În decembrie scriam aici despre primele mele zile cu ChatGPT. Au trecut patru luni și ritmul s-a schimbat complet. Pe 14 martie, OpenAI a lansat GPT-4. Pe 23 martie au venit pluginurile pentru ChatGPT. Pe 22 martie, o scrisoare deschisă cerea o pauză de șase luni. Pe 31 martie, Italia a blocat ChatGPT. Iar în aprilie, jumătate din internet se joacă cu AutoGPT.
Și, inevitabil, a revenit întrebarea pe care o aud de la prieteni, de la antreprenorii cu care lucrez și de la oameni care nu au nicio legătură cu tehnologia: „Ne mai trebuie meseriile noastre peste cinci ani?” Răspunsul meu scurt e: da, majoritatea. Răspunsul lung e mai interesant și îl scriu mai jos, cât se poate de calm.
GPT-4 e un salt real, nu o reclamă
Vreau să încep cinstit: nu fac parte din tabăra celor care spun că e doar „autocomplete mai bun”. GPT-4 e vizibil mai bun decât ce aveam în decembrie. Raționează mai bine, greșește mai rar (nu niciodată), ține firul unei discuții lungi și, conform raportului publicat de OpenAI, trece examene profesionale, inclusiv de drept, la percentile mari. OpenAI a anunțat și că modelul poate înțelege imagini, nu doar text, deși funcția aceasta nu e încă deschisă tuturor.
Pluginurile sunt, poate, vestea mai importantă pentru business. Un model care poate căuta, rezerva, calcula sau accesa date dintr-o aplicație nu mai e doar un partener de conversație. Devine un asistent care face lucruri. Experimentele cu AutoGPT, în care modelul își împarte singur o sarcină în pași și îi execută pe rând, sunt deocamdată mai mult spectaculoase decât utile. Dar direcția e clară și merită discutată cu capul limpede. Am povestit recent și cum folosesc concret ChatGPT în afaceri.
Se automatizează sarcini, nu meserii întregi
Orice meserie e un pachet de sarcini. Un avocat cercetează jurisprudență, redactează, negociază, liniștește un client speriat și își asumă răspunderea pentru un sfat. Un om de marketing scrie texte, analizează cifre, convinge un șef și înțelege un client. GPT-4 poate face foarte bine câteva bucăți din pachet. Rareori le poate face pe toate și, mai ales, nu poate semna pentru ele.
Când o tehnologie preia o parte din sarcini, meseria nu dispare. Se reorganizează. Omul petrece mai puțin timp pe partea mecanică și mai mult pe partea în care contează judecata. Un raport Goldman Sachs estima, la final de martie, că AI-ul generativ ar putea expune automatizării echivalentul a în jur de 300 de milioane de locuri de muncă cu normă întreagă. Cuvântul important acolo e „expune”: nu înseamnă că acele joburi dispar, ci că o parte din ce se face în ele poate fi făcută altfel.
Am mai văzut filmul ăsta
Când a apărut foaia de calcul pe calculator, mulți au crezut că se termină cu contabilii. S-a întâmplat invers: calculele au devenit ieftine, așa că firmele au început să ceară mai multe analize, scenarii și raportări. Contabilul a încetat să adune coloane de mână și a început să facă lucruri mai valoroase.
La fel cu internetul și comerțul. Am trăit asta pe pielea mea: în 2005 lansam MarketOnline, iar în 2009 Floria. Mulți spuneau atunci că magazinele fizice vor muri. N-au murit. S-au schimbat: unele au dispărut, altele au învățat să vândă și online, au apărut meserii noi, de la specialiști în logistică la oameni care se ocupă de reclame și de experiența clientului. Retailul nu s-a terminat. S-a transformat, iar cei care au refuzat transformarea au plătit.
Nu spun că istoria se repetă identic. AI-ul e mai rapid și mai general decât un spreadsheet. Dar mecanismul de bază e același: tehnologia ieftinește o activitate, iar cererea pentru ce e în jurul ei crește.
Ce sarcini sunt cele mai expuse și ce rămâne la oameni
Din ce văd în lucrul de zi cu zi și în startup-urile pe care le consiliez, cele mai expuse sunt:
- textele repetitive: descrieri de produs, emailuri standard, rezumate, rapoarte de rutină;
- primele variante (draft-urile) de aproape orice: un articol, o ofertă, o prezentare, un contract-tip;
- suportul de bază pentru clienți, la întrebările care se repetă de o mie de ori;
- codul simplu: scripturi, funcții standard, teste, traduceri dintr-un limbaj de programare în altul.
Mai puțin expuse sunt lucrurile care cer judecată în situații noi, relații construite în timp, asumarea răspunderii, munca fizică făcută în lumea reală și, mai ales, încrederea. Clientul care îți dă o afacere pe mână vrea să știe cine răspunde dacă iese prost. Un model de limbaj nu răspunde în fața nimănui. Un instalator, o asistentă medicală, un negociator bun sau un manager care știe să țină o echipă unită în criză nu au motive de panică în viitorul apropiat.
Adevăratul risc: oamenii care refuză să învețe
Dacă aș rezuma tot articolul într-o frază, ar fi asta: nu AI-ul îți ia jobul, ci un coleg care știe să lucreze cu AI. Un copywriter care folosește GPT-4 pentru primele variante și își pune energia în idee și în editare va livra mai mult și mai bine decât unul care se încăpățânează să ignore unealta. La fel un programator, un avocat sau un om de vânzări.
Le-am spus de multe ori celor care mă întreabă ce să facă la început de drum (am scris și despre ce le spun tinerilor care vor să devină antreprenori): cea mai valoroasă abilitate e să înveți repede lucruri noi. Acum devine o chestiune de supraviețuire profesională, nu doar de avantaj.
Tranzițiile dor, și nu trebuie să ne prefacem că nu
Aici vreau să fiu la fel de cinstit ca la început. Faptul că, pe termen lung, tehnologia creează mai multe joburi decât distruge nu ajută prea mult un om de 50 de ani al cărui post dispare mâine. Tranzițiile au costuri reale și le plătesc, de obicei, cei care au cele mai puține resurse să se adapteze.
O societate corectă nu lasă oamenii singuri în fața schimbării. Companiile care câștigă productivitate din AI ar trebui să investească o parte din câștig în recalificarea propriilor oameni, nu doar să taie posturi. Statul ar trebui să finanțeze programe de recalificare reale, nu cursuri de bifat, și să-și modernizeze propriile servicii. Iar dezbaterea publică ar trebui să fie despre cum gestionăm trecerea, nu doar între „vom muri cu toții” și „nu se schimbă nimic”.
Scrisoarea care cerea o pauză de șase luni, semnată de Elon Musk, Steve Wozniak și mulți alții, și decizia autorității italiene de protecție a datelor arată că nu doar cei speriați de șomaj au întrebări. Nu sunt convins că o pauză e realistă. Dar întrebările despre siguranță, date personale și răspundere sunt legitime și merită răspunsuri serioase.
Sfaturi practice
Pentru angajați:
- folosiți zilnic un instrument de AI, măcar o jumătate de oră, pe sarcini reale din munca voastră;
- identificați partea repetitivă din job și automatizați-o voi, înainte s-o facă altcineva;
- investiți în ce e greu de copiat: relații, judecată, cunoașterea domeniului, comunicarea cu oamenii;
- verificați întotdeauna ce produce modelul. Încă inventează cu mare siguranță.
Pentru antreprenori și manageri:
- nu tăiați oameni de frică sau de modă. Mai întâi învățați ce poate face AI-ul în firma voastră;
- dați echipei acces, timp și voie să experimenteze și cereți-le să împartă ce funcționează;
- stabiliți reguli clare: ce date nu intră niciodată într-un chatbot public și cine verifică rezultatul;
- folosiți timpul câștigat pentru clienți și calitate, nu doar pentru reducerea costurilor.
Concluzie
GPT-4 nu e sfârșitul meseriilor. E sfârșitul unor sarcini și începutul unui mod nou de a lucra. Cine învață acum va avea un avantaj uriaș în următorii ani. Cine se preface că nu se întâmplă nimic, sau intră în panică, pierde timp prețios. Iar noi, ca antreprenori și ca societate, avem datoria să nu lăsăm pe nimeni în urmă doar pentru că schimbarea a venit repede.
Voi cum folosiți GPT-4 sau ChatGPT în munca de zi cu zi? Și ce sarcină v-ați bucura să nu o mai faceți niciodată?