Prieš porą mėnesių IBM bei „The New York Times“ sudarė keturiasdešimties moterų lyderių iš viso pasaulio, dirbančių dirbtinio intelekto srityje, sąrašą. Didžiuojuosi, kad ir man teko garbė būti išrinktai į šią kompaniją. Visgi įvertinimas kalba apie tai, kad pasaulis vis dažniau pastebi Lietuvos specialistus bei jų potencialą kurti aukštąsias technologijas bei inovacijas.
Prieš porą mėnesių IBM bei „The New York Times“ sudarė keturiasdešimties moterų lyderių iš viso pasaulio, dirbančių dirbtinio intelekto srityje, sąrašą. Didžiuojuosi, kad ir man teko garbė būti išrinktai į šią kompaniją. Visgi įvertinimas kalba apie tai, kad pasaulis vis dažniau pastebi Lietuvos specialistus bei jų potencialą kurti aukštąsias technologijas bei inovacijas.
Dirbtinio intelekto srityje žvaigždynai dėliojasi ypač palankiai Lietuvai. Tačiau, kaip ir su visomis pažangiausiomis idėjomis, jas įgyvendinti reikia pastangų ir labai kryptingo entuziazmo veikti.
Technologija, kuri keičia viską
Dirbtinio intelekto algoritmai jau moka savarankiškai apdoroti milžiniškus duomenų kiekius, atpažinti veidus ir balsus, geriau nei žmogus diagnozuoti ligas, kūrybingai rašyti ir netgi kalbėti, žaisti ir kurti meną. Potencialo būti išnaudojama žmonių patogumui ši technologija turi apsčiai.
Kartais visai be reikalo ši technologija piešiama kaip rūsti kibernetinė „grėsmė“, mažų mažiausiai besikėsinanti atimti darbo vietas iš žmonių. Iš tiesų dirbtinio intelekto algoritmai tiesiog transformuos žmonių profesijas bei padės susitvarkyti su eksponentiškai augančiu duomenų kiekiu bei technologijų kompleksiškumu. Dar daugiau, dirbtinio intelekto algoritmai jau šiandien atlaisvina žmones nuo monotoniškų bei varginančių darbų ir leidžia susitelkti ties kūrybos reikalaujančiomis, aukštesnę vertę kuriančiomis užduotimis.
Manau, kad puikiu pavyzdžiu yra „Danske Bank“ diegiama ir bandoma dirbtiniu intelektu paremta pokalbių programa (angl. „AI powered chatbot“), kuri vietoje kontaktų centro darbuotojų gali atsakyti į klientų klausimus ir išspręsti su IT susijusias problemas, kai tuo tarpu patys darbuotojai skiria laiką tobulindami ir „mokydami“ šią technologiją. Tokia technologija leidžia klientams greičiau gauti atsakymus į rūpimus klausimus, nes atsakymų greitis nepriklauso nuo tuo metu dirbančių darbuotojų skaičiaus, o darbuotojai turi galimybę imtis turiningesnių ir kūrybiškesnių užduočių.
Bėgantys priekyje ir sekantys iš paskos
Dirbtinio intelekto potencialas yra gigantiškas – rinkos tyrimų kompanijos „Gartner“ apklausa parodė, kad per pastaruosius ketverius metus dirbtinio intelekto technologijų panaudojimas versle išaugo 270 proc. Skirtingų bendrovių prognozėmis, šiandien per trilijoną dolerių vertės kurianti sritis po kelerių metų išaugs nuo keturių iki šešių kartų. Tai stulbinamas šuolis, ir didžiausią derlių nuims tie, kurie pirmieji diegs naujoves. Žinoma, jie susidurs su didžiausiais iššūkiais ir rizikomis, nes žengs dar nepramintais takais.
Tačiau eiti iš paskos – ne alternatyva, nes vėliau pradėjus gali būti pernelyg sunku pasivyti konkurentus: dirbtinio intelekto technologijos – kompleksiškos ir privalo būti pritaikytos kiekvienos organizacijos poreikiams. Tai visada užima laiko, o šio prabangaus resurso šiandienos greitėjančiame pasaulyje, deja, turime vis mažiau.
Augti ir mokytis kartu
Iš pirmo žvilgsnio nepastebima, tačiau ypač svarbi dar viena dirbtinio intelekto technologijų teikiama nauda organizacijai. Šių technologijų genialumas slypi gebėjime save mokyti ir tobulėti – dirbtinį intelektą reikia „ugdyti“ lyg vaiką, kad pritaikytume savo poreikiams. Tad panašiai, kaip ir šeimoje, mokant ir tobulinant šį įrankį, mokosi ir mūsų komandos nariai. Norime, kad mūsų žmonės suprastų, kaip veikia technologijos, kad prie jų praktiškai prisiliestų, norėtų eksperimentuoti.
Dirbant su dirbtinio intelekto technologijomis įgyti įgūdžiai yra universalūs ir būtini, norint „apdrausti“ savo profesinius gebėjimus ateities pokyčiams. Didžiausių iššūkių kelia pačios technologijos branda ir supratimas, ką naudoti ir kaip su tuo dirbti. Kasdien susiduriame su klausimais, į kuriuos atsakymus sugalvojame pirmą kartą. Kokius duomenis kelti į sistemą, o kokių neverta? Kaip adaptuoti technologiją organizacijoje? Nėra aprašytų instrukcijų ar išbandytų veiksmų – mokomės kartu su pačia technologija.
Šio proceso metu vystosi lankstumas, kūrybiškumas ir gebėjimas eksperimentuoti, kurie yra būtini bet kurio profesionalo atributai – tiek IT, tiek bet kurioje kitoje srityje. „Danske Bank“ siekiame, kad šios savybės pamažu iš atskirų darbuotojų tarsi prasiskverbtų ir įsitvirtintų visos organizacijos kultūroje. Kitaip tariant, mokosi ir tobulėja tiek technologija, tiek su ja dirbantys žmonės, tiek pati organizacija.
Ribas peržengiantys iššūkiai
Ko gero, nieko nenustebinsiu pasakydama, kad Lietuva kasmet vis labiau stiprina imlios technologijoms ir ugdančios stiprius inžinierius šalies reputaciją. Vis plačiau sklinda žinia, kad čia yra specialistų, kurie turi aukštą darbo etiką ir yra stiprūs programuotojai bei inžinieriai.
Šią tendenciją patvirtina tai, kad organizacijos iš įvairių pasaulio šalių vis dažniau renkasi mūsų šalį kaip vietą, kurioje nori kurti savo IT centrus bei produktus. „Investuok Lietuvoje“ duomenimis, šalyje šiuo metu veikia 78 skirtingų sektorių kompanijų paslaugų centrai. Tai rodo, kad žengiame teisingu keliu.
Svarbu suvokti, kad kurdami dirbtinio intelekto technologijas ne ką mažiau svarbu yra ieškoti būdų, kaip ši technologija galėtų pakeisti įvairias ekonomikos sritis: transportą, energetiką, sveikatos priežiūrą, finansų ar net viešąjį sektorius – didėjantys duomenų kiekiai atveria kelius naujiems įrankiams. Ir čia jau vien tik su programuotojais neapsieisime – reikia žmonių, kurie gerai išmano šias verslo sritis ir kartu turi tam tikrą supratimą apie naujausių technologijų panaudojimo galimybes.
Stiprinti būtent šį aspektą neseniai pasirinko Suomija – Helsinkio universitetas kartu su technologinių sprendimų įmone „Reaktor“ sukūrė nemokamus internetinius kursus, skirtus bet kuriam žmogui išmokti pagrindinius dirbtinio intelekto veikimo ir panaudojimo principus. Esu tikra, kad toks mokslo ir verslo bendradarbiavimas yra puikus modelis ir Lietuvai. Manau, kad joks programuotojas greičiau ir geriau neperpras energetikos įmonės ar ligoninės veikimo principų nei tuose sektoriuose dirbantys žmonės. Kai pastarieji išmanys dirbtinio intelekto principus, bendradarbiaujant su programuotojais atsivers galimybės naujoms idėjoms ir sprendimams.
Ona Juodkienė, „Danske Bank“ IT operacijų vadovė
