Zapraszamy na kolejny przegląd marketingowej i biznesowej blogosfery. W tym miesiącu przedstawiamy Wam teksty autorstwa: Haas School of Business, London Business School, Stanford University oraz McKinsey. Przyjemnej letniej lektury!
The Dark Side of Generative AI: Automating Inequality by Design
Josh Entsminger, Mark Esposito, Terence Tse, and Aurelie Jean
Haas School of Business, University of California
Szaleństwo sztucznej inteligencji zaczęło się na dobre w 2014 roku wraz z przejęciem przez Google firmy DeepMind a nabrało tempa w momencie pojawienia się ChatGPT w listopadzie 2022. Kluczowym paliwem rozwoju okazały się inwestycje dużych firm, takich jak Microsoft, Google w LLMs (ang. large language models), które po zmianach wykreowały tzw generatywną AI.
Zwycięzcą w tym wyścigu będzie jednak ten, komu uda się pierwszemu stworzyć tzw. sztuczną inteligencje ogólnego przeznaczenia (ang. general-purpose artificial inteligence system – GPAI).
Poza wyraźnymi korzyściami GPAI niesie ze sobą także ryzyka i obawy. Wiele z nich dotyczy kwestii prawnych, w tym choćby kwestii związanych z prawami autorskimi czy prywatnością. To także ryzyka dotyczące błędów, pomyłek generowanych przez sztuczną inteligencje, ich upowszechniania i powielania.
W efekcie toczące się dyskusje dotyczą nie tylko tego czy przyśpieszać czy spowalniać rozwoju i adaptację AI, ale w jakim kierunku ma się rozwijać. Wskazuje się bowiem także ryzyka związane z wpływem sztucznej inteligencji na system społeczno-ekonomiczny, nierównowagę w dostępie do informacji, a w efekcie rozwarstwienie i nierówności społeczne.
Obawy dotyczą tego, że centralizacja tzw. zbiorowej inteligencji (ang. collective intelligence), dzisiaj zawłaszczana przez firmy takie jak OpenAI i Anthropic, mogą zmonopolizować dostęp do technologii, a tym samym ograniczać różnorodność punktów widzenia, perspektyw itp. Te same, negatywne skutki, mogą być wywoływane przez błędy systemu czy świadome manipulacje. Warto o tym rozmawiać, gdyż świadomość tej „ciemnej strony” sztucznej inteligencji może przyczynić się do ich ograniczenia i bardziej kontrolowanego rozwoju AI.
Want a job in a new role? Look to your networks first
Aine Doris
London Business School
Pandemia radykalnie zmieniła system i warunki pracy. Praca na odległość, „home office”, systemy hybrydowe to tylko część tej zmiany. To co jest jeszcze wyraźnie odczuwalne to przyśpieszenie, w dużej skali, rezygnacji z pracy i szukanie nowych miejsce aktywizacji zawodowej.
Równolegle ze zmianami w systemie pracy na rynek wkroczyła nowa grupa młodych osób. Pracowników, którzy żyją i będą pracować dłużej. Z tymi zmianami wiąże się także jeszcze jeden nowy, w swej intensywności i zakresie, trend – gotowość i chęć zmiany obszaru swojej aktywności zawodowej, np.: z finansów do marketingu albo z produkcji do zarządzania.
Badania pokazują, że firmy rekrutacyjne czy „headhunterskie” nie mają obecnie oferty, która spełniałaby oczekiwania osób, którzy chcą dokonać takiej horyzontalnej zmiany w swojej ścieżce zawodowej. Rozwiązaniem, które dzisiaj spełnia te rolę w niezwykle efektywne sposób jest networking. Innymi słowy znacznie bardziej skuteczne jest wykorzystanie posiadanej sieci kontaktów przez osoby poszukujące tak znaczącej zmiany pracy niż tradycyjne, dotychczasowe metody. Eksploracja własnej sieci kontaktów, odnowienie znajomości, poszukiwanie dotarcia przez swoich znajomych do właściwych osób jest drogą do sukcesu!
Indulging in a Guilty Pleasure? Don’t Put It on the Card.
Claire Zulkey
Stanford University
Wraz z rozwojem e-commerce, transakcji online i kryptowalut, rola gotówki widocznie się zmniejsza. Jednak fani gospodarki bezgotówkowej mogą przeoczyć niedocenianą zaletę twardej waluty – jej „zapominalność”. Otóż badania pokazują, że nabywcy znacznie chętniej płacą gotówką, wtedy, gdy nawet podświadomie obawiają się, że mogą żałować zakupu produkty, który właśnie nabywają.
Zachowania takie opierają się na koncepcji „motywowanej pamięci” (ang. motivated memory), która opisuje w jaki sposób ludzie świadomie lub nieświadomie kształtują swoje wspomnienia. Innymi słowy pamiętają rzeczy, które chcą pamiętać i starają się zapomnieć rzeczy, które chcą zapomnieć.
Biorąc pod uwagę fakt, że gotówka staje się coraz mniej istotna, a transakcje bezgotówkowe staja się powszechne, istotnym jest pytanie – czy efekt „zapominalności” zniknie. Odpowiedzią mogą być kryptowaluty, które są mniej identyfikowalne. Mogą więc zastąpić gotówkę pod względem możliwości zapomnienia. Ponadto paradoksalnie aplikacje do śledzenia wydatków i usługi płatności mobilnych mogą zachęcać konsumentów do aktywnego korzystania z gotówki, aby zapomnieć o trudnych do uzasadnienia zakupach.
The economic potential of generative AI: The next productivity frontier
Michael Chui, Eric Hazan, Roger Roberts, Alex Singla, Kate Smaje, Alex Sukharevsky, Lareina Yee, Rodney Zemmel
McKinsey
Z każdym dniem sztuczna inteligencja przenika do naszego życia. Smartfony, autonomiczne samochody, czy aplikacje zakupowe staja się coraz bardziej powszechne. Aplikacje takie jak ChatGPT, GitHub Copilot czy Stable Diffusion poruszają wyobraźnie i przyczyniają się do dynamicznego wzrostu, także w wymiarze finansowym.
Szacuje się, że generatywna sztuczna inteligencja może zwiększyć wartość globalnej gospodarki o biliony dolarów. Tylko w USA, szacunki na bazie 63 wybranych zastosowań, wskazują, że wartość wzrostu rynku produktów opartych na AI wyniesie od 2,6 bln USD do 4,4 bln USD rocznie. Dla porównania, cały PKB Wielkiej Brytanii w 2021 r. wyniósł 3,1 bln USD.
Zdecydowana większość tego biznesu (ok. 75%) generowana będzie w czterech funkcji w organizacji – obsługa klienta, marketing i sprzedaż, oprogramowanie oraz R & D. Dotyczyć to będzie takich działań jak na przykład wspieranie interakcji z klientami, generowanie kreatywnych treści czy pisanie kodu w oparciu o podpowiedzi w języku naturalnym.
Generatywna sztuczna inteligencja ma także potencjał zmiany specyfiki pracy. Już obecne wersje generatywnej sztucznej inteligencji mogą zwiększyć produktywność pracowników o ok. 60-70%. Przyspieszenie potencjału automatyzacji wynika w dużej mierze ze zwiększonej zdolności AI do rozumienia języka naturalnego. W efekcie, ku zaskoczeniu, sztuczna inteligencja ma większy wpływ na pracę opartą na wiedzy związaną z zawodami o wyższych zarobkach i wymaganiach edukacyjnych niż na inne rodzaje pracy.
A to dopiero początek.
From startup to unicorn in under two years
Luisa Alemany, Ioannis Ioannou, Nick Mickshik
London Business School
Tony Jamous uodził się w Bejrucie w 1980 roku. W wieku 17 lat wyjechał studiować informatykę, a następnie uczęszczał do IMD Business School w Lozannie w Szwajcarii. Po ukończeniu studiów założył Nexmo, platformę API do tworzenia aplikacji komunikacyjnych. Tam wraz z szefem ds. rozwoju Jackiem Mardackiem rozwinął firmę do 100 milionów dolarów przychodów w mniej niż pięć lat, zatrudniając pracowników w ponad 50 krajach.
Po powrocie do Libanu spostrzegł wysoką skalę emigracji młodych osób, poszukujących za granicą swoich szans realizacji zawodowej. Dokonywał się swoisty „drenaż mózgów”. Chcą zmienić i zaadresować to wyzwanie wspólnie z Jackiem Mardackiem założyli kolejną firmę, która wkrótce została nazwana Oyster.
Startup oparty był na dwóch założeniach dotyczących zatrudniania pracowników. Po pierwsze, ówczesne metody były złożone, czasochłonne i kosztowne dla firm. Po drugie o ile łatwo było zlokalizować młodych ludzi, którzy byli dobrze wykształceni i kompetentni, to zatrudnianie ich nie było już tak bezproblemowe.
Odpowiedzią miał być Oyster – globalna platforma zatrudnienia z misją tworzenia możliwości ekonomicznych w dowolnym miejscu na świecie poprzez umożliwienie firmom zatrudniania, adaptacji, wynagradzania i zapewniania świadczeń swoim rozproszonym zespołom w sposób zgodny z lokalnymi przepisami. Platforma działała w modelu SaaS i była w pełni zautomatyzowana, a model biznesowy oparty był na stałej miesięcznej opłacie za pracownika.
W pierwszej rundzie inwestycyjnej, w lutym 2021, Oyster zebrał kapitał w wysokości 20 milionów dolarów, by już w kwietniu 2022 zebrać w trzeciej rundzie 150 milionów, przy wycenie ponad 1 miliard dolarów. Założyciele, jak i inwestorzy są przekonani, że biznes może przynosić korzyści finansowe, przy jednoczesnym generowaniu wartości społecznych.
Posłuchaj questus podcast
Wpadnij na nasz kanał Youtube
Newsletter
