Новая трёхногая табуретка устойчивых инноваций: данные, ИИ и человеческая креативность

Существует известная пословица среди продажников, которая гласит: «Не продавайте стейк – продавайте шипение!» Эта фраза была придумана в середине 1930-х годов Элмером Уилером, и смысл ее заключался в том, чтобы привлечь внимание потенциальных клиентов к ярким особенностям продукта; «фактору удивления». В последнее время мы получили много «шипения» от искусственного интеллекта (ИИ), хотя большая часть этой технологии существует уже много лет, и лидеры теперь более внимательно изучают «почему» за «фактором удивления».

Разблокирование ценности

Недавнее глобальное исследование McKinsey показывает, что 55% компаний сообщили, что их организации приняли ИИ, в основном в области разработки продукта или операций. Для многих ИИ стал двигателем, который стимулирует трансформацию в различных отраслях, предоставляя прогностические идеи, автоматизацию и возможности принятия решений, которые были ранее немыслимы. Однако McKinsey предоставляет интересную оговорку в рамках своих выводов об этом принятии:

«Одним из постоянных результатов является то, что высокопроизводящие компании имеют широкий взгляд на то, что необходимо для успеха ИИ. Они особенно сильны в том, чтобы оставаться сосредоточенными на ценности, а затем переключать свою организацию для захвата этой ценности. Они оценивают и тестируют эффективность и скорость, обеспечиваемые существующими услугами ИИ, а затем разрабатывают возможности для создания конкурентного преимущества – например, путем настройки моделей и обучения их использовать свои собственные проприетарные данные».

Эта концепция ценности является важным сдвигом в мышлении, переформулировкой данных и ИИ как инструментов, которые ждут человеческой изобретательности, чтобы раскрыть их истинный потенциал. Человеческий фактор, характеризующийся креативностью и эмпатией, – это то, что отличает нас от машин и добавляет эмоциональную глубину. Рассмотрим Airbnb (ABNB ), который, в своем пути от стартапа до гиганта индустрии, преуспел, сосредоточившись на человеческом желании связи. Они использовали данные для понимания предпочтений путешественников, но сочетали это с человеческими опытом, создавая уникальную смесь, которая глубоко резонирует с пользователями.

Гармоничная синергия

Для некоторых лидеров, яркое будущее того, что возможно, ослепило их от реальности, что успех компании зависит от ее людей, а не только от ее продуктов и процессов. Это означает, что真正ые видениееры всегда ставят людей в центр своей бизнес-стратегии, принимая технологию как инструмент, а не решение. Настоящая магия разворачивается, когда мы достигаем синергии между данными, ИИ и человеческой креативностью – новой трёхногой табуретки устойчивых инноваций.

Устойчивые инновации не означают одну инновационную идею, которую вы можете поддерживать со временем, а процесс постоянного совершенствования. Связь между отраслями и доменами является важной частью этого процесса, и, делясь идеями и передовым опытом, мы можем создавать решения, которые приносят пользу всем. Открытая инициатива данных, возглавляемая Microsoft (MSFT ), Adobe (ADBE ) и SAP, воплощает этот дух сотрудничества, позволяя компаниям извлечь больше ценности из своих данных и создавая более взаимосвязанную среду данных

Вот некоторые другие способы, которыми человеческая креативность добавляет ценность устойчивым инновациям:

1. Устойчивость и адаптивность

Согласно Accenture, 90% бизнес-лидеров применяют ИИ для решения вопросов операционной устойчивости, включая использование технологии для предвидения рыночных сдвигов, оптимизации цепочек поставок и тонкой настройки бизнес-стратегий. Кроме этих перспективных возможностей, ИИ также улучшает текущую бизнес-устойчивость, помогая поддерживать операции во время событий, таких как кибератаки, сбои программного обеспечения или экстремальные погодные условия.

Есть разница между устойчивостью и адаптивностью, хотя, и даже ИИ не может предсказать будущее (пока). Хотя он великолепно моделирует сценарии на основе «известных известных» и «известных неизвестных», ИИ не имеет входных данных для ответа на «неизвестные неизвестные», те случайные осложнения, которые требуют человеческой фантазии для решения. Сопоставляя силу ИИ с возможностью людей интерпретировать полученные идеи и применять их уникальными способами, организации смогут лучше ориентироваться в любых проблемах, которые лежат впереди.

2. Экологическая ответственность

Данные и ИИ предлагают трансформационные возможности для снижения вредных выбросов и уменьшения углеродного следа компании. Большие компании по всему миру уже достигли заметного прогресса в анализе закономерностей потребления энергии и улучшении распределения ресурсов. Например, Google оптимизировал использование воды, Nestlé конвертирует углекислый газ в зеленые продукты, а Walmart (WMT ) помогает уменьшить количество пищевых отходов – все это благодаря данным и ИИ.

Однако The New York Times отмечает, что к 2027 году серверы ИИ могут использовать от 85 до 134 тераватт-часов (ТВтч) в год – что эквивалентно энергопотреблению Аргентины, Нидерландов и Швеции вместе взятых. Итак, хотя ИИ имеет силу оптимизировать энергопотребление, энергия, необходимая для этого, может нивелировать любой положительный эффект. Вот где люди вступают в игру, в основном из-за ограничений. Губернатор Калифорнии Гэвин Ньюсом только что подписал два крупных климатических закона о раскрытии информации, которые требуют от частных компаний ежегодно сообщать о своих выбросах углекислого газа и энергопотреблении, задавая тон для большего надзора в будущем. Это критический пример того, как люди должны оставаться вовлеченными в инновации, если они должны быть устойчивыми в долгосрочной перспективе.

3. Ответственная инновация

Когда мы ориентируемся в ландшафте данных и ИИ, важно не только стремиться к росту, но и делать это таким образом, чтобы уважать людей, общество и нашу общую планету. ЮНЕСКО, разработчик первого в мире глобального стандарта по этике ИИ, отмечает, что быстрые изменения, исходящие от ИИ, могут укрепить предубеждения, угрожать правам человека и причинять дальнейший вред уже маргинализированным группам. Наша лучшая защита от этих угроз – наша собственная человеческая эмпатия, обеспечивая, что мы всегда стремимся ставить цель выше прибыли.

Некоторые из других способов, которыми люди помогают способствовать ответственной инновации ИИ, включают:

• Наем разнообразных лидеров и экспертов для помощи в выявлении бессознательных предубеждений в данных
• Мониторинг контента, сгенерированного ИИ, для подтверждения того, что он свободен от любого оскорбительного материала или вредных рекомендаций
• Проверка источников данных для обеспечения того, что ИИ учится на достоверных входных данных
• Установление четких руководств и управления (сверху вниз) по общей ответственности за защиту конфиденциальной информации клиентов
• Повышение квалификации нашей рабочей силы для преодоления цифрового разрыва и защиты ее от замены/вытеснения массовой автоматизацией

Будущее – это движущаяся мишень

Во многих отношениях, инновации происходят постепенно, а затем сразу – запуски, демонстрации, новые, быстрые, лучшие. Это может быть легко отвлечься от «шипения». Но как лидеры, мы должны помнить, что у нас есть ответственность отфильтровать шум и сосредоточиться на сути. Реальная задача впереди не в нашей способности приобретать правильную технологию, а в том, как мы можем сочетать эту технологию с вечными качествами, которые определяют нас как людей. В этом балансе мы вычленяем путь к устойчивым инновациям – тем, которые обогащают наши отрасли, наделяют наш народ силой и оставляют положительное наследие для будущих поколений.