Intelligenza artificiale + intelligenza umana = successo

Quando si risponde alle domande sull'IA che sostituisce gli esseri umani in determinati ruoli, la maggior parte degli "esperti" afferma che l'IA sostituirà alcuni lavori, ma sarà uno strumento molto più prezioso per aumentare l'intelligenza e le capacità umane. E se si sbagliano?

In tutto il clamore associato a quest'ultima ondata tecnologica, si sta verificando una tendenza significativa in tutti i settori che potrebbe cambiare in modo significativo l'impatto dell'IA: il pensionamento del lavoratore della conoscenza.

Non abbiamo bisogno di guardare oltre l'ultima ondata di tecnologia intelligente: l'"Internet delle cose" (IoT) per vederne l'impatto.

Cosa ci dicono le passate ondate di tecnologia intelligente

Il termine "Internet of Things" è stato coniato nel 1999 dallo scienziato informatico Kevin Ashton. Mentre lavorava presso Procter & Gamble, Ashton ha proposto di inserire chip di identificazione a radiofrequenza (RFID) sui prodotti per rintracciarli attraverso una catena di approvvigionamento.

Le "macchine che parlano alle macchine" hanno iniziato a diffondersi tra l'inizio e la metà del 2010, facendosi strada nella produzione, nell'agricoltura di precisione, nelle reti informatiche complesse e per i consumatori in una nuova ondata di dispositivi indossabili.

Ora, avere circa un decennio di esperienza su come l'IoT ha avuto un impatto su determinati settori e mercati, forse può darci alcuni spunti interessanti sul futuro dell'IA.

Cisco ha lanciato la campagna IoT "Domani inizia qui" nel 2010, in un momento in cui le reti di comunicazione stavano passando da "stack" hardware a reti di sviluppo software (SDN).

Il cambiamento significava che per espandere la propria larghezza di banda, i gestori non avevano più bisogno di "strappare e sostituire" l'hardware. Avevano solo bisogno di aggiornare il software. Questa transizione ha dato inizio all'era delle macchine che monitorano le loro prestazioni e comunicano tra loro, con la promessa di produrre un giorno reti autorigeneranti.

Nello stesso periodo, gli ingegneri di rete che hanno inaugurato la transizione dall'analogico al digitale hanno iniziato ad andare in pensione. Questi knowledge worker esperti sono spesso sostituiti da tecnici che conoscono gli strumenti di monitoraggio ma non necessariamente come funziona la rete.

Le reti sono cresciute in complessità negli ultimi dodici anni per includere i cellulari, con un numero di connessioni in crescita esponenziale. Per aiutare a gestire questa complessità, sono stati sviluppati e implementati numerosi strumenti di monitoraggio.

Le persone dall'altra parte che leggono gli avvisi vedono l'ovvio ma hanno difficoltà a interpretare il problema o a cosa dare la priorità. La ragione? Lo strumento sa che c'è un problema ma non è ancora abbastanza intelligente per sapere come risolverlo o se si risolverà da solo. I tecnici finiscono per inseguire "biglietti fantasma", avvisi che si sono risolti da soli, con conseguente perdita di produttività.

La stessa cosa si sta ripetendo oggi nel marketing. Come mi ha detto un CMO, “posso trovare persone che conoscono le tecnologie tutto il giorno, ma quello che non riesco a trovare è qualcuno che pensi in modo strategico. Chiedi a un responsabile marketing di impostare gli strumenti e gestire una campagna e non avranno problemi, ma chiedi loro di scrivere una proposta di valore convincente o un'offerta per la campagna e faranno fatica.

È facile essere risucchiati dagli strumenti. I generatori di intelligenza artificiale sono davvero intriganti e possono fare cose incredibili. Ma sulla base di ciò che abbiamo visto, gli strumenti non sono abbastanza intelligenti da mantenere pienamente le loro promesse... ancora.

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I rischi di un eccessivo affidamento sull'intelligenza artificiale

Ecco l'avvertimento dell'IoT: man mano che gli strumenti diventano più informati, la forza lavoro che li utilizza sta diminuendo. Sta lasciando un vuoto di conoscenza. Mentre quella conoscenza viene trasferita dal lavoratore alla macchina, dobbiamo chiederci cosa ci rimarrà. I nostri lavoratori avranno abbastanza esperienza e competenza per sapere se ciò che esce dalla macchina è accurato, fittizio o addirittura pericoloso?

In un recente articolo del WSJ, un'infermiera di oncologia, Melissa Beebe, ha commentato come fa affidamento sulle sue capacità di osservazione per prendere decisioni di vita o di morte. Quando un avviso ha detto che il suo paziente nell'unità di oncologia dell'UC Davis Medical Center aveva la sepsi, era sicura che lo strumento di intelligenza artificiale che monitorava il paziente fosse sbagliato.

"Lavoro con malati di cancro da 15 anni, quindi riconosco un paziente settico quando ne vedo uno", ha detto. "Sapevo che questo paziente non era settico."

L'allarme correla un numero elevato di globuli bianchi con un'infezione settica. Non ha tenuto conto del fatto che questo particolare paziente aveva la leucemia, che può causare conte ematiche simili. L'algoritmo, basato sull'intelligenza artificiale, attiva l'allarme quando rileva schemi che corrispondono a precedenti pazienti con sepsi.

Sfortunatamente, le regole ospedaliere richiedono agli infermieri di seguire i protocolli quando un paziente viene segnalato per sepsi. Beebe potrebbe ignorare il modello di intelligenza artificiale se ottiene l'approvazione di un medico, ma deve affrontare un'azione disciplinare se si sbaglia. È facile vedere il pericolo di rimuovere l'intelligenza umana in questo caso. Illustra anche il rischio associato all'eccessivo affidamento sull'intelligenza artificiale.

La business intelligence e l'intelligenza umana sono la chiave del successo

L'intelligenza artificiale ci libererà da attività di basso valore, il che è positivo. Ma dobbiamo ridistribuire quel tempo per sviluppare meglio le nostre persone e i nostri team. Il più grande vantaggio di queste tecnologie rivoluzionarie nell'ambiente business-to-business si realizzerà quando combineremo quantità uguali di intelligenza umana e intelligenza artificiale.