4 Moduri de ești mai bun decât un robot

„Cu inteligența artificială, chemăm demonul. În toate poveștile în care există tipul cu pentagrama și apa sfântă - da, este sigur că poate controla demonul. Nu merge bine. "

Aceste cuvinte nu au fost rostite de vreun neo-luddit despre ritmul înfricoșător al calculului în era digitală. Au spus recent Elon Musk, fondatorul SpaceX și Tesla, investitor în Deepmind (o companie AI) și, în unele cercuri, proclamat drept următorul Steve Jobs. Atunci când Musk și alți gânditori înalți, cum ar fi Bill Gates și renumitul fizician Cambridge Cambridge, Stephen Hawking, propun avertismente similare în ceea ce privește inteligența artificială, creează o mare dezbatere globală.

Într-un articol recent despre Harvard Business Review, Walter Frick scrie despre ascensiunea mașinii și impactul acesteia asupra afacerilor și a locurilor noastre de muncă. El oferă o perspectivă alternativă, respingând „obsesia tehnologiei de eliminare a locurilor de muncă în favoarea concentrării pe complementaritate.”

Dacă este vorba despre complementaritate, atunci ce abilități trebuie să dezvoltăm pentru a prospera alături de computere în era algoritmilor?

Pentru început, nu puteți doar să mergeți și să „activați” algoritmi la o companie; implementarea algoritmilor la scară necesită o bază tehnică puternică, inclusiv abilitatea de a integra, menține și identifica ceea ce se poate face cu movile și movile de date. Mai simplu spus, luarea deciziilor automatizate prin algoritmi și învățare automată nu este o sarcină ușoară și va necesita mulți ani de muncă.

Dar să presupunem pentru o secundă că bazele de date au fost stabilite, așa cum va fi probabil pentru majoritatea companiilor în următorul deceniu. Atunci, cum evităm noi, ca oameni, călătoria pe un drum lung spre uitarea condusă de mașini?

1. Treceți de la decizii bazate pe presupuneri la decizii bazate pe date .

Prea multe decizii în cadrul întreprinderilor se bazează pe ipoteze bazate pe experiență. Cu toate acestea, experiența trecută poate să nu fie un predictor precis al prezentului sau viitorului, atunci când industriile și piețele sunt perturbate. Ipotezele sunt adesea bazate pe o vedere depășită a modului în care funcționează lumea.

Vârsta algoritmilor permite modelarea suprafețelor pe baza a ceea ce știm că se întâmplă, în loc să ne bazăm pe ceea ce „simțim” sau „credem” că se poate întâmpla. Luarea deciziilor analitice nu mai este păstrarea câtorva geek-uri de date, în special cu algoritmi dispuși și capabili să facă o mulțime de lucrări murdare. Drept urmare, trebuie să trecem dincolo de deciziile bazate pe intuiție, emoție și anecdote. Intuiția este excelentă pentru idei, dar datele sunt dovezi reale.

2. Puneți întrebări corecte despre date.

Datele vă vor oferi răspunsurile la orice întrebare aveți. Dar datele și algoritmii nu vă pot spune cât de bune sunt întrebările. Trebuie să învățăm cum să punem întrebări corecte.

Aceasta ne impune să știm cum să lucrăm cu datele, cum să relaționăm datele cu munca noastră și cum să spunem povești cu date. Trebuie să înțelegem ce valori contează pentru afacere, ce decizii trebuie să fie conduse de date și cum să valorificăm algoritmii pentru cele mai strategice decizii.

Pentru a lua o analogie de la mașinile cu autovehicul … În timp ce mașinile pot fi foarte bune să conducă singure, ele nu pot decide unde ar trebui să mergi.

3. Adăugați contextul algoritmilor.

Mașinile nu pot gândi în afara datelor cum pot creierele noastre. Putem observa rapid corelații în seturi de date complet fără legătură pe care mașinile le lipsesc adesea, deoarece înțelegem contextul de afaceri în care au loc corelațiile și procesul care dă naștere datelor.

Trebuie să fim abili în recunoașterea modelului și interpretarea contextuală a datelor. Acest lucru necesită, la rândul său, o combinație de cunoștințe de domeniu, o înțelegere a modului în care rolul sau departamentul nostru se încadrează în contextul mai larg al afacerii, capacitatea de a introduce informații care nu se regăsesc în date și de a accepta cele mai relevante informații și de a le respinge pe celelalte.

4. Combinați faptele cu sentimentele.

Mașinile sunt, de asemenea, cu adevărat sărace în a înțelege cu adevărat comportamentul uman individual și nuanțele motivației, emoției și interacțiunii. Așadar, vom continua să avem nevoie de sociologi, psihologi, comunicatori, economiști și lideri calificați care să înțeleagă cum să obțină un răspuns din partea semenilor. Fiecare conversație în sala de consiliu va începe cu algoritmi și fapte, dar se va încheia cu o strângere de mână.

Concentrându-ne pe funcțiile critice ale locului de muncă în care mașinile eliberează oamenii pentru a face o muncă mai strategică, complexă și creativă, putem rămâne pe scaunul șoferului chiar și, mai ales, într-o epocă a algoritmilor. Ceea ce, apropo, nu este la fel de demonic pe cât îl face Musk să pară sau la fel de benigne cum ar susține unii. Este modul în care ne adaptăm la acea nuanță care ne va defini rolul în vârsta algoritmilor.