ხელოვნური ინტელექტის (AI) ბიზნესპროცესებში ინტეგრაცია თანამედროვე კორპორაციული სამყაროს მთავარ გამოწვევად და შესაძლებლობად რჩება. სანამ მსოფლიოს წამყვანი კომპანიების ნაწილი მულტიმილიონიანი ინვესტიციების ფონზე AI-ის დანერგვისას კულტურულ წინააღმდეგობებსა და ინვესტიციის უკუგების პრობლემებს აწყდება, ამერიკის შეერთებული შტატების უძველესი ბანკი - Bank of New York - უკვე 130-ზე მეტ "ციფრულ თანამშრომელს" ითვლის.
BNY-ის აღმასრულებელი დირექტორი, რობინ ვინსი გვიყვება, თუ როგორ გარდაიქმნება ტრადიციული ფინანსური ინსტიტუტი მასშტაბურ ფინანსურ პლატფორმად. დღეს, 2026 წელს, BNY-ის გუნდში შეხვდებით ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ აგენტებს საკუთარი სახელებით, ელექტრონული ფოსტით, საიდენტიფიკაციო კოდებითა და ადამიან-მენეჯერებთან ანგარიშვალდებულებით.
როგორ ახერხებს ხელმძღვანელობა თანამშრომლებში არსებული სკეპტიციზმის დაძლევას? რა მოაქვს ციფრულ ტრანსფორმაციას - ხარჯების შემცირებას თუ შემოსავლების ზრდას? და რატომ მიიჩნევს BNY-ის დირექტორი, რომ AI არა სამუშაო ადგილების შემცირების ინსტრუმენტი, არამედ ახალი შესაძლებლობებისა და "დროის შემქმნელი" უალტერნატივო ტექნოლოგიაა? - ამ საკითხებზე რობინ ვინსი Wall Street Journal-თან საუბრობს.
გასულ წელს ათობით მსხვილი კომპანიის აღმასრულებელ დირექტორს ვესაუბრე მათ ხელოვნური ინტელექტის (AI) დანერგვის პროცესზე, მათ ძალისხმევასა და, ზოგჯერ, იმ სირთულეებზე, რაც AI-ის მთელ კომპანიაში დანერგვას ახლავს თან. და უნდა ვთქვა, რომ ისტორიები, რომლებიც თქვენ მომიყევით, ყველაზე შთამბეჭდავი იყო, რაც კი მომისმენია. ამიტომ, ძალიან მინდა, ცოტა რამ გვიამბოთ BNY-ში ხელოვნური ინტელექტის დანერგვის შესახებ.
დანერგვა ნამდვილად მთავარია. ჩვენ ჯერ კიდევ ამ გზის საწყის ეტაპზე ვართ. ვფიქრობ, ყველა ჩვენგანი მუდმივად ვსწავლობთ ხელოვნური ინტელექტის შესახებ. მაგრამ დავუბრუნდები იმ მომენტს, როდესაც ჩემთვის AI-ის მნიშვნელობა ნათელი გახდა. ეს YouTube ვიდეოს ყურებისას მოხდა. ჩემს შვილს უყვარს YouTube ვიდეოების ყურება და მეც იქიდან ვსწავლობ ხოლმე რაღაცებს, ესეც მისგან ვისწავლე. ვუყურე ილონ მასკის ნარატივს მაშინდელი ავტოპილოტის უახლესი თაობის, Autopilot 12-ის გამოშვების შესახებ.
ეს იყო პირველი შემთხვევა, როდესაც ამ კონკრეტულმა მოდელმა წესებზე დაფუძნებული სისტემიდან, რომელიც მანამდე ავტოპილოტს წვრთნიდა, გადაინაცვლა დასწავლად მოდელზე, სადაც ავტოპილოტმა არსებითად უყურა ტესლას მგზავრობის ყველა ვიდეოს და ამის საფუძველზე, ასე ვთქვათ, "ისწავლა" მანქანის მართვა. ეს ძალიან საინტერესო იყო. ის ჰყვება ამ ამბავს ავტოპილოტით მართვის დროს, ყველა პატარა ნიუანსით - მაგალითად, როდესაც 'სდექ' ნიშანთან მიდიხარ, ტრადიციულად, წესებზე დაფუძნებული სისტემა უბრალოდ გაჩერდებოდა, რადგან დაპროგრამებული იყო, თუ როგორ უნდა მოქცეულიყო ამ ნიშანთან. მაგრამ დასწავლადი სისტემა საათში 3 კილომეტრის სიჩქარით სრიალებს 'სტოპ' ნიშანზე, რადგან ყველა ასე აკეთებს. და როცა ამას ვუყურე, ჩემთვის აბსოლუტურად ნათელი გახდა, რომ AI იქნებოდა წარმოუდგენლად ტრანსფორმაციული ტექნოლოგია და რომ BNY-მ, როგორც კომპანიამ, ეს ძალიან სერიოზულად უნდა მივიღოთ.
და ეს სერიოზულად უნდა მიგეღოთ ნაწილობრივ იმიტომაც, რომ მკვეთრად მონაცემებზე ფოკუსირებული ბანკი ხართ. თქვენ განსხვავდებით JPMorgan-ისგან ან Bank of America-სგან.
დიახ, დიახ, დღესდღეობით უფრო ფინანსური სერვისების პლატფორმების კომპანია ვართ. ბანკის ფორმა გვაქვს და გვაქვს შესანიშნავი Trust Bank ბიზნესი, რითაც ცნობილები ვართ. მაგრამ სინამდვილეში, დღეს ჩვენ ათამდე ფინანსური სერვისის პლატფორმა ვართ, რომელიც კაპიტალის ბაზრებს მართავს. ასე რომ, უზრუნველვყოფთ მასშტაბურ შესაძლებლობებს გადახდების, მეურვეობის, ფონდების ადმინისტრირების და ყველა იმ მიმართულებით, რაც ფინანსურ ბაზრებს ყოველდღიურად ამუშავებს. ამიტომ, ეს ძალიან მნიშვნელოვანი იქნებოდა. სხვათა შორის, ხელოვნური ინტელექტი, ჩემი აზრით, ძალიან მნიშვნელოვანი იქნება ნებისმიერი ადამიანისთვის, კომპანიისთვის ან ორგანიზაციისთვის - მთავრობიდან დაწყებული კერძო სექტორით დამთავრებული - რომ შეძლონ მისი ათვისება, რადგან ეს ძალიან ტრანსფორმაციული შესაძლებლობაა.
ჩვენ ახლა დავოსში ვიმყოფებით და აქ რომ გაისეირნოთ, ყველგან დაინახავთ ფრაზას: "AI აგენტები". თქვენ რეალურად გყავთ აგენტები. მათ აქვთ სახელები, ელექტრონული ფოსტის მისამართები და ყოველდღიურად ურთიერთობენ თქვენს თანამშრომლებთან. გვიამბეთ ცოტა რამ, როგორ მიხვედით აქამდე.
ჩვენ მივიღეთ გადაწყვეტილება და გულწრფელად რომ ვთქვა, ეს მოხდა იმ ვიდეოს ნახვიდან მალევე, როცა დავინახე ის, რაც AI რევოლუციის ნამდვილ დასაწყისად მივიჩნიე. და იმ მომენტში, ჩვენ კომპანიის შიგნით განვაცხადეთ, რომ ეს იქნებოდა ის, რასაც ძალიან სერიოზულად უნდა მივუდგეთ. ასე რომ, ჩვენმა გუნდმა დაიწყო მუშაობა პლატფორმის შექმნაზე, რომელსაც Eliza დავარქვით - ცოტა ვიხუმრეთ და ჰამილტონის მეუღლის სახელი დავარქვით. ეს პლატფორმა დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) მიმართ აგნოსტიკურია, ანუ ის უკავშირდება ყველა სხვადასხვა დიდ ენობრივ მოდელს, იქნება ეს Gemini, Claude თუ OpenAI. ყველას. მას აქვს ინტელექტი, რომელიც მათგან მოდის, მაგრამ ის ჩვენი საკუთრებაა, რაც იმას ნიშნავს, რომ მონაცემები დაცულია. ჩვენი კლიენტებისთვის ძალიან მნიშვნელოვანია ამის დაცულობა და შემდგომ გვაქვს პლატფორმა, რომლის შიგნითაც შეგვიძლია რაღაცების შექმნა. ასე რომ, ვქმნით აგენტებს და უკვე რამდენიმე წელია ამას ვაკეთებთ. გადავწყვიტეთ გაგვეკეთებინა მულტი-აგენტური პლატფორმა, რაც არსებითად იმას ნიშნავს, რომ აგენტებს შეუძლიათ ერთმანეთთან საუბარი, შეგვიძლია სხვა ადამიანების აგენტების ჩართვა, შეგვიძლია ჩვენი აგენტების გამორთვა და მათი მუშაობა სხვა ეკოსისტემებშიც.
აგენტებს სახელები აქვთ?
დიახ, ჩვენ გვაქვს AI გადაწყვეტილებები, და აგენტები მუშაობენ იწვრთნებიან ძალიან კონკრეტული ამოცანებისთვის. მაგრამ მულტი-აგენტურ მოდელში, აგენტებს ძირითადად შეუძლიათ ერთად მუშაობა უფრო რთული ან ფართო ამოცანების გადასაჭრელად. ერთ-ერთი რამ, რაც ჩვენ გავაკეთეთ - და ეს ნამდვილად უკავშირდება კომპანიაში AI-ის დანერგვასა და ფსიქოლოგიას - გადავწყვიტეთ ჩვენს გუნდებს მივცეთ შესაძლებლობა, დაერქმიათ სახელები ზოგიერთი ამ აგენტური გადაწყვეტილებისთვის. ამან მათ საშუალება მისცა, აგენტებს ისე მოპყრობოდნენ, როგორც გუნდის წევრებს. სინამდვილეში, თქვენ ეს უკვე ახსენეთ, მაგრამ ჩვენ იქამდეც კი მივედით, რომ ზოგიერთ მულტი-აგენტურ გადაწყვეტილებას მივეცით ID-ები და მეტსახელები, რათა მათ შეძლებოდათ გუნდში გაწევრიანება და კოლეგებთან ერთად მუშაობა.
ანუ, თუ მე BNY-ში ვმუშაობ, დილით მივალ და ჩემს ელფოსტას შევამოწმებ, შეიძლება მქონდეს წერილი AI აგენტისგან.
ვფიქრობ, ეს სულ უფრო ხშირი იქნება.
და აგენტს სახელი აქვს, მაგალითად, რა სახელებია?
ჩვენ გვყავს Payment Pete. და როგორც ხვდებით, Payment Pete პასუხისმგებელია ჩვენი გადახდების ეკოსისტემის გარკვეულ ნაწილზე. სინამდვილეში, ეს კარგი მაგალითია, რადგან ის რეალურად ციფრული თანამშრომელია. ამ ციფრულ თანამშრომელს აქვს ანგარიში, შეუძლია სისტემებში მუშაობა და ჰყავს მენეჯერი, ნამდვილი ადამიანი-მენეჯერი, რომელიც პასუხისმგებელია მის სწავლებაზე და იმაზე, რომ დარწმუნდეს, ყველაფერს სწორად აკეთებს - როგორც ერთგვარი მუშაობის შეფასება ან ხარისხის კონტროლი. და მას აქვს ყოველდღიური დავალებები.
ვვარაუდობ, თუ წერილს აგენტისგან მივიღებ, მეცოდინება, რომ ის აგენტია და არა ადამიანი.
ეს საინტერესო კითხვაა, რადგან ადამიანი ფსიქოლოგიას ეხება. აგენტები ადამიანები არ არიან. ამიტომ, თუმცა შეიძლება ისინი ციფრული თანამშრომლები იყვნენ, ჩვენ არ ვიბნევით. ადამიანებს შემოაქვთ მაგია, შემოქმედებითობა და ტექნოლოგიებისგან განსხვავებით სულ სხვა რამ. მაგრამ ჩვენ დიდი ხანია მიჩვეულები ვართ ადამიანებისა და ტექნოლოგიების ერთობლივ მუშაობას. ასე რომ, ეს არის ადამიანებისა და მანქანების ერთობლივი მუშაობის შემდეგი ეტაპი.
რამდენი ასეთი ციფრული თანამშრომელი გყავთ ახლა?
ამ ეტაპზე 130-ზე მეტი გვყავს.
130. და აგრძელებს ზრდას?
აბსოლუტურად.
სხვა აღმასრულებელ დირექტორებთან ჩემი საუბრების უმეტესობაში ისინი დიდ იმედგაცრუებას გამოხატავდნენ. და ეს იმედგაცრუება ძირითადად კულტურას ეხებოდა - "როგორ დავარწმუნო ჩემი გუნდი, რომ აითვისონ და მიიღონ ეს ახალი ტექნოლოგია", რადგან, ჯერ ერთი, ადამიანებს არ უყვართ ცვლილებები. და მეორეც, ცვლილებების ეს კონკრეტული ტალღა ზოგიერთ ადამიანს აფიქრებინებს: "ეს აგენტი სამსახურს წამართმევს?" ასე რომ, როგორ მოამზადეთ თქვენ, როგორც ლიდერმა, BNY ამ რევოლუციური იდეისთვის, რომ ისინი აგენტებთან ერთად იმუშავებდნენ მხარდამხარ და ამას კონსტრუქციულად გააკეთებდნენ?
პირველი, რაც გავაკეთე, საკუთარი თავის ცოდნით აღჭურვა იყო. ვფიქრობ, როგორც ლიდერი, უფრო თავდაჯერებული ხარ ცვლილებების შექმნისა და ადამიანების ამ გზაზე წაყვანის პროცესში, როდესაც თავად ხარ დარწმუნებული შენს ცოდნაში. ასე რომ, მე დავუბრუნდი სწავლას AI-ის თემაზე. ეს 2023 წლის ზაფხულში გავაკეთე. ეს კვლავ იმ ადრეული გადაწყვეტილებების ნაწილი იყო, და მე ნამდვილად დავხარჯე დრო AI-ის უკეთ გასაგებად. შემდგომში დამეხმარა ის, რომ მქონდა შესაძლებლობა დრო გამეტარებინა მსოფლიოს ბევრ წამყვან მოაზროვნესთან AI მიმართულებით, რაც მეხმარება ცოტათი გავიხედო ჰორიზონტს მიღმა და დავინახო, თუ საით მიდის მოვლენები.
ალბათ წინააღმდეგობასაც წააწყდით.
რა თქმა უნდა. საბოლოო ჯამში, ეს ისტორია ჯერ შორსაა დასრულებისგან. ასე რომ, მიუხედავად იმისა, რომ გვაქვს დანერგვის ფართო მასშტაბი, რაც ძალიან გვიხარია, და გვაქვს მზარდი ჯგუფები, სადაც ეს პროცესი ძალიან სიღრმისეულად მიმდინარეობს, ამ ეტაპზე ჩვენ ჯერ კიდევ არ ვართ AI კომპანია. და ვფიქრობ, კომპანიების უმეტესობისთვის ძალიან მნიშვნელოვანი იქნება, რომ უფრო ღრმად წავიდნენ, სრულად მიიღონ და ყველაფერში AI გამოიყენონ. დარწმუნებული ვარ, ჩვენს კომპანიაში ადამიანების უმეტესობა, სხვათა შორის, ეს ალბათ ჩვენზეც მართალია დღეს, როცა ყოველდღიურ საქმიანობას ვეწევით, მაინც უფრო ტრადიციულად ვაკეთებთ საქმეს და აუცილებლად AI-პირველადები არ ვართ ყველაფერში, რასაც ვაკეთებთ. ასე რომ, ამას უბრალოდ დრო სჭირდება.
კულტურის შეცვლა რთულია.
ნამდვილად. ტექნოლოგიის ათვისება და ინტეგრაცია არ არის იგივე, რაც იმის თქმა, რომ " ეს ტექნოლოგია კარგია და ამის გაკეთება დღესვე შეგვიძლია". ჩვენ შეგვეძლო, დღევანდელი AI ტექნოლოგიის გამოყენება და ბევრი რამის ტრანსფორმირება, რასაც ვაკეთებთ, მაგრამ ეს მაინც დამოკიდებულია ინდივიდებზე, რომ ჩვენ თავიდან გავიაზროთ სამუშაო პროცესები ჩვენი ცხოვრების ყველა ასპექტში და შემდეგ მოვახდინოთ მისი ინტეგრირება.
ბევრი აღმასრულებელი დირექტორი მეუბნება: "იცით, დავხარჯე ამდენი ფული, დავხარჯეთ ამდენი დრო, ყველას ჩავუტარე ტრენინგი, მაგრამ მაინც ვერ ვხედავ ინვესტიციის უკუგებას”. თქვენ ხედავთ ინვესტიციის უკუგებას?
ჩვენ ვიწყებთ ინვესტიციის უკუგების დანახვას. მაგრამ ჯერ ადრეა. ასე რომ, აქ, 2026 წელს, მომავლისკენ რომ ვიხედებით, ველოდები უფრო დიდ უკუგებას, რომელიც დროთა განმავლობაში გაიზრდება. ჩვენ ვცდილობდით ფული გონივრულად და ფრთხილად დაგვეხარჯა, მაგრამ დიახ, ჩვენ უკვე ვხედავთ შედეგს.
და ეს უკუგება მოდის შემოსავლების ზრდიდან თუ ხარჯების შემცირებიდან?
დღეს ეს უფრო მეტად დროისა და რესურსის შექმნას უკავშირდება, რაც, ვფიქრობ, ორივეა - შემოსავლების ზრდაც და ხარჯების შემცირებაც. ასე რომ, ჩვენ AI-ს არ განვიხილავთ მხოლოდ როგორც ხარჯების შემცირების საშუალებას. ჩვენ AI-ს განვიხილავთ, როგორც მეტი დროის შემქმნელს. და როცა ქმნი დროს, შენ ქმნი შესაძლებლობას კომპანიაში, სისტემაში. და შემდეგ ეს ხდება მენეჯმენტის არჩევანი, რომელიც ჩვენ რეალურად დელეგირებული გვაქვს მთელ ორგანიზაციაში: როგორ გსურთ ამ დროის გამოყენება? როგორ გამოვიყენოთ ის საუკეთესოდ? გაქვთ რეალური ეფექტურობა და იტყვით: "ჰეი, იცი რა, სინამდვილეში არ მჭირდება იმ დამატებითი კადრის აყვანა, რასაც სხვა შემთხვევაში ვიზამდი", თუ შეგიძლიათ ეს დრო კლიენტებისკენ მიმართოთ და შექმნათ უკეთესი კლიენტთა გამოცდილება, რათა გაზარდოთ შემოსავალი. ეს უკეთესი ვერსიაა.
საერთო ჯამში, რა მოუვიდა დასაქმებას ამ პერიოდში?
ოდნავ შემცირდა, მაგრამ ეს ნამდვილად არ არის AI-ის ბრალი. ეს იმიტომ მოხდა, რომ როგორც კომპანია, ჩვენ ასევე ტრანსფორმაციის გზაზე ვიყავით. ჩვენ სამი წლის წინ გადავწყვიტეთ, რომ ჩვენი კომპანიის რეორგანიზებას მოვახდენდით მთელი რიგი სხვადასხვა მიმართულებით. AI უბრალოდ მოსახერხებლად დაემთხვა ამ ამბავს. მაგრამ რაც შეეხება უშუალოდ თანამშრომელთა რაოდენობას და შესაძლებლობებს, ის ჯერ კიდევ ამ ისტორიის მცირე ნაწილია.
