Robot a projektmenedzser mellett

 

Ebben az írásban főleg kérdéseket vetek fel a mesterséges intelligencia alkalmazásáról általában az üzleti életben, és specifikusan a projektek vezetésében. A kérdésekre ma is vannak válaszaink, és a jövőben is lesznek válaszaink – és ezek jó eséllyel különbözőek lesznek.

Folytatom a múlt héten elkezdett írásomat, és ma már tényleg sor kerül az “okos” gép szerepére a projektmenedzser mellett (helyett?).

Amikor arról cikkeznek a kutatók (jósok), hogy miképpen veszik el a munkánkat az okos gépek, azt mondják, hogy nem teljes munkakörök kerülnek a gépek kezébe, hanem inkább csak azok bizonyos részei, általában kb. 80%-a, így kevesebb emberi munkaerő kell majd, de valamennyire még egy ideig szükség lesz (amíg a robot nem tudja 100%-osan átvenni a munkánkat).

Az RPA (robotic process automation, folyamatautomatizálás robotokkal) az a megoldás, amikor a robot részben átveszi az emberek helyét, vagyis ember és robot végezheti egymás mellett ugyanazt a tevékenységet. Az RPA már évek óta használatban van (és sikeres) bankokban és biztosítóknál. Rengeteg munkaerőt tudnak felszabadítani érdekesebb, alkotó munkára. A jó tapasztalatok következtében sok új projekt is indul az RPA bevezetésére. Amikor megnéztem, az “RPA project manager” keresés 680 eredményt adott (csak USA és Kanada) a glassdoor platformon. (Egyes európai országokat is megnéztem, országonként valamivel húsz alatti találat volt.)

Ami ezeknek az eszközöknek magukban a projektekben történő alkalmazását illeti, látszanak már a jelei. A teljesen egyszerű feladatok (nagyon egyszerű adminisztratív tevékenységek) mellett megjelennek komolyabbak is (kockázatkezelés, audit). Az ERP rendszerekben az RPA-nak már jelentős szerepe van, és innen is “átszivárognak” megoldások és módszerek a projektek világába. “When we implement RPA in large organisations, such as FTSE100’s, the use cases often start with traditional centres of excellence where we might typically automate an excel to ERP system. But we are seeing more use cases in project related data such as project accounting and resource management which have similar characteristics.” (India Miller, Voyager RPA Lead)

A Gartner szerint a más területeken várt 80%-os arány a projektvezetésben is jellemző lesz hamarosan: „By 2030, partnerships between humans, smart machines and artificial intelligence will eliminate some 80% of the “work” that represents the bulk of today’s project management discipline, practices and activities.” Tehát marad valamennyi munka az embernek is, de csak meglehetősen kevés. A szokásos válasz eddig az volt, hogy nem kell majd kevesebb ember, mert az emberek olyan feladatokat kapnak, amiket a gépek nem tudnak elvégezni. Vajon ez így lesz a projektekben is?

Sok aggály és kétség is megfogalmazódott már, és sok további is megjelenik majd, ahogy egyre többet tudunk meg a robotok és a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásairól. Összegyűjtöttem néhány véleményt, amelyek korlátokra és kockázatokra hívják fel a figyelmet:

  1. Ha hibázik a robot, gyorsan és sok hibát követ el. “Bots have no judgment and will repeat errors at scale if bot rules are not well designed and monitored.” (Dan French, CEO, Consider Solutions)  Amikor érzékeny területen (például: pénzügyi szolgáltatónál, egészségügyben) ismétli gyorsan és hosszú ideig a hibát, az nagyon sokba kerül, nagy bajt okoz. Ezért fontos lenne az emberi felügyelet, de éppen a gyors munka csökkenti a felügyelet lehetőségét.
  2. Kevésbé ismeri fel problémákat, nagyobb eséllyel követ el hibát, amikor valami változik a képernyőn vagy a beviteli mezőkben.
  3. Amikor valami apró változtatást végzünk a rendszerben, ami az emberi munkaerőt semennyire vagy alig zavarja, a robotra súlyos hatása lehet, mert az kevésbé tud rugalmasan alkalmazkodni.
  4. Kérdéses minőségű és megfelelő módszertan nélküli fejlesztések is vannak az RPA területén (részben a sok igény és az időnyomás miatt). Ebből egyedi, nehezen továbbfejleszthető és támogatható megoldások jönnek ki.
  5. Ha látszólag korlátlan kapacitásunk keletkezik, és az emberi munkaerő költségei nem kényszerítenek minket jobb megoldások létrehozására, akkor lelassulhat az innováció.
  6. Nem is RPA (folyamatautomatizálás), hanem RTA (feladatautomatizálás) történik, mert komplex folyamatok végigvitelére nemigen alkalmasak a mai robotok. Később alkalmasak lesznek?

Az „okos” gép és a projektvezető kapcsolatában én ezeket a kérdéseket tartom érdekesnek és fontosnak:

  • Hogyan befolyásolja a projektmenedzser munkáját az adatelemzés fejlődése? Tud segíteni a hihetetlen mennyiségű információt gyorsan feldolgozó és elemző gép a munkájában? Mi az előnye annak, ha eltűnnek a korlátok ezen a területen, vagyis tetszőlegesen sok és változatos adatból tudunk gyorsan következtetéseket levonni?
  • Mi a hatása a szenzorok terjedésének? Hogyan tudjuk hasznosítani a projektben használt eszközökből kinyerhető rengeteg működési információt?
  • Hogyan tudjuk a mesterséges intelligencia eszközeit felhasználni a lehetséges összes forrásból (projekten belüli, cégen belüli, nyilvános, IoT- eszközökből származó) származó információ elemzésére? Hogyan segíti ez a projektvezetőt az optimális döntések villámgyors meghozatalában? Meg tud bízni a gép által készített döntéselőkészítő anyagokban, ezekre tudja alapozni a döntését?
  • Milyen mértékben vannak “okos” géppel automatizálható folyamatok a projektekben? Mit tudunk a szoftverrobotra bízni? Milyen mértékben kap szerepet a projektekben az RPA (robotic process automation), ami a bankok és biztosítók üzlet folyamataiban már bizonyította az alkalmasságát?
  • Lesz szoftverrobot (RPA) kolléga a projektekben? Milyen feladatokat bízunk rájuk? Lesz esetleg irányító (vezető) szerepe?

Azt gondolom, hogy ezekre a kérdésekre évről-évre változó válaszokat fogunk adni. Miért? Még kevés tapasztalatunk van ezen a területen. Sok a fejlődés, sokan dolgoznak a mesterséges intelligencia különböző területein.

Ez a cikk jelentős mértékben azon a kutató munkámon alapszik, amit a 22. Projektmenedzsment Fórumra készülve végeztem 2019 elején, és erősen hasonlít a konferencia kiadványában megjelent írásomra, annak középső harmadára.

A témát a jövő héten folytatom az “okos” gép helyével a projektekben.

 

Mi a feladat?

Mit bízhatunk az új kollégára? Milyen munkát tud nem csak gyorsan, de pontosan is végezni? Hol vannak a határai, miben pontos, miben hibázik?

A múlt héten az általános trendek és lehetőségek voltak terítéken. Láttuk, hogy a nagy felmérések szerint jelenleg a munkahelyi tevékenységek fele automatizálható, de teljes mértében csak a foglalkozások 5%-a váltható ki géppel. Ez a nagy különbség azért van, mert szinte minden munkakörben vannak olyan feladatok, amiket még nem igazán lehet robotra bízni. Mik ezek? Új dolgok kitalálása, logikai következtetések, több résztvevő tevékenységének koordinálása, beszédértés, érzelmi intelligencia, de még a lépcsőre vagy létrára való felmászás se megy valami jól a robotoknak, hogy ne csak szellemi tevékenységeket mondjunk.

A részleges automatizálás is veszélyezteti a munkahelyeket, hiszen csökken a szükséges dolgozók száma. Különböző számok jöttek ki a felmérésekben, de mindenki nagyjából az emberi tevékenységek felét látja rövid távon veszélyben. Itt nem csak és nem elsősorban a fizikai munka területén jönnek a nagy változások, hiszen a gyárakban már előrehaladott az automatizálás. Megindult ez a folyamat a „fehér galléros” munkák körében is az RPA és az IPA miatt. Ezek bevezetésével az irodai munkát veszik át a szoftveres robotok (ld. az előző cikkemet).

Megmutatok most néhány (elképzelt) esettanulmányt, amiből jobban meg lehet érteni a meglévő műszaki megoldások szerepét az emberi munka helyettesítésében. A példák forrása a McKinsey Global Institute, A future that works: Automation, employment, and productivity című 2017. januári tanulmánya.

Biztos mindenki járt már kórház sürgősségi osztályán, vagy látta valamelyik sikeres amerikai kórházsorozatot. Induljunk ki az ott végzett tevékenységekből, és nézzük meg, hogy mit tudunk ma automatizálni! A beérkező beteg azonnal kaphat egy jól ismert okos karkötőt, ami méri az életfunkcióit. Ezek már nem csak pulzust és vérnyomást tudnak mérni, de még olyan bonyolult adatot is, mint a vér oxigénszaturációja. Az első gyors laborvizsgálatokat is jól lehet automatizálni. Sőt a laboreredményeket és a karkötő által mért értékeket összevető, összefüggéseiben értékelő szoftver is készen van már. Ez a sürgősségi nővér vagy rezidens keze alá dolgozik, segít a prioritások, a kezelési sorrend gyors eldöntésében. Maga a diagnózis is részben ezeken alapszik, de a beteggel való beszélgetés, a nem verbális jelek megfigyelése is fontos, így a végső szó az orvosé, akit a gépek segítenek, hogy gyorsabban és kevesebb hibával döntsön. A betegszállítás és a műszerek mozgatása, sőt a gyógyszerkiadás is lényegében teljesen automatizálható. A McKinsey becslése szerint egy (amerikai) sürgősségi osztály munkájában az elért haszon nagyobb része a kevesebb emberi munkából (Az emberi munka felét lehetne automatizálni!), kisebb része a minőség javulásából származik (költségcsökkenés, rövidebb várakozás, kevesebb hiba). Ezekre igencsak szükség van, mert a várakozási idő tipikusan két óra feletti, és horror összegek mennek el műhibaperekre.

Nézzünk egy másik közismert szituációt, a boltot, ahova vásárolni járunk! A kiskereskedelem is elkezdett már változni, már egyre több folyamatot tudnak digitálisan végezni, sőt akár a buszmegállóban várakozva is meg tudjuk rendelni az árukat, de még mindig sok dolgozóra van szükség a boltokban. Egy csomó egyszerű munkát simán át tudnának venni a gépek, pl.: polcok feltöltése, takarítás, de már az önkiszolgáló pénztárak is megjelentek. Egy kis további technika bevetésével a boltba belépve felismerhet a virtuális eladó, személyre szólóan üdvözölhet és nekünk szóló, testreszabott információt és tanácsokat adhat. A polcok között automatikusan tud követni a bevásárlókocsink. A polcról levett árut azonnal tudja pótolni az automatizált raktár. Sőt, az is egyszerűen megoldható, hogy ne is legyen bevásárlókocsira szükségünk, hanem csak megbökjük, amit meg akarunk venni, és a kijáratnál vár az összekészített csomag (vagy hazakísér a robot a csomaggal, vagy hazahozza a drón). A megtakarítás nagy hányada a kisebb alapterületű boltból és raktárból származik majd. Emellett jelentős lesz a munkaerő-megtakarítás is, a becslés szerint 65% körül. A technikai fejlesztések egyben a vásárlók jobb kiszolgálását, a vásárlói élmény javítását is jelenthetik. A McKinsey szerint itt is nagyjából a költségek háromszorosa lehet a nyereség (akárcsak az előbbi egészségügyi példában).

A tanulmányban elemeznek még három területet: repülőgépek karbantartása, olaj- és gázkitermelés, jelzáloghitel-ügyintézés. Az első két területen fontos nyereség, hogy kevesebb veszélyes munkát kell az embereknek végezniük, gyorsabb és koraibb a hibák észlelése, jobb a megelőző karbantartás. A jelzáloghitelek esetében az emberi munka 55-85%-kal csökkenhet. A most átlagosan 37 napos elbírálási idő hat nap is lehet. Ha még a folyamatokon is javítanak, akkor akár egy napon belül is megtörténhet.

A számok az USA-beli helyzeten alapulnak, és nem mindenhol ugyanezek az eredmények várhatók. A haszon kiszámításánál nem vették figyelembe a társadalmi költséget, ami az alacsony képzett munkaerő feleslegessé válásából származik. Abban nincs egyetértés a szakemberek között, hogy fel tudja-e szívni más terület ezeket az embereket, és át lehet-e képezni őket más munkákra. A sok és olcsó rendelkezésre álló munkaerő pedig lassítja az automatizálás terjedését, amíg nem lesz sokkal olcsóbb a gép.

A társadalmi hatás tekintetében idézek két megállapítást az előbb említett tanulmányból. Az egyik 1966-ból származik, és azt veti fel, hogy meg kell tanítani az embereket a megnövekvő szabadidejük értelmes felhasználására: „In the longer run, significant changes may be needed in our society—in education, for example—to help people find constructive and rewarding ways to use increasing leisure” (Technology and the American economy: Report of the National Commission on Technology, Automation, and Economic Progress, US Department of Health, Education, and Welfare, 1966). A világban körülnézve nem látom, hogy ez sikerült volna az eltelt ötven év alatt.

A másik idézet frissebb, és arra mutat rá, hogy jelentős divergencia figyelhető meg a termelékenység és a fizetések között, a dolgozók részesedése csökken a megtermelt értékből. „However, in recent years, there has been a notable divergence between productivity and pay, and the labor share of income has declined in many advanced economies” (Josh Bivens and Lawrence Mishal, Understanding the historic divergence between productivity and a typical worker’s pay: Why it matters and why it’s real, Economic Policy Institute briefing paper number 406, September 2015; Poorer than their parents? Flat or falling incomes in advanced economies, McKinsey Global Institute, July 2016). Ezt a jelenséget már bő tíz éve észrevették, és gazdasági szempontból nem az a baj vele, hogy igazságtalan, hanem az, hogy hiányzik a vásárlóerő.

Mik azok a területek, amik a technológia mai szintjén nem vagy alig gépesíthetők? Ha több érzékszervünkből érkező információkat kell együtt kezelni és elemezni, akkor sokkal jobbak vagyunk a gépeknél. Nem tudom, meddig lesz még meg ez az előnyünk. Valószínűleg addig, amíg az ember olcsóbb, mint ez összes érzékszervvel rendelkező gép. Új ötletek kitalálása vagy új összefüggések felfedezése se nagyon megy még a gépeknek, de az AlphaGo példája óvatosságra int. (Emlékeztetőül: úgy verte meg a GO egyik legjobb játékosát, hogy az nem is értette a gép lépéseinek a célját.) Nem megy a gépeknek még sok szereplő (ember és gép) munkájának irányítása, koordinálása. Általában gyengék az emberi beszéd finomságainak megértésében, az érzelmek felismerésében, a megfelelő reakciókban. A gépesített eladó nem ismeri fel a betérő vevő érzelmi állapotát, kedélyét, fájdalmát, ezért nem is tud megfelelően beszélni vele.

Ezek azok a hiányosságok, amik miatt még az „okos” gépek, akár mesterséges intelligenciával felruházva, se tudják teljesen átvenni az embertől a munkát, hanem csak egyes munkafolyamatokat lehet átadni nekik.

Itt látok meglehetős bizonytalanságot. Mi lenne az? Elég erős tendencia az online vásárlás, az online bankolás, az automatizált ügyfélszolgálat, az internetes egészségügyi tanácsadás, a fitnesz „kütyük” által adott életmódtanácsok megfogadása stb. Lehet, hogy egyre kevésbé van igényünk arra, hogy a másik oldal, a szolgáltató törődjön az érzelmeinkkel? Lehet, hogy annyi törődés elegendő lesz, amennyit az arcfelismeréssel vagy hangelemzéssel azonosított érzelmeinkre válaszul egy robottól kaphatunk? (Mindkét technológia évek óta használatban van.)

Gondolkodom, tehát…?

„Gondolkodom, tehát vagyok” – erre a következtetésre jutott Descartes a XVII. században. Milyen folyományai vannak ennek a megállapításnak ma, és milyenek lesznek holnap, holnapután?

blue-river-technology-see-spray-machine

Forrás: Blue River Technology

Az NJSZT (Neumann János Számítógép-tudományi Társaság) idén is nagyon aktuális témát választott a DE! (Digitális Esélyegyenlőség) konferenciájának, ami immár a tizedik volt a sorban. A gondolkodó embernek szükségképpen látnia kell a veszélyeket is, amik a hihetetlen sebességű és irányú fejlődés mögött vannak, és hozzáértő (írástudó) embernek a felelősséget is vállalnia kell. Ezzel adta meg a konferencia alaphangját bevezetőjében Alföldi István.

Valóban nagy a felelőssége mindenkinek, akinek bármilyen szerepe van ebben a folyamatban, és még nem is tudjuk, hogy hova vezet ez az egész. Látunk „apró” részleteket, itt vannak a nyakunkon a robotok, a majdnem gondolkodó számítógépek, amelyeknek már nem csak az a jellemzője, hogy sok adatot tudnak gyorsan tárolni, előszedni és elemezni, hanem olyan következtetésekre is pillanatok alatt jutnak el, amikhez az embernek napok vagy hetek kellenének (ha egyáltalán). Vajon fejlődés vagy forradalom az, ami elkezdődött?

Mit jelent a gondolkodás mint az embert a géptől megkülönböztető képesség? Számomra az egyik fontos eleme az, hogy mi akkor is tudunk döntést hozni, ha nincs előre megírt algoritmusunk. A gép viszont előre megírt programok mentén halad. Ez azt is jelenti, hogy a programot létrehozó embernek sokkal magasabb szintű képességei vannak, mint az általa létrehozott programnak, „mesterséges intelligenciának”. Meddig igaz ez az állítás, hol vannak a határai? Ha a Watson képességeit nézzük, azt hihetjük, hogy eltűnik ez a különbség. Van félnivalónk, vagy örömteli a fejlődés?

Bőgel György professzor – szokás szerint – alapos kutatással készült az előadására, nagyon sok adatot és információt osztott meg velünk, és mindjárt segített is megértenünk a teljes képet. Már amennyire meg lehet azt ma érteni…

A gépek régen jelen vannak az életünkben, és az sem újdonság, hogy „elveszik” a munkánkat. Ha a gép olcsóbban, gyorsabban, pontosabban végzi el a munkát, akkor a tőkés, a vállalkozó, a tulajdonos lecseréli az embert a gépre. Az ember kereshet magának más munkát… Ez nagyszerű, hiszen nő a termelés, csökkennek az árak, javul a minőség. Az emberek megszabadulnak a nehéz, testet gyötrő fizikai munkától, felszabadulnak, magasabb szintű, alkotó munkát végezhetnek. Akik be tudnak  illeszkedni, el tudják végezni azokat a munkákat… A többi munkanélküli lesz, kilátástalan lesz az élete neki is és a gyerekeinek is. A munkanélküliség folyamatosan nő az egész világon, és főleg a fiatalokat sújtja már elég sok éve Nyugat-Európában is. Máshol még rosszabb a helyzet, rengeteg embernek reménytelen az élete emiatt.

Az ipari fejlődés során a mezőgazdaságban feleslegessé vált munkaerőt a városok és az ipar szívta fel. Vajon folytatódik ez a folyamat, így lesz ez a jövőben is? Az a része biztos, hogy egyre kevesebb kétkezi munka van a mezőgazdaságban. Már nem csak az egyszerű feladatokat veszik át a gépek, hanem megkezdődött ez a folyamat a tudást, tapasztalatot igénylő területeken is. Bőgel professzor a salátaritkító gépet hozta fel egyik példának. A saláta egyelése nem egy egyszerű, mechanikus feladat. Nem könnyű a pici növénykék esetében megkülönböztetni egymástól a gyomot és a salátát, és még azt is el kell dönteni, hogy a saláták közül melyik maradjon, melyiket kell kihúzni. Az erre a célra alkotott gép lát, gondolkodik, cselekszik, tanul. És mindezt gyorsan csinálja, két óra alatt elvégzi egy egész brigád tíznapi munkáját. Innentől kezdve már egyszerű gazdasági a kérdés: ki csinálja olcsóbban és megbízhatóbban?

Mi lesz azokkal, akik a salátát egyelik? Találnak másik munkát a földeken? Elmennek a városba rosszul fizetett, betanított munkát végezni? Ezek a lehetőségek gyorsan szűkülnek. Egy nagyon rossz folyamatot erősít ez a technológiai változás most. Valamikor a gyerekek általában arra számíthattak, hogy jobb életük lesz, mint a szüleiknek volt. Sajnos évtizedek óta romlik a helyzet, és a mai harmincasoknak már csak a fele számíthat erre (ez USA-adat, de Nyugat-Európában is hasonló a romlás). Ez kapcsolódik az egyre fokozódó vagyoni polarizációhoz is, ami ma már ott tart, hogy a 8 leggazdagabb emberé az összes vagyon fele, és az összes vagyon 89%-a van az emberek 10%-ának a kezében. A többi 90%-nak szinte semmi se jut. Ez súlyos probléma, érzik az emberek (és szerintem sok bajunk gyökere). Itt van még a Gallup felmérése: Obama elnök nyolc éve után megkérdezték az amerikaiakat, hogy melyik területen javult, és melyiken romlott a helyzet. Az általános kép egyáltalán nem fényes, de itt most csak ezt az egyet akarom megmutatni. Az emberek gazdasági helyzetében mutatkozó korábban is veszélyes szakadék tovább mélyült.

usa-obama-weath-gap

Bőgel professzor több példát és statisztikát mutatott arra a jelenségre, hogy a közepesen fizetett munkahelyek tűnnek el, és általában csökkennek az átlagfizetések. Az olcsó munkaerőre még szükség van (talán csak azért, mert olcsóbb a gépesítésnél). A magasabb képzettségű dolgozók is kellenek (amíg ott is tömegesen meg nem jelennek a számítógépek).

Ma az a helyzet, hogy az automatizálás és a gépesítés a középen elhelyezkedő munkahelyeket szünteti meg a legnagyobb számban, azonban nem tudhatjuk, hogy mit hoz a jövő. A cikkem elején említettem a Watson szuperszámítógépet. Ezt – természetesen – úgy pozícionálja az IBM, hogy nem elveszi az ember munkáját, hanem jó kolléga, aki segít a tanácsaival. Az eddigi alkalmazásaiban ez így is van, még az orvosi területeken is, ahol a legnagyobbat alkotja a diagnózisok felállításában segítve a szakorvosokat. (Erre a témára majd még visszatérek.)

Nagyon megragadott, ahogy Bőgel György átadta nekünk Andrew McAfee gondolatait a különböző típusú munkakörökben dolgozó emberek helyzetéről. Röviden összefoglalva: a középen elhelyezkedő, vagyis alacsonyabb képzettséget igénylő „fehérgalléros” munkát vagy magasabbra értékelt „kékgalléros” munkát végző emberek helyzete, élete drasztikusan romlik, egyre többen kerülnek börtönbe, válnak el, nevelik egyedül a gyereküket, veszítik el az érdeklődésüket az ország dolgai iránt. A teljes TED-előadást is érdemes megnézni (15 perc, magyar felirattal).

A gépek már ismerik, és jól csinálják a finom, precíz mozgást, megfogást igénylő feladatokat. Az optikai felismerési képességeik gyorsan fejlődnek, már nemcsak az arcok megismerése, hanem a jellemvonások felismerése is realitás. A közösségi térben is kezdenek egyre jobban mozogni (ha eltekintünk egy-két nagyon rosszul sikerült kísérlettől, pl.: @TayAndYou).

Bőgel György rámutatott arra, hogy még keveset tudunk ezekről a folyamatokról. Annyi látszik, hogy a kapitalizmus szelleme működik, a gyorsuló technikai fejlődés ezt támogatja, és globális és többé-kevésbé korlátok nélküli világban növekszik az egyenlőtlenség. Azt még nem tudjuk, hogy a technikai csodák, az óriási feszültségek milyen újabb radikális változásokhoz vezetnek majd. Van sok világmegváltó ötlet: erős állam, megváltozó oktatás, progresszív adó, alapjövedelem, több innováció, közmunka, vezetői jövedelmek korlátozása.

Remélem, sokaknak felkeltettem az érdeklődését! Nekik javaslom Bőgel György előadását (28 perc).

Ahogy szoktam, ebben az írásomban is több forrást használtam fel, és ezeket kiegészítettem a saját gondolataimmal, véleményemmel. A forrásokra hivatkoztam. Azok a bekezdések alapulnak Bőgel professzor előadásán, amelyekben megemlítettem a nevét.

Továbbiak erről a konferenciáról: