Yapay zeka + insan zekası = başarı

Yapay zekanın belirli rollerde insanların yerini almasıyla ilgili sorulara yanıt verirken, çoğu "uzman" yapay zekanın bazı işlerin yerini alacağını ancak insan zekasını ve yeteneğini artırmak için çok daha değerli bir araç olacağını iddia ediyor. Ya yanılıyorlarsa?

Bu en son teknoloji dalgasıyla ilişkili tüm yutturmacada, endüstriler arasında yapay zekanın etkisini önemli ölçüde değiştirebilecek önemli bir eğilim ortaya çıkıyor - bilgi çalışanının emekli olması.

Etkisini görmek için akıllı teknolojinin son dalgası olan “Nesnelerin İnterneti”nden (IoT) öteye bakmamıza gerek yok.

Geçmişteki akıllı teknoloji dalgaları bize ne anlatıyor?

"Nesnelerin İnterneti" terimi, 1999 yılında bilgisayar bilimcisi Kevin Ashton tarafından icat edildi. Ashton, Procter & Gamble'da çalışırken, ürünleri bir tedarik zinciri aracılığıyla izlemek için radyo frekansı tanımlama (RFID) çipleri koymayı önerdi.

"Makinelerle konuşan makineler" 2010'un başlarından ortalarına kadar yaygınlaşmaya başladı ve yeni bir giyilebilir teknoloji dalgasında imalat, hassas tarım, karmaşık bilgi ağları ve tüketiciler için yerini aldı.

Şimdi, IoT'nin belirli endüstrileri ve pazarları nasıl etkilediğine dair yaklaşık on yıllık bir deneyime sahip olmak, belki de bize AI'nın geleceği hakkında bazı ilginç bilgiler verebilir.

Cisco, iletişim ağlarının donanım "yığınlarından" yazılım geliştirme ağlarına (SDN) geçiş yaptığı bir zamanda, 2010 yılında "Yarın Burada Başlıyor" IoT kampanyasını başlattı.

Değişiklik, taşıyıcıların bant genişliklerini genişletmeleri için artık donanımı "kopyalayıp değiştirmelerine" gerek kalmadığı anlamına geliyordu. Yalnızca yazılımı yükseltmeleri gerekiyordu. Bu geçiş, bir gün kendi kendini iyileştiren ağlar üretme vaadiyle, performanslarını izleyen ve birbirleriyle iletişim kuran makineler çağını başlattı.

Aynı dönemde, analogdan dijitale geçişi başlatan ağ mühendisleri emekli olmaya başladı. Bu deneyimli bilgi çalışanlarının yerini genellikle izleme araçlarını anlayan ancak ağın nasıl çalıştığını anlamayan teknisyenler alır.

Ağlar, bağlantı sayısının katlanarak artmasıyla birlikte, son on iki yılda hücresel içerecek şekilde karmaşık bir şekilde büyüdü. Bu karmaşıklığın yönetilmesine yardımcı olmak için çok sayıda izleme aracı geliştirilmiş ve uygulanmıştır.

Uyarıları okuyan diğer uçtaki kişiler bariz olanı görürler, ancak sorunu veya neye öncelik vereceklerini yorumlamakta güçlük çekerler. Nedeni? Araç bir sorun olduğunu biliyor ancak henüz sorunu nasıl çözeceğini veya kendi kendine halledip ilgilenmeyeceğini bilecek kadar akıllı değil. Teknisyenler sonunda kendi kendilerine çözümlenen ve üretkenlik kaybına neden olan "hayalet biletler" uyarılarının peşine düşerler.

Aynı şey bugün pazarlamada da kendini tekrar ediyor. Bir CMO'nun bana söylediği gibi, “Teknolojileri gün boyu bilen insanlar bulabilirim ama stratejik düşünen birini bulamam. Bir pazarlama müdüründen araçları ayarlamasını ve bir kampanya yürütmesini isteyin, sorun yaşamazlar, ancak onlardan kampanya için ikna edici bir değer önerisi veya teklif yazmalarını isteyin, mücadele edeceklerdir."

Aletlere kapılmak kolaydır. AI jeneratörleri gerçekten ilgi çekicidir ve bazı harika şeyler yapabilir. Ancak gördüklerimize göre, araçlar vaatlerini tam olarak yerine getirecek kadar akıllı değil… henüz.

Daha derine inin: Döngüye bir insanı koyarak üretici yapay zekanın risklerini azaltmak

Yapay zekaya aşırı güvenmenin riskleri

İşte IoT'den uyarı: Araçlar daha bilgili hale geldikçe, onları çalıştıran iş gücü azalıyor. Bir bilgi boşluğu bırakıyor. Bu bilgi işçiden makineye aktarılırken kendimize elimizde ne kalacağını sormalıyız. Çalışanlarımız makineden çıkanların doğru, gerçekçi ve hatta tehlikeli olup olmadığını anlayacak kadar deneyime ve uzmanlığa sahip olacak mı?

Yakın tarihli bir WSJ makalesinde, bir onkoloji hemşiresi olan Melissa Beebe, ölüm kalım meselesine karar verirken gözlem becerilerine nasıl güvendiğini yorumladı. UC Davis Tıp Merkezi onkoloji ünitesindeki hastasının sepsis olduğunu söyleyen bir uyarı geldiğinde, hastayı izleyen AI aracının yanlış olduğundan emindi.

"15 yıldır kanser hastalarıyla çalışıyorum, bu yüzden bir septik hasta gördüğümde tanırım" dedi. "Bu hastanın septik olmadığını biliyordum."

Uyarı, yüksek beyaz küre sayısını septik enfeksiyonla ilişkilendirir. Bu özel hastanın, benzer kan sayımlarına neden olabilen lösemisi olduğu dikkate alınmadı. Yapay zekaya dayanan algoritma, önceki sepsis hastalarıyla eşleşen kalıpları tespit ettiğinde uyarıyı tetikliyor.

Ne yazık ki, hastane kuralları, bir hasta sepsis için işaretlendiğinde hemşirelerin protokolleri takip etmesini gerektirir. Beebe, bir doktorun onayını alırsa yapay zeka modelini geçersiz kılabilir, ancak hatalıysa disiplin cezasıyla karşı karşıya kalabilir. Bu durumda insan zekasını ortadan kaldırmanın tehlikesini görmek kolaydır. Ayrıca, yapay zekaya aşırı güvenmekle ilişkili riski de göstermektedir.

İş zekası ve insan zekası başarının anahtarıdır

AI bizi düşük değerli görevlerden kurtaracak - ki bu iyi. Ancak çalışanlarımızı ve ekiplerimizi daha iyi geliştirmek için bu zamanı yeniden dağıtmamız gerekiyor. İşletmeler arası ortamda oyunun kurallarını değiştiren bu teknolojilerden en büyük fayda, eşit miktarda insan zekasını makine zekasıyla birleştirdiğimizde gerçekleşecektir.

MarTech'i edinin! Günlük. Özgür. Gelen kutunuzda.

İş e-posta adresi

Abone İşleme...

Şartlara bakın.