Adatvagyon, rightsizing és etikai kérdések. Mi lesz az ember szerepe a jövő munkaerőpiacán? Mit szabad az Egyesült Államokban, amit Európában nem?
„Nemrég részt vettem egy Z-generációsoknak szóló konferencián, ahol egy egyetemi hallgató lépett oda hozzám. Azt kérdezte: ugye tudod, hogy két év múlva neked már nem lesz munkád? Mert az olyan cégekre, mint a KPMG, már nem lesz szükség” – idézte fel friss emlékeit Halász Erika, a KPMG stratégiai és üzleti tanácsadás igazgatója. Mások azt sajnálták, nem fogadtak egy üveg whiskyben, áll-e még a cég két év múlva.
A KPMG csütörtöki sajtókonferenciáján kiderült: az egyetemistáknak sem kell félni a ChatGPT-től, de inkább a jövőben inkább a folyamatok kiértékelői leszünk, mint aktív szereplők.
Csoportnyomás
A következő évtizedben akár 1,1 milliárd munkahelyet is átalakíthat a technológia fejlődése. „Abban igaza volt az egyetemistának, hogy a tanácsadás és az audit nem úgy fog működni 10 év múlva, mint most. De ezek emberi mivolta, a kritikus gondolkodás nem veszhet el” – mondta Halász.
A mesterséges intelligencia ugyan segíthet a toborzásban, teljesen mégsem válthatja ki az ember szerepét. Azt ugyanis csak emberek tudják ellenőrizni, hogy a jelentkezők valóban rendelkeznek-e az önéletrajzukban és a LinkedIn-profiljukon feltüntetett képességekkel.
„Beszélgetés, vagy kérdőív kitöltése közben önmaguknak is hazudnak az emberek, hiszen arra gondolnak, hogy a HR-esek hogyan fogják ezt kielemezni”
– mondta Halász.
Az aktuális környezetnek mindannyian meg akarunk felelni. Például, ha körülöttünk mindenki a cukormentes csokit választja kedvencként, akkor is azt fogjuk választani, ha szívünk szerint a Snickerst választanánk. A gondolati torzítások kiküszöbölésére viszont már jól használható az adatalapú elemzés, legalábbis technikailag.
Már a big datát is unjuk
„Lehet, hogy úgy tűnök, mint aki most csöppent ide a 2010-es évek elejéről, de beszéljünk egy kicsit a big datáról” – indította a témát Nyári Dániel, a KPMG prediktív analitika és gépi tanulás-szakértője. Úgy látja, a big data elemzése statisztikailag értelmezhetetlen 50-100 fős cégeknél, de például egy 2500 fős vállalatnál már le lehet vonni következtetéseket. Ennyi ember esetén már jól látszik például az, milyen viselkedési minták előzték meg a felmondást.
Hasonló technológiát használnak a telekommunikációs cégek annak előrejelzésére, milyen minták alapján látszik az, hogy az ügyfél szolgáltatót fog váltani. Kálmán Anna, a KPMG szenior menedzsere szerint a felmondások két legjellemzőbb oka hogy a munkavállaló jobb ajánlatot kap; vagy kevés esélyt lát karriernövekedésre a jelenlegi helyén.
Kálmán Anna, a KPMG senior menedzsere.
Nyári Dániel, a KPMG prediktív analitika és a gépi tanulás szakértője.
Fotók: Sebestyén László
„A tehetséges munkavállalók még akkor is nagyon könnyen váltanak munkahelyet, ha mindent megkapnak, megbecsülik őket.
20 százalékkal magasabb fizetésért gondolkodás nélkül továbbállnak.
A vállalatok számára azonban olcsóbb megtartani a tehetségeket, mint újakat felvenni, ezért gazdasági érdeke is a cégeknek, hogy megtartsák a jó munkavállalókat” – mondta Halász. Egy plusz ember felvétele egy korábbi munkavállaló helyre hathavi fizetéssel felérő veszteséget jelent a cég számára.
Összetett problémát okoz a vállalatok számára az is, hogy a tehetséges dolgozók külföldre vándorolnak – bár ennek részleteibe nem mentek bele a beszélgetés résztvevői. Nyári viszont tart attól, hogy öt év múlva már nehezen találnak szenior fejlesztőt, ha a programozók a ChatGPT-t használják.
Nem szokás a kommunikációs rendőrség
Megkerülhetetlen téma volt a rightsizing is, aminek lényegretörő fordítása a csoportos leépítés, de szó szerint létszámoptimalizálást jelent. Ehhez a KPMG nem használja a mesterséges intelligenciát. Bár technikailag bármelyik cég megtehetné, hogy egy „belső rendőrséget” állít fel a mérgező munkahelyi viselkedés kiszűrésére, Nyári még nem hallott olyanról, hogy ezt bárki megtette volna. Például, a Microsoft Teams rögzíti a meetingek leiratát, innentől pedig már csak az etikai gátlások – és a GDPR – az akadálya annak, hogy ezt valaki összegyűjtse és átfuttassa egy adatelemzésen.
A nagy mennyiségű adat elemzése nemcsak pontosabb eredményeket ad, hanem segít megőrizni a résztvevők anonimitását is, ami Európában különösen fontos. Az Egyesült Államokban jellemző, hogy a munkavállalók egérmozgását is követik, bár erre Magyarországon is volt példa a közelmúltban. Európában azonban a legtöbb munkahelyen a munkavállalói levelezések tartalmát sem elfogadott megnézni, különösen a GDPR-szabályozás bevezetése óta.
„Húsz éve még az adatalapú HR azt jelentette, hogy Jobcontrolt tettek a számítógépekre, amivel le tudták követni, mikor kávézik, mikor ebédel a dolgozó. Ezt már rég meghaladtuk”
– mondta Halász. A munkáltatók már inkább nem sértik meg a dolgozók privát szféráját, nehogy felmondjanak, pedig a LinkedIn-keresések és a levelezés sok hasznos információt jelentene a cégeknek.
A LinkedIn-profilok letöltése és elemzése jelenleg egy jogi szürkezóna – mondta Nyári. A profilon ugyan nyilvános adatok szerepelnek, az oldal mégis a szolgáltató szellemi termékének tekinthető, aminek letöltéséért akár pénzt is kérhetne. A LinkedIn adatbázisából viszont hiába kérnék ki az adatokat, azok nem eladók. Az „adatvagyon” felhalmozása ennek ellenére megéri, hiszen a cégek egymás között már értékesíthetik az összegyűjtött adatokat. „A legtöbb, amit tehetünk, hogy magánszemélyként kattintgatunk” – mondta.
Kapálástól az adatvagyonig
„Pár éve még hihetetlen nagy erőfeszítés volt nagy mennyiségű adatot összekapálni az internetről. Sok kolléga nézte a piaci trendelemzéseket, egyetemek, oktatási központok kibocsátási számát; hogy a jelentkezőkből mennyien buktak meg, és ezek egy részét robotokkal össze lehet húzni” – mondta Kálmán. Ő is úgy látja, hogy a jövőben szükség lesz olyan emberekre, akik felügyelik a mesterséges intelligenciát, végiggondolják, hogy jó eredményt kapott-e.
„Értem, amikor Harari azt mondja, hogy nagyon veszélyes, be kellene tiltani, de akinek van esze hozzá, kritikusan végiggondolja az eredményeket, annak ez egy elképesztően hasznos eszköz. Mi is használjuk, minisztériumokban is használják”
– mondta Kálmán.
Emellett persze a kérdőíveket sem engedték el, most éppen egy 2500 fős kérdőíves felmérés zajlik a cégnél. Ezeknek a feldolgozását sem lehet azonban teljesen a mesterséges intelligenciára bízni, az AI-alapú feltételezések érvényességét a KPMG-nél embereknek kell ellenőrizniük. „Az OpenAI-nak jelenleg is fut egy projektje, amiben józan paraszti észt próbálnak átadni a gépnek. Erről viszont keveset beszélnek, mert nem igazán megy nekik” – indokolta Nyári, miért van szükség emberi közreműködésre.
A kérdőívek azért is jelentenek még jobb alternatívát, mert a Chat GPT-t nem érdemes érzékeny adatokkal etetni. „Ha itt a KPMG-nél ajánlatírásra használnánk a ChatGPT-t – ami egyértelműen tilos – akkor a mesterséges intelligencia megtanulná a beírt adatokat. Ezek után bárki megkérdezhetné, hogy a KPMG 2023-ban milyen ajánlatokat adott be, a program pedig gond nélkül válaszolna” – vetette fel Nyári. Most azon dolgoznak, hogyan lehet szenzitívebb adatokkal is alkalmazni a mesterséges intelligenciát úgy, hogy azok ne kerüljenek vissza a rendszerbe.
