👨💻 ИИ уже научился выполнять почти всю типовую интеллектуальную работу в бизнесе
Появилось исследование, которое позволяет ответить на важный вопрос: способен ли ИИ самостоятельно выполнять интеллектуальную работу, ради которой компании десятилетиями нанимали выпускников лучших бизнес-школ?
Исследователи из Уортонской школы бизнеса, Университета Карнеги — Меллона, Пенсильванского университета и Гарвардской школы бизнеса представили BusinessCaseBench — первый крупный бенчмарк, измеряющий способность ИИ решать реальные бизнес-кейсы. В основу легли 615 экзаменационных заданий из 238 кейсов по 18 дисциплинам, которые используются в обучении MBA.
Студентам MBA предлагают задачи, в которых нет единственного правильного ответа. Нужно проанализировать интересы разных сторон, оценить риски, принять решение в условиях неопределенности и убедительно обосновать свою позицию. Именно этому десятилетиями учили будущих консультантов McKinsey, BCG, Bain, инвестиционных банкиров, корпоративных стратегов и топ-менеджеров.
Лучшие современные модели уже достигают 88,4% по основной метрике оценки, сравнивающей их ответы с экспертными решениями преподавателей. Причем речь идет о финансах, стратегии, маркетинге, переговорах, HR, корпоративной этике, операционном управлении и других дисциплинах.
Посмотрите, чем ежедневно занимаются тысячи молодых специалистов в компаниях. Они готовят анализ рынка, сравнивают стратегические сценарии, оценивают инвестиционные проекты, анализируют судебную практику, готовят материалы к переговорам, ищут риски в сделках, разбирают внутренние конфликты, формируют рекомендации для руководителей.
Все это — именно те задачи, на которых тестировали BusinessCaseBench.
Другими словами, речь идет уже не о замене отдельных профессий. Речь идет о постепенной автоматизации повторяющихся интеллектуальных процессов, независимо от того, работает человек в консалтинге, финансах, HR, юридическом департаменте или отделе стратегии.
ИИ прекрасно справляется с типовыми задачами именно потому, что они имеют множество аналогов, накопленный опыт и понятные критерии оценки.
Получается интересный парадокс. Долгое время считалось, что главной ценностью молодого специалиста является способность быстро анализировать информацию. Но если анализ становится дешевой услугой, которую можно получить за несколько минут, ценность постепенно смещается к другому навыку — умению формулировать правильные вопросы, управлять работой ИИ и принимать окончательные решения.
💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться
Появилось исследование, которое позволяет ответить на важный вопрос: способен ли ИИ самостоятельно выполнять интеллектуальную работу, ради которой компании десятилетиями нанимали выпускников лучших бизнес-школ?
Исследователи из Уортонской школы бизнеса, Университета Карнеги — Меллона, Пенсильванского университета и Гарвардской школы бизнеса представили BusinessCaseBench — первый крупный бенчмарк, измеряющий способность ИИ решать реальные бизнес-кейсы. В основу легли 615 экзаменационных заданий из 238 кейсов по 18 дисциплинам, которые используются в обучении MBA.
Студентам MBA предлагают задачи, в которых нет единственного правильного ответа. Нужно проанализировать интересы разных сторон, оценить риски, принять решение в условиях неопределенности и убедительно обосновать свою позицию. Именно этому десятилетиями учили будущих консультантов McKinsey, BCG, Bain, инвестиционных банкиров, корпоративных стратегов и топ-менеджеров.
Лучшие современные модели уже достигают 88,4% по основной метрике оценки, сравнивающей их ответы с экспертными решениями преподавателей. Причем речь идет о финансах, стратегии, маркетинге, переговорах, HR, корпоративной этике, операционном управлении и других дисциплинах.
На наш взгляд, главный вывод исследования не в том, что ИИ почти получил диплом MBA. А в том, что практически вся типовая аналитическая работа в бизнесе начинает становиться автоматизируемой.
Посмотрите, чем ежедневно занимаются тысячи молодых специалистов в компаниях. Они готовят анализ рынка, сравнивают стратегические сценарии, оценивают инвестиционные проекты, анализируют судебную практику, готовят материалы к переговорам, ищут риски в сделках, разбирают внутренние конфликты, формируют рекомендации для руководителей.
Все это — именно те задачи, на которых тестировали BusinessCaseBench.
Другими словами, речь идет уже не о замене отдельных профессий. Речь идет о постепенной автоматизации повторяющихся интеллектуальных процессов, независимо от того, работает человек в консалтинге, финансах, HR, юридическом департаменте или отделе стратегии.
ИИ прекрасно справляется с типовыми задачами именно потому, что они имеют множество аналогов, накопленный опыт и понятные критерии оценки.
А вот человеку все больше остается то, что пока плохо поддается формализации: правильно поставить проблему, определить цели, принять ответственность за решение, учесть политический и организационный контекст, убедить людей и провести изменения.
Получается интересный парадокс. Долгое время считалось, что главной ценностью молодого специалиста является способность быстро анализировать информацию. Но если анализ становится дешевой услугой, которую можно получить за несколько минут, ценность постепенно смещается к другому навыку — умению формулировать правильные вопросы, управлять работой ИИ и принимать окончательные решения.
💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться