IT sektorius užima poziciją, kurios turi nedaug kitų sektorių: čia atliekamas darbas didele dalimi susideda iš užduočių, susijusių su tekstu, kodu ir struktūrizuotais duomenimis. Tai kaip tik tokio pobūdžio darbas, kuriam kalbos modeliai ir AI asistentai yra labiausiai pritaikyti. Kai kituose sektoriuose AI pirmiausia patenka į darbo pakraščius, IT srityje dalis pagrindinės veiklos jau yra arti to, ką šios sistemos gerai sugeba atlikti.
Valandos IT organizacijoje maždaug pasiskirsto į kelis blokus: programinės įrangos kūrimą ir priežiūrą, funkcinį ir techninį administravimą, aptarnavimo tarnybą ir bilietų tvarkymą, testavimą ir kokybės kontrolę, dokumentavimą bei projektinį darbą, tokį kaip planavimas ir ataskaitų teikimas. Kiekvienas iš šių blokų turi savo santykį tarp užduočių, kurias galima gerai automatizuoti, ir užduočių, kurios tam kol kas netinka.
Programinės įrangos kūrimo srityje kodo generavimas, restruktūrizavimas ir dokumentavimas yra užduotis, kurioje AI jau savarankiškai atlieka nemažą darbo dalį. Standartinės funkcijos, šabloninis (boilerplate) kodas, specifikacijų vertimas į pirmines scenarijų versijas: tai darbas, kuriame kūrėjas vis dažniau vertina AI pasiūlymą, o ne rašo kažką nuo nulio. Aptarnavimo tarnyboje panašiai yra su pirminiu bilietų atrinkimu (triage): problemos tipo atpažinimu, susiejimu su žinomais sprendimais ir nukreipimu į tinkamą tolesnį žingsnį.
Testavimo darbas taip pat keičiasi. Testinių atvejų generavimas pagal specifikacijas ir nukrypimų testų rezultatuose fiksavimas – tai užduotinis darbas, kurį galima gerai perimti, kai tik įvestis yra pakankamai struktūrizuota. Sistemų, API ir leidimų (release) dokumentacija yra trečia sritis, kurioje AI dažnai jau pateikia pirmąjį juodraštį.
Antroji kategorija, iš dalies automatizuota su žmogaus priežiūra, IT srityje yra platesnė nei daugelyje kitų sektorių, būtent todėl, kad klaidos kode ar infrastruktūroje pasekmės atsiranda greitai ir kartais negrįžtamai. AI pasiūlymą dėl kodo pakeitimo vertina kūrėjas; automatizuotą rekomendaciją dėl tinklo konfigūracijos patikrina prieš įgyvendinant. Šis patvirtinimo arba atmetimo su pagrindimu modelis pasikartoja diegimuose (deployments), saugumo skenavimuose ir architektūrinių sprendimų vertinime.
Tai, kaip finansinės sistemos turi galėti pagrįsti pakeitimus, gerai parodo, kaip ši automatizavimo ir priežiūros kombinacija veikia praktikoje: tas, kas nori sužinoti, ar AI gali tvarkyti finansinių pakeitimų audito žurnalą, pamatys, kad fiksavimas dažnai gali vykti automatiškai, tuo tarpu paties pakeitimo vertinimui reikalingas žmogus. Šis principas galioja lygiai taip pat infrastruktūros pakeitimams IT aplinkoje.
Architektūriniai sprendimai, neaiškių kliento norų vertimas į įgyvendinamą projektą ir santykių su užsakovais valdymas yra užduotys, kurios lieka trečioje kategorijoje. Šis darbas reikalauja derinti technines žinias su organizaciniu įžvalgumu ir prisiimti atsakomybę už pasirinkimą, kuris neišplaukia vien iš duomenų. Sudėtinga problemų diagnostika, kai gedimas paveikia kelias sistemas ir istorijoje nėra panašaus incidento, taip pat kol kas lieka žmogaus darbu.
Ar užduotis IT srityje iš tikrųjų bus perimta, priklauso ne vien nuo to, kas techniškai įmanoma. Tai priklauso nuo to, kiek struktūrizuotos yra pačios sistemos, kiek istorinių duomenų yra prieinama mokymui ar tikrinimui, ir kaip organizacija tvarkosi su priežiūra, reikalinga antrai kategorijai. IT skyrius su gerai dokumentuotu kodu ir aiškiomis bilietų kategorijomis gali žengti žingsnius greičiau nei skyrius, kuriame žinios daugiausia slypi darbuotojų galvose.
Ši priklausomybė nuo konkrečios situacijos nėra būdinga vien IT sektoriui. Tas, kas domisi, koks darbas finansinių paslaugų sektoriuje pirmiausiai tinka AI, pamatys panašų modelį: struktūrizuotos, taisyklėmis pagrįstos užduotys keičiasi anksčiau nei užduotys, reikalaujančios asmeninio vertinimo. Net sektoriuose, kurie savo turiniu yra toli nuo IT, kaip matyti iš analizės apie tai, ką AI gali perimti statybų sektoriuje, iškyla tas pats klausimas: kiek struktūrizuotas darbas ir kiek priežiūros reikia, kol rezultatas taps naudingas.
Šis suskirstymas į tris kategorijas pasako kažką apie darbą apskritai, o ne apie konkrečias užduotis jūsų pačių organizacijoje. IT įmonė, kuri daugiausia teikia individualius sprendimus sudėtingiems klientams, turi kitokį pasiskirstymą nei įmonė, kuri daugiausia atlieka administravimo užduotis fiksuotam sistemų rinkiniui. Šis skirtumas lemia, kiek valandų jau dabar patenka į pirmą ar antrą kategoriją.
Ką darbdavys toliau daro su šiuo rezultatu, nepatenka į tai, ką mes aprašome kaip darbo skenavimą (werkscan). Sprendimams, susijusiems su personalu, galioja atskiri teisiniai reikalavimai; jie čia nenagrinėjami, ir tai nėra jų pagrindimas.
Norint sužinoti, kaip šis suskirstymas pasireiškia jūsų pačių įmonėje, yra nemokamas greitasis testas (quickscan): dvylika klausimų, be paskyros, o rezultatas – nuoroda, kokia dalis valandų tame profilyje šiandien gali būti perimta AI. Visas darbo skenavimas (werkscan), kuris išskaido darbą užduotimi po užduoties ir įvertina jį pagal aštuonias ašis, dar kuriamas. Greitasis testas jau dabar suteikia pirminę kryptį, neišeinant už tos krypties ribų.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.