Паскаль Борне, автор книг “НЕЗАМЕНЯЕМЫЙ” и “ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ АВТОМАТИЗАЦИЯ” – Интервью

Паскаль Борне – пионер в области Интеллектуальной Автоматизации (ИА) и автор бестселлера “Интеллектуальная Автоматизация“. Он регулярно входит в число 10 лучших мировых экспертов в области Искусственного Интеллекта и Автоматизации. Он является членом Совета по технологиям Forbes.

Борне также является старшим исполнительным директором с более чем 20-летним опытом руководства цифровыми трансформациями для корпораций. Он является основателем и бывшим руководителем практик “Искусственный Интеллект и Автоматизация” в McKinsey и Ernst & Young (EY).

Он также выпускает новую книгу под названием: НЕЗАМЕНЯЕМЫЙ: Искусство выделяться в эпоху Искусственного Интеллекта.

Когда вы впервые открыли для себя ИИ и поняли, насколько он будет разрушительным?

Мое путешествие с ИИ началось более 20 лет назад, когда я начал работать над проектами ИИ и автоматизации в ведущих консалтинговых компаниях. Даже в те ранние дни я мог почувствовать огромный потенциал этой технологии для трансформации бизнеса и общества.

Однако真正щим поворотным моментом для меня стал период 2015-2016 годов, когда ИИ начал делать заголовки новостей с прорывами, такими как AlphaGo, победивший чемпиона мира в сложной игре Го. Это было мощной демонстрацией того, насколько далеко продвинулся ИИ и как он начал превосходить человеческие возможности в определенных областях.

Это также был период, когда я увидел значительный рост интереса к ИИ со стороны бизнеса из различных отраслей. Они понимали, что это не просто мода – ИИ становится настоящим игроком.

Наблюдая за этой сменой мышления и ускоряющимися темпами развития ИИ, стало ясно, что мы стоим на пороге значительного разрушения. ИИ не просто изменит несколько процессов, он фундаментально изменит, как мы работаем, живем и взаимодействуем друг с другом. Это осознание было одновременно волнующим и тревожным, и оно заставило меня сосредоточиться на исследовании и работе над тем, чтобы помочь людям и организациям ориентироваться в этой трансформации.

Вы известны тем, что подчеркиваете, насколько ИИ является эмансипирующим, но большинство людей боятся потерять работу. Какие навыки люди должны укреплять, чтобы не быть замененными ИИ?

Это правда, что страх потери работы из-за автоматизации ИИ является реальной проблемой для многих. Однако я твердо убежден, что ИИ в конечном итоге эмансипирует, а не угрожает человеческому потенциалу – если мы подойдем к этому правильно.

Ключевым моментом является сосредоточение внимания на развитии и укреплении способностей, которые уникально человеческие и трудно воспроизвести ИИ. В своей книге я называю их “Человеческими навыками” – подлинная креативность, критическое мышление и социальная аутентичность.

• Подлинная креативность заключается в генерации оригинальных идей, решений и художественных выражений, которые опираются на уникальный человеческий субъективный опыт, эмоции и интуицию. Хотя ИИ может рекомбинировать существующие элементы новыми способами, он лишен аутентичности человеческого опыта и человеческой искры воображения, которая приводит к真正ким прорывным инновациям.
• Критическое мышление включает в себя анализ информации, вопросы предположений и принятие этических решений на основе наших ценностей и понимания контекста. ИИ может обрабатывать данные и выявлять закономерности, но он не обладает человеческой способностью к различению, скептицизму и моральному рассуждению.
• Социальная аутентичность охватывает нашу способность строить глубокие, основанные на доверии отношения, общаться с эмпатией и лидировать и вдохновлять других. Эти межличностные навыки коренятся в нашей эмоциональной интеллекте и самосознании, которые ИИ не может полностью симулировать.

Развивая эти “Человеческие навыки” и учась создавать синергии с ИИ, люди могут обеспечить ценность, которая уникально человеческая и высоко ценится. Это о том, чтобы использовать ИИ для автоматизации рутинных задач, а также удвоить усилия по развитию нашей человечности для высокоценных, творческих и межличностных работ.

Становление незаменимым также означает быть готовым к ИИ, освоение навыков для эффективной работы рядом с ИИ, и “готовым к изменениям”, развивая устойчивость и адаптивность, чтобы процветать в быстро меняющемся мире. Развивая эти три компетенции, люди могут ориентироваться в эпоху ИИ с уверенностью и создавать свою собственную незаменимую ценность.

Как организации могут обеспечить, чтобы инструменты ИИ дополняли, а не заменяли человеческих работников?

Чтобы организации могли обеспечить, чтобы ИИ дополнял, а не заменял человеческих работников, они должны подойти к внедрению ИИ с человеческим подходом. Это означает поставить людей в центр своих стратегий ИИ и сосредоточиться на том, как технология может эмансипировать и улучшить человеческие возможности.

Одним из ключевых аспектов является проектирование работы. Когда организации вводят ИИ, они должны переосмыслить роли и обязанности, чтобы сосредоточиться на уникальных человеческих навыках, которые ИИ не может заменить. Это может включать в себя переопределение описаний работы, чтобы подчеркнуть задачи, требующие креативности, критического мышления, эмоционального интеллекта и сложного решения проблем.

Например, роль представителя службы поддержки клиентов может эволюционировать от обработки рутинных запросов (которые можно автоматизировать) к управлению более сложными, эмоционально заряженными ситуациями, требующими эмпатии и суждения. Бухгалтер может проводить меньше времени на вводе данных и больше времени на интерпретации выводов и предоставлении стратегических советов.

Организации также должны инвестировать в переподготовку и повышение квалификации своего персонала, чтобы подготовить их к этим новым ролям. Это включает в себя не только обучение использованию инструментов ИИ, но и развитие и применение “Человеческих навыков” в бизнес-контексте.

Еще одним критическим фактором является вовлечение сотрудников в процесс внедрения ИИ. Вместо того, чтобы навязывать решения ИИ сверху, организации должны вовлечь работников в выявление областей, где ИИ может помочь им, и проектирование сотрудничества человека и машины. Это не только помогает обеспечить, чтобы ИИ дополнял в sposób, который приносит пользу сотрудникам, но и создает культуру непрерывного обучения и адаптивности.

Лидерство также играет решающую роль. Лидеры должны установить четкую видение того, как ИИ будет дополнять и эмансипировать рабочую силу, и последовательно сообщать и демонстрировать эту точку зрения. Они также должны быть проактивными в решении проблем безопасности работы и создании психологически безопасной среды для сотрудников, чтобы экспериментировать, учиться и адаптироваться.

В конечном итоге цель должна состоять в том, чтобы создать симбиотические отношения между людьми и ИИ, где каждый сосредотачивается на том, что он делает лучше. Проектируя работы и организации вокруг этого принципа, мы можем использовать силу ИИ для улучшения, а не уменьшения человеческого потенциала и ценности.

Вы ранее заявляли, что сервисные отрасли наиболее вероятно выиграют от Генеративного ИИ, можете ли вы привести некоторые примеры этого?

Сервисные отрасли, которые сильно полагаются на человеческое взаимодействие и творческое решение проблем, имеют потенциал получить значительную выгоду от Генеративного ИИ. Эта технология, которая может создавать новый контент (текст, изображения, аудио и т. д.) на основе закономерностей, изученных из существующих данных, имеет огромный потенциал для дополнения и усиления человеческих возможностей в сервисных ролях.

Одним из примеров является служба поддержки клиентов. Генеративный ИИ может быть использован для создания высоко персонализированных и контекстно-релевантных ответов на запросы клиентов, черпая из огромной базы знаний. Это может позволить представителям службы поддержки клиентов предоставлять более быструю, точную и адаптированную поддержку. В то же время ИИ может обрабатывать рутинные запросы, освобождая человеческих агентов для сосредоточения на более сложных, эмоционально чувствительных ситуациях, требующих эмпатии и суждения.

В творческих областях, таких как дизайн и реклама, Генеративный ИИ может служить мощным инструментом для генерации идей и мозгового штурма. Например, графический дизайнер может использовать ИИ для генерации широкого спектра элементов дизайна или компоновок на основе набора параметров, которые он может затем доработать и отредактировать на основе своего творческого видения и понимания потребностей клиента. Это сотрудничество между ИИ-генерируемыми идеями и человеческой курировкой может привести к более инновационным и эффективным дизайнам.

В образовании и обучении Генеративный ИИ может быть использован для создания персонализированного обучения контента и оценок, адаптированных к потребностям, целям и прогрессу каждого учащегося. Учителя могут использовать ИИ для генерации целевых задач, объяснений и обратной связи, позволяя им предоставлять более индивидуализированную поддержку в масштабе. В то же время ИИ может освободить учителей от рутинных задач, таких как оценка, позволяя им сосредоточиться на высокоценных деятельности, таких как наставничество, коучинг и развитие критического мышления.

В здравоохранении Генеративный ИИ имеет интересные применения в таких областях, как образование пациентов и вовлечение. Например, ИИ может генерировать персонализированные советы по здоровью, напоминания и мотивационный контент на основе конкретного состояния, образа жизни и предпочтений пациента. Это может дополнить работу медицинских работников, укрепляя ключевые сообщения, отвечая на общие вопросы и помогая пациентам оставаться на правильном пути с их планами лечения.

Общая нить, проходящая через эти примеры, заключается в том, что Генеративный ИИ не заменяет человеческого поставщика сервиса, а дополняет его возможности. Он берет на себя более рутинные, данные-интенсивные аспекты роли, позволяя человеку сосредоточиться на высокоценных, творческих и межличностных деятельности, требующих креативности, критического мышления и эмоционального интеллекта.

Принимая этот подход к дополнению, сервисные отрасли могут использовать Генеративный ИИ для предоставления более персонализированных, отзывчивых и прогнозируемых сервисов, в конечном итоге повышая ценность и влияние своей человеческой рабочей силы.

Можете ли вы поделиться некоторыми конкретными примерами того, как ИИ преобразует отрасли, такие как финансы или здравоохранение?

ИИ является движущей силой трансформационных изменений в различных отраслях, и финансы и здравоохранение являются двумя примерами, где влияние особенно заметно.

В финансах ИИ революционизирует то, как финансовые учреждения работают, от обслуживания клиентов в офисе до управления рисками в задней офисе. Например, многие банки теперь используют ИИ-чаты для обработки запросов клиентов, предоставляя круглосуточную поддержку и освобождая человеческих агентов для решения более сложных проблем. Эти чаты могут понимать естественный язык, доступ к информации о счете и даже предоставлять персонализированные рекомендации, значительно улучшая опыт клиента.

ИИ также преобразует обнаружение мошенничества и управление рисками в финансах. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы транзакционных данных в режиме реального времени, выявляя закономерности и аномалии, которые могут указывать на мошенническую деятельность. Это позволяет банкам более эффективно обнаруживать и предотвращать мошенничество, снижая потери и защищая клиентов.

В инвестициях и торговле ИИ используется для принятия более обоснованных и своевременных решений. Алгоритмы могут анализировать рыночные данные, настроения новостей и социальных сетей для прогнозирования цен акций и оптимизации портфельного распределения. Некоторые ИИ-управляемые хедж-фонды даже превосходят традиционные фонды, управляемые человеческими трейдерами.

В здравоохранении ИИ делает значительные шаги в таких областях, как диагностика, открытие лекарств и персонализированная медицина. Например, алгоритмы ИИ могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки и МРТ, для обнаружения признаков заболеваний, таких как рак, часто с уровнем точности, который соответствует или превосходит человеческих радиологов. Это может привести к более раннему обнаружению и лучшим результатам для пациентов.

ИИ также ускоряет открытие лекарств, прогнозируя, как молекулы будут вести себя и взаимодействовать, снижая время и стоимость разработки новых лекарств. В 2020 году первое ИИ-проектированное лекарство вошло в клинические испытания, что стало значительным рубежом в этой области.

Персонализированная медицина – еще одна интересная область, где ИИ оказывает влияние. Анализируя генетические данные пациента, факторы образа жизни и медицинскую историю, ИИ может прогнозировать риск определенных заболеваний и рекомендовать адаптированные профилактические меры или методы лечения. Этот сдвиг в сторону активной, индивидуализированной помощи имеет потенциал значительно улучшить результаты для пациентов и снизить затраты на здравоохранение.

ИИ также используется для улучшения удаленного мониторинга и телемедицины. Носимые устройства и приложения для смартфонов могут собирать данные о здоровье в режиме реального времени, которые ИИ может затем анализировать для обнаружения ранних признаков проблем со здоровьем и оповещать медицинских работников. Во время пандемии COVID-19 ИИ-чаты и виртуальные помощники сыграли решающую роль в триаже пациентов, предоставлении информации и снижении нагрузки на перегруженные системы здравоохранения.

Эти примеры демонстрируют, что ИИ не заменяет человеческих специалистов, а дополняет их возможности. Он берет на себя более рутинные, данные-интенсивные задачи, позволяя людям сосредоточиться на сложных, основанных на суждении аспектах своих ролей.

По мере того, как эти отрасли продолжают采用 и интегрировать ИИ, мы можем ожидать увидеть еще более инновационные применения, которые повышают эффективность, точность и персонализацию, в конечном итоге ведущие к лучшим результатам для бизнеса и потребителей. Ключом будет управление этой трансформацией так, чтобы она эмансипировала, а не вытеснила человеческих работников, используя силу сотрудничества человека и машины.

С увеличением использования ИИ в бизнесе безопасность данных, конфиденциальность и управление становятся критическими вопросами. Как компании должны решать эти проблемы, чтобы сохранить доверие с клиентами?

По мере того, как бизнес все больше полагается на ИИ и принятие решений на основе данных, проблемы безопасности данных, конфиденциальности и управления действительно стали первоочередными. Эти вопросы не только технические проблемы, но и фундаментальные вопросы доверия между компаниями и их клиентами. Как я обсуждал в недавней вебинаре, организованном компанией Clumio, с ростом глубоких фейков, растущими проблемами вокруг предвзятости ИИ и, конечно, колоссальной проблемой утечек данных, бизнесу необходимо сосредоточиться на доверии сейчас больше, чем когда-либо.

Чтобы решить эти проблемы и сохранить доверие, компании должны подойти к управлению данными и управлению ИИ прозрачным, этическим и ответственным образом. Вот некоторые ключевые шаги, которые они должны рассмотреть:

Во-первых, компании должны уделять приоритетное внимание безопасности данных на всех этапах жизненного цикла данных. Это означает реализацию надежных мер кибербезопасности для защиты от утечек данных, взломов и несанкционированного доступа. Это включает в себя методы, такие как шифрование данных, безопасные протоколы аутентификации и регулярные аудиты безопасности. Компании также должны иметь четкие политики и процедуры для обработки и сообщения о любых инцидентах безопасности.

Во-вторых, компании должны быть прозрачными в отношении своих практик сбора и использования данных. Они должны предоставлять четкие, легко понимаемые политики конфиденциальности, которые информируют клиентов о том, какие данные собираются, как они будут использоваться и с кем они могут быть共享ны. Клиенты должны иметь контроль над своими данными, с возможностью доступа, обновления или удаления своей информации по мере необходимости.

В контексте ИИ конкретно компании должны быть прозрачными о том, где и как ИИ используется, и какое влияние он может оказать на опыт или решения клиентов. Если система ИИ принимает значительные решения, которые влияют на клиентов, такие как одобрение кредита или определение премий по страхованию, компании должны быть в состоянии объяснить, как эти решения принимаются, и предоставить пути для клиентов, чтобы обжаловать или запросить человеческий обзор.

В-третьих, компании должны установить прочные рамки управления данными. Это включает в себя определение четких политик и процедур для сбора, хранения, доступа и использования данных внутри организации. Это должно включать руководящие принципы для качества данных, интеграции данных и безопасности данных, а также определение ролей и обязанностей для управления данными.

В контексте ИИ управление данными также распространяется на управление моделями. Компании должны иметь механизмы для обеспечения того, чтобы их модели ИИ были справедливыми, непредвзятыми и соответствовали этическим принципам. Это может включать в себя методы, такие как “объяснимость модели” и тестирование на справедливость, а также наличие человеческого надзора и подотчетности за решения, принятые ИИ.

В-четвертых, компании должны дать клиентам больше контроля над их данными. Это включает в себя предоставление легких способов для клиентов отказаться от сбора данных или указать, как их данные могут быть использованы. Некоторые компании также исследуют концепции, такие как “доверие данных” или “кооперативы данных”, где клиенты могут добровольно объединять свои данные для конкретных целей в безопасной и прозрачной форме.

Наконец, построение доверия в эпоху ИИ требует фундаментального сдвига в корпоративной культуре и лидерстве. Компании должны внедрить принципы ответственного ИИ и этики данных в свои основные ценности и процессы принятия решений. Они должны обучать и тренировать всех сотрудников по этим принципам и нести ответственность за их соблюдение.

Реализуя эти шаги – уделяя приоритетное внимание безопасности, будучи прозрачными, управляя данными ответственно, наделяя клиентов полномочиями и создавая этичную культуру – компании могут построить и сохранить доверие в эпоху ИИ. Это не только вопрос соблюдения требований; это вопрос активного демонстрации клиентам, что их данные и доверие ценятся и защищены.

В эпоху, когда данные являются новой нефтью, а ИИ – новым двигателем роста, доверие является окончательной валютой. Как я отметил во время вебинара Clumio, победители в мире, управляемом ИИ, не будут компаниями с самыми сложными наборами данных или самыми большими наборами данных, а компаниями, которые смогут построить непоколебимую основу доверия, лежащую в основе своих цифровых экосистем.

Предвзятость в моделях ИИ является значительной проблемой. Какие лучшие практики вы рекомендуете организациям для выявления и смягчения предвзятости в своих системах ИИ?

Предвзятость в ИИ действительно является критической проблемой. Системы ИИ учатся на данных, на которых они обучены, и если эти данные отражают исторические предвзятости или искажения, эти предвзятости могут стать усиленными и увековеченными в решениях и выводах ИИ. Это может привести к несправедливым, дискриминационным или даже вредным результатам, подрывая доверие к ИИ и причиняя реальный вред людям и обществу.

Чтобы выявить и смягчить эти предвзятости, я рекомендую организациям принять следующие лучшие практики:

Во-первых, быть осведомленными о различных типах предвзятости, которые могут проникнуть в системы ИИ. Все должны прочитать о 188 когнитивных предвзятостях, которые любой человек обладает. Перейдите на Википедию и поищите “когнитивные предвзятости”. Как вы заметите, некоторые общие включают:

• Предвзятость отбора: когда данные, используемые для обучения ИИ, не представляют реальную популяцию, к которой он будет применен.
• Историческая предвзятость: когда данные отражают исторические общественные предвзятости, такие как расовая или гендерная дискриминация.
• Предвзятость измерения: когда способ сбора или маркировки данных вводит предвзятость, такой как использование субъективных или несоответствующих критериев.
• Алгоритмическая предвзятость: когда сама модель ИИ вводит предвзятость, такую как переобучение на определенные функции или усиление небольших различий.

Понимая эти различные типы предвзятости, организации могут быть более проактивными в их выявлении и решении.

Во-вторых, установить разнообразные и инклюзивные команды для работы над проектами ИИ. Наличие членов команды с разными фоновыми, перспективами и опытом может помочь выявить предвзятости, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. Также важно вовлечь экспертов и заинтересованных сторон, которые понимают контекст, в котором ИИ будет использоваться.

В-третьих, провести тщательные аудиты данных. Прежде чем обучать модель ИИ, тщательно изучить данные на предмет потенциальных предвзятостей или искажений. Проверить представительность, точность и полноту. Рассмотреть методы, такие как стратифицированная выборка, для обеспечения справедливого представления различных групп.

В-четвертых, использовать методы, такие как противодействующая дебиасинг во время процесса обучения модели. Это включает в себя намеренное “обман” модели предвзятыми данными, а затем корректировку модели для того, чтобы она была более устойчивой к этим предвзятостям. Существуют также различные алгоритмические методы для снижения предвзятости, такие как регуляризация, оптимизация ограничений и корректировки после обработки.

В-пятых, протестировать тщательно на справедливость и предвзятость. Это должно включать в себя тестирование модели на разнообразных, реальных наборах данных и сценариях, а не только на обучающих данных. Использовать количественные метрики для оценки справедливости, такие как демографическая паритет (обеспечение того, что решения модели независимы от чувствительных атрибутов, таких как раса или пол) и равная возможность (обеспечение того, что модель работает одинаково хорошо для различных групп).

В-шестых, обеспечить прозрачность и объяснимость решений ИИ. Использовать методы, такие как значения SHAP или LIME, для объяснения того, как модель принимает решения, и сделать эти объяснения доступными для пользователей или заинтересованных сторон. Эта прозрачность может помочь выявить предвзятости и построить доверие.

В-седьмых, установить четкие структуры подотчетности и управления. Назначить роли и обязанности для управления предвзятостью и справедливостью в ИИ, и установить процессы для регулярного аудита, отчетности и смягчения. Обеспечить, чтобы были каналы для пользователей или заинтересованных сторон, чтобы выразить свои опасения или запросить исправление, если они считают, что были несправедливо затронуты системой ИИ.

Наконец, создать культуру ответственного и этичного ИИ. Регулярно обучать и тренировать всех сотрудников по этике ИИ и смягчению предвзятости. Поощрять открытые обсуждения и сообщения о проблемах предвзятости. Сделать этический ИИ основным ценностным и ключевым показателем эффективности для организации.

Принимая эти лучшие практики, организации могут проактивно выявить и смягчить предвзятости в своих системах ИИ. Однако важно признать, что устранение предвзятости – это непрерывный процесс, а не разовое решение. По мере того, как системы ИИ развиваются и применяются в новых контекстах, новые предвзятости могут возникнуть. Организации должны обязаться непрерывно мониторить, учиться и улучшать.

В конечном итоге решение проблемы предвзятости ИИ – это не только техническая проблема, но и социальная и этическая императив. Это о том, чтобы обеспечить, что по мере того, как мы все больше полагаемся на ИИ для принятия решений, которые влияют на жизнь людей, мы делаем это таким образом, который является справедливым и прозрачным.

Взглянув вперед, какую роль вы видите для ИИ на рабочем месте?

Взглянув вперед, я вижу, что ИИ фундаментально изменит природу работы, не заменяя людей, а дополняя и возвышая человеческие возможности.

Рутинные, повторяющиеся задачи будут все больше автоматизироваться, освобождая людей для сосредоточения на высокоценных деятельности, требующих креативности, критического мышления, эмоционального интеллекта и сложного решения проблем. ИИ будет служить мощным инструментом для генерации идей, анализа и поддержки принятия решений, повышая человеческое суждение и экспертизу.

Мы увидим больше сотрудничества между людьми и ИИ, где ИИ будет обрабатывать данные-интенсивные аспекты, а люди будут обеспечивать нюансированное понимание и этический надзор. Работы будут спроектированы вокруг этого синергизма, подчеркивая уникальные человеческие навыки.

ИИ также позволит предоставлять более персонализированные, отзывчивые и прогнозируемые сервисы, от поддержки клиентов до здравоохранения. Он будет стимулировать инновации, открывать новые идеи и создавать новые формы ценности.

Однако этот переход потребует значительной переподготовки и повышения квалификации рабочей силы. Роль образования и обучения будет крайне важна для подготовки людей к работе эффективно рядом с ИИ.

В конечном итоге будущее ИИ на рабочем месте – это дополнение, а не замена. Это о создании симбиотических отношений, где люди и машины играют на своих сильных сторонах, повышая эффективность, инновации и человеческий потенциал. Организации, которые освоят этот баланс, будут теми, кто будет процветать.

Как бизнес может подготовиться сейчас к изменениям, которые ИИ, вероятно, принесет в течение следующих пяти-десяти лет?

Чтобы подготовиться к изменениям, которые ИИ, вероятно, принесет в течение следующего десятилетия, бизнес должен:

• Разработать стратегию ИИ, соответствующую бизнес-целям, определяющую ключевые области для применения и инвестиций в ИИ.
• Построить грамотность ИИ во всей организации, обеспечивая, чтобы все сотрудники понимали основы ИИ и его последствия для своих ролей.
• Инвестировать в инфраструктуру и управление данными, обеспечивая качество, безопасность и этичное обращение с данными.
• Экспериментировать с ИИ в контролируемой среде, начиная с малого и масштабируя успехи.
• Перепроектировать работы и процессы вокруг сотрудничества человека и ИИ, сосредотачиваясь на дополнении, а не замене человеческих возможностей.
• Инвестировать в переподготовку и повышение квалификации сотрудников, сосредотачиваясь на развитии “Человеческих навыков” – креативности, критического мышления и эмоционального интеллекта.
• Установить структуры управления ИИ, чтобы управлять предвзятостью, справедливостью, прозрачностью и подотчетностью.
• Заниматься планированием сценариев, чтобы предвидеть и адаптироваться к разрушительному влиянию ИИ на рынки, бизнес-модели и рабочую силу.
• Сотрудничать с отраслевыми коллегами, академией и политиками, чтобы формировать ответственное развитие и развертывание ИИ.
• Культивировать культуру, ориентированную на обучение и экспериментирование, которая принимает изменение и инновации.

Ключом является подход к ИИ не как к разовому проекту, а как к непрерывному пути обучения, адаптации и трансформации. Бизнес, который начинает сейчас, инвестируя как в технологические, так и в человеческие возможности, будет лучше подготовлен к тому, чтобы использовать потенциал ИИ и ориентироваться в его проблемах в годы, которые придут.

В сентябре 2024 года вы выпускаете свою вторую книгу, НЕЗАМЕНЯЕМЫЙ: Искусство выделяться в эпоху Искусственного Интеллекта, можете ли вы рассказать нам больше об этой предстоящей книге и о том, чего можно ожидать от нее?

В своей предстоящей книге НЕЗАМЕНЯЕМЫЙ: Искусство выделяться в эпоху Искусственного Интеллекта я глубоко погружаюсь в то, что значит процветать в эпоху, все больше формируемой ИИ.

В мире, все больше управляемом ИИ, как мы можем обеспечить, чтобы остаться незаменимыми? Как защитить свою работу, свой бизнес и своих детей от проблем, которые представляет эта трансформационная технология? И коллективно, как мы можем защитить нашу человечность?

В НЕЗАМЕНЯЕМЫЙ я предлагаю框架 для не просто выживания, а процветания в эпоху ИИ.

Используя более 20 лет пионерских исследований и практического опыта в области ИИ, я раскрываю секреты жизни в гармонии с ИИ и культивирования уникально человеческих качеств, которые машина не может воспроизвести. Я провожу читателя в путешествии по освоению Трех компетенций будущего: становлению готовым к ИИ, готовым к людям и готовым к изменениям.

Через увлекательные истории, практические стратегии и мыслящие идеи НЕЗАМЕНЯЕМЫЙ оснащает вас:

• Использовать силу ИИ для улучшения вашей жизни, работы и бизнеса
• Защитить себя и свою семью от потенциальных ловушек ИИ
• Развить навыки, которые сделают вас незаменимыми в мире, управляемом ИИ
• Преобразовать свою компанию в незаменимый бизнес
• Воспитать детей, которые могут процветать рядом с ИИ
• Открыть свою уникальную цель в мире, переопределенном технологией

Независимо от того, являетесь ли вы индивидом, стремящимся обеспечить будущее своей карьеры, родителем, стремящимся воспитать детей, готовых к ИИ, или лидером бизнеса, стремящимся ориентироваться в технологической дисрупции, НЕЗАМЕНЯЕМЫЙ – ваш необходимый гид. Это не только адаптация к изменениям; это о том, чтобы использовать силу ИИ, чтобы стать лучшей версией себя.

ИИ – не пункт назначения; это транспорт, который ведет нас к более человеческому будущему. Эта книга – ваш GPS. Начните путешествие, чтобы стать НЕЗАМЕНЯЕМЫМ и обнаружите, как революция ИИ не только о технологии, но и о переоткрытии сущности того, что делает нас людьми.

Спасибо за отличное интервью, я с нетерпением жду прочтения НЕЗАМЕНЯЕМЫЙ, который в настоящее время доступен для предварительного заказа, читатели также могут захотеть прочитать Интеллектуальную Автоматизацию, которая доступна сегодня.

Читатели также могут посетить веб-сайт Паскаля Борне, чтобы узнать больше.