Altair Engineering:人間または人工知能?

Artificial Intelligence

人と人工知能(AI)をどのように組み合わせるのが最善かは、AltairのFutureSaysインタビューの最初のシリーズで繰り返されるテーマです。 AIFrameworkのシニアテクニカルアドバイザーでファッション小売業者H&Mの元AIエンジニアリング責任者であるErolColmeisterがホストのSeanLangと話したとき、彼はAIで成功するための公式を70%の変更管理、20%のテクノロジー、10%のアルゴリズムと定義しました。 Koolmeisterとそのチームにとって、AIは主に労働力を補完することであり、労働力を置き換えることではありません。 そのため、彼は、人間の入力と機械学習、科学と芸術、データと腸の感覚の最高のものを組み合わせたアプローチである、強化されたインテリジェンスへのH&Mの取り組みを強調しています。

2020 MIT Sloan Management Reviewは、KoolmeisterとH&Mが正しい方向に進んでいることを確認しています。 Boston Consulting Groupによるこの調査では、AIによって大きな経済的利益を達成している組織はわずか10%であることがわかりました。 ただし、人とAIの間で複数の種類の対話とフィードバックを使用する企業は、このテクノロジーで成功する可能性が6倍高くなります。

Koolmeisterは、会社全体でAIサポートを提供する必要性を強調し、彼の前にいた3人のFutureSaysゲストと同じ国歌シートから歌っています。 銀行、製造、電気通信、小売の非常に異なる世界から派生したこれらのインタビュー対象者はすべて、多くの共通点を共有しています。

たとえば、このエピソードでGirish Agarwalを繰り返すと、Koolmeisterは、これがPowerPointプレゼンテーションの資料ではなくなったことを断固として主張します。 AIとデータ分析を適用して、仕事をし、価値を実現することに重点が置かれています。 H&Mのユースケースには、需要とトレンドの予測、在庫のバランス調整、価格設定が含まれるようになりました。 しかし、野心は明白です。 ファッション小売業者は、AIの実装と、会社のすべての運用機能の拡張(ここでもこの言葉)の観点から、水平方向に動くよう努めています。

共有トピックはそれだけではありません。 クールマイスターの大胆なビジョンは、地上のリアリズムにしっかりと根ざしています。 追加の利益を提供することは、心と思いを勝ち取るための最良の方法です。 コルマイスターによれば、「海を沸騰させる」試みは一般的な罠です。 もう一つの態度は、「私たちがそれを構築すれば、彼らは来るだろう」というものです。 彼は明確です:彼らはそれをしません。 成功のためにこの公式を覚えておいてください:70%は変更管理を含みます。 バイインを提供するには、積極的な姿勢が必要です。

少なくとも今のところ、コルマイスターは人々が意思決定の連鎖にとどまるべきだと信じています。 自動化は望ましい目標ですが、意思決定をAIに任せることを検討する場合は、アルゴリズムの逸脱などの問題のリスクがないことを保証する厳格な倫理的フレームワークのコンテキストでのみ行う必要があります。

同じ理由で、Koolmeisterは、AIが商業的利益と公共的利益の両方を提供する可能性があると考えています。 たとえば、無駄を減らすことで、需要予測とリソース管理の改善により、会社の財務実績とより広範な持続可能性の目標の両方が報われます。

AIは商業的利点の輪を二乗することができ、より広い利益は心強いメッセージであるというKoolmeisterの主張。 さらに、人を機械に突き刺そうとするメディアの物語を考えると、彼の説得力のある議論は、AIを最大限に活用するには、両者の間の健全で調和のとれた関係が必要であるというものです。

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反論

Altair Engineering Inc. このコンテンツをに公開 2021年9月20日 そこに含まれる情報については、単独で責任を負います。 パブリックによって配布され、編集も変更もされていません。 2021年9月20日15:01:09UTC

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