Olavi Valli
Inteligência artificial (AI) precisa das habilidades corretas, ética e adesão organizacional para fornecer seu potencial transformacional. Mas a estabelecimento dessas fundações levará seus negócios a um território novo e desconhecido. Portanto, como você pode garantir que tenha os recursos necessários e transformá-los em um modelo de operação O sucesso requer o talento, habilidade e vontade certos para adotar mudanças. AI - incluindo os últimos avanços na IA generativa (Genai) - adiciona dimensões novas e complexas a essa interface de pessoas e tecnologia. Seus funcionários podem ter cuidado com as tecnologias que acreditam que podem tirar seus empregos. Como você pode tranquilizá -los? Como você pode trazê -los na jornada à frente? As habilidades técnicas certas em áreas como treinamento de sistemas e solicitação são, portanto, claramente importantes, não apenas entre as equipes técnicas, mas em toda a organização. Tão importante quanto é como construir confiança nessas tecnologias e em seus resultados, além de aplicá -las a trabalhos e maneiras de trabalhar provavelmente serão muito diferentes como resultado da IA.?
The interface between people and technology has always been a critical element of innovation and modernization. Success requires the right talent, skills and willingness to embrace change. AI – including the latest advances in generative AI (GenAI) – adds new and complex dimensions to this people and technology interface.
The first is fear of the unknown. Your employees may be wary of technologies they believe could take away their jobs. How can you reassure them? How can you bring them along on the journey ahead?
Even if your employees don’t believe their jobs are at risk, they may lack confidence in their ability to use the models. The right technical skills in areas such as systems training and prompting are therefore clearly important, not just among technical teams, but organization-wide. Just as important is how to build trust in these technologies and their outputs, as well as applying them to jobs and ways of working likely to be very different as a result of AI. Pesquisa nos EUA Indica que a maioria das funções de negócios e mais de 40% de todo o trabalho pode ser aumentada, automatizada ou reinventada com Genai.
Como, então, você pode desenvolver o upskilling, a confiança e a confiança para aproveitar ao máximo o potencial da IA?
A outra dimensão nesta nova interface de pessoas e tecnologia é ética. A funcionalidade da IA precisa ser entendida - suas limitações e suas possibilidades. Também precisa ser usado com responsabilidade. No entanto, com muita frequência, vemos notícias expondo o viés da IA, 'alucinação' (quando um modelo de IA gera uma saída que é factualmente incorreta ou não baseada na realidade) e até um comportamento tóxico.
Sem treinamento e supervisão apropriados IA também podem criar vieses. As premissas e avaliações do modelo são distorcidas, com exemplos, incluindo discriminação contra grupos populacionais específicos ao revisar os pedidos de empréstimos ou a cobertura do seguro de preços. Juntamente com os riscos regulatórios inerentes a falhas de IA, os lapsos de ética e controle podem levar a graves danos à reputação.
Então, por que a ética pode quebrar? O funcionamento interno da "caixa preta" de muitos modelos de IA pode dificultar, embora de modo algum impossível, monitorar e controlar. As linhas de falha também incluem compreensão limitada de como as diferentes formas da função da IA e os riscos que isso se abre. A pressão para fazer os casos de uso funcionar e entregar retornos pode aumentar a probabilidade de que os riscos materiais surjam.
Como então você pode estabelecer e incorporar ética em casos de uso, operações e implantação da IA?
Acreditamos que essas considerações de pessoas devem estar no núcleo de um modelo de operação de destino de alvo A- Enquanto você procura entregar as capacidades das pessoas necessárias, cinco prioridades se destacam.
AI tem mais probabilidade de mudar de trabalho do que retirá -lo, pelo menos para a maioria das indústrias hoje. Os benefícios potenciais incluem a chance de passar muito da labuta e a trituração de números para as máquinas, para que seus funcionários possam se concentrar em implantar suas habilidades e criar valor real. Por sua vez, a IA pode aumentar os recursos e permitir que funcionários e empregadores reimaginem seus papéis.
É importante articular e comunicar esses pontos positivos de uma maneira realista e medida enquanto você procura tranquilizar os funcionários e incentivá -los a adotar mudanças. Aceitando que há riscos para a IA criará confiança e aumentará a eficácia de suas mensagens com foco na intenção da sua organização por trás do uso da IA e dos benefícios para os funcionários individualmente.
Definindo e compartilhando a estratégia de IA da sua organização e o sentimento dos funcionários da sua organização são maneiras sólidas de envolver a força de trabalho na mudança, para que seu programa se torne uma estratégia e uma mudança cultural ao lado de uma mudança de tecnologia.
Verifique se seus funcionários têm uma opinião sobre o design e a implementação do seu modelo de operação de destino desde o início. Quanto mais os funcionários contribuem, mais eles sentirão que 'possuem' a tecnologia e podem se beneficiar de sua implementação. As principais prioridades incluem o envolvimento de seus funcionários no design de funções de funções, aprimoradas/reimaginadas da AI-aprimorada, sempre que possível, bem como o desenvolvimento de treinamento personalizado.
O grande risco é não dizer nada ou limitar a comunicação para quando a tecnologia está prestes a ser lançada. O medo do desconhecido crescerá neste vácuo e corroa a confiança. A falta de adesão de funcionários talentosos corre o risco de atrito, ameaçando a implementação bem-sucedida de uma estratégia de IA e/ou modelo operacional.
Construindo sua capacidade de IA exigirá novas habilidades e experiência e em todos os níveis da organização. Isso inclui líderes seniores que desempenham um papel crítico na incorporação da IA, bem como a upskilling para funções técnicas convencionais, como proprietários de produtos. Também pode envolver o desenvolvimento de novas equipes em ciência de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, engenharia imediata e ética.
, mas a upskilling e a resgate devem ser em toda a organização, em vez de confinados a especialistas técnicos. Além disso, eles não devem se concentrar apenas nos técnicos da IA, mas também em como aplicar os resultados no trabalho diário de um funcionário. Que novas possibilidades são abertas? Como podemos usar os modelos com confiança, conhecendo as limitações e as áreas para verificar e validar mais de perto?
Este avanço nos recursos deve ser contínuo. Enquanto você procura passar da implantação fundamental para a transformação da IA, é importante promover uma cultura de constante iteração e curiosidade. Isso permite que você continue evoluindo os aplicativos de IA e os casos de uso, enquanto você procura permanecer relevante e à frente do jogo.
Trust é a nova moeda da IA. Os clientes precisam ter certeza de que você está protegendo os dados deles e usá -los para benefício deles. Seu conselho e funcionários precisam ter certeza de que os riscos estão sendo gerenciados adequadamente, para não falar da necessidade de satisfazer os reguladores que farão testes ainda mais rigorosos para atender. É por isso que o uso ético e responsável da IA é tão crítico e deve ser um dos recursos fundamentais do seu modelo de operação de destino.
O ponto de partida é claro e os princípios acordados devem ser apoiados por governança, supervisão e responsabilidade eficazes. Mas princípios e estruturas não são suficientes por conta própria. O teste real da maturidade da IA é a extensão em que a ética está incorporada e alinhada com a tomada de decisões de ESG maior e, portanto, a mentalidade e a tomada de decisão do dia-a-dia de sua organização. As perguntas -chave em sua organização incluem: Nossos casos de uso estão alinhados com nossos valores e propósitos? Como podemos fazer a coisa certa, garantindo que nossas partes interessadas internas e externas sejam melhor servidas eticamente pelo uso da IA em nossos produtos e serviços? Temos o nível certo de transparência para cumprir e liderar nossos pares no desempenho e na ética da IA?
Construindo confiança nas ferramentas de IA e seus resultados são claramente cruciais, mas também confiar no seu pessoal para aplicar o pensamento crítico e permanecer curioso. Portanto, é importante construir mecanismos como treinamento, pilotagem e teste que possam ganhar a confiança das partes interessadas. Controles como a verificação do sentido e a correção de quaisquer interpretações e erros das ferramentas de IA também são fundamentais.
Estamos trabalhando com empresas em todos os setores para ajudá -los a fornecer o potencial transformacional da IA. Fale conosco Se você quiser saber mais. Autor
Share: