Az elmúlt években az AI-ról szóló cikkek nagy része a munkavállalói munkavégzés végét harangozták be, különösen a távmunkában végezhető feladatoknál. Ha egy modell átmegy néhány látványos teszten, sokan máris úgy érzik, hogy a szabadúszó grafikus, fejlesztő vagy elemző napjai meg vannak számlálva. A Remote Labor Index (RLI) friss eredményei szerint viszont a modellek csak a projektek néhány százalékát tudják teljes egészében átvenni. A tanulmány nem azt bizonyítja, hogy az AI gyenge, hanem azt, hogy egy teszt körülmények közötti felmérés mennyire kevéssé írja le a munkahelyi valóságot. Ha ezt nem értjük, könnyen rossz következtetést vonhatunk le és vagy túlbecsüljük, vagy alábecsüljük az automatizáció hatását.
Miről szól valójában a Remote Labor Index?
Az RLI valódi online szabadúszó megbízásokból építkezik. Olyan projekteket vizsgál, amelyeket ügyfelek fizettek ki, és amelyeket profi távmunkások órák vagy napok alatt végeztek el. A kutatók azt nézik, hogy ezeknek a munkáknak mekkora részét tudja egy AI-ügynök elejétől a végéig, emberi beavatkozás nélkül leszállítani. Csak az számít sikernek, ha a modell végeredménye legalább olyan jó, mint a valódi szabadúszóé. Így jön ki az a néhány százalékos automatizálási ráta, ami elsőre megnyugtatónak tűnhet azoknak, akik félnek az AI-tól. De fontos látni, hogy ez az index csak a távoli, egyedül végezhető, platformalapú munkák egy szeletére vonatkozik, és azon belül is csak a teljes kiváltást méri.
Miért fontos ez a fintech szektorban
Fintechek esetében a modellek teljesítménye nem elméleti kérdés, hanem közvetlenül összekapcsolódik pénzügyi kockázattal, ügyfélélménnyel és szabályozói elvárásokkal. Ha egy teszt azt sugallja, hogy az AI csak néhány százalékban képes teljesen átvenni valós projekteket, az könnyen hamis biztonságérzetet is adhat még messze vagyunk az érdemi automatizációtól. A valóságban viszont a fintech rendszerekben gyakran nem teljes munkaköröket, hanem kritikus részfeladatokat automatizálunk – például előszűrjük a tranzakciókat csalásgyanúra, javaslatot teszünk hiteldöntésekre, vagy automatikus válaszokat generálunk ügyfélpanaszokra. Itt már az is elég, ha az AI tévedési mintázata kicsit elcsúszik, és a hiba közvetlenül pénzben, reputációban, bírságban mérhető.
A benchmark azért fontos, mert emlékeztet: a jelenlegi modellek még messze nem képesek end-to-end „AI-ügyintézőként” működni, így a fintechben rövid távon a felelős út nem a munkahelyek tömeges kiváltása, hanem az ember–AI együttműködés tudatos tervezése. A cél az, hogy az AI az operatív terhelést csökkentse, miközben a végső döntés, a kontroll és a kockázatvállalás továbbra is emberi kézben marad.
Mit érdemes ebből hazavinni a cégeknek és dolgozóknak
A tanulság inkább az, hogy az AI nem egyik napról a másikra veszi el a munkát, hanem lassan alakítja át annak szerkezetét. Az RLI azt üzeni hogy a teljes, end-to-end projektek kiváltása ma még ritka, de az egyes részfeladatok automatizálása már most is kézzelfogható. A cégeknek ezért nem általános félelmekre vagy megnyugtató százalékokra kell építeniük, hanem saját, valós projektjeikre szabott mérésekre. Hol ad valódi hozzáadott értéket az AI, hol marad szükség az emberi ítélőképességre. A dolgozóknak pedig érdemes úgy tekinteni az AI-ra, mint erős eszközre, nem mint elkerülhetetlen konkurensre. Minél jobban értik és használják ezeket a rendszereket, annál kevésbé cserélhetők, és annál inkább ők lesznek azok, akik a jövő automatizált folyamatait tervezik és felügyelik.
Forrás: Mantas Mazeika et al., Remote Labor Index: Measuring AI Automation of Remote Work
Címlapkép: Depositphotos
