Debatten om artificiellintelligens tenderar ofta att polariseras mellan extrema åsikter: det finns de som ser framför sig en fullständig automatisering av mänskligt arbete och de som å andra sidan anser att AI bara är ännu en överskattad teknik med begränsad praktisk inverkan. Erfarenheten av attimplementera lösningar för artificiell intelligens i hundratals organisationer visar dock på en mycket mer nyanserad och lovande verklighet.
Som framgår av en nyligen genomförd studie "uppstår det största värdet när organisationer omformar arbetet på ett genomtänkt sätt för att utnyttja de kompletterande styrkorna hos människor och maskiner".
Med den här artikeln vill vi att du ska förstå hur de mest innovativa organisationerna skapar team mellan människa och maskin som går längre än traditionella metoder och delar med sig av praktiska strategier som bygger på verkliga implementeringar snarare än teoretiska möjligheter.
Traditionella teknikimplementeringar fokuserar vanligtvis på automatisering - att identifiera uppgifter som för närvarande utförs av människor och överföra dem till maskiner. Även om detta tillvägagångssätt ökar effektiviteten, fångar det inte upp den transformativa potentialen hos AI.
Paradigmet med kapacitetsförbättring innebär däremot ett fundamentalt annorlunda angreppssätt. Istället för att fråga "vilka arbetsuppgifter kan ersättas av maskiner?", frågar man sig "hur kan vi omforma arbetet för att dra nytta av människors och maskiners unika förmågor?"
Många organisationer berättar om liknande erfarenheter: de såg först AI som ett automatiseringsverktyg för att minska kostnaderna, vilket gav positiva men begränsade resultat. När de övergick till att tänka på kapacitetsförbättring, dvs. hur AI kunde förbättra analytikernas kapacitet snarare än att ersätta dem, såg de en exponentiellt större inverkan.
Effektiva man-maskin-team utnyttjar de olika förmågorna hos var och en av dem:
Vändpunkten för många företag kom när de slutade behandla system för artificiell intelligens som enbart verktyg och började behandla dem som teammedlemmar med specifika styrkor och begränsningar. Denna förändring förändrade radikalt hur de utformade sina arbetsflöden.
Baserat på erfarenheter av implementering inom olika sektorer kan vi identifiera fem effektiva modeller för samarbete mellan människa och maskin:
I detta arbetssätt hanterar system med artificiell intelligens rutinärenden och lämnar över komplexa eller exceptionella situationer till mänskliga specialister.
Hur det fungerar:
Nycklar för implementering:
Artificiell intelligens genererar potentiella lösningar eller tillvägagångssätt som människor utvärderar, förfinar och godkänner.
Hur det fungerar:
System med artificiell intelligens ger vägledning i realtid till människor som utför komplexa uppgifter och förbättrar prestationen genom kontextuella rekommendationer.
Hur det fungerar:
Människor utför kreativt eller bedömningsintensivt arbete, medan system med artificiell intelligens granskar resultaten för att identifiera potentiella förbättringar eller problem.
Hur det fungerar:
System med artificiell intelligens lär sig genom att observera mänskliga experter och tar gradvis över mer ansvar när människor går mot övervakning och undantagshantering.
Hur det fungerar:
Implementeringen av teknik är bara halva ekvationen. För att skapa effektiva man-maskin-team krävs också kulturell anpassning:
I organisationer med artificiell intelligens omfattar kompetens i allt högre grad kunskap om hur man samarbetar effektivt med intelligenta system, inte bara domänkunskap.
I toppmoderna organisationer är de som presterar bäst inte längre bara de som har de mest djupgående tekniska kunskaperna, utan de som behärskar konsten att samarbeta med artificiell intelligens och som vet när de ska förlita sig på maskinernas rekommendationer och när de ska ignorera dem.
Effektivt samarbete kräver kalibrerat förtroende - inte blind tro på rekommendationer från artificiell intelligens eller avvisande skepticism. De mest framgångsrika organisationerna tillämpar strukturerade metoder för att bygga upp förtroende:
Traditionella prestationsmått misslyckas ofta med att fånga upp värdet av ett effektivt samarbete mellan människa och maskin. Ledande organisationer implementerar nya metoder för mätning:
Baserat på erfarenhet av att vägleda organisationer genom denna omvandling rekommenderas ett steg-för-steg-tillvägagångssätt:
Trots potentialen hos människa-maskin-team står organisationer inför flera gemensamma utmaningar:
Rädsla för att arbetskraft ska bytas ut och skepsis mot AI-kapacitet kan hindra införandet.
I många företag är det inledande motståndet mot att införa AI påtagligt. Vändpunkten inträffar ofta när man slutar prata om att "implementera AI" och börjar diskutera hur man kan "ge teamen nya möjligheter". Detta perspektivskifte kan förvandla motståndet till ett aktivt engagemang.
Strategier för att övervinna motstånd:
.png)
Framgången beror på gränssnitt och interaktioner som är utformade utifrån mänskliga behov.
Många organisationer rapporterar att deras tidiga implementeringar var tekniskt välfungerande, men att de misslyckades med införandet eftersom de inte tog tillräcklig hänsyn till den mänskliga faktorn. En ny metod är att integrera UX-experter och organisationspsykologer i utvecklingsteamen redan från början av projektet.
Principer för effektiv design:
AI:s verkliga potential ligger varken i fullständig automatisering eller i att bara vara ett verktyg, utan i att skapa partnerskap mellan människa och maskin som förstärker bådas kapacitet.
Organisationer som ser AI som en möjlighet att i grunden ompröva arbetet - i stället för att bara automatisera befintliga arbetsflöden - får betydande konkurrensfördelar.
Debatten om "människa kontra maskin" har alltid missat poängen. Organisationer som lyckas väljer inte mellan mänsklig talang och artificiell intelligens - de skapar ekosystem där var och en förbättrar den andras kapacitet.
När vi fortsätter att utvecklas i denna nya värld kommer framgången att tillhöra dem som kan föreställa sig och implementera nya arbetssätt som frigör den fulla potentialen hos både människor och maskiner - inte som konkurrenter, utan som samarbetspartners i en tid av oöverträffade möjligheter.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.png)
.jpeg)
