Столкновение с машинным разумом: что вашим сотрудникам надо знать про искусственный интеллект

Рассуждения о том, что искусственный интеллект может вытеснить человека из многих сфер (например, из банковской аналитики — неслучайно именно на развитии этой технологии сосредоточились такие гиганты как Google и Microsoft) уже стали общим местом. Что это значит на практике? Тем, кто хочет сохранить работу, надо учиться взаимодействовать с ИИ уже сейчас. И хотя до полной интеграции ИИ еще далеко, вашим сотрудникам, включая не IT-специалистов, уже сейчас следует знать базовые вещи о принципе работы технологии — как минимум для того, чтобы понимать, в решении каких проблем компании ИИ действительно может помочь. HBR приводит три вопроса об искусственном интеллекте, на которые в идеале должен знать ответ каждый ваш сотрудник, даже если компания (пока что) никак с ним не связана.

• Как ИИ работает? Даже члены команды, не отвечающие за работу систем с искусственным интеллектом, должны знать, как она обрабатывает информацию и предлагает решения проблем. Особенно важно, чтобы люди понимали различия между тем, как учатся они и как «учится» машина. Например, человек, пытающийся проанализировать огромное количество данных, должен каким-то образом упростить их (например, путем поиска среднего значения или какого-то шаблона), а алгоритм машинного обучения может анализировать каждый кусок информации отдельно. Поскольку исходный набор данных имеет важное значение для способности машины предоставлять правильные решения задач, хороший менеджер должен убедиться, что все его сотрудники обладают определенной долей грамотности в этом вопросе. Они должны понимать, что означают выдаваемые машиной цифры, а также скрытые в них ошибки и возможные погрешности.
• Для чего ИИ нужен? Механизмы машинного обучения прекрасно работают, когда их можно обучить решать задачи с использованием огромного количества надежных данных и давать ответы в пределах четко заданных параметров. Например, Starbucks использует ИИ, чтобы угадывать и запоминать предпочтения клиентов на основе их предыдущих заказов. В то же время, если параметры проблемы нечеткие или сама проблема новая, то ее придется решать вручную. Помогите своим сотрудникам понять, для чего нужен искусственный интеллект. Сделать это можно на примерах его использования внутри организации или за ее пределами. Такие примеры — таргетированная реклама в соцсетях или рекомендации в стриминговых сервисах. Такие примеры показывают и потенциал ИИ, и его ограничения.
• Для чего ИИ не подходит? Если искусственный интеллект может решить какую-то задачу, это не значит, что ее должен решать именно он. Машина не в состоянии зафиксировать погрешности или предсказать последствия решения, принятого на основе статистических данных. Из-за этого могут возникнуть проблемы, которые никогда бы не возникли без применения ИИ. Например, ИИ лучше не использовать для принятия окончательного решения о приеме сотрудника на работу, при выборе тем для обсуждения на заседании совета директоров или разработке методов повышения эффективности сотрудников с низким КПД. Если сотрудники будут в курсе разумных этических ограничений в использовании ИИ, они будут ограждены от его неправильного использования.

Узнать больше:

• 10 офисных приложений с ИИ, которые могут помочь вам с работой прямо сейчас
• 3 вещи, которые ИИ может сделать для вашей компании уже сейчас
  
• В чем разница между ИИ и машинным обучением

Что мне с этого?

Независимо от того, в какой отрасли вы работаете, рано или поздно вам придется столкнуться с использованием ИИ — и ваши сотрудники должны быть к этому готовы. Ведь, учитывая общественные опасения, связанные с искусственным интеллектом, ошибки в этой области могут дорого обойтись.