Sebelum ditemukannya mesin pembakaran dalam dan penggunaan listrik, manusia bukanlah satu-satunya pekerja di dunia. Hingga pertengahan tahun 1900-an, kuda digunakan di banyak industri. Di Amerika saja jumlahnya mencapai 24 juta, hampir sama dengan jumlah orang yang bekerja di rumah sakit.
Juga: Bagaimana bisnis Anda dapat memanfaatkan AI secara maksimal: Beri tahu tim Anda empat hal ini
“Jumlah hewan perang—kebanyakan kuda dan bagal—meningkat enam kali lipat antara tahun 1840 dan 1900, dari empat juta menjadi 24 juta. . Pada tahun 1900, ada satu kuda atau bagal untuk setiap tiga orang di Amerika Serikat oleh Anne Norton Greene.
Di kota-kota, kuda telah menyediakan banyak alat transportasi dan transportasi selama berabad-abad. Selain menunggang kuda, pilihannya juga mencakup angkutan umum dan omnibus yang ditarik kuda, kereta dan gerbong pribadi, serta taksi sewaan dari tahun 1605 di London, yang disediakan oleh hackneys (kendaraan roda empat) dan setelahnya. dan taksi bendi (kendaraan roda dua cabriolet).
Berubah dari kuda
Namun, dengan munculnya mesin pembakaran internal, jumlah kuda asli di Amerika Serikat turun menjadi enam juta pada tahun 1960. Jumlah tersebut turun menjadi hanya 1,5 juta, dari total sekitar 10 juta kuda di Amerika. Amerika. banyak di antaranya dimiliki atau digunakan dalam kompetisi.
Ceritanya sama seperti di Eropa. Di Inggris, misalnya, lebih dari 3 juta kuda bekerja pada awal abad ke-20. Jumlah ini turun menjadi dua juta dalam waktu seperempat abad, meskipun terdapat kematian pekerja selama Perang Dunia Pertama dan epidemi influenza. tahun 1918 hingga 1920 yang menewaskan sekitar 25 juta hingga 50 juta orang di seluruh dunia.
Satu abad kemudian, pada tahun 2020, diperkirakan terdapat kurang dari sepersepuluh dari jumlah tersebut, sekitar 160.000 ekor kuda, sekitar 70% di antaranya adalah hewan ternak dan sisanya berkecepatan tinggi dan dalam posisi berkuda lainnya seperti polisi berkuda dan bir. kuda hitam. Singkatnya, saat ini tidak ada kuda yang dipekerjakan karena jutaan orang mempunyai cukup pekerjaan.
Juga: Saatnya bagi bisnis untuk melampaui hype AI dan menemukan nilai nyata
Jadi apa yang terjadi? Hanya gerakan yang dilakukan. Sebelum adanya mesin pembakaran internal, kita tidak memiliki sarana yang dapat diandalkan untuk mengangkut dan mengangkut barang dari satu tempat ke tempat lain, kecuali dengan kereta api. Kami menggunakan kuda dan, pada suatu waktu, ancaman terbesar terhadap kehidupan perkotaan adalah tumpukan kotoran kuda yang menumpuk dengan cepat. Kami beralih ke teknologi seluler, melalui mobil, sesegera mungkin.
Dan sekarang kami telah mengambil langkah berikutnya. Kami sedang mengembangkan banyak teknologi yang membantu mobil sesuai dengan namanya. “Otomatis” berarti diri, dan awalnya berarti kereta (karena itu kata “mobil”) terbebas dari tenaga kuda.
Sekarang “auto” berarti kebebasan dari kendali manusia. Ini adalah teknologi itu sendiri, yang mandiri, “dengan tenaganya sendiri”. Dan dalam hal ini, transportasi menjadi hal baru. Dan hasilnya akan terasa jauh melampaui gerakan dan gerakan.
Mulai dari tenaga manusia hingga tenaga mesin
Sampai saat ini, teknologi adalah alat yang pertama dan terutama. Itu adalah sesuatu yang dibuat dan digunakan oleh orang-orang – dan melakukannya dengan lebih baik, lebih cepat, dan lebih mudah daripada yang bisa kita lakukan tanpanya. Namun, kami menggunakan teknologi.
Hal baru dalam Kecerdasan Buatan (AI) adalah kita tidak menciptakan alat baru untuk membantu kita melakukan pekerjaan. Kami merekrut karyawan baru untuk melakukan pekerjaan untuk kami. Hal ini tidak benar dan kami selalu dapat menunjuk pada teknologi lama yang mungkin telah melakukan sebagian pekerjaan kami (hanya pabrik yang dimulai 200 tahun yang lalu). Namun, kita sekarang menjadikan pekerja lebih murah, lebih cepat, lebih baik, lebih mahal, bukan lebih murah, lebih cepat, lebih baik, dan lebih berbahaya.
Karyawan baru ini tidak akan menggantikan kita semua dalam waktu dekat. Ada dua alasan utama atas fakta ini. Yang pertama adalah bahwa AI melebihi kemampuannya saat ini, dengan pengecualian pada beberapa situasi terbatas dan berdasarkan aturan (misalnya, olahraga, yang bisa menang besar bahkan dengan pemain manusia yang hebat).
AI generatif khususnya tampak ajaib dalam kemampuannya menghasilkan kata, gambar, dan video. Namun ketidakmampuannya untuk memahami hasil apa pun, serta jumlah data dan energi yang dibutuhkan untuk melatih modelnya, menghalanginya untuk memasuki dunia kerja manusia.
Juga: Kapan waktu terbaik untuk berinvestasi di AI? 4 cara untuk membantu Anda memutuskan
Meskipun demikian, kemampuan berbasis AI terus berkembang setiap tahunnya. Dengan menggunakan kemampuan prediktif dan analitik AI, perusahaan membuat keputusan yang lebih menguntungkan, secara sosial, dan lingkungan.
Namun, sebuah studi baru menunjukkan bahwa hanya 30% pemimpin C-suite yang merasa yakin dengan perubahan mereka sendiri. Bahkan lebih sedikit lagi yang percaya bahwa kelompok mereka siap menerima perubahan. Terakhir, 90% pemimpin TI mengatakan sulit untuk mengintegrasikan AI dengan sistem lain, dengan menyebutkan dua tantangan terbesar dalam mengadopsi AI dan silo data serta integrasi perangkat lunak.
Alasan kedua mengapa AI tidak akan menggantikan manusia dalam waktu dekat adalah waktu yang dibutuhkan organisasi kita untuk memahami dan menerima kemampuan teknologi yang telah terbukti. Kami melihat hal ini dengan jelas pada tahun 2020 ketika sebagian sekolah dan bisnis berhenti beroperasi selama pandemi virus corona karena mereka belum melakukan semua pekerjaan mereka secara online meskipun mereka berusia 15 tahun atau lebih.
Kita dapat memperkirakan bahwa pengguna yang terlambat juga akan menunggu sampai mereka diberi risiko ketahuan sebelum mengadopsi AI dan ketidakpastian ini akan mempengaruhi segalanya. Menurut studi yang dilakukan Accenture, hanya 16% dari 1.000 organisasi yang diteliti oleh konsultan tersebut dipandang sebagai pemimpin yang berhasil mendorong perubahan yang diperlukan untuk mengadopsi AI dalam bisnis.
Juga: 4 cara untuk membantu tim Anda mengatasi tantangan AI
Dengan mengingat dua wawasan utama ini, kita dapat melacak integrasi AI secara bertahap ke dalam angkatan kerja dan penurunan jumlah angkatan kerja yang tidak bisa dihindari karena AI menjadi lebih murah, lebih efisien, dan lebih akurat dibandingkan pendekatan multitasking yang ada saat ini.
Mungkin benar bahwa AI akan menciptakan peluang baru yang bahkan tidak dapat kita bayangkan, namun hal ini tidak akan menjadi peluang bagi kebanyakan orang. Dalam jangka pendek, kita dapat melihat banyak proyek, karena tidak semua teknologi dapat dikembangkan dengan kecepatan yang sama dan memerlukan bantuan kita agar dapat berjalan dengan baik.
Ekosistem yang digerakkan oleh mesin
Namun, suatu hari nanti — dan kami berharap momen sebenarnya dari air juga adalah pergerakan otonom, dari mobil ke robot android — ukuran manusia akan menjadi simbol seperti halnya kuda sekarang.
Kita akan terkagum-kagum dengan kekuatan robot sederhana. Dan kita akan mulai melihat munculnya ukuran produktivitas baru – “tenaga mekanis” atau sejenisnya. Hal ini perlu menggambarkan bagaimana mesin tidak dapat lagi melakukan tugas-tugas “manusia” dengan cepat, akurat, dan murah. Mereka juga akan mengerjakan tugas-tugas yang mustahil dan rumit, dengan banyak masukan yang harus ditangani, instrumen yang fleksibel untuk dimainkan, dan waktu yang terbatas untuk menyelesaikannya.
Uji coba robotaksis – inovasi terbaru dalam industri taksi berusia berabad-abad yang tidak lagi menggunakan pengemudi manusia atau “mesin” bertenaga kuda – akan menjadi contoh pertama kehebatan mesin baru ini. Pengendalian perusahaan independen akan dilakukan di tempat lain.
Selain itu: Pengembangan tangkas dapat membuka kekuatan keluaran AI – begini caranya
Perubahan-perubahan ini akan mempunyai dampak sosial yang besar, di luar cakupan bagian ini. Tapi untuk mengikuti pemikiran kita sampai akhir, kita manusia pada akhirnya akan menempuh jalan kuda. Kita akan menjadi lebih muda, namun kita akan menjalani kehidupan yang lebih sehat dan bahagia. Dan ketika pekerjaan berhenti mengatur ulang jalan kita, kita perlu lebih memperhatikan satu “pekerjaan” kita untuk menemukan tujuan dan kegembiraan baru.
Henry King, salah satu penulis Boundless, dan saya sedang mengembangkan rencana untuk berbagai tingkat kemampuan yang perlu ditunjukkan oleh AI dalam jalur karier otonom. Selain kerangka kerja otonom yang ada, kami terinspirasi oleh model penggunaan SUDA (Sense, Understanding, Decide, Act) yang terdapat dalam buku terlaris kami “Limitless” dan menerapkan model ini di setiap level. Kami akan segera mempublikasikan karya ini di ZDNET.
Artikel ini ditulis oleh Henry Rajapemimpin strategi bisnis dan inovasi dan rekan penulis Limitless: Ide Baru Sukses Bisnis Tanpa Batas.
