Попри всі приголомшливі цифрові досягнення, трильйони доларів, витрачені на комп’ютерні технології, майже нічого не зробили для того, щоб зробити світ продуктивнішим. Економіст Роберт Солоу, який виявив цю проблему, назвав її парадоксом продуктивності. У 1987 році, через десятиліття комп’ютерної революції, він зауважив, що зростання продуктивності фактично сповільнилося. «Ви можете побачити епоху комп’ютерів всюди, — писав він, — крім статистики продуктивності».
Економісти та історики витратили багато часу на те, чому це могло бути. Але ви вже знаєте відповідь: програмне забезпечення має робити нас швидшими, але часто воно робить нас повільнішими. Ми проводимо півгодини, незграбно заповнюючи PDF-файли, які могли б зробити олівцем і папером за хвилину. Ми витрачаємо годину, перекидаючи електронні листи туди-сюди, щоб прояснити те, що можна було б вирішити за 30 секунд по телефону. Цифрова ера зробила багато повсякденної роботи більш складною та менш ефективною, ніж це було 30 років тому.
Величезний приріст продуктивності індустріальної епохи не відбувся лише тому, що хтось винайшов нову технологію; вони відбулися тому, що люди також з’ясували, як найкраще реорганізувати роботу навколо цієї технології. Паровий двигун, наприклад, не був би корисним для текстильного виробництва, якби текстильники залишалися розпорошеною мережею незалежних фермерів, на відміну від групи працівників, зібраних під дахом однієї фабрики. І конвеєрні стрічки не були чимось новим, коли Генрі Форд використовував їх на своїй фабриці; революція полягала в тому, як він організував для робітників їх використання, розбиваючи складну роботу виробництва автомобілів на повторювані, специфічні завдання. Прорив Форда був як організаційним, так і технологічним.
Комп’ютери не змогли створити величезний сплеск продуктивності, але проблема не в комп’ютерах. Справа в тому, що ми не дозволили працівникам скористатися справжньою силою комп’ютерів — автоматизацією. Ми все ще використовуємо їх як друкарські машинки чи калькулятори.
Поява ChatGPT – передусім, його чудова здатність писати комп’ютерний код для автоматизації чітко визначених завдань – може все це змінити. Замість того, щоб повністю ліквідувати багато робочих місць білих комірців, про що люди цілком зрозуміло побоюються, він здатен зробити щось набагато потужніше: усунути те, що є нудним у цій роботі, звільнивши нас для того, щоб ми могли бути більш стимульованими, більш творчими і більш людяними в нашій роботі. У процесі цього він може різко підвищити продуктивність.
Більшість офісних робіт сьогодні пов’язані з аналізу даних. Є багато речей, які штучний інтелект не може зробити, але він дуже хороший у написанні коду для аналізу даних. У всіх офісних працівників є особистий технічний консультант. Їм просто потрібно навчитися ним користуватися.
Як історик, я зізнаюся, що швидко посміявся над ідеєю, що ChatGPT може виконувати будь-яку частину моєї роботи. Я маю на увазі, чи ви коли-небудь просили його пояснити причини Першої світової війни? Він дає вам список факторів, що сприяли цьому. А про написання текстів – не змушуйте мене починати про написання текстів.
Але потім у мене виникла ідея попросити ChatGPT написати комп’ютерний код для аналізу наборів даних, що є копіткою роботою, яку мені, як історику економіки, доводиться часто виконувати. Є речі, які я вмію кодувати, а є речі, які я хотів би знати, як кодувати. ChatGPT може легко робити і те, і інше. Нудні, повторювані завдання, які, як я знав, повинен виконувати комп’ютер, але я не знав, як його змусити виконувати, раптом стали такими ж простими, як набрати мій запит.
Якщо це може зробити історик, то зможе кожен.
Можливо, ChatGPT не зможе допомогти комусь у компанії-постачальнику медичних препаратів з’ясувати, чому і де була втрачена певна партія ліків – для цього може знадобитися справжня винахідливість. Але він може взяти на себе нудну роботу з відстеження замовлень і поставок в електронній таблиці Excel, звільнивши клерку більше часу для виконання саме такої, більш складної і приємної роботи з вирішення проблем.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту нещодавно провели експеримент, про який повідомляється в робочому документі, за участю 444 “професіоналів з вищою освітою”, які отримали “професійне письмове завдання середнього рівня”, наприклад, написання прес-релізів або делікатних електронних листів. Половині з них було надано ChatGPT, а половині – ні. Учасникам, які отримали ChatGPT, знадобилося менше часу, вони писали краще і повідомили, що отримали більше задоволення від завдання. Ще важливіше, мабуть, те, що ChatGPT допоміг “працівникам з низькими здібностями”, тобто тим, хто має слабші навички письма, але, можливо, з хорошими ідеями, змогли ефективно виконати завдання.
ChatGPT чудово справляється з письмовими завданнями, але ще краще – з завданнями з кодування. Зробити, здавалося б, неможливе, наприклад, створити нову інформаційну панель для відстеження теплових карт щотижневих продажів в Excel, буде легко. Розбиваючи складні аналітичні завдання на маленькі кроки, як це зробили інженери Ford для Model T, працівники зможуть створювати власні конвеєри даних, звільняючи себе для більш творчої роботи. Назвіть із щоденною автоматизацією.
Я розумію, що автоматизація повсякденних завдань може бути страшною. Якщо макрос може створити ваш щоденний звіт за п’ять секунд, а не за п’ять годин, які вам потрібні, яка ваша цінність? Спокусливо сприймати себе або наших співробітників як не що інше, як повторювані завдання. Ми не можемо уявити собі світ, де ті самі працівники могли б зробити більше.
Але якщо компанія зможе зробити цей важливий крок від уникнення до впровадження повсякденної автоматизації, вона матиме конкурентну перевагу. Компанії, які просувають працівників, які можуть автоматизувати виснажливі частини своєї роботи, будуть прибутковішими в довгостроковій перспективі, оскільки тоді ці працівники зможуть виконувати складнішу, більш винагороджену, більш людську роботу. Практично за визначенням робота, яку не можна автоматизувати, оплачуватиметься краще.
Досі вам доводилося просити ІТ-відділ допомогти автоматизувати частину вашого робочого процесу. Але з ChatGPT кожен зможе це зробити, лише трохи навчившись. Як і у випадку з конвеєром Ford, сьогодні проблема вже не технологічна, а організаційна.
Це правда, що деякі короткозорі корпорації були б раді виконувати ту ж роботу, що й зараз, але з меншою кількістю людей. Але я підозрюю, що більшість успішних компаній усвідомлять довгостроковий потенціал заохочення працівників вирішувати складніші проблеми.
Змінити спосіб організації компаній набагато важче, ніж оновити програмне забезпечення. Незважаючи на те, що ви читаєте в новинах, більшість із нас не працює в Google чи Amazon. Ми працюємо в тих самих компаніях, що існували в 1973 році, які намагалися відмовитися від паперового паперу, але ніколи не досягли цього. Справжні зміни можуть зайняти одне-два покоління, але, сподіваюся, ні.
Повсякденна автоматизація, якщо це станеться, стане загибеллю Генрі Форда. Його конвеєрне виробництво оплачувало робітників краще, але було дегуманним. Це означало, що єдиний спосіб стати більш продуктивними та заробити більше грошей — стати схожими на машини. Повсякденна автоматизація говорить протилежне: спосіб бути більш продуктивним і заробляти більше грошей — це використовувати наші технології, щоб знову стати більш людяними.
Луї Хайман
