実証済みのテクノロジーと新しいテクノロジーの間の対立は、私たちが定期的に遭遇するものです。ロボットとフランク変わりゆく世界について何も知りたくないフランクは、かつては有名な宝石泥棒で、現在は認知症を患っていますが、日常生活を手助けしてくれる家庭用ロボットを息子からもらいます。 フランクは、昔ながらの慣れ親しんだ世界に住みたいという理由から、最初はこの助けと思われることに抵抗します。 しかし、フランクはすぐに、このロボットが家事や夕食の準備だけでなく、彼の昔からのお気に入りの趣味である宝石を盗むことにも役立つことに気づきました。 二人の間には真の友情が芽生え、より親密になっていきます。
宝石を盗もうとする人の数 ロボット おそらく世帯数は非常に少ないと思われますが、過去数年間で、以前はよりアナログな方法で組織されていた仕事の多くの分野に人工知能が参入しつつあることが示されています。
AI 意思決定研究
フランクが当初の困難を乗り越えて AI の利点を自分自身に認識したのと同じように、AI が日常生活にますます浸透するにつれて、マネージャーや専門家の間で AI の受け入れに関する変化も見られます。 興味深い質問は次のとおりです。
ここで本当のコラボレーションが発展しているのでしょうか? 将来、人間の知能と AI はどのように連携するのでしょうか?
このテーマは、ドイツのコンサルタント会社 Kienbaum Consulting と、革新的な組織開発のためのドイツのプラットフォーム ADA によって調査されました。 最近発表された研究では、次のように題されています。テクノロジー支援による意思決定の時代におけるリーダーシップ調査対象者は 500 名で、主に経営者だけでなく、日常生活でテクノロジーに支援された意思決定に直面する専門家も含まれています。 回答者は、売上高最大 20 億ユーロ、従業員数 100 ～ 100,000 人の企業に勤務しています。 注目すべきことに、回答者全員が、人工知能を扱う際の社会的、持続可能性、倫理的責任を認識していると表明しました。
AIは戦略的関連性が高い
一般に、現在の傾向が AI システムの使用に向かっているのは驚くべきことではありません。 ドイツ 長い間、デジタル化は時代遅れで遅れていると考えられてきました。 コロナ禍で特にそれが顕著になった。 これによって発生した圧力が、対応するシステムに推進力を与えました。 今日、AI は将来の最も重要なテクノロジーとみなされています。
この傾向は調査によっても確認されています。 調査対象となった企業の約 3 分の 2 がすでに AI システムを使用しています。 ほぼ半数が、「技術的に裏付けられた意思決定」の利用は競争力を維持するために「戦略的に強い関連性がある」と述べた。
意思決定における自律性が危険にさらされていると大半の人が考えている
調査対象者の 60% は、AI の使用により将来的に意思決定の自律性が脅かされると考えています。 しかし、45% は、AI が最終的な意思決定権限を保持するのであれば、将来的に AI と「緊密に」連携すると回答しています。 回答者の17％はAIに意思決定をさせることに「強く同意」し、さらに47％が「やや同意」した。
と インタビュー ドイツの新聞や ブランデンス、マルクス・ギースラー氏、シューリッヒ経営大学院教授 大学 トロントのヨーク在住の男性は、企業はどのような仕事が間もなく過去のものになるかではなく、AIがどのようにコラボレーションを改善できるかを説明することで、従業員にもっと働くよう奨励すべきだと述べている。 AI が人間に取って代わるという恐怖は、現代の最大の恐怖の 1 つであると彼は言いました。 それは、私たちを人間たらしめているもの、つまり意思決定における自主性や個性を失うことへの恐怖についてです。
一般に、人は危険な状況や未知の状況では自分の直感に耳を傾ける傾向があります。 「未知の」AI については、合理的なアプローチにより、AI が多くのプロセスを最適化し、人間と機械の協力を向上させることが示されています。
AI: 運用的なものですか、それとも戦略的なものですか?
研究結果に基づくと、人工知能がどのような決定を下すかは明らかではありません。
一方で、回答者の 32% は、AI が戦略的および運用上の意思決定を行うと回答しています。 さらに 30% は、戦略的な決定のみを処理すべきであると回答しました。 さらに、53% が AI に「非常に」関連性があると回答し、39% が「部分的に関連性がある」と回答しました。 この結果は驚くべきものである。 これは、原則として、AI は運用上の課題に比べて戦略的意思決定にはあまり適していないためです。 戦略的な意思決定は、多くの場合、AI モデルに組み込むことが非常に難しい複雑なコンテキストに基づいています。
一方、46% は、業務上の決定は AI によって行われることが増え、戦略的な決定は人間によって行われるようになるだろうと述べています。
AI が私たちの日常生活にますます溶け込んでいくのは明らかです。 今後数年間で、業務分野でも戦略分野でも、ドイツ企業において AI がより強い地位を占めるようになるでしょう。
しかし、日常生活における意思決定とはどのようなものでしょうか? ドイツの一部の企業は、AI と管理レベル間の基本的なコラボレーションがどのようなものかをすでに実証しています。
2 台のフォークリフト: 30 億の可能性
AI が効率的に運用上の意思決定を行える応用分野の 1 つは、工場の物流です。 たとえば、フォークリフトを制御する場合、AI はどのフォークリフトでどの商品を A から B に輸送するかを決定できますか? 10 件の注文と 2 台のフォークリフトがある工場では、それらを最適かつ効果的に使用することになります。 30 億 (10 階乗) を超える数列があります。 これをする。 ディスパッチャが正しい決定を下すためにはおそらく検討できない数字です。 この場合、AI は人間が追跡できるよりも多くのパラメーターを考慮して決定を行います。 さらに、AI は 1 日に何百もの動きを同時に考慮し、計画外の変化に迅速に対応できなければなりません。 このようなアプリケーションでは、人工知能が従業員の利益のために機能し、従業員の作業を最適化および合理化します。
計画を容易にする: 戦略的に適用された AI が役立ちます
前述したように、戦略的な意思決定の状況は非常に複雑であることが多く、自動化するのが非常に困難です。 ただし、AI は意思決定のための貴重な基盤を提供できます。 たとえば、販売計画は中期的に確立される傾向にあるプロセスであり、個々の計画担当者が生産、販売、管理のさまざまな側面 (国、工場、製品グループなど) を検討します。 AI は、適切な予測モデルを使用して傾向を早期に特定し、それに応じて計画を調整するのに役立ちます。 機械学習技術の助けを借りて、特定の食品販売の天候依存性 (灼熱の夏の日のソーセージのグリルなど) などの外部影響も、直感よりもはるかに正確に計算できます。
AIとの連携は必須
Kienbaum と ada の調査によると、経営陣は現在も将来も AI との連携が避けられないことを理解しているようです。 適切にスケールされた人工知能は、多くのプロセスや意思決定を支援し、改善することができます。
宝石泥棒のフランクとは異なり、この幹部は宝石で富を築いているわけではありません。 むしろ、Gem はアジャイル プロセスを最適化した結果です。 常に AI と連携して、より迅速かつ適切な意思決定を同時に行うことができます。
しかし、この研究は次のことも示しています。人間は依然として最終的な意思決定の権限を望んでおり、それはほとんどの場合において確かに理にかなっています。 意思決定における責任の問題は非常に複雑な問題であり、自動運転などの野心的なプロジェクトに限らず、今後数年間で社会的に議論される必要がある。
AIについてどう思いますか?
日常生活で AI を扱いますか? どのような決定を機械に任せ、どのような決定を常に自分で下したいと考えていますか?
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