Pascal Bornet, Autor IRREPLACEABLE & Intelligent Automation – Wywiad

Pascal Bornet jest pionierem w dziedzinie Intelligent Automation (IA) i autorem bestsellerowej książki „Intelligent Automation.” Jest regularnie klasyfikowany jako jeden z 10 najlepszych ekspertów na świecie w dziedzinie sztucznej inteligencji i automatyki. Jest członkiem Forbes Technology Council.

Bornet jest również doświadczonym menedżerem z ponad 20-letnim doświadczeniem w prowadzeniu transformacji cyfrowych w korporacjach. Jest założycielem i byłym liderem praktyk „AI i Automatyki” w McKinsey i Ernst & Young (EY). 

Wydaje również nową książkę zatytułowaną: IRREPLACEABLE: Sztuka wyróżniania się w erze sztucznej inteligencji.

Kiedy po raz pierwszy odkryłeś AI i zrozumiałeś, jak może ona być destrukcyjna?

Moja podróż z AI rozpoczęła się ponad 20 lat temu, kiedy zacząłem pracować nad projektami AI i automatyki w wiodących firmach konsultingowych. Nawet w tych wczesnych dniach mogłem zrozumieć ogromny potencjał tej technologii do transformacji biznesu i społeczeństwa.

Jednak prawdziwy punkt zwrotny dla mnie nastąpił około 2015-2016, kiedy AI zaczęła pojawiać się w nagłówkach ze względu na przełomy, takie jak AlphaGo, która pokonała mistrza świata w złożonej grze Go. Było to potężne dowody na to, jak daleko AI posunęła się i jak zaczęła przewyższać ludzkie możliwości w pewnych dziedzinach.

To było również czas, kiedy zobaczyłem znaczny wzrost zainteresowania ze strony firm z różnych branż, które chciały zbadać AI. Uświadomiły sobie, że to nie jest już tylko hype – AI staje się prawdziwym graczem.

Widząc tę zmianę w sposobie myślenia i przyspieszonych postępach AI, stało się dla mnie jasne, że jesteśmy na progu znaczącej perturbacji. AI nie tylko zmieni kilka procesów, ale również fundamentalnie zmieni, w jaki sposób pracujemy, żyjemy i wchodzimy w interakcje z innymi. To było zarówno ekscytujące, jak i poważne, i skłoniło mnie do skupienia moich badań i pracy na pomocy ludziom i organizacjom w nawigowaniu tej transformacji.

Jesteś znany z podkreślania, jak AI jest wyzwalająca, ale większość ludzi boi się utraty pracy. Jakie umiejętności ludzie muszą wzmocnić, aby nie być zastąpionymi przez AI?

To prawda, że widmo utraty pracy ze względu na automatyzację AI jest prawdziwym strachem dla wielu. Jednakże jestem głęboko przekonany, że AI jest ostatecznie wyzwalająca, a nie zagrażająca, ludzkiemu potencjałowi – jeśli podejdziemy do tego w odpowiedni sposób.

Kluczem jest skupienie się na kultywowaniu i wzmocnieniu zdolności, które są wyłącznie ludzkie i trudne do odtworzenia przez AI. W swojej książce nazywam je „Humics” – prawdziwą kreatywność, myślenie krytyczne i autentyczność społeczną.

• Prawdziwa kreatywność polega na generowaniu oryginalnych pomysłów, rozwiązań i artystycznych wyrazów, które czerpią z ludzkich subiektywnych doświadczeń, emocji i intuicji. Chociaż AI może łączyć istniejące elementy w nowy sposób, brakuje jej autentyczności ludzkiego doświadczenia i iskry wyobraźni, która prowadzi do prawdziwych przełomów.
• Myślenie krytyczne polega na analizowaniu informacji, kwestionowaniu założeń i podejmowaniu decyzji etycznych na podstawie naszych wartości i zrozumienia kontekstu. AI może przetwarzać dane i identyfikować wzorce, ale nie ma ludzkiej zdolności do dyskryminacji, sceptycyzmu i moralnego rozumowania.
• Autentyczność społeczna obejmuje naszą zdolność do budowania głębokich, opartych na zaufaniu relacji, komunikowania się z empatią i prowadzenia oraz inspirowania innych. Te umiejętności interpersonalne są zakorzenione w naszej inteligencji emocjonalnej i samoświadomości, których AI nie może w pełni symulować.

Poprzez rozwijanie tych „Humics” i uczenie się tworzyć synergie z AI, ludzie mogą zapewnić wartość, która jest wyłącznie ludzka i bardzo ceniona. Chodzi o to, aby wykorzystać AI do automatyzacji rutynowych zadań, a jednocześnie podwajać naszą ludzką kreatywność, innowacyjność i pracę interpersonalną.

Stając się niezastąpionym, oznacza to również, że jesteśmy gotowi do AI, opanowujemy umiejętności, aby skutecznie współpracować z AI, oraz „zmiany-gotowi”, rozwijamy elastyczność i adaptacyjność, aby prosperować w szybko zmieniającym się świecie. Poprzez kultywowanie tych trzech kompetencji, ludzie mogą nawigować erę AI z pewnością i stworzyć własną niezastąpioną propozycję wartości.

Jak organizacje mogą zapewnić, że narzędzia AI są uzupełnieniem, a nie zastępowaniem ludzkich pracowników?

Aby organizacje mogły zapewnić, że narzędzia AI są uzupełnieniem, a nie zastępowaniem ludzkich pracowników, muszą przyjąć podejście ludzko-centryczne do wdrożenia AI. Oznacza to umieszczenie ludzi w centrum strategii AI i skupienie się na tym, jak technologia może wspierać i wzmacniać ludzkie możliwości.

Jednym z kluczowych aspektów jest projektowanie pracy. Podczas wdrażania AI organizacje muszą wyobrazić sobie role i odpowiedzialność, aby skupić się na unikalnych ludzkich umiejętnościach, których AI nie może zastąpić. Może to obejmować ponowne zdefiniowanie opisów pracy, aby podkreślić zadania, które wymagają kreatywności, myślenia krytycznego, inteligencji emocjonalnej i rozwiązywania złożonych problemów.

Na przykład rola przedstawiciela obsługi klienta mogłaby ewoluować z obsługi rutynowych zapytań (które mogą być zautomatyzowane) do zarządzania bardziej złożonymi, emocjonalnie naładowanymi sytuacjami, które wymagają empatii i osądu. Księgowy mógłby spędzać mniej czasu na wprowadzaniu danych i więcej na interpretowaniu wniosków i świadczeniu strategicznych porad.

Organizacje również muszą inwestować w rozwój i przekwalifikowanie swoich pracowników, aby przygotować ich do tych nowych ról. Obejmuje to nie tylko szkolenia z użycia narzędzi AI, ale również rozwijanie i stosowanie „Humics” w kontekście biznesowym.

Inny kluczowy czynnik to zaangażowanie pracowników w proces wdrażania AI. Zamiast narzucania rozwiązań AI od góry, organizacje powinny angażować pracowników w identyfikowanie obszarów, w których AI może im pomóc, i projektowanie współpracy człowiek-maszyna. Nie tylko pomaga to zapewnić, że AI jest uzupełnieniem w sposób, który korzysta pracownikom, ale również tworzy kulturę ciągłego uczenia się i adaptacji.

Przywództwo odgrywa również kluczową rolę. Przywódcy muszą wyznaczyć jasną wizję tego, jak AI będzie wspierać i wzmacniać siłę roboczą, oraz konsekwentnie komunikować i modelować tę perspektywę. Muszą również być proaktywni w rozwiązywaniu problemów związanych z bezpieczeństwem pracy i tworzeniem środowiska psychologicznie bezpiecznego dla pracowników, aby eksperymentować, uczyć się i adaptować.

Ostatecznie celem powinno być stworzenie symbiotycznego związku między ludźmi a AI, w którym każdy koncentruje się na tym, co robi najlepiej. Projektując role i organizacje wokół tego zasady, możemy wykorzystać moc AI, aby wzmacniać, a nie osłabiać, ludzki potencjał i wartość.

Czy możesz podać kilka konkretnych przykładów, jak AI transformuje branże, takie jak finanse czy opieka zdrowotna?

AI jest siłą napędową transformacji w różnych branżach, a finanse i opieka zdrowotna to dwa przykłady, gdzie wpływ jest szczególnie znaczący.

W finansach AI rewolucjonizuje sposób, w jaki instytucje finansowe działają, od obsługi klienta po zarządzanie ryzykiem. Na przykład wiele banków używa obecnie chatbotów AI, aby obsłużyć zapytania klientów, zapewniając 24-godzinną obsługę i uwalniając ludzkich agentów, aby skupili się na bardziej złożonych problemach. Te chatboty mogą zrozumieć język naturalny, uzyskać dostęp do informacji o koncie i nawet zaproponować personalizowane rekomendacje, znacznie poprawiając doświadczenie klienta.

AI również transformuje wykrywanie oszustw i zarządzanie ryzykiem w finansach. Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować ogromne ilości danych transakcyjnych w czasie rzeczywistym, identyfikując wzorce i anomalie, które mogą wskazywać na działalność oszustw. Umożliwia to bankom skuteczniejsze wykrywanie i zapobieganie oszustwom, redukując straty i chroniąc klientów.

W inwestycjach i handlu AI jest używana do podejmowania bardziej świadomych i terminowych decyzji. Algorytmy mogą analizować dane rynkowe, sentymenty wiadomości i trendy w mediach społecznościowych, aby przewidzieć ceny akcji i zoptymalizować alokację portfela. Niektóre fundusze hedgingowe napędzane przez AI nawet przewyższają tradycyjne fundusze zarządzane przez ludzkich traderów.

W opiece zdrowotnej AI jest używana do poprawy diagnozowania, odkrywania leków i medycyny personalizowanej. Na przykład algorytmy AI mogą analizować obrazy medyczne, takie jak zdjęcia rentgenowskie i MRI, aby wykryć oznaki chorób, takich jak rak, często z dokładnością, która dorównuje lub przewyższa ludzkich radiologów. Może to prowadzić do wcześniejszego wykrycia i lepszych wyników pacjentów.

AI również przyspiesza odkrywanie leków, przewidując, jak cząsteczki będą się zachowywać i wchodzić w interakcje, zmniejszając czas i koszt opracowywania nowych leków. W 2020 roku pierwszy lek zaprojektowany przez AI wszedł do badań klinicznych, co stanowiło znaczący kamień milowy w tej dziedzinie.

Medycyna personalizowana to kolejna ekscytująca dziedzina, w której AI ma wpływ. Analizując dane genetyczne pacjenta, czynniki stylu życia i historię medyczną, AI może przewidzieć ryzyko wystąpienia pewnych chorób i zalecić dostosowane środki zapobiegawcze lub leczenie. Ta zmiana w kierunku proaktywnej, indywidualizowanej opieki ma potencjał znacznie poprawić wyniki pacjentów i zmniejszyć koszty opieki zdrowotnej.

AI jest również używana do poprawy monitorowania na odległość i telemedycyny. Urządzenia noszone i aplikacje na smartfony mogą zbierać dane zdrowotne w czasie rzeczywistym, które AI może następnie analizować, aby wykryć wczesne objawy problemów zdrowotnych i powiadomić pracowników służby zdrowia. Podczas pandemii COVID-19 chatboty AI i wirtualni asystenci odegrali kluczową rolę w triażu pacjentów, dostarczaniu informacji i zmniejszaniu obciążenia przeciążonych systemów opieki zdrowotnej.

Wspólnym wątkiem tych przykładów jest to, że AI nie zastępuje ludzkich profesjonalistów, ale uzupełnia ich możliwości. Przejmuje bardziej rutynowe, danych-intensywne aspekty roli, pozwalając ludziom skupić się na złożonych, opartych na osądzie aspektach swoich ról.

Poprzez przyjęcie tego podejścia uzupełniania, branże usługowe mogą wykorzystać AI, aby świadczyć bardziej personalizowane, responsywne i innowacyjne usługi, ostatecznie zwiększając wartość i wpływ swojej siły roboczej.

Czy może pan powiedzieć, jak firmy powinny podejść do kwestii bezpieczeństwa danych, prywatności i zarządzania, aby utrzymać zaufanie ze strony swoich klientów?

Wraz ze wzrostem zależności biznesu od AI i podejmowania decyzji opartych na danych, kwestie bezpieczeństwa danych, prywatności i zarządzania stały się fundamentalnymi sprawami zaufania między firmami a ich klientami. Są to nie tylko wyzwania techniczne, ale także kwestie podstawowe dotyczące zaufania. Jak omówiłem w recentnym webinarze organizowanym przez firmę Clumio, specjalizującą się w ochronie danych, w erze deepfakes, rosnących obaw o AI-biases i oczywiście ogromnego problemu naruszeń danych, firmy muszą skoncentrować się na zaufaniu bardziej niż kiedykolwiek wcześniej.

Aby rozwiązać te obawy i utrzymać zaufanie, firmy muszą przyjąć proaktywne, transparentne i etyczne podejście do zarządzania danymi i zarządzania AI. Oto kilka kluczowych kroków, które powinny rozważyć:

Po pierwsze, firmy muszą nadać priorytet bezpieczeństwu danych na każdym etapie cyklu życia danych. Oznacza to wdrożenie solidnych środków bezpieczeństwa, aby chronić przed naruszeniami danych, hakowaniem i nieautoryzowanym dostępem. Obejmuje to techniki takie jak szyfrowanie danych, bezpieczne protokoły uwierzytelniania i regularne audyty bezpieczeństwa. Firmy powinny również mieć wyraźne polityki i procedury dotyczące obsługi i zgłaszania incydentów bezpieczeństwa.

Po drugie, firmy muszą być transparentne w swoich praktykach zbierania i wykorzystywania danych. Powinny zapewnić jasne, łatwe do zrozumienia polityki prywatności, które informują klientów o tym, jakie dane są zbierane, w jaki sposób będą wykorzystywane i z kim mogą być udostępnione. Klienci powinni mieć kontrolę nad swoimi danymi, z możliwością dostępu, aktualizacji lub usunięcia swoich informacji w razie potrzeby.

W kontekście AI specyficznie, firmy powinny być transparentne, gdzie i jak AI jest używana, oraz jaki wpływ może to mieć na doświadczenia lub decyzje klientów. Jeśli system AI podejmuje znaczące decyzje, które wpływają na klientów, takie jak zatwierdzenie kredytu lub określenie składek ubezpieczeniowych, firmy powinny być w stanie wyjaśnić, jak te decyzje są podejmowane, i zapewnić środki odwoławcze lub przegląd ludzki.

Po trzecie, firmy muszą ustanowić silne ramy zarządzania danymi. Obejmuje to określenie wyraźnych polityk i procedur dotyczących zbierania, przechowywania, dostępu i wykorzystywania danych w ramach organizacji. Powinno to obejmować wytyczne dotyczące jakości danych, integracji danych i bezpieczeństwa danych, a także określenie ról i odpowiedzialności za zarządzanie danymi.

W kontekście AI zarządzanie danymi obejmuje również zarządzanie modelem. Firmy powinny mieć mechanizmy, aby zapewnić, że ich modele AI są sprawiedliwe, niezbyt zaszczepione i zgodne z zasadami etycznymi. Może to obejmować techniki takie jak „wyjaśnialność modelu” i testy sprawiedliwości, a także zapewnienie nadzoru i odpowiedzialności ludzkiej za decyzje AI.

Czwartym krokiem jest dać klientom więcej kontroli nad ich danymi. Obejmuje to zapewnienie łatwych sposobów, aby klienci mogli zrezygnować z gromadzenia danych lub określić, w jaki sposób ich dane mogą być wykorzystywane. Niektóre firmy również badają koncepcje takie jak „zaufania danych” lub „spółdzielnie danych”, gdzie klienci mogą dobrowolnie łączyć swoje dane do określonych celów w bezpieczny i transparentny sposób.

Na koniec, budowanie zaufania w erze AI wymaga fundamentalnej zmiany w kulturze korporacyjnej i przywództwie. Firmy muszą wpisać zasady odpowiedzialnego AI i etyki danych do swoich podstawowych wartości i procesów decyzyjnych. Powinny edukować i szkolić wszystkich pracowników w tych zasadach i utrzymywać przywództwo odpowiedzialne za ich przestrzeganie.

Przyjmując te kroki – nadając priorytet bezpieczeństwu, bycie transparentnym, zarządzaniu danymi w sposób odpowiedzialny, dając klientom więcej kontroli i tworząc kulturę etyczną – firmy mogą budować i utrzymywać zaufanie w erze AI. To nie tylko kwestia zgodności; to aktywne demonstrowanie klientom, że ich dane i zaufanie są cenne i chronione.

W erze, w której dane są nowym olejem, a AI jest nowym silnikiem wzrostu, zaufanie jest najwyższą walutą. Jak zauważyłem podczas webinaru Clumio, zwycięzcy w świecie napędzanym przez AI nie będą tymi, którzy mają najbardziej złożone zestawy danych lub największe zestawy danych, ale tymi, którzy są w stanie zbudować niezachwianą podstawę zaufania pod swoimi ekosystemami cyfrowymi.

Szczególnie istotnym problemem w AI jest uprzedzenie w modelach AI. Jakie najlepsze praktyki pan zaleca organizacjom, aby zidentyfikować i złagodzić uprzedzenia w swoich systemach AI?

Uprzedzenie w AI jest istotnym problemem. Systemy AI uczą się z danych, na których są trenowane, a jeśli te dane odzwierciedlają historyczne uprzedzenia lub skrzywienia, te uprzedzenia mogą zostać uwypuklone i utrwale w decyzjach i danych wyjściowych AI. Może to prowadzić do niesprawiedliwych, dyskryminacyjnych lub nawet szkodliwych wyników, podważając zaufanie do AI i powodując realną szkodę dla jednostek i społeczeństwa.

Aby zidentyfikować i złagodzić te uprzedzenia, zalecam organizacjom przyjęcie następujących najlepszych praktyk:

Po pierwsze, być świadomym różnych typów uprzedzeń, które mogą przeniknąć do systemów AI. Każdy powinien przeczytać o 188 uprzedzeniach poznawczych, które każdy człowiek posiada. Przejdź na Wikipedia i wyszukaj „uprzedzenia poznawcze”. Zauważysz, że niektóre z nich obejmują:

• Selekcyjne uprzedzenie: gdy dane wykorzystywane do trenowania AI nie są reprezentatywne dla populacji świata, do której będą stosowane.
• Historyczne uprzedzenie: gdy dane odzwierciedlają historyczne społeczne uprzedzenia, takie jak dyskryminacja rasowa lub płciowa.
• Pomiarowe uprzedzenie: gdy sposób zbierania lub etykietowania danych wprowadza uprzedzenie, takie jak używanie subiektywnych lub niespójnych kryteriów.
• Algorytmiczne uprzedzenie: gdy sam model AI wprowadza uprzedzenie, takie jak nadmierna adaptacja do pewnych cech lub powiększanie małych różnic.

Rozumiejąc te różne typy uprzedzeń, organizacje mogą być bardziej proaktywne w ich wykrywaniu i rozwiązywaniu.

Po drugie, ustanów zróżnicowane i inkluzywne zespoły do pracy nad projektami AI. Posiadanie członków zespołu o różnych tłach, perspektywach i doświadczeniach może pomóc zidentyfikować uprzedzenia, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać niezauważone. Jest również ważne zaangażowanie ekspertów branżowych i interesariuszy, którzy rozumieją kontekst, w którym AI będzie stosowana.

Po trzecie, przeprowadź gruntowne audyty danych. Przed treningiem modelu AI starannie sprawdź dane pod kątem potencjalnych uprzedzeń lub skrzywień. Sprawdź reprezentatywność, dokładność i kompletność. Rozważ techniki takie jak stratyfikowana próba, aby zapewnić sprawiedliwą reprezentację różnych grup.

Czwartym krokiem jest użycie technik takich jak debiastowanie przeciwnika podczas procesu trenowania modelu. Obejmuje to celowe „oszukiwanie” modelu zaszczepionymi danymi, a następnie dostosowanie modelu, aby był bardziej odporny na te uprzedzenia. Istnieją również różne techniki algorytmiczne do redukcji uprzedzeń, takie jak regularyzacja, optymalizacja ograniczeń i dostosowania po przetworzeniu.

Piątym krokiem jest przeprowadzenie obszernych testów na sprawiedliwość i uprzedzenia. Powinno to obejmować testowanie modelu na różnorodnych, realistycznych zestawach danych i scenariuszach, a nie tylko na danych treningowych. Użyj ilościowych mierników, aby ocenić sprawiedliwość, takich jak parzystość demograficzna (zapewniając, że decyzje modelu są niezależne od wrażliwych atrybutów, takich jak rasa lub płeć) i równa okazja (zapewniając, że model działa równie dobrze dla różnych grup).

Szóstym krokiem jest zapewnienie transparentności i wyjaśnialności decyzji AI. Użyj technik takich jak SHAP lub LIME, aby wyjaśnić, jak model podejmuje decyzje, i udostępnij te wyjaśnienia użytkownikom lub interesariuszom. Ta transparentność może pomóc zidentyfikować uprzedzenia i zbudować zaufanie.

Siódmym krokiem jest ustanowienie wyraźnych struktur odpowiedzialności i zarządzania. Przypisz role i odpowiedzialność za zarządzanie uprzedzeniami i sprawiedliwością w AI, oraz ustanów procesy regularnego audytu, raportowania i łagodzenia. Zapewnić kanały dla użytkowników lub interesariuszy, aby zgłaszać obawy lub szukać rekompensaty, jeśli uważają, że zostali niesprawiedliwie dotknięci przez system AI.

Na koniec, kultura organizacyjna odpowiedzialnego i etycznego AI jest kluczowa. Regularnie szkol i edukuj wszystkich pracowników w kwestiach etyki AI i łagodzenia uprzedzeń. Zachęcaj do otwartej dyskusji i raportowania obaw związanych z uprzedzeniami. Utrzymuj etyczne AI jako podstawową wartość i kluczowy wskaźnik wydajności dla organizacji.

Przyjmując te najlepsze praktyki, organizacje mogą proaktywnie identyfikować i łagodzić uprzedzenia w swoich systemach AI. Jednak ważne jest uznanie, że eliminacja uprzedzeń jest procesem ciągłym, a nie jednorazowym rozwiązaniem. Podczas gdy systemy AI ewoluują i są stosowane w nowych kontekstach, nowe uprzedzenia mogą pojawić się. Organizacje muszą zobowiązać się do ciągłego monitorowania, uczenia się i doskonalenia.

Ostatecznie rozwiązywanie problemu uprzedzeń w AI nie jest tylko wyzwaniem technicznym, ale także społecznym i etycznym imperatywem. Chodzi o zapewnienie, że w miarę coraz większego polegania na AI do podejmowania decyzji, które wpływają na ludzkie życie, robimy to w sposób, który jest sprawiedliwy i transparentny.

Spójrzając w przyszłość, jakie widzi pan rolę AI w miejscu pracy?

Spójrzając w przyszłość, widzę, że AI będzie fundamentalnie zmieniać naturę pracy, nie zastępując ludzi, ale uzupełniając i podnosząc ludzkie możliwości.

Zadania rutynowe i powtarzalne będą coraz częściej zautomatyzowane, uwalniając ludzi do skupienia się na działaniach o wysokiej wartości, wymagających kreatywności, myślenia krytycznego, inteligencji emocjonalnej i rozwiązywania złożonych problemów. AI będzie służyć jako potężne narzędzie do generowania pomysłów, analizy i podejmowania decyzji, wzmacniając ludzkie osądy i ekspertyzę.

Będziemy obserwować więcej współpracy między ludźmi a AI, gdzie AI zajmie się aspektami intensywnie korzystającymi z danych, a ludzie zapewnią nuans i nadzór etyczny. Praca będzie zaprojektowana wokół tej synergii, podkreślając unikalne ludzkie umiejętności.

AI również umożliwi bardziej personalizowane, responsywne i przewidywalne usługi, od obsługi klienta po opiekę zdrowotną. Będzie napędzać innowacje, odkrywać nowe spostrzeżenia i tworzyć nowe formy wartości.

Jednak ta transformacja będzie wymagać znaczącego przekwalifikowania i rozwoju siły roboczej. Rola edukacji i szkolenia będzie kluczowa w przygotowaniu ludzi do pracy efektywnie obok AI.

Ostatecznie przyszłość AI w miejscu pracy jest o uzupełnieniu, a nie zastępowaniu. Chodzi o stworzenie symbiotycznego związku, w którym ludzie i maszyny grają na swoich mocnych stronach, zwiększając wydajność, innowacje i ludzki potencjał. Organizacje, które opanują ten balans, będą tymi, które prosperować.

Jak firmy mogą przygotować się teraz do zmian, które AI prawdopodobnie przyniesie w ciągu najbliższych pięciu do dziesięciu lat?

Aby przygotować się do zmian AI w ciągu najbliższych dziesięciu lat, firmy powinny:

• Rozwijać strategię AI zgodną z celami biznesowymi, identyfikując kluczowe obszary do zastosowania i inwestycji w AI.
• Budować umiejętności AI w całej organizacji, zapewniając, że wszyscy pracownicy rozumieją podstawy AI i ich wpływ na role.
• Inwestować w infrastrukturę danych i zarządzanie, zapewniając jakość, bezpieczeństwo i etyczne postępowanie z danymi.
• Eksperymentować z AI w kontrolowanych środowiskach, zaczynając od małych projektów i skalując sukcesy.
• Przebudowywać role i procesy wokół współpracy człowiek-AI, koncentrując się na uzupełnianiu, a nie zastępowaniu ludzkich zdolności.
• Inwestować w rozwój i przekwalifikowanie pracowników, koncentrując się na rozwijaniu „Humics” – kreatywności, myślenia krytycznego i inteligencji emocjonalnej.
• Ustanawiać struktury zarządzania AI, aby zarządzać uprzedzeniami, sprawiedliwością, transparentnością i odpowiedzialnością.
• Zaangażować się w planowanie scenariuszy, aby przewidywać i adaptować się do wpływu AI na rynki, modele biznesowe i siłę roboczą.
• Współpracować z partnerami branżowymi, akademickimi i politycznymi, aby kształtować odpowiedzialny rozwój i wdrożenie AI.
• Kultywować kulturę agilną i nastawioną na uczenie, która przyjmuje zmianę i eksperymentowanie.

Kluczem jest podejście do AI nie jako jednorazowego projektu, ale jako ciągłej podróży uczenia się, adaptacji i transformacji. Firmy, które zaczną teraz, inwestując w zdolności technologiczne i ludzkie, będą najlepiej przygotowane do wykorzystania potencjału AI i nawigowania w jego wyzwaniach w nadchodzących latach.

W wrześniu 2024 roku wydajesz swoją drugą książkę, IRREPLACEABLE: Sztuka wyróżniania się w erze sztucznej inteligencji, możesz nam powiedzieć więcej o tej nadchodzącej książce i czego możemy się spodziewać?

W mojej nadchodzącej książce IRREPLACEABLE: Sztuka wyróżniania się w erze sztucznej inteligencji, zagłębiam się w to, co oznacza prosperować w erze, która jest coraz bardziej kształtowana przez AI.

W świecie, w którym AI jest coraz bardziej powszechna, jak możemy zapewnić, że pozostaniemy niezastąpionymi? Jak chronić swoją pracę, biznes i dzieci przed wyzwaniami stawianymi przez tę przełomową technologię? A kolektywnie, jak możemy chronić naszą ludzką naturę?

W IRREPLACEABLE oferuję ramy, aby nie tylko przetrwać, ale także prosperować w erze AI.

Opierając się na ponad 20 latach pionierskich badań i praktycznego doświadczenia z AI, ujawniam sekrety życia w harmonii z AI i rozwijania unikalnych ludzkich cech, których maszyna nie może odtworzyć. Prowadzę czytelnika przez podróż, aby opanować Trzy Kompetencje Przyszłości: stając się gotowym do AI, ludzkim i zmianom.

Przez angażujące historie, praktyczne strategie i myślące spostrzeżenia, IRREPLACEABLE wyposaża czytelnika, aby:

• Wykorzystać moc AI, aby wzmocnić swoje życie, pracę i biznes
• Chronić siebie i swoją rodzinę przed potencjalnymi pułapkami AI
• Rozwinąć umiejętności, które uczynią ich niezastąpionymi w świecie napędzanym przez AI
• Przekształcić swoją firmę w niezastąpiony biznes
• Wychować dzieci, które mogą prosperować obok AI
• Odkryć swoje unikalne przeznaczenie w świecie zdefiniowanym przez technologię

Niezależnie od tego, czy jesteś osobą, która chce zabezpieczyć swoją karierę, rodzicem, który chce wychować dzieci gotowe do AI, czy liderem biznesu, który chce nawigować w perturbacjach technologicznych, IRREPLACEABLE jest Twoim niezbędnym przewodnikiem. To nie tylko adaptacja do zmian; to wykorzystanie mocy AI, aby stać się najlepszą wersją siebie.

AI nie jest celem; jest pojazdem, który zabiera nas do bardziej ludzkiej przyszłości. Ta książka jest Twoim GPS. Wyrusz na podróż, aby stać się niezastąpionym i odkryć, jak rewolucja AI nie jest tylko o technologii; jest o ponownym odkryciu esencji tego, co nasz czyni ludźmi.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czekam na przeczytanie IRREPLACEABLE, która jest obecnie dostępna do przedpremierowego zamówienia, czytelnicy mogą również chcieć przeczytać Intelligent Automation, która jest dostępna dzisiaj.

Czytelnicy mogą również odwiedzić stronę internetową Pascal Bornet, aby dowiedzieć się więcej.