Как меняются управленческие навыки в эпоху ИИ

С помощью искусственного интеллекта компаниям предлагается пересмотреть свои организационные модели.Однако успех перехода зависит от способности повысить человеческий интеллект.

Джузеппе Торре, профессор искусственного интеллекта, этики и управления Папского университета Антонианум

В течение почти десятилетия искусственный интеллект (ИИ) незаметно проник в нашу жизнь, прежде всего благодаря прогрессу, достигнутому в области науки о данных, алгоритмов глубокого обучения и вычислительной мощности суперкомпьютеров. Каждый день мы используем, часто даже не осознавая этого, алгоритмы рекомендаций в социальных сетях, антиспам-фильтры, виртуальные помощники, навигационные системы, фотофильтры и системы автоматической генерации контента. Все услуги основаны на впечатляющей и непрерывной деятельности по сбору данных.

Но настоящая революция началась 15 марта 2016 года, когда AlphaGo, программное обеспечение для настольной игры Го, разработанное компанией Google DeepMind, обыграло одного из лучших игроков в мире; «Шаг 37», возможно, ознаменовал начало новой эры не только технологической, но и социальной и экономической.

Еще один фундаментальный этап в этом новом курсе человечества начался 30 ноября 2022 года, когда Сэм Альтман (генеральный директор OpenAI) написал в тогдашнем Твиттере: «Сегодня мы запустили ChatGpt. Попробуйте поговорить с ним здесь:chat.openai.com». Несколько дней спустя, 5 декабря, Альтман объявил, что число его пользователей превысило миллион; сегодня ChatGpt используют ежемесячно 3,5 миллиарда человек, с увеличением на 116% за один год (Carr, 2024), в 152 странах, к которым следует добавить Perplexity (90 миллионов посещений), Claude (84 миллиона посещений) и Gemini (292 миллиона посещений), причем рост всех показателей выражается трехзначными цифрами. Это самое впечатляющее и стремительное массовое явление в истории, которое является началом новой эры, в которой взаимодействие человека и машины становится все более распространенным и повседневным.

Даже если оглушительный шум, производимый шумихой, заглушает спокойное и точное размышление о последствиях этих технологий для человечества, идея о том, что появление ИИ последнего поколения может произвести эффекты, сравнимые со встречей нашей цивилизации с внеземной цивилизацией, получает все большее распространение. Эти системы, по сути, значительно далеки от человеческого интеллекта, поскольку, хотя во многих областях они действуют неотличимо от нас, они основывают свое функционирование на комбинации вероятностных алгоритмов, огромных объемов данных и кремниевых карт, комбинациях, которые, по признанию самих изобретателей этих систем, мы еще до конца не поняли.

Мы все еще весьма сбиты с толку и дезориентированы этим быстрым распространением прорывных инноваций, и на горизонте мы уже можем увидеть системы, возможности которых выходят за рамки даже самой экстремальной научной фантастики. Не дожидаясь появления систем искусственного общего интеллекта (AGI), наш анализ технологического ландшафта показывает, что модели, называемые «агентным ИИ», уже представляют собой реальность и характеризуются способностью работать с минимальным контролем человека и постоянно самосовершенствоваться посредством обучения.

Эти системы развиваются в еще более сложные формы: первая использует так называемый «роевой интеллект», который позволяет агентам ИИ действовать скоординировано и коллективно для достижения общих целей (Strobel, Pacheco and Dorigo, 2023); второй основан на «Генеративном физическом искусственном интеллекте», который позволяет роботизированным системам обучаться на реальном опыте.

Рои интеллектуальных агентов обладают способностью динамически адаптироваться к внешней среде и в то же время демонстрировать высокую внутреннюю устойчивость. Эти характеристики в сочетании с алгоритмами последнего поколения (например, обратное распространение ошибок) ставят эти системы на границу между наукой и технологиями и открывают путь к еще неисследованному потенциалу в важнейших областях, таких как климатология, медицина, безопасность и робототехника, а также в бизнесе и управленческих науках.

Генеративный физический искусственный интеллект позволит роботам выполнять задачи, для которых они не были предназначены, и, как это происходит сегодня с лингвистическими моделями с текстами, изображениями и звуками, обучение интеллекта роботов будет основано на физическом опыте, который эти машины будут выполнять в повседневной производственной или бытовой реальности.

ИИ: от технологических инструментов до созидателя социальной реальности

Такое быстрое развитие подрывных инноваций заставляет нас полностью переосмыслить не только навыки бизнес-лидеров и большей части рабочей силы, но также заставляет нас представить себе новые бизнес-модели и новые организационные парадигмы сообществ, радикально отличающиеся от тех, которые мы привыкли создавать и управлять. Фактически, эти новые модели должны будут учитывать наличие в компании машин, которые используют не только интеллект, значительно отличающийся от человеческого, но также основанный на концепции роевого интеллекта (Dorigo and Stützle, 2004) и генеративного физического искусственного интеллекта.

Хотя еще слишком рано иметь точную картину того, что произойдет, некоторые первоначальные данные, полученные в результате анализа компаний, которые используют системы искусственного интеллекта на продвинутом уровне, заставляют нас думать, что эти организации, как правило, все больше основываются на навыках, а не на квалификации, и ищут новые организационные конфигурации, чтобы максимально использовать потенциал коллективного разума и лучше управлять балансом между эффективностью и устойчивостью.

С другой стороны, концепция эффективности развивалась в достаточно стабильном конкурентном и технологическом контексте и хорошо подходит для стандартизированных процессов, тогда как концепция устойчивости развивается в контекстах, характеризующихся нестабильностью, сложностью, неоднозначностью, быстротой изменений, которые требуют творчества и большого количества знаний.

Организации, основанные на творчестве, инновациях и навыках, кажутся ориентированными на довольно длительные временные горизонты и на активы, отражающие логикухудой, таких как, например: надежность, способность противостоять кризисам, потрясениям и вмешательству извне; резервирование, гарантирующее непрерывность работы, даже если один или несколько компонентов становятся непригодными для использования; разнообразие, чтобы решать сложные задачи с разнообразием элементов (таких как навыки, инструменты, жанры и т. д.), чувствительностью и знаниями; гибкость и оперативность, чтобы быстро реагировать на изменения; комплексный подход к качеству на каждом этапе производственного процесса.

В этих организациях решающее значение имеет подход, основанный на сотрудничестве: сотрудники ценятся и считаются неотъемлемой частью процесса принятия решений, творчества и совершенствования. С другой стороны, человечество продвинулось вперед именно благодаря сообществам/организациям, основанным на коллективном разуме (племена, города-государства, империи, национальные государства, корпорации и т. д.).

Сегодня союз человеческого интеллекта, Интернета и искусственного интеллекта может привести к появлению новых форм коллективного разума, более крупных и сложных, чем любые другие, когда-либо существовавшие, но эти новые организационные системы заставят нас столкнуться с совершенно новыми этическими вопросами, к которым мы все еще в значительной степени не готовы. Например, способность моделей ИИ создавать «оригинальный» контент (или даже просто «рекомбинации» творческого контента человека) может дать этим системам возможность участвовать вместе с нами в построении организационной инфраструктуры и формировании корпоративной культуры, то есть «программного обеспечения», которое заставляет компанию работать.

Тема коэволюции корпоративной культуры, пожалуй, самая интригующая и противоречивая тема, поскольку поднимает такие вопросы, как: кто управляет этой коэволюцией? Как сделать так, чтобы это влияние было полезным? Как сохранитьагентствоЧеловек в этом процессе? В заключение, сегодняшние размышления об ИИ должны ухватить центральный момент: мы ни в коем случае не создаем простые технологические инструменты, а потенциальных соучастников в построении социальной, экономической и конкурентной реальности. Это требует не только технических, но прежде всего философских, этических и антропологических размышлений о том, как управлять этой коэволюцией, сохраняя ценности иагентствочеловек, то есть способность действовать активно и преобразующе в контексте, в который он включен.

Набор навыков представляет собой сложную структуру.

Возвращаясь к теме навыков, причина, по которой уместно переосмыслить навыки значительной части государственного и частного руководства, рабочей силы, а также преподавателей и инструкторов, кроется в особенностях сегодняшних систем искусственного интеллекта. По сути, это диалоговые системы, с которыми можно взаимодействовать, используя естественный язык, звуки, изображения и видео, и которые позволяют создавать приложения.низкий код>или дажеочередей нет(Lcnc). Они также могут предоставлять целые услуги в виде программных решений (услуги как программное обеспечение), используя возможности автоматизации и машинного обучения систем генеративного искусственного интеллекта (AI Gen). Они доступны значительной части человечества, которая будет все чаще использовать их для оптимизации покупок, потребления, производства, образования и профессиональной подготовки и т. д. Они эффективно разрушили языковые барьеры благодаря своим исключительным возможностям перевода на сотни разных языков. Они могут решать проблемы, для которых алгоритм специально не создавался, отличаясь от всех известных на сегодняшний день машин, и обладают способностью к обучению, намного превосходящей способность человека, которая может еще больше расширяться благодаря роевому поведению. Они не ограничиваются автоматизацией процессов, но имеют возможность радикально их трансформировать, способствовать принятию управленческих решений и способствовать творческим процессам для улучшения существующих и создания возможности создания совершенно новых продуктов и услуг. Наконец, вскоре они смогут принимать форму разумных стай.

>В предпринимательской сфере очевидно, что эти системы больше не являются простой опорой производства, а постепенно приобретают ранг «производственного фактора», который вместе с людьми, капиталом и Землей способствует созданию основ, на которых базируется компания.

Растущее число сигналов (4Manager Observatory) указывает на то, что этот новый производственный фактор также способен формировать организации и требует управленческих навыков, основанных на новых парадигмах, а не только на сочетании навыков, отличном от того, что было в эпоху до появления искусственного интеллекта.

Прежде всего, ИИ предлагает нам взглянуть на набор навыков, предоставляемых предпринимателями, менеджерами и работниками компании, а также на конкретные рабочие роли, проекты и даже пути профессионального развития (онтология навыков), как на сложную структуру, состоящую как из отдельных навыков, так и из отношений, существующих между ними.

Рассмотрение организации как сети взаимосвязанных навыков, а не как набора более или менее организованных квалификаций, представляет собой настоящий сдвиг парадигмы, который может позволить организациям выполнять задачи даже в областях, в которых они не преуспевают, например, в области устойчивого развития, циркулярной экономики, цифровых технологий, проецирования продуктов и услуг на неизвестные рынки и т. д. Причина, по которой это может произойти, зависит от определенного качества, которым, по-видимому, обладает AI Gen: они улучшают способности людей (менеджеров, рабочие,политики т.д.) для выполнения задач, навыки выполнения которых ограничены. Подумайте, например, о знании языков. Это также может позволить небольшим и менее структурированным организациям повысить эффективность и устойчивость благодаря рабочей силе с навыками, «дополненными» ИИ.

ИИ требует традиционных и специализированных навыков для управленческих профилей

Эти соображения не должны заставить нас попасть в ловушку того, что Папа Франциск определяет как технократическую парадигму. Как сказано вLaudate Deumрост человеческой мощи, в том числе в результате развития технологий, не всегда представляет собой прогресс для человечества, о чем свидетельствуют технологии, использовавшиеся в прошлом в разрушительных целях, включая использование атомных бомб и геноцид целого населения. Были моменты, когда эйфория прогресса затмевала ужас его последствий, и этот риск сохраняется, поскольку технологическое развитие не сопровождается соответствующим созреванием этики и человеческого сознания.

Поэтому современный менеджер должен развивать тройную компетенцию: техническую, человеческую и этическую. На техническом уровне необходимо понимать потенциал и ограничения ИИ. На человеческом уровне он должен быть способен руководить организационными изменениями и управлять гибридными командами человека и машины. На этическом уровне оно должно гарантировать ответственное и устойчивое использование технологий.

Эти темы были проанализированы посредством идентификации соответствующих знаний и навыков (Skill Intelligence) в соответствии с многоязычной Европейской классификацией навыков, компетенций и профессий (Esco), что позволило идентифицировать знания, которые сопровождают различных управленческих фигур.

Давайте начнем с того, что ИИ требует управленческого профиля, оснащенного сочетанием традиционных и специальных навыков, полезных для понимания его систем, управления сложными проектами, овладения наукой о данных и обладания сильными деловыми и лидерскими навыками. Этика, управление рисками, непрерывное обучение и критическое мышление также имеют важное значение.

По мере увеличения размера компании роль менеджера становится стратегической, понимаемой как ответственный за процесс или части процесса разработки ИИ. По сути, управленческий деятель, отвечающий за управление частью или всей программой развития ИИ в компании, должен сочетать «классические» управленческие навыки с высоким уровнем специализации или знаний в области ИИ. Этот чрезвычайно сложный набор знаний плохо распространяется и доступен на итальянском рынке.

>Подробнее выделенные нами управленческие профили можно разделить следующим образом.

Высокое призвание в области разработки ИИ.Руководители и директора ИТ-служб и генеральные менеджеры ИТ и телекоммуникационных компаний. В этих профилях сосредоточено более 55% цифровых навыков, классифицированных Esco, а цифровые навыки составляют чуть менее 60% требуемых навыков.

Средне-высокая специальность для разработки ИИ.Директора и менеджеры по продажам и маркетингу, закупкам и распределению, производству и добыче полезных ископаемых, производству и распределению электроэнергии, газа, воды, управлению отходами, а также исследованиям и разработкам.

Средне-низкий уровень развития ИИ.Менеджеры, которым требуется базовая цифровая культура, с концентрацией 9,2% общих цифровых навыков. В группу входят директора и менеджеры, работающие в сфере коммуникаций, рекламы, связей с общественностью; в торговле товарами (кроме автотранспортных средств и мотоциклов); в спортивной, оздоровительной и развлекательной деятельности; в управлении человеческими ресурсами; в транспортном и складском секторе; в сельском хозяйстве, животноводстве, лесном хозяйстве, охоте, рыболовстве; в сфере услуг проживания и питания; в торговле и ремонте автомобилей и мотоциклов; в редакционных услугах, кино-, радио- и телепроизводстве.

Низкое призвание для разработки ИИ.Директора и менеджеры по финансам и администрированию; услуг для бизнеса и населения; строительства и, что удивительно, директоров и генеральных менеджеров банков, страховых компаний, агентств недвижимости и финансового посредничества, от которых не требуется наличие структурированных цифровых навыков (1,0% от общего числа цифровых навыков, с маргинальным весом по каждому профилю).

Обучение ИТ-безопасности также важно для менеджеров

Сосредоточив анализ на управленческих профилях с «высоким» и «средне-высоким» призванием для развития ИИ,>профессия, или конкретные профессии, которыми занимаются эти профили в различных видах экономической деятельности. Целью было определить ключевые навыки для каждого профиля, принимая во внимание относительный объем активаций.

Очевидно, что анализ показывает значительную концентрацию цифровых навыков на должностях, связанных с ИТ, с постепенным распространением в других областях управления. Кроме того, анализ подчеркивает взаимосвязь между цифровыми навыками изеленый, предлагая, как ИИ может способствовать устойчивому развитию и поддерживать принципы экономики замкнутого цикла.

На этом этапе анализа «ключевые навыки» — набор базовых знаний и навыков, которыми должен обладать менеджер в частном секторе для управления процессами разработки ИИ в компании, — были экстраполированы из архива Esco. Полученное представление показывает наиболее повторяющиеся цифровые навыки и знания, а также дает количественную оценку цифровым навыкам, наиболее часто упоминаемым в профилях менеджеров.

Таким образом, анализ управленческих навыков ИИ выявляет сложную и многослойную панораму. Цифровые навыки дополняют традиционные навыки. Роли ИТ-специалистов являются центральными. Появляется ядро ​​общих цифровых навыков, необходимых для всех менеджеров (анализ веб-данных, управление проектами по разработке контента, цифровой маркетинг и т. д.). Анализ выявил три основных кластера профессиональных профилей, характеризующихся общими навыками. Это предполагает необходимость дифференцированного подхода к подготовке менеджеров при сохранении общей базы знаний.

Из анализа данных возникает первое важное размышление о подготовке менеджеров в эпоху искусственного интеллекта. Анализ навыков выявляет ядро ​​необходимых знаний и навыков, которые должны лечь в основу подготовки менеджеров, ориентированных на развитие ИИ в компании. Эти «минимальные общие знания» включают технические навыки, такие как анализ веб-данных и знание промышленного программного обеспечения, а также управленческие навыки, такие как планирование стратегий цифрового маркетинга и управление процессами разработки контента. Однако эта мысль распространяется дальше: подчеркивается, что для эффективного внедрения ИИ, в том числе генеративного ИИ, менеджерам необходима подготовка, охватывающая не только развитие, но и кибербезопасность. Такое целостное видение обучения управленческих кадров имеет важное значение для преодоления сложностей интеграции искусственного интеллекта, балансирования инноваций и защиты информационных активов компании.

Взаимосвязь между цифровыми и зелеными навыками имеет фундаментальное значение.

Дальнейший анализ был посвящен изучению взаимосвязи между цифровыми навыками и компетенциями.зеленыйс целью выявления областей общих навыков и знаний, необходимых для планов устойчивого развития. Фактически, навыки ИИ изеленыйэто две взаимосвязанные и все более важные области в сегодняшней рабочей среде, обе из которых имеют решающее значение для решения самых насущных проблем нашего времени, таких как изменение климата и цифровая трансформация.

Навыки ИИ относятся к способности разрабатывать системы, внедрять их и использовать, а навыки ИИзеленыйотносятся к знаниям и навыкам, необходимым для решения экологических проблем и содействия устойчивому развитию. Таким образом, ИИ может сыграть фундаментальную роль в обеспечении устойчивости в нескольких секторах, включая: развитие интеллектуальных электросетей, где он используется для оптимизации распределения энергии и интеграции возобновляемых источников; интеллектуальное управление зданием, где оно помогает снизить потребление энергии в зданиях за счет оптимизации освещения, отопления и охлаждения; точное земледелие, в котором оптимизируется использование воды, удобрений и пестицидов; логистика и транспорт с искусственным интеллектом, который оптимизирует маршруты доставки и сокращает выбросы парниковых газов; экологический мониторинг, при котором используется для наблюдения за состоянием окружающей среды и выявления потенциальных проблем.

Учитывая, в частности, развитие экономики замкнутого цикла, ИИ может способствовать: оптимизации дизайна продукта; к разумному управлению отходами; развитию экономики «продукты как услуги»; мониторинг и повышение осведомленности; созданию новых бизнес-возможностей для компаний, внедряющих модели экономики замкнутого цикла; к большей прозрачности; к более обоснованным решениям по управлению материалами и отходами.

Тема управленческих навыков и человеческого интеллекта (индивидуального и коллективного) занимает центральное место в области ИИ, который требует неразрывной связи между «знаниями» и «ноу-хау».

Многие ключевые знания преобразуются непосредственно в практические навыки, подчеркивая тесную связь между теорией и практическим применением. Важно отметить, что в отличие от других областей или секторов, ИИ требует значительно более высокого уровня навыков и знаний для всех участвующих сторон. Даже если компания будет получать ресурсы ИИ от внешних поставщиков (искусственный интеллект как услуга), более чем очевидно, что менеджеры и предприниматели должны полностью осознавать, что они используют (какую модель ИИ), какими характеристиками она обладает, какие данные использует и как использует их для производства продукции.

Поэтому эта область не допускает приближений или поверхностных знаний: сложная и быстро развивающаяся природа ИИ требует глубокого и междисциплинарного понимания, а также способности применять эти знания практическим и инновационным способом. По сути, в контексте ИИ невозможно «обманывать» или полагаться на приблизительные навыки; человеческий интеллект и подлинное владение знаниями и навыками становятся важнейшими требованиями для эффективной работы в этом секторе.

Итальянские компании видят различные препятствия в развитии ИИ

Исследование, проведенное обсерваторией 4Manager, также указывает на препятствия на пути развития ИИ в нашей стране. Отсутствие навыков фактически воспринимается как препятствие более чем одной компанией из двух (55%), в дополнение к чрезмерно высоким затратам (49,6%), на которые указывает каждая вторая компания в строительном секторе, с более высокими значениями в небольших компаниях и в географических районах Центральной и Южной Италии. Однако недоступность или качество данных, необходимых для использования технологий искусственного интеллекта, представляет собой препятствие для 45,5% компаний, равно как и несовместимость с существующим оборудованием, программным обеспечением или системами, о которой сообщалось в 40% случаев. Регуляторный риск и отсутствие ясности в отношении юридических последствий рассматриваются как препятствие четыре из десяти предприятий, в то время как обеспокоенность по поводу защиты данных и нарушений конфиденциальности высказывают 37% предприятий. Наконец, каждая четвертая компания (26%) называет этические соображения препятствием.

В большинстве компаний, опрошенных в ходе исследования, внедрение ИИ выходит за рамки простого технологического обновления и затрагивает всю структуру компании. Корпоративная реорганизация является важнейшим аспектом, который включает в себя управление изменениями, трансформацию коммуникационных потоков и преодоление внутреннего сопротивления. Внешнее сотрудничество играет стратегическую роль, проявляясь через исследовательские проекты, тренинговую и консультационную деятельность, а также целевое партнерство. Таким образом, подход к данным является фундаментальным, с упором на управление, внедрение машинного обучения и внедрение децентрализованного искусственного интеллекта. Поиск специализированных фигурок ИИ представляет собой одну из наиболее серьезных проблем, учитывая нехватку квалифицированных специалистов. Управленческие деятели играют центральную роль, при этом особое внимание уделяется их роли и навыкам, лидерству в инновациях и непрерывному обучению. Лидерство играет решающую роль, поскольку оно облегчает интеграцию ИИ в повседневную деятельность, а также способствует его всеобщему внедрению и проведению необходимых организационных изменений.

Качество обучения является еще одним ключевым фактором внедрения ИИ. Обучение не только повышает техническую компетентность, но и способствует интеграции изменений, снижая сопротивление и улучшая адаптацию к новой рабочей среде.

Человеческий интеллект остается фактором успеха

Успешный переход к искусственному интеллекту на службе человечества требует комплексного подхода, который начинается с инвестиций в людей. Обучение и развитие цифровых навыков,зеленый>и этика должна стать стратегическим приоритетом. Поддержка инноваций должна материализоваться через усиление передачи технологий и упрощение доступа к финансированию, а также через активизацию дебатов о прозрачности и демократизации этой технологии. Особое внимание необходимо уделять управлению с определением четкой политики и этических процедур, гарантирующих общее благо.

Сотрудничество между государственным и частным секторами, развитие экспертных сетей и продвижениелучшие практикистанут основополагающими элементами для создания экосистемы, способствующей инновациям и справедливости. Традиционная организационная модель должна развиваться в направлении более гибких и адаптивных форм, которые повышают благосостояние людей и интегрируют технические и гуманистические навыки.

Цифровая трансформация, движимая искусственным интеллектом, представляет собой сложную задачу, но также и уникальную возможность, особенно для людей и стран с ограниченным капиталом знаний или, что еще хуже, в условиях глубокого демографического кризиса. Успех этого перехода будет зависеть от способности сохранить человеческий интеллект в центре как отличительный и незаменимый фактор в процессе роста и развития.