Di Davos, CEO-CEO mengatakan AI tidak datang menghantui pekerjaan secepat CEO Anthropic Dario Amodei pikir

(SeaPRwire) –   Halo dan selamat datang di Eye on AI. Dalam edisi ini… panggilan tindakan CEO Anthropic Dario Amodei tentang risiko bencana AI… lebih banyak wawasan AI dari Forum Ekonomi Dunia di Davos… melakukan investasi lagi di CoreWeave… Anthropic memetakan sumber personalitas bermanfaat model AI.

Halo, saya baru saja kembali dari menutupi World Economic Forum di Davos, Swiss. Minggu lalu, saya membagikan beberapa dari lapangan di Davos. Saya akan mencoba berbagi beberapa pikiran lebih lanjut dari percakapan saya di bawah ini.

Tetapi, terlebih dahulu, perbincangan di dunia AI selama satu hari terakhir adalah esai 20.000 kata yang Dario Amodei, CEO Anthropic, rilis Senin. Bagian itu, berjudul The Adolescence of Technology dan dipublikasikan di situs pribadi Amodei, berisi sejumlah peringatan yang telah dikeluarkan Amodei sebelumnya. Tetapi, dalam esai itu, Amodei menggunakan bahasa yang sedikit lebih keras dan menyebutkan timeline yang lebih singkat untuk beberapa risiko potensial AI daripada sebelumnya. Apa yang sebenarnya notable dan baru dari esai Amodei adalah beberapa solusi yang diausulkan untuk risiko-risiko ini. Saya coba membongkar poin-poin ini.

Satu hal yang Amodei katakan dalam esai-nya adalah bahwa 50% dari pekerjaan pegawai berpendapatan tinggi tingkat masuk akan dihapus dalam satu hingga lima tahun karena AI. Dia mengatakan hal yang sama di Davos minggu lalu. Tetapi, berbicara dengan pemimpin C-suite di sana, saya merasa bahwa sedikit dari mereka setuju dengan prognostikasi Amodei.

Amodei sebelumnya telah salah tentang laju penyebaran teknologi ke perusahaan non-AI. Tahun lalu, dia meramalkan bahwa sampai 90% kode akan ditulis oleh AI pada akhir 2025. Tampaknya, ini sebenarnya benar untuk Anthropic sendiri. Tetapi bukan benar untuk kebanyakan perusahaan. Bahkan di perusahaan perangkat lunak lain, jumlah kode yang ditulis oleh AI telah antara 25% dan 40%. Jadi Amodei mungkin memiliki perspektif yang condong tentang seberapa cepat perusahaan non-teknologi sebenarnya dapat mengadopsi teknologi.

AI mungkin menciptakan lebih banyak pekerjaan daripada yang dihancurkan

Yang lebih penting, Amodei mungkin salah tentang dampak AI pada pekerjaan untuk sejumlah alasan. Scott Galloway, profesor pemasaran, influencer bisnis dan investor teknologi, yang berbicara di Global Leadership Dinner Davos mengatakan bahwa setiap inovasi teknologi sebelumnya selalu menciptakan lebih banyak pekerjaan daripada yang dihancurkan dan bahwa dia tidak melihat alasan untuk berpikir AI akan berbeda. Dia juga mengizinkan, meskipun bahwa mungkin ada perpindahan短期存在工人.

Dan sampai saat ini, tampaknya demikian. Saya juga memiliki percakapan yang menarik dengan beberapa eksekutif senior . Srinivas Tallapragada, kepala teknik dan sukses pelanggan perusahaan, mengatakan kepada saya bahwa sementara AI memang menyebabkan perubahan peran di perusahaan, Salesforce juga menginvestasi besar untuk melatih kembali orang-orang untuk peran, banyak di antaranya bekerja bersama teknologi AI. Faktanya, 50% dari rekrutmen perusahaan tahun lalu adalah calon internal, meningkat dari rerata historis 19%. Perusahaan telah mampu memindahkan beberapa agen dukungan pelanggan, yang sebelumnya bekerja di pusat kontak tradisional, menjadi “insinyur yang dideploy ke depan” di bawah organisasi Tallapragada, di mana mereka bekerja dengan pelanggan Salesforce di tempat untuk membantu部署 AI agents.

Sementara itu, Ravi Kumar, CEO Cognizant, mengatakan kepada saya bahwa bertentangan dengan banyak bisnis yang telah mengurangi rekrutmen pegawai junior, Cognizant sedang merekrut lebih banyak lulusan tingkat masuk daripada ever. Mengapa? Karena mereka umumnya lebih cepat, pelajar yang lebih mudah beradaptasi yang baik dengan keterampilan AI atau dengan cepat belajarnya. Dan dengan bantuan AI, mereka dapat seberdaya guna dengan karyawan yang lebih berpengalaman.

Saya menunjuk kepada Kumar bahwa sejumlah penelitian yang semakin banyak—di bidang-bidang yang beragam seperti , , dan keuangan—secara tampaknya menunjukkan bahwa sering kali profesional yang paling berpengalaman yang mendapatkan manfaat terbanyak dari alat AI karena mereka memiliki penilaian untuk lebih cepat menilai kekuatan atau kelemahan kerja model atau agen AI. Mereka juga dapat lebih baik menulis prompt yang sangat spesifik untuk memandu model ke output yang lebih baik.

Kumar tertarik dengan hal ini. Dia mengatakan bahwa organisasi juga memerlukan karyawan berpengalaman karena mereka unggul dalam “mencari masalah”, yang dia katakan adalah peran paling penting untuk manusia dalam organisasi saat AI mulai mengambil peran lebih banyak “menyelesaikan masalah”. “Anda mendapatkan lisensi untuk mencari masalah karena Anda tahu cara menyelesaikan masalah sekarang,” katanya tentang karyawan berpengalaman.

Membuka pasar baru sepenuhnya

Raj Sharma, managing partner global EY untuk pertumbuhan dan inovasi, mengatakan kepada saya bahwa AI memungkinkan perusahaan-nya untuk mengejar segmen pasar baru sepenuhnya. Misalnya, sebelumnya, tidak dapat secara ekonomis mengejar banyak pekerjaan pajak untuk perusahaan perantara. Ini adalah bisnis yang cukup kompleks sehingga masih memerlukan keahlian, tetapi mereka tidak dapat membayar harga yang sejenis dengan perusahaan-besar yang memiliki situasi pajak yang lebih kompleks. Jadi margin tidak cukup baik untuk EY untuk mengejar kontrak-kontrak tersebut. Tetapi sekarang, thanks to AI, EY telah membangun agen AI yang dapat membantu tim lebih kecil dari ahli pajak manusia untuk secara efektif melayani pelanggan-pelanggan ini dengan margin keuntungan yang masuk akal untuk perusahaan. “Orang-orang pikir, itu pajak, itu pasar yang sama, jika Anda pergi ke AI, orang akan kehilangan pekerjaan,” kata Sharma. “Tetapi tidak, sekarang Anda memiliki pasar baru sebesar $6 miliar yang kita dapat mengejar tanpa memecat satu pegawai.”

Apa ROI dari AI dalam garis bisnis yang ada?

Kumar, CEO Cognizant, mengatakan kepada saya bahwa dia melihat empat kunci untuk meraih ROI yang signifikan dari AI. Pertama, perusahaan perlu mereinvent semua alur kerja mereka, bukan hanya mencoba mengotomatiskan beberapa bagian dari alur kerja yang ada. Kedua, mereka perlu memahami engineering konteks—cara memberikan agen AI data, informasi, dan alat untuk berhasil menyelesaikan tugas. Ketiga, mereka harus menciptakan struktur organisasi yang dirancang untuk mengintegrasikan dan mengatur baik agen AI maupun manusia. Dan terakhir, perusahaan memerlukan infrastruktur pelatihan—proses untuk memastikan karyawannya tahu cara menggunakan AI dengan efektif, tetapi juga pipa pelatihan kembali dan pengembangan karier yang mengajari pekerja cara melakukan tugas dan fungsi baru saat AI mengotomatiskan tugas yang ada dan mengubah alur kerja yang ada.

Yang kunci di sini adalah bahwa tidak satu pun langkah ini mudah untuk dicapai. Semua memerlukan investasi yang signifikan, waktu, dan yang paling penting, kecerdasan manusia untuk benar. Tetapi Kumar berpendapat bahwa jika perusahaan berhasil dengan ini, ada untung produktivitas sebesar $4,5 triliun yang menunggu untuk diambil hanya di AS. Dia mengatakan bahwa untung-untung ini dapat dicapai bahkan jika model AI tidak pernah menjadi lebih mampu daripada sekarang.

Satu hal lagi: Kollega saya Allie Garfinkle, yang menulis newsletter Term Sheet, memiliki profil hebat di edisi terbaru dari magazine tentang bos AI Demis Hassabis yang berbisnis sampingan menjalankan Isomorphic Labs. Misinya tidak lain adalah menggunakan AI untuk “menyelesaikan” semua penyakit.

Oke, dengan itu, berikut berita AI lainnya.

Jeremy Kahn

@jeremyakahn

Beatrice Nolan dari menulis bagian berita dan penelitian newsletter ini di bawah ini. Jeremy menulis item Brain Food.