Dirbtinis intelektas: kai kapitalui nereikia žmogaus darbo

Pirmą kartą per visą ekonomikos istoriją technologijos leidžia kapitalui veikti be žmogaus darbo, o sprendžiantis pranašumas verslui tampa greitis, ne dydis ar galia.

Dirbtinis intelektas pirmą kartą per visą ekonomikos istoriją leidžia kapitalui pasakyti sakinį, kuris anksčiau buvo tiesiog neįmanomas: žmogaus darbo mums nebereikia. Apie tai savo pranešime kalba serijinis technologijų verslininkas Ilja Laurs – žmogus, kurio karjera siekia nuo mobiliųjų programų kūrimo iki investicijų į technologijų startuolius visoje Europoje.

Laurso teigimu, duomenų centrai, dirbtinio intelekto modeliai ir robotika keičia lygtį, kuri tūkstančius metų rėmėsi žmogaus darbo jėga. Tai nėra vien didžiųjų Silicio slėnio korporacijų tema – tokia pati lygtis veikia ir Vilniuje, ir Kaune, ir mažoje gamybos įmonėje provincijoje.

Greitis, ne galia: kodėl laimi ne didžiausias, o greičiausias?

Viena ryškiausių Laurso minčių – technologijos šiandien vienodai prieinamos visiems. Tas pats dirbtinio intelekto modelis, kuriuo naudojasi Niujorko investicinis fondas, yra pasiekiamas ir Druskininkų ar Šiaulių verslininkui. Todėl, Laurso nuomone, lenktynėse laimi ne galingiausias, ne turtingiausias ir net ne protingiausias, o greičiausias – tas, kuris spėja pirmas pasinaudoti atsivėrusia galimybe.

Lietuvos verslui tai yra ir iššūkis, ir proga. Našumo augimas, kuriuo šalis pastaruoju metu aplenkė net Estiją, rodo, kad greita technologijų integracija realiai atsispindi ekonominiuose rodikliuose, o ne lieka tik gražiu šūkiu konferencijų skaidrėse.

Kodėl 70–80 proc. žmonių nekenčia savo darbo?

Laursas pateikia ir nepatogų skaičių: jo teigimu, 70–80 proc. žmonių savo darbo nekenčia. Tai verčia iš naujo žiūrėti į argumentus, kuriais kai kas gina seną darbo modelį – juk sunku ginti sistemą, kuri didžiajai daliai dirbančių žmonių kelia nepasitenkinimą, ne pasitenkinimą.

Pranešime minima ir Vokietija, kur vidutinė darbo savaitė jau siekia apie 26 valandas – ženklas, kad darbas kaip vertybė keičia formą net didžiausioje Europos ekonomikoje. Laursas primena ir utopinius ateities scenarijus, kuriuos viešai yra pristatę tokie technologijų lyderiai kaip Sam Altman ar Elon Musk – pasaulį, kuriame visuotinių bazinių pajamų modelis pakeičia tradicinį darbą. Šiuos scenarijus Laursas mini kaip dalį platesnės diskusijos apie darbo ateitį, ne kaip savo asmeninę prognozę.

Dirbtinis intelektas tiek geras, kiek geri duomenys – kodėl tai problema Europai?

Vienas aiškiausių pranešimo teiginių skamba taip. Dirbtinis intelektas yra tiek geras, kiek geri duomenys, kuriais jis maitinamas. Laursas pastebi paradoksą – klausti moka beveik 100 proc. žmonių, tačiau dirbti su duomenimis moka vos apie 5 proc. Tai, jo nuomone, daro duomenų raštingumą nauju privalomu minimumu kiekvienam, kas nori išlikti konkurencingas.

Pranešime minimas ir pavyzdys, kaip Google esą sumokėjo 10 mln. dolerių už elektroninio pašto archyvą – iliustracija, kiek reali rinkos vertė slypi paprasčiausiuose, bet kokybiškai surinktuose duomenyse. Tuo pat metu Laursas teigia, kad Kinija duomenų lenktynėse pirmauja, o Europa strigsta fragmentacijoje – iš dalies dėl GDPR ir skirtingų nacionalinių reguliavimų, kurie trukdo duomenims laisvai judėti tarp rinkų.

Duomenų kokybė ir saugumas nėra abstrakti tema.

Zero human process ir generalistų sugrįžimas: kaip kinta darbuotojo vaidmuo?

Laursas įveda sąvoką „zero human process“ – tikslą, kuriuo vis daugiau verslų siekia procesus sutvarkyti taip, kad žmogaus įsikišimas juose taptų išimtimi, ne taisykle. Iš to kyla ir kitas pokytis: siaurų, labai specializuotų specialistų era baigiasi, o jų vietą vėl užima generalistai – žmonės, kurie geba matyti visumą ir valdyti kontekstą, ne vien atlikti vieną siaurą užduotį.

Pranešime minima ironija: šioje transformacijoje laimėjo santechnikai, o pralaimėjo programuotojai – profesijos, kurios ilgą laiką buvo priešingose vertės skalės pusėse, dabar keičia vietas. Darbuotojo vaidmuo keičiasi nuo vykdytojo į vadovo pusę – žmogus vis dažniau valdo dirbtinio intelekto įrankius ir sprendžia, ką jiems patikėti, o ne atlieka darbą savo rankomis. Laursas pažymi, kad lūkesčiai darbuotojo produktyvumui per pastarąjį laikotarpį pakilo septynis kartus.

Kai siaura techninė kompetencija praranda dalį savo vertės, į priekį vėl išeina bendrieji žmogiški gebėjimai – bendravimas, pasitikėjimo kūrimas, ryšiai. Ryšių kūrimas ir networkingas tampa ne papildomu malonumu, o viena iš svarbiausių kompetencijų, kurias verslininkas gali turėti šiandien.

Europos trikampis: kodėl žalia, socialu ir technologiška nebūna vienu metu?

Laursas aptaria ir tai, ką pavadina Europos trikampiu: žalia, socialu ir technologiška pažanga, jo nuomone, retai sutelpa į vieną politinį sprendimą vienu metu – kažkuria kryptimi reikia rinktis prioritetą. Pokalbyje jis mini, kad humanoidinių robotų srityje apie 97 proc. aktyvios technologinės veiklos šiandien vyksta Kinijoje, o branduolinės sintezės energijos potencialą lygina su lašu kuro, pakankamu skrydžiui per Atlantą – mastelis, kuris parodo, kiek didelė gali būti artimiausių dešimtmečių energetinė revoliucija.

Šis pasirinkimas tarp žalumo, socialinio teisingumo ir technologinio pranašumo, kaip Laursas pažymi šiame pokalbyje, nėra vien makroekonomikos ar politikų reikalas – jis nusileidžia iki kiekvienos valdybos stalo. Tai, kaip valdybos integruoja dirbtinį intelektą į įmonės strategiją, tampa vienu iš aiškiausių ženklų, kuri įmonė pasirengusi konkuruoti šiame naujame tempe, o kuri – ne.

Ką ši dirbtinio intelekto banga reiškia Lietuvos verslui?

Jei iš viso šio pranešimo reikėtų išsinešti vieną mintį, ji būtų paprasta. Pranašumą šiandien lemia ne dydis ir ne turtas, o greitis, su kuriuo verslas sugeba mokytis ir prisitaikyti. Lietuvos smulkiam ir vidutiniam verslui tai yra gera žinia – technologijų prieiga nebėra didžiųjų žaidėjų privilegija.

Tačiau greitis be duomenų raštingumo ir be aiškaus strateginio pasirinkimo tarp konkuruojančių prioritetų – žalumo, socialinio teisingumo, technologinio pranašumo – lieka tuščiu šūkiu. Verslo vadovams verta pradėti nuo paprasto klausimo: ar mano organizacija moka ne tik klausti dirbtinio intelekto, bet ir sutvarkyti savo duomenis taip, kad jis galėtų iš tikrųjų padėti? Atsakymas į šį klausimą šiandien lemia, kas rinkoje lieka žaidėju, o kas – žiūrovu.

Dirbtinis intelektas yra tiek geras, kiek geri duomenys, kuriais jis maitinamas.

Pranašumą šiandien lemia ne dydis ir ne turtas, o greitis, su kuriuo verslas sugeba mokytis ir prisitaikyti.

▶

Šaltiniai

• Ilja Laurs: Pirmą kartą istorijoje žmogaus darbo gali nebereikėti — Ilja Laurso pranešimas, kanalas „Ilja Laurs“, publikuotas 2026-09-20.