Lacuna de cunoaștere pe care o creează inteligența artificială este noua lacună de securitate. Iată cum o putem închide.

Companiile tehnologice fac un pariu cunoscut: că inteligența artificială poate realiza munca mai repede și mai ieftin decât oamenii. Deși acest lucru poate fi adevărat în multe cazuri, IA este folosită și ca o justificare facilă pentru concedieri.

Într-un raport PwC publicat la începutul acestui an, 56% dintre directorii executivi au declarat că până acum nu au observat beneficii financiare semnificative ale investițiilor lor în IA, iar doar 12% au raportat atât economii de costuri, cât și creșterea veniturilor datorită IA. În plus, un studiu din februarie al National Bureau of Economic Research a constatat că aproape 90% dintre companii au declarat că IA nu a avut niciun impact asupra ocupării forței de muncă sau asupra productivității în ultimii trei ani. Acest lucru subliniază un adevăr revelator: multe organizații nu au obținut încă beneficiile în materie de venituri și productivitate promise inițial de IA și, pentru a-și acoperi pierderile, continuă să concedieze mii de angajați.

Dar iată ce nu se spune în teleconferințele de prezentare a rezultatelor financiare: când concediați responsabilul de cont care păstrează în minte zece ani de context al relațiilor cu clienții sau inginerul de asigurare a calității ale cărui cunoștințe instituționale sunt singurul lucru care permite depistarea defectelor înainte să ajungă la clienți, nu eliminați un surplus inutil. Demolați pereții de rezistență. Costurile refacerii muncii, pierderea clienților și problemele de calitate care urmează apar rareori în aceeași prezentare care celebra reducerea personalului. Sunt absorbite discret în trimestrele următoare, atribuite condițiilor de piață și uitate. Decalajul dintre ce promite restructurarea bazată pe IA și ce oferă în realitate este real, crește și, pentru multe organizații, rămâne complet nerecunoscut.

Costurile reale ale acestui ciclu nu se concentrează într-un singur loc. Ele se distribuie în toate echipele rămase după reduceri. Dezvoltatorii preiau volumul de muncă al inginerilor care au plecat, în timp ce primesc instrumente de IA încă prea imature pentru a compensa pierderea personalului. Echipele de produs pierd contextul care ancora planurile în realitatea clienților. Echipele de asistență sunt suprasolicitate, iar calitatea răspunsurilor se deteriorează, în timp ce clienții recunosc imediat conținutul de slabă calitate generat de IA în răspunsurile la solicitările lor. Povara nu este concentrată, ci distribuită, iar această dispersie contribuie la ușurința cu care este ignorată într-un raport trimestrial. În această distribuție mai largă, echipele IT se confruntă însă cu o versiune distinctă și agravată a problemei. Nu trebuie doar să facă mai mult cu mai puțin. Li se cere să gestioneze infrastructura construită rapid, fără cunoștințele instituționale care îi dădeau coerență. În același timp, trebuie să gestioneze procedurile de plecare a foștilor colegi și integrarea înlocuitorilor lor, pe măsură ce companiile anulează discret reducerile celebrate public.

Pe măsură ce anul avansează și organizațiile încearcă să împlinească promisiunile IA, trebuie să înțelegem că se pierde mult mai mult decât venituri când renunțăm la expertiza umană în numele eficienței aduse de IA. Vestea bună este că putem obține avantajele ambelor lumi. Dar aceasta necesită o abordare mai practică și mai pragmatică a IA, care păstrează oamenii în centrul strategiei.

Ce se pierde atunci când cunoașterea iese pe ușă

Cunoștințele operaționale esențiale se află în oameni și sunt aplicate prin discernământ uman, nu prin sisteme. Când acești oameni pleacă, cunoștințele pleacă odată cu ei. Oricât de sofisticat ar fi modelul, IA nu poate acoperi această lacună astăzi.

Chiar dacă posibilitățile IA se extind, automatizarea lipsită de un context nuanțat creează puncte oarbe periculoase în domenii esențiale:

• Judecată și strategie: Intuiția, cunoștințele instituționale și înțelegerea pieței nu se încadrează ordonat în seturi de date, nici măcar în cele nestructurate.
• Context și conștientizare situațională: Oamenii recunosc nuanțe, intenții și pot naviga în zonele gri în care regulile rigide pot eșua.
• Empatie și încredere: Momentele cu impact major sau încărcătură emoțională, în special cele care implică clienți sau angajați, necesită un răspuns centrat pe om.
• Supraveghere și asumarea responsabilității: Cineva trebuie să răspundă de identificarea erorilor și a prejudecăților sau de prevenirea dezinformării. A spune pur și simplu „Ai dreptate, lasă-mă să încerc din nou” după furnizarea unor informații complet greșite nu este suficient.
• Memorie instituțională și contextul sistemelor: Înțelegerea motivelor pentru care echipele au construit infrastructura într-un anumit mod — sau nu au făcut-o —, a încercărilor anterioare și a cazurilor excepționale pe care nimeni nu le-a documentat.
• Conducere și guvernanță: Definirea politicilor și a toleranței la risc și respectarea limitelor etice rămân responsabilități fundamental umane.

IA poate scoate la iveală informații utile, recomanda acțiuni și accelera execuția, dar nu poate înlocui memoria instituțională care previne dezastrele și nici asigura asumarea responsabilității care permite depistarea lor înainte să scape de sub control.

Ce fac organizațiile inteligente diferit

Organizațiile care au succes cu IA nu elimină oamenii din ecuație. Folosesc IA pentru a simplifica procesele de rutină, repetitive, care îngreunează operațiunile zilnice. Astfel eliberează timp și alte resurse esențiale, permițând oamenilor să găsească modalități noi și creative de a genera beneficii mai mari pentru afacere. Folosesc IA ca pe un instrument alături de care să „alerge”, pentru a amplifica capacitățile umane. Să luăm operațiunile IT. Aceste echipe sunt deja suprasolicitate și gestionează infrastructuri vaste cu resurse limitate. IA, sau poate mai precis învățarea automată (ML), poate aduce valoare reală aici.

IA și ML pot automatiza sarcini de rutină care înainte consumau mult timp și îi îngropau pe specialiști valoroși în muncă operațională: cercetarea și testarea patch-urilor, clasificarea solicitărilor de asistență, generarea fluxurilor de lucru, descoperirea și cartografierea riscurilor.

Aceste sarcini constituie baza operațiunilor IT, dar consumă cantități enorme de timp, mai ales pe măsură ce mediile digitale ale organizațiilor se extind, peisajul vulnerabilităților se schimbă, iar angajații se așteaptă tot mai mult la experiențe digitale pozitive pe dispozitivele folosite la muncă. Când echipele nu reușesc să îndeplinească bine activitățile de bază — gestionarea sau monitorizarea acestor capacități și procese — pentru că sunt suprasolicitate, consecințele sunt grave: întreruperi ale funcționării, patch-uri neaplicate, scurgeri de date și breșe de securitate.

În schimb, când IA este folosită bine pentru a simplifica munca în aceste domenii, personalul IT primește timp pentru ceea ce IA nu poate face: reducerea datoriei tehnice, îmbunătățirea sistemelor și proceselor existente, reproiectarea arhitecturii pentru o reziliență mai mare și păstrarea cunoștințelor instituționale care mențin sistemele critice în funcțiune. Este mai mult decât eficiență: este reducerea riscurilor. Și creează o bază mai solidă pentru creșterea pe termen lung.

Cum să adoptăm corect IA

Organizațiile care pornesc de la o aplicare și o adoptare bine gândite ale IA, acordând totodată prioritate condițiilor pentru o utilizare sigură și eficientă, obțin — și vor continua să obțină — beneficii mai mari din strategiile lor de IA. Optimizarea nu provine din reducerea personalului. Ea provine din investiția în oameni, reproiectarea fluxurilor de lucru și instruirea echipelor pentru a folosi cât mai bine IA.

Nu este, de fapt, ceva nou. Tehnologia evoluează prin cicluri generaționale de sute de ani. De fiecare dată tindem să repetăm aceleași greșeli. Exagerăm și încercăm să transformăm un anumit progres într-un panaceu pentru tot ce ne afectează. Nu lipsesc șarlatanii care profită de această disperare, promit prea mult și dispar înainte ca rezultatele să poată fi măsurate. În realitate, IA și ML pot face ce au făcut întotdeauna calculatoarele: să execute anumite sarcini mai rapid și mai precis decât un om. Cei care identifică aceste oportunități și folosesc IA pragmatic, pentru a lucra alături de ea, vor obține rapid un randament al investiției. În practică, aceasta înseamnă:

• Folosirea IA pentru a elimina sarcinile cu valoare redusă, nu discernământul uman valoros
• Proiectarea fluxurilor de lucru cu participare umană pentru a reduce riscurile deciziilor cu impact major
• Definirea unor căi clare de escaladare când sistemele de IA eșuează sau produc rezultate incerte
• Atribuirea explicită a responsabilității pentru deciziile bazate pe IA
• Instruirea echipelor pentru a examina critic rezultatele IA, nu pentru a le accepta orbește

Costul real al unei abordări greșite

Ciclul actual al industriei tehnologice, cu concedieri în masă urmate de reangajări discrete, nu reprezintă o redistribuire a talentelor. Este un transfer de risc. Organizațiile dau la schimb decenii de memorie instituțională pentru câteva luni de viteză automatizată, iar liderii IT rămân cu responsabilitatea de a gestiona consecințele.

IA oferă beneficii reale, dar acestea au cea mai mare valoare când IA este folosită pentru a păstra și amplifica expertiza, nu pentru a o înlocui. Companiile care vor continua să prospere în era IA nu sunt cele care fac cele mai ample reduceri sau implementează cele mai multe instrumente de IA. Sunt cele care folosesc IA cu discernământ pentru a automatiza monotonia și a spori creativitatea, colaborarea și expertiza umană.

Pentru că, atunci când următorul sistem va ceda sau va avea loc următoarea întrerupere ori următorul incident de securitate cibernetică, nu veți dori un robot sau o mașină în fruntea restabilirii funcționării sistemelor ori a comunicării cu clienții. Atunci veți dori — și veți avea nevoie — ca persoana cu cunoștințe și context istoric aprofundat să fie încă în companie. Dacă vrem să valorificăm întregul potențial al IA, trebuie să ne concentrăm pe folosirea ei pentru sarcinile monotone și să încetăm să o folosim ca scuză pentru performanțele slabe ale afacerii.