El impacto de la inteligencia artificial en los patrones de trabajo de la gente de
El impacto de la inteligencia artificial en los patrones de trabajo de las personas
Varios oradores en reciente conferencia del MIT en la inteligencia artificial y el futuro trabajo dijeron que la forma de hablar sobre el cambio de trabajo y la forma de trabajo a causa de la inteligencia artificial (IA) y la automatización a menudo no es la realidad.
En una mesa redonda sobre los mitos de la tecnología de AI, muchos oradores discutieron cómo IA no puede simplemente hacer todo lo que la gente hace, y cómo la gente puede ser parte de un nuevo proceso que está siendo desarrollado. CEO Jobcase Fred Goff dijo que tenemos la oportunidad de utilizar la IA a "la gente realmente Empower" en lugar de simplemente utilizando la IA en lugar de los trabajadores o tareas.
Goff dijo que la tecnología ha ido sustituyendo empleos durante el último medio siglo, con los mayores problemas es el estancamiento de los salarios y el subempleo. Debemos entender que la inteligencia artificial y la automatización puede realizar las tareas, no puestos de trabajo, lo que no puede reemplazar todo el ser humano puede hacer. Goff dijo que debemos considerar "máquinas y personas, no máquinas o personas."
Otro problema señalado por Goff es que pensamos que los seres humanos han estructurado correctamente el problema cuando utilizan el aprendizaje de máquina (ML) o IA para obtener la respuesta correcta. Habló de cómo la gente pasa el tiempo adaptándose a las nuevas tareas. También habló de cómo las máquinas no tienen que procesar todas las entradas alrededor decisiones. Por ejemplo, Goff habló sobre el uso de la inteligencia artificial en el capital humano y la adquisición de talento, y que estaba preocupado de que tales sistemas a menudo se resolverían de encontrar un trabajo, en lugar de retener a los mejores talentos. ŤThese sistemas pueden ser sesgados de manera implícita, y tienden a mirar a los empleados potenciales para el trabajo de la empresa en lugar de averiguar qué equipo que el empleado se adapta mejor a trabajar con ellos. El "temor de que podríamos ser resolver el problema equivocado."
Un concepto erróneo es que podemos factores basados en los datos existentes sólo se establece de forma automática, dijo Julie Shah, profesor asociado en el Departamento de Aeronáutica y del Espacio en el MIT. Ella pasa mucho tiempo en el piso de la fábrica, observando sus colegas practican cómo construir nuevos modelos.
"No sabemos cómo configurar la línea de producción de la mejor manera", dijo. Es por eso que la "luz-off" fábricas no han mostrado una mejora. En su lugar, los seres humanos continúen iterando sobre la base de las condiciones cambiantes, y el proceso es más exitoso. Antes de la máquina de laminación, las necesidades del sistema nos entiendan, y tenemos que entender el comportamiento del sistema.
Shah dijo que los seres humanos traen tanta conocimientos y experiencia a la toma de decisiones que es difícil de organizar o incluso describirlos. Señala que en muchos modelos de hoy en día, la interpretación de las decisiones es a menudo problemática. En su lugar, Shah sugirió el uso de "expertos en el dominio" para guiar el proceso de razonamiento de la computadora para ayudar a determinar las ideas y prioridades implícitas. Tanto Goff y Shah creen que la inteligencia artificial no debe determinar los resultados, pero una de las muchas herramientas que mejor se pueden utilizar como una herramienta de toma de decisiones humana.
"Reconversión y el reciclaje NO gente mala necesitan sentarse frente al computador y el código", dijo Guff. Observó que la gente suele hablar de reconversión mineros del carbón para que puedan dominar codificación y similares ideas. En cambio, dijo, tenemos que proporcionar a las personas con una amplia gama de educación post-secundaria, pero debemos reconocer que "no todo el mundo tiene que ir a la universidad." Dijo que había una gran demanda de personas en industrias tales como la soldadura y fontaneros, y se preguntó si había una oportunidad mayor para las "micro-certificación".
Scott Prevost, vicepresidente de ingeniería en Adobe Sensei, insiste en la IA de que hoy en día es en realidad "los trabajadores potenciación," ampliar la experiencia creativa mediante la automatización de lo que la gente tiene que hacer, pero no quieren hacer. El 74% de los clientes de Adobe dicen que pasan la mitad de su tiempo a realizar tareas repetitivas, no creativas.
Prevost miradas de los asistentes creativas y asistentes de marketing para ayudarle a través de todo el flujo de trabajo. Dijo que "la gente creativa" y los vendedores no van a desaparecer, pero sus papeles pueden cambiar. Creadores se convertirán en directores artísticos más que en producciones elaboradas. Como resultado, la atención se desplazará a la solución de problemas creativos, la innovación y una buena colaboración.
