Искусственный интеллект обещает качественный скачок в отношении здоровья, безопасности и производительности. Но приведет ли его более широкое распространение к следующей промышленной революции? Многие так думают. Хотя нет никаких сомнений в том, что ИИ и машинное обучение уже трансформируют многие аспекты того, как мы работаем и играем, еще предстоит увидеть, окажет ли эта технология такое же разрушительное влияние на рабочее место, как сборочная линия или Интернет.

Мы привыкли к тому, что СМИ выкрикивают заголовки о новых технологиях как о чем-то, что изменит мир, но около 90% развития технологий происходит постепенно.

ИИ находится в разработке с 1950-х годов, когда группа ученых из Дартмутского колледжа начала изучать, как научить машины учиться. В течение последних шести десятилетий исследователи разрабатывали инструменты, которые позволяют компьютерам учиться и адаптироваться, чтобы они могли в конечном итоге взять на себя общие задачи на рабочем месте. Тем не менее, только в последние годы вычислительные мощности стали более доступными из-за снижения стоимости, поэтому разработка и внедрение алгоритмов ИИ увеличились.

Процесс, который никогда не заканчивается

По правде говоря, большинство бизнес-лидеров до сих пор не понимают, как и где ИИ преобразует их операции. Существует общее понимание, что ИИ может повысить уровень эффективности и снизить риски, но многие лица, принимающие решения, всю свою карьеру относились к каждой новой технологии как к новому программному обеспечению с очень специфическими функциями и ожиданиями. ИИ работает по-другому. Эта технология применяется, а не устанавливается, и требует бесконечного процесса проверки результатов на соответствие желаемым результатам и дальнейшей настройки.

Бизнес-лидеры, которые понимают это и могут адаптировать процессы компании к этому новому образу мышления, могут рассчитывать на значительный прирост производительности наряду с другими преимуществами.

В отличие от программного обеспечения, движки ИИ не запрограммированы на выполнение определенной функции. Скорее, их учат понимать, как выполнять множество задач, и с каждым взаимодействием они узнают больше и лучше справляются с работой. Это то, что отличает ИИ от любых других технологий.
ИИ не только повысит продуктивность человека. Он будет стоять рядом с людьми как самостоятельная форма виртуального труда.

Контекстный интеллект

На базовом уровне чат-боты, управляемые ИИ, используют алгоритмы машинного обучения и обработки естественного языка для ответа на внутренние запросы клиентов или компании. Алгоритмы изучают исторические взаимодействия, чтобы найти закономерности в вопросах и определить, привели ли ответы к положительному результату. Это «знание» позволяет им выработать соответствующие ответы. Под руководством агентов-людей боты учатся на каждом взаимодействии, поэтому со временем они лучше реагируют на запросы.

Та же самая модель машинного обучения применяется к гораздо более сложным задачам персонала. В настоящее время алгоритмы искусственного интеллекта используются в юридических фирмах для сканирования миллионов документов на предмет конкретных данных или закономерностей, в здравоохранении для проверки медицинских изображений на предмет признаков рака и для выявления соединений, которые могут быть использованы для успешного лечения. Машинное обучение и искусственный интеллект успешно используются и во внутренних делах компании. Это может дать сотрудникам доступ, например, к гораздо более широкая информация о проекте с использованием контекстного интеллекта - подумайте о Pinterest, где все наиболее важные (часто - ранее скрытые) части проекта и связи между ними могут быть собраны в одном месте. ИИ может обеспечить интеллектуальное сотрудничество, которое извлекает и доставляет нужную информацию в нужное время.
Прелесть ИИ в том, что его движки могут выполнять в основном рутинные задачи быстрее и с меньшим количеством ошибок, чем их человеческие аналоги.

Все эти применения искусственного интеллекта на рабочем месте дают очевидный, а в некоторых случаях удивительный рост производительности. В одном из примеров компания LawGeex, занимающаяся обзором юридических контрактов, предложила 20 юристам соревноваться с системой искусственного интеллекта, чтобы выявить 30 юридических вопросов в пяти соглашениях о неразглашении. Механизм искусственного интеллекта выдал более точные результаты и смог выполнить задачу за 26 секунд, по сравнению с одним-тремя часами для поверенных. В другом примере команда из университетов Манчестера, Кембриджа и Аберистуита продемонстрировала потенциал искусственного интеллекта, используя его, чтобы обнаружить, что соединение, обладающее противораковыми свойствами, также может быть использовано в борьбе с малярией. Роботологи - естественное продолжение тенденции все более широкого использования автоматизации в науке. Они могут автоматически разрабатывать и проверять гипотезы для объяснения наблюдений, проводить эксперименты с использованием лабораторной робототехники, интерпретировать результаты, чтобы исправить свои гипотезы, а затем повторять цикл, автоматизируя высокопроизводительные исследования на основе гипотез. Ученые-роботы также хорошо подходят для записи научных знаний: поскольку эксперименты создаются и выполняются автоматически компьютером, можно полностью фиксировать и в цифровом виде курировать все аспекты научного процесса.

На 1000 потерянных рабочих мест будет ›еще на 1000 рабочих мест

Способность искусственного интеллекта получать и просматривать данные за короткий промежуток времени дает очевидные преимущества в производительности, особенно в тех областях, где люди просто не имеют возможности просматривать такое количество контента. Развертывание ИИ и технологий автоматизации может во многом поднять мировую экономику и повысить глобальное процветание в то время, когда старение и снижение рождаемости тормозят рост.
Эксперты Всемирного экономического форума сравнивают достижения в области ИИ с следующая «Промышленная революция» с использованием цифровых инструментов для автоматизации задач таким же образом, как в предыдущих революциях для механизации производства использовались пар, электричество и сборочные линии. Но, как и в случае со всеми революциями, последнее поколение повышения производительности за счет искусственного интеллекта будет стоить дорого.

Согласно исследованию, проведенному McKinsey несколько лет назад, рост производительности труда, ключевой движущей силы экономического роста, замедлился во многих странах, упав в среднем до 0,5 процента в 2010–2014 годах с 2,4 процента десятилетием ранее в Соединенных Штатах и ​​основных Европейские экономики после финансового кризиса 2008 года, когда предыдущий бум производительности пошел на убыль. Искусственный интеллект и автоматизация могут обратить вспять этот спад: рост производительности потенциально может составить 2 процента в год в течение следующего десятилетия, причем 60 процентов этого увеличения за счет цифровых возможностей.

Однако он также показывает, что 400 миллионов рабочих мест будут заменены автоматизацией, и намного больше рабочих мест будет изменено с помощью этой технологии, часто требующей более высокого уровня навыков и образования. ИИ может сократить значительную часть рабочей силы, заставляя сотрудников получать новые навыки и требуя от компаний переосмысления того, как они находят и обучают новый персонал .

Правительство должно играть активную роль в формировании кадров будущего

Независимо от воздействия, никому не нужно паниковать по поводу грядущей революции искусственного интеллекта - по крайней мере, пока. Несмотря на то, что между открытыми вакансиями и квалификацией в кадровом резерве уже существует большое несоответствие, при наличии стимулов со стороны правительства компании могут переобучать и обучать свою рабочую силу будущему работы.
Китай, похоже, играет ведущую роль, поскольку у его правительства большие планы в отношении искусственного интеллекта. В июле 2017 года его правительство опубликовало амбициозный генеральный план, чтобы к 2030 году стать мировым лидером в исследованиях и развертывании ИИ. В дорожной карте изложены шаги, с помощью которых ИИ будет развернут в таких областях, как военная готовность и городское планирование, и правительство объявило, что Курсы AI будут включены во все начальные и средние школы. В ответ министерство образования Китая разработало собственный «План действий по инновациям в области искусственного интеллекта для колледжей и университетов», в котором содержится призыв к созданию к 2020 году 50 учебников по ИИ мирового класса, 50 онлайн-курсов по ИИ на национальном уровне и 50 исследовательских центров по ИИ. .

Хотя технологии искусственного интеллекта открывают большие перспективы для повышения производительности и потенциально угрожают средствам к существованию некоторых низкоквалифицированных работников начального уровня, изменения не произойдут в мгновение ока. В то время как многие руководители бизнеса обращают внимание на достижения в области ИИ, лишь немногие из них даже балуются приложениями ИИ. Пройдут годы, прежде чем эта технология изменит нашу работу.

Бизнес-лидеры, заинтересованные в лидерстве, должны начать с определения реальных бизнес-проблем, которые может решить ИИ, а затем проанализировать, есть ли у них люди, процессы и технические знания, чтобы заставить ИИ работать. Компании должны выделить необходимое время, опыт и доступ к данным для создания и обучения алгоритмов для выполнения конкретной работы.
Даже если у вас много данных (и, как я уже упоминал в своей предыдущей статье - большинство из них - темные данные), непросто понять ценность, скрытую внутри.

На данный момент большая часть использования ИИ на рабочем месте связана с сканированием документов и ответом на запросы клиентов. Однако на следующем этапе мы сосредоточимся на раскрытии следующего уровня ценности - с помощью ИИ компании смогут, например, выявить новые возможности продаж или предоставить один источник достоверных сведений о компании.