ဒါဗိုဆ်တွင် စီအီးအိုများက AI သည်အလုပ်များကို Anthropic ၏စီအီးအို Dario Amodei ကထင်သည်ထက် လျင်မြန်စွာယူလာမည်မဟုတ်ဟုပြောကြသည်

(SeaPRwire) –   မင်္ဂလာပါ၊ Eye on AI ကိုကြိုဆိုပါတယ်။ ဒီထုတ်ဖော်ပြပါအခန်းမှာ…Anthropic CEO Dario Amodei ၏ AI ၏အပျက်စီးဖွယ်အန္တရာယ်များအပေါ်လုပ်ရန်တောင်းဆိုခြင်း…ဒါဗိုစရှိကမ္ဘာ့စီးပွားရေးဖိုရမ်မှ AI ပိုမိုထိုးဖောက်သောထင်မြင်ချက်များ…CoreWeave ကိုနောက်ထပ်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုလုပ်ခြင်း…Anthropic ၏ AI မော်ဒယ်၏အထောက်အကူဖြစ်စေသောပုဂ္ဂိုလ်ရည်၏အရင်းအမြစ်ကိုမြေပုံဆွဲခြင်း။

မင်္ဂလာပါ၊ ဆွစ်ဇာလန်နိုင်ငံဒါဗိုစရှိကမ္ဘာ့စီးပွားရေးဖိုရမ်ကိုဖော်ပြပြီးနောက်မှကျွန်တော်ပြန်လာတ刚刚ပါတယ်။ ပြီးခဲ့သည့်အပတ်တွင်ဒါဗိုစမှကျွန်တော်၏နေထိုင်မှုမှအချို့ကိုမျှဝေခဲ့ပါတယ်။ အောက်တွင်ကျွန်တော်၏စကားပြောဆိုမှုများမှထပ်မံထင်မြင်ချက်အချို့ကိုမျှဝေဖို့ကြိုးစားမည်။

ဒါပေမယ့်ပထမဆုံးအနေနဲ့ပြီးခဲ့သည့်တစ်ရက်အတွင်း AI ကမ္ဘာ၏အကြောင်းအရာသည် Anthropic CEO Dario Amodei ၏ထိုင်းနေ့ထုတ်ပေးခဲ့သည့်စာလုံး 20,000 ငယ်ရှိသည့်စာစီစဉ်ဖြစ်သည်။ The Adolescence of Technology ဟုခေါ်သည့်ထိုစာသည် Amodei ၏ပုဂ္ဂိုလ်ရေး ിൽထုတ်ဝေခဲ့ပြီး Amodei ကယခင်ကထုတ်ပေးခဲ့သည့်သတိပေးချက်များစွာပါရှိသည်။ သို့သော်ထိုစာစီစဉ်တွင် Amodei သည်အနည်းငယ်ပိုမိုခိုင်မာသောစကားလုံးများကိုအသုံးပြုပြီးယခင်ကထက် AI ၏အလားအလာရှိသောအန္တရာယ်အချို့အတွက်အချိန်ကာလပိုတိုကိုဖော်ပြခဲ့သည်။ Amodei ၏စာစီစဉ်၏အမှန်တကယ်အထူးသဖြင့်နှင့်အသစ်များသည်ထိုအန္တရာယ်များကိုဖြေရှင်းရန်သူအဆိုပြုသည့်ဖြေရှင်းမှုအချို့ဖြစ်သည်။ ကျွန်တော်သည်ထိုအချက်များကိုဖွင့်ထုတ်ရန်ကြိုးစားသည်။ 

Amodei ၏စာစီစဉ်တွင်သူပြောခဲ့သည့်အရာတစ်ခုမှာ AI ကြောင့်နယူးနှင့်ငါးနှစ်အတွင်းအရေးပါသောအလုပ်အကိုင်အလုပ်အကိုင် 50% ကိုဖျက်သိမ်းလိမ့်မည်ဖြစ်သည်။ ပြီးခဲ့သည့်အပတ်တွင်ဒါဗိုစတွင်သူလည်းထိုအတိုင်းပြောခဲ့သည်။ သို့သော်ထိုနေရာတွင် C-suite အကြီးအကဲများနှင့်စကားပြောဆိုချိန်တွင် Amodei ၏ခန့်မှန်းချက်နှင့်သူတို့အနည်းငယ်သာညွှတ်တော်ကျကြောင်းကျွန်တော်သိနားမိခဲ့သည်။

Amodei သည် AI မဟုတ်သည့်ကုမ္ပဏီများသို့နည်းပညာဖြန့်ကျက်သွားသည့်နှုန်းနှင့် ပြောင်းလဲသွားခဲ့သည်။ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်တွင်သူသည် 2025 ခုနှစ်ကုန်ဆုံးချိန်တွင်ကုဒ် 90% အထိ AI ဖြင့်ရေးသားလိမ့်မည်ဟုခန့်မှန်းခဲ့သည်။ ၎င်းသည်အမှန်တကယ်တွင် Anthropic ၏ကိုယ်တိုင်အတွက်အမှန်ဖြစ်ကြောင်းပုံရသည်။ သို့သော်အများစုကုမ္ပဏီများအတွက်အမှန်မဟုတ်ခဲ့ပါ။ အခြားဆော့ဖ်ဝဲကုမ္ပဏီများတွင်ပင် AI ဖြင့်ရေးသားထားသည့်ကုဒ်ပမာဏသည် 25% နှင့် 40% ကြားဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် Amodei သည် AI မဟုတ်သည့်ကုမ္ပဏီများသည်နည်းပညာကိုအမှန်တကယ်အလျင်အမြန်ဖြည့်စွက်နိုင်သည့်အတွက်မည်သို့မည်သည့်အာရုံကိုပိုင်ဆိုင်နေသည့်အပေါ်မှားယွင်းသောအာရုံကိုပိုင်ဆိုင်နေနိုင်သည်။

AI သည်ဖျက်သိမ်းသည်ထက်အလုပ်အကိုင်ပိုမိုဖန်တီးလိမ့်မည်

ထို့အပြင် Amodei သည်အလုပ်အကိုင်အပေါ် AI ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့်ပြောင်းလဲသွားခဲ့သည့်အကြောင်းရင်းများစွာရှိသည်။ ဒါဗိုစတွင် ၏ Global Leadership Dinner တွင်ဟောပြောခဲ့သည့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးပါမောက္ခ၊ စီးပွားရေးလွှမ်းမိုးသူနှင့်နည်းပညာရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူ Scott Galloway သည်ယခင်ကနည်းပညာဆိုင်ရာသင့်ကြောင်းအားလုံးသည်ဖျက်သိမ်းသည်ထက်အလုပ်အကိုင်ပိုမိုဖန်တီးခဲ့ကြပြီး AI သည်မည်သည့်မတူညီမှုမှမရှိဟုထင်ရန်အကြောင်းရင်းမရှိကြောင်းပြောခဲ့သည်။ သို့သော်သူသည်လက်ရှိအလုပ်သမားများ၏ခေတ္တရွှေ့ပြောင်းမှုအချို့ဖြစ်နိုင်သည်ဟုခွင့်ပြုခဲ့သည်။

ယခုအချိန်အထိထိုသို့ဖြစ်နေပုံရသည်။ ကျွန်တော်သည်လည်းအကြီးအကဲအုပ်ချုပ်သူများစွာနှင့်စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသောစကားပြောဆိုမှုကိုပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီ၏အင်ဂျင်နီယာမှူးနှင့်ဖောက်သည်အောင်မြင်မှုအရာရှိ Srinivas Tallapragada သည် AI ကြောင့်ကုမ္ပဏီတွင်အခန်းကဏ္ဍများပြောင်းလဲသွားခဲ့သော်လည်း Salesforce သည် AI နည်းပညာနှင့်အတူအလုပ်လုပ်သည့်အခန်းကဏ္ဍများအတွက်လူများကိုပြန်လည်လေ့ကျင့်ရန်အကြီးမားသောရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုလုပ်နေသည်ဟုကျွန်တော်အားပြောခဲ့သည်။ အမှန်တကယ်တွင်ပြီးခဲ့သည့်နှစ်တွင်ကုမ္ပဏီ၏ငှားရမ်းထားသည့်အလုပ်သမား 50% သည် 19% ၏သမိုင်းဆိုင်ရာသာမျှနှင့်နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပြီးအတွင်းပိုင်းကိုယ်စားလှယ်များဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီသည်ထိုကြားခံစင်တာများတွင်အလုပ်လုပ်ခဲ့ဖူးသည့်ဖောက်သည်အထောက်အပံ့အေးဂျင့်အချို့ကို Tallapragada ၏အဖွဲ့အစည်းအောက်တွင် “forward deployed engineers” အဖြစ်ပြောင်းလဲနိုင်ခဲ့ပြီး၎င်းတို့သည် Salesforce ဖောက်သည်များနှင့်အတူတည်နေရာတွင် AI အေးဂျင့်များကိုဖြန့်ကျက်ရန်အထောက်အပံ့ပေးသည်။

တစ်ချိန်တည်းတွင် Cognizant ၏ CEO Ravi Kumar သည်အလုပ်သမားအငယ်များငှားရမ်းမှုကိုလျှော့ချထားသည့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများစွာနှင့်ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်သည့် Cognizant သည်ယခင်ကထက်entry-level ကျောင်းပြီးသားများပိုမိုငှားရမ်းနေသည်ဟုကျွန်တော်အားပြောခဲ့သည်။ အဘယ်ကြောင့်? ၎င်းတို့သည်ယေဘုယျအားဖြင့်အလျင်အမြန်၊ ပိုမိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်သောသင်ယူမှုရှိသူများဖြစ်ပြီး AI ကျွမ်းကျင်မှုများဖြင့်လာလျှင်သို့မဟုတ်အလျင်အမြန်ယူသင်ယူမည့်သူများဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် AI ၏အထောက်အပံ့ဖြင့်၎င်းတို့သည်ပိုမိုအတွေ့အကြုံရှိသောအလုပ်သမားများကဲ့သို့ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။

I pointed out to Kumar that a growing number of studies—in fields as diverse as , , and finance—seem to suggest that it is often the most experienced professionals who get the most out of AI tools because they have the judgment to more quickly guauge the strengths or weaknesses of an AI model’s or agent’s work. They also can be better at writing highly-specific prompts to guide a model to a better output.

Kumar was intrigued by this. He said organizations also needed experienced employees because they excelled at “problem finding,” which he says is the most important role for humans in organizations as AI begins to take on more “problem solving” roles. “You get the license to do problem finding because you know how to solve problems right now,” he said of experienced employees.

Opening up whole new markets

Raj Sharma, EY’s global managing partner for growth and innovation, told me that AI was enabling his firm to go after whole new market segments. For instance, in the past, could not economically pursue a lot of tax work for mid-market companies. These are businesses that are complex enough that they still require expertise, but they couldn’t pay the kinds of prices that bigger enterprises, with even more complex tax situations, could. So the margins weren’t good enough for EY to pursue those engagements. But now, thanks to AI, EY has built AI agents that can assist a smaller team of human tax experts to effectively serve these customers with profit margins that make sense for the firm. “People thought, it’s tax, it’s the same market, if you go to AI, people will lose their jobs,” Sharma said. “But no, now you have a new $6 billion market that we can go after without firing a single employee.”

What ROI from AI in existing business lines?

Kumar, the CEO of Cognizant, told me that he sees four keys to realizing significant ROI from AI. First, companies need to reinvent all of their workflows, not simply try to automate a few pieces of existing ones. Second, they need to understand context engineering—how to give AI agents the data, information, and tools to accomplish tasks successfully. Third, they have to create organizational structures designed to integrate and govern both AI agents and humans. And finally, companies need a skilling infrastructure—a process to make sure their employees know how to use AI effectively, but also a retraining and career development pipeline that teaches workers how to perform new tasks and functions as AI automates existing tasks and transforms existing workflows.

What’s key here is that none of these steps is simple to accomplish. All take significant investment, time, and most importantly, human ingenuity to get right. But Kumar thinks that if companies get this right, there is $4.5 trillion worth of productivity gains waiting to be grabbed in the U.S. alone. He said these gains could be realized even if AI models never become any more capable than they are today.

One more thing: My colleague Allie Garfinkle, who writes the Term Sheet newsletter, has a great profile in the latest issue of magazine about AI boss Demis Hassabis’ side gig running Isomorphic Labs. The mission is nothing less than using AI to “solve” all disease.

Ok, with that, here’s more AI news.

Jeremy Kahn

@jeremyakahn

’s Beatrice Nolan wrote the news and research sections of this newsletter below. Jeremy wrote the Brain Food item.