Влияние генеративного ИИ на модели аутсорсинга технологий
machine-learning ai generative-ai genai machine-learning outsourcing it-outsourcing ai-for-customer-support ai-outsourcing

Влияние генеративного ИИ на модели аутсорсинга технологий

2 сентября 2024 г.

Генеративный ИИ перевернул технологическую индустрию, и многие задаются вопросом, насколько сильно он повлияет на ранее переданные на аутсорсинг роли. Эти вопросы остаются в значительной степени без ответа, поскольку компании находятся на относительно ранних стадиях внедрения. Что известно на данный момент об этой широко обсуждаемой теме, и как люди могут отреагировать на изменения, пока не стало слишком поздно?

Использование ИИ для поддержки клиентов

Угрожают ли генеративные ИИ-чатботы ролям обслуживания клиентов? Этот вопрос вызвал много споров, как среди людей, которые помогают другим с важной работой, так и среди тех, кто передает такие обязанности на аутсорсинг при необходимости. Ответ сложный.

Во-первых, исследования показывают, что руководители могут расстроить некоторых пользователей, заменив представителей службы поддержки клиентов на чат-ботов с искусственным интеллектом. Рассмотрим исследование от декабря 2023 года, которое показало,64% респондентов предпочли бы компаниине использовать ИИ для обслуживания клиентов. Кроме того, 53% участников рассмотрят возможность перехода к конкурентам, если услышат о компаниях, начинающих использовать ИИ для этой цели.

Руководители, которые рассматривают возможность замены аутсорсинговых представителей службы поддержки клиентов на генеративные инструменты ИИ, также должны понимать возможные компромиссы. Одна из проблем заключается в том, что разработчики обучают эти продукты на данных, сгенерированных человеком, но люди совершают ошибки. Неудивительно, что легко найти примеры генеративных инструментов ИИ, предоставляющих, казалось бы, правильную информацию с неточностями, смешанными с контентом.

Эта проблема может стать рецептом катастрофы, если клиент получит неверную информацию от чат-бота и доверится ему. Однако это сложная проблема из-за исходного материала, который определяет работу генеративных инструментов ИИ. Когда разработчики создали первую версию ChatGPT,22% обучающих данныхпришел из Reddit. Хотя многие пользователи вносят действительно полезный и ценный контент, другие публикуют сомнительные, саркастические и вводящие в заблуждение ответы.

Изменение аутсорсинговых обязанностей

Аутсорсинг стал популярным вариантом, который позволяет людям в компаниях сосредоточиться на своих основных компетенциях. Хотя руководители могут изначально сопротивляться передаче некоторых обязанностей другим, полагая, что никто не сможет выполнить эти задачи лучше, чем они сами, они быстро понимают, что аутсорсинг имеет смысл для бизнеса, поскольку он дает им больше времени и энергии, чтобы сосредоточиться на областях, в которых они действительно преуспевают.

Те, кто заинтересован в аутсорсинге, должны определить, какие задачи должны выполнять сторонние компании. Оттуда они могутрассчитываем на многочисленные преимущества, такие как снижение затрат и большая гибкость. Рост генеративного ИИ также предполагает, что модели аутсорсинга технологий изменятся за счет изменения обязанностей, которые берут на себя нанятые специалисты.

Например, поскольку ИИ находится на относительно ранних стадиях использования в реальном мире, многие приложения по-прежнему требуют, чтобы люди работали за кулисами, маркируя данные, контролируя системы и иным образом гарантируя, что инструменты работают так, как ожидается. Аналогичным образом некоторые создатели контента и веб-разработчики используют генеративный ИИ для поддержки своих основных обязанностей. Тем не менее, эти люди узнают, что они должны тщательно проверять вывод и — в идеале — использовать его только для вдохновения, а не копировать все дословно из инструментов ИИ и использовать это в своей работе.

Интересно, что исследование также показало, что те, кто занимается аутсорсинговыми задачами, могут передавать свои обязанности на аутсорсинг генеративным инструментам ИИ. Проводя исследование в июне 2023 года, исследователи подсчитали вероятность того, что работники на платформе Amazon Mechanical Turk будут использовать большие языковые модели для задач по созданию текста. Результаты показали,до 44% пользователей сделалитак и при выполнении своих заданий.

Интересные события впереди

Пока еще рано говорить наверняка, заменит ли генеративный ИИ конкретные задачи, которые обычно отдаются на аутсорсинг. Однако более вероятным результатом является то, что те, кто принимает на себя эти обязанности, должны будут развиваться в соответствии с меняющимися временами, используя возможности для развития навыков.

Аналогично, самые мудрые работники, которые удовлетворяют потребности в аутсорсинге, осознают ценность поиска наиболее осуществимых способов работы с технологиями, а не будут им противиться. Затем они будут максимально готовы реагировать на возможные изменения в работе и занимать новые должности, чтобы оставаться актуальными в меняющемся ландшафте.

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE