Die Grenzen der Automatisierung in Geschäftsprozessen erweitern

Unternehmen können es sich nicht leisten, den Reichtum ihres Humankapitals zu ignorieren:diese fehlbaren Kreaturen mit ihrer einzigartigen Fähigkeit, sich zu trauen und zu wagen zu träumen, zu erahnen und Risiken einzugehen und vor allem zu erkennen, wann sie auf eine Katastrophe zusteuern

Im vergangenen Sommer gab es einen düsteren Meilenstein in der Geschichte der künstlichen Intelligenz:den ersten Todesfall durch ein autonomes Fahrzeug. Ein Tesla Model S, das mit vollem Autopiloten betrieben wurde, prallte auf einer Autobahn in Florida gegen die Ladefläche eines Lastwagens und tötete den menschlichen „Fahrer“.

Laut dem Blog des Unternehmens war die Ursache dieses tragischen Unfalls die Unfähigkeit der KI, „die weiße Seite des Sattelzugs vor einem hell erleuchteten Himmel“ zu erkennen. Wie Tesla betont, war dies der erste Todesfall in über 130 Millionen Meilen, die mit Autopilot gefahren wurden, was weniger als die Hälfte der weltweiten Rate von 60 Millionen Meilen pro Todesfall bei menschlichen Fahrern ist.

Wenn Tesla und andere Hersteller von autonomen Autos diese Rate niedrig halten können, wird dies sicherlich eine große Verbesserung der Sicherheit darstellen. Doch die Art dieses Unfalls – einer, der von einem menschlichen Fahrer mit ziemlicher Sicherheit vermieden worden wäre – wirft ernsthafte Fragen darüber auf, wie viel Entscheidungsfreiheit Menschen Maschinen überlassen sollten.

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Da die Technologie immer intelligenter wird, wird sie zwangsläufig Entscheidungen treffen müssen, die zum Tod von Menschen führen. Fahrzeuge wie autonome Autos und Lastwagen müssen so programmiert werden, dass sie moralische Entscheidungen treffen, wie z. B. die sofortige Beantwortung des „Trolley-Problems“, das Ethiker seit vielen Jahren verwirrt.

Nicht jede Frage zu KI und Automatisierung ist eine Frage von Leben und Tod, aber es müssen wichtige praktische und ethische Fragen beantwortet werden, bevor wir sicher sein können, dass diese Technologien unser Leben eher bereichern als beeinträchtigen.

Dies ist eine Tatsache, die zunehmend von Unternehmen selbst erkannt wird. Untersuchungen von Infosys haben ergeben, dass mehr als die Hälfte (53 %) der Befragten der Meinung sind, dass ethische Fragen die KI daran hindern, so effektiv zu sein, wie sie sein könnte, während nur ein Drittel (36 %) angibt, dass sie die ethischen Auswirkungen dieser neuen Technologien vollständig berücksichtigt haben .

Diese Bedenken reichen von den Auswirkungen dieser Technologien auf die Privatsphäre von Mitarbeitern und Kunden bis hin zu den Auswirkungen auf die Beschäftigung (z. B. durch die Entlassung großer Teile der menschlichen Belegschaft). Es gibt auch Fragen – stark hervorgehoben in der obigen Tesla-Geschichte – darüber, inwieweit künstliche Intelligenz menschliche Mitarbeiter jemals ersetzen kann.

Es ist ebenso leicht, sich von der versprochenen Macht der Technologie verführen zu lassen, wie es ist, die einzigartigen Fähigkeiten des menschlichen Gehirns zu romantisieren. Wenn Unternehmen diese beiden sehr unterschiedlichen Intelligenzen nicht in Einklang bringen können, werden sie wahrscheinlich nicht die vollen Vorteile erschließen, die erzielt werden können, wenn Menschen und Technologie dazu gebracht werden, sich gegenseitig zu ergänzen.

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Eine der größten Herausforderungen für die Menschheit ist, wie viel Autonomie wir Maschinen geben und in welchen Situationen künstliche Intelligenz besser eingesetzt wird als der menschliche Verstand.

Auf den ersten Blick macht die Fähigkeit der Technologie, riesige Datensätze zu verarbeiten und die Verarbeitung natürlicher Sprache zu nutzen, um realistische Interaktionen mit Kunden zu ermöglichen, sie zum perfekten Ersatz für langsame, teure und fehleranfällige Menschen.

Aber das bedeutet, die eigenen angeborenen Fehlbarkeiten der Technologie zu ignorieren, von Microsofts Tay-Chatbot, der schnell lernte, rassistisch zu sein, bis hin zum selbstfahrenden Auto, das nicht zwischen dem Himmel und einem 20-Tonnen-Stück sich schnell bewegendem Metall unterscheiden kann.

Tatsache bleibt, dass Maschinen uns immer noch nur Erkenntnisse liefern können und dass nur Menschen die Weisheit haben, diese Erkenntnisse für einen bestimmten geschäftlichen oder persönlichen Kontext angemessen anzuwenden. Wenn das Leben der Menschen immer von rationalen, empirischen Überlegungen bestimmt würde, könnte es ein Argument dafür geben, dass Maschinen den Menschen wo immer möglich ersetzen.

Wie wir alle wissen, ist dies jedoch einfach nicht der Fall. Infosys ist ein Unternehmen, das täglich mit diesen Fragen konfrontiert wird. Es hilft einer großen Anzahl von Unternehmen bei Initiativen zum maschinellen Lernen, und uns wurde schnell klar, wie wichtig die Kontextualisierung ist.

In den meisten Fällen reicht es einfach nicht aus, Zahlen zu knacken; Um effektiv zu sein, muss es von einem gründlichen Verständnis der Unternehmenskultur und des Geschäftsmodells, seiner einzigartigen Herausforderungen und Daten-/Berichtsstrukturen begleitet werden.

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Menschen werden weiterhin eine entscheidende Rolle dabei spielen, die richtigen Fragen zu stellen; Abfragen, Interpretieren und Anwenden der Daten; und das Aufstellen der richtigen Hypothesen für die Maschinen.

Technologie-Evangelisten vergessen oft zu erwähnen, dass die Genauigkeit jedes Algorithmus für maschinelles Lernen im ersten Durchgang typischerweise 60–70 % beträgt – darauf müssen Feinabstimmung und weitere Arbeit folgen.

Bisher klingt dies eher nach einem Argument für die Einstellung von mehr Datenwissenschaftlern als nach einem Loblied auf die Fähigkeiten menschlicher Arbeitskräfte. Es sollte jedoch keine große Vorstellungskraft erfordern, sich die oben erwähnten Einschränkungen der Technologie anzusehen und zu sehen, wie diese auf andere Bereiche einer Organisation zutreffen.

Diese reichen von der Spitze des Baums bis zum jüngsten Arbeiter. Fragen Sie jeden erfolgreichen Geschäftsinhaber, und er wird Ihnen sagen, wie wichtig es ist, kalkulierte Risiken einzugehen, die bis zu einem gewissen Grad auf Intuition basieren. sie sprechen über die Bedeutung des lateralen Denkens zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme; Sie können betonen, wie ihre besten Ideen und Geistesblitze aus völlig unerwarteten Denkmustern hervorgehen.

Für einen HR-Mitarbeiter geben Daten wichtige Einblicke in die Leistung und Produktivität des Einzelnen; es wird ihnen wahrscheinlich nicht sagen, warum sie schlechte Leistungen erbringen, oder die einfühlsamste und effektivste Art, Gespräche darüber zu führen, wie sich dieser Mitarbeiter verbessern kann.

In ähnlicher Weise profitiert ein Kundendienstmitarbeiter davon, Zugriff auf alle Daten zu haben, die er zur Untersuchung der Beschwerde benötigt, aber es erfordert immer noch Schulung, Intuition und Menschlichkeit, um die Angelegenheit so zu lösen, dass der Kunde zufrieden ist.

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Die Wahrheit ist, dass Daten lediglich ein Werkzeug sind, mit dem Menschen ihre Arbeit verbessern können, sei es bei der Gründung eines Hedgefonds oder beim Umgang mit einem unzufriedenen Kunden.

Unternehmen können es sich nicht leisten, den Reichtum ihres Humankapitals zu ignorieren:diese fehlbaren Geschöpfe mit ihrer einzigartigen Fähigkeit, zu wagen und zu träumen, intuitiv zu sein und Risiken einzugehen und vor allem zu erkennen, wann sie auf eine Katastrophe zusteuern.

Quelle: Jonathan Ebsworth, Head of Disruptive Technologies bei Infosys Consulting