ロボットよりも優れている4つの方法

「人工知能で、私たちは悪魔を召喚しています。五gram星と聖水を持つ男がいるすべてのそれらの物語で-はい、彼は悪魔を制御できると確信しています。うまくいきません。」

これらの言葉は、デジタル時代の計算の恐ろしいペースについてのネオルディットによって発せられたものではありません。最近、SpaceXの創設者であるElon MuskとDeepmind（AI企業）への投資家であるTeslaにより、次のSteve Jobsとして宣言されました。ビル・ゲイツや有名なケンブリッジの物理学者スティーブン・ホーキングなどのマスクや他のハイシンカーが、人工知能に関する同様の終末論的な警告を提案すると、大きなグローバルな議論が生まれます。

Walvar Frickは最近のハーバードビジネスレビューの記事で、機械の台頭と、それがビジネスと私たちの仕事に与える影響について書いています。彼は別の視点を提供し、「補完性に焦点を当てて、職を排除する技術に執着する」ことを拒否します。

補完性についての場合、アルゴリズムの時代にコンピューターと一緒に成長するためにどのスキルを構築する必要がありますか？

手始めに、会社に行くだけでアルゴリズムを「オン」にすることはできません。アルゴリズムを大規模に展開するには、マウンドやデータのマウンドで何ができるかを統合、維持、識別する機能など、強力な技術的基盤が必要です。簡単に言えば、アルゴリズムと機械学習による自動化された意思決定は簡単な作業ではなく、さらに長い年月の作業が必要になります。

しかし、今後10年間でほとんどの企業がそうなる可能性が高いため、データ基盤が構築されたと少し仮定します。それでは、人間として、機械駆動の忘却への長い道のりの旅をどのように回避するのでしょうか？

1.仮定ベースの決定からデータ駆動型の決定に移行します 。

企業での決定が多すぎるのは、経験に基づいた仮定に基づいています。しかし、過去の経験は、産業や市場が混乱している現在または未来の正確な予測因子ではないかもしれません。多くの場合、仮定は、世界がどのように機能するかについての時代遅れの見解に基づいています。

アルゴリズムの時代は、私たちが「感じている」または「考えている」ことに依存する代わりに、私たちが知っていることに基づいてパターンを表面化することを可能にします。分析的な意思決定は、特に多くの汚い仕事を喜んで実行できるアルゴリズムでは、少数のデータオタクの保持ではなくなりました。その結果、直感、感情、逸話に基づく決定を超えて移動する必要があります。直感はアイデアには最適ですが、データは実際の証拠です。

2.データの正しい質問をします。

データは、どんな質問に対しても答えを提供します。しかし、データとアルゴリズムは、あなたの質問がどれほど良いかを伝えることができません。適切な質問をする方法を学ぶ必要があります。

これには、データの操作方法、データを作業に関連付ける方法、およびストーリーをデータで伝える方法を知る必要があります。私たちは、ビジネスにとって重要な指標、データに基づいて決定する必要がある意思決定、および最も戦略的な意思決定にアルゴリズムを活用する方法を理解する必要があります。

自動運転車から類推する…。車は自分自身を運転するのが得意かもしれませんが、どこに行くべきかを決めることはできません。

3.アルゴリズムにコンテキストを追加します。

機械は、脳のようにデータの外側を考えることはできません。相関関係が発生するビジネスコンテキストとデータを生成するプロセスを理解しているため、マシンが見逃すことが多い完全に無関係なデータセットの相関関係をすばやく確認できます。

パターン認識とデータの文脈解釈に熟練する必要があります。これには、ドメインの知識、当社の役割または部門がビジネスのより広いコンテキストにどのように適合するかを理解し、データにはない洞察を導入し、最も関連性のある洞察を受け入れ、他の洞察を拒否する能力が必要です。

4.事実と感情を組み合わせます。

機械はまた、個々の人間の行動や動機、感情、相互作用のニュアンスを真に理解するのが本当に苦手です。そのため、仲間の人間からの反応を引き出す方法を理解している熟練した社会学者、心理学者、コミュニケーター、エコノミスト、リーダーが引き続き必要です。会議室での会話はすべて、アルゴリズムと事実から始まりますが、握手で終わります。

機械が人間をより戦略的で複雑で創造的な仕事に解放する重要な職務に焦点を当てることで、特にアルゴリズムの時代においても運転席に留まることができます。ちなみに、これはマスクが見せるほど悪魔的ではないか、一部の人が主張するほど良性ではありません。アルゴリズムの時代における私たちの役割を定義するのは、そのニュアンスにどのように適応するかです。