Kodėl Japonijos įmonės taip lėtai diegia dirbtinį intelektą (AI)
Susidūrusios su akivaizdžiu darbo jėgos trūkumu, visuomenės senėjimu ir nuolatinėmis produktyvumo problemomis, Japonijos įmonės turėtų būti palanki dirva dirbtinio intelekto (AI) diegimui. Tačiau, palyginti su JAV ir Jungtine Karalyste, daugelyje darbo vietų šios technologijos diegimas tebėra vangus ir atsargus.
Japonijos reakcija į AI pradeda priminti vieną iš šalies lėtai besivystančių tradicinių „Noh“ pjesių.
Visi scenoje esantys kaukėti personažai sutinka, kad reikia skubiai imtis veiksmų, ir šis raginimas kartojamas su iškilmingu pritarimu. Tačiau aktoriai lieka sustingę vietoje.
Puiku dramos įtampai sustiprinti, bet siaubinga sprendžiant šalies neatidėliotinas problemas.
Duomenys, rodantys dirbtinio intelekto (AI) naudojimą darbo vietoje, rodo, kad Japonija atsiliko. Remiantis ataskaita, išorine , kurią praėjusių metų pabaigoje paskelbė Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacija (OECD).
Tuo tarpu, remiantis atskirais statistiniais duomenimis, JAV šis rodiklis siekia 50 %,, išorinis o Jungtinėje Karalystėje – 32 %., išorinis Singapūre, kuriame, kaip teigiama, užfiksuotas antras pagal dydį, išorinis dirbtinio intelekto (AI) naudojimo lygis po Jungtinių Arabų Emyratų ir didžiausias Azijoje, teigiama, kad 56 % darbuotojų naudoja AI „keletą kartų per savaitę“., išorinis
Tad kodėl Japonija delsia? JAV startuolio „Kuse AI“ įkūrėjas Austinas Xu teigia, kad tai lemia japonų įmonių konservatyvumas ir nenoras rizikuoti. Jo įmonė neseniai atidarė biurą Japonijoje, kad galėtų parduoti savo AI sistemas šalies įmonėms.
„Yra organizacijų, kuriose procesų ir konsensuso kultūra iš tiesų stabdo veiklą“, – sako jis. „Ten, kur tolerancija dirbtinio intelekto klaidoms yra beveik nulinė, ypač visose srityse, susijusiose su klientais. Kai kurie verčiau paliktų pareigybę neužpildytą, nei leistų, kad ją atliktų mašina.“
Xu teigia, kad situacija JAV yra visiškai kitokia – kai kurios įmonės jau suteikia AI agentams kur kas daugiau laisvės, siekdamos padidinti produktyvumą. „JAV AI kolegos pradeda dirbti kaip pagalbininkai ir palaipsniui tampa darbo srauto dalimi. Dažnai vyrauja tokia nuostata [of US bosses] dažnai yra tokia: „Leiskite jai pabandyti, o tada pataisykite.“
Jis priduria, kad Japonijos įmonėms reikia daugiau įrodymų, kad galėtų pakankamai pasitikėti AI ir ją naudoti.
Parrisa Haghirian, tarptautinio vadybos profesorė Kioto pažangiosios mokslo universitete, sutinka, kad daugelis Japonijos įmonių pernelyg bijo rizikos, kad galėtų rimtai pažvelgti į AI.
„Iššūkiai, susiję su jos įdiegimu, yra tokie patys kaip ir bet kokių pokyčių įdiegimas Japonijos įmonėse. Būtent dėl to dirbtinio intelekto naudojimas vis dar yra gana ribotas ir atsargus, ypač darbo vietoje.“
P. Haghirian taip pat lygina šią situaciją su verslesne JAV kultūra, teigdama, kad Japonijos įmonės yra labai jautrios klaidoms, neapibrėžtumui ir reputacijos rizikai.
„Kadangi generatyvinis AI vis dar nėra visiškai patikimas, jis daugiausia naudojamas [in Japan] mažos rizikos užduotims, pavyzdžiui, rašymui, apibendrinimui ar informacijos rinkimui, tačiau kur kas rečiau – pagrindinėms veiklos sritims, sprendimų priėmimui ar bendrų procesų tobulinimui“, – sako ji.
Susidurdamos su akivaizdžiu darbo jėgos trūkumu, senėjančia visuomene ir chroniškomis produktyvumo problemomis, Japonijos įmonės turėtų būti palanki dirva dirbtinio intelekto (AI) diegimui. Tačiau, palyginti su JAV ir Jungtine Karalyste, daugelyje darbo vietų šios technologijos diegimas tebėra vangus ir atsargus.
Japonijos reakcija į AI pradeda priminti vieną iš lėtai besivystančių tradicinių šalies „Noh“ pjesių.
Visi scenoje esantys kaukėti personažai sutinka, kad reikia skubiai imtis veiksmų, ir šis raginimas kartojamas su iškilmingu pritarimu. Tačiau aktoriai lieka sustingę vietoje.
Puiku dramos įtampai sustiprinti, bet siaubinga sprendžiant šalies neatidėliotinas problemas.
Duomenys, rodantys dirbtinio intelekto (AI) naudojimą darbo vietoje, rodo, kad Japonija atsiliko. Remiantis ataskaita, išorine , kurią praėjusių metų pabaigoje paskelbė Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacija (OECD).
Tuo tarpu kiti statistiniai duomenys rodo, kad JAV šis rodiklis siekia 50 %,, išorinis , o Jungtinėje Karalystėje – 32 %., išorinis Singapūre, kuriame, kaip teigiama, užfiksuotas antras pagal dydį, išorinis dirbtinio intelekto (AI) naudojimo lygis po Jungtinių Arabų Emyratų ir didžiausias Azijoje, teigiama, kad 56 % darbuotojų naudoja AI „keletą kartų per savaitę“., išorinis
Tad kodėl Japonija delsia? JAV startuolio „Kuse AI“ įkūrėjas Austinas Xu teigia, kad tai lemia japonų įmonių konservatyvumas ir nenoras rizikuoti. Jo įmonė neseniai atidarė biurą Japonijoje, kad galėtų parduoti savo AI sistemas šalies įmonėms.
„Yra organizacijų, kuriose procesų ir konsensuso kultūra iš tiesų stabdo veiklą“, – sako jis. „Ten, kur tolerancija dirbtinio intelekto klaidoms yra beveik nulinė, ypač visose srityse, susijusiose su klientais. Kai kurie verčiau paliktų pareigybę neužpildytą, nei leistų, kad ją atliktų mašina.“
Xu teigia, kad situacija JAV yra visiškai kitokia – kai kurios įmonės jau suteikia AI agentams kur kas daugiau laisvės, siekdamos padidinti produktyvumą. „JAV AI kolegos pradeda dirbti kaip pagalbininkai ir palaipsniui tampa darbo srauto dalimi. Dažnai vyrauja tokia nuostata [of US bosses] dažnai yra toks: „Leiskite jai pabandyti, o tada pataisykite.“
Jis priduria, kad Japonijos įmonėms reikia daugiau įrodymų, kad galėtų pakankamai pasitikėti AI ir ją naudoti.
Parrisa Haghirian, tarptautinio vadybos profesorė Kioto pažangiosios mokslo universitete, sutinka, kad daugelis Japonijos įmonių pernelyg bijo rizikos, kad galėtų rimtai pažvelgti į AI.
„Iššūkiai, susiję su jos įdiegimu, yra tokie patys kaip ir bet kokių pokyčių įdiegimas Japonijos įmonėse. Būtent dėl to AI naudojimas vis dar yra gana ribotas ir atsargus, ypač darbo vietoje.“
P. Haghirian taip pat lygina šią situaciją su verslesne JAV kultūra, teigdama, kad Japonijos įmonės yra labai jautrios klaidoms, neapibrėžtumui ir reputacijos rizikai.
„Kadangi generatyvinis AI vis dar nėra visiškai patikimas, jis daugiausia naudojamas [in Japan] mažos rizikos užduotims, pavyzdžiui, rašymui, apibendrinimui ar informacijos rinkimui, bet kur kas rečiau – pagrindinėms veiklos sritims, sprendimų priėmimui ir bendrų procesų tobulinimui“, – sako ji.
