L'intelligenza artificiale sta ridisegnando il posto di lavoro e la società, ma non è una novità. Inoltre, non c'è da preoccuparsi che i robot ci rubino il lavoro, non ancora almeno.
I ricercatori hanno scoperto che, mentre alcuni lavori potrebbero essere sostituiti dall'automazione di AI - creando allo stesso tempo opportunità per la nascita di nuove professioni precedentemente non previste - il cambiamento chiave portato dall'adozione diffusa dei progetti di AI sarà una stretta collaborazione tra uomini e macchine.
"I risultati migliori verranno dagli esseri umani supportati da macchine intelligenti", scrive James Timbie, Distinguished Visiting Fellow presso la Stanford University, in Beyond Disruption: Technology's Challenge to Governance.
"Nel posto di lavoro del prossimo futuro... le macchine svolgeranno il lavoro computazionale che sanno fare meglio, affiancando gli esseri umani che vedono il quadro generale e hanno capacità relazionali".
AI Nel suo libro, Timbie parla di "una combinazione di un medico e di una macchina, di un insegnante e di una macchina, e così via".
Grandi dati, grandi problemi
Come azienda di AI che opera nel settore della business intelligence e dell'analisi, ci piace pensare al "posto di lavoro del prossimo futuro" in termini di un nuovo tipo di interazione con i dati che consente ai lavoratori di prendere le migliori decisioni possibili sulla base dei dati di cui dispongono, ma che non hanno le competenze, il tempo e gli strumenti per analizzare.
Conoscete la storia: la quantità di dati che produciamo quotidianamente è sbalorditiva e destinata a crescere. Secondo le stime della società di analisi Forrester, oltre due terzi dei dati attualmente in possesso delle aziende restano inutilizzati: i big data hanno creato seri problemi di archiviazione, aumentando il divario tra i dati archiviati e quelli utilizzati. Per semplificare, ciò è dovuto a due fattori principali:
- Mancanza di competenze specialistiche. La carenza di persone con competenze di data science ammonta a oltre 150.000 solo negli Stati Uniti, secondo uno studio di LinkedIn del 2018.
- Tempo. Trovare dati sparsi in diverse fonti, spesso in formati diversi, organizzarli, analizzarli e trasformarli in informazioni richiede tempo.
Mentre per le decisioni strategiche e di ampio respiro può valere la pena di spendere un po' di banda e di aspettare, le decisioni operative di tutti i giorni perdono costantemente il valore e il contesto che i dati possono aggiungere.
È qui che AI può essere d'aiuto.
Un consulente virtuale può aumentare la capacità dei lavoratori di prendere decisioni informate, svolgendo il lavoro di portare tutti i dati sparsi in un unico luogo, analizzandoli in pochi secondi anziché in giorni e trasformandoli in informazioni immediatamente utilizzabili.
Ok, ma cos'è esattamente un consulente virtuale?
Considerate l'affermazione di Timbie secondo cui i risultati migliori si ottengono con "esseri umani supportati da macchine intelligenti". In questo scenario, uomini e macchine lavorano insieme come colleghi, ed è proprio questo il ruolo di un consulente virtuale.
Per semplificare ancora una volta, nel contesto della business intelligence e degli analytics, un consulente virtuale è un collega intelligente che elimina le barriere di tempo e competenze che impediscono ai lavoratori operativi di tutti i settori di prendere decisioni informate sui dati. Il che pone ancora due domande: che tipo di decisioni? E come fanno i consulenti virtuali a farlo? Vediamo di capire meglio:
📱Mobilità, mobilità, mobilità
L'idea di un collaboratore virtuale intelligente, disponibile per gli utenti tramite i loro smartphone in qualsiasi momento e in qualsiasi luogo, in grado di semplificare compiti complessi come l'organizzazione, l'analisi e l'estrapolazione dei dati, è alla base dello sviluppo del nostro consulente virtuale per l'intelligenza dei dati, crystal.
La mobilità è un elemento chiave, ma anche in questo caso non c'è da stupirsi, visto che (a) il lavoro a distanza è in aumento, insieme allo sviluppo di nuovi strumenti di lavoro a distanza, e (b) alcuni lavoratori - ad esempio i rappresentanti di vendita - hanno essenzialmente bisogno di prendere decisioni in movimento.
💫 Elaborazione dei dati alla velocità della luce con il recupero rapido dei dati
La rapidità di recupero dei dati è il pilastro tecnologico che consente a crystal di tagliare e sminuzzare grandi quantità di dati in tempo reale e di fornire risposte istantanee alle domande degli utenti, consentendo loro di rendere operativi i dati in un modo che altrimenti avrebbe richiesto tempo e risorse specifiche.
Ci piace chiamarla democratizzazione dei dati: proprio come gli amministratori delegati chiedono a un team di scienziati dei dati di elaborare alcuni numeri per supportare una scelta importante della roadmap, gli utenti di crystal possono rivolgersi a AI per ottenere aiuto nelle decisioni quotidiane.
In un contesto di industria 4.0, ad esempio, il nostro pluripremiato lavoro con il gigante dell'energia Enel ha aiutato l'azienda a risparmiare tempo e risorse significative nel monitoraggio delle prestazioni degli impianti termoelettrici della sua divisione Global Thermal Generation.
Enel ha stimato che, a causa dell'enorme quantità di dati raccolti dall'azienda, l'80% del tempo dei suoi dipendenti era dedicato alla ricerca, alla valutazione e all'analisi dei dati. crystal è stato in grado di ridurre questo tempo a pochi secondi, lasciando ai lavoratori Enel tutto il tempo necessario per prevenire o reagire a qualsiasi anomalia della centrale elettrica.
📢 F ar parlare i dati con la conversazione AI
La semplificazione dell'accesso ai dati assume un nuovo significato quando la mobilità incontra la conversazione AI, consentendo agli utenti di interrogare il proprio consulente virtuale con la voce e di ricevere in risposta informazioni in linguaggio naturale.
Ci piace dire che crystal fa parlare i dati, eliminando un ulteriore livello di complessità quando si lavora con i dati aziendali: un grafico elaborato o un foglio di calcolo pieno di informazioni può non essere la cosa più facile da leggere e digerire, soprattutto quando si è in movimento. Ricevere informazioni a voce, come chiedere l'opinione di un collega, è molto più semplice.
Il nostro lavoro con la compagnia assicurativa leader Allianz ha permesso agli agenti assicurativi della compagnia di accedere a dati quali il monitoraggio del reddito, la performance di un particolare prodotto e i profili dei clienti in movimento, semplicemente utilizzando uno smartphone e la loro voce.
AI conversazionale è una componente fondamentale quando si tratta di innovazione aziendale, in quanto ci troviamo nel bel mezzo di un passaggio tecnologico dalla digitazione alla voce: con la proliferazione dei dispositivi a controllo vocale, digiteremo progressivamente meno. La società di consulenza statunitense Future Today Institute prevede che entro la fine del 2020 la metà delle interazioni che avremo con i computer avverrà con la voce e non con la tastiera.
💪🏻 Collegare i punti con l'apprendimento automatico
Gli algoritmi di machine learning e deep learning consentono a AI di imparare progressivamente dai dati e di aggiungere un contesto. Creando connessioni tra i dati, i consulenti virtuali possono quindi arricchire le risposte alle domande degli utenti con approfondimenti e persino stime e previsioni, invece di fornire semplicemente numeri grezzi. Fornire raccomandazioni è, dopotutto, il tratto distintivo di un consulente.