Bir robottan daha iyi olmanın 4 yolu

“Yapay zeka ile iblisi çağırıyoruz. Pentagramı ve kutsal suyu olan adamın olduğu tüm hikayelerde - evet, iblisi kontrol edebileceğinden emindir. Çalışmıyor. ”

Bu kelimeler, dijital çağdaki korkutucu hesaplama hızı hakkında bazı neo-ludditler tarafından söylenmedi. Yakın zamanda SpaceX'in kurucusu Elon Musk ve Deepmind'e (bir AI şirketi) yatırımcı Tesla tarafından ve bazı çevrelerde bir sonraki Steve Jobs olarak ilan edildi. Musk ve Bill Gates ve ünlü Cambridge fizikçisi Stephen Hawking gibi diğer yüksek düşünürler, yapay zeka ile ilgili kıyamet günü uyarıları önerdiklerinde, büyük, küresel bir tartışma yaratıyor.

Son bir Harvard Business Review makalesinde Walter Frick, makinenin yükselişi ve iş ve işlerimiz üzerindeki etkisi hakkında yazıyor. “Tamamlayıcılığa odaklanmak lehine“ işi ortadan kaldıran teknolojinin takıntısı ”nı reddeden alternatif bir bakış açısı sunuyor.

Tamamlayıcılık ile ilgiliyse, algoritma çağında bilgisayarlarla birlikte gelişmek için hangi becerilere ihtiyacımız var?

Yeni başlayanlar için, bir şirketteki algoritmaları sadece açıp “açamazsınız”; algoritmaların ölçekte uygulanması, höyükler ve veri höyükleri ile neler yapılabileceğini entegre etme, sürdürme ve tanımlama becerisi de dahil olmak üzere güçlü bir teknik temel gerektirir. Basitçe söylemek gerekirse, algoritmalar ve makine öğrenimi yoluyla otomatik karar verme kolay bir iş değildir ve daha uzun yıllar çalışmayı gerektirecektir.

Ancak bir saniyeliğine veri temeli atıldığını varsayalım, çünkü önümüzdeki on yıl içinde çoğu şirket için muhtemelen böyle olacak. Öyleyse, insanlar olarak, makine güdümlü bir unutulmaya giden uzun bir yolda yolculuktan nasıl kaçınırız?

1. Varsayım temelli kararlardan veriye dayalı kararlara geçin .

İşletmelerde çok fazla karar, deneyime dayanan varsayımlara dayanmaktadır. Bununla birlikte, geçmiş deneyimler, endüstriler ve pazarlar bozulduğunda bugünün veya geleceğin kesin bir öngörücüsü olmayabilir. Varsayımlar genellikle dünyanın nasıl çalıştığına dair eski bir görüşe dayanmaktadır.

Algoritmaların yaşı, “hissettiğimiz” ya da “olabileceğini” düşündüğümüze güvenmek yerine, desenlerin neler olduğunu bildiklerimize dayanarak ortaya çıkmasına izin verir. Analitik karar verme, özellikle bu kirli işlerin çoğunu yapmaya istekli ve yapabilen algoritmalar ile, birkaç veri meraklısının korunması değildir. Sonuç olarak, sezgi, duygu ve fıkra temelli kararların ötesine geçmeliyiz. Sezgi fikirler için harikadır, ancak veriler gerçek kanıttır.

2. Verilerin doğru sorularını sorun.

Veriler, sahip olduğunuz soruların cevaplarını size verecektir. Ancak veri ve algoritmalar sorularınızın ne kadar iyi olduğunu size söyleyemez. Doğru soruları nasıl soracağımızı öğrenmeliyiz.

Bu, verilerle nasıl çalışacağımızı, verileri işimizle nasıl ilişkilendireceğimizi ve hikayeleri verilerle nasıl anlatacağımızı bilmemizi gerektirir. İşletme için hangi metriklerin önemli olduğunu, hangi kararların veriler tarafından yönlendirilmesi gerektiğini ve en stratejik kararlar için algoritmaları nasıl kullanacağımızı anlamalıyız.

Kendi kendine giden arabalardan bir benzetme almak için…. Arabalar kendilerini sürmek için harika olsa da, nereye gitmeniz gerektiğine karar veremezler.

3. Algoritmalara bağlam ekleyin.

Makineler, beyinlerimiz gibi verilerin dışında düşünemez. Makinelerin sık sık kaçırdığı tamamen ilişkisiz veri kümelerinde korelasyonları hızlı bir şekilde görebiliriz, çünkü korelasyonların içinde meydana geldiği iş bağlamını ve verilere yol açan süreci anlıyoruz.

Verilerin örüntü tanıma ve bağlamsal yorumlanmasında yetenekli olmalıyız. Bu da etki alanı bilgisinin bir kombinasyonunu, rolümüzün veya departmanımızın işin daha geniş bağlamına nasıl uyduğunun anlaşılmasını, verilerde bulunmayan bilgileri sunma ve en alakalı bilgileri kabul etme ve diğerlerini reddetme yeteneğini gerektirir.

4. Gerçekleri duygularla birleştirin.

Makineler ayrıca bireysel insan davranışlarını ve motivasyon, duygu ve etkileşimin nüanslarını gerçekten anlamada gerçekten fakirdir. Bu yüzden, diğer insanlardan nasıl yanıt alınacağını anlayan yetenekli sosyologlara, psikologlara, iletişimcilere, ekonomistlere ve liderlere ihtiyaç duymaya devam edeceğiz. Her toplantı odası konuşması algoritmalar ve gerçeklerle başlayacak, ancak bir el sıkışma ile sona erecek.

Makinelerin insanları daha stratejik, karmaşık ve yaratıcı işler yapmak için serbest bıraktığı kritik iş işlevlerine odaklanarak, sürücü koltuğunda ve özellikle algoritma çağında kalabiliriz. Bu arada, Musk'ın göründüğü kadar şeytani değil veya bazılarının iddia ettiği gibi iyi huylu değil. Algoritmalar çağındaki rolümüzü tanımlayacak olan nüansa bu şekilde uyum sağlıyoruz.