Human + Machine: verso una nuova forma di intelligenza collaborativa
18 novembre 2018
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Human + Machine: verso una nuova forma di intelligenza collaborativa tra uomo e macchina

Paul Daugherty Human + Machine
Nicoletta Boldrini - @NicBoldrini

Human + Machine è la base del nostro futuro nell’era dell’intelligenza artificiale. La vera forza dell’IA è quella di ripensare il business potenziando le capacità umane. A dirlo è Paul Daugherty, Chief Technology & Innovation Officer di Accenture

 

Human + Machine, Reimagining Work in the Age of AI. Cosa voglia dire Paul Daugherty, Chief Technology & Innovation Officer di Accenture, lo si evince già dal titolo del suo libro (scritto insieme a Jim Wilson, Managing Director of Information Technology and Business Research di Accenture Research): «l’intelligenza artificiale (IA) è la tendenza con la più forte influenza ed impatto sul mondo del lavoro dopo l’era di Internet e del Mobile; bisogna comprendere come l’IA e le macchine (robot e software) riusciranno ad interagire con le persone e come gli esseri umani si sentiranno ad interagire con loro», è il pensiero che Daugherty condivide con noi qualche ora prima della sua lezione serale durante l’appuntamento milanese con Meet The Media Guru.

Paul Daughery - Human + Machine BookAbbiamo infatti incontrato Daugherty in occasione del suo viaggio in Italia per condividere con lui alcune riflessioni su uno dei tempi “più caldi” del momento, l’intelligenza artificiale ma non nella sua accezione tecnologica quanto piuttosto in quella sociale e “umana” intesa come impatti sulle persone (sulle nostre vite, in primis, ma di conseguenza anche sul nostro modo di lavorare e, quindi, sul business delle imprese).

«L’intelligenza artificiale è la tecnologia con la più alta attenzione, scalabilità e (ben presto) anche adozione degli ultimi anni – prosegue Daugherty – ma va anche detto che è il risultato dell’incredibile creatività dell’uomo e quindi l’elemento alla base di un nuovo rapporto bidirezionale e collaborativo con il progresso: è così che nasce il binomio Human + Machine».

 

 

Human + Machine pilastro della nuova intelligenza collaborativa

Nella visione di Daugherty (avvalorata dal fatto che il libro nasce come progetto divulgativo a seguito di un intenso lavoro di indagine con interviste ad oltre 1500 imprese), l’era dell’IA è quella in cui la collaborazione uomo – macchina apre la strada alla terza ondata della trasformazione industriale.

La prima nasce con le idee e la visione di Henry Ford riguardo alla standardizzazione dei processi e dell’efficienza produttiva; la seconda è quella che ha caratterizzato gran parte della seconda metà del XX secolo dove l’automazione ha stimolato la reingegnerizzazione dei processi aziendali (di business, non solo produttivi); la terza, è quella dove trova il suo habitat il concetto Human + Machine, quello spazio dove uomini e macchine collaborano con l’obiettivo di migliorare le performance di business.

In questa “alleanza” Human + Machine l’intelligenza artificiale gioca un ruolo importante ma, avverte Daugherty, «le aziende devono trasformare il rapporto tra collaboratori e macchine in un’ottica di ’intelligenza collaborativa. Spesso si parla di intelligenza aumentata ma non si tratta di creare uomini bionici, dei “superuomini artificiali”, ma di utilizzare le tecnologie più avanzate per affiancare l’uomo dotandolo di maggiori capacità e competenze».

In questo evoluto rapporto uomo – macchina è inevitabile che si verificheranno cambiamenti significativi nel mercato del lavoro, anche con perdite di posti di lavoro. Tuttavia, bisogna guardare al medio-lungo periodo per capire come re-immaginare il lavoro, oggi, per avere la giusta rilevanza di business in questa terza ondata di trasformazione industriale.

Ed è proprio su questi aspetti che Daugherty, ripercorrendo le pagine di Human + Machine, si sofferma spiegando come il potenziamento dell’intelligenza artificiale stia già oggi ridisegnando i processi aziendali, in particolare all’interno di tre categorie dove l’interazione uomo-macchina, l’intelligenza collaborativa, prende forma:

1) amplificazione, in cui l’intelligenza artificiale permette di ottenere straordinari insight basati sui dati, spesso elaborati in tempo reale;

2) interazione, in cui l’IA utilizza interfacce avanzate come l’elaborazione a comando vocale del linguaggio naturale;

3) personificazione, in cui l’IA lavora in sinergia con sensori, motori e attuatori che permettono ai robot di condividere lo spazio di lavoro con l’uomo e intraprendere una collaborazione lavorativa fisica (la dimensione in cui IA ed IoT – Internet of Things si incontrano).

 

L’intelligenza collaborativa avrà però bisogno di nuove professioni per poter “prendere forma” e compiere la sua missione (ridisegnare il lavoro e il business). Secondo l’analisi di Daugherty, la terza ondata di trasformazione industriale porta con sé un cambiamento nelle nuove professionalità richieste dal mercato a livello di tre macro-categorie:

1) trainers, coloro che saranno chiamati a istruire i sistemi intelligenti – aiutando chi elabora il linguaggio naturale e i traduttori del linguaggio a migliorare i risultati – e gli algoritmi su come imitare i comportamenti umani;

2) explainers, professionisti che avranno la funzione di ridurre il gap tra sviluppi tecnologici e applicazioni concrete a livello di business, chiarendo il funzionamento di algoritmi complessi ai professionisti non tecnici;

3) sustainers, le competenze deputate al corretto funzionamento dei sistemi intelligenti, in quanto strumenti creati al servizio dell’uomo, per semplificare il nostro lavoro e la nostra vita.

 

Paul Daugherty
Paul Daugherty, Chief Technology & Innovation Officer di Accenture

Un cambiamento che non può prescindere dal tema della responsabilità dell’IA nei confronti dei cittadini, delle persone, del business. «Bisogna utilizzare le tecnologie con responsabilità e onestà, prima di tutto, ma anche chi ha il compito di “produrre” le soluzioni tecnologiche (in particolare writers e trainers) deve agire con trasparenza e “fairness” (equità ed etica) evitando di trasferire pregiudizi e preconcetti agli algoritmi», sostiene Daugherty, il quale, durante la lezione serale di Meet The Media Guru, riporta anche un concreto esempio: «nel training degli algoritmi di riconoscimento facciale ci si è accorti che i sistemi non riuscivano a riconoscere donne nere; questo perché per l’auto-apprendimento degli algoritmi sono stati utilizzati dataset prevalentemente di uomini e donne bianchi. L’errore non è stato volontario ma questo ha trasferito ai sistemi un sorta di “pregiudizio”, seppur inconsapevole. È una cosa inaccettabile, ecco perché bisogna lavorare con reponsabilità ed etica».

Infine, durante il nostro incontro privato, chiediamo a Daugherty alcune considerazioni sull’Italia e questo è ciò che ci dice: «serve, a livello di paese, un’agenda consolidata focalizzata sull’innovazione basata su tre pilastri: ricerca e sviluppo (bisogna stanziare fondi governativi), data policy (servono regole sull’uso dei dati; Cina e Francia in questo sono già molto avanti e questo aspetto definirà la concorrenza dei paesi) e formazione (Stem e coding: bisogna insegnare a programmare fin dalla prima infanzia e trasferire ai ragazzi anche temi come etica e responsabilità) lavorando anche sul re-skill delle persone più adulte».

 

Human + Machine il fìl rouge della lezione di Daugherty a Meet The Media Guru

Durante l’appuntamento serale di Meet The Media Guru, Daugherty ha ripercorso alcuni dei punti toccati qualche ora prima con i giornalisti ma si è poi spinto in una lezione caratterizzata dal numero 3: tre miti, tre imperativi e tre sfide riguardanti l’Intelligenza Artificiale.

Paul Daugherty - Meet The Media Guru

 

Di seguito un recap della serata.

1) Tre miti da sfatare sull’intelligenza artificiale

I robot non sono una minaccia. L’intelligenza artificiale non distruggerà l’umanità, ma le si affiancherà semplificando alcune operazioni ancora oggi nelle mani dell’uomo.

Le macchine non ruberanno il lavoro. I robot non sostituiranno il fattore umano, bensì contribuiranno a creare nuovi posti di lavoro con il nascere di professioni a oggi inesistenti. Le macchine devono essere intese come innovazioni tecnologiche con cui collaborare, spetta all’uomo aggiornare le proprie competenze e abilità per stare al passo con il progresso. Le leadership devono favorire questo processo.

Le metodologie non cambieranno. A modificare non sarà l’approccio al lavoro, ma i termini in cui l’uomo basa la propria collaborazione che non deve essere uomo-macchina, ma uomo + macchina, una addizione che consente di raggiungere nuove frontiere.

 

2) Tre imperativi da seguire

Ripianificazione del modello business. Le organizzazioni devono immaginare un nuovo modo di organizzarsi, capace di valorizzare l’esistente e accogliere l’innovazione. E’ fondamentale focalizzarsi sulla formazione per adattare le professioni attuali in vista della crescente diffusione dell’intelligenza artificiale e preparare chi deve accedere al mercato del lavoro.

Nuovo approccio al lavoro. L’intelligenza artificiale è una intelligenza collaborativa che vede un rapporto bidirezionale tra l’uomo e la macchina: mentre l’uomo con le sue competenze crea la macchina e la dota dei dati necessari per farla funzionare, in risposta la macchina migliora le possibilità dell’uomo di valorizzare la propria creatività;

Intelligenza Artificiale responsabile. Rifacendosi alle tre leggi della robotica di Isaac Asimov, Daugherty ricorda come l’IA debba sempre essere impiegata a beneficio dell’umanità. Un imperativo, questo, che pone in essere la questione etica di un’intelligenza artificiale che sia anzitutto responsabile ma anche onesta, imparziale e trasparente. La responsabilità degli atti compiuti dalla IA deve essere sempre in capo alle persone.

 

3) Tre sfide per le aziende

Nuove abilità e formazione. Con la crescente diffusione dell’intelligenza artificiale, diventa necessario colmare il gap tra le competenze già presenti nel mercato del lavoro e quelle necessarie, maggiori rispetto alle prime. Serve quindi formare vecchi, nuovi e futuri lavoratori per permettere una più serena ed efficace collaborazione per il binomio Human + Machine.

Data Veracity. Informazioni poco accurate possono minare la qualità delle ricerche fatte per mano dell’IA sulle quali gli enti contano per pianificare, operare e conoscere. È quindi fondamentale attingere da fonti sicure, collezionare e gestire i dati correttamente per svolgere un lavoro accurato, affidabile ed eticamente corretto.

Non esiste una linea d’arrivo. L’intelligenza artificiale non ha un traguardo da raggiungere perché essa continuerà a svilupparsi e a crescere con noi.

 

Giornalista del mondo Tech | Ho scoperto di essere una “multipotentialite” innamorata di #Innovation #Tech #AI | Il mio motto: sempre in marcia a caccia di innovazione | Direttore di AI4Business e condirettore di Digital4Trade

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