Pascal Bornet, författare till IRREPLACEABLE och Intelligent Automation – Intervjuer

Pascal Bornet är en pionjär inom Intelligent Automation (IA) och författare till bästsäljande boken “Intelligent Automation”. Han rankas regelbundet som en av de topp 10 globala experterna inom artificiell intelligens och automation. Han är medlem i Forbes Technology Council.

Bornet är också en senior chef med över 20 års erfarenhet av att leda digitala transformationer för företag. Han är grundare och tidigare ledare för “AI och Automation”-praxiserna på McKinsey och Ernst & Young (EY). 

Han släpper också en ny bok med titeln: IRREPLACEABLE: Konsten att sticka ut i en värld med artificiell intelligens.

När upptäckte du först AI och insåg hur störande det skulle bli?

Min resa med AI började för över 20 år sedan när jag började arbeta med AI- och automationsprojekt på ledande konsultföretag. Även under dessa tidiga dagar kunde jag känna den enorma potentialen i denna teknik för att transformera företag och samhälle.

Men den verkliga vändpunkten för mig var runt 2015-2016, när AI började göra rubriker med genombrott som AlphaGo som besegrade världsmästaren i det komplexa spelet Go. Det var ett kraftfullt bevis på hur långt AI hade kommit och hur det började överträffa mänskliga förmågor i vissa områden.

Detta var också den tid då jag såg en betydande ökning av intresse från företag inom olika branscher som ville utforska AI. De insåg att detta inte bara var en hype längre – AI blev en riktig spelväxlare. Företag som hade varit skeptiska eller på väg att bli det var nu desperata att förstå och anta tekniken.

Att se denna förändring i attityd och den accelererande takten i AI-utvecklingen, blev det klart för mig att vi stod inför en stor störning. AI skulle inte bara förändra några processer här och där, utan skulle grundläggande omforma hur vi arbetar, lever och interagerar med varandra. Denna insikt var både spännande och allvarlig, och den drev mig att fokusera min forskning och mitt arbete på att hjälpa individer och organisationer att navigera denna transformation.

Du är känd för att betona hur befriande AI är, men de flesta människor fruktar att förlora sina jobb. Vilka färdigheter behöver människor förstärka för att inte bli ersatta av AI?

Det är sant att skräcken för jobbförlust på grund av AI-automatisering är en verklig fruktan för många. Men jag tror bestämt att AI i slutändan är befriande, inte hotande, för mänskligt potential – om vi närmar oss det på rätt sätt.

Nyckeln är att fokusera på att odla och förstärka de förmågor som är unikt mänskliga och svåra för AI att replikera. I min bok kallar jag dessa för “Humics” – äkta kreativitet, kritiskt tänkande och social autenticitet.

• Äkta kreativitet handlar om att generera originalidéer, lösningar och konstnärliga uttryck som bygger på våra unikt mänskliga subjektiva upplevelser, känslor och intuition. Medan AI kan kombinera befintliga element på nya sätt, saknar det den autenticitet som mänskliga upplevelser och den mänskliga gnistan av fantasi som leder till verkligt banbrytande innovationer.
• Kritiskt tänkande innebär att analysera information, ifrågasätta antaganden och fatta etiska beslut baserat på våra värderingar och förståelse för sammanhang. AI kan bearbeta data och identifiera mönster, men det har inte den mänskliga förmågan till diskriminering, skepticism och moraliskt resonemang.
• Social autenticitet omfattar vår förmåga att bygga djupa, förtroendebaserade relationer, kommunicera med empati och leda och inspirera andra. Dessa interpersonliga färdigheter är rotade i vår emotionella intelligens och självmedvetenhet, som AI inte fullt ut kan simulera.

Genom att utveckla dessa Humics och lära sig att skapa synergier med AI, kan individer tillföra värde som är distinkt mänskligt och högt värderat. Det handlar om att utnyttja AI för att automatisera rutinuppgifter, medan man dubblar sin mänsklighet för högvärdes-, kreativa och interpersonella arbeten.

Bli oföränderlig innebär också att vara AI-beredd, bemästra färdigheterna att arbeta effektivt bredvid AI och “förändringsberedd”, utveckla den motståndskraft och anpassningsförmåga som krävs för att trivas i en snabbt föränderlig värld. Genom att odla dessa tre kompetenser kan individer navigera AI-eran med tillförsikt och skapa sin egen oföränderliga värdeposition.

Hur kan organisationer säkerställa att AI-verktyg kompletterar snarare än ersätter mänskliga arbetare?

För att organisationer ska säkerställa att AI kompletterar snarare än ersätter mänskliga arbetare, måste de anta en människocentrerad approach till AI-implementering. Detta innebär att sätta människor i centrum för deras AI-strategier och fokusera på hur tekniken kan befria och förbättra mänskliga förmågor.

En viktig aspekt är jobbdesign. När organisationer inför AI, måste de omdefiniera roller och ansvarsområden för att fokusera på de unikt mänskliga färdigheterna som AI inte kan ersätta. Detta kan innebära att omdefiniera jobbeskrivningar för att betona uppgifter som kräver kreativitet, kritiskt tänkande, emotionell intelligens och komplex problemlösning.

Exempelvis kan en kundtjänstrepresentants roll utvecklas från att hantera rutinära förfrågningar (som kan automatiseras) till att hantera mer komplexa, emotionellt laddade situationer som kräver empati och omdöme. En revisor kan tillbringa mindre tid på datainmatning och mer på att tolka insikter och ge strategisk rådgivning.

Organisationer måste också investera i att omutbilda och vidareutbilda sin personal för att förbereda dem för dessa nya roller. Detta inkluderar att tillhandahålla utbildning inte bara på hur man använder AI-verktyg, utan också på hur man utvecklar och tillämpar “Humics” i ett affärssammanhang.

En annan kritisk faktor är att involvera anställda i AI-implementeringsprocessen. Snarare än att påtvinga AI-lösningar från toppen ner, bör organisationer engagera arbetare i att identifiera områden där AI kan assistera dem och designa mänsklig-maskin-samarbete. Detta hjälper inte bara till att säkerställa att AI kompletterar på ett sätt som gynnar anställda, utan skapar också en kultur av kontinuerligt lärande och anpassning.

Ledarskap spelar också en avgörande roll. Ledare måste sätta en tydlig vision för hur AI ska komplettera och befria arbetskraften, och konsekvent kommunicera och modellera denna syn. De måste också vara proaktiva i att hantera oro kring jobbsäkerhet och skapa en psykologiskt säker miljö för anställda att experimentera, lära och anpassa sig.

Slutligen bör målet vara att skapa en symbiotisk relation mellan människor och AI, där var och en fokuserar på vad de gör bäst. Genom att designa jobb och organisationer runt denna princip kan vi utnyttja kraften i AI för att förbättra snarare än minska mänskligt potential och värde.

Har du tidigare sagt att tjänstebranschen är den mest sannolika att dra nytta av Generativ AI, kan du ge några exempel på detta?

Tjänstebranschen, som är beroende av mänsklig interaktion och kreativt problemlösning, står att vinna mycket på Generativ AI. Denna teknik, som kan skapa nytt innehåll (text, bilder, ljud etc.) baserat på mönster som lärs från befintliga data, har enorm potential att komplettera och förstärka mänskliga förmågor i tjänsteroller.

Ett exempel är i kundtjänst. Generativ AI kan användas för att skapa högt personliga och kontextbaserade svar på kundförfrågningar, baserat på en stor kunskapsbas. Detta kan möjliggöra kundtjänstrepresentanter att ge snabbare, mer precisa och mer anpassade stöd. Samtidigt kan AI hantera rutinära frågor, vilket frigör mänskliga agenter att fokusera på mer komplexa, emotionellt känsliga situationer som kräver empati och omdöme.

I kreativa fält som design och reklam kan Generativ AI fungera som ett kraftfullt verktyg för idégenerering och brainstorming. Till exempel kan en grafisk designer använda AI för att generera en mängd olika designelement eller layouter baserat på en uppsättning parametrar, som de sedan kan finslipa och kurera baserat på sin kreativa vision och förståelse för kundens behov. Denna synergier mellan AI-genererade idéer och mänsklig kurering kan leda till mer innovativa och effektiva design.

I utbildning och utbildning kan Generativ AI användas för att skapa personliga läromedel och bedömningar som anpassas till varje lärares behov, mål och framsteg. Lärare kan använda AI för att generera riktade övningar, förklaringar och feedback, vilket möjliggör mer individualiserat stöd i stor skala. Samtidigt kan AI frigöra lärare från rutinuppgifter som bedömning, vilket möjliggör att de fokuserar på högvärdesaktiviteter som mentoring, coaching och utveckling av kritiskt tänkande.

I hälso- och sjukvård kan Generativ AI ha spännande tillämpningar inom områden som patientutbildning och engagemang. Till exempel kan AI generera personliga hälsoråd, påminnelser och motivationsinnehåll baserat på en patients specifika tillstånd, livsstil och preferenser. Detta kan komplettera arbetet med hälso- och sjukvårdspersonal genom att förstärka viktiga budskap, besvara vanliga frågor och hålla patienter på rätt spår med sina behandlingsplaner.

Den gemensamma tråden genom dessa exempel är att Generativ AI inte ersätter den mänskliga tjänsteleverantören, utan kompletterar deras förmågor. Det tar på sig de mer rutinmässiga, dataintensiva aspekterna av rollen, vilket möjliggör att människor fokuserar på de högt värderade, kreativa och interpersonella aktiviteterna som kräver kreativitet, kritiskt tänkande och emotionell intelligens.

Genom att anta denna kompletterande synsätt kan tjänstebranschen utnyttja Generativ AI för att tillhandahålla mer personliga, responsiva och innovativa tjänster, från kundsupport till hälso- och sjukvård. Det kommer att driva innovation, avslöja nya insikter och skapa nya former av värde.

Kunde du dela några specifika exempel på hur AI förvandlar branscher som finans eller hälso- och sjukvård?

AI driver omvälvande förändringar inom olika branscher, och finans och hälso- och sjukvård är två exempel där påverkan är särskilt betydande.

I finans revolutionerar AI hur finansiella institutioner fungerar, från kundtjänst till riskhantering. Många banker använder till exempel AI-drivna chatbotar för att hantera kundförfrågningar, vilket ger 24/7-stöd och frigör mänskliga agenter att fokusera på mer komplexa frågor. Dessa chatbotar kan förstå naturligt språk, komma åt kontoinformation och till och med ge personliga rekommendationer, vilket förbättrar kundupplevelsen avsevärt.

AI förvandlar också bedrägeridetektering och riskhantering inom finans. Maskinlärningsalgoritmer kan analysera stora mängder transaktionsdata i realtid, identifiera mönster och avvikelser som kan indikera bedrägeri. Detta möjliggör för banker att upptäcka och förhindra bedrägeri mer effektivt, minska förluster och skydda kunder.

I investering och handel används AI för att fatta mer informerade och tidiga beslut. Algoritmer kan analysera marknadsdata, nyhetsattityd och sociala medietrender för att förutsäga aktiepriser och optimera portföljallokering. Vissa AI-drivna hedgefonder presterar till och med bättre än traditionella fonder som hanteras av mänskliga handlare.

I hälso- och sjukvård gör AI betydande framsteg inom områden som diagnos, läkemedelsupptäckt och personlig medicin. Till exempel kan AI-algoritmer analysera medicinska bilder som röntgen och MR för att upptäcka tecken på sjukdomar som cancer, ofta med en nivå av precision som matchar eller överträffar mänskliga radiologer. Detta kan leda till tidigare upptäckt och bättre patientresultat.

AI accelererar också läkemedelsupptäckt genom att förutsäga hur molekyler kommer att bete sig och interagera, vilket minskar tiden och kostnaden för att utveckla nya läkemedel. 2020 var det första AI-designade läkemedlet i kliniska prövningar, vilket markerade en betydande milstolpe inom detta område.

Personlig medicin är ett annat spännande område där AI har en påverkan. Genom att analysera en patients genetiska data, livsstilsfaktorer och medicinska historia kan AI förutsäga deras risk för vissa sjukdomar och rekommendera skräddarsydda förebyggande åtgärder eller behandlingar. Denna skiftning mot proaktiv, individualiserad vård har potentialen att avsevärt förbättra patientresultat och minska hälso- och sjukvårdskostnader.

AI används också för att förbättra fjärrövervakning och telemedicin. Bärbara enheter och smartphone-appar kan samla in hälsodata i realtid, som AI sedan kan analysera för att upptäcka tidiga tecken på hälsoproblem och varna hälso- och sjukvårdspersonal. Under COVID-19-pandemin spelade AI-drivna chatbotar och virtuella assistenter en avgörande roll i att triagera patienter, tillhandahålla information och minska belastningen på överbelastade hälso- och sjukvårdssystem.

Dessa är bara några exempel på hur AI förvandlar finans och hälso- och sjukvård. Vad som är viktigt att notera är att i varje fall kompletterar AI mänskliga professionella, snarare än att ersätta dem. Det tar på sig de mer rutinmässiga, dataintensiva uppgifterna, vilket möjliggör att människor fokuserar på de komplexa, omdömesbaserade aspekterna av sina roller.

Som dessa branscher fortsätter att anta och integrera AI, kan vi förvänta oss att se ännu fler innovativa tillämpningar som förbättrar effektivitet, precision och personlig anpassning, vilket leder till bättre resultat för företag och konsumenter. Nyckeln kommer att ligga i att hantera denna transformation på ett sätt som befriar snarare än fördröjer mänskliga arbetare, genom att utnyttja kraften i mänsklig-maskin-samarbete.

Med den ökande användningen av AI i affärer, har datasäkerhet, integritet och styrning blivit kritiska frågor. Hur bör företag hantera dessa problem för att upprätthålla förtroende med sina kunder?

Som företag alltmer förlitar sig på AI och data-driven beslutsfattning, har frågorna om datasäkerhet, integritet och styrning kommit till förgrunden. Dessa är inte bara tekniska utmaningar, utan grundläggande frågor om förtroende mellan företag och deras kunder. Som jag diskuterade i en nylig webinar som arrangerades av dataskyddsföretaget Clumio, med uppkomsten av deepfakes, växande oro kring AI-bias och naturligtvis det enorma problemet med dataintrång, måste företag fokusera på förtroende nu mer än någonsin.

För att hantera dessa problem och upprätthålla förtroende, måste företag anta en proaktiv, transparent och etisk approach till datahantering och AI-styrning. Här är några viktiga steg de bör överväga:

För det första måste företag prioritera datasäkerhet i alla skeden av datalivet. Detta innebär att implementera robusta säkerhetsåtgärder för att skydda mot dataintrång, hackning och obehörig åtkomst. Det inkluderar tekniker som datakryptering, säkra autentiseringsprotokoll och regelbundna säkerhetsrevisioner. Företag bör också ha tydliga policys och procedurer för att hantera och rapportera säkerhetsincidenter.

För det andra måste företag vara transparenta om sina datainsamlings- och användningspraxis. De bör tillhandahålla tydliga, lättförståeliga integritetspolicys som informerar kunder om vilka data som samlas in, hur de kommer att användas och med vem de kan delas. Kunder bör ha kontroll över sina data, med möjlighet att komma åt, uppdatera eller ta bort sin information när som helst.

I sammanhanget med AI specifikt, bör företag vara transparenta om var och hur AI används, och vilken påverkan det kan ha på kundernas upplevelser eller beslut. Om ett AI-system fattar betydande beslut som påverkar kunder, såsom att godkänna ett lån eller bestämma försäkringspremier, bör företag kunna förklara hur dessa beslut fattas och tillhandahålla vägar för kunder att överklaga eller begära mänsklig granskning.

För det tredje måste företag etablera starka datastyrningsramverk. Detta innebär att definiera tydliga policys och procedurer för hur data samlas in, lagras, åtkomms och används inom organisationen. Det bör inkludera riktlinjer för datakvalitet, dataintegration och datasäkerhet, samt definiera roller och ansvar för datahantering.

I sammanhanget med AI, utökas datastyrning också till modellstyrning. Företag bör ha mekanismer för att säkerställa att deras AI-modeller är rättvisa, opartiska och i linje med etiska principer. Detta kan innefatta tekniker som “modellförklarbarhet” och rättvishetstestning, samt mänsklig granskning och ansvar för AI-drivna beslut.

För det fjärde bör företag ge kunderna mer kontroll över sina data. Detta inkluderar att tillhandahålla enkla sätt för kunder att välja bort datainsamling eller att specificera hur deras data kan användas. Vissa företag utforskar också koncept som “dataförtroenden” eller “datakooperativ”, där kunder kan frivilligt poola sina data för specifika ändamål på ett säkert och transparent sätt.

Slutligen kräver byggandet av förtroende i AI-eran en grundläggande förändring i företagskultur och ledarskap. Företag måste införliva principer för ansvarsfull AI och dataetik i sina kärnvärderingar och beslutsprocesser. De bör utbilda och träna alla anställda i dessa principer och hålla ledningen ansvarig för att upprätthålla dem.

Genom att följa dessa steg – prioritera säkerhet, vara transparent, styra data på ett ansvarsfullt sätt, ge kunderna kontroll och främja en etisk kultur – kan företag bygga och upprätthålla förtroende i AI-eran. Det handlar inte bara om regelefterlevnad; det handlar om att aktivt demonstrera för kunder att deras data och deras förtroende värdesätts och skyddas.

I en era där data är den nya oljan och AI är den nya tillväxtmotorn, är förtroende den ultimata valutan. Som jag observerade under Clumio-webinariet, kommer vinnarna i en AI-driven värld inte att vara de företag med de mest komplexa datamängderna eller de största datamängderna, utan de som kan bygga en omutlig grund av förtroende under sina digitala ekosystem.

AI-bias är en betydande oro. Vilka bästa praxis rekommenderar du för organisationer för att identifiera och mildra bias i sina AI-system?

AI-bias är verkligen en kritisk fråga. AI-system lär sig från de data de tränas på, och om dessa data reflekterar historiska bias eller snedvridna representationer, kan dessa bias förstärkas och förvärras i AI:s beslut och utdata. Detta kan leda till orättvisa, diskriminerande eller till och med skadliga resultat, som undergräver förtroendet för AI och orsakar verklig skada på individer och samhälle.

För att identifiera och mildra dessa bias, rekommenderar jag organisationer att anta följande bästa praxis:

För det första, vara medveten om de olika typerna av bias som kan smyga in i AI-system. Alla bör läsa om de 188 kognitiva bias som varje människa besitter. Gå till Wikipedia och sök efter “kognitiva bias”. Som du kommer att märka, är några vanliga sådana:

• Urvalsbias: när de data som används för att träna AI inte är representativa för den verkliga populationen det kommer att tillämpas på.
• Historisk bias: när data reflekterar historiska samhällsbias, såsom ras- eller könsdiskriminering.
• Mätningsbias: när sättet data samlas in eller märks introducerar bias, såsom att använda subjektiva eller inkonsekventa kriterier.
• Algoritmisk bias: när AI-modellen själv introducerar bias, såsom att överanpassa till vissa funktioner eller förstora små skillnader.

Genom att förstå dessa olika typer av bias, kan organisationer vara mer proaktiva i att upptäcka och hantera dem.

För det andra, etablera diversifierade och inkluderande team för att arbeta med AI-projekt. Att ha teammedlemmar med olika bakgrunder, perspektiv och erfarenheter kan hjälpa till att identifiera bias som annars kan ha förbisetts. Det är också viktigt att involvera domänexperter och intressenter som förstår sammanhanget i vilket AI kommer att användas.

För det tredje, genomför rigorösa datarevisioner. Innan du tränar en AI-modell, undersök noggrant data för potentiella bias eller snedvridningar. Kontrollera representativitet, precision och fullständighet. Överväg tekniker som stratifierad sampling för att säkerställa rättvis representation av olika grupper.

För det fjärde, använd tekniker som adversarial debiasing under modellträningsprocessen. Detta innebär att medvetet försöka “lura” modellen med biased data och sedan justera modellen för att göra den mer motståndskraftig mot dessa bias. Det finns också olika algoritmiska tekniker för biasreducering, såsom regularisering, begränsningsoptimering och justeringar efter bearbetning.

För det femte, testa omfattande för rättvisa och bias. Detta bör innefatta testning av modellen på diversifierade, realistiska datamängder och scenarier, inte bara träningsdata. Använd kvantitativa mått för att utvärdera rättvisa, såsom demografisk paritet (säkerställa att modellens beslut är oberoende av känsliga attribut som ras eller kön) och lika möjligheter (säkerställa att modellen presterar lika bra för olika grupper).

För det sjätte, tillhandahåll transparens och förklarbarhet för AI-beslut. Använd tekniker som SHAP-värden eller LIME för att förklara hur modellen fattar beslut, och göra dessa förklaringar tillgängliga för användare eller intressenter. Denna transparens kan hjälpa till att identifiera bias och bygga förtroende.

För det sjunde, etablera tydliga ansvars- och styrningsstrukturer. Utse roller och ansvar för att hantera bias, rättvisa, transparens och ansvar. Säkerställ att det finns kanaler för användare eller intressenter att rapportera oro eller begära åtgärd om de tror att de har påverkats orättvist av ett AI-system.

Slutligen, främja en organisatorisk kultur av ansvarsfull och etisk AI. Regelmässigt utbilda och informera all personal om AI-etik och biasmildring. Uppmuntra öppen diskussion och rapportering av bias-oro. Gör etisk AI till en kärnvärdering och en nyckelprestationsindikator för organisationen.

Genom att anta dessa bästa praxis kan organisationer proaktivt identifiera och mildra bias i sina AI-system. Men det är viktigt att erkänna att biaseliminering är en pågående process, inte en engångslösning. När AI-system utvecklas och tillämpas i nya sammanhang, kan nya bias uppstå. Organisationer måste åta sig att kontinuerligt övervaka, lära och förbättra.

Slutligen är att hantera AI-bias inte bara en teknisk utmaning, utan en social och etisk imperative. Det handlar om att säkerställa att, allteftersom vi alltmer förlitar oss på AI för att fatta beslut som påverkar människors liv, vi gör det på ett sätt som är rättvist och transparent.

Vad ser du som AI:s framtida roll på arbetsplatsen?

Att se framåt, ser jag AI som en grundläggande transformerande av arbetsplatsens natur, inte ersättande människor, utan kompletterande och förhöjande mänskliga förmågor.

Rutinmässiga, upprepningsbara uppgifter kommer att automatiseras alltmer, vilket frigör människor att fokusera på högvärdesaktiviteter som kräver kreativitet, kritiskt tänkande, emotionell intelligens och komplex problemlösning. AI kommer att fungera som ett kraftfullt verktyg för idégenerering, analys och beslutsstöd, förbättrande mänskligt omdöme och expertis.

Vi kommer att se mer mänsklig-AI-samarbete, där AI hanterar dataintensiva aspekter medan människor tillför nyanserat förstående och etisk granskning. Jobb kommer att omdefinieras runt denna synergier, med fokus på unikt mänskliga färdigheter.

AI kommer också att möjliggöra mer personliga, responsiva och förutsägbara tjänster, från kundsupport till hälso- och sjukvård. Det kommer att driva innovation, avslöja nya insikter och skapa nya former av värde.

Men denna transition kommer att kräva betydande omutbildning och vidareutbildning av arbetskraften. Rollen av utbildning och träning kommer att vara avgörande för att förbereda människor på att arbeta effektivt bredvid AI.

Slutligen är framtiden för AI på arbetsplatsen inte om ersättning, utan om komplettering. Det handlar om att skapa en symbiotisk relation mellan människor och maskiner, där var och en fokuserar på vad de gör bäst. De organisationer som bemästrar denna balans kommer att vara de som trivs.

Hur kan företag förbereda sig nu för de förändringar AI sannolikt kommer att medföra under de kommande fem till tio åren?

För att förbereda sig på de AI-drivna förändringarna under de kommande tio åren, bör företag:

• Utveckla en AI-strategi som är i linje med affärsmålen, identifiera nyckelområden för AI-tillämpning och investering.
• Bygga AI-litteracitet över hela organisationen, säkerställa att alla anställda förstår AI-grunder och implikationer för sina roller.
• Investera i datainfrastruktur och styrning, säkerställa datakvalitet, säkerhet och etisk hantering.
• Experimentera med AI i kontrollerade miljöer, börja smått och skala upp framgångar.
• Omdesigna jobb och processer runt mänsklig-AI-samarbete, fokusera på att komplettera snarare än ersätta mänskliga förmågor.
• Investera kraftigt i anställdas omutbildning och vidareutbildning, fokusera på att utveckla “Humics” – kreativitet, kritiskt tänkande och emotionell intelligens.
• Etablera tvärfunktionella AI-styrningsstrukturer för att hantera bias, rättvisa, transparens och ansvar.
• Engagera sig i scenarioplanering för att förutse och anpassa sig till AI:s disruptiva påverkan på marknader, affärsmodeller och arbetskraft.
• Samarbeta med branschkollegor, akademi och beslutsfattare för att forma den ansvarsfulla utvecklingen och implementeringen av AI.
• Odla en agil, lärande-orienterad kultur som omfamnar förändring och experiment.

Nyckeln är att närma sig AI som en kontinuerlig resa av lärande, anpassning och transformation. Företag som börjar nu, investerar i både teknisk och mänsklig kapacitet, kommer att vara bäst positionerade för att utnyttja AI:s potential och navigera dess utmaningar under de kommande åren.

I september 2024 publicerar du din andra bok, IRREPLACEABLE: Konsten att sticka ut i en värld med artificiell intelligens, kan du berätta mer om den kommande boken och vad vi kan förvänta oss av den?

I min kommande bok, IRREPLACEABLE: Konsten att sticka ut i en värld med artificiell intelligens, dyker jag djupt i vad det innebär att trivas i en era som alltmer formas av AI.

I en värld som drivs alltmer av AI, hur säkerställer vi att vi förblir oumbärliga? Hur skyddar du ditt jobb, ditt företag och dina barn från de utmaningar som AI för med sig? Och kollektivt, hur skyddar vi vår mänsklighet?

I IRREPLACEABLE erbjuder jag en ram för att inte bara överleva, utan trivas i AI-eran.

Med över 20 års banbrytande AI-forskning och praktisk erfarenhet, avslöjar jag hemligheterna för att leva i harmoni med AI och odla de unikt mänskliga egenskaper som ingen maskin kan replikera. Jag guidar läsaren på en resa för att bemästra de tre kompetenserna för framtiden: att bli AI-beredd, mänskligt beredd och förändringsberedd.

Genom engagerande berättelser, praktiska strategier och tankeväckande insikter, utrustar IRREPLACEABLE dig för att:

• Utnyttja kraften i AI för att förbättra ditt liv, arbete och företag
• Skydda dig själv och din familj från AI:s potentiella fallgropar
• Utveckla de färdigheter som kommer att göra dig oumbärlig i en AI-driven värld
• Transformera ditt företag till ett oumbärligt företag
• Hjälpa dina barn att trivas bredvid AI
• Upptäcka din unika syfte i en värld omdefinierad av teknik

Oavsett om du är en individ som försöker trygga din karriär, en förälder som försöker uppfostra AI-beredda barn eller en affärsledare som strävar efter att navigera teknisk förändring, är IRREPLACEABLE din väsentliga guide. Det handlar inte om att anpassa sig till förändring; det handlar om att utnyttja kraften i AI för att bli den bästa versionen av dig själv.

AI är inte destinationen; det är fordonet som tar oss till en mer mänsklig framtid. Den här boken är din GPS. Ge dig ut på resan för att bli oumbärlig och upptäck hur AI-revolutionen inte bara handlar om teknik, utan om att återupptäcka essensen av vad det innebär att vara människa.

Tack för den underbara intervjun, jag ser fram emot att läsa IRREPLACEABLE som för närvarande är tillgänglig för förbeställning, läsare kan också vilja läsa Intelligent Automation som är tillgänglig idag.

Läsare kan också besöka Pascal Bornets webbplats för att lära sig mer.