Cinci motive pentru care algoritmii AI pot fi dificil de implementat în managementul operațional

De: Evgeniya Malina, Șef de strategie și operațiuni la Food Rocket.

Conform unor cercetări recente ale Institutului Global McKinsey, inteligența artificială este pe cale să crească producția economică globală cu 13 trilioane de dolari până în 2030.

Cu toate acestea, acest lucru vine cu propriile sale provocări și consecințe neintenționate. Unele dintre cele mai frecvent identificate riscuri și provocări ale implementării inteligenței artificiale includ probleme de confidențialitate, incapacitatea de a generaliza și un deficit general de încredere.

Mai jos sunt prezentate trei provocări ale inteligenței artificiale care afectează în mod special managementul operațional al companiilor.

1. Calitatea slabă a datelor

Lucrul cel mai important pe care un algoritm robust de inteligență artificială îl necesită este datele. Pentru a antrena corect un algoritm, trebuie să îi furnizați cantități uriașe de date precise și de înaltă calitate. Din nefericire, nu este întotdeauna ușor să obțineți aceste date, iar un raport Gartner din 2020 arată că calitatea slabă a datelor poate costa compania dvs. aproximativ 13 milioane de dolari pe an.

De exemplu, unele procese nu pot avea nicio urmă digitală atunci când începeți. Nu există date pe care să le furnizați algoritmului în aceste cazuri. Tot ceea ce oferiți este doar ipoteze și presupuneri educate, ceea ce ridică două probleme.

Mai întâi, acest lucru introduce prejudecăți umane semnificative în procesul dvs. de la început. În al doilea rând, acest lucru înseamnă că orice rezultate ale algoritmului sunt doar o extensie a celor mai bune presupuneri. În cele din urmă, acest lucru vă lasă cu un peisaj de date incert și un proces de luare a deciziilor instabil.

2. Navigarea “începuturilor reci” și implicarea angajaților

Automatizarea este excelentă pentru optimizarea proceselor existente, dar compromisul este “începutul rece”. Acesta este momentul în care trebuie să începeți un proces fără date istorice pe care inteligența artificială să se bazeze. În fiecare caz, inteligența artificială va lupta să depășească acest obstacol.

Conform Harvard Business Review, 80 la sută sau mai mult din timpul unei echipe IT este adesea cheltuit pentru a îmbunătăți și a rafina datele inconsistente pentru algoritmii de inteligență artificială.

Adesea, este necesar un efort uman considerabil pentru a ajuta inteligența artificială să treacă peste acest “început rece” și să reia operațiunile netede.

În experiența mea, acest lucru poate provoca perturbări grave în managementul lanțului de aprovizionare și poate costa companiilor venituri considerabile. Știm cu toții că inteligența artificială nu este încă suficient de evoluată pentru a gestiona toate aspectele unui sistem de management operațional. Acest lucru înseamnă că orice soluție de inteligență artificială utilizată de compania dvs. va suprapune procesele de luare a deciziilor umane.

Deși acest lucru poate fi un lucru bun, poate duce și la o lipsă de implicare a angajaților în procesul de luare a deciziilor. În unele cazuri, angajații se pot simți detașați de o decizie pentru că “inteligența artificială a făcut-o”.

În plus, este comun ca introducerea unui nou algoritm să coincidă cu o scădere semnificativă a metricilor de calitate. În experiența mea, acest paradox este rezultatul unei persoane care era anterior responsabilă de metrică și care se simte acum ca o simplă verigă nesemnificativă într-un lanț de luare a deciziilor automate.

Este esențial să gestionați acest aspect al automatizării, deoarece poate duce ușor echipa dvs. pe un drum de desinteres și de angajament redus. De asemenea, poate provoca daune imaginii dvs. de marcă. Dacă inteligența artificială este lăsată singură să ia decizii, poate începe să discrimineze involuntar clienții din anumite categorii de vârstă, sex sau geografice.

3. Provocări cu transparența și implementarea eficientă

După cum știe fiecare proprietar de afaceri, lucrurile pot schimba într-o clipă. Companiile nu au întotdeauna timp să construiască o soluție complexă de inteligență artificială pentru o nouă operațiune.

De fapt, este mult mai obișnuit ca afacerile să fie într-o situație de urgență și să fie forțate să rezolve o problemă fără ajutorul automatizării, deoarece configurarea unui nou proces durează prea mult. Deoarece nu există timp pentru a scrie modele complexe, se întâmplă una dintre două lucruri.

Mai întâi, afacerea poate alege să implementeze un proces în mare parte complet, dar să insereze un pas intermediar manual până când procesul poate fi rafinat. În acest caz, afacerile pot pierde până la 80 la sută din eficiența calculată a procesului.

Alternativ, afacerea poate utiliza SaaS pentru a accelera procesul de implementare. Deși costurile de timp și bani vor fi mai mici, problema pierderii de eficiență rămâne. În acest caz, implementarea algoritmilor SaaS care nu sunt adaptate neapărat nevoilor companiei poate face ca un proces să fie mai puțin eficient decât dacă ar fi făcut manual.

În plus față de aceste probleme, este important să înțelegem că transparența în procesul de inteligență artificială este incredibil de greu de comunicat conducerii, chiar și de către experți. Acest lucru se datorează complexității algoritmilor, dar poate face ca echipa dvs. să se simtă rezerve în ceea ce privește trecerea la operațiunile automate.

Unde ne îndreptăm de aici?

Unii cercetători sugerează că provocările pe care le confruntăm în prezent vor duce la noi roluri umane într-o companie: formatori, explicatori și susținători.

Formatorii vor ajuta la optimizarea performanței inteligenței artificiale; explicatorii vor fi însărcinați cu explicarea deciziilor inteligenței artificiale pentru non-profesioniști, iar susținătorii vor lucra la facerea proceselor de inteligență artificială durabile pe termen lung.

Cu toate acestea, până atunci, afacerile și fondatorii trebuie să ia în considerare mai mult decât doar avantajul competitiv semnificativ pe care inteligența artificială îl poate oferi. Trebuie să cântărească avantajul față de ambiguitatea, costurile de timp și obstacolele de creștere care vin cu inteligența artificială operațională.

Inteligența artificială are încă un drum lung de parcurs în ceea ce privește creșterea, dezvoltarea și implementarea. Cu siguranță, poate face o mare diferență în managementul operațional, dar încă nu ne putem baza în totalitate pe ea ca fiind întotdeauna cea mai bună opțiune, împotriva ambiguității, costurilor de timp și obstacolelor de creștere care vin cu inteligența artificială operațională. Inteligența artificială are încă un drum lung de parcurs în ceea ce privește creșterea, dezvoltarea și implementarea. Ea poate face cu siguranță o mare diferență în managementul operațional, dar încă nu ne putem baza în totalitate pe ea ca fiind întotdeauna cea mai bună opțiune.