Ինչու են ընկերությունները վերանայում ԱԲ-ի լիարժեք ավտոմատացման գաղափարը
Վերջին տարիներին շատ ընկերություններ սկսեցին ակտիվորեն ներդնել արհեստական բանականություն՝ փորձելով արագացնել աշխատանքը և նվազեցնել ծախսերը։ Սակայն ժամանակի ընթացքում պարզ դարձավ, որ նույնիսկ ամենաժամանակակից ԱԲ համակարգերը դեռ չեն կարող ամբողջությամբ փոխարինել մարդկանց։ Շատ դեպքերում ընկերությունները ստիպված եղան վերանայել իրենց ռազմավարությունը և վերադարձնել մարդկային վերահսկողությունը։
Ահա մի քանի օրինակ։
Amazon
Պահեստների և լոգիստիկ գործընթացների մեծ մասը ավտոմատացնելուց հետո ընկերությունը նկատեց, որ ռոբոտներն ու ԱԲ համակարգերը դեռ չեն կարող լիովին փոխարինել աշխատակիցներին։ Որոշ բարդ իրավիճակներում մարդիկ ավելի արագ և ճշգրիտ էին լուծում խնդիրները, հատկապես պատվերների տեսակավորման և հաճախորդների սպասարկման ժամանակ։
Google
ԱԲ գործիքների արագ զարգացումից հետո ընկերությունը բախվեց այն խնդրին, որ որոշ գեներացված պատասխաններ պարունակում էին սխալ կամ ոչ ճշգրիտ տեղեկատվություն։ Այդ պատճառով Google-ը մեծ ուշադրություն սկսեց դարձնել մարդկային ստուգման և բովանդակության վերահսկման վրա։
Duolingo
Լեզուների ուսուցման ոլորտում ԱԲ-ի կիրառումը սկզբում մեծ հաջողություն էր թվում, սակայն օգտատերերը սկսեցին դժգոհել ոչ բնական թարգմանություններից և սխալ բացատրություններից։ Արդյունքում ընկերությունը շարունակեց օգտագործել լեզվաբանների և խմբագիրների աշխատանքը՝ որակը պահպանելու համար։
IBM
Որոշ հաստիքների ավտոմատացումից հետո ընկերությունը հասկացավ, որ Junior մասնագետների պակասը խնդիր է ստեղծում ապագա թիմերի զարգացման համար։ Առանց սկսնակ աշխատողների դժվարանում է փորձի փոխանցումը և նոր մասնագետների աճը։
Starbucks
Պատվերների ավտոմատացման փորձերի ժամանակ պարզվեց, որ համակարգերը երբեմն սխալ են հասկանում պատվերները կամ շփոթում ապրանքները։ Այդ պատճառով ընկերությունը պահպանեց աշխատակիցների վերահսկողությունը՝ հաճախորդների սպասարկման որակը չկորցնելու համար։
Այս ամենը ցույց է տալիս, որ արհեստական բանականությունը շատ հզոր գործիք է, սակայն այն լավագույն արդյունքը տալիս է այն ժամանակ, երբ աշխատում է մարդու հետ միասին, ոչ թե նրա փոխարեն։
