Ko'pgina kompaniyalar o'zlarining biznes aktivlarini yaratish o'rniga, sun'iy intellektga asoslangan yechimlarni ijaraga olishni afzal ko'rishadi. Garchi aksariyat korxonalar AI xarajatlarini kuzatib borishlari mumkin bo'lsa-da, kam soni olgan foydani aniq belgilay oladi.
>Cape Town Domanski.AI sun'iy intellekt tizimlarini ishlab chiquvchisi Paul Domanski fikricha, natijalarni miqdoriy baholashning yo'qligi AI sanoatidagi eng katta muammo bo'ldi. Standart obunalar yoki universal o'qitish sotish o'rniga, Domanski In-Seat AI metodologiyasini ishga tushirdi. Ushbu metodologiya individual ravishda ishlab chiqilgan AI tizimlarini xodimlar mavjud ish rollariga bevosita joylashtiradi, bu tashkilotlarga ishlab chiqarish quvvatini tiklash, institutsional bilimlarni saqlab qolish va, eng muhimi, yaratilgan AI tizimlariga va intellektual mulkga egalik qilish imkonini beradi.
Paul Domanski aytishicha, «Juda ko'p kompaniyalar biznes aktivlarini qurish o'rniga AI ni ijaraga olmoqda». U ularning modelini soddalashtiradi: «Biz AI ni odamlarga, ularning o'rniga emas, joylashtiramiz. Takrorlanuvchi ish avtomatlashtiriladi, shu bilan birga inson hukmi to'liq nazorat ostida qoladi. Eng muhimi, mijoz biz uning biznesi uchun maxsus yaratgan AI ish jarayoniga egalik qiladi».
Bu yondashuvning moliyaviy oqibatlari o'lchanadigan. Erta misollardan birida bitta takrorlanuvchi ish jarayoni yettixona tashkilotda har yili 128 dan 240 kishi-soatni iste'mol qilayotgani aniqlangan. Xodimning o'rtacha yillik ish haqi R600 000 deb hisoblanganda, bu bitta rutin biznes operatsiyasi uchun taxminan R37 000 – R69 000 yillik xarajatga teng.
Domanski.AI xodimlarni almashtirishga emas, balki ushbu vaqtni yuqori qiymatli vazifalarni bajarish uchun bo'shatishga e'tibor qaratadi. Bu tajribali xodimlarga rutin ma'muriy ishlarni bajarish o'rniga daromad yaratish, strategik qarorlar qabul qilish va mijozlar bilan ishlashga e'tibor qaratish imkonini beradi. An'anaviy AI maslahatchilari yoki dasturiy ta'minot yetkazib beruvchilardan farqli o'laroq, Domanski.AI har bir individual ravishda ishlab chiqilgan AI tizimiga egalik huquqini mijozga beradi. Biznes afzal ko'rilgan AI platformasidan foydalanishda davom etadi, ammo ish jarayonining arxitekturasi, biznes mantiqi, institutsional bilimlar va rolga xos ma'lumotlar boshqa yetkazib beruvchining obunasi mahsuloti emas, balki mijozning intellektual mulki bo'lib qoladi.
Domanski AIni doimiy operatsion xarajatlardan uzoq muddatli biznes aktiviga aylantirayotganini ta'kidlaydi, chunki kompaniyalar o'z tashkiliy bilimlariga kirish uchun boshqalarning maxsus tizimlariga bog'liq bo'lishlari shart emas. Metodologiya allaqachon real sharoitlarda sinovdan o'tkazildi. Mack Brands bilan o'tkazilgan to'rtta soatlik joriy etish seminari davomida kompaniya o'z fayllari asosida qurilgan AI tizimi 10-15 slaydli moslashtirilgan distribyutor taqdimotini yaratdi. Ushbu tizim dalillar tekshirish mexanizmlari orqali maqsadli kiritilgan noto'g'ri ma'lumotni muvaffaqiyatli rad etdi va jamoaga shu seminarning davomida ikkinchi operatsion AI agentini yaratishga imkon berdi.
Mack Brands global marketing direktori Emma Kendrick Cox quyidagidek ta'kidladi: «Tushguncha mening bo'limimdagi uchta rahbariyatchi Pauldan o'z ish jarayonlari atrofida AI yaratish uchun individual sessiyalar o'tkazishni so'radilar».
Ikkinchi misol bevosita iste'molchiga yo'naltirilgan uch kishilik biznes LiquidGold haqida edi. 72 daqiqalik masofaviy joriy etishdan so'ng, ikki yildan beri to'xtab qolgan marketing jarayoni transformatsiya qilindi. Kompaniya ishlaydigan Facebook reklama rejalashtiruvchisiga, ko'plab reklamaviy matn variantlariga, kampaniya uchun tasvirlarga, video kontentga va kampaniyaning to'liq joylashtirish chek-listiga ega bo'ldi, bunda reklamaviy variantlar besh daqiqadan kam vaqt ichida yaratildi.
Domanski o'lchanadigan samaradorlik va AI haqidagi ortiqcha bayonotlarni diqqat bilan ajratib ko'rsatadi. U shunday deydi: «Biz mo'jizaviy natijalar va'da qilmaymiz. Biz ish jarayonining joriy etishdan oldin va keyin vaqtini, tuzatish koeffitsientlarini, sifat yaxshilanishini va tiklangan quvvatning samarali ishga qayta taqsimlanishini o'lchaymiz. Bular rahbarlar va moliyaviy direktorlar tekshirishi mumkin bo'lgan metrikalardir».
Jarayon to'rtta soatlik Asosiy seminar bilan boshlanadi, bu jarayonda Domanski rahbariyat jamoalari bilan birga yuqori qiymatli takrorlanuvchi ish jarayonlarini aniqlash, kompaniya o'z ma'lumotlari va jarayonlaridan foydalanib ishlaydigan AI prototipini yaratish hamda joriy etish yo'l xaritasi ishlab chiqish ustida ishlaydi. To'liq miqyosda joriy etishga o'tuvchi tashkilotlar seminar ishtirokiga kredit oladi.
Dastlab hujjatlashtirilgan joriy etishlar marketing va ijodkor jamoalarga qaratilgan bo'lsa-da, metodologiya moliyaviy, HR, operatsion, mijozlarga xizmat ko'rsatish, talablarga muvofiqlik va savdo sohalaridagi har qanday takrorlanuvchi, bilimga boy ish jarayoniga mos keladi. Domanski fikricha, janubiy Afrikadagi tashkilotlar AI eksperimentlaridan chiqib ketayotgan sari, raqobatdosh ustunlikni o'z samaradorlik oshishini namoyon eta oladigan va ushbu samaradorlikni keltirib chiqaradigan tizimlarga egalik qilishni saqlab qoladigan korxonalar egallaydi. U xulosa qiladi: «Kelajak eng ko'p AI obunalarini sotib olgan kompaniyalarga tegishli bo'lmaydi. U o'z biznesiga singdirilgan intellektga egalariga tegishli bo'ladi».
Arizalar yuborish va turli imkoniyatlarga hujjatlarni moslashtirishda nomzodlar olgan javoblar ko'pincha bir xil ekanligini sezishi mumkin. Stanford universiteti tomonidan olib borilgan tadqiqot bu o'xshashlik tasodif emasligini ko'rsatadi.
Tadqiqotchilar millionlab ariza ma'lumotlarini tahlil qilib, turli kompaniyalar bir xil qabul qilish va rad etish mezonlariga ega sun'iy intellekt tizimlaridan foydalanishi mumkin degan xulosaga kelishdi. Algoritmik monokulturalar bo'yicha o'tkazilgan ushbu tadqiqot 11 ta iqtisodiy sektorga tegishli 156 ta kompaniya tomonidan 3,4 milliondan ortiq shaxs tomonidan topshirilgan taxminan 4 million ta ariza ni ko'rib chiqdi.
Aniqlangan muhim omil shundaki, barcha tashkilotlar bir xil yetkazib beruvchidan taqdim etilgan algoritmlardan foydalanmoqda. Ushbu batafsili 'algoritmik monokultura' deb nomlangan hodisani aniqlashga imkon berdi, bu atama qishloq xo'ziqchiligidan ilhomlangan bo'lib, u yerda katta maydonlar faqat bitta turdagi ekin uchun ajratiladi. Ko'pgina kompaniyalar bir xil vositalarni qabul qilganda, ular nomzodlarni mohiyatan bir xil mantiq asosida baholash ehtimoli oshadi, bu modelning o'ziga xos muvaffaqiyatlari va kamchiliklariga ham tegishli.
Boshqa bir muhim kashfiyot nomzodlarning o'xshash profillari bilan bog'liq. Tadqiqotga ko'ra, o'xshash xususiyatlarga ega shaxslar turli korporatsiyalarda ishga kirish uchun raqobatlashayotgan bo'lsalar ham, izchil baholashni olish tendensiyasiga ega. Asosiy natijalar shuni ko'rsatadiki, to'rtta tanlov jarayoniga qatnashgan nomzodlarning taxminan 10 foizi barchasida rad etiladi. Bundan tashqari, o'n ta vakansiyaga ariza berganlarning taxminan 4 foizi ketma-ket o'n marta rad etiladi.
Rad etishlar mustaqil qarorlar qabul qilinganda kutilgan darajadan yuqori chastotada sodir bo'ladi. Ko'plab rezyumelar hatto inson resurslari xodimi tomonidan ko'rib chiqilmasdan ham chiqarib tashlanishi kuzatiladi. Bu xatti-harakat tasodifiymi yoki yo'qmi deb tasdiqlash uchun tadqiqotchilar ma'lumotlarni nazariy bazaviy chiziq va algoritmlar markazlashmagan yig'ish bo'yicha oldingi tadqiqotlar bilan solishtirdilar va ketma-ket rad etishlar turli tanlov jarayonlari o'rtasidagi umumiy naqshni aks ettirishini ko'rsatdilar.
O'tkazilgan simulyatsiyalarga ko'ra, rezyume yuborishni davom ettirish hali ham foydali. Tadqiqot ariza hajmini oshirish imkoniyatga ega bo'lish ehtimolini yaxshilashini ko'rsatadi, garchi kompaniyalar bir xil tizimlardan foydalansa, bu foyda kamayadi. Qarorlar avtonom bo'lgan holatda, kamida bitta ijobiy tavsiya olish uchun taxminan o'n ta ariza yetarli bo'ladi. Biroq, jarayonlar markazlashgan platformalar orqali vositachilik qilinadigan bo'lsa, 99,9% ehtimollikni ta'minlash uchun bu son taxminan 25 ta ariza gacha oshadi.
Mualliflar shuningdek, yig'ishga yo'naltirilgan texnologiya bozorining konsentratsiyasi haqida ogohlantirish berishdi. Kam ta'minotchilar ko'plab kompaniyalarga xizmat qilgani sababli, mavjud har qanday tarafkashliklar yoki cheklovlar tez tarqalishi mumkin. Bundan tashqari, bu platformalarning kam shaffofligi mustaqil tadqiqotlarni o'tkazishni qiyinlashtiradi va bunday vositalar bandga kirishga qanday ta'sir qilishini tushunishni murakkablashtiradi, chunki ko'plab nomzodlar uchun bu jarayon algoritmni rezyume bilan birinchi marta tahlil qilganini bilmasdan kechadi.
