Kai technologijos ateina į pagalbą žmogui
Prisimenu pokalbį su socialine darbuotoja Rasa iš Kauno. Ji pasakojo, kaip anksčiau praleisdavo valandas rašydama ataskaitas, pildydama formas, ieškodama informacijos apie klientus įvairiose sistemose. „Kartais jaučiausi kaip popierių tvarkytoja, o ne žmogaus padėjėja”, – prisipažino ji. Dabar, kai jos įstaiga pradėjo naudoti dirbtinio intelekto sprendimus, situacija pasikeitė. Ne iš karto, ne be iššūkių, bet pasikeitė.
Dirbtinis intelektas socialinėse paslaugose – tai ne mokslinės fantastikos scenarijus, o jau vykstanti realybė Lietuvoje. Tačiau skirtingai nei populiariuose filmuose, čia nėra robotų, kurie pakeistų žmones. Yra įrankiai, kurie leidžia specialistams būti geresniais tame, ką jie daro geriausiai – padėti žmonėms.
Kas iš tiesų vyksta socialinių paslaugų sektoriuje
Lietuvos socialinių paslaugų sistema šiandien susiduria su paradoksu. Viena vertus, paslaugų gavėjų poreikiai auga – senėjanti visuomenė, sudėtingėjančios socialinės problemos, didėjantis dėmesys kokybei. Kita vertus, specialistų trūksta, o tie, kurie dirba, dažnai perkrauti administracinėmis užduotimis.
Štai kur dirbtinis intelektas tampa ne prabanga, o būtinybe. Tik reikia suprasti, kad kalbame ne apie vieną technologiją, o apie visą įrankių spektrą. Tai ir automatizuoti dokumentų valdymo sprendimai, ir duomenų analizės sistemos, ir net pokalbių robotai, kurie gali suteikti pirminę informaciją žmonėms, ieškančiems pagalbos.
Socialinių reikalų ministerijos duomenimis, per pastaruosius trejus metus apie 40 procentų savivaldybių pradėjo įgyvendinti bent vieną skaitmeninį sprendimą socialinių paslaugų srityje. Tai gali skambėti įspūdingai, bet realybė sudėtingesnė – dažnai tai tik pirminiai žingsniai, o ne visapusiška transformacija.
Konkretūs dirbtinio intelekto taikymo būdai praktikoje
Pradėkime nuo to, kas jau veikia ir ką galite pradėti naudoti jau rytoj. Dokumentų valdymo automatizavimas – tai pirmasis žingsnis daugeliui įstaigų. Programos, kurios gali atpažinti tekstą dokumentuose, automatiškai ištraukti reikiamą informaciją ir užpildyti formas, jau seniai nėra ateities muzika.
Vilniaus miesto socialinių paslaugų centras, pavyzdžiui, naudoja sistemą, kuri automatiškai analizuoja gautus prašymus dėl socialinės paramos. Sistema nuskaito dokumentus, ištraukia pagrindinius duomenis – pajamas, šeimos sudėtį, gyvenamąją vietą – ir iškart patikrina, ar visa informacija pateikta. Jei ko nors trūksta, sistema automatiškai informuoja pareiškėją. Specialistui lieka tik peržiūrėti jau paruoštą bylą ir priimti sprendimą.
Kitas praktinis pavyzdys – rizikos vertinimo sistemos. Kai socialiniai darbuotojai dirba su šeimomis, kuriose gali būti smurto ar vaiko teisių pažeidimų, labai svarbu laiku atpažinti pavojaus ženklus. Dirbtinio intelekto algoritmai gali analizuoti daugybę veiksnių – ankstesnius incidentus, ekonominę situaciją, sveikatos problemas, mokyklos lankomumą – ir padėti specialistui įvertinti situacijos rimtumą. Svarbu pabrėžti: sistema nepriiima sprendimų už žmogų, ji tik suteikia papildomos informacijos.
Pokalbių robotai ir virtualūs asistentai taip pat pradeda rastis Lietuvos socialinių paslaugų erdvėje. Klaipėdos savivaldybė įdiegė pokalbių robotą, kuris svetainėje atsako į dažniausiai užduodamus klausimus apie socialines paslaugas. „Žmonės dažnai nori sužinoti paprastus dalykus – kokius dokumentus reikia pateikti, kur kreiptis, kokie terminai. Robotas gali atsakyti į tokius klausimus bet kuriuo paros metu”, – pasakoja projekto koordinatorė Ingrida.
Kaip pradėti: žingsniai įstaigoms ir specialistams
Jei dirbate socialinių paslaugų srityje ir norite pradėti naudoti dirbtinio intelekto sprendimus, pirmiausia atsakykite į klausimą: kokią problemą norite išspręsti? Ne „norime būti modernūs” ar „visi naudoja, tai ir mes”, o konkreti problema. Galbūt per daug laiko eina dokumentų tvarkymui? Galbūt sunku sekti visus klientų atvejus? O gal trūksta duomenų, kad galėtumėte planuoti paslaugas?
Pradėkite nuo mažo. Viena didžiausių klaidų – bandyti iš karto įdiegti didžiulę, viską apimančią sistemą. Geriau pasirinkti vieną konkrečią sritį ir išbandyti sprendimą joje. Pavyzdžiui, automatizuoti tik prašymų priėmimą arba tik ataskaitų rengimą.
Įtraukite savo komandą nuo pat pradžių. Socialiniai darbuotojai, kurie kasdien dirba su klientais, žino, kur yra tikrosios problemos. Jie taip pat bus tie, kurie naudos naują sistemą, todėl jų nuomonė kritiškai svarbi. Panevėžio rajono socialinių paslaugų centre, prieš įdiegiant naują dokumentų valdymo sistemą, surengė kelis susitikimus su darbuotojais, išklausė jų pasiūlymus ir net leido išbandyti kelias skirtingas sistemas. Rezultatas – daug didesnis priėmimas ir mažiau pasipriešinimo pokyčiams.
Investuokite į mokymą. Ir tai ne vienkartinis mokymas įdiegimo metu, o nuolatinis procesas. Technologijos keičiasi, atsiranda naujų funkcijų, žmonės pamiršta, kaip naudoti retai naudojamas funkcijas. Sukurkite mokymų planą, paskirkite „technologijų ambasadorius” komandoje – žmones, kurie geriau išmano sistemas ir gali padėti kolegoms.
Su kokiais iššūkiais susidursite ir kaip jų išvengti
Būkime atviri – įdiegti dirbtinio intelekto sprendimus socialinėse paslaugose nėra paprasta. Pirmasis ir dažniausiai sutinkamas iššūkis – pasipriešinimas pokyčiams. Žmonės bijo, kad technologijos atims jų darbus. Šis baimė nėra visiškai nepagrįsta – technologijos tikrai keičia darbo pobūdį. Bet socialinių paslaugų srityje dirbtinis intelektas greičiausiai nepakeis žmonių, o pakeis tai, kaip jie dirba.
Socialinė darbuotoja Jurgita iš Šiaulių prisipažįsta, kad iš pradžių labai priešinosi naujai sistemai. „Maniau, kad tai dar vienas būdas mus kontroliuoti, dar viena sistema, kurią reikės mokytis”, – sako ji. Bet po kelių mėnesių jos nuomonė pasikeitė. „Dabar matau, kad turiu daugiau laiko tiesiogiam darbui su žmonėmis. Mažiau laiko praleidžiu prie kompiuterio, daugiau – pas klientus.”
Antrasis didelis iššūkis – duomenų apsauga ir privatumas. Socialinių paslaugų srityje dirbama su itin jautria informacija – žmonių sveikatos duomenimis, finansine informacija, šeimos situacija. Bet kokia dirbtinio intelekto sistema turi atitikti griežtus duomenų apsaugos reikalavimus. Tai reiškia, kad negalite tiesiog nusipirkti bet kokio sprendimo iš rinkos – reikia įsitikinti, kad jis atitinka BDAR reikalavimus, kad duomenys saugomi Lietuvoje ar ES, kad yra aiškios procedūros, kas ir kaip gali pasiekti informaciją.
Trečiasis iššūkis – skaitmeninė atskirtis. Ne visi paslaugų gavėjai gali ar nori naudotis skaitmeninėmis paslaugomis. Vyresnio amžiaus žmonės, asmenys su negalia, socialinės atskirties patiriantys žmonės – jiems gali būti sunku naudotis naujomis technologijomis. Todėl labai svarbu, kad skaitmeniniai sprendimai būtų papildomas, o ne vienintelis būdas gauti paslaugas. Visada turi likti galimybė kreiptis tiesiogiai, kalbėti su gyvais žmonėmis.
Etiniai klausimai, kurių negalima ignoruoti
Kai kalbame apie dirbtinį intelektą socialinėse paslaugose, etiniai klausimai iškyla kiekviename žingsnyje. Kas atsako, jei algoritmas suklysta? Kaip užtikrinti, kad sistema nėra šališka? Kaip išlaikyti žmogiškąjį elementą, kuris yra toks svarbus socialiniame darbe?
Algoritminė šališkumas – tai rimta problema. Dirbtinio intelekto sistemos mokosi iš duomenų, o jei tie duomenys atspindi egzistuojančius visuomenės stereotipus ar nelygybę, sistema gali juos dar labiau sustiprinti. Pavyzdžiui, jei istoriškai tam tikros bendruomenės dažniau buvo tikrinamos dėl vaiko teisių pažeidimų, sistema gali „išmokti”, kad šios bendruomenės yra didesnės rizikos, net jei tai neatspindi tikrosios situacijos.
Lietuvoje socialinių paslaugų srityje dirbtinio intelekto etikos gairės dar tik formuojasi. Bet kai kurie principai jau aiškūs. Visų pirma, skaidrumas – žmonės turi žinoti, kada su jais sąveikauja dirbtinis intelektas, o ne žmogus. Antra, žmogaus priežiūra – svarbūs sprendimai apie žmonių gyvenimus visada turi būti priimami žmonių, o ne algoritmų. Trečia, galimybė apskundžti – turi būti aiškios procedūros, kaip žmogus gali ginčyti sprendimą, jei mano, kad sistema suklydo.
Socialinių darbuotojų profesinė etika taip pat turi prisitaikyti prie naujų realijų. Lietuvos socialinių darbuotojų asociacija jau pradėjo diskusijas, kaip atnaujinti etikos kodeksą, kad jis apimtų ir darbo su dirbtinio intelekto sistemomis aspektus. Kaip užtikrinti konfidencialumą, kai duomenys saugomi debesyje? Kaip išlaikyti profesinį santykį su klientu, kai dalis komunikacijos vyksta per automatinius kanalus?
Ateities vizija: kur link judame
Lietuvos socialinių paslaugų skaitmeninimo strategija numato, kad iki 2030 metų dauguma administracinių procesų bus automatizuoti, o specialistai galės sutelkti dėmesį į tiesioginį darbą su žmonėmis. Skamba optimistiškai, bet ar tai realu?
Žiūrint į tarptautinę patirtį, matome, kad kai kurios šalys jau gerokai pažengė šia kryptimi. Danijoje socialiniai darbuotojai naudoja dirbtinio intelekto sistemas, kurios analizuoja šimtus duomenų šaltinių ir padeda identifikuoti šeimas, kurioms gali prireikti pagalbos, dar prieš krizę. Estijoje dauguma socialinių paslaugų gali būti užsakytos internetu, o sistemos automatiškai patikrina asmens tinkamumą gauti paramą.
Bet Lietuva turi savo specifiką. Mūsų socialinių paslaugų sistema labai decentralizuota – kiekviena savivaldybė turi daug savarankiškumo. Tai viena vertus gerai – leidžia prisitaikyti prie vietinių poreikių. Bet kita vertus, apsunkina didelių skaitmeninių sprendimų įdiegimą. Kai kiekviena savivaldybė naudoja skirtingas sistemas, sunku užtikrinti duomenų mainus, sunku mokytis iš kitų patirties.
Todėl ateityje labai svarbu standartizavimas. Ne vienodos sistemos visur, bet bent jau vienodi standartai, kaip tos sistemos turi veikti ir kaip jos turi keistis duomenimis. Socialinių reikalų ministerija jau dirba prie bendros duomenų mainų platformos, kuri leistų skirtingoms sistemoms „kalbėtis” tarpusavyje.
Kitas svarbus ateities aspektas – personalizacija. Dirbtinis intelektas gali padėti kurti individualius paslaugų planus, atsižvelgiant į kiekvieno žmogaus unikalią situaciją. Vietoj standartinių paslaugų paketų – pritaikyti sprendimai, kurie tikrai atitinka žmogaus poreikius. Bet tam reikia daug duomenų ir sudėtingų analitinių sistemų.
Kai technologijos tarnauja žmoniškumui
Grįžkime prie Rasos istorijos, su kuria pradėjome. Po metų dirbant su nauja sistema, ji sako: „Dabar jaučiuosi tikra socialine darbuotoja. Turiu laiko išklausyti žmones, suprasti jų situaciją, ieškoti geriausių sprendimų. Technologijos nepaėmė mano darbo – jos leido man daryti savo darbą geriau.”
Ir būtent tai turėtų būti dirbtinio intelekto tikslas socialinėse paslaugose. Ne pakeisti žmones, o jiems padėti. Ne sumažinti kontaktą su klientais, o padaryti jį kokybišesnį. Ne supaprastinti sudėtingus žmonių gyvenimus iki algoritmų, o suteikti specialistams įrankius geriau suprasti tą sudėtingumą.
Lietuvos socialinių paslaugų sistema turi unikalią galimybę. Mes nesame nei per daug atsilikę, kad negalėtume pasivyti, nei per daug pažengę, kad būtume įstrigę senuose sprendimuose. Galime mokytis iš kitų šalių klaidų, pritaikyti geriausias praktikas prie mūsų konteksto, kurti sprendimus, kurie tikrai atitinka mūsų poreikius.
Bet tam reikia investicijų – ne tik pinigų technologijoms, bet ir laiko specialistų mokymui, dėmesio etiniams klausimams, kantrybės pokyčių procesui. Reikia dialogo tarp technologų, socialinių darbuotojų, politikos formuotojų ir pačių paslaugų gavėjų. Reikia drąsos eksperimentuoti, bet ir išminties pripažinti klaidas.
Dirbtinis intelektas nėra stebuklingas sprendimas visoms socialinių paslaugų problemoms. Jis neišspręs finansavimo trūkumo, nepadidins atlyginimų, neįveiks visuomenėje įsišaknijusių stereotipų. Bet jis gali būti galingas įrankis tų, kurie kasdien stengiasi padėti kitiems žmonėms. Ir jei mes išmoksime jį naudoti išmintingai, etiškai ir žmogiškai, Lietuvos socialinės paslaugos gali tapti ne tik efektyvesnės, bet ir žmogiškesnės. Paradoksalu, bet būtent technologijos gali mums padėti grąžinti žmogiškumą į sistemą, kuri per dažnai tampa pernelyg biurokratiška ir nutolusi nuo žmonių.