Gartner IT Symposium/Xpo: Влияние генеративного искусственного интеллекта на отношения человека и машины

21 октября 2023 г.

16 октября стартовал Gartner IT Symposium/Xpo 2023, посвященный генеративному искусственному интеллекту и тому, как предприятия могут использовать эту технологию. В понедельник TechRepublic посетила виртуальное мероприятие, предназначенное исключительно для прессы, на котором основные докладчики открытия Gartner и выдающиеся вице-президенты-аналитики Мэри Мезаглио, Дон Шайбенрайф и Эрик Бретену рассказали об отношениях человека и машины и о том, как бизнес может оставаться в шаге от новой эры искусственного интеллекта.

Перейти к:

Как меняются отношения между людьми и машинами Как определить бизнес-возможности для повседневного и меняющего правила игры искусственного интеллекта ИИ за пределами «тирании квартала» Как построить здоровые отношения человека и машины Кто несет ответственность за обеспечение здоровых отношений между человеком и машиной?

Как меняются отношения между людьми и машинами

Аналитики Gartner говорят, что изменение отношений между людьми и машинами обусловлено новыми инновациями в области генеративного искусственного интеллекта. Обсуждая эту тему, аналитики Gartner используют термин «машины» в широком смысле с исторической точки зрения; Когда речь идет о новых изменениях в отношениях человека и машины, термин «машины» относится к автоматизированным системам и новым технологиям искусственного интеллекта.

Опрос руководителей ИТ-директоров и технологических руководителей, проведенный компанией Gartner в 2024 году, показал, что 73% ИТ-директоров заявляют, что их предприятия увеличат финансирование искусственного интеллекта и машинного обучения в 2024 году. А 80% ИТ-директоров сообщили, что их организации планируют полное внедрение генеративного искусственного интеллекта в течение трех лет.

«Мы рассматриваем генеративный искусственный интеллект как отправную точку для этого глубокого изменения», — сказал Шайбенрайф на виртуальном брифинге для прессы. Шайбенрайф объяснил, что по мере того, как машины становятся более разговорчивыми и похожими на людей, способ взаимодействия людей с ними исторически движется в новом направлении.

От инструментов к товарищам по команде

Шайбенрайф подчеркнул изменение человеческого восприятия машин. По словам Шайбенрайфа, раньше машины считались инструментами, но теперь ведущие компании и предприятия используют их как товарищей по команде. Gartner прогнозирует, что к 2025 году генеративный искусственный интеллект станет партнером 90% компаний по всему миру.

«У нас запутанная история (с машинами) на протяжении буквально тысяч лет», — сказал Шайбенрайф. Однако, по словам Шайбенрайфа, эти отношения изменились с появлением всемирной паутины, смартфонов, а также с недавним появлением ChatGPT и других чат-ботов с генеративным искусственным интеллектом.

«Машины превратились из наших инструментов в наших товарищей по команде», — сказал Шайбенрайф. «Мы видели по всему миру примеры того, как машины берут на себя разные роли. Это укрепляет идею о том, что это больше, чем просто технология или бизнес-тенденция. Это действительно сдвиг в том, как мы взаимодействуем с машинами».

Когда машины становятся клиентами

Компании также переосмысливают и трансформируют отношения человека и машины, создавая системы, технологии и машины, которые действуют как клиенты. По мнению Шайбенрайфа, ожидается, что эта тенденция будет ускоряться.

Например, автомобили Tesla могут самостоятельно диагностировать и при необходимости заказывать детали. Аналогичным образом, промышленные роботы и промышленный Интернет вещей контролируют производительность и могут автоматически предупреждать или планировать операции по техническому обслуживанию, в то время как многочисленные устройства IoT «умных домов» могут заказывать продукты, чистящие средства и другие предметы домашнего обихода в зависимости от потребностей жильцов.

Ссылаясь на принтер HP Instant Ink, который использует ту же концепцию «машина как клиент» и может автоматически заказывать чернила при низком уровне, Шайбенрайф сказал: «HP, по сути, создала своих собственных клиентов».

«Что происходит, когда ваши лучшие клиенты не люди? Как это изменит вашу стратегию продаж, ваш маркетинговый подход или подход к управлению персоналом?» — спросил Шайбенрайф.

Как определить бизнес-возможности для повседневного и меняющего правила игры искусственного интеллекта

Во время пресс-брифинга Gartner AI Мезаглио рассказал о том, как компании могут определять возможности искусственного интеллекта в различных областях.

«С одной стороны, у вас есть повседневный ИИ, который делает вас быстрее, эффективнее и лучше», — сказал Мезаглио. «Тогда у вас есть ИИ, меняющий правила игры, в качестве вашего творческого партнера, создающий совершенно новые продукты и услуги с поддержкой ИИ, а, возможно, и отрасли».

Как повседневный ИИ, так и ИИ, меняющий правила игры, имеют внутренние и внешние возможности. «Это создает четыре возможности для бизнеса», — сказал Мезаглио. Четыре возможности — это внешний повседневный ИИ, внутренний повседневный ИИ, внутренний ИИ, меняющий правила игры, и внешний ИИ, меняющий правила игры.

Внутренний повседневный искусственный интеллект работает в бэк-офисе и серверных системах и управляет принятием решений, производительностью, управлением рисками, развитием и многими другими областями. Напротив, внешний повседневный ИИ развертывается предприятиями в своих системах, ориентированных на клиентов. Эти перспективные решения искусственного интеллекта используются компаниями, чтобы повысить ценность своего портфолио, выделиться на конкурентном рынке и оставаться в курсе тенденций.

«Тогда у вас есть ИИ, меняющий правила игры», — сказал Мезаглио. Она объяснила, что внутренний ИИ, меняющий правила игры, применяется к основным возможностям бизнеса, разрабатывая новые способы достижения новых результатов; внешний ИИ, меняющий правила игры, предназначен для клиентов.

Примером внешнего ИИ, меняющего правила игры, может быть его использование для разработки и производства продуктов, использующих науку, технологии и инновации для достижения определенной функции или цели. Эти продукты могут включать решения, использующие искусственный интеллект или машинное обучение, большие данные и другие передовые технологии.

Рассмотрев эти четыре области возможностей, Мезальо сказал, что предприятия могут преодолеть шумиху вокруг искусственного интеллекта и проанализировать, куда они хотят инвестировать, а куда нет.

ИИ за пределами «тирании квартала»

С тех пор как первые общедоступные модели генеративного ИИ были развернуты во всем мире крупными технологическими компаниями, те же компании — OpenAI, Microsoft, IBM, AWS, Google и другие ведущие поставщики облачных технологий и стартапы в области ИИ — начали выпускать корпоративные генеративные модели ИИ.

Многие отрасли и предприятия из различных секторов спешат развернуть эти корпоративные решения искусственного интеллекта, чтобы получить обещанные преимущества; однако Бретену призвал компании действовать осторожно и не расширять границы.

«Одна из самых больших ошибок, которые наши клиенты совершили при использовании генеративного искусственного интеллекта за последние девять месяцев, заключалась в том, что они смотрели исключительно на повышение производительности», — сказал Бретену. «Поэтому они ищут способы сократить многие должности в своей организации, потому что в конце квартала все выглядит хорошо».

Бретену объяснил, что замена работников ИИ в долгосрочной перспективе — плохая идея. Компаниям потребуются человеческие работники по мере того, как они внедряют новые продукты, услуги или растут.

«Таким образом, здесь существует опасность, которую мы наблюдаем в этих организациях, где они сосредоточены только на повышении производительности», — добавил Бретену. «Мы видим это сегодня — многие люди сосредоточены на тирании квартала».

«Мы тоже это видим», — сказал Мезаглио, который работает в другом отделе Gartner и возглавляет команду Executive Leadership Dynamics. (Бретену возглавляет руководящий совет Gartner по искусственному интеллекту, а Дон Шайбенрайф работает в исследовательской группе Gartner по обслуживанию клиентов.) «Существует риск того, что вы смотрите на это только через призму технологий или только через призму краткосрочной рентабельности инвестиций, и вы пропустите более масштабный разговор».

Эксперты Gartner согласились, что главное для компаний — думать, обсуждать, оценивать и исследовать различные типы отношений, которые они хотят иметь с машинами, а также то, в каких сферах бизнеса они хотят блуждать, а каких избегать. Таким образом, проекты ИИ должны быть более целенаправленными и учитывать риски и последствия, особенно те, которые связаны с безопасностью, конфиденциальностью и соблюдением требований.

Gartner заверила, что к 2026 году организации, внедрившие прозрачность, доверие и безопасность ИИ, увидят, что их модели ИИ улучшатся на 50% с точки зрения внедрения, бизнес-целей и признания пользователями.

Как построить здоровые отношения человека и машины

В ходе этого виртуального мероприятия TechRepublic спросил экспертов Gartner, как бизнес-лидеры могут построить здоровые отношения между человеком и машиной и избежать рисков, связанных с внедрением экспериментальных технологий.

«Я думаю, что фундаментальный механизм номер один, который вам следует использовать каждый раз, когда вы исследуете новую и неизведанную, отличающуюся и неясную область, — это использование принципов», — ответил Мезаглио.

Мезальо предупредил бизнес, чтобы он переосмыслил свои принципы, поскольку они есть у многих организаций, но они неэффективны. Она добавила, что принципы должны быть конкретными, недвусмысленными и соответствовать ценностям, целям и приоритетам бизнеса.

«Если вы пытаетесь быть самой клиентоориентированной организацией на планете, ваши принципы должны быть ориентированы на клиента», — сказал Мезаглио. «Если вы пытаетесь быть самым недорогим и операционно эффективным, ваш принцип должен быть именно таким».

По мнению Мезаглио, путем согласования принципов с бизнес-результатами достигается более строгий образ бизнес-мышления. Это также определит, какие линии компания готова или не желает пересекать, и поможет лидерам лучше оценить риски и угрозы для их смягчения.

Мезаглио добавил, что лидеры должны вести беседы и участвовать в семинарах или упражнениях, чтобы определить, что компании комфортно делать, когда дело касается искусственного интеллекта и машин. При таком подходе безопасность и конфиденциальность имеют основополагающее значение.

Бретену подчеркнул риски, связанные с ненужным стремлением к внедрению искусственного интеллекта и инноваций, заявив, что этой технологией сложно управлять, и она потенциально может усложнить бизнес-операции.

«Один из принципов заключается в том, что цифровые технологии никогда не являются результатом», — сказал Мезальо. «Результат выходит за рамки».

Кто несет ответственность за обеспечение здоровых отношений между человеком и машиной?

Шайбенрайф добавил, что в конечном итоге генеральный директор несет ответственность за обеспечение здоровых отношений между человеком и машиной в своих компаниях. «Это лидеры бизнеса — они задают тон и должны способствовать формированию ценностей для организации и применения ИИ».

С другой стороны, ИТ-директор имеет хорошие возможности для того, чтобы возглавить организацию в применении повседневного ИИ. По словам Шайбенрайфа, все аспекты, связанные с интеграцией технологий генеративного искусственного интеллекта, должны находиться в компетенции ИТ-директора. Естественно, руководители различных отделов также определили роли и обязанности; однако, когда дело доходит до меняющих правила игры областей искусственного интеллекта, Шайбенрайф говорит, что ИТ-директор является всего лишь частью более крупной команды, которую в конечном итоге возглавляет генеральный директор.

---

Оригинал