A mesterséges intelligencia forradalma nem csupán technológiai kérdés, a jövő fehérgalléros munkáját is újraírja. A feladat nem az lesz, hogy adatokat gyűjtsünk vagy táblázatokat töltsünk, hanem hogy megfelelő promptokat írjunk, és ellenőrizzük, amit az MI létrehozott.
A szerzők, akik MI-vel írnak könyvet
Shivaram Rajgopal, a Columbia Business School professzora és kollégája, Bob Eccles éppen egy új könyvön dolgoznak, amely a fenntarthatósági szempontok beépítéséről szól a pénzügyi kimutatásokba. A munka különlegessége, hogy a teljes írási folyamatot mesterséges intelligencia segíti, konkrétan a ChatGPT-5, a Claude és a Perplexity eszközök.
Eccles egy 100 oldalas promptkészletet dolgozott ki a Claude számára, amely „egylépéses” elemzéseket készít, míg Rajgopal 25 oldalas promptstruktúrát használ a ChatGPT-5-tel, lépésről lépésre építve fel az érvelést. A két rendszer így különböző stílusokat képvisel: Claude a narratív, irodalmias szövegeket erősíti, míg ChatGPT-5 inkább forenzikus és adatalapú. A Perplexity közben a háttérben ellenőrzi az adatokat és a hivatkozásokat.
Az egész projekt egy többügynökös, ember–MI együttműködés, ahol a szerzők és a modellek folyamatosan váltogatják a szerepeiket, szerkesztő, elemző vagy tartalomkészítő formában.
Az MI mint szerkesztő és társszerző
A szerzők a könyv kiadását önállóan, a Kindle platformon tervezik. Claude a szerzők elmondása szerint „motivált, de alulfizetett szerkesztőként” működik: javítja a szöveg ritmusát, egységesíti a hangnemet, és javaslatokat tesz az olvasmányosságra. Ahogy Rajgopal fogalmaz:
„Nélkülük és a 125 oldalas promptkészlet nélkül, ez a könyv egyszerűen nem jöhetett volna létre.”
De a munka itt nem ér véget. A legfontosabb feladat csak az MI után következik, a kimenetek értelmezése, finomítása és a hibák kiszűrése.
A jövő fehérgalléros feladatai: promptolás és minőségellenőrzés
A GPT-5 képes több tízezer Monte Carlo-szimulációt futtatni másodpercek alatt, de a rendszer nem tudja megítélni, hogy az eredmények valóságosak-e. Itt lép be az ember: a jövő szakembereinek feladata nem az adatrögzítés, hanem a „sense-making”, azaz a jelentésadás lesz. Rajgopal szerint a jövő fehérgallérosai két fő készséget kell, hogy elsajátítsanak:
- Megfelelő promptokat kell tudniuk írni, azaz pontosan meghatározni, mit és hogyan várnak az MI-től.
- Minőségellenőrzést kell végezniük, felismerni, mikor téved vagy torzít a rendszer.
Az adatkeresés, számítás és összegzés automatizálódik, de a tartalom értelmezése és érvényesítése továbbra is emberi kompetencia marad.
Mi lesz a kezdő menedzserekkel?
Rajgopal felvetése komor, de valós:
„Egy pályakezdő MBA-hallgató hogyan lesz képes promptokat írni vagy MI-eredményeket minőségileg értékelni, ha még nincs tapasztalata?”
A korábbi években a fiatal elemzők rengeteget tanultak az adatok manuális feldolgozása során. Ez a „tanulás a hibákból” típusú tudás most kihullhat a rendszerből, mert az MI elvégzi helyettük az előkészítő munkát. A professzor szerint az üzleti iskoláknak új képzési modellt kell kidolgozniuk. Lehet, hogy a jövő MBA-képzése hároméves lesz:
- az első évben az elméleti alapok,
- a másodikban gyakorlati szimulációk,
- a harmadikban pedig promptírás és minőségellenőrzés, vagyis a „gondolkodás tanítása” kerülne előtérbe.
A menedzsment új definíciója
Venky Nagart, a Michigani Egyetem professzora szerint:
„A menedzser feladata mindig is az volt, hogy az elvont problémákat, például ‘tedd nyereségessé a Starbucksot’, lefordítsa megoldható részfeladatokra.”
Korábban a pályakezdők ezeket az apró feladatokat kapták meg. Most azonban, hogy ezeket az MI is képes elvégezni, a hangsúly az absztrakcióra, a stratégiai gondolkodásra helyeződik. A Peter-elv, miszerint az embereket addig léptetik elő, amíg el nem érik a saját inkompetenciaszintjüket, az MI-korszakban új értelmet nyer. Most nem a hierarchia, hanem a kompetencia dönt: a fizetések és előléptetések néhány, valóban kiváló szakemberre fognak koncentrálódni.
A fehérgalléros munka világa biztosan át fog alakulni a közeljövőben. Ebben a korszakban az elemző helyett a gondolkodó ember kerül előtérbe, aki képes együtt dolgozni az MI-vel, de nem helyette, hanem felette. A végrehajtás helyett a helyes kérdések feltevése, az adatbevitel helyett, a jelentés megértése lesz a kulcs.
