Automatizálás vagy kiegészítés? Két megközelítés az AI-ban egy vállalatnál | AI az üzletben #124

Mik az automatizálás és az augmentáció az AI kontextusában egy vállalatnál?

Az automatizálás és az augmentáció ellentétes, de egymástól függő erők. Valójában a vállalatok előtt választás áll: Csökkentik a költségeket és automatizálják a feladatokat, megszüntetve az emberi részvételt a folyamatban? Vagy a minőségre és a személyre szabásra összpontosítva fokozzák az alkalmazottak képességeit és javítják az eredményeket az AI augmentáció révén, amely szoros együttműködést igényel az emberek és a mesterséges intelligencia között? Kiegészítő készségeiket akkor egyesítik egy adott feladat elvégzésére.

Az automatizálás és az augmentáció paradoxonja olyan probléma, amellyel a modern szervezeteknek szembe kell nézniük. A két fogalom közötti különbség és szinergiák megértése kulcsfontosságú az AI sikeres üzleti alkalmazásához.

Automatizálás

Az automatizálás az emberi, ismétlődő tevékenységek szoftverrel való helyettesítésének folyamata. A generatív mesterséges intelligencia gyors fejlődésének kora előtt az automatizálás csak rutinszerű és jól strukturált feladatokra volt alkalmazható, mint például:

• számlák kitöltése,
• jelentések készítése,
• kiadások összegzése,
• egyszerű ügyfélszolgálat, amely a beszélgetés következő lépésének kiválasztásán alapul, gombnyomással.

A szervezetek képesek voltak automatizálni a folyamatokat a szakértői tudás algoritmusok formájában történő kódolásával, amelyek meghatározzák a feltételek (“ha”) és következmények (“akkor”) közötti kapcsolatokat. Az ilyen automatizálás egy kifejezetten meghatározott domain modellre épült, azaz egy domain tudás reprezentációra, amely optimalizálja a választott hasznossági funkciót.

Azonban a generatív mesterséges intelligencia fejlődése radikális változásokat hozott az automatizálás területén. Az új modellek nemcsak sokkal rugalmasabban tudnak reagálni a bemeneti adatokra, hanem parancsokat is végrehajthatnak természetes nyelven. Más szavakkal, ahelyett, hogy kifejezett szabályok alapján hajtanának végre parancsokat, a kontextuális megértés alapján képesek feladatokat végezni.

Forrás: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Azonban a mesterséges intelligenciát használó automatizálások jelentős kockázatokat hordoznak.

Az első a döntéshozatal automatizálásának veszélyei – ez a probléma többek között az autonóm járművek fejlesztőit is érinti. Például, amikor egy járműnek másodpercek töredéke alatt kell manővereznie, mert nincs mód a ütközés elkerülésére.

A második kockázat a prediktív algoritmusokra való támaszkodásból adódik. Még ha egy vállalat szeretné is megvalósítani az automatizált lehetőséget az adatokon alapuló mesterséges intelligencia ajánlásainak követésére, az embernek kell felelősséget vállalnia a meghozott döntésekért.

A harmadik típusú kockázat a generatív mesterséges intelligencia használatából ered, amely, ha nem elegendő adat áll rendelkezésre, elkezd hallucinálni, azaz valószínű, de hamis válaszokat adni. Például hamis híreket generálhat, vagy hamis válaszokat adhat a kérdésekre. Az automatizálás előnyeinek és kockázatainak navigálása ezért alapos elemzést és felkészülést igényel.

Augmentáció

Az augmentáció az a folyamat, amely során az AI-t az emberi intelligencia és készségek fokozására használják, ahelyett, hogy helyettesítenék őket vagy függetlenül működnének. Az augmentáció növekvő fontosságával a komplex döntéshozatalt igénylő környezetekben a szervezetek egyre inkább ezt a megközelítést alkalmazzák. A bonyolultabb feladatok esetében, ahol a szabályok és modellek nem teljesen ismertek, az augmentáció lehetővé teszi, hogy a természetes és a mesterséges intelligencia szorosan együttműködjön.

Ez azért van, mert az augmentáció egy iteratív, koevulúciós folyamat, amelyben az emberek tanulnak az AI-tól, és az AI tanul az emberektől. Ennek során a mesterséges intelligencia szerepét úgy kell megtervezni, hogy lehetővé tegye az emberi felügyeletet a folyamat minden szakaszában. Ez megköveteli a domain szakértők bevonását, akiknek szakértelme gyakran hallgatólagos jellegű, évek tapasztalatából és intuíciójából származik, ami megnehezíti vagy lehetetlenné teszi, hogy az AI közvetlenül helyettesítse őket.

Az augmentáció lehetővé teszi az emberek és a mesterséges intelligencia számára, hogy megerősítsék egymást, ötvözve a gépi racionalitást az emberi intuícióval, józan ésszel és szakmai tapasztalattal. Ez a megközelítés átfogóbb információfeldolgozást és jobb döntéshozatalt tesz lehetővé.

Például a Symrise parfümgyártó cégnél a parfümőrök szorosan együttműködtek az AI rendszerrel új illatok ötleteinek generálásában (https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+artificial+intelligence+can+be…-a0578441404). Az augmentáción keresztül a szakértők képesek voltak kihasználni a gép hatalmas mennyiségű adatfeldolgozási képességét, miközben saját tudásukat alkalmazták az eredmények értelmezésére és kontextualizálására. Az eredmények innovatív illatok voltak, amelyeket a vásárlók imádtak.

Forrás: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Zökkenőmentes átmenetek – az automatizálásból az augmentációba és vissza

Az automatizálás és az augmentáció közötti kapcsolat dinamikus. Lehetővé teszi a zökkenőmentes átmeneteket a két megközelítés között. Az emberek és az AI közötti szoros együttműködés az augmentáció keretében segít azonosítani azokat a szabályokat és modelleket, amelyeket aztán felhasználhatnak egy adott feladat automatizálására, innovációt és hatékonyságnövekedést eredményezve.

A szervezeteknek ezért szándékosan kell iterálniuk az automatizálás és az augmentáció külön feladatai között, hosszú távú elköteleződést vállalva mindkettő iránt.

Egy másik lépés, amely megerősíti az automatizálás és az augmentáció közötti kapcsolatot, az autonóm ügynökök létrehozása, azaz olyan mesterséges intelligencia, amely nemcsak feladatokat automatizálhat, hanem folyamatokat is tervezhet és parancsokat adhat más rendszereknek emberi beavatkozás nélkül. A következő generációs AI megoldások fejlesztése a közeljövőben lehetővé teszi a prototípusok és innovatív szolgáltatások létrehozását igényanalízis alapján.

Összefoglalás

Az automatizálás és az augmentáció a mesterséges intelligencia két ellentétes, de gyakran egymástól függő alkalmazását képviseli a menedzsmentben. Az a kiegyensúlyozott megközelítés, amely ötvözi a két fogalom erősségeit, kulcsfontosságú a kölcsönös előnyöket biztosító komplementaritás eléréséhez, amely mind az üzlet, mind a társadalom számára előnyös.

Ennek a feszültségnek a hatékony kezelése érdekében a szervezeteknek:

• emlékezniük kell a felelősségre a transzparens és biztonságos AI rendszerek létrehozásáért,
• tartaniuk kell szem előtt a menedzsment folyamatokért való felelősséget, az AI-t eszközként kezelve, amely segíti, nem pedig helyettesíti a menedzsereket,
• integrálniuk kell a két megközelítést azáltal, hogy szándékosan iterálnak közöttük és kihasználják egymás erősségeit,
• szigorú ellenőrzéseket és átláthatósági mechanizmusokat kell bevezetniük a hibák és torzítások észlelésére és kijavítására az AI rendszerekben.

Főleg pedig befektetniük kell az alkalmazottak készségeinek és kompetenciáinak fejlesztésébe, hogy hatékonyan tudjanak együttműködni a mesterséges intelligenciával az augmentáció részeként.

E két AI erő sikeres ötvözése nemcsak a szervezeteket teszi hatékonyabbá és innovatívabbá, hanem hozzájárul egy igazságosabb és fenntarthatóbb társadalom építéséhez is. A kulcs az, hogy megértsük, hogy az automatizálásnak és az augmentációnak harmonikus szinergiában kell együtt léteznie, nem pedig alternatívaként versenyeznie.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a nyüzsgő méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedInen, Instagramon, YouTube-on, Pinteresten, TikTokon.