Zástupci zákaznické podpory společnosti, vybavení tímto novým systémem umělé inteligence, jsou nyní v podstatě zčásti lidé a zčásti inteligentní stroje. Jsou to vlastně kyborgové, chcete-li.
Zobrazit/skrýt navigaci

# Slabší jsou silnější aneb co se stane, když velká firma nasadí do práce umělou inteligenci

Pokrok v oblasti umělé inteligence nabral v posledních letech nečekané tempo. Jejích schopností si je nyní dobře vědoma i širší veřejnost a začínají promlouvat do praktického života.

© iStock

„Mění se to strašně rychle,“ prohlásil o umělé inteligenci pro rozhlasovou stanici NPR nedávno i muž, který by asi neměl být zaskočen tolik jako my ostatní. Je jím Erik Brynjolfsson ze Stanfordovy univerzity, přední odborník v oboru dopadu technologických změn na ekonomiku.

V roce 2017 publikoval s kolegy v časopise Science článek, v němž nastínil, jakou práci je podle něj umělá inteligence schopna vykonávat. Letos ovšem veřejně uznal, že by svůj text měl zásadně přepsat, protože poslední rok či dva přinesly rychlejší pokrok, než čekal.

Byť je však stanfordský ekonom možná zaskočený, snaží se náskok za vývojem co nejrychleji dohnat. V dubnu letošního roku vydal spolu se dvěma dalšími kolegy velkou empirickou studii reálných ekonomických dopadů nových systémů umělé inteligence (tedy „velkých jazykových modelů“).

Tým zkoumal, co se stalo, když jedna velká společnost do pracovních procesů začlenila svou verzi ChatGPT, tedy velmi pokročilý chatbot. A zjištění je vlastně optimistické: umělá inteligence umožnila části zaměstnanců dosáhnout výrazně vyšší produktivity.

Vylepšení pracovníci

Společnost, která byla předmětem studie, sice zůstává nejmenována, ve studii se však uvádí, že patří do žebříčku Fortune 500 (ten vyzdvihuje a řadí pětistovku amerických soukromých a veřejných korporací podle jejich hrubého obratu) a poskytuje jiným společnostem software pro administrativu, účetnictví a logistiku.

Pracovníci zákaznické podpory společnosti sídlí především na Filipínách, ve Spojených státech a dalších zemích. Jejich úkolem je pomáhat malým podnikům řešit různé druhy technických problémů s jejich softwarem, většinou prostřednictvím online chatovacích oken. Průměrná konverzace mezi agenty a zákazníky trvá přibližně 40 minut. Agenti musí znát veškeré tajnosti softwaru své společnosti, vědět, jak řešit problémy, a umět jednat s mnohdy podrážděnými zákazníky.

Vzhledem k vysoké míře fluktuace společnost vynakládala spoustu času a peněz na školení nových zaměstnanců. Koncem roku 2020 se rozhodla využít systém umělé inteligence, který by jejím neustále se měnícím pracovníkům zákaznické podpory pomohl rychleji se zdokonalit v jejich práci. Cílem bylo zvyšovat výkonnost zaměstnanců, ne je nahradit.

Když se nyní agenti podívají na obrazovku svého počítače, nevidí pouze okno pro dialog se zákazníky, ale také další chatovací okno s chatbotem vy-užívajícím umělou inteligenci, který jim pomáhá efektivněji asistovat zákazníkům v reálném čase. Radí jim, co mají případně zákazníkům napsat, a poskytuje odkazy na interní firemní dokumenty, aby mohli rychleji najít řešení technických problémů zákazníků.

Chatbot byl natrénován na (pro člověka) nepřeberném množství předchozích konverzací mezi obchodními zástupci a zákazníky. Našel v nich slovní vzorce a identifikoval klíčové fráze a běžné problémy, kterým zákazníci čelí, a způsoby jejich řešení. Chatbot s umělou inteligencí také dobře ví, které jednání vede k úspěchu, například které interakce zákazníci hodnotí pěti hvězdičkami.

Zástupci zákaznické podpory společnosti, vybavení tímto novým systémem umělé inteligence, jsou nyní v podstatě zčásti lidé a zčásti inteligentní stroje. Jsou to vlastně kyborgové, chcete-li.

Studie hodnotila výkonnost víc než pěti tisíc pracovníků a porovnávala výsledky těch, kdo pracovali „postaru“, tedy bez pomoci umělé inteligence, a „kyborgů“, kterým napovídala AI. Ekonomové dospěli k závěru, že AI výrazně zvýšila produktivitu části zaměstnanců. S podporou umělé inteligence dokázali za kratší dobu vykonat mnohem více práce — a jejich zákazníci byli navíc spokojenější.

AI na pracovišti

Hlavní zjištění ekonomů: poté, co softwarová společnost zavedla umělou inteligenci, se průměrný zástupce zákaznické podpory stal v průměru o 14 % produktivnějším. Za hodinu dokázali vyřešit víc zákaznických problémů. To je obrovský úspěch. Pracovníci společnosti jsou nyní mnohem rychlejší a efektivnější. A také zřejmě spokojenější: fluktuace se snížila, zejména u nových zaměstnanců.

A nejen to, spokojenější jsou i zákazníci a pracovníkům podpory dávají vyšší hodnocení. Zdá se, že jsou také obecně příjemnější v rozhovorech a méně často žádají o rozhovor s nadřízeným agenta.

Takže ano, zdá se, že umělá inteligence skutečně pomáhá zlepšit práci zaměstnanců společnosti. Ještě zajímavější však je, že ne všichni zaměstnanci z využívání AI profitovali stejnou měrou. Ukázalo se, že zkušenější a vysoce kvalifikovaní pracovníci zákaznické podpory společnosti neviděli v jejím po-užívání žádný nebo jen malý přínos. Výrazně se zvýšil pracovní výkon hlavně méně zkušených, méně kvalifikovaných zástupců zákaznické podpory.

„Tento systém dokázal, že lidé s pouhými dvěma měsíci zkušeností dosáhli výkonu na úrovni lidí s půlroční praxí,“ řekl Brynjolfsson.

Nabízí se vysvětlení: systém se učil z vysoce hodnocených rozhovorů mezi zaměstnanci a zákazníky. Chatbot s umělou inteligencí v podstatě napodobuje ty nejlepší, odhalí recept jejich úspěchu a předá ho nováčkům.

To je skvělá zpráva pro firmu a její zákazníky, stejně jako pro pracovníky s menšími zkušenostmi, kteří se tak ve své práci zlepšují. Podle Brynjolfssona to ovšem zároveň vyvolává otázku, zda by ti nejlepší pracovníci neměli dostávat ještě vyšší platy. Koneckonců už nepomáhají jen zákazníkům, se kterými jsou v přímém kontaktu. Teď nepřímo pomáhají i všem zákazníkům společnosti tím, že jsou vzorem pro dobré interakce, a poskytují důležitý zdrojový materiál pro umělou inteligenci.

Globální změna

Nejen tento výsledek naznačuje, že umělá inteligence by mohla v blízké budoucnosti znatelně zvýšit ekonomickou produktivitu. Zvýšení produktivity — tedy udělat víc za kratší dobu — je klíčové pro zvyšování životní úrovně.

Poslední desetiletí přitom byla ve znamení až nečekaně nízkého růstu produktivity, i přes nástup mnoha zdánlivě přelomových technologií (osobních počítačů či internetu, například). Nyní se zdá, že umělá inteligence může kýžený vzestup produktivity práce zajistit poměrně rychle. (Zajímavou, ovšem spíše politickou otázkou je, jak budou tyto zisky rozděleny.)

Studie podobně jako některé jiné práce naznačuje, že umělá inteligence by mohla mít na trh práce výrazně jiný vliv než předchozí vlny technologických změn. Poslední desetiletí prospívala zaměstnancům s vysokou kvalifikací. Právě oni až neúměrně více těžili z rozšíření počítačů a internetu. Technologie jim umožnila zvyšovat vlastní produktivitu mnohem rychleji než pracovníkům v jiných oborech (třeba ve službách).

Nástup umělé inteligence by mohl pomoci tuto nerovnost snížit a zvýšit uplatnění lidí, kteří z různých důvodů tak vysokou kvalifikaci nemají. To alespoň říká „selský rozum“. Ovšem skutečnost bývá složitější a komplikovanější.

Brynjolfsson (a také jiní) varuje, že v praxi mohou být efekty zavádění AI vrstevnatější. Je také možné, že umělá inteligence může snížit cenu zkušenosti, inteligence nebo znalostí na pracovním trhu. Teoreticky tedy může také tlačit na mzdy shora stejně jako zdola.

Stejně tak je možné, že umělá inteligence nakonec mzdovou nerovnost v určité míře ještě zvýší. Zaprvé proto, že většinu zisků si připíšou velké společnosti vyvíjející umělou inteligenci, které tyto nové výkonné systémy vlastní. Mohla by také umožnit majitelům firem nahrazovat stále víc pracovníků inteligentními stroji. A mohla by zničit pracovní místa pro všechny kromě těch nejlepších z nejlepších v různých odvětví, kteří si udrží práci, protože jsou možná superhvězdy nebo protože mají třeba odslouženu dlouhou řadu let a s pomocí umělé inteligence zastanou vlastně všechnu práci sami.

Zatím je těžké předvídat

Zdá se ovšem stále pravděpodobnější, že zavádění umělé inteligence bude mít jiné dopady (nejen) na pracovní trh než jiné IT technologie. V minulosti byly automatizovatelné pouze rutinní úkoly. Díky umělé inteligenci však není nutné stroje učit nové práci pomocí specializované sady instrukcí a nástrojů, jejichž zvládnutí vyžaduje dlouhou praxi a roky studia.

To, jak se domlouváme se stroji, se změní. A je těžké si představit, že by to nezměnilo i to, jak pracujeme a jak jsme za svou práci placeni.

STROJOVÉ UČENÍ A NEURONOVÉ SÍTĚO tom, zda se pro dnešní systémy umělé inteligence toto označení hodí, se stále vedou více či méně učené debaty. Vzhledem k rychle rostoucí dokonalosti výstupu těchto systémů ovšem není pochyb, že se děje něco opravdu nového a stroje získávají dovednosti, které nikdy předtím neměly. Jde zjevně o důležitý okamžik technologického vývoje, a to je asi dobrý důvod nebát se a sáhnout po „silnějším výrazu“.

Dnešní umělé inteligence jsou ovšem založeny na několika zásadních principech, které odborníci postupně zdokonalovali desítky let, až se nakonec změnily z víceméně teoretických konceptů ve věci zcela běžně a široce využitelné. Těmi nejdůležitějšími jsou strojové učení a neuronové sítě.

Strojové učení funguje na principu analýzy velkého množství dat, které v důsledku umožňuje nový přístup k řešení problémů počítačem. Než aby programátor počítači napsal veškeré instrukce pro všechny eventuality jednotlivě, tak naprogramuje způsob, kterým se počítač sám učí na dodaných „trénovacích“ datech. Učení probíhá pomocí sítí samostatných programů, tzv. umělých neuronů, proto se systému říká neuronová síť.

Například v případě strojového překladu se počítač trénuje na velkém množství textů, které jsou dostupné v angličtině i češtině. Neuronová síť zkouší překládat části textu a pak si ověřuje, jak se její překlad liší od správného. Ty „neurony“, které jí napovídaly správně, budou posíleny a příště budou hrát v rozhodování větší roli. Velkou roli přitom hrají vstupní data: čím jsou lepší, tím lepší bude i výsledek.

Algoritmus strojového učení se obvykle učí na velké sadě „trénovacích“ dat, která jsou předem jasně popsaná a označená. Na základě toho se neuronová síť, složená z velkého množství malých jednoduchých podprogramů, naučí rozpoznávat určitá pravidla a vzorce. Naučená pravidla ale může samozřejmě používat i na zcela nová data, postupně se tak zdokonalovat a také se i sama trénovat. Co všechno se tak lze naučit, kde leží hranice možností takového řešení, to dnes nedokáže nikdo odpovědně říci.

5. červen 2023, 10:00, Autor: ( jj)

## Doporučujeme

### Zapomeňte na crash testy!

Každý osobní i nákladní automobil či autobus jsou složeny z tisíců malých i velkých komponent a konstrukčních částí. Všechny musí odolat nejen tlakům a silám běžného...

## Video

## Sledujte nás

Technický týdeník

Business Media Czech Republic

Auditovaný náklad 9 000 výtisků

© Business Media CZ Nádražní 32, 150 00 Praha | e-mail: techtyd@bmczech.cz