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

Companiile tehnologice pariază pe faptul că inteligența artificială poate face lucrurile mai repede și mai ieftin decât oamenii. În timp ce, în multe cazuri, acest lucru poate fi adevărat, inteligența artificială este folosită și ca un buton ușor pentru concedieri.

Într-un raport PwC publicat la începutul acestui an, 56% dintre directori executivi au declarat că nu au văzut niciun beneficiu financiar semnificativ din investițiile lor în inteligență artificială până în prezent, iar doar 12% au raportat economii și creștere a veniturilor din inteligență artificială. În plus, un studiu din februarie al Biroului Național de Cercetare Economică a constatat că aproape 90% dintre companii au declarat că inteligența artificială nu a avut niciun impact asupra angajării sau productivității în ultimii trei ani. Acest lucru subliniază o realitate revelatoare: multe organizații nu au văzut încă veniturile și randamentele promise inițial de inteligența artificială și, pentru a-și acoperi pierderile, continuă să concedieze mii de angajați.

Dar iată ce nu spun apelurile de câștig: atunci când eliminați managerul de cont care are zece ani de context de relație în minte sau inginerul de asigurare a calității a cărui cunoaștere instituțională este singura care prinde defectele înainte de a ajunge la clienți, nu tăiați grăsimea. Tăiați pereții de susținere. Costurile de re lucru, schimbarea clienților, eșecurile de calitate care urmează rareori apar în același set de diapozitive care a celebrat reducerea numărului de angajați. Ele sunt absorbite în mod tacit în trimestrele viitoare, atribuite condițiilor de piață și uitate. Diferența dintre ceea ce promite restructurarea condusă de inteligență artificială și ceea ce livrează în realitate este reală, este în creștere și, pentru multe organizații, rămâne complet neacceptată.

Costurile reale ale acestui ciclu nu cad într-un singur loc. Ele se răspândesc în toate echipele rămase în picioare după reduceri. Dezvoltatorii absorb volumul de lucru al inginerilor care au dispărut, în timp ce primesc în același timp instrumente de inteligență artificială care sunt încă prea imature pentru a compensa pierderea numărului de angajați. Echipele de produse pierd contextul care a menținut planurile pe baza realității clienților. Organizațiile de suport sunt întinse și calitatea răspunsului se degradează pe măsură ce clienții recunosc imediat “slop” răspunsuri la ticket-urile lor. Încărcarea nu este concentrată, este distribuită și această difuzie face parte din ceea ce o face atât de ușor de ignorat într-un raport trimestrial. Dar, în cadrul acestei răspândiri mai largi, echipele IT se confruntă cu o versiune distinctă și cumulativă a problemei. Nu fac doar mai mult cu mai puțin. Li se cere să gestioneze infrastructura care a fost construită rapid, fără cunoașterea instituțională care i-a dat coerență, în timp ce execută în același timp ieșirea colegilor care au plecat și integrarea înlocuitorilor lor, pe măsură ce companiile inversează în mod tacit reducerile pe care le-au celebrat public.

Pe măsură ce continuăm să trecem prin an și organizațiile încearcă să își îndeplinească promisiunile inteligenței artificiale, este timpul să realizăm că există mult mai mult decât venituri care se pierd atunci când tăiați expertiza umană în numele eficienței conduse de inteligență artificială. Vestea bună? Puteți avea cel mai bun din ambele lumi. Dar acest lucru necesită adoptarea unei abordări mai practice și mai pragmatice a inteligenței artificiale. Una care păstrează oamenii în centrul strategiei dvs.

Ce se pierde atunci când cunoașterea iese pe ușă

Cunoașterea operațională critică trăiește în oameni și este aplicată prin judecată umană, nu prin sisteme. Când acești oameni pleacă, cunoașterea pleacă cu ei. Indiferent de cât de sofisticat este modelul, inteligența artificială nu poate umple această lacună în prezent.

Chiar și pe măsură ce capacitățile de inteligență artificială se extind, automatizarea fără context nuanțat creează puncte oarbe periculoase în domenii critice:

• Judecată și strategie: Intuiția, cunoașterea instituțională și conștientizarea pieței nu trăiesc în mod neat în seturi de date, chiar și 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: Momentelor cu impact ridicat sau încărcate emoțional (în special cele care implică clienți sau angajați) cer un răspuns centrat pe om.
• Supraveghere și responsabilitate: Cineva trebuie să fie însărcinat cu identificarea eșecurilor, a prejudecăților sau a informațiilor false. Simplul fapt de a spune “Ai dreptate, să încerc din nou” după ce ai oferit informații complet incorecte nu este suficient.
• Memorie instituțională și context de sistem: Înțelegerea de ce echipele au construit infrastructura într-un anumit mod (sau nu), ce au încercat anterior, și care sunt cazurile marginale care nu au fost documentate.
• Conducere și guvernanță: Definirea politicii, a toleranței la risc și a limitelor etice rămâne o responsabilitate umană fundamentală.

Inteligența artificială poate oferi informații, recomanda acțiuni și accelera execuția, dar nu poate înlocui memoria instituțională care prevenește dezastrele sau oferi responsabilitatea care le prinde înainte de a se înrăutăți.

Ce fac organizațiile inteligente diferit

Organizațiile care reușesc cu inteligența artificială nu înlătură oamenii din ecuație. Ei folosesc inteligența artificială pentru a simplifica procesele repetitive care adaugă fricțiune operațiunilor de zi cu zi. Eliberând oamenii pentru a dedica timp și alte resurse critice în altă parte pentru a găsi noi modalități creative de a genera beneficii mai mari pentru afaceri. Ei folosesc inteligența artificială ca un instrument “cursă cu” pentru a amplifica forța. Luați în considerare lumea operațiunilor IT. Aceste echipe sunt deja întinse, gestionând infrastructuri vastă cu mijloace limitate. Inteligența artificială, sau poate mai specific, învățarea automată (ML), poate oferi valoare reală aici.

Inteligența artificială/Învățarea automată poate automatiza sarcinile care au fost anterior consumatoare de timp, rote și care au îngropat experții în muncă operațională: testarea patch-urilor și cercetarea, clasificarea ticket-urilor, generarea fluxului de lucru, descoperirea și cartografierea riscurilor.

Aceste sarcini formează baza operațiunilor IT, dar ele consumă cantități masive de timp (în special pe măsură ce averile digitale ale organizațiilor se lărgesc, peisajul vulnerabilităților se schimbă și angajații așteaptă tot mai mult să aibă experiențe digitale pozitive cu dispozitivele pe care le folosesc pentru a lucra). Când echipele nu reușesc să facă bine lucrurile de bază (gestionarea sau monitorizarea acestor capacități și procese) pentru că sunt sub apă, consecințele lovesc puternic: downtime, patch-uri ratate, scurgeri de date, încălcări ale securității.

Pe de altă parte, atunci când folosiți inteligența artificială pentru a simplifica munca în aceste domenii, oferiți personalului IT timp pentru a face ceea ce inteligența artificială nu poate: curăța datoriile tehnice, îmbunătăți sistemele și procesele existente, restructura pentru reziliență și păstra cunoașterea instituțională care ține sistemele critice în funcțiune. Acest lucru este mai mult decât doar eficiență. Este atenuarea riscurilor. Și aceasta stabilește o bază mai solidă pentru creșterea pe termen lung.

Obținerea adoptării inteligenței artificiale corect

Organizațiile care încep cu aplicații și adoptarea inteligenței artificiale gândite, dar și cu prioritizarea securității și a facilitării eficiente, vor vedea (și vor continua să vadă) câștiguri mai mari din strategiile lor de inteligență artificială. Optimizarea nu vine din tăierea oamenilor.Acesta provine din investiții în oameni, redesenarea fluxurilor de lucru și educarea echipelor cu privire la modul de utilizare optimă a inteligenței artificiale.

Acest lucru nu este de fapt nou. Tehnologia a evoluat prin cicluri generale de-a lungul a sute de ani. De fiecare dată, tendința este să repetăm aceleași greșeli. Ne rotim prea mult și încercăm să facem o anumită realizare un panaceu pentru orice ne doare. Nu există o lipsă de vânzători de ulei de șarpe care vor profita de această disperare, promițând prea mult și dispărând înainte ca rezultatele să poată fi măsurate. Realitatea este că inteligența artificială/învățarea automată poate face ceea ce au făcut mereu calculatoarele; efectuarea anumitor sarcini cu o viteză și o acuratețe mai mare decât un om. Cei care găsesc aceste oportunități și aplică inteligența artificială într-un mod practic și pragmatic vor vedea randamente rapide pe investiții. În mod practic, acest lucru înseamnă:

• Utilizarea inteligenței artificiale pentru a elimina sarcinile cu valoare scăzută, nu judecata de valoare ridicată
• Proiectarea fluxurilor de lucru “om în buclă” pentru luarea deciziilor cu impact ridicat
• Definirea unor căi clare de escaladare atunci când sistemele de inteligență artificială eșuează sau produc rezultate incerte
• Atribuirea unei proprietăți explicite pentru deciziile conduse de inteligență artificială
• Instruirea echipelor pentru a examina cu atenție ieșirile inteligenței artificiale, nu pentru a le accepta orbește

Costul real al greșirii

Ciclul actual al industriei tehnologice de concedieri în masă, urmat de reangajarea tacită, nu este o schimbare de talente. Este o transferare a riscului. Organizațiile fac schimb între zeci de ani de memorie instituțională pentru câteva luni de viteză automatizată, iar liderii IT sunt cei care rămân să gestioneze consecințele.

Inteligența artificială oferă câștiguri reale, dar acestea înseamnă cel mai mult atunci când utilizați inteligența artificială pentru a păstra și a amplifica expertiza, nu pentru a o înlocui. Companiile care vor continua să prospere în era inteligenței artificiale nu sunt cele care taie cel mai adânc sau care implementează cele mai multe instrumente de inteligență artificială. Sunt cele care folosesc inteligența artificială în mod conștient pentru a automatiza monotonia și pentru a spori creativitatea, colaborarea și expertiza umană.

Pentru că, atunci când următorul sistem eșuează sau are loc următoarea întrerupere sau incident de securitate, nu veți dori un robot sau o mașină în fruntea remedierii sistemului sau a comunicării cu clienții. Acolo veți dori (și veți avea nevoie) de persoana cu context istoric profund și cunoaștere încă în clădire. Dacă vrem să deblocăm întregul potențial al inteligenței artificiale, este crucial să ne concentrăm pe utilizarea inteligenței artificiale pentru sarcinile îngropate în monotonie și să oprim utilizarea ei ca scuză pentru performanța slabă a afacerii.