Pascal Bornet, автор книг IRREPLACEABLE и Intelligent Automation – Интервью

Pascal Bornet является пионером в области Интеллектуальной Автоматизации (IA) и автором бестселлера «Intelligent Automation». Он регулярно входит в число 10 лучших мировых экспертов в области Искусственного Интеллекта и Автоматизации. Он является членом Forbes Technology Council.

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

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

Когда вы впервые открыли для себя ИИ и осознали, 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 фирмах. Даже в те ранние дни я мог почувствовать огромный потенциал этой технологии для трансформации бизнеса и общества.

Однако真正й поворотный момент для меня был около 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 было время, когда я увидел значительный рост интереса к ИИ со стороны бизнеса из различных отраслей, которые хотели изучить ИИ. Они осознали, что это не просто хайп, а ИИ становится настоящим игроком на рынке.

Увидев этот сдвиг в мышлении и ускоряющийся темп развития ИИ, стало ясно, что мы находимся на пороге крупного разрушения. ИИ не просто изменит несколько процессов, а фундаментально изменит, как мы работаем, живем и взаимодействуем друг с другом. Это осознание было одновременно волнующим и трезвящим, и оно заставило меня сосредоточиться на исследованиях и работе над помощью людям и организациям в навигации по этому переходу.

Вы известны тем, что подчеркиваете, насколько ИИ является эмансипирующим, но большинство людей боятся потерять свои работы. 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 является эмансипирующим, а не угрозой, для человеческого потенциала – если мы подойдем к этому правильно.

Ключом является сосредоточение внимания на культивировании и укреплении способностей, которые являются уникально человеческими и трудными для ИИ воспроизвести. В моей книге я называю их «Humics» – подлинная креативность, критическое мышление и социальная аутентичность.

• Подлинная креативность заключается в генерации оригинальных идей, решений и художественных выражений, которые опираются на наш уникально человеческий субъективный опыт, эмоции и интуицию. Хотя ИИ может рекомбинировать существующие элементы в новых способах, он не обладает аутентичностью человеческого опыта и человеческой искрой воображения, которая приводит к真正 революционным 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 скептицизму, моральному рассуждению и этике.
• Социальная аутентичность охватывает нашу способность строить глубокие, доверительные отношения, общаться с эмпатией и лидировать и вдохновлять других. Эти межличностные навыки основаны на нашей эмоциональной интеллекте и самосознании, которые ИИ не может полностью симулировать.

Развивая эти «Humics» и учась создавать синергии с ИИ, люди могут предоставить ценность, которая является уникально человеческой и высоко ценится. Это о том, чтобы использовать ИИ для автоматизации рутинных задач, а также удвоить усилия по человечности для высокоценных, творческих и межличностных работ.

Становление незаменимым также означает быть готовым к ИИ, освоив навыки для эффективной работы рядом с ИИ, и «готовым к изменениям», развивая устойчивость и адаптивность для процветания в быстро меняющемся мире. Развивая эти три компетенции, люди могут ориентироваться в эпоху ИИ с уверенностью и создавать свою собственную незаменимую ценностную пропозицию.

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

Чтобы организации могли обеспечить, чтобы инструменты ИИ дополняли, а не заменяли человеческих работников, они должны принять человеко-ориентированный подход к реализации ИИ. 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, которые требуют 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, которые требуют эмпатии и суждения. Бухгалтер может тратить меньше времени на ввод данных и больше времени на интерпретацию выводов и предоставление 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 на использование инструментов ИИ, но и развитие «Humics» в контексте бизнеса.

Еще одним важным фактором является участие сотрудников в процессе реализации ИИ. Вместо того, чтобы навязывать решения ИИ сверху, организации должны вовлечь работников в выявление областей, где ИИ может помочь им, и проектирование сотрудничества между человеком и машиной. Это не только помогает обеспечить, чтобы ИИ дополнял работников, 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 персонал, и последовательно общаться и демонстрировать эту точку зрения. Они также должны быть активными в решении проблем безопасности работы и создании психологически безопасной среды для экспериментов, обучения и адаптации сотрудников.

В конечном итоге цель должна состоять в том, чтобы создать симбиотические отношения между людьми и ИИ, где каждый сосредоточен на том, что он делает лучше. Проектируя работу 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 являются наиболее вероятными для получения выгоды от Генеративного ИИ, можете ли вы дать некоторые примеры этого?

Сервисные отрасли, которые сильно полагаются на человеческое взаимодействие и творческое решение проблем, могут 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.

Один из примеров – это обслуживание клиентов. Генеративный ИИ может быть использован для создания высокоперсонализированных и контекстно-релевантных ответов на запросы клиентов, основанных на огромном массиве 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 заряженных ситуациях, которые требуют эмпатии и суждения.

В творческих областях, таких как дизайн и реклама, Генеративный ИИ может служить мощным инструментом для идеации и мозгового штурма. Например, графический дизайнер может использовать ИИ для генерации широкого спектра элементов дизайна или макетов на основе набора параметров, которые он может затем усовершенствовать и отобрать на основе своего творческого видения и понимания потребностей клиента. Этот синергизм ИИ-генерируемых идей и человеческой куратории может привести к более инновационным и эффективным дизайнам.

В образовании и обучении Генеративный ИИ может быть использован для создания персонализированного образовательного контента и оценок, адаптированных к потребностям, целям и прогрессу каждого ученика. Учителя могут использовать ИИ для генерации целевых практических задач, объяснений и обратной связи, позволяя им предоставлять более индивидуальную поддержку в масштабе. В то же время ИИ может освободить учителей от рутинных задач, таких как проверка, позволяя им сосредоточиться на более высокоценных hoạtностях, 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, подкрепляя ключевые сообщения, отвечая на общие вопросы и помогая пациентам следовать планам лечения.

Общая нить этих примеров заключается в том, что Генеративный ИИ не заменяет человеческого сервис-провайдера, а дополняет его возможности. Он берет на себя более рутинные, данные-интенсивные аспекты роли, позволяя человеку сосредоточиться на высокоценных, творческих и межличностных работах.

Принимая этот подход дополнения, сервисные отрасли могут использовать Генеративный ИИ для предоставления более персонализированных, отзывчивых и инновационных услуг, в конечном итоге повышая ценность и влияние своего человеческого персонала.

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

ИИ стимулирует трансформационные изменения в различных отраслях, и финансы и здравоохранение – два примера, где влияние особенно значимо.

В финансах ИИ революционизирует то, как финансовые учреждения работают, от обслуживания клиентов до управления рисками. Например, многие банки теперь используют ИИ-чаты для обработки запросов клиентов, предоставляя поддержку 24/7 и освобождая человеческих агентов для сосредоточения на более сложных проблемах. Эти чаты могут понимать естественный язык, доступ к информации о счете и даже предоставлять персонализированные рекомендации, значительно улучшая опыт клиента.

ИИ также преобразует обнаружение и управление рисками мошенничества 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 обнаруживать и предотвращать мошенничество более эффективно, 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 на акции и оптимизации портфельного аллокирования. 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 превышает 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, как ИИ преобразует финансы и здравоохранение. Что важно отметить, так это то, что в каждом случае ИИ не заменяет человеческих профессионалов, а дополняет их возможности. Он берет на себя более рутинные, данные-интенсивные задачи, позволяя людям сосредоточиться на сложных, суждениях-интенсивных аспектах своих ролей.

По мере того, как эти отрасли продолжают采用 и интегрировать ИИ, мы можем ожидать увидеть еще больше инновационных применений, которые повышают эффективность, инновации и персонализацию, в конечном итоге ведущих к лучшим результатам для бизнеса и потребителей. Ключом будет управление этим переходом так, чтобы он эмансипировал, а не заменил человеческих работников, используя силу сотрудничества между человеком и машиной.

С учетом растущего использования ИИ в бизнесе, безопасность данных, конфиденциальность и управление становятся критическими проблемами. 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 стали первоочередными. Эти проблемы не являются только техническими проблемами, но и фундаментальными вопросами доверия между компаниями и их клиентами. Как я обсуждал в недавнем 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 принять активный, прозрачный и этический подход к управлению данными и управлению ИИ. 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 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ены. 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 страховых премий, 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 сильные рамки управления данными. Это включает в себя определение четких политик и процедур для того, как данные собираются, хранятся, доступны и используются внутри организации. Это должно включать руководящие принципы для качества данных, интеграции данных и безопасности данных, а также определение ролей и обязанностей по управлению данными.

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

В-четвертых, компании должны предоставить 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 привлекать лидерство к ответственности за их соблюдение.

Принимая эти шаги – уделяя приоритетное внимание безопасности, будучи прозрачными, управляя данными ответственно, наделяя клиентов властью и культивируя этическую культуру – компании могут построить и сохранить доверие в эпоху ИИ. Это не только вопрос соблюдения требований; это о том, чтобы активно демонстрировать 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 их 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 искаженные представления, 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 отдельным лицам 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. Каждый должен прочитать о 188 когнитивных предвзятостях, которыми обладает любой человек. Перейдите на Википедию и поищите «когнитивные предвзятости». Как вы заметите, некоторые общие включают:

• Предвзятость отбора: когда данные, используемые для обучения ИИ, не представляют реального населения, к которому они будут применены.
• 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, такой как переобучение на определенных функциях или усиление небольших различий.

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

Во-вторых, установите 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 в области и заинтересованных сторон, которые понимают контекст, в котором ИИ будет использоваться.

В-третьих, проводите тщательные аудиты данных. Перед обучением модели ИИ тщательно изучите данные на потенциальные предвзятости или искажения. Проверьте представительность, точность и полноту. Рассмотрите методы, такие как стратифицированная выборка, для обеспечения справедливого представления различных групп.

В-четвертых, используйте методы, такие как противостоящая дебиасинг во время процесса обучения модели. Это включает в себя намеренное попытка «обмануть» модель 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, тестируйте 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. Используйте количественные метрики для оценки справедливости, такие как демографическое равенство (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, предоставьте прозрачность и объяснимость для решений ИИ. Используйте методы, такие как значения SHAP или LIME, для объяснения того, как модель принимает свои решения, и сделайте эти объяснения доступными пользователям или заинтересованным сторонам. Эта прозрачность может помочь выявить предвзятости и построить доверие.

В-седьмых, установите четкие структуры ответственности и управления. Назначьте роли и обязанности по управлению предвзятостью и справедливостью ИИ, и установите процессы для регулярного аудита, отчетности и смягчения. Обеспечьте, чтобы были каналы для пользователей или заинтересованных сторон, чтобы выразить свои опасения или обратиться за помощью, если они считают, что они были несправедливо затронуты системой ИИ.

Наконец, культивируйте организационную культуру ответственного и этического ИИ. Регулярно обучайте и тренируйте весь персонал по этике ИИ и смягчению предвзятости. Поощряйте открытые обсуждения и сообщения о проблемах предвзятости. Сделайте этический ИИ основным ценностным и ключевым показателем эффективности для организации.

Принимая эти лучшие практики, организации могут активно выявлять и смягчать 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 совершенствоваться.

В конечном итоге решение проблемы предвзятости ИИ не является только технической проблемой, но и социальной и этической обязанностью. Это о том, чтобы обеспечить, что по мере того, как мы все больше полагаемся на ИИ для принятия решений, которые влияют на человеческую жизнь, мы делаем это таким образом, чтобы это было справедливо и прозрачно.

Оглядываясь вперед, какую роль вы видите для ИИ в рабочем месте?

Оглядываясь 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 идеации, анализа и принятия решений, усиливая человеческое суждение и экспертизу.

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

ИИ также будет облегчать более персонализированные, отзывчивые и прогнозируемые услуги, от обслуживания 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 иметь решающее значение в подготовке людей к эффективной работе 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 работают вместе, усиливая 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 следующих десяти лет, бизнес должен:

• Разработать стратегию ИИ, соответствующую бизнес-целям, выявляя ключевые области для применения и инвестиций в ИИ.
• Развить 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 контролируемых средах, начиная с малого масштаба и масштабируя успехи.
• Перепроектировать работы и процессы вокруг сотрудничества между человеком и ИИ, сосредотачиваясь на дополнении, а не замене человеческих возможностей.
• Инвестировать значительные средства в переподготовку и повышение квалификации сотрудников, сосредотачиваясь на развитии «Humics» – 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 эксперименты, 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 в как технологические, так и человеческие возможности, будет лучше подготовлен к тому, чтобы использовать потенциал ИИ и ориентироваться в его проблемах в ближайшие годы.

В сентябре 2024 года вы публикуете свою вторую книгу, IRREPLACEABLE: 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 IRREPLACEABLE: Искусство выделяться в эпоху Искусственного Интеллекта я глубоко погружаюсь в то, что значит процветать в эпоху, все больше определяемой ИИ.

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

В IRREPLACEABLE я предлагаю рамки для не просто выживания, а процветания в эпоху ИИ.

Основываясь на более чем 20-летнем опыте пионерских исследований и практического опыта в области ИИ, я раскрываю секреты жизни в гармонии с ИИ и культивирования уникально человеческих качеств, которые ни одна 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 IRREPLACEABLE оснащает вас:

• Использовать силу ИИ для улучшения своей 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 человеком, ищущим будущее своей карьеры, родителем, стремящимся воспитать детей, готовых к ИИ, или лидером бизнеса, стремящимся ориентироваться в технологических нарушениях, IRREPLACEABLE является вашим необходимым гидом. Это не только адаптация к изменениям; это о том, чтобы использовать силу ИИ для становления лучшей версией себя.

ИИ не является目的лом; это транспорт, который ведет нас к более человеческому будущему. Эта книга является вашим GPS. Начните путешествие, чтобы стать незаменимым и откройте, 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 IRREPLACEABLE, которая в настоящее время доступна для предварительного заказа, читатели также могут пожелать прочитать Intelligent Automation, которая доступна сегодня.

Читатели также могут посетить веб-сайт Pascal Bornet, чтобы узнать больше.