Yapay zeka ve dış kaynak kullanımı: gelecek nedir? Bölüm Bir.


İki bölümlü makalenin bu ilk bölümünde, uzman teknoloji ve dış kaynak kullanan avukatlar olarak deneyimlerimize dayanarak, yapay zekanın dış kaynak kullanımına yönelik mevcut ve gelecekteki bazı eğilimlerine ve sonuçlarına bakıyoruz.

Burada yapay zekanın “geleneksel” BT dış kaynak kullanımı biçimlerini ve dış kaynak kullanımı yoluyla iş süreçlerinin yönetimini ve dönüşümünü (bu amaçlar için “BPO”) nasıl etkileyeceğini, ancak dış kaynak kullanımı için büyüyen pazarı (en azından şimdilik) nasıl etkileyeceğini tahmin ediyoruz. Yapay zekanın geliştirilmesi, uygulanması ve konuşlandırılması – veya “Hizmet olarak yapay zeka”.

Yapay zekanın bildiğimiz insanlığı yok edeceği ya da en azından hepimizi çok yakında ataçlara dönüştüreceği yönündeki felaket tellallarının kendinden emin tahminleri doğrultusunda, dış kaynak sektöründe de kendinden emin tahminler yapanlar var. Bunlardan sadece bazılarını belirtmek gerekirse: (1) Yapay Zeka, bildiğimiz şekliyle dış kaynak kullanımını, özellikle de BPO’yu alt üst edecek (2) bu, offshore ve onshore işgücü merkezli dış kaynak kullanımı ve personel artırmanın sonu anlamına geliyor, (3) Yapay zeka odaklı sohbet robotları çoğu şeyin yerini alacak çağrı merkezleri ve (4) aslında dış kaynaklı süreçlerde tüm insan girdilerinin yerini yapay zeka alacak. Bütün bunların yüzeysel, inceliklerden uzak bir mantığı var ama doğru mu? Kısa ve dürüst cevap, kesinlikle bilmediğimiz olmalıdır. Yapay zekaya yönelik büyük iddiaların gerçekleştiğini (ya da gerçekleşmediğini) görmeye başlamamızın ne kadar sürebileceğini bildiğimizden daha fazlası.

Yapay zeka, çeşitli biçimleriyle, örneğin süreç ve yazılım otomasyonunda bir süredir ortalıkta dolaşıyor. “Yapay Zeka” olarak bile etiketlenmeyen eski sistemlere yerleştirilmiştir; yasal bir kabusa dönüşmeyi bekleyen bir risk, ancak bu başka bir zaman. RPA’nın (robotik süreç otomasyonu) BPO’yu dönüştürmesi gerektiğini unutmayın. Ama oldu mu? Tamam, bu eski yapay zeka sistemleri, yerleşik araçlar ve RPA, büyük bir potansiyel sunuyor gibi görünen mevcut üretken ve “sınır yapay zeka” sistemlerinden oldukça farklı görünüyor.

Tahmin edilebileceği gibi, teknoloji heyecanı döngülerinin başlangıcından bu yana gördüğümüz gibi, “yeni nesil yapay zeka” hakkında ya felaket tellallarından (yukarıya bakın) ya da hipsterlerden çok fazla gürültü geliyor. Peki orada gerçekte neler oluyor ve ne olması muhtemel?

Gördüklerimize dayanarak, zaman çizelgeleri ve diğer birkaç şey hakkındaki ana tahminimiz budur: Yapay zeka ve onun çıktılarına güvenilene kadar (çok fazla halüsinasyon veya hileli sonuç olmadan sadece teknolojik, operasyonel ve ticari vaadini yerine getirene kadar). ) ve kurumsal etik kurallarına, AB’nin Yapay Zeka Yasası gibi yasa ve yönetmeliklere ve diğer birçok “gölge Yapay Zeka yasasına” uyduğunun gösterilmesi, ne felaketçilerin ne de hipsterlerin iddia ettiği dramatik etkilere sahip olmayacak. .

“Gölge yapay zeka yasaları” derken, dünya genelinde yapay zeka sistemlerine, süreçlerine, girdilerine ve çıktılarına oldukça uygun olan ancak henüz mahkemelerde test edilmemiş mevcut yasaları kastediyoruz. Sendikalar ve çalışma konseyleri gibi artan sivil haklar ve diğer baskılarla birlikte, yapay zekayı mevcut yasa ve düzenlemelere göre test etmek için daha birçok davanın açılmasını bekliyoruz. Bu nedenle, yeni nesil yapay zekanın gölge yapay zeka yasalarıyla etkileşimi konusunda yüksek düzeyde öngörülemezlik ve potansiyel olarak önemli bir risk bulunmaktadır. Yapay zeka uyumluluğu ve bunu sağlamaya yönelik artan ihtiyaç, özellikle sağlık hizmetleri, finansal hizmetler ve kritik ulusal altyapı gibi sıkı düzenlemeye tabi sektörlerde hayati önem taşıyacak. AB’nin Yapay Zeka Yasasına uymasalar bile, diğer ülkelerin yeni Yapay Zeka yasalarını ve düzenlemelerini benimsemesini bekleyebiliriz; bu da elbette pazara sunma hızını ve benimsenme oranlarını ve düzeylerini etkileyecektir. dış kaynak piyasası.

Yapay zekanın bildiğimiz dış kaynak kullanımını ne kadar dönüştürmesini bekleyebiliriz? Yapay zeka, şu anda analitik, sohbet robotları ve dil çevirmenleri gibi belirli uygulamalarda ve arka uç veri analitiğinde olmasına rağmen, birçok önde gelen dış kaynak hizmet sağlayıcısı tarafından çözümlerinin ve hizmetlerinin ayrılmaz bir parçası olarak geliştirilmiş ve dağıtılmaya devam etmektedir. Bilgili hizmet sağlayıcılar hizmetlerini yapay zeka destekli olarak konumlandırmaya başlıyor. Ancak yapay zekanın ana etkisinin BPO hizmet yığınıyla sınırlı olacağını varsaymak için hiçbir neden yok: ITO’da altyapı yönetimi ve desteği, uygulama veri yönetimi, sistem testlerinin yanı sıra ağ ve BT’nin geliştirilmesine yönelik özel uygulamalar görmeyi bekliyoruz. sistemlerin siber güvenliği ve dayanıklılığı. Ve tabii ki yapay zekanın çok çeşitli iş süreçlerine ve operasyonlara tamamen entegre olduğunu ve gerçek süreç otomasyonu sağladığını görmeyi beklemeliyiz.

Dış kaynak kullanımı hizmetlerinde insan aracıları için yeni roller olacağını tahmin ediyoruz; bu rollerden bazıları değer zincirinde şu ana göre çok daha üst sıralarda yer alacak; çünkü geliştirme, uygulama, entegre etme (yeniden tedarik de dahil olmak üzere) uzmanlığına sahip kişilere yönelik artan bir talep var. eski sistemlerin ve uygulamaların mühendisliği) ve yapay zekanın konuşlandırılması. Yapay zeka sistemlerini, süreçlerini, veri girişlerini (doldurulması ve temizlenmesi gereken tüm veri göllerini düşünün), veri çıktılarını ve karar alma sürecini denetlemek ve iyileştirmek için gerekenlerden bahsetmiyorum bile. Yapay zekanın hâlâ “halüsinasyon göreceğini” (veya o zamanki adı her neyse) ve önyargılı veri girişleri veya kusurlu algoritmalar, sistemler ve süreçler yoluyla her zaman işleri yanlış anlamaya devam edeceğini varsayabiliriz. Yani insanların, hiç şüphesiz, sorunları çözmede hâlâ oynayacak değerli rolleri olacak.

Zamanla yapay zeka muhtemelen belirli düzeylerde maddi personel kaybına yol açabilir, ancak bu büyük olasılıkla uzak bir yoldur. Dış kaynak kullanımı pazarlarında da, örneğin yapay zeka sistem testi, güvencesi ve sertifikasyonunda yeni aktörlerin ve rollerin ortaya çıkması muhtemeldir. Yapay zeka bilişiminin çevre üzerindeki etkisini bırakın ölçebilmeyi, henüz yeni görmeye başladık. Ancak daha fazla düzenleyici inceleme, raporlama ve düzenlemenin yanı sıra çevresel uyumluluk, test, belgelendirme, izleme ve raporlama hizmetlerine yönelik yeni gereksinimler ve pazarlar da bekleyebiliriz.

Tahminlerimizden emin değilseniz neden bir yapay zeka sohbet robotuna sormuyorsunuz? Piyasada çok var!

Bu makalenin bir sonraki bölümünde, yapay zekanın ITO ve BPO’ya entegrasyonunun dış kaynak ilişkileri ve sözleşmelerinde müşteriler ve sağlayıcılar için ne anlama geleceğini keşfedeceğiz.

Simon Bollans, Stephenson Harwood’un teknoloji ve dış kaynak kullanımı uygulamalarının ortağı ve başkanıdır. Simon, BT işlemlerine, dış kaynak kullanımına ve gelişen teknolojilere odaklanmaktadır. Karmaşık BT ve yönetilen hizmet düzenlemeleri, BPO/IT dış kaynak kullanımı, sistem entegrasyonu ve dijital dönüşüm projeleri konularında danışmanlık yapma konusunda önemli deneyime sahiptir. Simon ayrıca yapay zeka ve makine öğrenimi dahil olmak üzere yeni çığır açıcı teknolojiler konusunda da tavsiyelerde bulunuyor.

Mark Lewis, Stephenson Harwood’un teknolojisi ve dış kaynak kullanımı uygulamalarında kıdemli danışmandır. Mark, 35 yılı aşkın bir süredir, her türlü dış kaynak kullanımı ve bulut bilişim işlemleri de dahil olmak üzere BT ve iş süreci ürünleri, sistemleri ve hizmetlerinin satın alınması ve kullanılmasına ilişkin işlemlerde ve bunlara ilişkin tavsiyelerde uzmanlaşmıştır. London School of Economics Hukuk Fakültesi’nde Uygulamalı Konuk Profesör olarak görev yapmaktadır ve burada yapay zeka ve makine öğrenimi, bulut bilişim ve siber güvenlik konularında dersler vermektedir.



Source link