Apabila kami mula berbincang dengan Big Four tentang AI, perbualannya bergerak dengan sangat pantas. Tiada pengenalan yang panjang, tiada keperluan untuk menjelaskan mengapa AI penting. Hampir serta-merta, rakan kongsi dan perunding kanan mula bercakap tentang ke mana masa mereka sebenarnya dihabiskan. Bukan pada membuat keputusan atau mendapatkan wawasan, tetapi pada persediaan. Menarik data daripada sistem yang berbeza. Menyelaraskan angka. Memastikan analisis mematuhi piawaian dalaman sebelum sesiapa pun boleh mula memikirkan apa sebenarnya makna hasil tersebut.
Apa yang menarik perhatian kami ialah tiada satu pun kerja ini bernilai rendah. Ia memang perlu. Tetapi ia juga meletihkan. Orang yang sangat berpengalaman menghabiskan sebahagian besar hari mereka hanya untuk sampai ke tahap di mana pemikiran sebenar boleh bermula.
Apabila perbualan diteruskan, ia memetakan lebih daripada berpuluh-puluh proses di mana AI boleh memainkan peranan. Pelaporan, pematuhan, kawalan kewangan, analisis cukai, semakan dalaman. Pada zahirnya, ia kelihatan seperti masalah automasi yang klasik. Bukan begitu.
Kebanyakan proses ini sudah pun mempunyai alat, templat dan automasi separa. Apa yang memperlahankan segala-galanya wujud di antara langkah-langkah tersebut. Bertukar konteks. Menyelaraskan output. Mengaplikasikan pertimbangan secara konsisten merentas maklumat yang berpecah-pecah. Kos sebenar bukan sekadar masa, tetapi beban kognitif.
Pada ketika itulah kerangka pemikirannya berubah.
Daripada bertanya bagaimana AI boleh melakukan kerja itu dari hujung ke hujung, kami mula bertanya bagaimana ia boleh menyokong orang yang melakukan kerja tersebut. Bagaimana jika AI boleh mengendalikan bahagian yang menguras tenaga, tanpa mengambil alih kawalan? Bagaimana jika ia boleh menyediakan draf berstruktur, menonjolkan ketidakselarasan, dan memperlihatkan rasionalnya, supaya pakar boleh menumpukan pada pertimbangan dan bukannya persediaan?
Sebaik sahaja pendekatan ini dilaksanakan, kesannya menjadi nyata.
Merentas pasukan, masa kitaran menurun sebanyak 80 hingga 90 peratus untuk kerja analitik berulang. Kesilapan manual, terutamanya dalam proses yang banyak melibatkan penyelarasan, menurun dengan ketara. Sama pentingnya, output menjadi lebih konsisten merentas pasukan yang sebelum ini mendekati kerja yang sama dengan cara yang sedikit berbeza. Secara purata, perunding memperoleh semula sekitar 40 hingga 50 jam sebulan yang kini boleh digunakan untuk pemikiran bernilai lebih tinggi.
Tetapi perubahan yang paling menarik bukanlah pada angka.
Ia terletak pada cara orang bercakap tentang kerja mereka. Semakan menjadi lebih tenang. Perbincangan menjadi lebih fokus. Penyemak kanan menghabiskan kurang masa untuk memeriksa sama ada semuanya betul dan lebih banyak masa membincangkan apa sebenarnya makna hasil tersebut.
Lama-kelamaan, sistem itu tidak lagi terasa seperti alat yang terpaksa digunakan oleh orang ramai. Ia mula terasa seperti satu cara kerja bersama, yang secara senyap menyerap bagaimana keputusan dibuat dan mencerminkannya semula dalam analisis pada masa hadapan.
Pengalaman ini juga mengukuhkan sesuatu yang telah lama kami percayai. Kemajuan ke arah kecerdasan yang lebih umum tidak akan datang daripada sistem yang cuba menggantikan pakar dalam domain yang kompleks. Ia akan datang daripada sistem yang mengurangkan geseran di sekeliling pemikiran pakar dan memperbesarkannya.
Dalam penglibatan ini, AI mencipta nilai bukan dengan menjadi autonomi, tetapi dengan menjadi kolaboratif. Ia tidak membuat keputusan untuk orang. Ia membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik, dengan lebih pantas.
Jika ada petunjuk awal tentang di mana sistem seperti AGI akan mula memberi kesan terlebih dahulu, inilah tempatnya. Bukan dalam automasi penuh, tetapi dalam menyokong pertimbangan manusia pada skala besar.
Peralihan itu, daripada automasi kepada penggandaan keupayaan, ialah yang membawa perubahan.
