Почему Ваш Следующий Руководитель Будет Роботом

Мысли На Тему Вероятности, Что Вашу Работу Будет Оценивать Машина

Программы на основе искусственного интеллекта и роботы сильны в распознавании закономерностей, предсказательной аналитике, сложных компьютерных вычислениях и в выполнении рутинных задач. Благодаря этим возможностям, машины постепенно вытесняют человека в разных видах деятельности, что сказывается на росте сомнений относительно влияния автоматизации на рынок труда.

"Много работы делается людьми - изучение видео для определения подозрительного поведения, принимается решение может ли машина сбить пешехода, поиск и удаление оскорбительных публикаций - эти задачи решаются меньше, чем за секунду. Эти задачи созрели для автоматизации. Однако часто они часть широкого контекста или бизнес процесса; понимание их взаимосвязи с бизнесом тоже важно" - цитата Эндрю Нг, который недавно анонсировал венчурный фонд с фокусом на ИИ и размером $150 млн.

И хотя на сегодня сила ИИ бесспорна, возникает вопрос, как далеко зайдет автоматизация и как повлияет на работающих людей, компании и бизнес процессы. Главный вопрос - станет ли ИИ следующим начальником большинства работающих людей?
Большинство экспертов соглашаются, что большинство профессий частично или полностью автоматизируют в ближайшем будущем. На практике это означает, что сотрудников полностью заменят машинами или начнут работать с ними в качестве ассистентов, тренеров или подчиненных. Некоторые прогнозы экспертами по ИИ абсолютно радикальны.
Например McKinsey делает заключение, что доступные технологии ИИ автоматизируют 45% деятельности человека. Консалтинговая компания также прогнозирует, что 60 профессий минимум на 30% автоматизируют в ближайшее десятилетие.

Сценарии Автоматизации

Масштабы автоматизации будут зависеть от технических возможностей. (% времени, проведенный над задачей, которую можно автоматизировать), регуляторной подготовки и принятия обществом, экономической целесообразности и стоимости автоматизации.

McKinsey утверждает, что управление другими и применение собсвенной экспертизы - это деятельность, которая наименее восприимчива к автоматизации. Более восприимчивы задачи, которые требуют вовлечения управленца или непредсказуемая физическая работа (например, стройка или вырубка леса). И, наконец, наиболее уязвимая для автоматизации, предсказуемая ручная работа, сбор и обработка данных.
Интуитивно, роботы могут стать вашим следюущим начальником, если у вас будет работа :)
Следовательно, в областях, как автономное вождение или атоматизированная торговля, машины будут сами своими боссами. В автономном вождении, например передвижение грузового автопарка будет синхронизировано с системой управления по воздуху (over-the-air system, OTA), которая может удаленно отправлять обновления и заплатки безопасности в экстренном случае. Очевидно, что нет необходимости серьезного вовлечения человека, чтобы система работала гладко.

Новые формы машинно-человеческого общения, включая менеджеров, которых направляет ИИ, наиболее уязвимы в гибридных компаниях, где ИИ и сотрудники интегрированы в смежные бизнес процессы.

Первый сценарий здесь машины, которые предполагают роль интерфейсов, которые будут работать с клиентами и управлять процессами компании, как клиентская поддержка или бизнес аналитика. Вертикальные чат-боты, которые выполняют одну конкретную задачу - соединение покупателя с человеком-консультантом, типичный пример в этой модели.

Много стартапов нанимают тренеров для чат-ботов. Они оценивают эффективность чат-ботов и те моменты, когда что-то идет не так. В этой модели человек развивает и ассистирует искусственному интеллекту использовать естественный язык обработки (NLG), аналитику, распознавание образов и другие функции машинного обучения, что бы бизнес процессы работали и важные решения принимались. В конечно счете, однако, в руках человека любое право вета.

Так Когда Же Роботы Станут Вашим Боссом?

Искусственный интеллект скорее станет Робо-боссом в компаниях, которые основательно полагаются на алгоритмы в принятии решений или в тех, где машины принимают участие в управлении персоналом и оценки его эффективности. Согласно Gartner, к концу 2018 под наблюдением роботов будет 3 миллиона человек.
Робо-боссы уже выполняют важные задачи в компаниях, где бизнес-модель основана на данных. Самый большой в мире хэдж фонд Bridgewater Associates, с капиталом $160 миллиардов, строит PriOS аглгоритм для управления системами, который будет контролировать базовые бизнес процессы и операции. Программа отвечает за задачи, как найм и увольнение сотрудников. Участвует в оценке аргументов для принятия решений в диспутах и разногласиях в команде. Главный задача искусственного интеллекта исключить эмоции и настроение для принятия инвестиционных решений.

https://www.theguardian.com/technology/2016/dec/22...

Еще это решение работает с банками и брокерами, чтобы дать оценку по выдаче займа. Без такой программы, брокеры бы тратили 90% времени на чтение и оценку запросов.

Машина делает это эффективнее, освобождает время брокеров, консультантов. Есть подозрения, что в машинные алгоритмы можно интегрировать скрытые предрассудки, дискриминирующие меньшинство при скоринге. Компании могут использовать программы для распознавания лиц, чтобы автоматически оценивать работу сотрудников там, где человек не может объективно оценить. Робо-боссы могут следить за поведением водителя за рулем, чтобы оценивать навыки вождения и стиль. Точно так же, алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать, чтобы оценивать, насколько хорошо хостесс или официант делают работу. Оценивать широту и искренность их улыбки в работе с VIP клиентами.

Алгоритмы Уже Управляют Людьми
но мы не уделяем этому должного внимания.

Искусственный интеллект вовлечен в важные бизнес решения, планирование и оценку эффективности во многих службах доставок и формирует так называемую гиг-экономику. В Deliveroo, доставка продуктов в Лондоне, действия курьеров управляются алгоритмом. Если курьер отказался от доставки, строгий алгоритм его оштрафует. Алгоритм в Deliveroo аккуратно мониторит работу курьера и эффективность, оценивая "время принятия заказа", "время на дорогу" и "непринятые заказы". Если показатели курьера ниже уровня определенного уровня качества, он или она блокируются системой.
В одной из онлайн служб такси используются подобные алгоритмы. У водителя 10-20 секунд, чтобы принять заказ. Если 3 заказа подряд отклонены, то водитель отключается на несколько минут. В случае регулярных нарушений его профиль может быть вообще отключен.

С Ума Сойти!
Пожалуй только так я могу описать текущее положение дел, когда речь идет об управленческих алгоритмах.

Как показывают примеры, машины могут стать боссами в компаниях, которые зависят от данных, автоматизированной аналитики и алгоритмов принятия решений. Как только компания передает ответственность за принятие решения машинному алгоритму, машина автоматически становится боссом.

В то же время роботы боссы пока не повлияют на сферы, где принятие неправильного решения имеет опасные последствия.

Это относится к здравоохранению, где ежедневная рутина врачей требует экспертизы и постоянного контакта с пациентом. С другой стороны, медицинская диагностика с помощью искусственного интеллекта может дать врачам ценные инсайты, где окончательное решение будет приниматься врачами-специалистами. Они проверят заключение машины и убедятся, что соблюдены все этические нормы и правила.

Интересно, а насколько вероятно, что именно в вашей профессии можно использовать управленческие алгоритмы? Проверьте себя http://www.willrobotbemyboss.com/

http://www.willrobotbemyboss.com/

Original by Artur Kiulian https://www.linkedin.com/pulse/why-your-next-boss-...