Prieš dešimtmetį, 2013 m. Oksfordo universiteto mokslininkai paskelbė stulbinančią žinią, kad per artimiausius porą dešimtmečių 47 proc. JAV darbo vietų „gresia automatizavimas“. Tačiau prabėgus pirmajam dešimtmečiui po šios prognozės paskelbimo nieko panašaus neįvyko. Tyrimo autoriai teisinasi, kad jie tik bandė nuspėti, ką gali technologijos, o ne realią ateitį.
2017 m. McKinsey ekspertai paskelbė nuomonę, kad maždaug 5 proc. profesijų galėtų būti automatizuotos. O šių metų kovo mėnesį „Goldman Sachs“ apskaičiavo, kad dirbtiniu intelektu pagrįsti IT produktai, tokie kaip DALL-E ir ChatGPT, galėtų automatizuoti apie 300 mln. darbo vietų. Šių produktų gamintojas „Open AI“ ir Pensilvanijos universiteto mokslininkai teigia, kad naudojant šiuos įrankius, apie 80 proc. darbo vietų galima automatizuoti iki dešimtadalio visų užduočių.
Žinoma, sudaryti tokias prognozes nėra paprasta, nes technologijos automatizuoja užduotis, o ne konkrečią profesiją. Pavyzdžiui, 2016 m. DI pradininkas Geoffrey Hintonas manė, kad ši technologija per 5 artimiausius metus gali eliminuoti medicinos radiologo profesiją, nes ji geriau už žmogų galės įvertinti rentgeno nuotraukos rezultatus. Tačiau rentgeno nuotraukų vertinimas tėra tik viena iš maždaug 30 kitų radiologo užduočių, ir šios profesijos profesionalų vis dar nuolat trūksta.
Draudimo industrija, kuri, verta priminti, parduoda patirto nuostolio sureguliavimo paslaugą − taip pat nėra išimtis. Anksčiau pradedant nuo įvykio vietos apžiūros iki draudimo išmokos nuostolį patyrusiam klientui – visą šį procesą valdė žmogus. Pirmieji pokyčiai Lietuvos draudimo sektoriuje ėmė ryškėti atėjus pandemijai, kuomet buvo apriboti tiesioginiai kontaktai tarp kliento ir žalų specialisto.
Tiesiogines įvykio vietos apžiūras pakeitė virtualūs sprendimai, klientai ėmė patys fiksuoti įvykio pasekmes bei skaitmeniniais būdais perdavinėti informaciją draudikui. Pavyzdžiui, šiuo metu „Lietuvos draudimo” žalų ekspertai vyksta tik į tokius objektus, kurių nuostolio fiksavimas būtų per daug sudėtingas klientui – tai gaisrai, itin dideli audrų sukelti nuostoliai, sprogimai. Lyginant su 2019 m., dabartinis objektų apžiūrų lygis nesiekia net 10 proc.
Sukūrus žalų savitarnos platformą, buvo išvystyti ir automatinių išmokų sprendimai, todėl žalos reguliavimo trukmės sąvokos apskritai nebeliko − patirtas nuostolis gali būti išmokėtas iš karto po įvykio deklaravimo savitarnoje. Kažkada būtų buvę sunku tuo patikėti, tačiau šiuo metu apie 70 proc. atvejų „Lietuvos draudime“ siūlomą sprendimą privatūs klientai priima net nebendravę su specialistu.
Visi šie procesai įgyja didelės reikšmės stiprėjančių gamtos stichijų kontekste. Praėjusį rugpjūtį prasiautusi audra, „Lietuvos draudimo“ duomenimis, klientams atnešė apie 10 mln. nuostolių, kai visoje Lietuvoje nukentėjo iki 10 tūkst. įvairių turto objektų. Automatiniai ir kiti modernūs sprendimai padėjo 50 proc. audros žalų atvejų sureguliuoti per laikotarpį iki 5 dienų. Naudojant senus procesus, toks nuostolių sureguliavimo greitis būtų buvęs fiziškai neįmanomas.
Akivaizdu, kad per kelerius pastaruosius metus klientų aptarnavimo procesai pasikeitė neatpažįstamai. Šių pokyčių fone kyla natūralus klausimas, ar dirbtinis intelektas ir automatizuoti sprendimai iš viso išstums žmogų. Dažniausias atsakymas į šį klausimą – DI neabejotinai jau atnešė ir dar atneš revoliucijų į darbo rinką, tačiau nėra vieningos nuomonės dėl šių revoliucijų greičių ir apimčių.
Pavyzdžiui, vertinant žalų reguliavimo sritį, tarptautiniai ekspertai mano, kad apie 50 proc. žalų reguliavimo procesų bus automatizuoti, apie 30 proc. jų evoliucionuos, o 20 proc. bus reguliuojami naujų technologijų pagalba.
Tad išvados peršasi dvi − kol kas įmonių personalo atrankos darbuotojai dar ieško geriausių savo sričių profesionalų, tačiau į įmonių kasdienybę neišvengiamai toliau beldžiasi dideli pokyčiai, ir mes jų išvengti negalėsime.
Šiuo metu skaitomiausi
Šiuo metu skaitomiausi
Šiuo metu skaitomiausi
Taip pat skaitykite
Rašyti komentarą