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Cómo disipar los temores de los expertos en Big Data sobre los trabajos de automatización de IA

Enfrentará desafíos culturales cuando intente implementar sistemas expertos avanzados en su organización. Aquí se explica cómo abordar las preocupaciones de los científicos de datos sobre la automatización.

Como disipar los temores de los expertos en Big Data

¡Esto es El origen de las máquinas!

Las historias de robots con inteligencia artificial general (AGI) que se apoderan del mundo han existido durante décadas. Si bien la rumiación es divertida y teóricamente posible, es poco probable que suceda en nuestras vidas. Dicho esto, no se puede negar lo rápido que la tecnología de inteligencia artificial (IA) se acerca a AGI, o AI-completa.

Aunque los sistemas y las máquinas no pueden igualar completamente la inteligencia humana, a medida que las tecnologías de IA se vuelven más sofisticadas, continúan haciéndonos la vida más fácil. Entonces, no hay razón por la que la IA no pueda complementar o incluso reemplazar a algunos de los expertos de su empresa, ¿o sí?

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En un artículo anterior de Tecnopedia, compartí estrategias para crear sistemas expertos, pero no abordé los desafíos culturales que enfrentará al intentar implementar sistemas expertos avanzados; en un artículo reciente de McKinsey, el director científico de AIG, Murli Buluswar, destaca que presenta un desafío abrumador para los líderes analíticos. La implementación de sistemas expertos en su empresa es importante; sin embargo, no se olvide de los expertos humanos a medida que realiza la transición.

experto en la materia no tienes que ser humano

Se supone que los expertos en la materia son humanos, pero este no es un requisito estricto. Un líder que mueve a su organización en una dirección más analítica debe adoptar la IA tanto como sea posible, y la experiencia organizacional no está fuera de los límites.

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Informes de big data de lectura obligada

Cuando estaba trabajando con Visa en una estrategia de datos empresariales, ciertas personas tenían una gran demanda porque eran expertos, a veces los únicos, en su área particular de conocimiento. Si bien esto es seguridad laboral para el experto, es un riesgo significativo para la empresa porque los programas importantes que requieren el conocimiento de ese experto se suspenden hasta que él o ella esté disponible.

Pero esa confianza no es tan importante como la confianza en el individuo, sino en el conocimiento personal, algo que se puede almacenar en el sistema, no en la materia gris humana. De hecho, nos hemos acostumbrado a usar el sistema como un experto en ciertos escenarios. Construimos grandes lagos de datos, aprovechando grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, y luego capa tras capa de sistemas analíticos bien diseñados para brindarnos información. ¿En qué se diferencia eso de la idea de ofrecer un centavo a cambio de un veterano de 30 años en la empresa? Aunque estos dos casos de uso son casi idénticos, es la condición humana la que nos obliga a abordar estos escenarios de manera diferente.

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Humanos y Sistemas

Los humanos tienen inteligencia general, las máquinas no. Eso no significa que las máquinas no puedan superar a los humanos en ciertos desafíos matemáticos: una simple calculadora puede hacer divisiones largas un millón de veces más rápido que los humanos. Pero no creo que el sistema de navegación a bordo del US Airways 1549 pudiera haber aterrizado en el río Hudson con tanta seguridad como lo hizo el capitán Sullenberger.

También es más fácil llevarse bien con los humanos: somos animales de carga. Si bien es posible que no nos llevemos bien con algunos miembros de nuestra especie, los humanos generalmente se relacionan mejor con otros humanos.

Sin embargo, los sistemas expertos están en gran parte infravalorados e infrautilizados. El requisito básico de experiencia en cualquier escenario dado no siempre está más allá de los límites de la IA, especialmente los sistemas expertos bien construidos. Recuerde que los sistemas expertos comienzan con expertos humanos y posteriormente se entrenan con su ayuda. Si bien no puede igualar la inteligencia humana colectiva que le da vida, con el tiempo los sistemas expertos deberían al menos ser capaces de manejar lo básico. Agregue a eso la mayor disponibilidad, confiabilidad y capacidad de administración; si a los humanos no les importa, parece haber un buen lugar para los sistemas expertos en su organización.

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a través de

Entonces, ¿cómo cree que se sienten los expertos en la materia al ser reemplazados por el sistema? Por cierto, estos son exactamente los expertos que necesita para construir un sistema experto en primer lugar. Es como entrenar a un aprendiz para que se haga cargo de su trabajo: no es muy alentador ni motivador. De hecho, me he encontrado con casos en los que los expertos ocultaron información deliberadamente (a humanos y máquinas) por temor a volverse obsoletos. Incluso si sus expertos cooperan y están dispuestos a ofrecer su conocimiento, sería negligente si no tomara en serio sus preocupaciones.

Su transición de experto en la materia a sistema experto debe incluir un plan sólido de gestión del cambio organizacional. Esto significa que sus objetivos deben extenderse para incluir el futuro de los expertos una vez que el sistema entre en funcionamiento. Recientemente trabajé con Chevron en un proyecto para estandarizar las inspecciones en todas sus refinerías operativas; el mayor desafío que encontré fue eliminar la discreción de los inspectores superiores. Necesita manejar una transición similar de saber todo a necesitar saber. Sus expertos deben cambiar su mentalidad de responder preguntas a cuestionar las respuestas. Esta es una transición difícil pero necesaria para una implementación exitosa.

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resumir

Pasar de expertos en la materia a sistemas expertos es una decisión inteligente para su empresa, pero es posible que sus expertos no lo acepten demasiado. En el mejor de los casos, obtendrá una resistencia abierta de los expertos que sienten que los están ayudando a quedarse sin trabajo; en el peor de los casos, será una artimaña que saboteará insidiosamente sus esfuerzos.

Describí el caso de los sistemas expertos, destaqué los principales riesgos organizacionales y sugerí técnicas para hacer el cambio; el próximo paso es suyo. Puede seguir estando limitado por las pocas personas clave que tienen las claves de la inteligencia de su organización, o puede pasar a sistemas expertos. Espero que tomes la decisión correcta, pero no vayas demasiado lejos. Me enfadaría mucho si tu sistema experto acabara dominando el mundo.

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