Įvadas
Andrzej Kinastowski (AK): Konnichiwa! Sveiki atvykę į AI automation Dojo kur mes žvelgiame į šiuolaikinės darbo aplinkos bedugnę – o bedugnė atgal pažvelgia su įkėlimo ekranu. Šiandien nersime stačia galva į šlovingą ir kartais gluminančią automatizacijos būklę 2025 metais. Aptarsime automatizacijos ciklinę istoriją. Aš esu jūsų vedėjas Andrzej Kinastowski, vienas iš Office Samurai, įkūrėjų – įmonės, kuri drįsta klausti: „O kas, jei verslo konsultacijos galėtų vykti be PowerPoint pristatymų, kurie akivaizdžiai pažeidžia Ženevos konvenciją?“. Šiandien turime ypatingą svečią – Dominiką Jaskulskį. Dominikai, sveikas atvykęs į tinklalaidę.
Dominik Jaskulski (DJ): Taip, sveiki visi, konnichiwa. Malonu būti čia.
Automatizacijos ažiotažo cikliškumas
AK: Dominikai, tu jau labai ilgai esi automatizacijos pasaulyje. Papasakok žmonėms, kurie mus stebi: kodėl esi čia ir, svarbiausia, kada paskutinį kartą rašei VBA makrokomandą?
DJ: Manau, pagrindinė priežastis ta, kad mes kartu vykdome verslą. Prieš Office Samurai dirbau automatizacijos vadovu, atsakingu už automatizacijos programų plėtrą didelių įmonių GBS padaliniuose. Paskutinį kartą makrokomandą, manau, rašiau prieš maždaug aštuonerius metus. Turiu 16 metų profesinės patirties, o viena iš pirmųjų mano užduočių, kai dar buvau praktikantas, iš tikrųjų buvo parašyti VBA makrokomandą. Daug metų, kai žmonės kalbėdavo apie biuro automatizaciją, maždaug 80 % atvejų jie iš tikrųjų turėjo omenyje VBA.
AK: Ar kartais pasiilgsti to? Aš irgi pradėjau nuo makrokomandų. Šiandien norime pasikalbėti apie automatizacijos būklę 2025 metais. Kaip manai, apie ką turėtume kalbėti?
DJ: Aš iš tikrųjų pradėčiau nuo to, apie ką nekalbėsime, nes mes tikrai nesame tie žmonės, kurie gerai išmano pramoninę automatizaciją, važinėja į gamybos įmones ir kalba apie Pramonę 4.0 ar IoT. Bet jeigu jus domina, kaip automatizacija vyksta biuro ar paslaugų aplinkoje, tuomet likite su mumis.
AK: Tu pradėjai nuo VBA makrokomandų, bet nuo to laiko daug kas pasikeitė, tiesa?
DJ: Žinoma. 2014–2015 metais visi manė, kad ateina RPA ir ji pakeis visus tradicinius, makrokomandomis paremtus automatizacijos sprendimus. Lūkesčiai buvo neįtikėtinai išpūsti. Kai kalbėjomės su kai kuriais GBS organizacijų vadovais, jie iš tiesų manė: „70 % buhalterių darbo bus automatizuota.“ Nuo tada man kyla įtarimas, kad buhalterių skaičius iš tikrųjų padidėjo, o ne sumažėjo. Man atrodo, kad dabar su dirbtiniu intelektu esame labai panašiame etape. Prieš vienerius ar dvejus metus, kai OpenAI paskelbė apie GPT-3.0, visi tikėjosi, kad DI viską automatizuos ir atims žmonių darbus. Ar esi girdėjęs apie Clara?
AK: Ne, apie Clara nežinau. Girdėjau, kad ją minėjai, bet pačios istorijos nežinau.
DJ: Clara generalinis direktorius prieš pusantrų metų pasakė: „Dirbtinis intelektas jau toks geras atsakydamas į mūsų klientų užklausas“, todėl jie nusprendė atleisti 700 darbuotojų, planuodami iš viso atleisti 3 000. Jų įmonės vertė taip pat buvo labai išpūsta – manau, apie 46 mlrd. JAV dolerių, o po metų nuo šių atleidimų ji sumažėjo iki 7 mlrd. Visai neseniai jie paskelbė, kad vėl pradės samdyti. Jie teigia, kad dabar labiau orientuojasi į kokybę – nori užtikrinti geresnę paslaugų kokybę, kurios vien tik DI užtikrinti neįmanoma.
AK: Bet kodėl tai nesuveikė? RPA dabar jau tapo įprasta praktika – jei ją išjungtum, įmonė tiesiog sugriūtų. Kalbant apie dirbtinį intelektą, atrodo, kad išgyvename tą patį: perdėtus lūkesčius. Kodėl tai neveikia? Visi demonstruoja savo laboratorijas, kur viskas atrodo puikiai, bet kai bandai tai įgyvendinti dideliu mastu, atrodo, kad rinka tiesiog nesugeba to padaryti.
DJ: Iš tiesų, šiuo klausimu aš su tavimi nesutinku. Manau, kad RPA pasirodė esanti labai naudinga. Žinome įmonių pavyzdžių, kurios automatizavo 15, 20 ar net 25 % savo darbo jėgos. Man labai patinka ši citata: mes pervertiname, ką technologija gali padaryti per trumpą laiką, bet nuvertiname jos poveikį per ilgą laikotarpį. Tas pats buvo ir su internetu. Jei pagalvotume apie 30 metų laikotarpį, jis iš esmės pakeitė tiek ekonomikos veidą, tiek tai, ką mes, žmonės, darome.
AK: Turėjome juk dot-com burbulą. Ar manai, kad generatyvusis DI pakeis pasaulį taip pat iš esmės, kaip tai padarė internetas?
DJ: Tikriausiai ilgalaikėje perspektyvoje – taip. Daugelis žmonių galvoja apie tuos paprastus pokalbių robotus, kurie labiau panašūs į Vikipedijos ar „Google“ pakaitalą. Tačiau tikroji didžiųjų kalbos modelių (LLM) galia slypi tame, kad juos galima sujungti su įmonės vidinėmis žiniomis. Tokia DI sistema gali ne tik atsakyti į klausimus, bet ir pasiūlyti sprendimus, padėti planuoti. Ir tada atsiranda agentinė automatizacija – tai DI sprendimai, kuriuose DI nebūtina matyti kaip žmogaus. Ji gali veikti kažkur serveryje fone, padėdama įmonei, pavyzdžiui, perkelti prekes iš taško A į tašką B.
Fanatikai, neigėjai ir laukimo kaina
AK: Manau, tai geras būdas galvoti apie generatyvųjį DI ir tai, kaip jis bus diegiamas tarsi po paviršiumi. Iš tikrųjų turime fanatikų abiejose pusėse. Vienoje pusėje yra žmonės, manantys, kad DI per vienerius ar dvejus metus viską pakeis ir kad nedarbo lygis šaus į viršų. Kitoje pusėje – įmonės, kurios mieliau kuria veiksmų planus, samdo „McKinsey“ konsultantus – ir jos jau dabar atsilieka.
DJ: Mes dažnai rekomenduojame būti tarp šių dviejų kraštutinumų – nebūti pernelyg optimistiškiems, bet ir neapsimesti, kad šių technologijų nėra. Reikia pradėti analizuoti, kaip jas būtų galima pritaikyti verslo procesuose, kaip DI galėtų padėti klientų aptarnavime, užsakymų valdyme, personalo funkcijose. Kuo anksčiau organizacija pradės bandomuosius projektus, tuo greičiau supras, kur verta naudoti DI, o kur – ne.
AK: Laukimas nelabai padeda, jei neturi tiesioginės patirties. Pažįstame įmonių, kurios iš esmės neturi nieko, kas susiję su generatyviuoju DI. Viskas užblokuota dėl realios baimės, kad gali nutekėti duomenys. Net ir paprasti bei saugūs sprendimai, pavyzdžiui, jei naudojiesi Microsoft, gali tiesiog įsidiegti Copilot, vis tiek daugelyje įmonių atmetami, nes jos vis dar planuoja ir kuria veiksmų žemėlapius.
DJ: Aš sakyčiau, kad yra daug įmonių, kurios pririštos prie atitikties ir IT saugumo grandinės. Joms prireiks dar trijų, keturių ar penkerių metų, kol jos apskritai pradės ką nors daryti su dirbtiniu intelektu. Taip pat pasitaiko daug kvailų idėjų, kartais net iš valdybos narių ar generalinių direktorių, nes jie tiesiog nesupranta, kas iš tikrųjų yra DI. Kalbėjausi su vienu iš mūsų klientų, kurio įmonėje dirba 10 000 žmonių, ir vadovas atėjo pasakęs: „Noriu, kad išleistumėte 200 000 „Copilot“ licencijoms.“ Įmonės jas perka tam, kad galėtų pasakyti, „suteikėme visiems prieigą prie DI“, tačiau labai dažnai neapmoko tų žmonių, kaip tuo naudotis.
AK: Jei perkate technologiją, kuri dar tokia nauja, žmonės dar nėra įpratę ja naudotis. Pažįstame organizacijų, kurioms vedame daug mokymų šia tema.
DJ: Galbūt Copilot netiks kiekvienai pareigybei jūsų įmonėje, bet tikrai verta eksperimentuoti su tokiomis technologijomis. Yra sričių, kuriose – rašant el. laiškus, darant susitikimų užrašus, ruošiant pristatymus – tokia programinė įranga gali ženkliai padidinti darbuotojų produktyvumą. Tačiau jei už tokią programinę įrangą mokate kelis milijonus dolerių, o ją naudoja tik 5–10 % darbuotojų, tai tiesiog neturi prasmės.
AK: Turime tuos DI fanatikus ir DI neigėjus, ir tai šiek tiek primena RPA ažiotažą. Matome įmonių, kurios net ir šiandien tik pradeda dirbti su RPA.
DJ: Jos iš tikrųjų potenciškai prarado nemažai pinigų, nes paprastai pačioje pradžioje, kai pradedi dirbti su tokiomis technologijomis, būna daug vadinamų „lengvai pasiekiamų vaisių“ – labai aiškių procesų, kuriuose galima plačiai pritaikyti technologiją ir gauti didesnę investicijų grąžą.
AK: Ar manai, kad įmonės žino, kaip naudoti dirbtinį intelektą savo verslo procesuose?
DJ: Esu matęs nemažai įmonių, kurios investavo į įmonės masto DI platformas, ir jau devynis mėnesius iš jų vis girdime: „Mes vis dar ruošiamės diegimui, vis dar ieškome pirmųjų panaudojimo atvejų.“ Man atrodo, kad vėl kartojame tą patį ciklą. Įdomu, koks bus kitas ciklas po DI – galbūt kvantinis kompiuteris?
AK: Kvantiniai kompiuteriai taip pat galėtų daug ką sujaukti, ypač saugumo srityje. Vis dar matome įmonių, kurios bando diegti labai dideles DI platformas, ir dažnai tai yra prieš 10–15 metų sukurtos priemonės, prie kurių kažkas tiesiog pridėjo prieigą prie LLM. Mane iš tiesų stebina, kad įmonės nedaro bandomųjų etapų ar palaipsnių diegimų.
DJ: Jau galima pastebėti tam tikrą neigiamą požiūrį į DI „LinkedIn“ platformoje – tipo „mums žadėjo X, bet DI to neįvykdė“. Turime pavyzdį, kai „Microsoft Teams“ buvo diegiamas DI asistentas, tačiau sprendimas nesugeba atsakyti skirtingomis kalbomis.
AK: Kalbos yra tai, ką generatyvusis DI iš tiesų moka labai, labai gerai. Kai samdai konsultantus, kad jie sukurtų įrankį tavo įmonei, tikiesi, kad jie žinos tokius dalykus ir sugebės tinkamai jį ištestuoti.
DJ: Tai labai panašu į RPA. Didžiosios konsultacijų įmonės kūrė milžiniškas programas, suteikdamos tau 20, 30 ar net 50 programuotojų, o iš tikrųjų jos samdė neseniai universitetus baigusius žmones, kurie mokėsi daryti RPA tavo projektuose. Turiu keistą jausmą, kad daugelyje situacijų dabar vyksta tas pats.
AK: Manau, turime giliau išnagrinėti RPA, kad geriau suprastume, kas laukia toliau su dirbtiniu intelektu. Man patinka ši besitęsiančių ciklų idėja – kad viskas vėl ir vėl kartojasi.
DJ: Didžioji dalis rinkos paprastai stabilizuojasi po ketverių ar penkerių metų nuo pirmojo ažiotažo, todėl tikriausiai 2027–2028 metais pamatysime panašią standartizaciją. Manau, šis ciklas turi gerokai didesnę amplitudę. Bet pokyčių greitis, tai, kaip sparčiai visi rinkos dalyviai diegia naujus DI sprendimus, tiesiog stulbina. Tai taip pat specializacijos klausimas – tikėtina, kad atsiras vis daugiau tam tikrose srityse specializuotų LLM.
Geriausias požiūris: agilus eksperimentavimas
AK: Žvelgiant į DI technologijas, į tai, kokios jos nestabilios ir kaip greitai kinta, manau, kad šis agilus požiūris – išbandyti ką nors mažo, atlikti testą, sukurti laboratorinį projektą, susidaryti savo nuomonę – tikriausiai yra geriausias dalykas, kurį galima padaryti.
DJ: Didelėse organizacijose egzistuoja tas vadinamasis SAFe karkasas, ir mačiau memą, kad jis jau siekia 800 puslapių. Kaip galima būti agiliam, jei turi 800 puslapių vadovą? Tai jau nebeskamba kaip agilumas.
AK: Vienas iš mūsų „Office Samurai“ vertybių yra: „Jokio šlamšto“ (No Bullshit). Kai žmonės pamato, kad tu nebandai jiems nieko parduoti, o tiesiog nuoširdžiai padedi išspręsti problemą, tai tampa visiškai kitokiu pokalbiu.
DJ: Tai tam tikra prasme grįžta prie fanatikų temos. Negali būti fanatikas.
AK: Kas tave šiais laikais labiausiai jaudina ir įkvepia?
DJ: Galiu pacituoti Danielį Linesą: „Ateitis yra agentinė.“ Tai šiuo metu yra karščiausia tema – DI agentai: kaip juos kurti, testuoti ir orkestruoti procesus, kuriuose gali veikti kelios DI agentų sistemos vienu metu.
AK: Dabar kalbame apie didelės apimties karkasus – agentinės automatizacijos karkasus, kuriuose gali veikti kelios integracijos, keleto RPA robotų sistemos, daugybė SQL duomenų bazės užklausų, o tarp jų – DI agentai, kurie atlieka užduotis arba net valdo kitus DI agentus.
DJ: Tai galima palyginti su generatyviojo DI modeliais, kurie kuria vaizdo įrašus ar nuotraukas. Manau, kai atsiras nauja „Oskarų“ kategorija – „DI sukurti filmai“, tada galėsime pasakyti: „Ši technologija jau pakankamai subrendusi.“
AK: Tik nesitikėk, kad jos bus lengvos naudoti ir veiks iš karto be pastangų.
DJ: Yra analitikų, teigiančių, kad RPA jau mirusi. Tą pačią istoriją girdėjau dar 2015 metais. Su dirbtiniu intelektu tai teoriškai įmanoma, bet vėlgi – tam prireiks laiko.
AK: Daugeliu atvejų tai būtų tiesiog perdėta. Jei turite procesą, kurį jūsų automatizavimo sistemos turi atlikti tūkstančius kartų per dieną, tada logiškiausia tai daryti RPA būdu. Siųsti visą ekrano vaizdą į LLM reikštų didžiules energijos, žetonų ir pinigų sąnaudas. Be to, daugelis mūsų klientų vis dar naudoja S400 – senas IBM pagrindines sistemas.
Protinga pradžia: patarimai įmonėms
DJ: Įmonėms, kurios svarsto: „Ką man dabar daryti?“, – koks būtų tavo patarimas?
AK: Pirmiausia reikia užtikrinti, kad jūsų organizacija turėtų prieigą prie kokio nors LLM. Kitas žingsnis – asmeninis produktyvumas, kur galima naudoti, pavyzdžiui, Copilot, bet kartu būtina investuoti į mokymus. Tada yra žinių valdymo sritys, kur galima diegti asistentus. Geriausia naudoti jau esamas platformas, tokias kaip Slack, kaip sąsają savo DI asistentams ar agentams. Ir galiausiai – įmonės masto agentinė automatizacija, kuri veikia tarsi dėlionė, kurioje reikia turėti visus tinkamus elementus.
DJ: Andrzej, gal paklausiu tavęs – kas tau atrodo labiausiai jaudinantis dalykas, kai kalbame apie dirbtinį intelektą?
AK: Man, kai kalbame apie DI automatizaciją, labiausiai įdomu stebėti nesėkmes. Tos, kurias patiria didžiausi rinkos žaidėjai, bus pačios įspūdingiausios, nes jei per daug žadi DI srityje, tai anksčiau ar vėliau baigiasi spektakuliariai. Turėjome keletą bandomųjų projektų, kuriuos teko nutraukti dar pilotinėje stadijoje – pavyzdžiui, bandymą realiu laiku versti konsultantų ir klientų pokalbius. Turime rodyti ir tai, kas veikia, ir tai, kas neveikia, nes žmonėms reikia susidaryti realų supratimą, kas jau įmanoma, o kas dar ne. Dominikai, labai ačiū, kad šiandien buvai su mumis.
Išvada
AK (Andrzej Kinastowski): Ir jie visi automatizavo ir gyveno laimingai per amžius… ar tikrai? Tai šio skyriaus pabaiga – šiek tiek nerimą keliančios pasakos apie automatizaciją 2025 metais. Didelis arigato už tai, kad skyrėte mums savo ausis. Milžiniškas ačiū mūsų svečiui Dominikui Jaskulskiui ir mūsų prodiuserei Annai Cubal. Kaip visada, įrašyta legendinėje „Wodzu Beats“ studijoje. Iki kito karto – laikykite savo slaptažodžius sudėtingus, o lūkesčius dėl visiškai automatizuotos utopijos – saikingus. Mata ne.
