Working With AI Today As A Guide To The Future Of Work

Il vincitore del premio Turing e pioniere dell’intelligenza artificiale Geoff Hinton ha predetto con sicurezza nel 2016 che “entro cinque anni, il deep learning farà meglio dei radiologi” e ha consigliato alle scuole di medicina di “smettere di formare i radiologi adesso”. A quale radiologo Keith Dreyer ha risposto: “Gli unici radiologi che perderanno il lavoro a causa dell’IA saranno quelli che si rifiuteranno di lavorare con l’IA”.

Dryer è citato in un nuovo libro di Thomas Davenport e Steven Miller e la sua previsione più informata avrebbe potuto servire come motto del libro. Lavorare con l’intelligenza artificiale: storie vere di collaborazione uomo-macchina si basa su 29 casi studio di collaborazione uomo-macchina in aziende che utilizzano con successo l’intelligenza artificiale per aumentare anziché sostituire i propri dipendenti. È un’indagine coinvolgente e ben documentata sulla natura del lavoro di oggi e di domani.

Davenport e Miller ci ricordano che Hinton era in buona compagnia, anche se fuori dal comune. Le previsioni sull’impatto dell’IA sull’occupazione andavano dal 50% di tutti i posti di lavoro persi al 5% di posti di lavoro persi (e un guadagno netto di decine di milioni di posti di lavoro). “Noi due crediamo fermamente nell’aumento come impatto principale dell’IA”, affermano Davenport e Miller. Insieme a Lavorare con l’intelligenza artificialedimostrano che la loro convinzione è oggi la realtà di molte imprese e forniscono una guida per il futuro del lavoro.

Le società che fungono da case study del potere dell’aumento vanno dai servizi finanziari (ad esempio, Morgan Stanley, Mass Mutual, DBS Bank, Radius Financial Group), al software (ad esempio, Salesforce, Intuit), all’online/digitale (ad esempio, FarmWise , Mandiant, Shopee, Stitch Fix), all’assistenza sanitaria (ad es. Stanford Health Care, Good Doctor Technology) a organizzazioni in altri angoli dell’economia globale. Per ogni caso di studio, gli autori descrivono il contesto lavorativo del sistema di esseri umani più macchine intelligenti e includono interviste con lavoratori, manager, clienti e fornitori di tecnologia. Descrivono le lezioni apprese da ogni caso di studio e offrono le loro intuizioni e conclusioni lungo temi che attraversano tutti i casi.

Innanzitutto, il lavoro di squadra è alla base del successo dell’introduzione dell’IA nell’azienda. “Uno degli aspetti notevoli di tutti gli esempi di casi di studio in questo libro è che coinvolgono collaborazioni altamente complesse tra un numero di gruppi e attori diversi, sia all’interno che all’esterno di una particolare organizzazione”, scrivono Davenport e Miller. Ci vuole un team complesso e altamente coordinato e ci vuole tempo.

“Everybody’s a Techy” è un’altra osservazione importante. I casi di studio evidenziano la trasformazione del “dipartimento IT” tradizionale, isolato e isolato, in tecnologia e strumenti integrati ovunque nell’azienda. Questa nuova realtà tecnologica guida l’ascesa di ruoli ibridi, fondendo competenze, competenze ed esperienze aziendali e tecnologiche. Oggi, Davenport e Miller scrivono: “Il problema non è se sia necessario assumere un ruolo ibrido business-IT. Piuttosto, è una scelta di quale tipo di ibrido e in che misura”.

La qualità, la ricchezza, l’accessibilità e l’usabilità dei dati sono fattori importanti per il successo dei programmi di intelligenza artificiale e i sistemi di supporto per l’acquisizione, l’integrazione e la gestione dei dati sono importanti fattori di successo nella diffusione dell’IA. Queste “piattaforme” di supporto e le persone che le sviluppano e le mantengono, sostengono Davenport e Miller, devono ricevere l’attenzione e il supporto che meritano.

Un altro importante meccanismo di supporto che Davenport e Miller hanno trovato nella loro ricerca è quello che chiamano “sistemi di gestione dei casi intelligenti”. Si tratta di un tipo di ambiente applicativo per l’utente finale che aiuta nella gestione del flusso di lavoro, nell’assegnazione delle priorità, nei consigli e nell’integrazione dei dati. Un aspetto importante di questi sistemi è che gli esseri umani possono ignorare l’intelligenza artificiale: “Uno dei grandi vantaggi di esseri umani e macchine intelligenti che lavorano fianco a fianco è che gli esseri umani possono confermare che una decisione automatizzata è ‘ragionevole'”.

Per quanto riguarda l’impatto attuale e potenziale dell’IA sui posti di lavoro, e in particolare il suo impatto sui lavoratori di livello base, Davenport e Miller descrivono sia le situazioni negative che quelle positive che hanno riscontrato nella loro ricerca. Concludono che “una riduzione delle opportunità di lavoro di base per i lavoratori della conoscenza è ancora una minaccia importante e imminente. Allo stesso tempo, è ancora una situazione inconcludente e in evoluzione, con molteplici fattori controbilancianti e influenzanti le forze economiche”.

Nel corso della loro indagine, Davenport e Miller hanno scoperto che il lavoro remoto e indipendente, assistito e facilitato da macchine intelligenti, è diventato più comune. Vedono sia i lati positivi che negativi di questo tipo di lavoro, ma sottolineano che i lavoratori hanno bisogno di interagire, parlare tra loro e socializzare, in modo che possano continuare a imparare e trovare nuove idee.

Infine, “cosa si dovrebbe fare riguardo ai limiti dell’IA e ai punti di forza umani?” chiedono Davenport e Miller. E la risposta: lascia che gli umani prevalgano sulle decisioni dell’IA; Gli esperti di intelligenza artificiale dovrebbero comprendere bene il contesto lavorativo in cui vengono implementate le loro soluzioni di intelligenza artificiale e spiegare a tutti i soggetti coinvolti cosa può e non può fare l’IA; E tutti dovrebbero capire che l’implementazione dell’IA è un’attività di gestione del cambiamento.

Lavorare con l’intelligenza artificiale è stato pubblicato verso la fine di un anno in cui i “modelli di base” dell’IA hanno conquistato i titoli dei giornali per la loro “creatività”, “sensibilità” e “comprensione” e “ragionamento” a livello umano. Quindi è stato incoraggiante per questo lettore umano (e scettico) scoprire che Davenport e Miller “sospettano che anche con l’inesorabile traiettoria di miglioramento delle capacità dell’IA, l’aumento diffuso è qui per restare”.

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