Veštačka inteligencija može pomoći u postavljanju boljih pitanja – i rešavanju većih problema
Većina kompanija i dalje posmatra veštačku inteligenciju (AI) prilično usko, kao alat koji ublažava troškove i neefikasnost ponavljajućeg ljudskog rada i povećava kapacitet organizacija da proizvode, obrađuju i analiziraju gomilu podataka. Ali kada se upari sa „mekim“ veštinama povezanim sa istraživanjem, može pomoći ljudima da postavljaju bolja pitanja i budu inovativniji.
Postoje dva različita, ali povezana, pristupa tome. 1) Koristite tehnologiju da promenite ritam i obrasce svojih pitanja: veštačka inteligencija povećava brzinu postavljanja pitanja, raznolikost i novinu pitanja. 2) Koristite veštačku inteligenciju da transformišete uslove i okruženje u kojima ljudi rade tako da se mogu pojaviti pitanja koja izazivaju promene – ono što nazivamo „katalitička“ pitanja. Ovo gura lidere iz njihove zone komfora i stavlja ih u poziciju intelektualne greške, emocionalne nelagode i ponašanja koje je tiše i refleksivnije, što, ispostavlja se, podstiče inovativno razmišljanje i akciju.
Pre samo nekoliko godina, poslovanja su se borila sa veštačkom inteligencijom uglavnom apstraktno – kao problemom „budućnosti posla“ sa kojim će se suočiti u budućnosti. Sada? Više od polovine kompanija širom sveta aktivno uvodi veštačku inteligenciju. Iako su investicije posebno visoke u industrijama poput zdravstva, upravljanja podacima i obrade, računarstva u oblaku i finansijske tehnologije, sve vrste organizacija i funkcija su uključile veštačku inteligenciju u svoje operacije. I generativni alati veštačke inteligencije poput ChatGPT-a prisiljavaju lidere da se zapitaju gde i kako veštačka inteligencija može pomoći njihovim poslovima.
Ipak, većina kompanija i dalje posmatra veštačku inteligenciju prilično usko, kao alat koji ublažava troškove i neefikasnosti ponavljajućeg ljudskog rada automatizovanjem običnih fizičkih zadataka (kao što je premeštanje robe u skladištima) i povećava kapacitet organizacija za proizvodnju, obradu i analizu gomila podataka. Ali tehnologija može mnogo više od toga.
U kombinaciji sa „mekim“ veštinama povezanim sa istraživanjem, kao što su kritičko razmišljanje, inovacije, aktivno učenje, rešavanje složenih problema, kreativnost, originalnost i inicijativa, ova tehnologija može dodatno produbiti naše razumevanje sve kompleksnijeg sveta, omogućavajući nam da se bavimo apstraktnijim pitanjima i pomeramo fokus sa identifikacije ka ideaciji. U našem istraživanju i radionicama sa izvršnim direktorima, uviđamo da kompanije imaju mnogo toga da dobiju tretirajući veštačku inteligenciju kao saradnika u oblastima kao što su dizajn proizvoda, efikasnost procesa i inženjering prompta. Partnerstvo sa tehnologijom na ovaj način može pomoći ljudima da postavljaju pametnija pitanja, što ih, zauzvrat, čini boljim rešavaocima problema i inovatorima. Takođe vidimo početne uticaje više AI sistema koji su svesni konteksta (kao što je ChatGPT), i kako se nastavljaju poboljšavati, veština postavljanja pitanja (ili kreiranje upita) postaće još vrednija u procesu otkrivanja..
ako su stručnjaci prepoznali potrebu da softverski inženjeri postavljaju pametna pitanja unapred, prilikom razvoja automatizovanih alata (kako bi ugradili manje pristrasnosti i pretpostavki), malo se govorilo o suprotnoj strani odnosa između veštačke inteligencije i istraživanja: potencijalu tehnologije da pomogne ljudima da postanu znatiželjniji, kreativniji rešavaoci problema na poslu. Cilj nam je bio da ispravimo ovu propust kroz sesije dizajniranja i opsežne razgovore sa liderima u tehnološki vođenim biznisima iz različitih zemalja i industrija. Takođe smo sproveli istraživanje sa oko 200 lidera iz više od 30 zemalja koji su učestvovali u našim izvršnim obrazovnim programima na MIT-u - kako bismo saznali kako veštačka inteligencija utiče na obrasce postavljanja pitanja i ponašanja inovacija i ishoda u njihovim organizacijama. (Za ovo istraživanje, definisali smo „veštačku inteligenciju“ široko da uključuje mašinsko učenje, duboko učenje, robotiku i nedavnu eksploziju generativne veštačke inteligencije.)
Otkrili smo dva različita, ali povezana, pristupa koje lideri prate da ojačaju mišiće za istraživanje (kako svoje, tako i svojih timova) koristeći snagu veštačke inteligencije u njihovom radu postavljanja pitanja.
Prvim putem, mogu koristiti tehnologiju da promene ritam i obrasce svojih pitanja: veštačka inteligencija povećava brzinu postavljanja pitanja, raznolikost pitanja i novinu pitanja. Rezultati našeg kontinuiranog istraživanja pokazuju da veštačka inteligencija može značajno povećati sve ove aspekte.
Na drugom putu, veštačka inteligencija može pomoći da se transformišu uslovi i postavke gde ljudi rade, tako da mogu da se pojave pitanja koja pokreću promene – ono što nazivamo „katalitička“ pitanja. Ovo tera lidere izvan njihove zone komfora i stavlja ih u poziciju intelektualne greške, emocionalne nelagode i ponašanja koje je tiše i reflektivnije, što, ispostavlja se, podstiče inovativno razmišljanje i akciju.
Pogledajmo kako svaki od ovih puteva može dovesti do prodornih ideja.
Povećanje brzine, raznolikosti i novosti
Partnerstvo sa veštačkom inteligencijom kako bi se povećala brzina, raznolikost i novost pitanja zahteva od kompanija da obuče algoritme da samostalno odgovaraju na osnovna, laka (da/ne) pitanja i da otkriju duboko skrivene obrasce u podacima. Kada se postavi ova osnova, ljudi mogu da počnu da istražuju moćnije kontekstualne i nijansirane postavke pitanja za koje AI tehnologije još uvek nisu sposobne da odgovore samostalno.
Brzina postavljanja pitanja
Algoritmi mogu odmah dati odgovore na pitanja koja postavljaju lideri, omogućavajući im da postavljaju više – i češća – pitanja. U našem istraživanju, otkrili smo da je 79% ispitanika postavljalo više pitanja, 18% je postavljalo isti broj pitanja, dok je 3% postavljalo manje.
U kompaniji za sajber bezbednost Cybereason, istraživači se oslanjaju na veštačku inteligenciju i mašinsko učenje da bi odmah odgovorili na osnovna pitanja o tome šta se dogodilo u očiglednom prekršaju kako bi tim brže mogao da se okrene formiranju dubljih pitanja o tome zašto se dogodilo. Ranije, rekao je izvršni direktor Lior Div, nalazi su bili crno-beli: „To je napad. To nije napad. To je dobro ili loše.” Ali brzina kojom je veštačka inteligencija popunjavala te praznine otvorila je potpuno nov niz pitanja o nameri – i čemu hakkeri zapravo teže u datoj situaciji.
Naravno, postoje rizici u korišćenju veštačke inteligencije za generisanje brzih nizova pitanja. Pre svega, ljudi mogu nastaviti da postavljaju sve više i više pitanja, a da ne pronađu put ka operativnom rešenju, zbog čega je važno prepoznati kada proces prestaje da bude produktivan. Zatim, više pitanja ne znači nužno i bolja pitanja, što znači da će i dalje biti potrebno koristiti ljudsku procenu u odlučivanju kako dalje postupiti.
Raznolikost pitanja
AI pomaže u otkrivanju obrazaca i korelacija u velikim količinama podataka – veza koje ljudi lako mogu propustiti bez tehnologije. Saznanje da imaju ovaj alat na raspolaganju oslobađa lidere da postavljaju pitanja šireg opsega i istražuju nove ideje koje inače ne bi razmatrali. U našem istraživanju smo otkrili da je angažovanje sa veštačkom inteligencijom navelo ispitanike da postavljaju drugačija pitanja nego što bi inače postavili 94% vremena.
Razmotrimo ovaj primer: Kli Pappas, direktor prediktivne analitike u Colgate-Palmolive-u, rekao nam je da je njegov tim koristio veštačku inteligenciju da bi razumeo kako je drveni ugalj postao veoma popularan sastojak u potrošačkim proizvodima kako bi mogli da „pronađu sledeći ugalj“. Njihov algoritam je generisao i odgovorio na hiljade pitanja na osnovu njihove početne pretrage podataka, skicirajući decenijama dugu putanju od pilinga ugljem u Južnoj Koreji pre 20 godina do uglja koji se pojavljuje u gelovima za pranje lica u SAD, a zatim u svim vrstama proizvoda širom sveta. Podaci generisani veštačkom inteligencijom naveli su tim da postavi stotine manje očiglednih pitanja kako bi podstakli kreativno razmišljanje o budućim trendovima koji možda vrebaju na neočekivanim mestima. „Gledamo unazad kroz kategorije i pokušavamo da vidimo kako se trendovi kreću između kategorija od nege kose, preko nege kože, do nege usne duplje“, rekao je Pappas. „Samo to što radimo stavlja nas deceniju ili više ispred krive.”
Pitanje novina
AI takođe olakšava dublje uvide pomažući korisnicima da stignu do novih pitanja „preskakanja kategorija“ – zlatnog standarda inovativnog istraživanja – koji primenjuju razumevanje iz jedne oblasti u potpuno drugačiji prostor. Naše istraživanje pokazuje da je veštačka inteligencija navela ispitanike da postavljaju jedinstvena pitanja koja su promenila pravac njihovog tima, organizacije ili industrije 75% vremena.
Kada znate da tehnologija može da prođe kroz mnogo više podataka i poveže više tačaka, nego što biste ikada mogli sami, ona vam daje dozvolu da postavljate luđa pitanja – stvari koje nikada ne biste pitali da morate sami da odgovarate na njih, jer su nerešiva za ljudski mozak ili se na neki način protive ukorenjenim kognitivnim predrasudama.
Iako se pitanja o preskakanju kategorija neće pojaviti u svakom susretu sa sistemima veštačke inteligencije, otvorenost za mogućnosti i dozvola za slobodu istraživanja može utrti put za više slučajeva. Evo kako je Mir Imran, medicinski inovator i osnivač InCube Labs-a, opisao pozitivne strane kada smo razgovarali: „AI može uzeti zaista nejasne varijable i uspostaviti nove veze. Kada se ove skrivene veze spoje, to dovodi do toga da preoblikujete svoje pitanje i isporučite distruptivne inovacije.“ Drugim rečima, nove veze veštačke inteligencije mogu da izazovu vaša nova pitanja, što vas zauzvrat može navesti da istražujete rešenja o kojima drugi još nisu ni sanjali – poput robotskih pilula koje je Imranov tim nedavno napravio za zamenu spoljašnjih injekcija unutrašnjim.
Stvaranje uslova za postavljanje boljih pitanja
AI može izvući vođe iz njihovog uobičajenog načina rada i naterati ih da prepuste kontrolu nad tim gde će ih njihova pitanja odvesti. To je dobra stvar. Povećana brzina postavljanja pitanja, raznovrsnost i posebno originalnost olakšavaju prepoznavanje gde ste intelektualno pogrešili, i postajete emocionalno neprijatni i sa suzdržanim ponašanjem – upravo uslovi koji, kako smo otkrili, obično rezultiraju promenama igre u ispitivanju. Jeff Vilke – bivši izvršni direktor Amazon Consumer Worldwide, sada suosnivač Re:Build Manufacturing – prihvatio je ove uslove ne samo u svom svakodnevnom radu kao tehnološki izvršni direktor, već i tokom svoje karijere, neprestano revidirajući svoje mentalne modele dok se selio iz uloge u ulogu. Kada smo razgovarali, imao je ovo da kaže: „Ako tražite stvari koje ne znate, a imate hrabrosti da pogrešite, da budete u neznanju, da morate da postavljate još pitanja i možda budete socijalno neprijatni, onda smatram da gradite kompletniji model, a taj model će vam dobro služiti tokom života.”
Ali postoji problem u udruživanju sa veštačkom inteligencijom: istraživanja sugerišu da ljudima može biti izazovno da to čine na prijatan način jer nadljudske sposobnosti i nepredvidljivi potezi veštačke inteligencije mogu sprečiti puno poverenje i angažovanje sa tehnologijom. To se poklapa sa onim što smo primetili u organizacijama i naučili iz razgovora sa liderima.
Zato potražite načine da to neutrališete i ne prepustite samo veštačkoj inteligenciji da stvori uslove za revolucionarno razmišljanje i rešavanje problema. Razmislite kako drugačije možete to postići. Gde ima prostora u vašim procesima rešavanja problema za sintezu stvari koje ne izgledaju povezane? Kako biste mogli da iskoristite te prilike da ljude izbace iz ravnoteže kako bi generisali pitanja koja prevazilaze ono što intelektualno znaju da je ispravno, ono što ih emocionalno čini komfornim i ono na šta su navikli da govore i rade? Istovremeno, kako možete stvoriti psihološku sigurnost za ljude u vašoj organizaciji da postavljaju širok spektar pitanja i efikasnije koriste veštačku inteligenciju za učenje od njih, što na kraju dovodi do postavljanja boljih pitanja? Kada postoji psihološka sigurnost, ljudi mogu reći, bez posledica, „grešim“, „neugodno mi je“ i „još uvek razmišljam“?
Umesto da uredno rešavaju sve te tenzije, lideri i timovi moraju da nauče da sede sa neizvesnošću koja dolazi od postavljanja pitanja koja ih vode u nove teritorije. Iako proces nije lak, rezultati su uzbudljivi, što je možda i najvažnija prednost saradnje sa sistemom veštačke inteligencije. Uzbudjenje daje zamah i motivaciju da se izdrži kroz težak proces, podstičući dalju kreativnost.
Usklađivanje slabosti veštačke inteligencije sa ljudskim sposobnostima
Veštačka inteligencija može biti nadljudska na neke načine, ali isto tako ima značajne slabosti. Pre svega, tehnologija je suštinski orijentisana unazad, obučena na podacima iz prošlosti – a budućnost možda uopšte neće ličiti na prošlost. Štaviše, netačni ili na drugi način problematični trening podaci (na primer, podaci izobličeni inherentnim pristrasnostima) dovode do loših rezultata.
Lideri i njihovi timovi moraju upravljati takvim ograničenjima ako nameravaju da koriste AI kao partnera u kreativnom razmišljanju. Kako? Fokusiranjem na oblasti gde ljudski mozak i mašine nadopunjuju jedni druge. Dok veštačka inteligencija povećava obim podataka koje možemo obraditi i stepen kompleksnosti kojim možemo upravljati, naši mozgovi rade reduktivno; generišemo ideje i zatim ih objašnjavamo drugim ljudima. Dok mašinama nedostaje mašta i moralni sud, mi možemo iskoristiti te ključne veštine dok nam veštačka inteligencija pomaže da povećamo brzinu, raznovrsnost i originalnost pitanja koja postavljamo radi rešavanja problema u našim organizacijama. Takve razlike su osnova plodne saradnje – i njihovo optimizovanje može smanjiti pretnju veštačke inteligencije ljudskom radu.
Kada ljudi i veštačka inteligencija rade na svojim odgovarajućim snagama, mogu transformisati nepoznate nepoznanice u poznate nepoznanice, otvarajući vrata za revolucionarno razmišljanje: logičke i konceptualne skokove koje nijedan ne bi mogao napraviti bez drugog. Iskorišćavanje ovog potencijala zahtevaće od lidera da gledaju na veštačku inteligenciju drugačije – manje u smislu uštede troškova, efikasnosti i automatizacije, a više u smislu inspiracije, mašte i inovacije. Takođe će zahtevati izgradnju kulture koja podržava, stimuliše i nagrađuje postavljanje velikih pitanja – i ne nužno poznavanje odgovora.
