Istraživanje s Cambridgea: Može li AI zamijeniti direktore?

Do danas je bilo jako malo empirijskih podataka o tome kako bi umjetna inteligencija funkcionirala kao izvršni direktor u stvarnim scenarijima, osobito u usporedbi s ljudskim odlučivanjem u sličnim uvjetima. Zanimljiv članak portala Harvard Business Review, temeljen na eksperimentu provedenom na Cambridge Judge Business School -u koji simulira automobilsku industriju, prenosi da umjetna inteligencija (AI) poboljšava ljudske sudionike u donošenju strateških odluka o tržišnom udjelu i profitabilnosti. Članak otkriva da impresivno prikazivanje AI-ja u eksperimentu ima dalekosežne implikacije.

Na prvi pogled, mišljenje da umjetna inteligencija može zamijeniti CEO-e može se činiti jako upitnom. A to je zato što je umjetna inteligencija sklona značajnim pogreškama, generiranjem netočnih ili pogrešnih informacija. To nisu kvalitete koje se obično povezuju s učinkovitim vodstvom, posebno u ulozi koja zahtijeva balansiranje interesa višestrukih dionika, analiziranje povijesnih trendova, otkrivanje suptilnih promjena na tržištu i donošenje strateških odluka koje oblikuju budućnost tvrtke. Između ostaloga postavlja se i šaljivo pitanje: ako bi nam umjetna inteligencija šefovala na poslu koga bi onda zaposlenici krivili za njihove neuspjehe?

Bez obzira na to, generativna umjetna inteligencija već preoblikuje industrije koje zahtijevaju i preciznost i kreativnost. Na primjer, AlphaFold je napravio revoluciju u savijanju proteina s neviđenom preciznošću, transformirajući polje biofizike, dok OpenAI-jev Codex može generirati čitave softverske programe iz jednostavnih ljudskih uputa, unapređujući mogućnosti softverskog inženjeringa. To su složeni, teški zadaci koji su prije samo nekoliko godina izgledali znatno iznad sposobnosti umjetne inteligencije. Dakle, zašto bi preuzimanje uloge izvršnog direktora bilo nedostižno?

Snage i slabosti umjetne inteligencije bit će u potpunosti otkrivene tek kada se testira u širokom rasponu. Poduzet je prvi korak u tom smjeru s velikim eksperimentom u stvarnom svijetu, otvarajući vrata dubljem istraživanju potencijalne uloge i utjecaja umjetne inteligencije unutar CEO pozicija. “Uspon umjetnih izvršnih direktora (CEO-a) mogao bi poremetiti tradicionalno strateško savjetovanje i interne strateške odjele. Tvrtke poput McKinsey mogu pronaći svoje usluge nadopunjene, ili čak zamijenjene, sustavima umjetne inteligencije prilagođenim sustavima njihovih klijenata.”

Kako je taj eksperiment izgledao?

Eksperiment je trajao od veljače do srpnja 2024., uključivši 344 sudionika (studente dodiplomskih i diplomskih studija sa sveučilišta srednje i južne Azije i više rukovoditelje u južnoazijskoj banci) i GPT-4.0, suvremeni veliki jezični model (LLM) koji je stvorio OpenAI. Vodili su ga vrhunski stručnjaci u tom području: Hamza Mudassir, osnivač Strategize.inc i predavač strategije na Judge Business School na Sveučilištu Cambridge; Kamal Munir je prorektor i profesor strategije na Sveučilištu Cambridge; Shahzad Ansari je profesor strategije i inovacija na Judge Business School na Sveučilištu Cambridge i Amal Zahra je istraživačica umjetne inteligencije u Strategize.inc.

Sudionici su se kretali kroz gamificiranu simulaciju osmišljenu da replicira vrste izazova u donošenju odluka s kojima se suočavaju glavni izvršni direktori, uz različite metrike koje prate kvalitetu njihovih izbora. Simulacija je bila grubi digitalni blizanac američke automobilske industrije, koja uključuje matematičke modele temeljene na stvarnim podacima o prodaji automobila, tržišnim pomacima, povijesnim strategijama cijena i elastičnosti, kao i širim utjecajima poput gospodarskih trendova i učinaka Covid-19 . (igru ​​je razvio startup iz Cambridgea u Engleskoj, Strategize.inc).

Igrači su donijeli mnoštvo korporativnih strateških odluka putem sučelja igre, po rundi. Svaki je krug predstavljao fiskalnu godinu, a ova je struktura omogućila sudionicima da se pozabave strateškim izazovima tijekom nekoliko simuliranih, međusobno povezanih godina. Igra je stoga imala preko 500 000 mogućih kombinacija odluka po rundi i nije imala fiksnu pobjedničku formulu. Cilj igre bio je jednostavan, trebalo je “preživjeti” što je dulje moguće, a da vas virtualna ploča ne blokira, a istovremeno povećati tržišnu kapitalizaciju. Prvi faktor ocjenjivanja je određen skupinom jedinstvenih ključnih pokazatelja uspješnosti (KPI) koje postavlja uprava, a drugi je vođen kombinacijom održivih stopa rasta i slobodnog novčanog toka. Ovaj je cilj poslužio kao realna zamjena za mjerenje učinka CEO-a u stvarnom svijetu.

Nakon što su ljudski sudionici završili svoj red, predali su kontrolu GPT-4.0. Zatim su usporedili izvedbu GPT-4.0 s četiri ljudska sudionika: dva najbolja učenika i dva rukovoditelja. Rezultati su bili i iznenađujući i provokativni, dovodeći u pitanje mnoge pretpostavke o vodstvu, strategiji i potencijalnoj ulozi umjetne inteligencije u donošenju odluka na najvišim razinama poslovanja.

Tko je u konačnici bolji?

U ovom eksperimentu učinak GPT-4.0 kao izvršnog direktora bio je dugo vremena zadovoljavajući. LLM je dosljedno nadmašivao najbolje ljudske sudionike u gotovo svakoj metrici. Dizajnirao je proizvode s kirurškom preciznošću, povećavajući privlačnost uz održavanje stroge kontrole troškova. Dobro je reagirao na tržišne signale, držeći svoje konkurente s umjetnom inteligencijom na rubu i izgradio toliko snažan zamah da je premašio tržišni udio i profitabilnost najuspješnijeg studenta tri runde unaprijed.

Međutim, postojala je kritična greška: GPT-4.0 je brže blokirala virtualna ploča nego učenike koji su igrali igru. Zašto? AI se borio s događajima poput kolapsa tržišta tijekom pandemije Covid-19. Programirali su te nepredvidive tržišne šokove da pomaknu potražnju kupaca, sruše razine cijena i napregnu opskrbne lance. Studenti s najboljim učinkom usvojili su dugoročne strategije koje su ih uzele u obzir. Izbjegavali su krute ugovore, minimizirali rizike zaliha i oprezno upravljali rastom, osiguravajući fleksibilnost u situacijama kada su se tržišni uvjeti mijenjali. Njihova je strategija bila jasna: očuvati prilagodljivost, a ne juriti za agresivnim kratkoročnim dobicima.

GPT-4.0, s druge strane, nakon niza ranih uspjeha, zaokupio se kratkoročnim optimizacijskim načinom razmišljanja, nemilosrdno maksimizirajući rast i profitabilnost sve dok tržišni šok nije ukinuo njegov pobjednički niz. AI može brzo učiti i ponavljati u kontroliranom okruženju, što ga čini manje idealnim za suočavanje s vrlo razornim događajima koji zahtijevaju ljudsku intuiciju i predviđanje. Zanimljivo je i to da su u tu istu zamku upali i najviši rukovoditelji; njih je, kao i GPT-4.0, virtualna ploča brže blokirala od učenika. I GPT-4.0 i rukovoditelji podlegli su istoj mani, a to je pretjerano samopouzdanje u sustav koji nagrađuje fleksibilnost i dugoročno razmišljanje jednako kao i agresivnu nepromišljenu ambiciju.

Koji su zaključci ovog eksperimenta?

Unatoč svojim ograničenjima, GPT-4.0, je pokazao impresivne performanse iako je u virtualnoj igri bio blokiran češće od ljudskih igrača, još uvijek se održavao protiv najboljih i najpametnijih među 344 sudionika. Doneseni su sljedeći zaključci ovoga eksperimenta:

Generativna umjetna inteligencija ključni je strateški resurs

Ignoriranje generativne umjetne inteligencije u korporativnoj strategiji više nije održivo. Ovaj eksperiment pokazuje da čak i nepodešeni modeli mogu ponuditi jedinstvene i kreativne pristupe strategiji kada ih se pravilno zatraži, generirajući snažne rezultate. Ako generativna umjetna inteligencija može pomoći tvrtkama da učinkovitije maksimiziraju vrijednost za dioničare, zašto se onda opirati?

Kvaliteta podataka je ključna

Da bi umjetna inteligencija briljirala u korporativnoj strategiji, potrebni su joj podaci visoke kvalitete. GPT-4.0 se dobro pokazao u ovom eksperimentu jer je imao pristup bogatim podacima iz simulatora. Međutim, mnoge tvrtke ne generiraju dovoljno podataka u smislu brzine, količine, istinitosti i raznolikosti. Izgradnja robusne podatkovne infrastrukture ključna je prije uvođenja generativne umjetne inteligencije u sustav.

Učinkovitost nasuprot riziku

Dok učinkovitost vođena umjetnom inteligencijom može stvoriti značajne dobitke, ona također dolazi s rizicima. Agresivne strategije za maksimiziranje cijene dionice od strane ljudskih rukovoditelja bez dovoljnog nadzora mogu dovesti do katastrofalnih ishoda.

Pitanja odgovornosti

Gotovo je nemoguće pozvati AI na odgovornost na isti način kao i ljudskog izvršnog direktora. Brisanje sustava ne poništava štetu od pogrešnih odluka, postavljajući kritična pitanja o odgovornosti i javnoj zaštiti. Uspostavljanje transparentnih zaštitnih ograda koje osiguravaju usklađivanje odluka vođenih umjetnom inteligencijom s vrijednostima tvrtke i društvenim dobrom ključno je za sprječavanje neželjenih posljedica.

Prekid strateškog savjetovanja

Uspon “umjetnih izvršnih direktora” mogao bi poremetiti tradicionalno strateško savjetovanje i interne strateške odjele. Tvrtke poput McKinsey mogu pronaći svoje usluge nadopunjene, ili čak zamijenjene, sustavima umjetne inteligencije prilagođenim ekosustavima njihovih klijenata.

Zaključak

Unatoč svojim impresivnim performansama, umjetna inteligencija (AI) ne može, a kako sada izgleda neće nikada ni moći, u potpunosti preuzeti odgovornosti izvršnog direktora na tržištima koja služe ljudima. Međutim, umjetna inteligencija može značajno unaprijediti proces strateškog planiranja i pomoći u sprječavanju skupih pogrešaka. Prva generacija umjetne inteligencije uspješno upravlja s mikrostrategijom na funkcionalnoj razini tehnoloških divova poput Amazona i Googlea, baveći se zadacima poput usklađivanja cijena i upravljanja oglasnim inventarom.

Automatizirajući analize velikih količina podataka i modelirajući složene scenarije, AI omogućuje ljudskim vođama da se usredotoče na strateško promišljanje, empatiju i etičko donošenje odluka, a to su definitivno područja u kojima se ljudi ističu. Najveća snaga generativne umjetne inteligencije nije u zamjeni ljudskih izvršnih direktora, već u unaprjeđenju procesa donošenja odluka. AI tako omogućuje ljudskim izvršnim direktorima donošenje boljih odluka nego što bi to sami mogli.

Neizvjesnost definitivno vlada našim umovima, ali se ipak čini da je budućnost vodstva u hibridnom obliku, gdje umjetna inteligencija nadopunjuje ljudske sposobnosti, a izvršni direktori se fokusiraju na dugoročnu održivost svojih poduzeća, viziju i glavne vrijednosti. Adaptabilnost i fleksibilnost su jedne od ključnih odlika budućih lidera. Tako da će oni koji će napredovati i biti u skladu s vremenom biti izvršni direktori koji ovladaju ovom sinergijom, koristeći prednosti umjetne inteligencije u donošenju odluka. Ne kao suparnika već kao partnera.