Sectorul ICT are o poziție pe care puține alte sectoare o au: munca desfășurată aici constă în mare parte din sarcini legate de text, cod și date structurate. Acesta este exact tipul de muncă pe care modelele de limbaj și asistenții AI sunt cel mai bine exersați. Acolo unde în alte sectoare AI pătrunde mai întâi la marginile muncii, în ICT o parte din activitatea principală se află deja apropiată de ceea ce aceste sisteme pot face bine.
Orele dintr-o organizație ICT se împart, în linii mari, în câteva blocuri: dezvoltare și întreținere de software, gestionare funcțională și tehnică, servicedesk și rezolvare de tichete, testare și controlul calității, documentație, și muncă de proiect precum planificare și raportare. Fiecare dintre aceste blocuri are propriul raport între sarcini care se pot automatiza bine și sarcini care, pentru moment, nu sunt eligibile pentru asta.
În cadrul dezvoltării de software, generarea, restructurarea și documentarea codului este o sarcină în care AI realizează deja o parte substanțială a muncii în mod independent. Funcții standard, cod boilerplate, transformarea specificațiilor în primele versiuni de scripturi: aceasta este muncă în care un dezvoltator evaluează tot mai des o propunere de la AI în loc să scrie ceva de la zero. La servicedesk se aplică ceva similar pentru triajul inițial al tichetelor: identificarea tipului de problemă, corelarea cu soluții cunoscute și direcționarea către următorul pas corect.
Și munca de testare se deplasează. Generarea de cazuri de testare pe baza specificațiilor, și semnalarea abaterilor în rezultatele testelor, este muncă de sarcini care se poate prelua bine de îndată ce datele de intrare sunt suficient de structurate. Documentația sistemelor, API-urilor și lansărilor este un al treilea domeniu în care AI livrează deja frecvent primul concept.
A doua categorie, parțial automată cu supraveghere umană, este în ICT mai extinsă decât în multe alte sectoare, exact pentru că consecințele unei erori în cod sau infrastructură se manifestă rapid și uneori ireversibil. O propunere AI pentru o modificare de cod este evaluată de un dezvoltator; un sfat automatizat privind o configurație de rețea este verificat înainte de a fi implementat. Acest tipar de aprobare sau respingere motivată se repetă la implementări, la scanări de securitate și la evaluarea alegerilor de arhitectură.
Modul în care sistemele financiare trebuie să poată justifica modificările arată bine cum funcționează în practică această combinație de automatizare și supraveghere: cine dorește să știe dacă un jurnal de audit al modificărilor financiare poate fi ținut de AI, observă că înregistrarea se poate face adesea automat, în timp ce evaluarea modificării în sine necesită un om. Acest principiu se aplică la fel de bine modificărilor de infrastructură dintr-un mediu ICT.
Deciziile de arhitectură, transpunerea unor cerințe vagi ale clientului într-un design funcțional, și gestionarea relației cu clienții sunt sarcini care rămân în a treia categorie. Această muncă necesită combinarea cunoștințelor tehnice cu discernământ organizatoric și asumarea responsabilității pentru o alegere care nu rezultă doar din date. Și diagnosticarea complexă a problemelor, în care o defecțiune afectează mai multe sisteme și nu există un incident comparabil în istoric, rămâne pentru moment muncă umană.
Faptul că o sarcină din ICT este într-adevăr preluată nu depinde doar de ceea ce este posibil tehnic. Depinde de cât de structurate sunt sistemele proprii, câte date istorice sunt disponibile pentru instruire sau testare, și cum gestionează organizația supravegherea necesară pentru a doua categorie. Un departament ICT cu cod bine documentat și categorii clare de tichete poate face pași mai rapizi decât un departament în care cunoștințele se află mai ales în mintea angajaților.
Această dependență de situația proprie nu este unică pentru ICT. Cine analizează ce muncă din serviciile financiare este eligibilă prima pentru AI, observă un tipar similar: sarcinile structurate, bazate pe reguli, se deplasează mai devreme decât sarcinile care necesită judecată personală. Chiar și în sectoare care sunt din punct de vedere al conținutului îndepărtate de ICT, cum reiese din analiza ce poate prelua AI în construcții, se pune aceeași întrebare: cât de structurată este munca, și câtă supraveghere este necesară înainte ca un rezultat să fie utilizabil.
Această împărțire în trei categorii spune ceva despre muncă în general, nu despre sarcinile specifice din propria organizație. O companie ICT care oferă în principal soluții personalizate pentru clienți complecși are o distribuție diferită față de o companie care execută în principal sarcini de gestionare pentru un set fix de sisteme. Această diferență determină câte dintre ore se încadrează deja astăzi în prima sau a doua categorie.
Ce face un angajator, mai apoi, cu acest rezultat, nu face parte din ceea ce descriem noi ca scanare a muncii. Pentru deciziile care afectează personalul se aplică cerințe legale proprii; acestea nu sunt tratate aici și acesta nu este un fundament pentru ele.
Pentru a vedea cum se aplică această împărțire propriei companii, există scanarea rapidă gratuită: douăsprezece întrebări, fără cont, cu ca rezultat o indicație a cărei parte din ore din acel profil poate fi preluată astăzi de AI. Scanarea completă a muncii, care detaliază munca sarcină cu sarcină și o evaluează pe opt axe, este încă în construcție. Scanarea rapidă oferă deja o primă direcție, fără a merge mai departe de această direcție.
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.