Pascal Bornet, autor knihy IRREPLACEABLE & Intelligent Automation – Interview Series

Pascal Bornet je průkopník v oblasti Intelligent Automation (IA) a autor bestselleru „Intelligent Automation.” Pravidelně je zařazen mezi top 10 globálních odborníků v oblasti umělé inteligence a automatizace. Je členem Forbes Technology Council.

Bornet je také seniorním manažerem s více než 20 lety zkušeností s vedením digitálních transformací pro korporace. Je zakladatelem a bývalým lídrem „AI a Automation“ praxí v McKinsey a Ernst & Young (EY). 

Také vydává novou knihu s názvem: IRREPLACEABLE: The Art of Standing Out in the Age of Artificial Intelligence.

Kdy jste poprvé objevil AI a uvědomil si, jak disruptivní bude?

Má cesta s AI začala před více než 20 lety, kdy jsem začal pracovat na projektech AI a automatizace ve vedoucích poradenských firmách. I v těch raných dnech jsem mohl cítit obrovský potenciál této technologie transformovat podniky a společnost.

Opravdu zásadním okamžikem pro mě byla kolem roku 2015-2016, kdy AI začalo dělat titulky s průlomy, jako například AlphaGo porážející světového šampiona v komplexní hře Go. To byla silná demonstrace toho, jak daleko AI pokročilo a jak začalo překonávat lidské schopnosti v určitých oblastech.

To bylo také období, kdy jsem viděl významný nárůst zájmu podniků z různých odvětví, které chtěly prozkoumat AI. Tyto podniky si uvědomily, že AI není jen hype, ale skutečný game-changer. Společnosti, které byly skeptické nebo váhaly, nyní spěchaly pochopit a přijmout tuto technologii.

Při pohledu na tento posun v myšlení a zrychlení tempa AI pokroku, bylo mi jasné, že jsme na prahu významné disrupce. AI nebude měnit jen několik procesů, ale bude fundamentálně měnit, jak pracujeme, žijeme a interagujeme s ostatními. Toto uvědomění bylo både vzrušující a znepokojivé a vedlo mě k tomu, abych se zaměřil na výzkum a práci na pomoc jednotlivcům a organizacím procházet touto transformací.

Jste známý tím, že zdůrazňujete, jak je AI osvobozující, ale většina lidí se bojí ztráty práce. Jaké jsou dovednosti, které lidé potřebují posílit, aby nebyli nahrazeni AI?

Je pravda, že spektrum ztráty práce kvůli AI automatizaci je skutečným strachem pro mnoho lidí. Nicméně, jsem přesvědčen, že AI je nakonec osvobozující, ne ohrožující, lidský potenciál – pokud se k němu přistupujeme správným způsobem.

Klíč je soustředit se na kultivaci a posílení schopností, které jsou jedinečně lidské a obtížné pro AI replikovat. V mé knize se tyto schopnosti nazývají “Humics” – skutečná kreativita, kritické myšlení a sociální autenticita.

• Skutečná kreativita spočívá v generování originálních nápadů, řešení a uměleckých vyjádření, které čerpají z našich jedinečně lidských subjektivních zkušeností, emocí a intuice. Zatímco AI může rekombinovat existující prvky novým způsobem, chybí mu autenticita lidské zkušenosti a lidská jiskra představivosti, která vede k skutečně průlomovým inovacím.
• Kritické myšlení zahrnuje analýzu informací, zpochybňování předpokladů a činění etických soudů na základě našich hodnot a pochopení kontextu. AI může zpracovat data a identifikovat vzory, ale nemá lidskou kapacitu pro diskriminaci, skepticismus a morální uvažování.
• Sociální autenticita zahrnuje naši schopnost budovat hluboké, založené na důvěře vztahy, komunikovat s empatií a vést a inspirovat ostatní. Tyto mezilidské dovednosti jsou zakořeněny v naší emocionální inteligenci a sebeuvědomění, které AI nemůže plně simulovat.

Rozvíjením těchto “Humics” a učením se vytvářet synergii s AI, mohou jednotlivci poskytovat hodnotu, která je jedinečně lidská a vysoce ceněná. Je to o využívání AI k automatizaci rutinních úkolů, zatímco se soustředíme na naši lidskost pro vysokou hodnotu, kreativní a mezilidskou práci.

Být nezaměnitelný také znamená být AI-připravený, zvládnout dovednosti pro efektivní spolupráci s AI a „změna-připravený“, rozvíjet odolnost a adaptabilitu pro prosperitu v rychle se měnícím světě. Rozvíjením těchto tří kompetencí mohou jednotlivci procházet érou AI s důvěrou a vytvářet svou vlastní nezaměnitelnou hodnotu.

Jak mohou organizace zajistit, aby AI nástroje doplňovaly spíše než nahrazovaly lidské pracovníky?

Abyste zajistili, že AI nástroje doplňují spíše než nahrazují lidské pracovníky, musíte přijmout lidsky orientovaný přístup k implementaci AI. To znamená umístit lidi do centra vašich AI strategií a soustředit se na to, jak tato technologie může lidem poskytnout a zvýšit jejich schopnosti.

Jedním z klíčových aspektů je návrh práce. Když organizace zavádějí AI, musí přehodnotit role a odpovědnosti, aby se zaměřily na jedinečné lidské dovednosti, které AI nemůže nahradit. To může zahrnovat předefinování popisu práce, aby se zaměřily na úkoly, které vyžadují kreativitu, kritické myšlení, emocionální inteligenci a komplexní řešení problémů.

Organizace také potřebují investovat do dalšího vzdělávání a rozvoje svých zaměstnanců, aby je připravily na tyto nové role. To zahrnuje poskytování školení nejen na to, jak používat AI nástroje, ale také na rozvoj a aplikaci “Humics” v obchodním kontextu.

Dalším kritickým faktorem je zapojení zaměstnanců do procesu implementace AI. Místo toho, aby AI řešení byla vnucena shora, by organizace měly zapojit zaměstnance do identifikace oblastí, kde AI může pomoci, a navrhování lidsko-strojové spolupráce. To nejen pomáhá zajistit, aby AI doplňovalo způsobem, který prospívá zaměstnancům, ale také podporuje kulturu kontinuálního učení a adaptability.

Vedení hraje také zásadní roli. Lídři musí stanovit jasnou vizi toho, jak AI bude doplňovat a posilovat pracovní sílu, a konzistentně komunikovat a demonstrovat tuto perspektivu. Musí být také proaktivní při řešení obav kolem jistoty práce a vytváření psychologicky bezpečného prostředí pro zaměstnance, aby experimentovali, učili se a přizpůsobovali se.

Ultimátním cílem by mělo být vytvoření symbiotického vztahu mezi lidmi a AI, kde se každý zaměřuje na to, co dělá nejlépe. Navrhováním práce a organizací kolem tohoto principu můžeme využít sílu AI k posílení, nikoli oslabení lidského potenciálu a hodnoty.

Řekl jste dříve, že služby jsou nejvíce pravděpodobně prospěšné z Generative AI, můžete uvést einige příklady?

Služební odvětví, která se silně spoléhají na lidskou interakci a kreativní řešení problémů, mohou získat značně z Generative AI. Tato technologie, která může vytvářet nový obsah (text, obrázky, audio atd.) na základě vzorců naučených z existujících dat, má enormní potenciál pro posílení a amplifikaci lidských schopností ve službách.

Jedním z hlavních příkladů je zákaznická podpora. Generative AI může být použita k vytváření vysoce personalizovaných a kontextově relevantních odpovědí na dotazy zákazníků, čerpajících z rozsáhlé znalostní báze. To by mohlo umožnit zákaznickým podpůrným týmům poskytovat rychlejší, přesnější a více přizpůsobené podpory. Současně by AI mohlo zpracovat rutinní dotazy, uvolňující lidské agenty, aby se soustředili na složitější, emocionálně náročné situace, které vyžadují empatii a úsudek.

V kreativních oblastech, jako je design a reklama, může Generative AI sloužit jako silný nástroj pro ideaci a brainstorming. Například grafický designér by mohl použít AI k vygenerování široké škály designových prvků nebo layoutů na základě sady parametrů, které by pak mohl upravit a kurátorsky vybrat na základě své kreativní vize a pochopení potřeb klienta. Tato synergie AI-generovaných nápadů a lidské kurátorské činnosti by mohla vést k více inovativním a dopadovým designům.

V oblasti vzdělávání a školení může Generative AI být použita k vytváření personalizovaného vzdělávacího obsahu a hodnocení přizpůsobených individuálním potřebám, cílům a pokroku studentů. Učitelé by mohli použít AI k vygenerování cílených cvičení, vysvětlení a zpětné vazby, umožňujících jim poskytovat individualizovanou podporu ve velkém měřítku. Současně by AI mohlo osvobodit učitele od rutinních úkolů, jako je hodnocení, umožňujícím jim soustředit se na vyšší hodnotové činnosti, jako je mentorování, koučování a rozvíjení kritického myšlení.

V zdravotnictví má Generative AI zajímavé aplikace v oblastech, jako je pacientská edukace a zapojení. AI by mohla generovat personalizované zdravotní rady, připomínky a motivační obsah na základě konkrétního stavu pacienta, životního stylu a preferencí. To by mohlo posílit práci zdravotnických odborníků tím, že by posílilo klíčové zprávy, zodpovídalo běžné otázky a udržovalo pacienty na správné cestě s jejich léčebnými plány.

Společným jmenovatelem těchto příkladů je, že Generative AI nedoplňuje lidského poskytovatele služeb, ale spíše posiluje jeho schopnosti. Bere na sebe rutinní, datově náročné aspekty role, umožňující lidem soustředit se na vysoce dotekové, vysoce hodnotné činnosti, které vyžadují kreativitu, kritické myšlení a emocionální inteligenci.

Adoptováním tohoto posilujícího myšlení mohou služby využít Generative AI k poskytování více personalizovaných, responsivních a inovativních služeb, nakonec zvyšujících hodnotu a dopad lidské pracovní síly.

Můžete sdílet některé konkrétní příklady toho, jak AI transformuje odvětví, jako je finance nebo zdravotnictví?

AI pohání transformační změny v různých odvětvích, a finance a zdravotnictví jsou dvě hlavní oblasti, kde je dopad AI zvláště hluboký.

V financích AI revolucionalizuje způsob, jakým finanční instituce fungují, od front-office zákaznické podpory po back-office řízení rizik. Mnoho bank nyní používá AI poháněné chatboty k zpracovávání dotazů zákazníků, poskytujících 24/7 podporu a uvolňujících lidské agenty, aby se soustředili na složitější problémy. Tyto chatboty mohou rozumět přirozenému jazyku, přistupovat k informacím o účtech a dokonce poskytovat personalizovaná doporučení, značně zlepšujíc zákaznickou zkušenost.

AI také transformuje detekci podvodů a řízení rizik v financích. Algoritmy strojového učení mohou analyzovat velké množství transakčních dat v reálném čase, identifikující vzory a anomálie, které by mohly naznačovat podvodnou činnost. To umožňuje bankám detekovat a zabránit podvodům účinněji, snižujíc ztráty a chráníc zákazníky.

V investicích a obchodování je AI použita k informovanějším a včasnějším rozhodnutím. Algoritmy mohou analyzovat tržní data, sentiment novin a sociálních médií, aby předpovídaly ceny akcií a optimalizovaly alokaci portfolia. Některé AI poháněné hedge fondy dokonce překonávají tradiční fondy spravované lidskými obchodníky.

V zdravotnictví AI činí významné pokroky v oblastech, jako je diagnostika, objevování léků a personalizovaná medicína. Například algoritmy AI mohou analyzovat medicínské obrázky, jako jsou rentgenové snímky a MRI, k detekci známek nemocí, jako je rakovina, často s přesností, která se rovná nebo přesahuje lidské radiology. To může vést k dřívějšímu zjištění a lepšímu výsledku pro pacienty.

AI také urychluje objevování léků, předpovídajíc, jak budou molekuly chovat a interagovat, snižujíc čas a náklady na vývoj nových léků. V roce 2020 vstoupil do klinických studií první lék navržený AI, což je významný milník v tomto poli.

Personalizovaná medicína je další fascinující oblast, kde AI činí dopad. Analyzujíc genetická data pacienta, faktory životního stylu a zdravotní historii, AI může předpovídat riziko certain nemocí a doporučovat personalizovaná preventivní opatření nebo léčbu. Tento posun směrem k proaktivní, individualizované péči má potenciál značně zlepšit výsledky pacientů a snížit náklady na zdravotnictví.

AI je také použita k vylepšení vzdáleného monitorování a telemedicíny. Nositelná zařízení a aplikace pro smartphony mohou shromažďovat zdravotní data v reálném čase, která AI může analyzovat k detekci raných známek zdravotních problémů a upozornit zdravotnické pracovníky. Během pandemie COVID-19 sehrály AI poháněné chatboty a virtuální asistenti klíčovou roli v triáži pacientů, poskytování informací a snižování zátěže na přetížené zdravotnické systémy.

Tyto jsou jen beberapa příklady toho, jak AI transformuje finance a zdravotnictví. Co je důležité si uvědomit, je, že v každém případě AI nedoplňuje lidské profesionály, ale spíše posiluje jejich schopnosti. Bere na sebe rutinní, datově náročné úkoly, umožňující lidem soustředit se na komplexní, úsudkové aspekty svých rolí.

Jak tato odvětví budou pokračovat v adoptování a integraci AI, můžeme očekávat, že uvidíme ještě více inovativních aplikací, které zvyšují efektivitu, přesnost a personalizaci, nakonec vedoucí k lepším výsledkům pro podniky a spotřebitele.

S rostoucím používáním AI v podnikání se stávají otázky bezpečnosti dat, ochrany soukromí a řízení kritickými. Jak by měly podniky řešit tyto obavy, aby udržely důvěru se svými zákazníky?

Jak podniky stále více spoléhají na AI a datové rozhodování, otázky bezpečnosti dat, ochrany soukromí a řízení se staly zásadními. Tyto nejsou pouze technickými výzvami, ale fundamentálními otázkami důvěry mezi podniky a jejich zákazníky. Jak jsem diskutoval v nedávném webináři pořádaném společností Clumio, s růstem deepfake, rostoucími obavami kolem AI偏见 a samozřejmě obrovským problémem datových úniků, podniky potřebují soustředit se na důvěru více než kdy dříve.

Abyste adresovali tyto obavy a udrželi důvěru, podniky potřebují přijmout proaktivní, transparentní a etický přístup k řízení dat a AI. Zde jsou některé klíčové kroky, které by měly podniky zvážit:

Nejprve, podniky potřebují priorizovat bezpečnost dat na všech fázích životního cyklu dat. To znamená implementovat robustní kybernetické bezpečnostní opatření k ochraně proti únikům dat, hackům a neoprávněnému přístupu. To zahrnuje techniky, jako je šifrování dat, zabezpečené autentifikační protokoly a pravidelné bezpečnostní audity. Podniky by také měly mít jasné politiky a postupy pro zpracování a hlášení bezpečnostních incidentů.

Druhým bodem je, že podniky musí být transparentní o svých postupech sběru a používání dat. Měli by poskytovat jasné, snadno srozumitelné zásady ochrany soukromí, které informují zákazníky o tom, jaká data jsou sbírána, jak budou použita a s kým mohou být sdílena. Zákazníci by měli mít kontrolu nad svými daty, s možností přístupu, aktualizace nebo odstranění svých informací podle potřeby.

V kontextu AI specificky by podniky měly být transparentní o tom, kde a jak je AI použita, a jaký dopad to může mít na zákaznické zkušenosti nebo rozhodnutí. Pokud AI systém činí významná rozhodnutí, která ovlivňují zákazníky, jako je schválení půjčky nebo stanovení pojistného, podniky by měly být schopny vysvětlit, jak jsou tato rozhodnutí učiněna, a poskytnout kanály pro zákazníky, aby se mohly odvolat nebo vyžádat lidskou kontrolu.

Třetím bodem je, že podniky potřebují stanovit silné rámce pro řízení dat. To zahrnuje definování jasných politik a postupů pro sběr, ukládání, přístup a používání dat v rámci organizace. To by mělo zahrnovat směrnice pro kvalitu dat, integraci dat a bezpečnost dat, jakož i definování rolí a odpovědností pro řízení dat.

Ve vztahu k AI se řízení dat rozšiřuje na řízení modelů. Podniky by měly mít mechanismy, které zajistí, že jejich AI modely jsou spravedlivé, nezkreslené a v souladu s etickými principy. To může zahrnovat techniky, jako je „vysvětlitelnost modelu“ a testování spravedlnosti, jakož i lidskou kontrolu a odpovědnost za AI poháněná rozhodnutí.

Čtvrtým bodem je, že podniky by měly dát zákazníkům více kontroly nad svými daty. To zahrnuje poskytování snadných způsobů, jak zákazníci mohou opt-out ze sběru dat, nebo specifikovat, jak mohou být jejich data použita. Některé podniky také zkoumají koncepty, jako jsou „datové trusty“ nebo „datové kooperativy“, kde zákazníci mohou dobrovolně sdílet svá data pro specifické účely v zabezpečeném a transparentním způsobem.

Pátým bodem je, že budování důvěry v éře AI vyžaduje fundamentální změnu v korporátní kultuře a vedení. Podniky potřebují zakotvit principy odpovědného AI a etiky dat do svých základních hodnot a rozhodovacích procesů. Měli by vzdělávat a školení všechny zaměstnance o těchto principech a držet vedení odpovědné za jejich dodržování.

V éře, kde data jsou novým olejem a AI je novým motorem růstu, důvěra je konečnou měnou. Jako jsem poznamenal během Clumio webináře, vítězi v AI poháněném světě nebudou podniky s nejkomplexnějšími datovými sadami nebo největšími datovými sadami, ale ty, které jsou schopny vytvořit nezničitelnou základnu důvěry v rámci svých digitálních ekosystémů.

Předpojatost v modelech AI je významnou obavou. Jaké jsou nejlepší postupy, které doporučujete podnikům pro identifikaci a zmírnění předpojatostí ve svých systémech AI?

Předpojatost v AI je skutečně kritickou otázkou. AI systémy se učí z dat, na kterých jsou trénovány, a pokud tato data odrážejí historická předpojatosti nebo zkreslené reprezentace, tyto předpojatosti se mohou zesílit a projevit v rozhodnutích a výstupech AI. To může vést k nespravedlivým, diskriminačním nebo dokonce škodlivým výsledkům, podkopávajícím důvěru v AI a způsobujícím skutečnou újmu jednotlivcům a společnosti.

Abyste identifikovali a zmírnili tyto předpojatosti, doporučuji podnikům přijmout následující nejlepší postupy:

Prvním krokem je být si vědomi různých typů předpojatostí, které se mohou dostat do AI systémů. Každý by měl přečíst o 188 kognitivních předpojatostech, které každý člověk má. Přejděte na Wikipedii a vyhledejte „kognitivní předpojatosti“. Jako budete moci vidět, některé běžné zahrnují:

• Výběrová předpojatost: kdy data použita pro trénování AI nejsou reprezentativní pro skutečný svět, ve kterém bude AI použita.
• Historická předpojatost: kdy data odrážejí historická společenská předpojatost, jako je rasová nebo genderová diskriminace.
• Měřicí předpojatost: kdy způsob sběru nebo označení dat zavádí předpojatost, jako je použití subjektivních nebo nekonzistentních kritérií.
• Algoritmická předpojatost: kdy samotný AI model zavádí předpojatost, jako je přecenění určitých funkcí nebo zveličování malých rozdílů.

Pochopením těchto různých typů předpojatostí mohou podniky být proaktivnější v detekci a řešení těchto předpojatostí.

Druhým krokem je stanovení diverzifikovaných a inkluzivních týmů pro práci na AI projektech. Mít členy týmu s různými pozadími, perspektivami a zkušenostmi může pomoci identifikovat předpojatosti, které by jinak mohly zůstat nezpozorované. Je také důležité zapojit odborníky a stakeholdery, kteří rozumí kontextu, ve kterém bude AI použita.

Třetím krokem je provedení důkladných auditů dat. Před trénováním AI modelu je třeba pečlivě prozkoumat data na potenciální předpojatosti nebo zkreslení. Zkontrolujte reprezentativnost, přesnost a úplnost. Zvažte techniky, jako je stratifikované vzorkování, aby byla zajištěna spravedlivá reprezentace různých skupin.

Čtvrtým krokem je použití technik, jako je adversní debiasing během procesu trénování modelu. To zahrnuje záměrné „oklamání“ modelu předpojenými daty a následné úpravě modelu, aby byl více odolný vůči těmto předpojatostem. Existují také různé algoritmické techniky pro redukci předpojatostí, jako je regularizace, omezení optimalizace a úpravy po zpracování.

Pátým krokem je testování na spravedlnost a předpojatost. To by mělo zahrnovat testování modelu na diverzifikovaných, reálných datech a scénářích, ne pouze na trénovacích datech. Použijte kvantitativní metriky k hodnocení spravedlnosti, jako je demografická parita (zajišťující, že rozhodnutí modelu jsou nezávislá na citlivých atributech, jako je rasa nebo pohlaví) a rovná příležitost (zajišťující, že model funguje stejně dobře pro různé skupiny).

Šestým krokem je poskytnutí transparentnosti a vysvětlitelnosti AI rozhodnutí. Použijte techniky, jako je SHAP hodnoty nebo LIME, k vysvětlení, jak model činí svá rozhodnutí, a učinit tyto vysvětlení dostupnými uživatelům nebo stakeholderům. Tato transparentnost může pomoci identifikovat předpojatosti a budovat důvěru.

Sedmým krokem je stanovení jasných struktur odpovědnosti a řízení. Určete role a odpovědnosti pro řízení předpojatostí a spravedlnosti v AI, a stanovte procesy pro pravidelné audity, reportování a zmírnění. Zajistěte, že existují kanály pro uživatele nebo stakeholdery, aby mohli vyjadřovat obavy nebo hledat nápravu, pokud se domnívají, že byli nespravedlivě ovlivněni AI systémem.

Posledním krokem je pěstování organizace kultury odpovědného a etického AI. Pravidelně školte a vzdělávejte všechny zaměstnance o etice AI a zmírnění předpojatostí. Povzbuďte otevřenou diskusi a hlášení obav o předpojatosti. Učinění etického AI jádrem hodnoty a klíčovým výkonem ukazatelem pro organizaci.

Ultimátně, řešení AI předpojatosti není pouze technickou výzvou, ale sociálním a etickým imperativem. Je to o zajištění, že, jak se stále více spoléháme na AI k činění rozhodnutí, která ovlivňují lidské životy, činíme tak způsobem, který je spravedlivý a transparentní.

Pohledem do budoucna, jakou roli budete vidět pro AI na pracovišti?

Pohledem do budoucna, vidím AI fundamentálně transformující povahu práce, nikoli nahrazující lidi, ale posilující a zvyšující lidské schopnosti.

Rutinní, opakující se úkoly budou stále více automatizovány, uvolňující lidi, aby se soustředili na činnosti s vyšší hodnotou, vyžadující kreativitu, kritické myšlení, emocionální inteligenci a komplexní řešení problémů. AI bude sloužit jako silný nástroj pro ideaci, analýzu a podporu rozhodnutí, zvyšující lidské úsudky a odborné znalosti.

Budeme vidět více lidsko-AI spolupráce, kde AI bude zpracovávat datově náročné aspekty, zatímco lidé budou poskytovat nuancované pochopení a etickou kontrolu. Práce budou navrženy kolem této synergie, zdůrazňující jedinečné lidské dovednosti.

AI také umožní více personalizované, responsivní a předpovědní služby, od zákaznické podpory po zdravotní péči. Bude pohánět inovace, odhalovat nové poznatky a vytvářet nové formy hodnoty.

Nicméně, tato transformace bude vyžadovat významné další vzdělávání a rozvoje pracovní síly. Role vzdělávání a školení bude zásadní pro přípravu lidí na efektivní spolupráci s AI.

Ultimátně, budoucnost AI na pracovišti je o posílení, nikoli nahrazení. Je to o vytvoření symbiotického vztahu, kde lidé a stroje spolupracují, aby využili své silné stránky, zvyšující efektivitu, inovace a lidský potenciál. Podniky, které zvládnou tuto rovnováhu, budou ty, které prosperují.

Jak mohou podniky připravit nyní na změny, které AI pravděpodobně přinese v příštích pěti až deseti letech?

Aby podniky připravily na AI poháněné změny v příštím desetiletí, měly by:

• Vyvinout AI strategii, která je v souladu s obchodními cíli, identifikovat klíčové oblasti pro aplikaci a investice do AI.
• Vybudovat AI gramotnost napříč celou organizací, zajišťující, že všichni zaměstnanci rozumí AI základům a jejich dopadům na své role.
• Investovat do infrastruktury a řízení dat, zajišťující kvalitu, bezpečnost a etické zpracování dat.
• Experimentovat s AI v kontrolovaném prostředí, začínající malým měřítkem a škálováním úspěchů.
• Přehodnotit a navrhovat práci a procesy kolem lidsko-AI spolupráce, zaměřené na posílení spíše než nahrazení lidských schopností.
• Investovat do dalšího vzdělávání a rozvoje zaměstnanců, zaměřené na rozvoj „Humics“ – kreativita, kritické myšlení a emocionální inteligence.
• Stanovit mezioborová AI řízení struktury pro správu předpojatostí, spravedlnosti, transparentnosti a odpovědnosti.
• Angažovat se v scénářovém plánování, aby se připravily na disrupční dopady AI na trhy, obchodní modely a pracovní sílu.
• Spolupracovat s odvětvovými partnery, akademickou sférou a politiky, aby se podílely na odpovědném vývoji a nasazení AI.
• Pěstovat agilní, učící se orientovanou kulturu, která přijímá změnu a experimentování.

Klíč je přistupovat k AI ne jako k jednorázovému projektu, ale jako k pokračující cestě učení, adaptace a transformace. Podniky, které začnou nyní, investují do technologických i lidských schopností, budou nejlépe připraveny využít potenciál AI a zvládnout jeho výzvy v příštích letech.

V září 2024 vydáváte svou druhou knihu, IRREPLACEABLE: The Art of Standing Out in the Age of Artificial Intelligence, můžete nám říct více o této nadcházející knize a co bychom od ní měli očekávat?

V mé nadcházející knize IRREPLACEABLE: The Art of Standing Out in the Age of Artificial Intelligence, hluboce se ponořím do toho, co to znamená prosperovat v éře, která je stále více formována AI.

V světě, který je stále více poháněn AI, jak můžeme zajistit, abychom zůstali nepostradatelní? Jak můžete chránit svou práci, podnik a děti před výzvami, které představuje tato transformační technologie? A kolektivně, jak můžeme chránit naši lidskost?

V IRREPLACEABLE nabízím rámec pro to, aby člověk nejen přežil, ale prosperoval v éře AI.

Čerpající z více než 20 let průkopnického výzkumu AI a praktických zkušeností, odhalím tajemství žití v harmonii s AI a kultivování jedinečně lidských kvalit, které žádná stroj nemůže replikovat. Budu vás vést na cestě k zvládnutí Tří kompetencí budoucnosti: stát se AI-připraveným, lidsky-připraveným a změnou-připraveným.

Prostřednictvím angažujících příběhů, praktických strategií a myšlenkově provokativních pohledů, IRREPLACEABLE vybaví vás:

• Využít sílu AI k posílení vašeho života, práce a podnikání
• Chránit sebe a svou rodinu před potenciálními pastmi AI
• Rozvíjet dovednosti, které vás učiní nepostradatelnými v AI poháněném světě
• Přeměnit váš podnik na IRREPLACEABLE podnik
• Vychovat děti, které mohou prosperovat vedle AI
• Objevit váš jedinečný účel v světě, který je重新 definován technologií

Bez ohledu na to, zda jste jednotlivcem, který se snaží budoucnosti své kariéry, rodičem, který chce vychovat AI-připravené děti, nebo lídrem, který se snaží navigovat technologickou disrupci, IRREPLACEABLE je vaším esenciálním průvodcem. Není to jen o adaptaci na změnu; je to o využití síly AI, aby se stal nejlepší verzí sebe sama.

AI není destinace; je to vozidlo, které nás vezme do více lidské budoucnosti. Tato kniha je váš GPS. Začněte cestu, aby se stal IRREPLACEABLE a objevte, jak AI revoluce není jen o technologii; je to o znovuobjevení esence toho, co nás činí lidmi.

Děkuji za skvělý rozhovor, těším se na čtení IRREPLACEABLE, která je nyní k dispozici pro předobjednávku, čtenáři mohou také chtít přečíst Intelligent Automation, která je k dispozici dnes.

Čtenáři mohou také navštívit Pascal Bornet webovou stránku, aby se dozvěděli více.