Sektor ICT má postavenie, aké má len málo iných sektorov: práca, ktorá sa tu vykonáva, pozostáva z veľkej časti z úloh súvisiacich s textom, kódom a štruktúrovanými dátami. To je presne ten typ práce, na ktorý sú jazykové modely a AI asistenti najviac trénované. Zatiaľ čo v iných sektoroch AI vstupuje najprv na okraje práce, v ICT je časť hlavnej činnosti už blízko tomu, čo tieto systémy zvládajú dobre.
Hodiny v ICT organizácii sa dajú zhruba rozdeliť do niekoľkých blokov: vývoj a údržba softvéru, funkčná a technická správa, servisná linka a spracovanie ticketov, testovanie a kontrola kvality, dokumentácia a projektová práca ako plánovanie a reportovanie. Každý z týchto blokov má svoj vlastný pomer medzi úlohami, ktoré sa dajú dobre automatizovať, a úlohami, ktoré na to zatiaľ nie sú vhodné.
V rámci vývoja softvéru je generovanie, reštrukturalizácia a dokumentovanie kódu úlohou, kde AI už samostatne vykonáva podstatnú časť práce. Štandardné funkcie, boilerplate kód, prevod špecifikácií na prvé verzie skriptov: toto je práca, kde vývojár čoraz častejšie posudzuje návrh od AI namiesto toho, aby niečo písal od nuly. Na servisnej linke platí niečo podobné pre prvotnú triáž ticketov: rozpoznanie typu problému, prepojenie so známymi riešeniami a presmerovanie na správny ďalší krok.
Aj testovacia práca sa presúva. Generovanie testovacích prípadov na základe špecifikácií a signalizovanie odchýlok vo výsledkoch testov je úlohová práca, ktorá sa dá dobre prevziať, hneď ako je vstup dostatočne štruktúrovaný. Dokumentácia systémov, API a vydaní je tretia oblasť, kde AI často už dodáva prvý koncept.
Druhá kategória, čiastočne automaticky s ľudským dohľadom, je v ICT rozsiahlejšia než v mnohých iných sektoroch, práve preto, že dôsledky chyby v kóde alebo infraštruktúre sa prejavia rýchlo a niekedy nezvratne. Návrh AI na zmenu kódu posudzuje vývojár; automatizované odporúčanie ohľadom sieťovej konfigurácie sa kontroluje pred zavedením. Tento vzorec schvaľovania alebo zamietania s odôvodnením sa opakuje pri nasadeniach, pri bezpečnostných skenoch a pri posudzovaní architektonických rozhodnutí.
Spôsob, akým finančné systémy musia vedieť zdôvodniť zmeny, dobre ukazuje, ako táto kombinácia automatizácie a dohľadu funguje v praxi: kto chce vedieť, či môže AI viesť audit denník finančných zmien, zistí, že zaznamenávanie môže prebiehať často automaticky, zatiaľ čo posúdenie samotnej zmeny si vyžaduje človeka. Tento princíp platí rovnako pre zmeny infraštruktúry v rámci ICT prostredia.
Architektonické rozhodnutia, prekladanie nejasných požiadaviek zákazníka do funkčného návrhu a riadenie vzťahu s objednávateľmi sú úlohy, ktoré zostávajú v tretej kategórii. Táto práca si vyžaduje kombináciu technických znalostí s organizačným prehľadom a prevzatie zodpovednosti za rozhodnutie, ktoré nevyplýva len z dát. Aj zložitá diagnostika problémov, pri ktorej porucha zasahuje viacero systémov a v histórii neexistuje porovnateľný incident, zostáva zatiaľ ľudskou prácou.
Či je úloha v ICT skutočne prevzatá, nezávisí len od toho, čo je technicky možné. Závisí od toho, ako štruktúrované sú vlastné systémy, koľko historických dát je k dispozícii na trénovanie alebo overovanie, a ako sa organizácia vyrovnáva s dohľadom potrebným pri druhej kategórii. ICT oddelenie s dobre zdokumentovaným kódom a jasnými kategóriami ticketov môže postupovať rýchlejšie než oddelenie, kde znalosti sídlia najmä v hlavách zamestnancov.
Táto závislosť od vlastnej situácie nie je jedinečná pre ICT. Kto sa pozrie na to, ktorá práca vo finančných službách prichádza do úvahy pre AI ako prvá, vidí podobný vzorec: štruktúrované úlohy viazané na pravidlá sa presúvajú skôr než úlohy, ktoré si vyžadujú osobný úsudok. Dokonca aj v sektoroch, ktoré sú obsahovo od ICT vzdialené, ako to ukazuje analýza čo môže AI prevziať v stavebníctve, sa objavuje rovnaká otázka: ako štruktúrovaná je práca a koľko dohľadu je potrebné, kým je výsledok použiteľný.
Toto rozdelenie do troch kategórií vypovedá niečo o práci vo všeobecnosti, nie o konkrétnych úlohách vo vašej vlastnej organizácii. ICT firma, ktorá poskytuje najmä zákazkové riešenia komplexným klientom, má iné rozdelenie než firma, ktorá vykonáva prevažne úlohy správy pre pevnú množinu systémov. Tento rozdiel určuje, koľko hodín už dnes spadá do prvej alebo druhej kategórie.
Čo zamestnávateľ s týmto výsledkom následne urobí, presahuje rámec toho, čo popisujeme ako pracovný sken. Pre rozhodnutia, ktoré sa týkajú zamestnancov, platia vlastné zákonné požiadavky; tie sa tu nerozoberajú a toto nie je ich podklad.
Ak chcete zistiť, ako toto rozdelenie vyzerá vo vašej vlastnej firme, k dispozícii je bezplatný rýchly sken: dvanásť otázok, bez účtu, s výsledkom v podobe indikácie, akú časť hodín v danom profile je dnes možné preniesť na AI. Kompletný pracovný sken, ktorý prácu rozoberá úlohu po úlohe a posudzuje ju na základe ôsmich osí, sa ešte pripravuje. Rýchly sken už teraz dáva prvé smerovanie, bez toho, aby zachádzal ďalej než po toto smerovanie.
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.