Yeni bir dərman FDA -dan icazə alır. İndi səhiyyə planı onu əhatə edib-etməməyə qərar verməlidir və bu qərar böyük bir təlaşa səbəb olur: altı-yeddi mütəxəssis, əsasən ardıcıl işləyir, iki-üç ay vaxt sərf olunur və iş bitənə qədər təxminən 100.000 dollar xərc çəkilir. Bu müddətdə isə xəstələr gözləyir. Bəzi dərmanlar üçün gözləmə sadəcə narahatlıqdır. Şizofreniya dərmanı üçün isə bu, daha pis bir şeydir. Müalicə kəsiləndə insanlar xəstəxanaya düşür və bu qəbulların hər biri plana 8.000 dollar ilə 15.000 dollar arasında xərc çəkir. Bir böyük planda bir neçə yüz belə hal baş verərsə, dörd-yeddi milyon dollarlıq lazımsız xərclərlə üzləşirsiniz. Bütün bunlar bir dərman haqqında verilən yavaş qərardan qaynaqlanır. Mən bu filmi əvvəllər də görmüşəm. Dell -də on bir il – və bir neçə il də startaplarda – mənə müəssisələrin bu cür qarışıqlığı düzəltməli olan texnologiyanı necə aldığını və bunun nə qədər nadir hallarda işə yaradığını öyrətdi. COVID pandemiyası məni dayanmağa və düşünməyə məcbur etdi. Səhiyyə sistemləri fövqəladə təzyiq altında çətinlik çəkərkən, özümə sadə bir sual verdim: “Nəvələrimə nə deyəcəyəm? Süni intellektlə insanların daha çox alış-veriş etməsinə və axtarış aparmasına kömək etdiyimi? Yoxsa daha çox şey edə bilərəm?” Bu sual sonda məni səhiyyəyə gətirdi. Daha sonra bir dostumu döş xərçəngi ndən itirdiyimdə və minlərlə səhifəlik tibbi qeydlər arasında gizlənmiş eksperimental müalicələrə çatmaq üçün mübarizəsini eşitdiyimdə missiya dərindən şəxsi xarakter aldı. Səhiyyədə ekspert çatışmazlığı yoxdur. O, doğru ekspertizanı doğru insanlara doğru zamanda çatdırmaqda çətinlik çəkir. Bu, illərdir müəssisələrdə gördüyüm eyni problemdir. Süni intellekt indi də eyni ssenari ilə işləyir. MIT tədqiqatçıları keçən il 300-dən çox müəssisə süni intellekt tətbiqi ni təhlil etdilər və aşkar etdilər ki, generativ süni intellekt pilot layihələrinin 95% -i ölçülə bilən heç bir gəlir gətirməyib. Onların diaqnozu modellərin zəif olması deyildi. Bu, təşkilatların süni intellekti heç vaxt onun üçün yenidən düşünülməmiş proseslərə tətbiq etməsi idi. Hazırda bütün süni intellekt söhbəti agentlər haqqındadır – neçə agent yerləşdirə bilərsiniz, nə qədər muxtardırlar, nə qədər sürətli hərəkət edirlər. Yarış daha çox süni intellekt işçisi yaratmaqdır. Demək olar ki, heç kim onları idarə edən şeyi qurmur. Əslində vacib olan hissə budur və heç kimin yarışmadığı hissə də budur. Analitiklər artıq növbəti nə olacağını qiymətləndiriblər. Gartner proqnozlaşdırır ki, 2027-ci ilin sonuna qədər agent süni intellekt layihələrinin 40%-dən çoxu ləğv ediləcək və qeyri-adekvat risk nəzarətlərini – xərc və qeyri-müəyyən dəyərlə yanaşı – üç əsas səbəbdən biri kimi göstərir. Biz əvvəllər də burada olmuşuq. Bulud ortaya çıxanda, təklif transformasiya idi. Əksər şirkətlərin əslində etdiyi şey mövcud iş axınlarını götürüb öz serverlərindən çıxarıb buludda yerləşdirmək idi. Eyni iş, eyni düşüncə, daha böyük hesab. Süni intellekt də eyni yolla gedir. Şirkətlər burada bir addımı, orada bir növbəni avtomatlaşdırır və bunu qələbə adlandırırlar. Lakin qırılmış bir prosesi sürətləndirmək sizi sadəcə səhv cavaba daha tez çatdırır. Səhiyyə süni intellekt üçün məhz öyrənmək üçün faydalı edən yollarla çətindir. Qaydalar çox sərtdir. Qərarlar vacibdir. Məlumat heç vaxt bir-biri ilə danışmaq üçün qurulmamış sistemlərdə yerləşir və bu məlumatı həqiqətən oxuya bilən insanlar – klinisistlər – azdır və daha da azalır. AAMC 2036-cı ilə qədər 86.000-ə qədər həkim çatışmazlığı proqnozlaşdırır və tibb bacıları da eyni dərəcədə gərgin işləyirlər. İşlədiyimiz bir səhiyyə müəssisəsində əsas işi əvvəlcədən icazə və ödəniş bütövlüyü olan 600 tibb bacısı var. Xəstələrə qulluq etmək üçün təlim keçmiş altı yüz insan, günlərini sənədləşmə işləri ilə keçirir. Texnologiya bunu düzəltməli idi. Əsasən sadəcə sənəd şkafını rəqəmsal hala gətirdi. AMA -nın 2024-cü il həkim sorğusu aşkar etdi ki, təkcə əvvəlcədən icazə hər həftə orta hesabla 13 saat həkim və personal vaxtı nı istehlak edir və həkimlərin 93% -i bunun xəstə baxımını gecikdirdiyini deyir. Səhiyyə sadəcə problemi daha tez görünən edir. Maliyyə xidmətləri, sığorta, enerji və hökumət eyni problemlə üzləşir. Ekspertiza iş axınları daxilində sıxışıb, qaydalar artır və hər qərar izlənilə bilməyi tələb edir. Sual süni intellektin bir tapşırığı yerinə yetirə bilib-bilməməsi deyil. Sual, təşkilatların süni intellektin köməyi ilə verilən qərarları başa düşə, idarə edə və onlara etibar edə bilib-bilməməsidir. Biz hesablamalar apardıq və aşkar etdik ki, bir əczaçılıq fayda meneceri və ya səhiyyə planı üçün yeni bir dərman təsdiqi altı-yeddi mütəxəssisin – əczaçılar, kodlaşdırıcılar, aktuarlar, uyğunluq üzrə hüquqşünaslar – əsasən ardıcıl olaraq 60-90 gün ərzində işlədiyi, hər dərman üçün təxminən 100.000 dollar xərc tələb edən bir prosesi işə sala bilər. Böyük bir PBM hər il bu qiymətləndirmələrdən 200-300 -ünü həyata keçirir. Bu proses davam edərkən, xəstələr sığorta qeyri-müəyyənliyində qalırlar. Eyni qiymətləndirmə, koordinasiyalı süni intellektlə, dörd-səkkiz saat çəkir. Klinik əczaçı nəticəni yaratmaq əvəzinə nəzərdən keçirir; sığorta boşluğu bağlanır və birbaşa əmək xərcləri 97% azalır. Agentlərin etdiyi hər şey sənədləşdirilir, beləliklə, daha sonra uyğunluq sualı ortaya çıxdıqda, hansı məlumatlı qərarın verildiyini dəqiq izləyə bilərsiniz. Heç kim e-poçt zəncirində gizlənmiş və ya kiminsə yaddaşında qalan cavabları axtarmır. Məqsəd avtomatlaşdırma olmamalıdır. Mümkün olanı dəyişdirmək olmalıdır. Əksər müəssisə süni intellekt tətbiqləri görünməzdir – insanın başqa cür edəcəyi addımları sürətləndirir, lakin insanın nə etdiyini dəyişdirmir. Lakin koordinasiya edilə bilməyən, idarə oluna bilməyən və audit edilə bilməyən minlərlə agenti yerləşdirmək, on il əvvəl müəssisələrə minlərlə əlaqəsiz nöqtə həlli verən və eyni nəticəni verən eyni düşüncədir. Səhiyyə könüllü olaraq birinci getmədi. Təzyiq sadəcə oraya daha tez çatdı – insanlar inzibati yük səbəbindən işdən ayrılır, xəstələrə qulluq edilmir və sığorta prosesləri uğursuzluğa düçar olur. Bu, təcili yardıma ehtiyacı olan qırılmış bir sistemdir. Bu təcili vəziyyət sənayeni hələ üzləşmədiyi bir şeylə qarşılaşmağa məcbur edir: yalnız süni intellekti necə yerləşdirmək deyil, həm də onu necə idarə etmək, audit etmək və xidmət etməli olduğu insanlar üçün necə işlətmək – yalnız arxa planda məlumatları emal edən sistemlər üçün deyil. Hər digər tənzimlənən sənaye sonda eyni təzyiqlə üzləşəcək. MIT və Gartner rəqəmləri bir çoxunun artıq üzləşdiyini göstərir. Sual, onların başqalarının dərslərindən indi öyrənmələri, yoxsa eyni qırılma nöqtəsinə çatana qədər gözləmələridir. Bu iş mənə nə öyrətdi: sizə daha çox süni intellekt agenti lazım deyil. Sizə onları idarə etmək üçün bir əməliyyat sistemi – və insanlarınızın əslində nə etdiyini dəyişdirmək üçün aydınlıq lazımdır. Fortune.com şərh parçalarında ifadə olunan fikirlər yalnız müəlliflərinin baxışlarıdır və mütləq Fortune -un fikirlərini və inanclarını əks etdirmir. Bu hekayə əvvəlcə Fortune.com -da yer alıb.