Исследование MIT Sloan в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Jan 19, 2024

Почему генеративный ИИ нуждается в творческом человеческом подходе

Генеральный директор Blue Bottle Coffee об овсяном молоке и инновациях

Генеральный директор HubSpot: 6 вариантов карьеры, которые ведут к вершине

Фото: Дженнифер Тапиас Дерч

Идеи, имеющие значение

Искусственный интеллект

26 октября 2022 г.

Грядет бум производительности ИИ. Вот что необходимо знать менеджерам, чтобы внедрять интеллектуальные технологии, этичные и ориентированные на работников.

Нет никаких сомнений в том, что искусственный интеллект и машинное обучение играют все большую роль в принятии бизнес-решений. Опрос старших руководителей по данным и технологиям, проведенный NewVantage Partners в 2022 году, показал, что 92% крупных компаний сообщили о достижении окупаемости своих инвестиций в данные и искусственный интеллект — рост с 48% в 2017 году.

Но по мере того, как эти технологии становятся мейнстримом, возникают новые вопросы: как они изменят характер рабочего процесса и взаимодействия на рабочем месте? Будут ли они использованы этически? Смогут ли они заменить людей?

Вот что следует учитывать, поскольку ИИ и машинное обучение становятся повсеместными, по мнению исследователей MIT Sloan, приглашенных ученых и отраслевых экспертов.

Искусственный интеллект меняет большинство профессий, но он далек от замены человека, согласно книге, в которой анализируются выводы Целевой группы Массачусетского технологического института по работе будущего.

Около 92% крупных компаний сообщают, что они получают прибыль от своих инвестиций в данные и искусственный интеллект.

Исследователи Массачусетского технологического института Дэвид Аутор, Дэвид Минделл и Элизабет Б. Рейнольдс утверждают, что важно понимать возможности и ограничения искусственного интеллекта, когда мы думаем о том, как он повлияет на рабочие места.

Сегодняшние проблемы ИИ сосредоточены вокруг физической ловкости, социального взаимодействия и суждения. Рассмотрим помощника по домашнему здоровью, в обязанности которого входит оказание физической помощи хрупкому человеку, наблюдение за его поведением и общение с семьей и врачами. Только когда автоматизация достигнет этого уровня, можно будет действительно считать то, что ученые называют «искусственным общим интеллектом».

Искусственный интеллект можно использовать для создания более справедливого будущего. Во всех отраслях работники обеспокоены тем, что автоматизация и искусственный интеллект лишат их рабочих мест. Профессор менеджмента Слоуна Массачусетского технологического института Томас Кочан разделяет эти опасения, но также видит «огромный» инновационный потенциал в новых технологиях для создания «продуктивного и более справедливого будущего».

В своем онлайн-курсе обучения руководителей «Лидерство в сфере труда будущего» Кочан излагает четырехкомпонентную дорожную карту работы будущего:

На подходе бум производительности, основанный на искусственном интеллекте. Возьмем, к примеру, Интернет: его фундаментальные технологии укоренились в 1960-х и 1970-х годах, но стали коммерциализированы только в середине 1990-х годов. Эрик Бриньолфссон из Стэнфордского университета, входящий в рабочую группу Массачусетского технологического института по работе будущего, называет этот феномен «J-кривой», когда технологическое признание «сначала медленное и постепенное, а затем ускоряется, чтобы прорваться к широкому признанию».

Теперь предприятиям следует подготовиться к J-кривой, основанной на искусственном интеллекте, по мере развития этой технологии. Компании должны сосредоточиться на включении искусственного интеллекта и машинного обучения в рабочие процессы и подготовке сотрудников, сказал Бриньольфссон на конференции EmTech Next, в то время как политики должны принять меры, чтобы их внедрение не способствовало неравенству.

ИИ требует поддержки заинтересованных сторон. Инструменты машинного обучения используются в самых разных областях. Но внедрение технологий на рабочие места — это всего лишь один шаг: эти инструменты будут успешными только в том случае, если они интегрированы в рабочие процессы и если люди доверяют им настолько, чтобы зависеть от них.

Ключом к успешному внедрению является постоянный диалог между разработчиками технологий и конечными пользователями, согласно исследованию профессора MIT Sloan Кейт Келлогганд и соавторов.