Masové nasadzovanie umelej inteligencie so sebou zvyčajne nesie hlavne jeden dôležitý sľub. AI má slúžiť ako nástroj na maximalizáciu produktivity, ktorý zamestnancom zoberie prebytočnú, rutinnú prácu, a umožní im tak investovať drahocenný čas tam, kde to dáva zmysel. Realita v IT segmente (ale aj inde) je však neraz opačná.
Namiesto sľubovanej úľavy totiž integrácia AI prináša skôr niečo, čo experti nazývajú kognitívnym preťaženým.
Tvrdé dáta
To, že AI v súčasnosti síce pomáha pri práci, no okrem toho uberá “duševnú kapacitu” potvrdujú viaceré renomované výskumy, upozorňuje TechRadar.
Konkrétne štúdia spoločnosti Anthropic, ktorá stojí za modelom Claude, zistila, že hoci AI dokáže zrýchliť určité úlohy stojace na kódovaní až o 80 %, u inžinierov spôsobuje, že vedia čoraz menej riešiť zložité problémy. Je to logické. Keď väčšinu práce spraví AI, už nemusia toľko rozmýšľať a riešiť.
Podobne znie aj verdikt Harvard Business Review (HBR). Ten identifikoval nový fenomén s názvom „AI Brain Fry“, čo možno laicky preložiť ako “mozgová praženica z AI”. Ide o masívnu kognitívnu únavu, ktorá pramení z neustálej práce s AI.
Napokon tu máme prieskum spoločnosti SolarWinds, ktorý ukázal zaujímavý rozpor. Takmer traja zo štyroch IT profesionálov uvádzajú, že kvôli AI je ich práca ešte náročnejšia. Len jeden z piatich respondentov zaznamenal vďaka AI reálne zníženie tlaku na svoje mentálne zdravie.
Prečo AI nie vždy pomáha?
Je treba si uvedomiť, že mnohé IT tímy už dnes fungujú na hranici svojich kapacít. Spravujú roztrieštené prostredia rozdelené medzi cloud, on-premise riešenia a hybridnú IT infraštruktúru, často naprieč rôznymi časovými pásmami a kontinentmi. Ak do tohto chaosu prihodíme AI bez jasnej štruktúry, problém sa nevyrieši, len sa de facto zrýchli.
Hlavným vinníkom je akési zahltenie signálmi bez kontextu. Mnohé AI nástroje generujú obrovské objemy informácií, vlajočiek a upozornení, no chýba im logické prepojenie, ktoré by tieto surové dáta, ak to tak možno nazvať, premenilo na reálne kroky. Výsledkom je viac digitálneho šumu, viac rozhodovania, a teda viac mentálne zaťažujúcej práce.
K tomu ešte treba pripočítať takzvaný tool sprawl (nekontrolované hromadenie nástrojov). Firmy nakúpia viacero AI aplikácií, čo znamená, že dochádza k prekrývaniu funkcií, čo zase vedie k nekonzistentným výstupom a odlišným rozhraniam. Inžinier tak musí neustále prepínať kontext a overovať, ktorý nástroj má vlastne pravdu. Práve preto niektorí tvrdia, že v skutočnosti majú viac práce, nie menej.
Daň za dôveru
Sú to pritom práve IT špecialisti, ktorí stoja v čele stability systému, bezpečnosti a dodržiavania predpisov (compliance). Halucinácie sú však stále reálnou vecou ako v tých najlepších veľkých (LLM) či malých (SLM) jazykových modeloch. Každý jeden výstup z AI preto nesie akýsi skrytý náklad. Každý z nich si pýta čas a ľudský úsudok. Riadiť sa riešením, ktoré poskytne AI, bez akéhokoľvek fact-checkingu je obrovské riziko, ktoré si nemôžete dovoliť pomaly ani v súkromnom živote, nieto ešte v tak náročnej brandži, ako je IT.
Ide o takzvanú daň za dôveru, ktorá sa hromadí s každým novým výstupom. Kým teda firmy neprídu s lepšou štruktúrou, ktorá by túto daň osekala či úplne odstránila, adopcia AI bude často fungovať na princípe “jeden krok vpred, dva kroky vzad”.
Ako z toho von?
Na základe negatívnych skúseností firiem však možno poskladať určitý vzorec, ktorý by mohol byť šikovným východiskom. A niektoré z nich už sa ním aj riadia. Namiesto toho, aby neustále rozširovali paletu AI nástrojov, konsolidujú. Inak povedané, pracujú s menším, precízne vyselektovaným súborom riešení, a tiež majú presne určené pravidlá, že AI síce koná autonómne, no finálne rozhodnutie je na živej osobe.
Experti odporúčajú, aby sa každá firma, ktorá má v úmysle vo veľkom nasadzovať AI do kľúčových procesov (ako aj tie, ktoré tak už robia), držala troch základných krokov:
- Investovať najskôr do školenia a tréningu, až potom do nástrojov.
- Určiť tvrdé mantinely skôr, než nabehne škálovanie.
- Čo najviac zjednodušiť prostredie predtým, než sa doň začlení AI.
AI má obrovský potenciál posunúť možnosti firiem (vrátane tých z IT) na novú úroveň, no treba k nej pristupovať opatrne, cielene a s jasným plánom. Ak zvládnu základy, technológia bude robiť to, čo sľubuje.
