BET
16347.25
0.62%
BET-TR
33918.6
0.62%
BET-FI
59593.1
0.62%
BETPlus
2418.01
0.6%
BET-NG
1175.05
0.81%
BET-XT
1399.18
0.63%
BET-XT-TR
2870.54
0.63%
BET-BK
3017.97
0.39%
ROTX
35850.36
0.64%


Personalitatea Inteligenței Artificiale influențează colaborarea om-mașină?

Autor: Financial Market
Timp de citit: 5 minute

Cred ca frica de AI este frica de noi insine. AI imita comportamentul uman pentru ca a fost invatata asa. Daca vrem o AI mai buna, trebuie sa devenim noi mai buni. 

Autor – Dragos Dinca – Consultant in “Transformare Digitala”, Securitate IT, Manager IT, Trainer de Leadership si Dezvoltare Organizationala

Ati observat? Cortana, asistentul de la Microsoft, este încrezător, grijuliu și de ajutor, dar “nu face pe seful”. Siri de la Apple poate spune fraze ordinare sa sune minunat. Alexa de la Amazon este asistentul de sex feminin care imbina interacțiunile cu umor și spirit, pentru a incanta clientul. Koko, startup-ul de la filiala MIT Media Lab, nu-ti raspunde sec “Imi pare rau ca aud asta” daca tocmai ai spus ca ai o zi grea, ci incearca sa afle mai multe pentru a-ti da sfaturi…

In spatele acestor caracteristici care incearca sa defineasca anumite personalitati specifice se afla ore multe de munca si studiu ale unei echipe care trebuie sa inteleaga nuantele unei AI personalizate si cum afecteaza modul in care sunt realizate interactiunile.

Cat de stransa trebuie sa fie colaborarea dintre om si AI? Pro sau contra AI?[emaillocker]

Scriitori si scenaristi colaboreaza pentru a scrie glume, cântece și povestiri, precum și ghiduri complexe, dezvoltând relația dintre utilizator și AI. O echipa complexa contribuie la realizarea interacțiunilor vocale, la conversațiile de succes ce raspund convingator solicitarilor, empatizand cu clientul și realizeazand o experiență adecvată.

Cred ca acest exemplu descrie cel mai bine cat de stransa trebuie sa fie colaborarea dintre om si AI, cea care ne transforma vrand-nevrand afacerile in toate sectoarele economiei. De aici si frica, rezonabila de altfel, ca robotii si AI vor inlocui forta de munca umana in toata economia. Dezbaterile daca automatizarea operatiilor vor taia locuri de munca (cu impact asupra profitabilitatii pe termen scurt) sau daca AI va avea cel mai semnificativ impact atunci cand va augmenta lucratorul uman in loc sa il inlocuiasca, sunt prezente in toate mediile sociale, stiintifice, civice si politice. Astfel au aparut extremele: adeptii distopiei si adeptii utopiei.

Primii sunt adeptii “Terminatorului” si cred ca sistemele bazate pe inteligenta artificiala vor face toate sarcinile care cer abilitati superioare si robotii pe cele care cer o pricepere inferioara. Asta va duce la somaj, scaderi de salarii si dislocari de forta de munca, repectiv aparitia de noi suporturi sociale.

Cealalta extrema, utopicii, “vad” ca masinile inteligente vor muncii mai mult, dar rezultatul va fi o bogatie fara precedent, nu un declin economic. Ei cred ca se va reusi scanarea totala a creierului uman, astfel incat miliarde de creiere umane replicate in AI vor face toata munca cognitiva. Intre extreme, apar optimistii tehnologici care considera ca adoptarea AI va duce la un salt al productivitatii si la o scadere a preturilor si o crestere a calitatii produselor. Din pacate, aceasta bonificatie nu va fi repartizata egal si
multe joburi vor dispare.

Scepticii productivitatii nu cred ca folosirea AI va duce la castiguri semnificative si combinata cu imbatranirea populatiei, schimbarile climatice si repartitia inegala a veniturilor va duce la stagnare economica. In fine, realistii optimisti sustin ca productivitatea va creste mai ales in cazul companiilor performante. Vor aparea joburi noi mai ales in domeniul tehnologiilor cognitive care vor cere abilitati de inalta clasa. Celelalte job-uri vor fi o problema care nu va avea solutii simple si va fi necesara o coordonare perfecta pentru a reusi (mentiona Mark Knickrehm – Accenture).

Daca pui o masina sa traduca din engleza in romana un text, o va face instantaneu. Asta inseamna ca stie romana? Sigur ca nu. Imitatia artificiala a gandirii nu este gandire adevarata. Programul care traduce textul isi face treaba potrivind cuvintele si frazele cu un dictionar . Cineva care stie romana nu face asa. Gandirea cere o minte, iar o minte nu este acelasi lucru cu un creier. Ceea ce este natural pentru oameni (de exemplu sa faca o gluma) poate fi dificil, “tricky” pentru o masina, ceea ce este simplu si direct pentru o masina (de exemplu analiza unor gigabytes de date) este imposibil de facut pentru oameni.

CITESTE SI:  Cum poate deveni digitalizarea următorul motor de creștere pentru România?

Businessul cere ambele tipuri de capabilitati: leadership, teamwork, creativitate, abilitati sociale sunt puncte tari pentru primii iar viteza, scalabilitatea, capabilitatile cantitative pentru cele din urma,
colaborarea devenind modalitatea prin care se unesc aceste energii complementare. Pana in prezent, doar o fractiune de companii – aproximativ 10% – au incercat sa difuzeze AI in intreaga organizatie, iar mai putin de jumatate din aceste companii sunt utilizatori intensivi, utilizand majoritatea tehnologiilor fundamentale pe care se sprijina AI. Un alt sfert de companii au testat AI într-o măsură limitată, în timp ce o lista lungă de două treimi dintre companii nu au adoptat încă nicio tehnologie AI, conform McKinsey.

Cercetarile arata ca cele mai mari imbunatatiri ale performantelor companiilor apar atunci cand oamenii si masinile lucreaza impreuna intensificand si dezvoltand punctele tari ale fiecaruia. Pentru a avea cele mai mari avantaje din aceasta colaborare, companiile trebuie sa inteleaga cum oamenii pot imbunatatii efectiv masinile, cum AI poate augmenta cel mai bine oamenii si, mai ales, cum trebuie redesenate si
reproiectate toate procesele de business pentru a sprijini acest parteneriat.

Cum asista oamenii robotii?

1. In primul rand trebuie sa-i antreneze si sa-i invete sa faca anumite sarcini, si cum sa interactioneze mai bine cu oamenii (ca in exemplele de mai sus). Este nevoie de multe seturi de date si de aplicatii, de efort sustinut prestat de echipe de specialisti cu rol de “trainer”, care apar si se formeaza in acesti ani.

2. In al doilea rand – explicand: in medicina si justitie, de exemplu, unde un practicant trebuie sa inteleaga cum AI poate evalua datele de intrare dintr-o sentinta sau dintr-o recomandare medicala. Avand in vedere cerintele GDPR-ul cu privire la deciziile bazate pe algoritmi, se estimeaza o crestere a numarului de specialisti in domeniul AI.

3. In al treilea rand, oamenii ajuta masinile sustinand activitatea lor, intretinand echipamentele hardware, serverele si toate sistemele aferente AI in asa fel incat acestea sa functioneze corespunzator, in deplina securitate. Toate acestea presupun echipe de specialisti ce trebuie sa lucreze cu maxima responsabilitate.

Care sunt de fapt capabilitatile AI?

Companiile trebuie sa se uite la AI prin prisma capabilitatilor de business mai mult decat prin prisma tehnologiei si, deocamdata, acestea sunt trei: automatizarea proceselor de business, obtinerea de informatii noi prin analiza datelor si participarea si angajarea cognitiva a clientilor si salariatilor.

1. Automatizarea proceselor de business – RPA 

Prima din lista este reprezentata de automatizarea muncii de back-office si administrative, dar si a activitatilor financiare folosind tehnologiile RPA (Robotic Process Automation). Un robot poate lucre non-stop (…fara pauze de cafea sau tigara), e de cateva ori mai rapid decat orice persoana, nu greseste, nu oboseste, nu se plictiseste, mai ales cand e vorba de activitati de rutina si/sau repetitive.

“RPA bots” transfera date din sistemele de email si call center in bazele de date, algoritmi de AI mentin calendarul si dau telefoane pentru manageri sau reconciliaza erorile din sistemele de facturare extragand informatii din tipuri diferite de documente. Aceasta categorie este “cea mai putin desteapta” in sensul ca aceste aplicatii nu sunt programate sa invete si sa-si imbunatateasca activitatea, de aceea dezvoltatorii
adauga treptat mai multa inteligenta.

2. Machine Learning, deep learning

A doua capabilitate o reprezinta obtinerea de informatii noi prin analiza datelor, adica folosirea de algoritmi care detecteaza sabloane si modele in volume mari de date si interpreteaza sensul acestora.
Deja vorbim de masini care invata (ML-machine learning) si care sunt folosite sa estimeze si sa prezica ce tip de client este probabil sa cumpere produsul tau sau sa identifice fraude bancare in timp real.

Deasemenea exista versiuni ale ML – “Deep Learning” care imita activitatea creierului uman si recunosc imagini complexe si discursuri (Google). Se vor lua decizii asupra resurselor alocate eliminand presupunerile de genul “Stiu ca jumatate din bugetul de marketing a dus la dublarea vanzarilor, singura mea intrebare fiind care jumatate?”.

3. Procesarea limbajului natural (Natural language processing)

Ultima capabilitate importanta este legata de participarea cognitive a angajatilor si clientilor. AI face recomandari de produse si servicii, ofera 24/7 service clientilor sau raspunde la intrebarile salariatilor legate de beneficii si alte politici de HR.  Astfel AI devine interfata noastra primara ca utilizator, iar avansul in procesarea limbajului natural face folosirea tehnologiei mai intuitiva – este mai usor sa
spui asistentului tau virtual sa programeze o intalnire decat sa accesezi software-ul calendar, sa gasesti timpul, sa creezi un eveniment si sa tastezi detaliile.

In loc de concluzie…

Reinventarea proceselor de business implica mai mult decat o simpla implementare a tehnologiilor AI, implica un angajament semnificativ pentru dezvoltarea salariatiilor in vederea obtinerii priceperii de a lucra cu interfata om-masina dar si a abilitatilor de a delega sarcini noilor tehnologii AI. Este nevoie de roluri noi si de noi talente, este nevoie ca oamenii sa faca lucruri noi si diferite, este nevoie de oameni care sa faca lucrurile diferit.[/emaillocker]