w stanie ona przejąć – tym samym czyniąc je szybszymi, efektywniejszymi i tańszymi.

Drugim warunkiem jest z kolei jest to, czym zasila się algorytmy – czyli wszelkiego rodzaju dane. Nawet najbardziej zaawansowany robot nie zda się na nic, jeśli nie będzie miał na czym pracować (lub jeśli to, co mu dostarczymy nie będzie przystosowane do tego konkretnego zadania). Informacji musi być więc jak najwięcej; koniecznie muszą być też zweryfikowane pod względem kompletności i zgodności z rzeczywistością, a także odpowiednio przygotowane pod zadanie wykonywane przez tego konkretnego robota. Nie chodzi tylko o pełne wywiązywanie się z roli, do której został zaprzężony. Ciągłe dostarczanie wartościowych danych zagwarantuje też, że robot nie stanie w miejscu – ciągle będzie szukał nowych schematów czy powiązań, aby stale zwiększać swoją efektywność.

Kult danych

Według większości ekonomistów, najważniejszą wartością na dzisiejszym rynku są ludzie – a konkretniej oferowane przez nich umiejętności. W ciągu kilku następnych dekad niemal na pewno się to jednak zmieni. Na rynku, który obracał się będzie wokół algorytmów, najcenniejszą wartością będą napędzające je informacje. Przewagę nad konkurencją osiągną więc te firmy, które zdobędą najwięcej danych – wysokiej jakości i adekwatnych do ich przeznaczenia. Na ich podstawie, AI wykorzystywana przez te firmy dokona, na przykład, najlepszych prognoz na przyszły rok, idealnie dostosuje cenę produktu do szeregu informacji o klientach, czy najbardziej efektywnie zagospodaruje firmowymi przestrzeniami i pojazdami aby zoptymalizować koszty.

Wszelkie zagadnienia związane z pozyskiwaniem, przechowywaniem i biznesowym wykorzystaniem danych z całą pewnością będą więc miały jeszcze większą wagę niż mają teraz. Innymi słowy: czeka nas jeszcze niejedno zamieszanie podobne do tego, jakiego niedawno uświadczyliśmy przy wprowadzaniu polskiego RODO.

Pracownik: gatunek zagrożony wyginięciem?

Czy w biznesie za 30 albo 50 lat będzie więc jeszcze w ogóle miejsce dla ludzi? Przyszłość pracowników może wydawać się zagrożona, bo roboty za nic sobie mają kolejne stawiane przed nimi wyzwania.

„Komputer nie ma kreatywności której potrzeba, aby wygrać z człowiekiem w szachy”, mówili na początku eksperci. Swoją pierwszą partię (co prawda na uproszczonych zasadach i przeciwko nowicjuszowi) komputer wygrał już w latach 60-ych. Kilka lat temu okazało się natomiast, że nowoczesnemu superkomputerowi wystarczy tylko kilka godzin nauki „od zera”, aby pokonać szachowego arcymistrza przy użyciu nowatorskich strategii, które zadziwiły znawców.

„Ok” – odparli ludzie – „w szachy można wygrać czystą matematyką. Na pewno nie skomponuje za to symfonii jak Beethoven, bo nie ma ludzkiej wrażliwości.” W tym przypadku komputer potrzebował co prawda nieco więcej czasu, bo stworzenie odpowiedniego algorytmu zajęło amerykańskiemu profesorowi teorii muzyki David’owi Cope’owi kilka lat. Jednak w końcu algorytm, zasilony tysiącami przykładów oryginalnych dzieł, w jeden dzień stworzył ponad 5 tysięcy różnych kompozycji idealnie imitując unikalne style i „ludzkość” Beethovena, Bacha czy Rachmaninowa. Profesjonalni krytycy i koneserzy-amatorzy muzyki klasycznej nie byli w stanie odróżnić oryginałów od tworów komputerowych.

Ostatnim poważnym wyzwaniem, jakie stoi przed AI, jest zaliczenie Testu Turinga, czyli przekonanie swojego rozmówcy, że ma do czynienia z prawdziwym człowiekiem, a nie programem. W skrócie: czy posiada, albo chociaż idealnie udaje, ludzką świadomość i uczucia. Jednak czy w kontekście biznesowym aby na pewno jest to ważne? Przy znacznej większości zadań operacyjnych firmy nie ma żadnego znaczenia to, czy robot jest w stanie rozmyślać o sensie istnienia i kiwać głową ze zrozumieniem. (Co ciekawe, badania pokazują coś zupełnie innego: jeśli w „ręce” robota powierzamy część obsługi klienta, to klienci zdecydowanie wolą, gdy algorytm nie próbuje udawać prawdziwego człowieka.) Czy człowiek będzie więc w ogóle do czegokolwiek potrzebny?

AI nie do wszystkiego

Nie tak szybko. Zanim zaczniemy roztaczać dystopijne wizje, dobrze jest przyjrzeć się raz jeszcze kontekstowi osiągnięć AI.

Czego potrzeba, aby rozegrać perfekcyjną partię szachów? Na początku wprowadzić algorytm, czyli sztywne reguły gry, a później przeanalizować wszystkie możliwe ruchy swoje i przeciwnika i wybrać optymalny scenariusz, swego rodzaju drogę do celu – jak w samochodowej nawigacji. Nie jest to więc bardzo skomplikowane: jedynym praktycznym ograniczeniem jest więc moc obliczeniowa komputera.

Co natomiast z Bachem i Beethovenem? Tutaj kluczowe będą mechanizmy Machine Learning, które przeanalizują dane (czyli oryginalne dzieła) pod względem tylu różnych elementów (takt, tempo, głośność, powtórzenia…), ile będzie potrzeba aby stworzyć schemat utworu konkretnego kompozytora. Na niego nałoży się później odpowiednią kombinację dźwięków – także zaczerpniętych z przygotowanej wcześniej bazy, dla niepoznaki w strategicznych miejscach doda się kilka „ludzkich” pomyłek – i tyle. Znów obracamy się więc w dziedzinie algorytmów, baz danych i właściwie niczego innego.

Co jednak stanie się, gdy postawimy przed AI innego rodzaju zadanie? „Stwórz od podstaw zupełnie nową grę.” „Zagraj coś własnego.” „Zaproponuj nowy produkt albo usługę.” „Wymyśl chwytliwe hasło marketingowe.” Bez pomocy odpowiednich algorytmów i danych, AI szybko zgubi się w tego typu zadaniach. Dobrym przykładem tego, jak dużo brakuje jeszcze robotom do przejęcia tych najbardziej „ludzkich” zadań i posad był eksperyment Tay Microsoftu w 2016 roku – AI imitujące nastolatkę z prostym zadaniem luźnego rozmawiania z użytkownikami mediów społecznościowych. Po pierwszej dobie aktywności Tay była przekonana, że za zamachami na World Trade Center stał prezydent Bush i międzynarodowe żydostwo, Holokaust był fikcją, a feminizm to ekstremistyczny kult. Z oczywistych przyczyn był to pierwszy i zarazem ostatni dzień eksperymentu.

Pracownicy potrzebni i zadowoleni

Rola ludzkich pracowników w firmach jeszcze przez dłuższy czas będzie więc niezagrożona; zmienią się natomiast ich zadania. Przewidywalne, powtarzalne funkcje będą stopniowo przekazywane maszynom. Człowiek natomiast specjalizować się będzie we wszelkiego rodzaju kreatywnych zajęciach, wymagających myślenia poza kategoriami dającymi się wpisać w schemat i powtórzyć w nieskończoność. Codzienna obsługa robotów także wymagać będzie wielu ludzkich posad: ktoś przecież musi je tworzyć, uaktualniać, uczyć nowych czynności, wyłapywać i naprawiać ewentualne błędy w działaniu, dbać o płynne wdrożenie rozwiązań AI w funkcjonowanie firmy czy obsługi klienta… Jest to stosunkowo pewna ścieżka kariery, którą powinny wziąć pod uwagę tak nowe pokolenia wchodzące na rynek pracy, jak i instytucje odpowiedzialne za ich kształcenie.

Można więc śmiało założyć, że codzienne zajęcia przeciętnego pracownika będą dużo ciekawsze za kilkanaście-kilkadziesiąt niż dzisiaj. Według Lyndy Gratton, autorki The 100-Year Life i wykładowcy w London Business School, zmieni się też cały model życia pracownika. Dziś dzieli się ono na stosunkowo odrębne etapy: najpierw długo się uczy, a później już tylko wykorzystuje się tę wiedzę w codziennych zadaniach. W biznesie przyszłości nie będzie natomiast miejsca na taki podział: codzienna praca nieodzownie przeplatać się będzie ze stałym uczeniem się – inaczej po prostu nie będzie się dało.

W związku ze stale wydłużającą się długością życia, nasz przeciętny pracownik niemal na pewno pracował będzie znacznie dłużej – nawet do 80 lat – ale za to mniej intensywnie niż dzisiaj. W światowych organizacjach (szczególnie w Skandynawii) coraz bardziej popularne stają się sześciogodzinne dni pracy; inne firmy, jak na przykład Deloitte, eksperymentują z czterodniowymi tygodniami. Firmy będą mogły sobie na to pozwolić – po przejęciu kolejnych czynności przez roboty, pracy do wykonania będzie zwyczajnie mniej, a codzienne funkcjonowanie przedsiębiorstw będzie znacznie tańsze.