Nazivaju je najvećim otkrićem u desetljećima u borbi protiv smrtonosnih superbakterija. Znanstvenici su uspješno upotrijebili umjetnu inteligenciju (AI) za analizu tisuća kemijskih spojeva i identificiranje novog antibiotika za liječenje smrtonosnih bakterija otpornih na lijekove.
Transformacijska tehnologija hvaljena je kao revolucionarna sila u znanosti i medicini, ali ima i široku primjenu u poslovanju.
Poslovni čelnici usredotočeni su na dva glavna područja u kojima umjetnu inteligenciju i znanost o podacima mogu učinkovito integrirati u svoje operacije:
- Prvo, osigurati da se svi dostupni podaci koriste za informiranje procesa donošenja odluka. Umjetna inteligencija može učinkovito integrirati i analizirati ogromne količine podataka, štedeći ogromne količine vremena i resursa.
- I drugo, primjena umjetne inteligencije za razvoj proizvoda ili usluga koje tvrtka isporučuje, uključujući brzi razvoj prototipa.
U oba scenarija, umjetna inteligencija može povećati opseg i brzinu kojom tvrtke mogu funkcionirati.
Međutim, usvajanje umjetne inteligencije ne dolazi bez rizika.
Postoji ozbiljna zabrinutost zbog potencijala tehnika umjetne inteligencije da ovjekovječe ili pogoršaju postojeće predrasude u društvu i ubrzaju širenje dezinformacija. To se posebno odnosi na korištenje generativne umjetne inteligencije – inače poznate kao vrsta umjetne inteligencije koja može stvoriti široku paletu podataka, poput slika, videa i zvuka.
Ova pitanja naglašavaju važnost kritičkog propitivanja upotrebe umjetne inteligencije koja se brzo razvija i njezinih rezultata.
Još uvijek nije savršen partner
Kritičko razmišljanje oduvijek je bila bitna vještina za poslovne lidere. Oni su dobro uvježbani u razmatranju relevantnosti i pouzdanosti višestrukih izvora informacija prije nego što donesu zaključak na temelju svih dokaza.
No posljednjih godina, sama količina i složenost podataka koji su dostupni donositeljima odluka učinili su ih mnogo težim za ispitivanje.
Znanost o podacima i umjetna inteligencija nude alate koji pomažu u daleko učinkovitijem ispitivanju i pojednostavljivanju informacija svojstvenih tim podacima. Prednosti toga su lako razumljive, ali ključno je imati na umu da umjetna inteligencija nipošto nije savršen partner.
Jedan od mitova o strojnom učenju jest da je potpuno objektivno i imuno na ljudske pristranosti. To zapravo nije slučaj. Umjetna inteligencija uči analizirajući trendove i obrasce u povijesnim podacima. Tako da može nenamjerno ovjekovječiti i pojačati postojeće predrasude u društvu.
Važno je da poslovne vođe razumiju ograničenja ovih sustava i da cijene unose i pretpostavke visoke razine koje su upisane u određeni sustav. Baš kao što bismo to učinili s bilo kojim drugim izvorom informacija.
Slijepa vjera u rezultate umjetne inteligencije zapravo može biti više opasna nego korisna. I to tako što uvodi pristranosti i nenamjerno stvara nedostatke za podskup vaše korisničke baze.
Kao dio osiguravanja odgovorne upotrebe umjetne inteligencije, tvrtke moraju razmotriti umjetnu inteligenciju. Ne samo u smislu onoga što ona može pružiti za njih kao organizaciju, već i onoga što ona znači za sve njihove dionike, posebno za njihove klijente. Na primjer, što bi vaši klijenti mislili o načinima na koje vaša tvrtka koristi njihove podatke u svojim sustavima?
Ugrađeni nadzor
Ugradnja rješenja umjetne inteligencije u poslovanje zahtijeva razumijevanje ovih aspekata. To uključuje konceptualne razlike između različitih vrsta modela, njihova ograničenja i pristranosti.
To prije svega znači da korištenje umjetne inteligencije u poslovanju ne zahtijeva samo tehničku stručnost, već zahtijeva i dubinsko razumijevanje svih oblika organizacije.
Dakle, da bi se stvorile stvarne prilike iz znanosti o podacima i umjetne inteligencije, odgovarajuće razumijevanje umjetne inteligencije mora biti ugrađeno u različite funkcije. To će omogućiti kolegama s relevantnim znanjem i iskustvom da podrže identifikaciju vjerodostojnih prilika za korištenje umjetne inteligencije i kritičku analizu rezultata umjetne inteligencije.
To će vjerojatno zahtijevati brzo usavršavanje kolega iz različitih odjela kako bi mogli učinkovito koristiti umjetnu inteligenciju, razumjeti njena ograničenja i cijeniti uključene etičke implikacije.
Poslovni čelnici moraju biti opremljeni vještinama koje su im potrebne kako bi učinkovito ugradili najbolju praksu u svoju organizaciju.
***
Nema sumnje da umjetna inteligencija ima transformacijski potencijal, ali se brzo razvija i teško je predvidjeti pune implikacije njezinog konačnog utjecaja. Za sada, svaka tvrtka koja želi maksimalno iskoristiti umjetnu inteligenciju za upravljačem mora osigurati mirnu ljudsku ruku.
Izvor: Forbes; prijevod i prilagodba: Financa.ba
