2019. október 6. 12:39
mfor.hu

Az automatizáció előretörése nem csak a fizikai munkaerő piacát fogja felkavarni, de felforgathatja az értelmiségi terület egyes részeit is. Bizonyos fokig a fehérgallérosok is már most robotokkal dolgoznak együtt, és a mesterséges intelligencia fejlődésének üteme sokakat meg is ijeszt. Szakértők szerint azonban ők feleslegesen aggódnak, a robotok ugyanis egy ideig még biztosan nem fogják tudni kipótolni a tapasztalatból, intuícióból építkező emberi tényezőt.

Amikor a munkahelyek robotizálásáról beszélünk, elsőre általában a kékgalléros munkaerő kiváltására gondolunk. Ez a folyamat azonban bizonyos fehérgalléros foglalkozások esetében is elkerülhetetlenül meg fog történni, méghozzá viszonylag hamar, írja a Financial Times.

Ennek az egyértelmű jelei már most látszanak például az ügyfélszolgálatos munkák az utóbbi években megindult robbanásszerű fejlődésében, melyet a gépi tanulás evolúciója tett lehetővé. Míg korábban, ha olyan problémával hívták fel az ügyfélszolgálatost, melynek megoldásában az nem volt otthon, a hívás fogadója várakozóra tette az ügyfelet, és hosszú ideig váratta - akár húsz-negyven percbe is telhetett, mire az ügynök felkereste azt, aki ért a témához, megkapta a kielégítő okítást, és a kész válasszal tért vissza a vonal túlsó végén várakozó, egyre türelmetlenebb ügyfélhez.

Manapság már az ügyfélszolgálatok egyre nagyobb résztét állítják át gépi tanulással megtámogatott csetes ügyfélszolgálatra, ahol a segítségkérő begépeli a kérdését, azt egy robot végigfuttatja magában, és az esetek 40 százalékában kész válaszlehetőségeket kínál fel a dolgozónak a probléma kapcsán, melyeket egy kattintással el lehet küldeni az ügyfélnek, nagyban gyorsítva ezzel a munkafolyamatot, és növelve a vásárlói elégedettséget.

Nagyon gyors változás

A The Globotics Upheaval című könyv szerzője, Richard Baldwin szerint a most létező szellemi munkákat gyorsabban fogja elsöpörni a digitális változás, mint bármely korábbi fehérgalléros munkákat bármely korábbi világgazdasági átállás a történelem során. Baldwin, aki könyvírás mellett a Graduate Institute Geneva egyetem kutatója, azt mondja, az ügyfélszolgálat robotizálása csak a kezdet, szerinte olyan területeket is fel fog forgatni az automatizáció, melyeken ma még nehezen elképzelhető, hogy lemondjunk az emberi belátás, mérlegelés plusz faktoráról. Ilyenek a biztosítási és jogi területek is.

Ezt a sejtelmet a PwC tavalyi kutatása igazoltnak látja, mely azt mutatta ki, hogy a fejlett országokban a pénzügyi és biztosítási foglalkozások 30 százalékát fenyegeti az a veszély, hogy 2029-ig elsöpri az automatizáció, az adminisztrációs állásoknak pedig a fele forog kockán.

Michael Lewis, a biztosításügyi számításokat AI-val megtámogató Claim Technology vezére nem drasztikusnak, hanem nagyon pozitívnak látja a közelgő változást. Ő azt mondja, gépeik felszabadítják az emberi munkaerőt a repetitív, unalmas feladatok elvégzése alól, és teret engednek az értékteremtő tevékenységeknek.

Nem olyan gyors változás

Az átalakulás üteme azonban lehet, hogy nem lesz ennyire gyors. A Financial Times egy brit helyi hatóság ügyfélszolgálatának bemutatásával érzékelteti a jelenséget. Az ügyfélszolgálat a San Francisco-i központú Digital Genius gépitanulás-rendszerrel támogatta meg a dolgozóit a fent említett, a csetes ügyfélkezelést automatikus probléma-analízissel és felajánlott konzerv-válaszokkal megkönnyító módon. A Digital Geniusnak köszönhetően ugyan a szaporodó bejövő hívások ellenére sem kellett bővíteni az ügyfélszolgálati csapatot, de attól még az sem történt meg, hogy a kapacitásnövelés miatt képbe kerüljön a leépítés lehetősége.

Richard Freeman, a Harvard közgazdaságtan-professzora szerint a munkaerőpiaci változások lassabban mennek végbe, mint amire a legtöbb tanulmány számít. Az említett ügyfélszolgálat egy dolgozója azt mondja, nem is érzi fenyegetve az állását, mint mondja, az MI bevezetésével a csapata valamivel kisebb lett ugyan, de sokoldalúbb is, és a munkája csak jobbá vált tőle.

Elég vagy, Mikrobi

A gépitanulásos rendszerek kétségkívül megváltoztatták azokat a munkamódszereket, melyek során olyan óriási adattömegben kell mintákat felismerni és elemezni, melyek emberi dolgozóknak túl nagy falatok lennének. A dél-karolinai Charlestonból indult Engage Talent nyilvános elérhető munkavállalói adatok hatalmas tömegeit elemzi folyamatosan az ügyfélcégei számára, munkavállalói elégedettségi mutatókkal dolgozik, és ezek alapján javaslatokat tesz a partnerei számára, mikor érdemes megpróbálni elcsábítani a rivális cégek jól bevált szakembereit.

Matt Pietsch, a startup vezetője azt mondja, modelljük hónapokkal azelőtt kimutatta a munkaerő kirívó elégedetlenségét a Teslánál, mint hogy Elon Musk a vállalat leépítésének terveiről twittelt volna. Mint mondja, ez az ő egyik igazi hasznuk: ha egy rivális cég munkaerőt akar elszipkázni a Tesla-tól, akkor sokkal jobb esélyekkel indulnak, ha rögtön megkeresik a dolgozókat egy ajánlattal, amint az Engage Talent kimutatja az elégedetlenségüket, mint ha akkor állnának le tolongani a többi versenyzővel a szakemberekért, amikor Musk megteszi a hivatalos bejelentést. Emberi erőforrással viszont képtelenek lennének ilyen óriási adathalmazt kezelni és elemezni, tehát nem tudnának ügyfeleik HR-osztályai számára jó javaslatokat tenni. Ebben az esetben a gépek hasznosítása kész siker.

Nem vagy elég, Mikrobi

Sokkal nagyobb kihívás azonban a gépi tanulást olyan szerepekbe belepasszírozni, ahol a munkaadók és az ügyfelek is hozzászoktak ahhoz, hogy az ügyintézési folyamatban erősen jelen van az emberi intuíció és rugalmasság. A biztosítócégeknél például nagy segítséget jelenthetnek az ugyancsak monoton adminisztrációs feladatok elvégzésében, de a biztosítási igények értékelése például karambolok vagy betörések esetén sokkal komplexebb elemző-mérlegelő munkát igényel, mely árnyaltságát a szakma képviselőinek kételyei szerint egy gép még nem tudná felfogni.

A svájci Swindon biztosító három évvel ezelőtt már tett egy próbát a biztosítási igények gépi kezelésére, de túl sok esetben kellett emberi munkaerőnek felülírnia a gépi döntéseket, így végül el is napolták a gépiesítést. A tanulság, amit levontak, az, hogy az automatizáció egyelőre csak a rutinszerű, kevés mérlegelést igénylő kárigények esetén használható, melyek nagy volumenben ömlenek, és kellőképpen standardizáltak is.

Még ahol sikeresen bevetették a gépi tanulást, ott is beletelt egy időbe, míg a robot belerázódott a munkába, és az is, míg visszahozta a belefektetett pénzt. A fent említett ügyfélszolgálaton négy hónap után mutatta a jeleit a rendszer annak, hogy valóban hasznos lesz, specializáltabb területeken pedig még ennél is sokkal tovább tarthat a robotok betanítása.

Nix ugribugri

Az emberek lecserélése helyett a veszélyeztetettnek mondott fehérgalléros területeken az úttörő techológiákat egyelőre csak az élő munkaerő keze alá dolgozó robotinasnak tudják bevezetni a munkaadók. Ben Allgrove, a Baker McKenzie jogi cég kutatási-fejlesztési vezetője azt mondja, a helyzet hasonló, mint ami a gépírónőkkel történt: ma már csupán erre a feladatra nem vesznek fel embereket, viszont a személyi asszisztensekre, akiknek a feladata a gépírás is, most is szükség van.

"Az egyes munkák meg fognak változni a cégeknél, de továbbra is szükség lesz emberekre. A készségek, amiket alkalmaznak, és amit csinálnak, az fog megváltozni."

Szerinte az emberi tényezőt igénybevevő döntések miatt a következő 5-10 évben még biztosan nem kell attól tartani, hogy a gépek kisemmizik a fehérgalléros munkaerőt.

(Financial Times)