Бъдещето на фирмата

Бележка от авторите: Това е второто есе в поредицата ни за икономиката на бъдещето, част от нова платформа за независими гласове, които изследват бъдещето с AGI. То отразява нашите възгледи, а не тези на OpenAI или на колегите ни.

И двамата бяхме на двайсет и четири, когато започнахме да ръководим собствени екипи тук, в OpenAI. Това няма да звучи толкова впечатляващо, ако се запознаете с екипите ни.

Би трябвало ние да вършим черната работа. На двайсет и четири си на най-ниското стъпало в корпоративната йерархия. Водиш бележки на срещите и пишеш по някоя служебна записка. След години изтощителна рутина получаваш — ако имаш късмет — по-широки отговорности.

Нашият път — както и този на много млади хора днес — изглежда различно. Още със започването на работа имаме „служители“ на свое разположение. Тези помощници работят денем и нощем, през почивните дни и празниците. Справят се отлично с черната работа. Имаме дори златни медалисти от олимпиади по математика, които ни съветват. Новите ни подчинени все още допускат немалко грешки. Но стават все по-добри и опознават нуждите ни, а ние се учим да ги управляваме.

Никой от нас не се е изкачвал по корпоративната стълбица. Вместо това управлението слезе до нашето стъпало. Това есе е за нашето повишение и за другите начини, по които фирмите може да се преустроят с навлизането в ерата на интелекта.

Когато AI влезе във фирмата, къде е неговото място? Представяме три илюстративни сценария:

Нито един няма да се развие точно както го описваме, но смятаме, че елементи и от трите ще се сбъднат. И трите вече се случват по едва забележими начини.

Тук се фокусираме не върху пълната автоматизация, а върху икономиката в преход. Интересува ни как ще изглеждат смесените фирми, докато AI се усъвършенства и вплита в съществуващите организации.

Смятаме хибридната фирма за важна концепция, защото продуктивното внедряване на AI не става мигновено. Когато моделите изпълняват само част от задачите, най-лесно могат да ги усвоят редовите служители, които познават работата. Щом моделите започнат да изпълняват широки функции от начало до край, ръководителите ще могат да ги използват пряко. Според нас по-способният AI се възприема по-лесно: фирмите трябва да усвояват технологиите, но работната сила опознава фирмата и може сама да навлезе в работата.

Ще анализираме трите нови вида организационна структура, а после ще разгледаме какво означават те за бюрокрацията, самостоятелността на служителите, размера на фирмите и разликите в заплащането.

Първият ни сценарий изглежда най-малко разтърсващ. В него хората запазват местата и подчинеността си и привидно вършат същата работа като преди. Организационната схема на хората изглежда еднакво и днес, и в това бъдеще.

Разликата е под нас. Под всеки служител без ръководни функции се появява нова работна сила от AI, която му се отчита. Организационната ни схема се сдобива с едно ново сутеренно ниво и всички ставаме ръководители.

Отначало този сутерен е недовършен. Започваме с по един-двама агенти — не толкова опитни служители, колкото ентусиазирани стажанти, които трябва да надзираваме и към чиито грешки да сме снизходителни. Очакванията ни са скромни: тук да изпратят имейл, там да подготвят записка, навсякъде да отговарят на съобщения в Slack. Подобно на начинаещите служители хора, те започват с малко самостоятелност и доверие.

Но с подобряването на моделите агентите ни поемат повече задачи с по-малко надзор. Координират се помежду си. Може да има AI ръководители и AI изпълнители, счетоводители и юристи — всички работещи заедно по ваше нареждане. Вместо да водиш стажанти за ръка, накрая ръководиш нещо като самостоятелна малка фирма със собствена организационна схема, в която съветът на директорите си ти.

Забележете, че този сценарий не предполага съкращения. Тук внедряваме AI, без да заменяме себе си с автоматизация. Вместо това автоматизираме предишните си роли и се издигаме в йерархията. AI поема все повече от онова, което сме вършили преди. Работните ни места остават, защото има повече за управление, а ние поемаме отговорност за по-голям общ обем резултати.

Работните роли не са статични⁠(отваря се в нов прозорец). Да предположим, че AI може да върши деветдесет процента от онова, което сте правили преди. Може да заключите, че ви остават само десет процента от работата. Другата възможност е все още да имате пълноценна работа, но различна — вече насочена към десет пъти по-мащабна цел. Това е класическият дар на технологиите: производителността расте, амбициите растат заедно с нея, а с амбициите могат да растат и заплатите⁠(отваря се в нов прозорец).

Всичко зависи от това дали все още добавяме стойност⁠(отваря се в нов прозорец) към производството. Това есе се съсредоточава върху идните години, когато автоматизацията още няма да може всичко и няма да е внедрена навсякъде. Дори AI да може всичко, пак може да ценим нещо повече, защото е направено от човек, или да настояваме човек да има последната дума.

Зависи и от апетита ни. Ако като потребители не желаем десет пъти повече продукция, равновесието ще се измести към по-малко служители или по-малко отработени часове. Исторически погледнато, ръстът на производството не ни е наситил. Имаме много повече⁠(отваря се в нов прозорец), но работим само малко по-малко⁠(отваря се в нов прозорец). Ако апетитът ни продължи да расте с умножаването на продукцията — и все още допринасяме за производството — ще изберем да продължим да разменяме труда си за повече потребление. Ако пък производството стане толкова изобилно, че да се наситим, може доброволно да предпочетем по-малка работна сила.

Има и други възражения, които обсъждаме по-нататък — например дали ще имаме по-голям брой по-малки фирми. Все пак смятаме този сценарий за важен, защото внедряването трябва да започне отнякъде. Фирмите се нуждаят от начин плавно да развият сегашните си организационни структури. Подсилването на работата на настоящите служители може да е по-лесна първа стъпка от цялостното преструктуриране. Виждаме това на практика днес: един след друг служителите делегират на AI, засега без организационна революция.

Този сценарий разчита редовите служители първи да започнат да наемат помощници. Именно те — а не ръководителите и директорите — водят във внедряването на AI. Това изглежда вероятно, докато човекът, който най-добре възлага работата на AI, е този, който преди я е вършил сам.

Моделите вече могат да автоматизират много задачи в науката за данните, но ръководител на отдел, който не познава методите и тънкостите, трудно ще използва тези инструменти. Докато AI не стане достатъчно инициативен, за да ви казва какво не знаете (вижте следващия сценарий), вероятно ще е най-полезен за онези, които вече знаят как се върши работата.

Най-голямата промяна в този сценарий е за начинаещите служители. Вече няма да има най-ниско стъпало — поне не за хората. Когато наемаме млади хора, няма да ги поставяме на дъното на фирмата, сред досадната рутина. Тези позиции ще се заемат от нещо, което няма нищо против да е там.

Така губим някои традиционни начини за обучение на младите служители: чиракуването⁠(отваря се в нов прозорец), ученето чрез черна работа, постепенното доказване. Това са реални загуби, но ние виждаме промяната преди всичко като привилегия. И най-неопитният нов служител с добра идея разполага с ресурси да експериментира. Най-старото оправдание във фирмата — просто нямаме достатъчно хора — отмира. Младша служителка с идея за страхотна видеоигра, но без възможност да получи екип, вече може просто да я създаде.

Според нас в сценария на „повишаване“ младшите служители все още имат много за учене — преценка, усет, управленски умения и творческа визия. Ще имаме стимул да развиваме тези умения, защото те ще личат в резултатите ни. Все още ще учим чрез практика⁠(отваря се в нов прозорец), но с по-широк обхват на отговорностите. Опитните хора във фирмата ще запазят стимула да ни помагат като отговорни наставници, които имат и дялово участие в успеха ни. Възможността тук е всеки на всяко стъпало да има по-стимулираща роля. Всеки служител може да покаже талантите си с по-широки отговорности, което е най-важно за начинаещите, които досега изобщо не са имали такива.

Вторият път на AI във фирмата минава през вплитане в съществуващата организационна схема. Тук агентите не са на дъното, а са колеги. Традиционният ръководител възлага част от работата на екипа на модел, както би я делегирал на някой служител. AI заема място до хората, не само под тях.

Ключовата разлика спрямо първия сценарий е, че тук продуктивният AI се внедрява от настоящите човешки ръководители, а не само от служителите без ръководни функции. За целта той трябва да е достатъчно компетентен, за да бъде пълноценен член на екипа.

Хората са многостранни. Чукът помага с една задача; човекът върши много повече. Пътят на AI от инструмент към работна сила е разширяване на обхвата: автоматизиране на задачата, после на длъжността, след това на екипа и накрая на фирмата. Всяко разширяване на обхвата изисква по-широка компетентност.

Всяка длъжност е куфар, пълен с много задачи. За цял екип този куфар е натъпкан с всякаква разнообразна работа. Повече задачи в обхвата означава повече потенциални затруднения. Ако дори една съществена задача на екипа включва физически труд, е нужен изцяло нов набор от периферни устройства. За да замести директно цял екип, AI трябва да се справя с всичките му разнообразни отговорности.

По-трудно е да се създаде AI, който се справя с по-широк обхват от дейности. Но за фирмите — и това е основната асиметрия в целия преход — по-широкият обхват се внедрява по-лесно.

Един ръководител може пряко да внедри изцяло автоматизиран екип или широка функция. Инструмент с по-тесни възможности не може толкова лесно да бъде въведен отгоре. По-простият инструмент изисква широка подкрепа и преквалификация сред служителите.

По традиция новите технологии поевтиняват изпълнението на ограничен набор от задачи. След това тежестта се прехвърля върху купувача. Фирмата трябва да разбере как да използва новия инструмент и да преквалифицира хората си, да се реорганизира и да преизгради процесите си⁠(отваря се в нов прозорец) около него. Софтуерът за електронни таблици не се внедри сам в счетоводния отдел — счетоводният отдел се преустрои около софтуера.

При работната сила е обратното. Стажантът, служителят и добрият екип сами намират как да бъдат полезни на вас. Задават ви въпроси, вникват в контекста ви, забелязват нуждите ви. Казват ви онова, за което дори не сте подозирали, че не знаете. Най-добрите служители сами навлизат в работата.

Колкото повече AI заприличва на работна сила в този смисъл — с инициативност и адаптивност — толкова по-малко фирмата трябва да се учи да го използва и толкова повече той сам намира как да ѝ бъде полезен. Един висш ръководител едва ли ще изслуша въвеждаща лекция по софтуер за дизайн, за да усвои нов инструмент. Но с радост ще обмисли предложение като: само кажете и ще организирам целия ви маркетинг.

Твърде често определяме автоматизирането на една длъжност като върховната цел на AGI. Вярно е, че още не сме постигнали дори това. Работните ни роли са толкова необикновено сложни, защото самите ние сме изключително способни. И все пак много малка част⁠(отваря се в нов прозорец) от продукцията на икономиката ни идва от хора, работещи сами. Продуктивният труд допринася за екипите, екипите — за фирмите, а фирмите произвеждат почти всичко, което потребяваме.

Критерият „една длъжност“ за AGI не отдава дължимото на нас, хората. Трудът не е само изпълнение на задачи или дори справяне с нерутинните им части: той включва и забележителна координация, способността ни гъвкаво да изпълняваме малки части от по-големи начинания. Да ни свеждат до купища задачи означава да ни оценяват на нищожна част от истинската ни стойност. Човешкият капацитет е по-скоро в нашите организации⁠(отваря се в нов прозорец), отколкото в отделния човек. AGI за икономиката трябва да достигне нивото на хората, а не на един човек.

Затова сценарият на „вплитане“ може да е доста неефективен, ако AI все още прилича на инструмент или дори на служител, а не на екип или фирма. По един модел до всеки служител означава хиляди допирни точки и предавания на работа⁠(отваря се в нов прозорец). Това внедряване на парче може да забави усвояването.

Виждаме надпревара между по-ранни внедрявания с по-ограничени възможности и по-късни, по-способни модели. Победителят ще зависи от това дали бъдещите модели ще се внедряват толкова по-бързо, че да компенсират допълнителното време за достигане на тези способности.

Сценарият на „вплитане“ може да съществува наред с първия сценарий на „повишаване“. Може да видим как фирмите намаляват броя на хората си, докато AI автоматизира определени функции, а останалите служители получават много по-широки правомощия с помощта на своите екипи от агенти. Важно е, че сам по себе си този сценарий не предполага по-ниска обща заетост на хората. Може да се окажем с повече фирми, всяка с по-малко служители.

Третият ни сценарий е най-озадачаващ. Тук AI влиза във фирмата над хората. Подредбата вече не е хора над машини, а човек, AI, човек — сандвич с автоматизация по средата. Някои хора се „отчитат“ на AI.

Звучи неправдоподобно, особено като отправна точка за възприемане във фирмите. Но смятаме, че в някои не толкова радикални форми това вече е започнало.

Дори когато мислим за AI като средство за механизиране на умствения труд, обикновено се съсредоточаваме върху ниските стъпала. Обикновено казваме, че AI автоматизира електронните таблици и презентациите, а не управлението. Интуицията ни подсказва, че автоматизацията се изкачва по йерархията: първо рутинният умствен труд, накрая преценката, като ръководителят е последният бастион.

Но работата на ръководителя се извършва предимно на компютър и в ума: четене, срещи, претегляне на варианти, задържане на контекста, вземане на решения. Физическото присъствие има стойност — да обикаляш офисите и да си сред хората. И все пак именно редовата работа, дори когато е предимно умствена, се сблъсква с физическия свят и инструментите повече от управлението. До копирната машина изпращат стажанта, а не началника му.

Трудно е модел да бъде обучен да взема управленски решения, защото успехът е нееднозначен и се измерва в дълги времеви хоризонти. По сходни причини⁠(отваря се в нов прозорец) е трудно да се обучават и добри човешки ръководители. Още не знаем колко добри са моделите в управлението. Имаме изобилие от оценки за умствен труд, насочен към изпълнение, но малко от тях обхващат мащабната координация на равнището на ръководителите и висшия мениджмънт.

Все пак си струва да допуснем, че днешните модели може всъщност да са по-близо по способности до човешките ръководителите, отколкото до редовите служители. Някои управленски функции може да се автоматизират преди работата, която надзирават.

Може би пълната версия на сценария с „наслояване“ е AI, който мисли, а после запълва пропуските в способностите си с външни изпълнители хора, които му се отчитат. Този свят ни изглежда доста чужд. За него много неща ще трябва да се променят.

Но има и по-естествено негово проявление, чието първо действие вече е на сцената: консултирането. Днес една ръководителка може да помоли ChatGPT да прочете стотици канали в Slack, документи, писма и файлове с код от цялата ѝ компания, а после да отговори на въпроси. Какво всъщност прави този екип? Къде се проявява тази уязвимост? Всяка част от организацията става все по-достъпна за анализ⁠(отваря се в нов прозорец) за нея.

Ръководителите отдавна вплитат наемни посредници в организационната схема — наричат това консултантска дейност. Консултантската фирма по управление добавя слой над вас — за кратко и скъпо. Занапред AI консултантите може да са почти безплатни и постоянно на разположение.

Моделите едва започват надеждно да разчитат фирмени документи и комуникации. Усетът и инициативността им трябва да се развият. Засега ChatGPT помага на мотивирания ръководител да разбира организацията си в повече подробности. Очакваме с времето да се превърне в пълноценна консултантска услуга. Той няма да е истински „ръководител“ на служителите от по-ниските нива, а по-скоро вътрешен кореспондент и съветник на висшето ръководство. Ще използва бизнес познания, за да преглежда всичко, сам да откроява проблемните места и да помага за подреждането им по спешност.

Дали това ще е полезно, или вредно, ще зависи от ръководителя. Структурният ефект е централизация. Смятаме, че това ще скъси дистанцията между висшето ръководство и същинската работа в компанията. То съсредоточава повече власт на върха, докато преди пречките пред информационния обмен са благоприятствали по-децентрализираното вземане на решения.

Смятаме този сценарий за дълбоко значим не само заради преразпределянето на властта, но и заради лекотата, с която може да се внедри AI консултантската услуга. Както при традиционното консултиране, AI консултантският екип не изисква технически познания от ръководителя. Това не е компютърът, възприет от по-долните нива чрез хората, които са умеели да пишат на клавиатура и да работят с терминал. Просто говорите с консултанта си, а той се грижи за техническата страна. Тази вълна на внедряване може да започне от директорския кабинет. Консултантският екип на свой ред може да ускори внедряването на AI в останалата част от организацията.

Има една основна причина зад недоверието на фирмите към дистанционната работа и външните изпълнители: възможността да се гарантира изпълнението. Никога не е имало евтин начин фирмите да наблюдават вършенето на работа с цялото внимание, което заслужава. Затова те измерват имитации на работа⁠(отваря се в нов прозорец): брой кликвания, движения на мишката, зелени индикатори за статус — сигнали, силно откъснати от това дали наистина се върши добра работа.

AI предлага наблюдател, който разбира. Той може да разгледа създаденото от човек и да разпознае реалния напредък към по-големи цели. Както ще разгледаме в следващия раздел, никоя нова форма на наблюдение не бива да се въвежда лекомислено⁠(отваря се в нов прозорец). Но при подходящи условия тя може да увеличи доверието и да насърчи фирмите да дават повече свобода на служителите си.

Ако наблюдателят разбира многото различни пътища към добри резултати, служителите могат да работят повече по предпочитания от тях начин. Напредъкът към добри резултати ще е по-важен от един предписан метод, който началниците лесно следят. Интелигентният наблюдател дава гъвкавост и санкционира повърхностната продуктивност, която всички ненавиждаме.

Предложението тук напомня това на застрахователите, които намаляват премията ви, ако монтирате проследяващо устройство в колата си. Ако се опитвате да надхитрите системата, това ви вреди; ако просто си вършите работата, наблюдателят може да потвърди заслугите ви и ръководството да ви се довери повече.

Това доверие отваря нови възможности. Може да видим нова готовност⁠(отваря се в нов прозорец) у фирми, които преди са били скептични към хибридната работа, нестандартно мислещите хора, външните изпълнители или наемането на блестящи специалисти в далечни страни.

Днешната организационна структура създава много проблеми за редовите служители. Изключително обезсърчаващо е да няма как да съобщим нагоре по йерархията за проблем, който виждаме от първа ръка. Несправедливо е да си подчинен на неефективен ръководител или да вършиш страхотна работа, която остава без признание.

Според нас предишната вълна на хипероптимизация на бизнеса се основаваше на ограничени данни, груби насоки и неинтелигентни алгоритми. Ако можеш да обработваш само предавателни отношения като в скоростна кутия, всеки ти прилича на зъбно колело. Фирмите отдавна имат проблем с измерването на приноса на служителите си. Интелигентният наблюдател може да разпознава ценния принос и уникалните подходи, които днешните груби показатели пропускат.

Като стъпим върху трите схематични сценария, сега ще разгледаме някои от определящите въпроси за бъдещето на фирмата.

Създаването на нещо по принцип е доста скъпо. Приложение, филм, презентация, функция, анализ — преработването на всяко от тях е скъпо, бавно и мъчително. Когато на практика имаш само един изстрел, влагаш усилия в прицелването. Има цикли на планиране, ритуали около пътните карти и комисии за одобрение — всичко това, за да е сигурно, че когато фирмата най-сетне даде старт, начинанието си струва. Много проверки в йерархиите ни съществуват, именно защото изпълнението е струвало скъпо.

В много области AI намалява разходите за създаване — поне до етапа на прототип, ако не и до окончателното завършване. Смятаме, че подходът на фирмата трябва да се промени заедно с това: по-малко прицелване, повече изстрели. Фирмата може да изгради прототип, да наблюдава, бързо да извлече поуки, да смени посоката и да го изгради отново. Лесното създаване на прототипи⁠(отваря се в нов прозорец) би трябвало да отдалечи фирмите от структурите, върху които се крепи производството с интензивно планиране.

В най-простия си вид това е екип, който усъвършенства работата си по-бързо. При по-радикално тълкуване под въпрос се поставя самият екип. Ако съвместното планиране губи значение, а разнообразните независими идеи стават по-важни, кое е по-добро: един екип с бързи цикли на усъвършенстване или много отделни хора, всеки със свой работещ прототип? Ако реалният прототип предава една визия по-добре от всеки документ за обхвата на проекта, ще се променят ли нормите ни за комуникация — да споделяме повече и по-рано, при това конкретни разработки вместо записки?

Евтиното създаване може да насочи фирмата към повече индивидуална работа. Това би означавало по-малко междинни управленски нива и по-малко искане на разрешение, защото преди време да попиташ е било по-евтино, отколкото да действаш, а вече не е.

И все пак, както ще обсъдим по-нататък, същата технология, която позволява на отделния човек да създава прототипи с по-малък риск, може да наложи и още повече бюрокрация.

Основна причина фирмите да налагат управление от горе надолу е убеждението, че висшите ръководители вземат по-добри решения за бизнеса⁠(отваря се в нов прозорец) от младшите служители. Фирмите плащат повече за висококомпетентни ветерани на върха, а ръководителите често са обучени в бизнес стратегия, докато служителите без ръководни функции са специалисти в своята област. Ако AI предлага отлични съвети на всички служители, разликата в качеството на решенията намалява. Ще има по-малко основания ръководителите да се намесват. Това би увеличило самостоятелността на служителите и евентуално би намалило управленските нива.

По сходен начин „AI консултантският екип“ гарантира, че нищо с твърде сериозни последици не се случва, без ръководителят да бъде уведомен. Ако служител се кани да публикува блог статия със сериозни последици за компанията, консултантският екип предварително ще предупреди ръководителя. Това поражда доверие: ръководството няма нужда да се тревожи, че ще възникнат големи проблеми без негово знание, и затова няма нужда да държи служителя толкова изкъсо⁠(отваря се в нов прозорец) в работата му.

Но AI консултантският екип е нож с две остриета⁠(отваря се в нов прозорец). Като интелигентен наблюдател той може да засили доверието в служителите; може обаче и по-строго да налага предпочитания от главния изпълнителен директор начин на работа в цялата организация. Фирмите ценят съгласуваността⁠(отваря се в нов прозорец): не просто добро решение, а решение, съвместимо с културата, марката и икономиите от мащаба на компанията. Ресторантска верига може да предпочита общо меню във франчайз обектите си, за да поръчва продуктите на едро и клиентите да очакват еднакво качество.

Свързан с това е и фактът, че стимулите на фирмените ръководители невинаги съвпадат с тези на служителите. Служителите се стремят към успех в своята област⁠(отваря се в нов прозорец), докато ръководителите се грижат за фирмата като цяло. Собствениците на дялове имат различни предпочитания от наемните служители, защото именно те жънат плодовете⁠(отваря се в нов прозорец) на по-усърдната работа. Консултантският екип може да налага по-стриктно спазване на конкретни режими, предписани от върха.

Според нас като цяло служителите ще придобият повече свобода на действие. Оптимизмът ни се основава на това фирмите да използват AI за сигнализиране на изключения с важни последици, като оставят повече решения на служителите.

Смятаме, че AI ще служи като опорна конструкция — дори ръководителите да искат единен облик на марката, това ще бъде просто рамка, в която да се работи. Служителите ще разбират по-добре бизнес ограниченията и ще имат по-голяма сигурност да творят там, където те не се прилагат. Когато основните рискове са овладени, ръководителите могат да позволят на служителите да пробват нови подходи с потенциал за печалба. Подпомагани от подчинени AI асистенти, ние, служителите, ще отговаряме и за по-значими резултати. Виждаме повече възможности за творчество, когато ръководим по-сложна работа.

Същата логика за самостоятелността на служителите важи и за размера на фирмите. Роналд Коуз⁠(отваря се в нов прозорец) пита защо организираме производството във фирми, а не чрез мрежа от договори. Дори самолет може да бъде построен изцяло чрез преки договори между отделни участници, но това би било много неефективно. Фирмите постигат икономии от мащаба, съгласуват стимулите, организират големи проекти и премахват нуждата от непрестанно договаряне.

Като улеснява комуникацията, AI може да служи за обосновка както на по-големите, така и на по-малките фирми. Класическата фирма е инфраструктура за предаване на информация нагоре и указания надолу, изпълнена със спънки и развален телефон. Голямата фирма с повече служители хора е по-малко тромава, ако AI служи като координационен слой. С „AI консултантския екип“ една ръководителка може да познава фирмата си така, както основател познава стартъп с двайсет души. Може да следи изпълнението на инициатива, вместо да чака тримесечния отчет за нея, и да получава известие, ако се случи нещо. Визията ѝ може да достигне до повече части на фирмата. Всеки знае по-добре какво правят останалите и какви са общите приоритети на организацията.

Възможно е обаче да се случи и обратното. Ако комуникацията е безпрепятствена, а спазването на изискванията се следи по-лесно, фирмата няма нужда да държи толкова голяма част от своята доставна верига вътре в организацията. Тя може да се доверява повече на външни доставчици и изпълнители.

Основен мотив за вертикалната интеграция е съгласуването на стимулите. Съществува понятието непълни договори⁠(отваря се в нов прозорец): авиокосмическа компания може да сключи договор с производител на реактивни двигатели, но за всичко, което не е изрично изискано в договора, производителят има стимул да пести за сметка на качеството и да се грижи за собствената си печалба. За да избегне това, авиокосмическата компания купува производителя на двигатели. Също както при служителите и началниците: ако изпълнението на договорите се следи по-лесно, а споровете се решават разумно, вместо чрез формално отмятане на изисквания, фирмите може по-спокойно да разчитат на други фирми. Ще има по-малко причини всичко да се върши вътрешно в рамките на фирмата.

Очакваме да видим много по-малки фирми, но и разрастващи се AI „холдинги“, в които огромен брой различни проекти се осъществяват в рамките на едно предприятие. Конгломератът е икономически изгоден, когато има общ актив, използван от всички различни проекти. Този общ актив може да е изчислителна мощност, макар че тя лесно се осигурява и в малки количества според нуждите. Обща фабрика или парк от роботи е по-силен мотив.

Големият „холдинг“ може да бъде оправдан и със съгласувани стимули. Ако голяма организация от AI системи и капитал е изцяло посветена на обща мисия — например лечение на рака — нуждата от отделни по-малки инициативи намалява. Една AI фирма може да избегне борбите за власт, да споделя цялата информация и при нужда да създава творческо разнообразие сред агентите си, така че да се изследват различни пътища.

Днешната система би трябвало да възнаграждава отличаващите се служители. Те се издигат в йерархията и получават по-добро заплащане. Но как ще се отличават служителите в свят на превъзходни AI модели съветници?

Ако AI дава една и съща чудесна идея на всички, имаме по-малко възможности да изпъкнем. Разликите между нивата на заплащане би трябвало да се свият.

Срещу това свиване стоят преценката, усетът и мащабът на отговорностите. Ако всеки от нас ръководи подчинени AI фирми, оставащата човешка стойност е във вземането на решения. Ако всеки отговаря за по-мащабна дейност под свое ръководство, разликата между добрата и лошата преценка има по-силен отзвук⁠(отваря се в нов прозорец).

Отдавна прилагаме тази логика към върха на организационната схема. Оправдаваме заплащането на главните изпълнителни директори⁠(отваря се в нов прозорец) с идеята, че дори малко по-добри решения на върха могат да имат огромен ефект върху печалбата. Неравенството в заплащането може да нарасне, ако някои служители управляват по-добре подчинените си AI фирми при използването на оскъдни ресурси.

Колкото по-голям е залогът, толкова по-осезаемо малкото ви предимство пред някой друг се отразява в заплатата ви. От друга страна, AI ще дава добри съвети на всички. По-малките различия в приноса свиват разликите в заплащането.

Тук, както и другаде, коя сила ще надделее може би ще зависи от това дали предимно даваме своята преценка, или следваме чужда.