Pagkahuman sa daghang diskusyon, ang debate bahin sa pagbalhin sa trabaho gikan sa artipisyal nga paniktik nahusay sa usa ka konsensus. Sa kasaysayan, wala pa kami makasinati sa macro-level nga kawalay trabaho gikan sa mga bag-ong teknolohiya, mao nga AI dili tingali makahimo daghang mga tawo nga walay trabaho sa taas nga termino – ilabi na sukad kadaghanan sa mga abante nga mga nasud karon nakakita sa ilang mga populasyon sa edad sa pagtrabaho nga mikunhod. Bisan pa, tungod kay ang mga kompanya nagsagop sa ChatGPT ug uban pang mga generative AI nga paspas kaayo, mahimo naton makita igo nga pagbakwit sa trabaho sa hamubo nga termino.
Itandi ang AI sa pagtaas sa elektrisidad sa hapit na ang ika-20 nga siglo. Nagkinahanglan og mga dekada ang mga pabrika aron mabalhin gikan sa mga sentral nga driveshaft nga gipaandar sa alisngaw ngadto sa mga de-koryenteng motor alang sa matag makina. Kinahanglan nilang organisahon pag-usab ang ilang layout aron mapahimuslan ang bag-ong teknolohiya sa kuryente. Ang proseso nahitabo sa hinay nga igo nga ang ekonomiya adunay panahon sa pag-adjust, bag-ong mga pabrika lamang ang nagsagop sa mga motor sa una. Samtang ang elektrisidad nakamugna ug bag-ong mga trabaho, ang mga trabahante nga gitangtang sa trabaho sa mga pabrika nga gipaandar sa alisngaw mahimong mobalhin. Ang mas dako nga bahandi nakamugna og bag-ong mga industriya aron makiglambigit sa mga mamumuo, uban sa mas taas nga mga gilauman.
Adunay susama nga nahitabo sa pagkaylap sa kompyuter sa tungatunga sa ikakawhaan nga siglo. Mas paspas kini kay sa elektripikasyon, apan igo ra nga hinay aron mapugngan ang daghang kawalay trabaho.
Lahi ang AI tungod kay ang mga kompanya nag-integrate niini sa ilang mga operasyon nga dali nga ang pagkawala sa trabaho lagmit nga motaas sa wala pa moabut ang mga ganansya. Ang mga mamumuo sa white-collar mahimong labi nga mahuyang sa mubo nga panahon. Sa tinuud, ang mga komentarista naghulagway sa usa ka “AI gold rush” kay sa usa ka bula, nga gipadagan sa mga advanced chipmakers sama sa Nvidia. Goldman Sachs bag-o lang gitagna nga ang mga kompanya mogamit niini aron mawagtang ang ikaupat nga bahin sa tanan nga karon nga mga buluhaton sa trabaho sa Estados Unidos ug Europe. Kana tingali nagpasabut nga napulo ka milyon nga mga tawo nga wala’y trabaho – labi na ang mga tawo nga naghunahuna sa ilang espesyal nga kahibalo naghatag kanila ug kasiguruhan sa trabaho.
Nagbilin kini og duha ka mga posibilidad aron makunhuran kini nga peligro. Ang una mao kana ang mga gobyerno mosulodbisan sa pagpahinay sa komersyal nga pagsagop sa AI (dili kaayo mahimo), o pagtanyag ug espesyal nga mga programa sa welfare aron suportahan ug mabansay pag-usab ang mga bag-ong walay trabaho.
Apan adunay lain, kanunay nga gipasagdan nga posibilidad nga moabut nga wala ang wala damha nga sangputanan sa interbensyon sa gobyerno. Ang ubang mga kompanya paspas nga nag-integrate sa generative AI sa ilang mga sistema, dili lang sa pag-automate sa mga buluhaton, apan aron mahatagan ug gahum ang mga empleyado sa pagbuhat labaw pa sa ilang mahimo kaniadto – ie, paghimo kanila nga labi ka produktibo. A radikal nga pagdesinyo pag-usab sa mga proseso sa korporasyon mahimong makapukaw sa tanang matang sa bag-ong pagmugna og bili. Kung daghang mga kompanya ang mobuhat niini, nan isip usa ka katilingban makamugna kita og igo nga bag-ong mga trabaho aron makalingkawas sa hamubo nga panahon nga lit-ag sa pagbakwit.
Apan sila ba? Bisan ang labing gamay nga agresibo nga kompanya lagmit nga maayo kaayo bahin sa pagputol sa mga gasto. Ang kabag-ohan, bisan pa, lain nga butang. Wala kami nabalaka bahin niini kaniadto, tungod kay kami adunay igong oras alang sa pipila ka mga agresibo nga kompanya nga anam-anam nga magbag-o sa mga industriya. Nagbag-o sila sa paglabay sa panahon aron mabawi ang hinay nga pagkawala sa mga nawad-an nga trabaho. Kana nga kabag-ohan nakamugna og bag-ong mga trabaho ug nagpabilin nga ubos ang kawalay trabaho. Apan sa macroeconomic nga pagsulti, wala kami kaluho sa oras sa pagbalhin sa AI.
Mao nga ang alternatibo sa pagsalig sa gobyerno mao ang daghang mga kompanya nga nagbag-o nga paspas aron makamugna og mga bag-ong trabaho sa parehas nga tulin nga ang ekonomiya sa kinatibuk-an nagwagtang sa mga naa na. Ang Generative AI kusog nga mikaylap sa negosyo ug katilingban, apan kana nga katulin nagpasabut usab nga usa ka higayon alang sa mga kompanya nga mapauswag ang ilang lakang sa kabag-ohan. Kung makakuha kami igo nga mga kompanya nga magpadayon sa paglapas sa ingon niini nga paagi, nan dili kami mabalaka bahin sa kawalay trabaho sa AI.
Siyempre, ang mga kompanya dili – ug dili kinahanglan – mosandig sa AI aron masulbad ang mga problema sa macroeconomic. Apan maayo na lang kay duna silay maayong rason sa negosyo sa pagbuhat niini. Ang mga kompanya nga nagmugna og mga oportunidad gikan sa AI magbutang usab sa ilang kaugalingon nga molambo sa kadugayan.
Nagpadayon sa Offensive uban ang AI
Mahimo na naton itudlo ang mga agresibo nga kompanya nga nagtinguha nga magbag-o sa AI. Nahimong usa ka trailblazer sa magamit nga mga rocket ug mga de-koryenteng awto, si Elon Musk karon nagsaad sa paghimo Twitter sama sa usa ka lider sa AI sama sa Microsoft ug Google. Ang musk, bisan pa, mao usa ka sikat nga outlier ug ang hurado wala pa sa Twitter. Busa unsa ang gipasabut alang sa usa ka kompanya nga nakasala sa AI?
Aron matubag kini nga pangutana, atong tan-awon kung unsa ang nakapahimo sa mga kompanya nga hanas sa pag-navigate sa mga matang sa mga pagbag-o nga atong nakita karon. Usa namo (Tabrizi) nagtigom ug team sa mga tigdukiduki aron tun-an ang 26 ka dako nga kompanya nga adunay maayong datos gikan sa 2006–2022. Gibahin sa team ang mga kompanya sa mga grupo sa taas, medium, ug ubos nga kaabtik ug kabag-ohan sa paglabay sa panahon, nga adunay parehas nga datos ug mga case study sa matag usa.
Unsa ang nagpalahi sa abtik, bag-ong mga kompanya gikan sa mga nagpabiling neyutral o depensiba? Gipakunhod sa team ang mga kalainan ngadto sa walo ka mga drayber sa agile innovation: existential purpose, obsession sa gusto sa mga kustomer, usa ka Pygmalion-style nga impluwensya sa mga kauban, usa ka startup mindset bisan human sa scaling, usa ka bias alang sa kaisog, radikal nga kolaborasyon, ang kaandam sa pagkontrolar tempo, ug naglihok nga bimodally. Kadaghanan sa mga lider nagdayeg sa mga hiyas, apan kini nahimo nga talagsaon nga lisud alang sa dagkong mga organisasyon sa pagpadayon sa bisan kinsa niini sa paglabay sa panahon.
Gisulat ni Tabrizi sa ubang dapit bahin sa kung giunsa ang Microsoft nakasala aron mahimong usa ka lider sa korporasyon pinaagi sa pag-overhaul sa hierarchy niini ug pagpadayon sa mga panag-uban sama sa Open AI. Apan ang ubang mga kompanya nakahimo usa ka butang nga susama sa AI ingon usa ka sangputanan sa mga drayber. Atong ipunting ang duha sa labing hinungdanon nga mga drayber dinhi – ang pagpihig alang sa kaisog ug ang mentalidad sa pagsugod. Ang pagkuha sa mga drayber sa lugar mahimo’g magdala sa usa ka kompanya sa labi ka dali nga pagbag-o, tungod kay kini nga kusog nagbag-o sa tibuuk nga organisasyon.
Usa ka Pagpihig alang sa Kaisog
Ang bisan unsang kompanya nga namuhunan sa AI sa umaabot nga umaabot lagmit nga makaganansya gikan niini. Bisan pa, ang pagpamuhunan lamang lagmit maghatag lamang ug dugang nga ganansya. Ang mga numero tingali maayo tan-awon, labi na sa pagputol sa mga gasto. Apan ang kompanya mawad-an sa oportunidad alang sa dagkong mga ganansya pinaagi sa paghimo og daghang kantidad – o usa ka madepensahan nga kaugmaon nga niche. Ang mabinantayon nga pagpamuhunan dili makapanalipod kanimo sa kadugayan gikan sa kompetisyon, ug siguradong dili makatabang kanamo sa macroeconomic nga hagit nga among giatubang.
Mao kana ang problema sa bisan unsang bag-ong teknolohiya: Mahimo kang magpadayon nga mabinantayon ug tingali maayo ra. Ang mga dagkong kompanya nagdumot sa peligro, mao ngano nag-operate sila ingon nga mga makina nga maayo ang lana nga nagpalihok sa kasaligan nga mga produkto sa barato nga gasto. Mao usab kana ang hinungdan nga daghan kanila ang nag-outsource sa ilang kabag-ohan pinaagi sa pag-angkon sa mga startup – ug bisan ang kana nga pamaagi kanunay nga nagdala sa maulaw nga pag-uswag. Ang tanan nga malampuson nga mga organisasyon, labi na sa gidak-on, mas gusto nga maminusan ang peligro ug mapangahason. Apan ingon si Brené Brown nagpunting“Makapili ka og kaisug, o makapili ka og kahupayan, apan dili nimo mapili ang duha.”
Ang kaisog nahimong usa ka corporate cliché, uban sa mga lider nga nagprotesta pag-ayo, apan uban sa AI gikinahanglan nato ang mga kompaniya nga tinuod nga gipasabot kini – sa pagdawat kay sa pagpamenos sa risgo. Kuhaa ang Adobe, kansang programa sa Photoshop dugay nang naghupot sa pinakadako nga bahin sa merkado sa disenyo sa litrato. Mahimo nga luwas nga dulaon kini sa Adobe samtang mitumaw ang generative AI, gisagop kini sa gagmay nga mga lugar samtang naghulat aron makita kung giunsa ang paglihok sa teknolohiya. Mao kana ang gibuhat sa Kodak sa digital photography, ug ang gibuhat sa Motorola sa digital telephony. Apan hinuon, Giduso ni Adobe generative AI pag-ayo sa Photoshop, hangtod sa punto nga ang ordinaryong mga tiggamit makahimo sa tanan nga mga lahi sa mga video nga dili nila mahimo kaniadto. Mahimo nga nakita sa Adobe ang AI ingon usa ka hulga o pagkabalda, ug nagpadayon kini sa pagpaayo sa Photoshop nga wala ang AI. Apan ang mga lider niini adunay kaisog nga mamuhunan nga agresibo sa AI aron mapataas kung unsa ang mahimo sa mga tiggamit.
Mas lawom sa teknolohiya, Nvidia, ang chipmaker, kaniadto pagkuha sa mga ulohan alang sa pagtanyag sa labing kaayo nga semiconductor chips alang sa AI. Alang sa mga tagagawas, ang kompanya tingali ingon swerte, nga adunay husto nga teknolohiya sa husto nga oras. Apan ang kalampusan karon ni Nvidia dili aksidente: Sa miaging dekada, agresibo kini nga nakuha ug naugmad ang kahanas sa AI, lakip ang paghimo og customized chips ug software. Makadahom kita nga ang pagka-agresibo magpadayon, nga makapahimo dili lamang sa mas taas nga bili nga mga halad alang sa Nvidia, apan mas maayo nga paggamit alang sa AI kay sa yano nga pagputol sa gasto.
Ang kaisog dili molihok sa matag higayon. Apan ang pagpihig alang sa kaisog hinungdanon aron mabuntog ang lawom nga pagpugong sa peligro sa mga hierarchy sa korporasyon.
Usa ka Startup Mentality
Sama sa kaisog, ug parehas nga hinungdanon alang sa malampuson nga AI, ang pagsagop sa mentalidad sa usa ka kompanya sa pagsugod, bisan unsa pa ang edad o gidak-on sa imong kompanya. Ang mga startup milabaw sa pagtan-aw sa kadaghanan sa mga merkado ug pag-pivot dayon sa kung unsa ang gusto sa mga kustomer karon. Ang mga dagkong kompanya adunay mga kahinguhaan nga magamit sa mga oportunidad, apan kasagaran sila molihok nga hinay kaayo, nga adunay daghang mga babag (ug kakulang sa kaisog), nga ang mga startup mas paspas nga makaadto sa mga merkado. Open AI, nga gibunalan Ang Google nga adunay ChatGPT, adunay labing kaayo sa duha nga kalibutan: usa ka mentalidad sa pagsugod nga wala’y pagduha-duha nga nakababag sa Google, apan adunay daghang mga kapanguhaan nga gihatag sa Microsoft ug uban pang mga tigpamuhunan.
Ang panghunahuna sa pagsugod dili lang bahin sa kaisog ug pagka-flexible; naglakip usab kini sa usa ka mabangis nga pasalig sa dako nga kalampusan, usa ka matang sa panaw sa bayani sa pagtubag sa usa ka dako nga hagit. Imbis nga matag-an ang paghimo sa maayong mga produkto sa sukod – bisan kung kana usa ka hingpit nga mapuslanon nga katuyoan – gusto sa mga startup nga maghimo usa ka butang nga talagsaon. Mao nga gibutang nila ang usa ka premium sa pagtan-aw sa palibot, dali nga nakig-uban sa uban. Gihatagan nila ang naglungtad nga mga istruktura ug mga bias, bisan unsa pa ka tigulang ug gitahud, aron mahuman kung unsa ang kinahanglan buhaton.
Ang Amazon, ang higanteng e-commerce, nagpakita sa usa ka startup mentality sa iyang paggakos sa AI. Samtang ang teknolohiya milambo kapin sa usa ka dekada ang milabay, ang kompanya nakakita ug oportunidad sa paghimo og “smart speaker” isip bag-ong interface sa web. Ang Amazon walay kahanas sa AI, apan gikuha niini ang gikinahanglan pinaagi sa pag-hire, pag-angkon, ug internal nga kalamboan. Ang resulta mao ang Echo speaker ug Alexa digital assistant, nga nakahimo labaw pa sa pagtabang sa mga tawo nga mag-order og daghang mga butang alang sa pagpalit. Nag-abli kini og bag-ong channel alang sa pagdugang og bili (ug mga trabaho) sa daghang mga dapit. Ang Amazon nagpadayon sa pagpamuhunan nga agresibo sa AI labaw sa Alexa, kauban ang CEO nga si Andy Jassy nag-ingon ang teknolohiya nagsaad sa “pagbag-o ug pagpalambo sa halos matag kasinatian sa kustomer.”
• • •
Ang mga kompanya dili makasagop niini nga mga drayber sa tibuok gabii, apan mahimo silang magsugod sa paglihok padulong sa usa ka punto sa seryoso nga pasalig sa mga bag-ong posibilidad. Kadaghanan sa mga drayber nagtrabaho usab sa lebel sa mga indibidwal nga nangita alang sa katuyoan ug kalampusan sa ilang kaugalingon nga mga karera. Mahimo nilang dawaton ang kaisog, magsagop sa mentalidad sa pagsugod, ug uban pang mga kinahanglanon. Sama sa mga kompaniya, ang mga empleyado mahimong agresibo nga mamuhunan sa AI pinaagi sa pag-angkon sa gikinahanglan nga mga kahanas ug kasinatian – sa ingon dili lamang pagpanalipod sa ilang mga karera, apan pagdugang sa bili sa mas taas nga lebel.
Kadaghanan sa kinabuhi sa korporasyon sa husto nga paagi mao ang bahin sa paghimo sa kasaligan nga mga produkto sa mubu nga gasto. Ang kinahanglan naton karon, aron mapugngan ang daghang kawalay trabaho, alang sa daghang mga kompanya nga makagawas sa kini nga disiplina ug mapadali ang umaabot nga AI. Ang dakong kapeligrohan mao nga kadaghanan sa mga kompanya magdula niini nga luwas, maghimo sa sayon nga pagpamuhunan, ug maayo sa mubo nga termino.
Ang katawhan dili gayud molambo kung nahadlok kini sa kabag-ohan. Handurawa kon ang unang mga tawo nahadlok sa kalayo; oo, nasunog sila usahay, apan kung wala gigamit ang gahum niini, mahimo’g mawala na kita. Naghunahuna kami nga parehas ang magamit sa AI. Imbes mahadlok niini, kinahanglan natong gamiton ang gahom niini. Kinahanglan natong ibutang kini sa mga kamot sa matag tawo, aron kita sa tingub makab-ot ug mabuhi niining mas taas nga lebel.
