Может ли ИИ стать вашим следующим сотрудником месяца?
Руководители корпораций и ученые согласны с тем, что новые возможности искусственного интеллекта (ИИ) приведут к значительным изменениям в том, как работают предприятия.Недавний отчет International Data Corp предполагает, что глобальные инвестиции в системы искусственного интеллекта, как ожидается, удвоятся в течение следующих четырех лет. 1 Между тем, другие недавние опросы показывают, что интеграция их возможностей в организации вызовет новые недоумения. 2 Учитывая уникальные характеристики систем ИИ, такие как способность к самообучению и превосходное аналитическое «мышление», мы утверждаем, что применение и управление ИИ в организациях требует нового управленческого мышления. Такое мышление может потребовать отношения к ИИ как к «сотруднику», основанному на идеале симбиоза человека и ИИ и стремлении поднять людей в умственном труде.
Какие новости?
Основой для организаций, позволяющих эффективно использовать ИИ, рассматривая его как сотрудника, является технология глубокого обучения, вызывающая большую часть текущего интереса к ИИ. Глубокое обучение, в отличие от классического машинного обучения, уходит своими корнями в математическое моделирование, основанное на нейронных сетях. Возможности глубокого обучения основаны на возможностях человека, таких как зрение, речь и понимание языка. Например, человеческое зрение является источником вдохновения для моделей глубокого обучения, которые могут понимать содержимое изображения или видео. Эта возможность является ключевым компонентом, например, беспилотных автомобилей. В другом примере понимание языка — это возможность модели глубокого обучения, широко используемая при преобразовании речи в текст, языковом переводе и генерации естественного языка. Глубокое обучение продолжит расширять свои возможности, вдохновленные человеческими когнитивными знаниями и возможностями сенсорного восприятия. Сила ИИ (то есть глубокого обучения) заключается в скрытых знаниях, которые модели глубокого обучения генерируют самостоятельно. Модель глубокого обучения не нуждается в человеке-инженере, чтобы сказать ей, на что обращать внимание. Скрытые знания дают модели возможность изучить важные особенности того, что она анализирует, а также то, насколько важны эти функции в контексте проблемы или ситуации, к которой она применяется.Чем больше решение для глубокого обучения «обучается» (то есть используется), тем «умнее» оно становится.
Новые алгоритмы искусственного интеллекта проникают в когнитивные и интеллектуальные задачи, лежащие в основе работы со знаниями. Решение может сочетать в себе несколько возможностей глубокого обучения (ИИ), чтобы обеспечить человеческое выполнение задачи знаний. Например, когда требуется подпись к фотографии, сопровождающей новостную статью, решение может сочетать модель глубокого обучения, которая понимает изображения, с моделью генерации текста на основе глубокого обучения и автоматически генерировать подпись к фотографии.
Учитывая такие технологические прорывы, некоторые эксперты могут утверждать, что технологии на основе ИИ постепенно заменят людей, занимающихся умственными способностями. 3 Действительно, количество задач работников умственного труда, которые смогут выполнять системы ИИ, будет продолжать расти на том же уровне или лучше, чем в настоящее время, выполняемом работниками умственного труда. Однако такая точка зрения отвергает возможность того, что возможности ИИ перенимают определенные виды деятельности у работников умственного труда с целью установления партнерства между работником и интеллектуальным агентом, тем самым повышая вклад работников умственного труда в анализ более высокого уровня — в том, что мы можно было бы назвать «возвышением человечества».
ИИ как сотрудник
Нынешнее широко распространенное мышление рассматривает ИИ как технологию, которую следует использовать для конкретных дискретных действий. Такой подход, безусловно, заслуживает внимания. Как минимум, это не только обеспечивает некоторую ощутимую отдачу от инвестиций компании в решение ИИ, но также позволяет им получить опыт в области ИИ без более полной приверженности. Исторически информационные технологии не рассматривались как такой же ресурс, как, скажем, человеческий капитал. Вместо этого он обычно рассматривается как амортизационный актив для компании.Таким образом, современные подходы рассматривают ИИ и работников как двух принципиально разных субъектов в организациях и часто рассматривают влияние ИИ на HR и другие организационные процессы как экзогенный участник. 4 В этой статье мы относимся к ним симметрично и обращаем внимание на «искусственный капитал». Поскольку интеллектуальные агенты все больше вносят свой вклад в интеллектуальные и когнитивные задачи, мы выступаем за то, чтобы относиться к ним так же, как мы относимся к работникам умственного труда, рассматривая их как равноправных членов команд организации и коллективного разума — тех, кого Том Мэлоун недавно назвал человеко-компьютерными «сверхразумами». ” 5
Здесь мы рассматриваем возможности ИИ в организациях с антропоморфной точки зрения. Учитывая, что решения на основе ИИ, как указано выше, основаны на уникальных человеческих характеристиках, а новые исследования показали, что они используют уже известные человеческие знания, организации выиграют, осознав, что решения на основе ИИ на самом деле могут стать дополнительным активом для их бизнеса. Это требует изменения точки зрения, чтобы признать способность машин ИИ к непрерывному «обучению» человеческих способностей (речь, зрение, понимание языка и рассуждения). Вместо того, чтобы характеризовать ИИ как технологию, которая «автоматизирует вещи» и «вытесняет работников», более выгодно рассматривать его как сотрудника, способного учиться, расти внутри компании, взаимодействовать в качестве члена команды и помогать другим работникам: как человек-служащий.
Фреймворк «ИИ как сотрудник»
Опираясь на жизненный цикл человеческих ресурсов как на базовую структуру управления человеческим капиталом 6 , мы обсудим, как можно управлять ИИ как работником. Эту новую перспективу можно понимать как ключевые шаги, связанные с управлением «искусственным капиталом». Важно отметить, что структура жизненного цикла HR не обеспечивает прямой перевод на структуру ИИ как сотрудника. Скорее, он должен служить источником вдохновения для понимания того, как может быть разработана структура последнего.
| Таблица 1: Жизненный цикл искусственного капитала (AC) | |||
|---|---|---|---|
| операции переменного тока | Примеры вопросов для ответа | ||
| Рекрутинг – Определение возможных источников возможностей ИИ | Ищем ли мы поставщиков ИИ или разрабатываем технологию собственными силами с соответствующими возможностями? | ||
| Выбор | Какой тип системы ИИ мы выбираем? | ||
Соответствуют ли выбранные системы искусственного интеллекта культуре организации? Способствуют ли они повышению квалификации работников?
Как мы можем разработать рамки для аудита и управления предвзятостью и доверием? Этичны ли наши сотрудники ИИ?
Последствия перспективы ИИ как сотрудника
Отношение к ИИ как к сотруднику может потребовать новых стратегий и планов. Вот несколько выводов, которыми организации могли бы руководствоваться при реализации этой точки зрения.
Акцент на партнерство, а не на полную автоматизацию
Уроки прошлых внедрений технологий ясно показали, что использование технологий для замены рабочих деморализует рабочую силу (даже тех, кто не теряет работу). ИИ-как-служащий не должен использоваться для массового увольнения работников, а вместо этого внедряться, чтобы помочь организациям и менеджерам расширить работу сотрудников и развить новый тип партнерства между ИИ и работниками умственного труда. Перспектива ИИ как сотрудника требует от руководства компании нисходящего подхода к установлению культуры. Крайне важно объяснить как менеджерам, так и сотрудникам, что новый сотрудник с искусственным интеллектом должен не занимать их работу, а обогащать их роли. Таким образом, ИИ становится частью культуры и структуры компании.
ИИ как партнер и товарищ по команде
Как видно из таблицы 1, взаимное обучение является центральным аспектом этого партнерства. Первый шаг к настоящему партнерству — признать ИИ еще одним полезным членом команды. Человеческие партнеры должны прилагать усилия, чтобы учиться у искусственного партнера и, в свою очередь, помогать ему учиться и расти.Стратегически машины на базе ИИ смогут взаимодействовать с людьми, используя возможности, вдохновленные человеческими способностями, такими как слушание, речь, зрение, интонация и другие естественные способы взаимодействия и обучения.
Таким образом, ИИ может способствовать как индивидуальной деятельности, так и командной работе. «Персональные интеллектуальные помощники» могут служить партнерами для отдельных работников, в то время как другие системы ИИ могут облегчать командное взаимодействие и брать на себя задачи членов команды (например, служить командной памятью или помогать новым ИИ или сотрудникам-людям). Наконец, системы глубокого обучения могут помочь генерировать новые знания в командах и связывать переменные, ранее упускаемые из виду их партнерами-людьми.
Управление «искусственным капиталом»
Распространенные парадигмы управления в наукоемких организациях связаны с управлением человеческим капиталом. Перспектива ИИ как сотрудника дополняет этот фокус и обращает внимание на эффективное управление искусственным капиталом и его синергию с человеческим и социальным капиталом внутри и между организациями. Рассмотрение систем ИИ как традиционных ИТ-систем, в которых они часто рассматриваются как амортизируемые активы, упрощает уникальные возможности таких интеллектуальных систем генерировать скрытые знания в качестве накопительного актива. Скрытые знания, содержащиеся в системе ИИ, сохраняются в организации и, вероятно, будут продолжать расти по мере того, как системы ИИ станут умнее.
Наконец, как уже отмечалось, интересной перспективой использования ИИ в качестве сотрудника является способность искусственного и человеческого капитала помогать друг другу в продвижении. Например, в исследовании IBM была разработана «система дебатов», которая может обсуждать с человеком выбранные темы. Такая конкуренция между людьми и сотрудниками ИИ может способствовать развитию интеллектуальных способностей обоих.
1 ИДК. (2020). Ожидается, что мировые расходы на искусственный интеллект удвоятся за четыре года, достигнув 110 миллиардов долларов в 2024 году. https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS46794720
3 Шелл, Э. Р. (2018). ИИ и автоматизация заменят большинство работников-людей, потому что им не обязательно быть идеальными — просто лучше, чем вы. Newsweek. https://www.newsweek.com/2018/11/30/ai-and-automation-will-replace-most-human-workers-because-they-dont-have-be-1225552.html
4 Дагган Дж., Шерман У., Карбери Р. и Макдоннелл А. (2020). Алгоритмический менеджмент и работа с приложениями в гиг-экономике: программа исследований трудовых отношений и УЧР. В Журнал управления человеческими ресурсами (Том 30, Выпуск 1, С. 114–132). https://doi.org/10.1111/1748-8583.12258
5 Мэлоун, Т. В. (2018). Как человеко-компьютерные «Сверхразумы» переопределяют будущее работы. Обзор менеджмента Слоана MIT, 59(4), 34–41.
6 Каппелли П., Тамбе П. и Якубович В. (2019). Искусственный интеллект в управлении человеческими ресурсами: вызовы и путь вперед. Калифорнийский управленческий обзор, 61(4), 15–42.
