Joe McKendrick är en författare och oberoende analytiker.
Fullständig beskrivning publicerad i Service Oriented den 22 januari 2022 | Ämne: Artificiell intelligens
Kan sunt affärsförnuft programmeras in i AI? Många försöker verkligen göra just det. Men det finns beslut som ofta kräver en nivå av empati – än mindre sunt förnuft – som kan vara för svåra att bädda in i algoritmer. Dessutom, medan AI och maskininlärning är de heta biljetterna för tillfället, måste teknologer och beslutsfattare fundera på om det erbjuder en praktisk lösning på varje problem eller möjlighet.
Foto: Joe McKendrick
Dessa punkter kom upp i en panel vid det senaste AI-toppmötet, där deltagarna var överens om att AI inte bör betraktas som standardlösningen för varje affärssituation som uppstår. (Jag var medordförande för konferensen och modererade panelen.) Till att börja med är AI fortfarande en relativt omogen teknologi, sa Drew Scarano, en paneldeltagare vid sessionen och vice ordförande för globala finansiella tjänster på AntWorks. “Vi kanske är för beroende av den här tekniken, och glömmer människorna i slingan och hur de spelar en integrerad roll i att komplettera artificiell intelligens för att få önskade resultat.”
AI används för många ändamål inom alla branscher, men risken ligger i att avhumanisera de interpersonella egenskaper som hjälper till att bygga och upprätthålla företag. “Idag kan vi använda AI för allt från att godkänna ett kreditkort till att godkänna ett bolån till att godkänna alla typer av lånefordon”, sa Scarano. “Men utan mänsklig inblandning för att kunna förstå att det finns mer för en människa än en kreditpoäng, det finns mer för en person än att bli godkänd eller nekad för en inteckning.”
Scarano bajsar föreställningen att AI-system omfattar allt i närheten av en “digital arbetsstyrka”, och noterar att “det bara är ett sätt att sälja fler saker. Jag kan sälja 50 digitala arbetare snarare än ett system. Men digital arbetsstyrka är bara en massa kod som gör en specifik uppgift, och den uppgiften kan repeteras eller anpassas.” En annan paneldeltagare, Rod Butters, teknisk chef för Aible, håller med och noterar att “i slutet av dagen är det en maskin. I slutändan är det alla 1:or och 0:or.” Sättet att göra AI mer i samklang med verksamheten “är att få bättre verktyg, hantverk och erfarenhet av att applicera dessa maskiner på ett sätt som först och främst är transparent, och för det andra förståeligt på något sätt, och i slutändan något som uppnår ett resultat som är affärsorienterad eller samhällsorienterad.”
AI kanske kan leverera finkorniga resultat baserade på logik bortom kapaciteten hos mänskliga hjärnor, men detta kan faktiskt “strida mot vad företaget behöver göra strategiskt”, säger Butters. “Eftersom du inte kan ha synlighet får du oavsiktliga konsekvenser, vilket kan leda till fullständiga skillnader och rättvisa i tillämpningen av processer till din kundbas.” Viktigt är att “det måste finnas en återkopplingsslinga för att säkerställa att lösningar du implementerar ger resonans hos dina kunder, och att de njuter av upplevelsen lika mycket som du njuter av att skapa upplevelsen”, enligt paneldeltagaren Robert Magno, lösningsarkitekt med Run:AI.
Andra experter inom branschen uttrycker också oro över att AI pressas för hårt på ett sätt som kanske inte behövs. “AI är inte lösningen på alla affärsproblem”, säger Pieter Buteneers, chef för ingenjörsteknik inom maskininlärning och AI på Sinch. “Det låter sexigt, men det kommer att finnas tillfällen då det är bättre att luta sig in i hur man bäst tillgodoser kundernas behov snarare än att blint investera i ny teknik.”
Även om AI har potential att göra affärsprocesser mer effektiva och överkomliga, “i slutet av dagen är det fortfarande en maskin”, säger Buteneers. “AI saknar mänskliga känslor och sunt förnuft, så det kan göra vissa misstag som människor instinktivt inte skulle göra. AI kan lätt luras på vissa sätt som människor skulle kunna se på en mils avstånd. För dem som oroar sig för att AI kommer att ersätta mänskliga jobb , vi behöver alltid människor som arbetar tillsammans med AI-bots för att hålla dem i schack och upprätthålla en mänsklig kontakt i verksamheten.”
AI-initiativ “måste anpassas till företagets operativa behov och arbetsflöden för att säkerställa en hög acceptansnivå”, instämmer Sameer Khanna, senior vice president of engineering på Pager. “Det är viktigt att identifiera verkliga problem med feedback från användare. När produkten väl har lanserats måste det göras en kontinuerlig ansträngning för att engagera användare, övervaka prestanda och förbättra lösningar över tid.”
Det finns dock områden värda att utforska med AI. Till exempel, “AI kan nå och till och med överträffa mänsklig prestation i strikt definierade uppgifter som bildigenkänning och språkförståelse,” säger Buteneers. “Att utnyttja kraften i bearbetning av naturligt språk gör det möjligt för AI-system att förstå, skriva och tala språk som människor gör. Detta erbjuder enorma fördelar för företag – att distribuera en NLP-utrustad chatbot eller röstbot för att komplettera arbetet med liveserviceagenter, till exempel, frigör dessa liveagenter att svara på komplicerade förfrågningar som kräver ett mer mänskligt förhållningssätt.”
Buteneers noterar att “genombrott inom NLP gör en enorm skillnad i hur AI förstår input från människor. Jag har hjälpt till att designa chatbots som nu kan förstå 100+ språk samtidigt, med AI-assistenter som kan söka efter svar inom en given textkropp AI kan till och med göra live-kundtjänstagenter effektivare genom att läsa med under en konversation och erbjuda dem förslag på svar baserat på tidigare konversationer, kundsammanhang eller från en större kunskapsbas. Olika algoritmer inom NLP-området kan identifiera och analysera ett meddelande som kan vara bedräglig, vilket kan tillåta organisationer att rensa bort alla skräppostmeddelanden innan de skickas till konsumenter. Tillämpningarna av NLP kan ge otaliga fördelar för alla företag: det kan hjälpa till att spara tid och pengar, förbättra kundupplevelsen och automatisera processer.”
Ändå är mänsklig tillsyn avgörande för att säkerställa att dessa lösningar betjänar kunderna. “Att granska AI-resultat bör vara standarddesignprocessen för algoritmer – det är okunnigt att tro att när du väl har ställt in din modell är ditt jobb gjort,” säger Buteneers.
Khanna berättar hur hans eget företags idéer för AI-projekt “främst kommer från samarbete mellan våra datavetare och interna och klientföretagens intressenter.” Detta partnerskap “genererar väldefinierade och genomförbara AI-projekt som är grundade i affärsverkligheten”, tillägger han. “Våra dataingenjörer, datavetare och maskininlärningsingenjörer implementerar sedan dessa projekt med hjälp av öppen källkodsteknik och egna produkter från molnleverantörer.”
Enterprise Software | Digital transformation | CXO | Internet of Things | Innovation | Smarta städer