Il blogger ospite di oggi è Meredith Sandland
Molto rumore è emerso sul potenziale per i computer di sostituire gli esseri umani nella forza lavoro. Dai camion auto-guidanti agli algoritmi di apprendimento automatico che analizzano i big data, ogni settore sarà toccato in qualche modo. Ma proprio come i dipendenti umani di oggi, l’intelligenza artificiale (AI) dovrà essere gestita – fornita di una visione (uso dei casi e degli obiettivi), reclutata (RFP o built-house), addestrata (implementata) e cresciuta nel tempo (feedback loop).
Come molte nuove tecnologie, l’intelligenza artificiale suona intimidatoria, ma lo scopo è migliorare le vite umane, non sostituirle. E più forte è la leadership che gestisce questa tecnologia, migliori saranno le sue aggiunte all’umanità. Tre abilità saranno fondamentali per la nostra futura generazione di leader:
1.Vision
L’intelligenza artificiale va nella direzione indicata. Un essere umano stabilisce gli obiettivi e l’intelligenza artificiale ottimizza per raggiungere questi obiettivi più velocemente, meglio e più a buon mercato di quanto sia altrimenti possibile. I futuri leader devono avere una visione chiara per l’IA da seguire. A breve termine, ciò significa semplicemente dedicare più tempo alla definizione del punto di arrivo. Come ha detto l’amministratore delegato di Oracle Safra Catz sull’impatto dell’IA sulla funzione Finanza, in particolare in un’intervista su Strategy + Business: “… guardare indietro è molto più facile, ma non vedo l’ora. I sistemi calcolano cosa è successo in un modo molto accurato. Finanza … è [ora] il navigatore dell’auto … suggerendo percorsi da provare e modellando nuove possibilità. Non solo estrapoli dal passato; sei libero di vedere cos’altro sta succedendo. Questo è un lavoro completamente diverso … “. La più semplice analisi retrospettiva diventa, più risorse vengono liberate per impegnarsi in attività lungimiranti. Più audaci sono queste visioni, più incredibile sarà l’impatto sul benessere umano.
2.Context & Common Sense
L’intelligenza artificiale può essere in grado di setacciare cumuli di dati, elaborare retrospettivamente le correlazioni e metterle alla prova in futuro, ma a questo punto non ha la capacità di dire “solo perché le pozzanghere e il fango si verificano nello stesso momento non significano cause di fango” pozzanghere. “L’unico modo in cui un computer può apprendere la correlazione non è la causalità è attraverso il feedback una volta che il computer applica la sua” visione “e trova che non funziona. La ripetizione richiesta per imparare in questo modo è così grande che è improbabile che le aziende credano che i computer non addestrati con il loro bene più prezioso – i loro clienti – imparino sul posto di lavoro in centinaia di migliaia di interazioni. Questo è il motivo per cui l’Intelligenza Aumentata o l’Apprendimento semi-supervisionato sono il palcoscenico in cui vedremo l’IA nei prossimi anni.
Gli esseri umani collegano l’esperienza ai dati in modo naturale, ma l’economia comportamentale ci ha insegnato che anche noi facciamo errori di giudizio grossolani nella comprensione dei dati che osserviamo. Una solida conoscenza delle statistiche, la capacità di connettere i dati con le osservazioni del mondo reale e il pensiero di grandi dimensioni sono fondamentali per la prossima generazione di leader. Il presidente di Microsoft Brad Smith e EVP di AI e della ricerca Harry Shum ha scritto nel loro nuovo libro “The Future Computed” che “la ricerca di un mondo basato sull’intelligenza artificiale coinvolge più che scienza, tecnologia, ingegneria e matematica. Poiché i computer si comportano più come gli esseri umani, le scienze sociali e le scienze umane diventeranno ancora più importanti. I corsi di lingue, arte, storia, economia, etica, filosofia, psicologia e sviluppo umano possono insegnare abilità critiche, filosofiche ed etiche che saranno determinanti nello sviluppo e nella gestione delle soluzioni di IA. ”
3.Culture
AI opera all’interno dei parametri che gli vengono assegnati. Un essere umano imposta i confini e l’intelligenza artificiale si ottimizza all’interno di quei confini. Un computer non sa ancora: “Solo perché possiamo fare qualcosa, non significa che dovremmo”. I leader del futuro devono essere in grado di definire chiaramente come le loro aziende fanno affari. Fornire i confini etici entro cui operano i sistemi di intelligenza artificiale è tanto importante quanto sviluppare una cultura per i dipendenti umani. Una forte cultura aziendale premia alcuni comportamenti e non altri, indipendentemente dai risultati. Recenti ricerche hanno dimostrato che i computer programmati per, per dire, onestamente, si comportano in realtà onestamente. Ma è anche vero il contrario. Senza una guida in contrario, l’IA prenderà ciò che sta intorno. Nel 2016 Microsoft ha eliminato Chatbot “Tay” da Twitter perché ha appreso frasi razziste, misogine, omofobiche dalle persone con cui conversava. I troll di Internet decisero che Tay avrebbe dovuto imparare il peggio, e Tay lo fece. L’umanità è piena di buoni e cattivi. I futuri leader devono essere pronti a identificare e difendere il bene.
Cosa hanno in comune queste quattro abilità? La domanda: “Perché?” Gli umani amano chiedere “perché?” E la loro capacità di farlo ha offerto un servizio unico. Dal momento in cui un bambino di 2 anni impara la domanda, chiederà “Perché?” La domanda “Perché?” Risponde a ciò che ci motiva, a come i fatti disparati sono correlati e come trattiamo le altre persone.
La buona notizia è che queste capacità sono fondamentali anche per i leader di oggi. Poiché gli umani amano chiedersi perché, i dipendenti umani di oggi amano le organizzazioni che chiedono e rispondono a queste domande. Ed è solo diventando più vero. I millennial sono diventati famigerati per il loro desiderio di lavorare per “società orientate allo scopo” – quelli che credono abbiano un “perché” più grande quindi qualsiasi widget che vendono e quelle aziende che mettono in pratica le loro parole.
La cattiva notizia è che queste competenze non sono sempre quelle che valgono e premiano le aziende. In alcune organizzazioni estreme, il desiderio di chiedere “perché” è visto come insubordinazione. In molte aziende, il desiderio di cercare un “perché” diverso dai profitti è visto come una distrazione. E nella maggior parte delle aziende, quelli che chiedono “Perché no?” Finiscono per partire per avviare un’attività in proprio.
Circa l’autore:
Meredith Sandland è membro del Board of Advisors per cyrano.ai, una piattaforma di vendita di intelligenza artificiale che combina intuizioni neuro-linguistiche con la comprensione del linguaggio naturale e l’apprendimento profondo. Meredith ha lavorato per oltre 20 anni in America aziendale, prima come consulente e, più recentemente, come Chief Development Officer presso Taco Bell. Ha gestito team piccoli come il suo laptop e fino a 140 persone.
