- Katılım
- 14 Şub 2021
- Mesajlar
- 613
- Puanları
- 1
Yıl ortasına kadar, 1000 Morgan Stanley servet danışmanının tamamı yeni bir yapay zeka sohbet aracına erişebilecek.
Halihazırda yaklaşık 600 çalışan tarafından kullanılan araç, danışmanlara “Apple, IBM ve Microsoft’un yatırım senaryolarını karşılaştırabilir misiniz?” gibi soruların yanıtlarını ve “Her birinin riskleri nelerdir?” gibi takipleri veriyor. Bir müşteri potansiyel olarak değerli bir tabloya sahip olduğunda ne yapılmalı – ve bilgi aracı, yardımcı olabilecek bir kurum içi uzmanın adıyla birlikte izlenecek adımların bir listesini sağlayabilir.
Morgan Stanley Wealth Management analitik, veri ve yenilik başkanı Jeff McMillan, “Herhangi bir müşteriyi veya finansal danışmanı gerçek zamanlı olarak en bilgili konu uzmanı kadar akıllı hale getirmeye çalışıyoruz” dedi.
Uzmanlar, yapay zekanın zaman içinde yaratacağından daha fazla işi yok edip etmeyeceği konusunda hemfikir değiller. Ancak yapay zekanın çoğu bilgi çalışanının işini dönüştüreceği, ihtiyaç duyulan becerileri değiştireceği ve çoğu kuruluşun işgücü ihtiyaçlarını dönüştüreceği açıktır. Artık çalışanları araçların getireceği orta vadeli değişikliklere hazırlarken, bugün teknolojileri nasıl kullanacaklarını bulmak liderlere kalmış.
Çok yavaş hareket ederseniz, bu, İnternet’i tam olarak veya yeterince hızlı bir şekilde benimsemeyen şirketlerin başına gelenlere benzer şekilde, üretkenlik kazanımlarını, müşteri hizmetlerini ve nihayetinde rekabet gücünü kaybetmek anlamına gelebilir. Ama aynı zamanda, liderler Yapay zekanın sıklıkla sürdürdüğü hatalardan ve ön yargılardan kendinizi koruyun ve bunun çalışanlar için ne anlama geldiğini düşünün.
Finans şirketlerinin yapay zeka yeteneklerini analiz eden bir start-up olan Evident’in genel müdürü Alexandra Mousavizadeh, “Neredeyse hangi sektörde olursanız olun, şirketinizi yapay zekaya öncelik veren bir şirket olarak düşünmeniz gerekir” dedi.
Morgan Stanley’nin danışmanlara yönelik aracının arkasındaki yapay zeka türüne üretken yapay zeka denir. Analiz edilen bilgilerden metin, resim, ses ve video dahil olmak üzere içerik oluşturabilir. Soruları yanıtlamanın yanı sıra, aşağıdakiler gibi sayısız başka şekilde kullanılabilir: B. kısa notlar ve e-postalar yazmak, sunum slaytları oluşturmak ve uzun belgeleri özetlemek için. İlk araştırmalar, üretici yapay zeka ile oluşturulan araçların birçok görevi hızlandırabileceğini ve çalışan üretkenliğini artırabileceğini gösteriyor.
Örneğin, Massachusetts Institute of Technology ve Stanford’dan araştırmacılar, yanıt öneren bir yapay zeka aracına sahip müşteri hizmetleri temsilcilerinin saatte ortalama yüzde 14 daha fazla müşteri sorununu çözdüğünü buldu.
Ancak kazançlar eşit olarak dağıtılmadı. Daha az deneyimli çalışanlar üretkenlikte daha büyük sıçramalar yaptı çünkü araçlar daha yetenekli meslektaşlarının uygulamalarını etkili bir şekilde “yakaladı ve yaydı”. Diğer yeni MIT araştırmaları da, AI tarafından desteklendiğinde, başlangıçta görevlerde pek iyi olmayan işçilerin daha yetenekli, daha iyi performans gösteren ve daha az zaman harcayanlarla arasındaki farkı kapatmayı başardığını buldu.
Exponential View başkanı Azeem Azhar, “Bu sonuçlardan çıkarılabilecek olası çıkarımlardan biri, “Birinin bir görev süresinden elde ettiği performans avantajı artık azaldı, çünkü bir genç ChatGPT ile birkaç yıllık deneyime sahip biri kadar başarılı olabilir” dedi. bir araştırma grubu. Araştırma daha geniş bir uygulamaya dönüşürse, bazı şirketleri genç yeteneklere daha fazla yatırım yapmaya teşvik ederken, daha yüksek maliyetli, daha uzun süre hizmet veren çalışanlar daha az para kazanabilir.
Bazı şirketler şimdiden yapay zeka araçlarının beklenen etkisine göre işe alım kararları vermeye başladı. IBM kısa bir süre önce, aşağıdakiler gibi bazı arka ofis rolleri için işe alımı yavaşlattığını veya durdurduğunu söyledi: B. Önümüzdeki birkaç yıl içinde yapay zekanın yerini alabilecek İK işlevleri.
Yapay zekadan elde edilen hız ve üretkenlik kazanımları, müşteri beklentilerini artıracak, PwC Küresel Vergi ve Hukuk Hizmetleri Baş Teknoloji Sorumlusu Bivek Sharma, şunları söyledi: “Öyleyse, işgücünü yeniden becerilendirebileceğimizden ve onları bundan gelecek bariz talebi karşılayacak kadar hızlı bir şekilde yapay zeka özellikli hale getirebileceğimizden emin olmakla ilgili” dedi.
PwC, avukatlar için araçlar geliştiren yapay zeka start-up’ı Harvey ile birlikte çalışarak, önümüzdeki birkaç ay içinde hukuk uygulamaları genelinde bir sohbet yapay zeka aracı sunuyor. Bu teknolojiyi vergi ve İK profesyonellerine de yaymayı planlıyor.
Bay Sharma, personele firmanın uzmanlığından yararlanan hızlı yanıtlar sağlamanın yanı sıra, PwC’nin amacının müşterilerinin verilerini analiz etmek de dahil olmak üzere yeni içgörüler oluşturmak olduğunu söyledi. Örneğin, AI, birleşmeyi düşünen iki şirketin tüm sözleşmelerini besleyebilir ve PwC uzmanlarının belirli türdeki provizyonları ve riskleri sorgulamasına izin verebilir.
Sharma, “Bunu bizim için zaman kazandıran bir oyundan ziyade bir genişleme oyunu olarak düşünün” dedi. “Bu, hukuk ve vergi danışmanlarımızın her birine bağlı, müşterileri için yapabileceklerini günden güne genişleten kıdemli bir ortak gibidir.”
Daha büyük şirketlerin genellikle teknolojiyi işleri için özelleştirebilen yapay zeka konusunda bilgili teknik personele yatırım yapması gerekir. Bayan Mousavizadeh, “ChatGPT’yi benimseyemeyen şirketler var çünkü onu çalıştıracak temel raylara, yani içerik yönetimine ve düzenli verilere sahip değiller,” dedi Bayan Mousavizadeh.
Ayrıca, teknik uzmanlık gerektirmeyen görevler için yeni uzmanları işe almaları veya eğitmeleri gerekir. Morgan Stanley’den Bay McMillan ve diğer şirket yöneticileri, yapay zeka platformlarının sürekli olarak “ayarlanması” gerektiğini, kullanıcıların kullanıcılara en iyi sonuçları verecek şekilde parametreleri ve bilgi kaynaklarını ayarlaması gerektiğini söylüyor. Bu oylama, “Hızlı Mühendisler” veya “Bilgi Mühendisleri” olarak bilinen yeni bir işçi grubuna ihtiyaç yarattı.
Morgan Stanley ve PwC, dahili materyallere dayalı kendi yapay zeka sohbet araçları sürümlerini geliştirenler arasında yer alıyor.
Güvenlik, gizlilik, doğruluk ve fikri mülkiyet haklarıyla ilgili endişeler, birçok şirketin çalışanlarının genel ChatGPT’ye ve diğer üretici yapay zeka araçlarına erişimini kısıtlamasına neden oldu. Yarı iletken bölümü çalışanlarının ChatGPT kullanırken gizli bilgisayar kodu ve toplantı notlarını değiş tokuş ettiklerinin söylendiği Samsung’ta yaşananlardan kaçınmak istiyorlar. Yöneticiler ayrıca bazı yapay zeka araçlarının yaygın hataları ve yerleşik önyargıları konusunda da endişeli.
Ancak, kullanıcıların normal dilde soru veya komut girmesine izin veren üretici yapay zeka kullanan araçlarla sağlanan fırsatın bir parçası da, bir şirketin işini nasıl dönüştürebileceklerini anlamak için teknik olmayan daha geniş bir çalışan grubunu işe almaktır. Bay Azhar, “Çalışanlarınız bu araçları gerçekten ama gerçekten düzenli olarak kullanmalı, böylece kendi becerilerini ve kendi kurum içi becerilerinizi geliştirmeye başlayabilirler,” dedi.
Herkese açık yapay zeka araçlarının gizlilik veya güvenlikten ödün vermeyecek şekilde kullanılabileceğini öne sürüyor. Örneğin, bir çalışan, ChatGPT’ye, verileri kendileri girmeden ilgi çekici bir hikaye anlatmak için satış verisi türlerini birleştirmenin en iyi yollarını sorabilir. Fırsatın, “işlerini geliştirmek için üretim araçlarını kullanmaya karar veren, kadro süresi ne olursa olsun, ön cephe çalışanlarından” geldiğini söylüyor.
Kevin J. Delaney, işin geleceğine odaklanan bir medya ve araştırma şirketi olan Charter’ın Kurucu Ortağı ve Genel Yayın Yönetmenidir.
Halihazırda yaklaşık 600 çalışan tarafından kullanılan araç, danışmanlara “Apple, IBM ve Microsoft’un yatırım senaryolarını karşılaştırabilir misiniz?” gibi soruların yanıtlarını ve “Her birinin riskleri nelerdir?” gibi takipleri veriyor. Bir müşteri potansiyel olarak değerli bir tabloya sahip olduğunda ne yapılmalı – ve bilgi aracı, yardımcı olabilecek bir kurum içi uzmanın adıyla birlikte izlenecek adımların bir listesini sağlayabilir.
Morgan Stanley Wealth Management analitik, veri ve yenilik başkanı Jeff McMillan, “Herhangi bir müşteriyi veya finansal danışmanı gerçek zamanlı olarak en bilgili konu uzmanı kadar akıllı hale getirmeye çalışıyoruz” dedi.
Uzmanlar, yapay zekanın zaman içinde yaratacağından daha fazla işi yok edip etmeyeceği konusunda hemfikir değiller. Ancak yapay zekanın çoğu bilgi çalışanının işini dönüştüreceği, ihtiyaç duyulan becerileri değiştireceği ve çoğu kuruluşun işgücü ihtiyaçlarını dönüştüreceği açıktır. Artık çalışanları araçların getireceği orta vadeli değişikliklere hazırlarken, bugün teknolojileri nasıl kullanacaklarını bulmak liderlere kalmış.
Çok yavaş hareket ederseniz, bu, İnternet’i tam olarak veya yeterince hızlı bir şekilde benimsemeyen şirketlerin başına gelenlere benzer şekilde, üretkenlik kazanımlarını, müşteri hizmetlerini ve nihayetinde rekabet gücünü kaybetmek anlamına gelebilir. Ama aynı zamanda, liderler Yapay zekanın sıklıkla sürdürdüğü hatalardan ve ön yargılardan kendinizi koruyun ve bunun çalışanlar için ne anlama geldiğini düşünün.
Finans şirketlerinin yapay zeka yeteneklerini analiz eden bir start-up olan Evident’in genel müdürü Alexandra Mousavizadeh, “Neredeyse hangi sektörde olursanız olun, şirketinizi yapay zekaya öncelik veren bir şirket olarak düşünmeniz gerekir” dedi.
Morgan Stanley’nin danışmanlara yönelik aracının arkasındaki yapay zeka türüne üretken yapay zeka denir. Analiz edilen bilgilerden metin, resim, ses ve video dahil olmak üzere içerik oluşturabilir. Soruları yanıtlamanın yanı sıra, aşağıdakiler gibi sayısız başka şekilde kullanılabilir: B. kısa notlar ve e-postalar yazmak, sunum slaytları oluşturmak ve uzun belgeleri özetlemek için. İlk araştırmalar, üretici yapay zeka ile oluşturulan araçların birçok görevi hızlandırabileceğini ve çalışan üretkenliğini artırabileceğini gösteriyor.
Örneğin, Massachusetts Institute of Technology ve Stanford’dan araştırmacılar, yanıt öneren bir yapay zeka aracına sahip müşteri hizmetleri temsilcilerinin saatte ortalama yüzde 14 daha fazla müşteri sorununu çözdüğünü buldu.
Ancak kazançlar eşit olarak dağıtılmadı. Daha az deneyimli çalışanlar üretkenlikte daha büyük sıçramalar yaptı çünkü araçlar daha yetenekli meslektaşlarının uygulamalarını etkili bir şekilde “yakaladı ve yaydı”. Diğer yeni MIT araştırmaları da, AI tarafından desteklendiğinde, başlangıçta görevlerde pek iyi olmayan işçilerin daha yetenekli, daha iyi performans gösteren ve daha az zaman harcayanlarla arasındaki farkı kapatmayı başardığını buldu.
Exponential View başkanı Azeem Azhar, “Bu sonuçlardan çıkarılabilecek olası çıkarımlardan biri, “Birinin bir görev süresinden elde ettiği performans avantajı artık azaldı, çünkü bir genç ChatGPT ile birkaç yıllık deneyime sahip biri kadar başarılı olabilir” dedi. bir araştırma grubu. Araştırma daha geniş bir uygulamaya dönüşürse, bazı şirketleri genç yeteneklere daha fazla yatırım yapmaya teşvik ederken, daha yüksek maliyetli, daha uzun süre hizmet veren çalışanlar daha az para kazanabilir.
Bazı şirketler şimdiden yapay zeka araçlarının beklenen etkisine göre işe alım kararları vermeye başladı. IBM kısa bir süre önce, aşağıdakiler gibi bazı arka ofis rolleri için işe alımı yavaşlattığını veya durdurduğunu söyledi: B. Önümüzdeki birkaç yıl içinde yapay zekanın yerini alabilecek İK işlevleri.
Yapay zekadan elde edilen hız ve üretkenlik kazanımları, müşteri beklentilerini artıracak, PwC Küresel Vergi ve Hukuk Hizmetleri Baş Teknoloji Sorumlusu Bivek Sharma, şunları söyledi: “Öyleyse, işgücünü yeniden becerilendirebileceğimizden ve onları bundan gelecek bariz talebi karşılayacak kadar hızlı bir şekilde yapay zeka özellikli hale getirebileceğimizden emin olmakla ilgili” dedi.
PwC, avukatlar için araçlar geliştiren yapay zeka start-up’ı Harvey ile birlikte çalışarak, önümüzdeki birkaç ay içinde hukuk uygulamaları genelinde bir sohbet yapay zeka aracı sunuyor. Bu teknolojiyi vergi ve İK profesyonellerine de yaymayı planlıyor.
Bay Sharma, personele firmanın uzmanlığından yararlanan hızlı yanıtlar sağlamanın yanı sıra, PwC’nin amacının müşterilerinin verilerini analiz etmek de dahil olmak üzere yeni içgörüler oluşturmak olduğunu söyledi. Örneğin, AI, birleşmeyi düşünen iki şirketin tüm sözleşmelerini besleyebilir ve PwC uzmanlarının belirli türdeki provizyonları ve riskleri sorgulamasına izin verebilir.
Sharma, “Bunu bizim için zaman kazandıran bir oyundan ziyade bir genişleme oyunu olarak düşünün” dedi. “Bu, hukuk ve vergi danışmanlarımızın her birine bağlı, müşterileri için yapabileceklerini günden güne genişleten kıdemli bir ortak gibidir.”
Daha büyük şirketlerin genellikle teknolojiyi işleri için özelleştirebilen yapay zeka konusunda bilgili teknik personele yatırım yapması gerekir. Bayan Mousavizadeh, “ChatGPT’yi benimseyemeyen şirketler var çünkü onu çalıştıracak temel raylara, yani içerik yönetimine ve düzenli verilere sahip değiller,” dedi Bayan Mousavizadeh.
Ayrıca, teknik uzmanlık gerektirmeyen görevler için yeni uzmanları işe almaları veya eğitmeleri gerekir. Morgan Stanley’den Bay McMillan ve diğer şirket yöneticileri, yapay zeka platformlarının sürekli olarak “ayarlanması” gerektiğini, kullanıcıların kullanıcılara en iyi sonuçları verecek şekilde parametreleri ve bilgi kaynaklarını ayarlaması gerektiğini söylüyor. Bu oylama, “Hızlı Mühendisler” veya “Bilgi Mühendisleri” olarak bilinen yeni bir işçi grubuna ihtiyaç yarattı.
Morgan Stanley ve PwC, dahili materyallere dayalı kendi yapay zeka sohbet araçları sürümlerini geliştirenler arasında yer alıyor.
Güvenlik, gizlilik, doğruluk ve fikri mülkiyet haklarıyla ilgili endişeler, birçok şirketin çalışanlarının genel ChatGPT’ye ve diğer üretici yapay zeka araçlarına erişimini kısıtlamasına neden oldu. Yarı iletken bölümü çalışanlarının ChatGPT kullanırken gizli bilgisayar kodu ve toplantı notlarını değiş tokuş ettiklerinin söylendiği Samsung’ta yaşananlardan kaçınmak istiyorlar. Yöneticiler ayrıca bazı yapay zeka araçlarının yaygın hataları ve yerleşik önyargıları konusunda da endişeli.
Ancak, kullanıcıların normal dilde soru veya komut girmesine izin veren üretici yapay zeka kullanan araçlarla sağlanan fırsatın bir parçası da, bir şirketin işini nasıl dönüştürebileceklerini anlamak için teknik olmayan daha geniş bir çalışan grubunu işe almaktır. Bay Azhar, “Çalışanlarınız bu araçları gerçekten ama gerçekten düzenli olarak kullanmalı, böylece kendi becerilerini ve kendi kurum içi becerilerinizi geliştirmeye başlayabilirler,” dedi.
Herkese açık yapay zeka araçlarının gizlilik veya güvenlikten ödün vermeyecek şekilde kullanılabileceğini öne sürüyor. Örneğin, bir çalışan, ChatGPT’ye, verileri kendileri girmeden ilgi çekici bir hikaye anlatmak için satış verisi türlerini birleştirmenin en iyi yollarını sorabilir. Fırsatın, “işlerini geliştirmek için üretim araçlarını kullanmaya karar veren, kadro süresi ne olursa olsun, ön cephe çalışanlarından” geldiğini söylüyor.
Kevin J. Delaney, işin geleceğine odaklanan bir medya ve araştırma şirketi olan Charter’ın Kurucu Ortağı ve Genel Yayın Yönetmenidir.