În ultimele luni am observat un lucru care se repetă aproape fără să-mi dau seama. Când am nevoie să înțeleg ceva sau să găsesc rapid un răspuns, deschid un asistent AI înainte să deschid un motor de căutare.
Nu e o decizie conștientă. A devenit pur și simplu reflex.
E tentant să explic asta prin calitatea modelelor. Și parțial așa e adevărul. Dar dacă mă opresc puțin la momentul în care am renunțat la căutarea clasică, observ ceva ce discutăm rar: nu am ales AI-ul doar pentru cât de bun e. L-am ales și pentru că alternativa se deteriorase.
Motoarele de căutare sunt inundate de conținut optimizat pentru algoritm, nu pentru utilitate. Documentațiile interne, cele pe care orice organizație serioasă ar trebui să le mențină la zi, ajung tratate ca sarcină secundară, pentru că nimeni nu are timp sau stimulent să le actualizeze constant. Forumurile care odată ofereau răspunsuri bune s-au umplut de zgomot. În acest peisaj, un asistent care oferă un răspuns coerent și imediat pare aproape o excepție fericită.
Aici apare o întrebare care merită pusă cu onestitate: cât din entuziasmul pentru AI vine din progresul tehnologic real și cât vine din faptul că restul ecosistemului digital a devenit tot mai greu de folosit? Nu cred că are un răspuns simplu, dar cred că influențează felul în care organizațiile iau decizii chiar acum.
Un risc pe care încep să-l văd discutat tot mai des este tentația de a trata bazele de cunoștințe, procesele de onboarding sau documentația de produs ca fiind mai puțin prioritare, pornind de la premisa că „oricum întrebăm AI-ul când avem nevoie”. Logica pare rezonabilă la prima vedere. În practică, însă, înseamnă să delegăm unui sistem extern accesul la o cunoaștere care ar trebui să rămână internă, verificabilă și controlată de organizație. Un model bun poate ajuta un angajat nou să înțeleagă rapid un proces. Dar dacă acel proces nu mai există documentat corect nicăieri, iar răspunsul generat se bazează pe pattern-uri generale, riscul de eroare crește silențios, fără ca cineva să observe imediat.
Un model performant funcționează cel mai bine într-o organizație care și-a construit deja procese solide și o bază de cunoștințe de încredere.
E o dinamică pe care am mai văzut-o și la alte tranziții tehnologice: un instrument nou pare atât de capabil încât dă impresia că poate compensa singur lipsa de rigoare din spate. Dar capacitatea unui model de a răspunde bine la o întrebare nu înlocuiește nevoia unei organizații de a-și cunoaște propriile procese, propriile decizii și propriul istoric.
Pe termen mediu, ce contează mai puțin e cât de capabil va deveni AI-ul, lucru aproape sigur, și mai mult felul în care folosim această capabilitate: ca să construim ceva nou sau, fără să recunoaștem asta explicit, ca plasture pentru instrumente și procese pe care am încetat să le mai întreținem.
Poate că succesul AI spune la fel de multe despre progresul modelelor cât spune despre starea instrumentelor pe care le-am abandonat în ultimul deceniu.
Voi ce ați observat: alegeți AI-ul pentru că v-a convins prin calitate sau pentru că alternativele au devenit, între timp, tot mai greu de folosit?
Citește și
