În ultimul timp, am tot auzit întrebarea: "Oare ne va înlocui Inteligența Artificială (IA)?" Sincer, la acel moment, nu eram la curent cu tot ce înseamnă IA și nu aveam temerea că ne poate înlocui sau că din cauza sa ne-am putea pierde locul de muncă. Așa că am început să aprofundez subiectul. În mod evident, am întâlnit ChatGPT de la OpenAI și m-am gândit: "Sigur, despre asta este vorba!" Dar după câteva căutări, am mai găsit alte tooluri. Așa că, dintr-o dată, aveam la îndemână zeci de variante de IA. Dacă tot am găsit ChatGPT, mi-am propus să văd ce știe și ce nu știe să facă. Am dorit să înțeleg cum și dacă ar putea să mă înlocuiască la locul de muncă. Sunt Business Analyst (BA) și Proxy Product Owner (PO) în cadrul PitechPlus, iar ca să pot determina dacă IA ar putea să mă înlocuiască, mai întâi am detaliat taskurile mele zilnice.
Dimineața, obligatoriu o cafea, după care încep lucrul: rezolv o problemă, particip la o întâlnire sau scriu cerințele primite de la clienți. De regulă, colegii mă întreabă cum de mă pot ocupa de atâtea și cum de le rezolv cu succes. Așa arată pentru mine o zi normală și pare simplă, însă până nu am descris tot ce întreprind pe parcursul zilei, nu am realizat cât de complexă poate deveni. Astfel, BA-ul este persoana care propune soluții pentru business, care ajută clientul să pună afacerea în stare de funcționare, care analizează și înțelege nevoia clientului. Apoi, transmite aceste detalii către echipele de dezvoltare printr-un limbaj clar și ușor de înțeles.
În literatura de specialitate întâlnim preponderent două tipuri de taskuri: unul profund și celălalt, superficial. Astfel, unele taskuri necesită creativitate și înțelegere pentru a fi duse până la capăt (cel profund), iar altele sunt repetitive și ar putea fi realizate de către un robot (cel superficial) - aici intervine aportul inteligenței artificiale.
Conceptul de IA este des întâlnit astăzi: îl vedem la știri, îl întâlnim în aplicații noi care vor să atragă prin faptul că au IA integrată, îl vedem chiar la guvern (ION). IA este, de fapt, o formă de inteligență a mașinilor care pot percepe mediul și informația înconjurătoare și le pot optimiza. Iar când ajungem să menționăm ChatGPT vorbim, de fapt, despre o mare de informații într-un LLM (Large Language Model), unde există un algoritm care caută extrem de rapid printre toate date disponibile și returnează un răspuns într-o formă cât mai umană. Dar informația nu se oprește aici, există mult mai multe tooluri de IA care se bazează pe diferite soluții tehnice și ideologii. Menționăm că acest articol nu tratează ce este IA la origine, ci mai degrabă cum să o folosim.
Având trasate definiția și legătura dintre BA și IA, următorul pas este să identificăm cum poate fi folosită inteligența artificială în lucrul de zi cu zi. Ca să înțelegem la ce o putem folosi, am investigat, într-o primă etapă, la ce nu o putem folosi.
În primul rând, IA nu este capabilă să vorbească cu un client (sau cu un coleg), așadar partea aceasta ne rămâne nouă în sarcină. Însă și dacă ar putea înțelege ce transmite un client, nu numai că ar trebui să interpreteze cerințele sale, ci ar trebui să adreseze o serie de întrebări care să clarifice multe aspecte. Acest lucru se numește "prompt engineering", care este un task pe care îl inițiem noi către IA și nu invers. Evident, am putea afirma că IA este capabilă de a citi transcripții, dar, după ce folosim de câteva ori transcripțiile în apeluri, devine destul de clar că ele conțin erori mari, astfel că nu putem transmite acest text către IA pentru că rezultatele vor fi și ele eronate.
În al doilea rând, IA nu are competențe de gândire creativă, inventivitate sau capacitatea de a percepe mimici și emoții. IA nu o să vină niciodată cu informații pe care nu le-a "citit" undeva pentru că nu este capabilă să inventeze gânduri sau idei noi. În consecință, nu putem să atribuim inteligenței artificiale sarcini care fac parte din munca profundă.
Pe de altă parte, IA este foarte capabilă să execute sarcini de muncă superficială, repetitive.
Nu în ultimul rând, IA o să ofere foarte rar sursa informațiilor (evident există excepții, dar aici vorbim de cele mai întâlnite ca ChatGPT) - practic, nu o să indice dacă textul dat este plagiat sau în ce măsură este plagiat și, mai ales, NU o să răspundă neapărat corect la întrebare.
Acum că am vorbit despre ce nu putem face cu IA, este momentul să abordăm unghiul din care o putem folosi.
Și aici revine conceptul de muncă superficială: de multe ori, o muncă superficială este repetitivă, nu implică noutate, obosește și, mai presus de toate, ia timp. De exemplu: scrisul de "user stories", "user templates", "acceptance criteria" și învățatul pe repede înainte. Să vedem cum putem optimiza aceste sarcini.
În primul rând, o utilizare extrem de utilă a inteligenței artificiale a fost legată de informația pe repede înainte. Atunci când suntem într-un apel, când analizăm un potențial proiect nou sau chiar o idee nouă de la un client și ne întâlnim cu un concept despre care nu avem cunoștințe, este foarte productiv să întrebăm o inteligență artificială, putând astfel afla răspunsul în câteva secunde. Evident, am putea întreba un coleg, dar primirea răspunsului ar putea dura. Când suntem într-o întâlnire online, putem să ne documentăm pe loc despre subiect fără să fie nevoie să așteptăm.
În al doilea rând, am observat că toolurile de IA sunt bune la construit "user templates", "user stories" și/ sau "acceptance criteria". Comparând însă cu învățarea pe repede înainte, aici un BA trebuie să intervină mult mai mult: la învățare, BA-ul trebuie să decidă dacă informația dată de IA este sau nu relevantă și adevărată - acest lucru se face prin folosirea aptitudinilor de gândire critică și a experiențelor din trecut. Pe de altă parte, când vrem să construim un "user template" nu este de ajuns să întrebăm IA cum arată sau să îi cerem să îl construiască. Ci trebuie abordată o metodă numită linie de întrebări (line of questioning): trebuie să avem un țel, adică unde vrem să ajungem, să știm care sunt întrebările pentru a ajunge în acel punct și, cel mai important, să nu lăsăm IA să devieze de la subiect, iar noi să insistăm pe calea pe care ne dorim să mergem.
În al treilea rând, am explorat două domenii mai tehnice unde IA ar putea să ne ofere ajutor. Unul dintre ele a fost scrisul de cod și celălalt, analiza de Excel. În ceea ce privește primul subiect, am realizat destul de rapid că fără o experiență prealabilă a utilizatorului, IA o să continue să ofere cod. Dar acesta are erori, de cele mai multe ori pentru că nu se iau în considerare alți parametri, iar utilizatorul nu știe cum să urmeze o linie de întrebări. Aceeași situație o întâlnim și în cazul analizei unui Excel. Având însă experiență semnificativă din trecut, am reușit să conduc un studiu mai detaliat: pe un fișier Excel mare (peste 100 de coloane și peste 75.000 de rânduri), trebuia să extrag comparații și diferite statistici pentru anumite grupuri. Prin metode simple nu era fezabil să aflu toate datele pentru că era fizic imposibil; o altă metodă era scrisul de formule complexe care să ia în considerare diferite foi din Excel, multiple coloane și condiții ca să rezulte într-o comparație. Ele puteau fi scrise de mână, dar chiar și pentru cineva foarte experimentat ar fi luat timp. Astfel, am ales varianta de a scrie aceste formule folosind ajutorul IA: am creat ideea unui țel (rezultatul țintit), apoi am considerat fiecare coloană și element necesare pentru a ajunge la acest țel, după care am explicat IA că am nevoie de o formulă care scoate din foaia X datele Z pentru tipul de utilizatori Y.
IA a construit aceste formule în câteva secunde. De aici, a urmat validarea umană: am descoperit că formula nu era corectă pentru că în loc de punct și virgula IA a folosit doar virgula. După o schimbare rapidă tot cu ajutorul IA, am observat că rezultatul final era într-un format ciudat. Am analizat rezultatul și am realizat că nu era bine gândită formula. Prin urmare, am cerut IA o altă schimbare.
Per total, rezultatul a fost că IA a construit formulele pe baza informațiilor bine conturate de mine, iar, după aceea, le-a corectat luând în considerare validările mele. Rezultatul: reducerea la aproximativ jumătate a timpului total de analiză a fișierului.
Valorificând multiplele experimente și teste am ajuns, în final, la o concluzie pentru întrebarea: "Oare ne înlocuiește IA?". Răspunsul este DA și NU, chiar dacă sună ciudat.
Din punctul meu de vedere, bazându-mă pe sarcinile zilnice de BA și pe ce poate să ofere IA la momentul de față (probabil și în viitorul apropiat spre mediu), inteligența artificială fără intervenție umană nu este în măsură să înlocuiască complet un BA, un Developer sau un Analist - de aici, răspunsul NU. Pe de altă parte, un BA care știe să folosească minim o unealtă de IA (dar preferabil mai multe), are șanse foarte mari să înlocuiască o persoană pe aceeași poziție care nu are un set de calificări similare. O persoană care are cunoștințele de bază bine conturate și care știe să utlizeze technologia IA va fi mai productivă și DA, va înlocui o persoană care nu stapânește aceste cunoștințe.
Așadar, pentru mine este destul de clar cum o să arate viitorul. Întrebarea "Oare ne înlocuiește IA?" este parțial fondată pe adevăr pentru că, atâta timp cât nu o să se adapteze, o persoană va fi înlocuită de o alta cu mai multă experiență. Acest fapt nu este o noutate, iar IA nu este un pericol de sine stătător (nu este vorba de "Skynet"), ci mai degrabă este un pas înainte înspre o evoluție constantă.
