A trecut ceva timp de când nu am mai scris vreun eseu sau articol pe blogul personal, și sincer motivul e că nu prea știam despre ce să scriu. Voiam pe de o parte să fac o direcție clară pentru blog care să servească unei strategii de personal brand building mai mare, pe de altă parte am un număr subiecte care mă pasionează si despre care în general îmi place să vorbesc: tehnologie, game dev, business, economie și nu mă pot decide între ele.

Am zis să pun niște rânduri aici pe blogul personal ca exercițiu de scriere, dar și ca o nouă (și sper eu și definitivă) direcție pentru acest spațiu virtual.

Care e narativul?

În ultima perioadă vedem des știri cu firme mari care fac concedieri masive, și mereu vin atașate de același headline: "E din pricina AI-ului, că am optimizat tot din firmă și nu mai avem nevoie de așa mulți oameni".

Pe lângă asta, mulți CEO de firme de tehnologie bat apa-n piuă constant că AI-ul va înlocui ba programatorii juniori, ba marketerii, ba programatorii seniori, ba echipe întregi. Sau chiar companii întregi și că vom vedea primii unicorni cu un singur om care coordonează echipe de agenți AI...

Povestea vândută așadar e că AI-ul e aici să ne înlocuiască. Firmele să poată produce aceeași valoare dar cu oameni mai puțini.

Care e adevărul?

Ei bine, dacă m-ați mai urmărit pe LinkedIn știți deja că sunt cam un Gică Contra când vine vorba de AI. Da, e util în unele instanțe, dar în majoritatea timpului dă rateuri și e nevoie de un om care să valideze.

Discuția despre ce câștig de performanță are o persoană care folosește AI e foarte ambiguă și pur speculativă pentru că nu avem o metodă concretă și obiectivă prin care să măsurăm performanța reală a cuiva. E una din problemele nerezolvate ale lumii.

În cazul unui programator, cum îi definești valoarea creată sau performanța? Linii de cod? Pot scrie 1000 de linii de cod până maine dar să nu ruleze nimic. Număr de task-uri finalizate? Îmi sparg un task de schimbat un text în 5 task-uri de schimbat câte un cuvânt. Sau aleg task-urile cele mai ușoare să le fac rapid și în număr cât mai mare.

Ca marketer, cum definești? Număr de campanii pe care le lansez? Număr de like-uri adunate la postările puse de mine? Număr de grafice generate?

E așa ambiguu, încât orice statistică care apare cu "AI a crescut productivitatea firmei cu 200%" e pur speculație, și de cele mai multe ori o să vedeți că știrile astea vin de la firme care au o motivație financiară ca hype-ul AI să fie maxim. Fie au un produs ceva cu AI, fie s-au poziționat ca firmă AI first și vor să atragă bani de la investori prin FOMO.

Revenind la adevăr, nu că as deține eu adevărul suprem, dar AI-ul chiar are niște use-case-uri pe care excelează:

• Procesări automate mici de date de genul extracției de date
• Luare de decizii concrete mici (de genul alegerii unei operațiuni de făcut dintr-o listă de operațiuni predefinite, în funcție de context).
• Cod simplu și pur (input-uri și output-uri bine definite, unde toată informația de care are nevoie e localizată în acelasi fișier. Dacă contextul necesar e împărțit în mai multe fișiere, riscul să o ia pe arătură e mare. Dacă e necesară o înțelegere temporală a codului cum e în cazul programării asincrone sau multithreading/multiprocessing, rateul e aproape garantat).

Dar în ciuda acestor cazuri bine definite și granulare, companiile încearcă să bage AI-ul acolo unde nu se descurcă: sumarizare, căutare de informații, analiză de date, domenii unde e nevoie de precizie numerică cum ar fi contabilitate, domenii unde e nevoie de precizie sintactică și logică cum ar fi în domeniul legal. Și multe altele.

Cum accelerăm?

Dacă e să definim AI-ul ca un tool pentru accelerare, atunci povestea se schimbă și putem vedem un viitor unde oamenii din companii se pot ocupa de munci mai creative, mai diverse și cu mai multă valoare adăugată în loc de procesări monotone de date la mână. Până la urmă creierul uman nu a evoluat pe parcursul a milioane de ani ca să stea într-un birou la lumină de neon și să copieze atribute de produse dintr-un spreadsheet într-un alt tabel, 8 ore pe zi.

La fel ca orice unealtă inventată de umanitate, societatea dobândește viteză pe anumite tipuri de munci. De la apariția suliței care ne-a permis să vânăm mai eficient, la plugul tras de boi care ne-a permis să arăm mai eficient, acum avem AI-ul care ne va permite să facem anumite lucruri mai eficiente. Problema e că încă nu știm care lucruri și cum măsurăm obiectiv câștigul de performanță.

Ca să consturiesc pe ideile precedente, eu văd efortul de integrare AI într-o organizație ca un checklist:

• Faci un inventar a task-urilor să vezi ce se întâmplă de fapt în departamente, în echipe și unde se face cea mai multă muncă repetitivă.
• Identifici oportunitățile de automatizare cu AI, și începi să te gândești cum ar arăta procesul final versus cum arată procesul acum.
• Standardizezi niște input-uri și output-uri pentru a face primul pas spre automatizare.
• Creezi cumva un produs intern care lucrază cu aceleași inputuri și outputuri.
  • Important! Nu cauți să înlocuiești persoana care era implicată în procesul respectiv de dinainte de automatizare. Cauți să îi oferi un tool ca să își facă treaba mai eficient, cu mai puține dureri de cap și cu mai puține erori.
• Faci niste runde de test real, și strângi date de validare. Datele si cazurile pe care faci development nu se pupă niciodată cu cazurile reale. Mereu vor fi cazuri care nu funcționează cum trebuie, și procesul tău trebuie să aibe posibilitatea de a face rollback la modul "vechi" de a face treaba.
• Încet încet aduni, documentezi și repari cazurile care nu funcționează. Probabil la început vei avea o rată de succes de ~50% cu AI, 50% ramânând să fie făcute de persoanele care ocupau înainte, în același mod. Cu timpul va crește, dar tot va trebui să ții "human in the loop" pentru validare și intervenție.

Atenție: NU înlocuiești persoana și nu externalizezi responsabilitatea. O greșeală mare pe care o fac multe companii care implementează AI e că ofera o responsabilitate separată tool-urilor AI. Când AI-ul halucinează, se dă vina pe AI în loc să fie responsabilizată persoana care a preluat greșeala AI, și a pasat-o mai departe.

Scopul e de a oferi un tool performant persoanelor din companie, dar munca și responsabilitatea lor rămân la fel, pentru a evita fenomenul de workslop care doar mută din munca unui angajat către alti angajați.