Automatizare sau augmentare? Două abordări ale AI într-o companie | AI în afaceri #124

În 2018, Unilever a pornit deja într-o călătorie conștientă pentru a echilibra capacitățile de automatizare și augmentare. Procedând astfel, a obținut rezultate impresionante – o creștere cu 16% a diversității etnice și de gen a noilor angajați, economii de 70.000 de zile lucrătoare pe an și o reducere cu 90% a timpului de recrutare. Dar ce sunt automatizarea și augmentarea? Să aruncăm o privire mai atentă, descoperind interacțiunile dinamice, oportunitățile și capcanele, precum și impactul asupra afacerilor și angajaților individuali. Citiți mai departe pentru a afla mai multe.

Ce sunt automatizarea și creșterea în contextul AI într-o companie?

Automatizarea și creșterea sunt forțe opuse, dar interdependente. De fapt, companiile se confruntă cu o alegere: reduc costurile și automatizează sarcinile, eliminând implicarea umană în proces? Sau, cu accent pe calitate și personalizare, îmbunătățiți capacitățile angajaților și îmbunătățiți rezultatele prin creșterea AI, care implică o colaborare strânsă între oameni și inteligența artificială? Abilitățile lor complementare vor fi apoi combinate pentru a îndeplini o anumită sarcină.

Paradoxul automatizării și creșterii este o problemă cu care organizațiile moderne trebuie să se confrunte. Înțelegerea diferenței și a sinergiilor dintre cele două concepte este crucială pentru implementarea cu succes a AI în afaceri.

Automatizare

Automatizarea este procesul de înlocuire a activităților umane repetitive cu software. Înainte de era dezvoltării rapide a inteligenței artificiale generative, automatizarea era aplicabilă numai sarcinilor de rutină și bine structurate, cum ar fi:

• completarea facturilor,
• crearea de rapoarte,
• rezumarea cheltuielilor,
• Serviciu simplu pentru clienți bazat pe selectarea următorului pas al conversației prin apăsarea unui buton.

Organizațiile au reușit să automatizeze procesele pe baza cunoștințelor de specialitate codificate sub formă de algoritmi care definesc relațiile dintre condiții („dacă”) și consecințe („atunci”). O astfel de automatizare a fost bazată pe un model de domeniu definit în mod explicit, adică, o reprezentare a cunoștințelor de domeniu care optimizează o funcție de utilitate aleasă.

Cu toate acestea, dezvoltarea inteligenței artificiale generative a adus schimbări radicale în domeniul automatizării. Nu numai că noile modele pot răspunde mult mai flexibil la datele de intrare, dar pot și executa comenzi exprimate în limbaj natural. Cu alte cuvinte, în loc să execute comenzi bazate pe reguli explicite, ei pot îndeplini sarcini bazate pe înțelegerea contextuală.

Sursa: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Cu toate acestea, automatizările care folosesc inteligența artificială prezintă un risc considerabil.

Primul este pericolul automatizării procesului decizional – o problemă cu care se confruntă dezvoltatorii de vehicule autonome, printre alții. De exemplu, când un vehicul trebuie să facă o manevră în fracțiuni de secundă pentru că nu există nicio modalitate de a evita o coliziune.

Al doilea risc vine din bazarea pe algoritmi predictivi. Chiar dacă o companie ar dori să implementeze o opțiune automată pentru a urma recomandările de inteligență artificială bazate pe date, un om trebuie să își asume responsabilitatea pentru deciziile luate.

Un al treilea tip de risc este utilizarea inteligenței artificiale generative care, cu date insuficiente, începe să halucineze, adică să ofere răspunsuri probabile, dar false. De exemplu, poate genera știri false sau poate oferi clienților răspunsuri false la întrebări. Prin urmare, navigarea prin beneficiile și riscurile automatizării necesită o analiză și o pregătire atentă.

Augmentare

Augmentarea este procesul de utilizare a inteligenței artificiale pentru a îmbunătăți inteligența și abilitățile umane, mai degrabă decât înlocuirea lor sau acționarea independentă. Odată cu importanța tot mai mare a creșterii în medii care necesită luare a deciziilor complexe, organizațiile adoptă din ce în ce mai mult această abordare. Pentru sarcini mai complexe în care regulile și modelele nu sunt pe deplin cunoscute, augmentarea permite inteligenței naturale și artificiale să lucreze strâns împreună.

Acest lucru se datorează faptului că augmentarea este un proces iterativ, coevoluționar, în care oamenii învață de la AI, iar AI învață de la oameni. Procedând astfel, rolul inteligenței artificiale ar trebui conceput pentru a permite supravegherea umană în toate etapele unui anumit proces. Este nevoie de implicarea experților din domeniu, a căror expertiză este adesea tacită în natură, derivată din ani de experiență și intuiție, făcând dificil sau imposibil ca AI să-i înlocuiască direct.

Augmentarea permite oamenilor și inteligenței artificiale să se consolideze reciproc, combinând raționalitatea mașinii cu intuiția umană, bunul simț și experiența profesională. Această abordare permite o procesare mai cuprinzătoare a informațiilor și o mai bună luare a deciziilor.

La compania de parfumuri, Symrise, de exemplu, parfumierii au lucrat îndeaproape cu sistemul AI pentru a genera idei pentru noi parfumuri (https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+ inteligența+artificială+poate+fie…-a0578441404). Prin augmentare, experții au putut să valorifice capacitatea mașinii de a procesa cantități masive de date în timp ce își aplică propriile cunoștințe pentru a interpreta și a contextualiza rezultatele. Rezultatele au fost parfumuri inovatoare pe care clienții le-au îndrăgit.

Sursa: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Tranziții ușoare – de la automatizare la creștere și înapoi

Relația dintre automatizare și augmentare este dinamică. Permite tranziții fără întreruperi între cele două abordări. Colaborarea strânsă dintre oameni și inteligența artificială în cadrul creșterii ajută la identificarea regulilor și modelelor care pot fi apoi utilizate pentru a automatiza o anumită sarcină, ceea ce duce la inovare și câștiguri de eficiență.

Prin urmare, organizațiile ar trebui să itereze în mod deliberat între sarcinile separate de automatizare și creștere, luându-și un angajament pe termen lung față de ambele.

Un alt pas care va consolida legătura dintre automatizare și augmentare este crearea de agenți autonomi, adică inteligența artificială care nu poate doar să automatizeze sarcini, ci și să planifice procese și să emită comenzi către alte sisteme fără intervenția umană. Dezvoltarea de soluții AI de generație următoare va face posibilă, în viitorul apropiat, crearea de prototipuri și servicii inovatoare bazate pe analiza nevoilor.

rezumat

Automatizarea și augmentarea reprezintă două aplicații opuse, dar adesea interdependente, ale inteligenței artificiale în management. O abordare echilibrată care combină punctele forte ale ambelor concepte este cheia pentru realizarea complementarității care să beneficieze atât de afaceri, cât și de societate.

Pentru a gestiona eficient această tensiune, organizațiile ar trebui:

• amintiți-vă despre responsabilitatea de a crea sisteme transparente și sigure folosind AI,
• ține cont de responsabilitatea proceselor de management, tratând inteligența artificială ca pe un instrument de asistență, nu de înlocuire a managerilor,
• să integreze cele două abordări iterând în mod deliberat între ele și valorificând punctele forte ale celuilalt,
• implementați controale stricte și mecanisme de transparență pentru a detecta și corecta erorile și părtinirile în sistemele AI.

Mai presus de toate, ar trebui să investească, de asemenea, în dezvoltarea abilităților și competențelor angajaților, astfel încât aceștia să poată lucra eficient cu inteligența artificială ca parte a creșterii.

Combinarea cu succes a acestor două forțe AI nu numai că va face organizațiile mai eficiente și mai inovatoare, ci va ajuta și la construirea unei societăți mai juste și mai durabile. Cheia este să înțelegem că automatizarea și creșterea ar trebui să coexiste într-o sinergie armonioasă, nu să concureze ca alternative.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Expert JavaScript și instructor care antrenează departamentele IT. Scopul său principal este de a crește productivitatea echipei, învățându-i pe alții cum să coopereze eficient în timp ce codifică.

Vizualizați toate postările

AI în afaceri:

1. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
3. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
4. Chatbot text asistați de inteligență artificială
5. Business NLP astăzi și mâine
6. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
7. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
8. Postări automate pe rețelele sociale
9. Servicii și produse noi care operează cu AI
10. Care sunt punctele slabe ale ideii mele de afaceri? O sesiune de brainstorming cu ChatGPT
11. Folosind ChatGPT în afaceri
12. Actori sintetici. Top 3 generatoare video AI
13. 3 instrumente utile de proiectare grafică AI. AI generativ în afaceri
14. 3 scriitori AI minunați pe care trebuie să-i încercați astăzi
15. Explorarea puterii AI în crearea muzicii
16. Navigarea noilor oportunități de afaceri cu ChatGPT-4
17. Instrumente AI pentru manager
18. 6 plugin-uri minunate ChatGTP care vă vor face viața mai ușoară
19. 3 graficow AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Care este viitorul AI conform McKinsey Global Institute?
21. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
22. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
23. Procesarea automată a documentelor
24. Google Translate vs DeepL. 5 aplicații de traducere automată pentru afaceri
25. Operarea și aplicațiile comerciale ale vocii roboților
26. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
27. Ce este Business Intelligence?
28. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
29. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?
30. Inteligența artificială și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
31. Inteligența artificială în managementul conținutului
32. AI creativ de azi și de mâine
33. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
34. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
35. RPA și API-uri într-o companie digitală
36. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
37. AI în EdTech. 3 exemple de companii care au folosit potențialul inteligenței artificiale
38. Inteligența artificială și mediul înconjurător. 3 soluții AI pentru a vă ajuta să construiți o afacere durabilă
39. Detectoare de conținut AI. Merită ele?
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. Ce chatbot AI conduce cursa?
41. Este chatbot AI un concurent pentru căutarea Google?
42. Solicitări eficiente ChatGPT pentru resurse umane și recrutare
43. Inginerie promptă. Ce face un inginer prompt?
44. Generator de machete AI. Top 4 instrumente
45. AI și ce altceva? Cele mai importante tendințe tehnologice pentru afaceri în 2024
46. AI și etica în afaceri. De ce ar trebui să investești în soluții etice
47. Meta AI. Ce ar trebui să știți despre funcțiile Facebook și Instagram acceptate de AI?
48. Reglementarea AI. Ce trebuie să știi ca antreprenor?
49. 5 noi utilizări ale inteligenței artificiale în afaceri
50. Produse și proiecte AI - prin ce sunt diferite de altele?
51. Automatizarea proceselor asistată de IA. Unde să încep?
52. Cum potriviți o soluție AI cu o problemă de afaceri?
53. AI ca expert în echipa ta
54. Echipa AI vs. divizarea rolurilor
55. Cum să alegi un domeniu de carieră în AI?
56. Merită întotdeauna să adăugați inteligență artificială în procesul de dezvoltare a produsului?
57. AI în HR: Cum afectează automatizarea recrutării resursele umane și dezvoltarea echipei
58. 6 cele mai interesante instrumente AI în 2023
59. 6 cele mai mari accidente de afaceri cauzate de AI
60. Care este analiza maturității AI a companiei?
61. AI pentru personalizarea B2B
62. Cazuri de utilizare ChatGPT. 18 exemple despre cum să vă îmbunătățiți afacerea cu ChatGPT în 2024
63. Microînvățare. O modalitate rapidă de a obține noi abilități
64. Cele mai interesante implementări AI în companii în 2024
65. Ce fac specialiștii în inteligență artificială?
66. Ce provocări aduce proiectul AI?
67. Top 8 instrumente AI pentru afaceri în 2024
68. AI în CRM. Ce schimbă AI în instrumentele CRM?
69. Legea UE AI. Cum reglementează Europa utilizarea inteligenței artificiale
70. Sora. Cum vor schimba videoclipurile realiste de la OpenAI afacerea?
71. Top 7 creatori de site-uri AI
72. Instrumente fără cod și inovații AI
73. Cât de mult mărește utilizarea AI productivitatea echipei tale?
74. Cum să utilizați ChatGTP pentru studii de piață?
75. Cum să extindeți acoperirea campaniei dvs. de marketing AI?
76. „Toți suntem dezvoltatori”. Cum pot dezvoltatorii cetățeni să vă ajute compania?
77. AI în transport și logistică
78. Ce probleme de afaceri poate rezolva AI?
79. Inteligența artificială în mass-media
80. AI în domeniul bancar și financiar. Stripe, Monzo și Grab
81. AI în industria călătoriilor
82. Cum AI stimulează nașterea noilor tehnologii
83. Revoluția AI în rețelele sociale
84. AI în comerțul electronic. Privire de ansamblu asupra liderilor globali
85. Top 4 instrumente de creare de imagini AI
86. Top 5 instrumente AI pentru analiza datelor
87. Strategia AI în compania dvs. - cum să o construiți?
88. Cele mai bune cursuri AI – 6 recomandări minunate
89. Optimizarea ascultării rețelelor sociale cu instrumente AI
90. IoT + AI, sau cum să reduceți costurile cu energia într-o companie
91. AI în logistică. 5 cele mai bune instrumente
92. Magazin GPT – o prezentare generală a celor mai interesante GPT-uri pentru afaceri
93. LLM, GPT, RAG... Ce înseamnă acronimele AI?
94. Roboții AI – viitorul sau prezentul afacerilor?
95. Care este costul implementării AI într-o companie?
96. Cum poate ajuta AI în cariera unui freelancer?
97. Automatizarea muncii și creșterea productivității. Un ghid pentru AI pentru freelanceri
98. AI pentru startup-uri – cele mai bune instrumente
99. Construirea unui site web cu AI
100. OpenAI, Midjourney, Antropic, Hugging Face. Cine este cine în lumea AI?
101. Unsprezece laboratoare și ce altceva? Cele mai promițătoare startup-uri AI
102. Datele sintetice și importanța acestora pentru dezvoltarea afacerii dvs
103. Cele mai bune motoare de căutare AI. Unde să cauți instrumente AI?
104. Video AI. Cele mai recente generatoare video AI
105. AI pentru manageri. Cum AI vă poate ușura munca
106. Ce este nou în Google Gemini? Tot ce trebuie să știi
107. AI în Polonia. Companii, întâlniri și conferințe
108. Calendar AI. Cum să-ți optimizezi timpul într-o companie?
109. AI și viitorul muncii. Cum să-ți pregătești afacerea pentru schimbare?
110. Clonarea vocii AI pentru afaceri. Cum să creezi mesaje vocale personalizate cu AI?
111. Verificarea faptelor și halucinații AI
112. AI în recrutare – dezvoltarea pas cu pas a materialelor de recrutare
113. Mijlocul v6. Inovații în generarea de imagini AI
114. AI în IMM-uri. Cum pot IMM-urile să concureze cu giganții folosind AI?
115. Cum schimbă AI marketingul de influență?
116. Este AI cu adevărat o amenințare pentru dezvoltatori? Devin și Microsoft AutoDev
117. Chatbot AI pentru comerțul electronic. Studii de caz
118. Cei mai buni chatbot AI pentru comerțul electronic. Platforme
119. Cum să fii la curent cu ceea ce se întâmplă în lumea AI?
120. Îmblanzirea AI. Cum să faci primii pași pentru a aplica AI în afacerea ta?
121. Perplexity, Bing Copilot sau You.com? Compararea motoarelor de căutare AI
122. REALM. Un model de limbaj inovator de la Apple?
123. Experți în inteligență artificială din Polonia
124. Google Genie — un model AI generativ care creează lumi complet interactive din imagini
125. Automatizare sau augmentare? Două abordări ale AI într-o companie