Дата публикации: 23 мая 2024
Источник: Accenture & Wharton
Категории: Искусственный интеллект, Рынок труда, Экономика, Бизнес-стратегия
Сигналы: Trend, Watch
Описание-резюме отчета
Отчет, выпущенный Accenture и Wharton в мае 2024 года, исследует переход от аугментации искусственного интеллекта к "ко-интеллекту", где ИИ-агенты и роботы активно взаимодействуют с людьми для переопределения ценности. Он подчеркивает, что люди должны оставаться в центре управления, направляя и контролируя ИИ, чтобы стимулировать устойчивый рост и создание новой ценности вместо простой оптимизации затрат. Отчет актуален для руководителей, стратегов и всех, кто заинтересован в формировании будущего труда и экономики.
Сама суть
Отчет утверждает, что ИИ прошел путь от простой аугментации к ко-интеллекту, где ИИ способен интерпретировать намерения, рассуждать и выполнять задачи на машинной скорости. Хотя ИИ может превосходить людей в определенных областях, сохранение лидерства за человеком критически важно для определения направления, установки границ, оспаривания анализа и владения результатами. Таким образом, человеческий потенциал расширяется за счет ИИ, и этот расширенный потенциал необходимо целенаправленно перенаправлять на новые источники роста и ценности, а не только на повышение эффективности.
Ключевые инсайты для СЕО
Что работает
- Ко-интеллект и рост: Перенаправление высвобожденных мощностей, полученных благодаря ИИ, на инновации, ускоренную итерацию продуктов и новые предложения ведет к росту, а не просто к сокращению издержек. В среднем, более 50% рабочего времени в анализируемых отраслях будет подвержено влиянию ИИ-агентов.
- Навыки как новая валюта: Переход от должностей к навыкам позволяет более точно оценивать и оплачивать труд, а также лучше перестраивать рабочие процессы в условиях ИИ. Wharton-Accenture Skills Index (WAsX) демонстрирует, что рынок вознаграждает навыки, дополняющие ИИ.
- Человеко-центрированный дизайн работы: Разработка рабочих процессов, где люди задают направление и отвечают за результаты, а ИИ-ааенты и машины увеличивают скорость и масштаб выполнения, критически важна для создания ценности в масштабе.
Что НЕ работает
- Фокус только на эффективности: Сокращение затрат как единственный приоритет ИИ-стратегии упускает основную часть экономического потенциала, который заключается в росте доходов и повышении качества решений.
- Пассивное отношение к высвобожденным мощностям: Если высвобожденные благодаря ИИ мощности не перенаправляются целенаправленно на более ценную работу, то прирост производительности может застопориться на уровне эффективности и не конвертироваться в рост.
- Отсутствие четкой стратегии управления ИИ-агентами: Быстрое распространение ИИ и агентов внутри предприятий без формальной стратегии и управления создает риски и препятствует максимальному извлечению выгоды. К 2027 году половина бизнес-решений будет автоматизирована ИИ, важно не упустить контроль.
Радар возможностей и ловушек
| Возможности | Ловушки |
|---|---|
| Создание новой ценности через ко-интеллект: Использование ИИ для ускорения инноваций, улучшения продуктов и повышения качества обслуживания клиентов. | Фрагментация и разобщенность: Использование ИИ в изолированных случаях без единой стратегии, что приводит к упущенным возможностям и неконтролируемым рискам. |
| Редеплоймент ресурсов для роста: Направление высвобожденных с помощью ИИ мощностей на инициативы, приносящие доход, вместо простой оптимизации затрат. | Сосредоточение на сокращении затрат: Неспособность перенаправить высвобожденные мощности на более ценную работу, что приводит к стагнации и неполной реализации потенциала ИИ. |
| Развитие навыков, дополняющих ИИ: Инвестирование в обучение сотрудников навыкам, которые позволяют эффективно сотрудничать с ИИ, а не конкурировать с ним. | Отсутствие адаптации на рынке труда: Несоответствие между навыками, ценимыми на рынке (компетенции, дополняющие ИИ), и теми, которые развиваются или ищутся работодателями. |
| Создание человеко-центрированных операционных моделей: Разработка систем, где люди управляют ИИ, устанавливают рамки и отвечают за результаты, сохраняя доверие и легитимность. | Делегирование ответственности ИИ: Отсутствие четких механизмов ответственности за решения, принятые ИИ, что может привести к этическим и репутационным рискам. |
| Использование данных и ИИ для управления персоналом: Применение ИИ для более глубокого понимания потребностей сотрудников, их навыков и потенциала для точного размещения талантов. | Сопротивление изменениям и недостаток доверия: Нежелание сотрудников адаптироваться к новым способам работы с ИИ, вызванное страхом или непониманием. |
Что это значит для бизнеса
- Для производителей товаров (Products Industry): Перепроектирование цепочек поставок и производства с использованием цифровых и физических агентов для повышения гибкости и снижения затрат, а также для создания новых продуктов, основанных на глубоком анализе потребительских данных. Внедрение 60 корпоративных агентов может оказать существенное влияние на более чем 50% рабочих часов в ключевых областях.
- Для розничной торговли (Retail): Интеграция ИИ-агентов в управление запасами, обслуживание клиентов и маркетинг для персонализации предложений и повышения эффективности операций. Пример: более 50% рабочего времени в ключевых областях розничной торговли может быть существенно затронуто цифровыми и физическими агентами.
- Для финансовых услуг (Financial Services): Использование ИИ для улучшения качества принятия решений, ускорения циклов анализа и обнаружения мошенничества, при этом уделяя особое внимание управлению рисками и соблюдению нормативных требований. Банковский сектор может получить до $27,0 млрд. потенциальной экономической выгоды.
- Для здравоохранения (Health): Применение ИИ для оптимизации ухода за пациентами, автоматизации административных задач и ускорения исследований, при этом обеспечивая этичность и безопасность использования данных. Сектор здравоохранения может получить до $32,0 млрд. потенциальной экономической выгоды.
Вопросы для управленческой команды
- Как наша текущая стратегия ИИ направлена на рост, а не только на эффективность? Какие конкретные проекты мы можем переориентировать?
- Какие ключевые навыки будут необходимы нашим сотрудникам для успешного сотрудничества с ИИ в ближайшие 3-5 лет, и как мы планируем их развивать?
- Какова наша стратегия по управлению ответственностью и этическими соображениями в условиях широкого использования ИИ-агентов?
- Как мы можем использовать ИИ для создания более персонализированного опыта для наших сотрудников и клиентов, чтобы повысить лояльность и продуктивность?
- Насколько наша организационная культура готова к человеко-центрированному подходу к ИИ, где люди остаются в лидерстве, а не "в цикле"?
Stratsessions Signals
- Trend: Ко-интеллект и управление персоналом, основанное на навыках: Осознанное формирование рабочих процессов, где люди лидируют, а ИИ-агенты поддерживают, и переход к модели, где навыки, а не должности, определяют ценность и компенсацию.
- Watch: Развитие ИИ-агентов и их автономности: Необходимо внимательно отслеживать скорость развития ИИ-агентов и их способность принимать независимые решения, чтобы своевременно адаптировать стратегии управления, регулирования и этические рамки.
- Cut: Не указаны конкретные "Cut" сигналы, но неявный призыв отчета — сократить чрезмерную зависимость от рутинных задач и процессов, которые могут быть автоматизированы, но с обязательным условием перенаправления высвобожденных мощностей на стратегический рост.
Для кого полезно
- СЕО и топ-менеджеры в любой отрасли, заинтересованные в стратегическом развитии с использованием ИИ.
- Директора по стратегии, HR-директоры и руководители отделов инноваций, ответственные за трансформацию бизнеса и рабочей силы.
- Инвесторы и аналитики, оценивающие потенциал роста компаний в условиях повсеместного внедрения ИИ.
Call to Action
- Заказать разбор для своей отрасли
- Подпишитесь на Stratsessions Digest: 5 отчетов → 5 идей → 5 минут