Ao trabalhar com tecnologias emergentes – a sanidade é a chave!

ANAND tamboli Bloqueado Desbloquear Seguir Seguindo 13 de janeiro A imagem adaptada de https://greenbookblog.org

Era uma vez…

Era uma vez (lida como vários anos atrás), enquanto eu estava trabalhando com uma empresa de fabricação de eletrodomésticos em meus primeiros dias de carreira, um incidente interessante aconteceu.

Nós costumávamos nos reportar a um gerente sênior naquela época, e ele era bastante firme em promover certas coisas, especialmente quando ele se decidia sobre algo. Um dia, ele nos pediu para preparar um relatório, onde certas coisas precisavam ser destacadas em fontes em itálico e / ou coloridas e, em seguida, fomos obrigados a imprimi-lo e dar a ele.

O único problema (grande) era que estávamos usando um programa chamado “ WordStar ”, e tudo o que tínhamos era uma impressora matricial! Para quem não sabe, foi um programa de processador de texto baseado em DOS (Disk Operating System). E não preciso explicar por que ter uma impressora matricial foi um problema para a tarefa em questão.

Nossa resposta óbvia foi – não é possível! Ele não quis ouvir, ele continuou nos empurrando para que isso acontecesse. Ele insistiu, dizendo algo nas linhas de – não tente me enganar, eu sei que o computador pode fazer qualquer coisa, e seu chefe prometeu isso para nós quando comprá-lo!

Então, nós olhamos para o nosso chefe, com sentimentos contraditórios, esperando que ele fosse o dono (depois de tudo que ele prometeu o impossível) e conserte! Eventualmente, ele fez algo nos bastidores e fomos salvos.

Mas esse incidente deixou uma impressão muito forte no meu "eu verde". Não foi apenas o caso de excesso de promessas, mas também aquele em que as expectativas de negócios eram inadequadas. Nossas interações (com aquele Gerente Sênior) continuaram cheias de fricção depois que perdemos alguma credibilidade durante a batalha.

Antes e agora…

Avançando para a data de hoje, quase vinte anos se passaram, e aqui estamos nós – ainda lidando com esse tipo de problema! Parece um déjà vu … mas por quê?

Por alguma razão engraçada, as pessoas estão assumindo cada vez mais que os computadores são melhores que os humanos e podem fazer maravilhas. Além disso, a suposição deles diz que os humanos podem errar às vezes, mas os computadores nunca vão errar! Esta suposição está colocando um conjunto diferente de desafios para nós.

Esses desafios são agravantes à medida que os computadores se tornam mais difusos e participam de nossa vida diária de várias maneiras. Não é preciso ser um gênio para dizer que os computadores não têm cérebro próprio, muito menos inteligência ou consciência. É o desenvolvedor, que instrui e ensina o computador – o que fazer. Se eles cometerem um erro e mal projetarem e desenvolverem o código, isso será um problema. Se os desenvolvedores não testarem adequadamente o seu desenvolvimento ou não usarem hardware de baixa qualidade, ou se houver falhas fundamentais na compreensão dos requisitos do usuário, o desempenho do computador será insatisfatório!

Então qual é o problema…

O problema não é a tecnologia emergente e o futuro brilhante que ela traz. Nossa crença inflexível de que há um futuro tecnológico ensolarado ao virar da esquina, é a questão!

Nossa crença inflexível de que há um futuro tecnológico ensolarado ao virar da esquina, é a questão!

Muitas empresas, quero dizer, gerentes responsáveis de alto nível nessas empresas, ainda sentem e acreditam que a IoT, a IA ou a Automação resolverão seus problemas de uma vez por todas, apenas para se encontrarem em uma sopa com sabor diferenciado após a implementação. Por que você acha que esse pode ser o caso?

A meu ver, começa com o aumento das expectativas no início do processo de adoção, quando o responsável por tais iniciativas demonstra apenas um lado da história. Eles geralmente não dizem ao outro lado, seja porque não sabem (falta de conhecimento completo) ou porque têm algum interesse especial em fazê-lo (geralmente acontece com fornecedores de tecnologia específica). Aceitar o fato de que não sabemos o que não sabemos é bastante crítico aqui.

Este problema aumenta ainda mais com expectativas irrealistas da tecnologia, bem como não define os critérios de aceitação antecipadamente. Deixar de definir tais critérios antecipadamente resulta apenas no efeito de dotação . As equipes de implementação tentam justificar (muito mais tarde) que o que foi desenvolvido deve ser consumido porque eles trabalharam muito duro; A pior parte é quando tentam adaptar os critérios de aceitação, apenas para que isso aconteça.

Então, essencialmente, as empresas não têm objetivos teimosos (leia os critérios de aceitação) e não têm controle sobre os meios. Isso resulta em uma situação um pouco incontrolável. As equipes de desenvolvimento podem lhe dizer que a máquina aprenderá eventualmente – mas não lhe dirá quando e como melhorará.

O lixo sempre resultará em lixo – não importa quantos anos você continue fazendo e quão inteligente é a máquina!

Conheça os teus limites …

Qualquer máquina ou AI não pode diferenciar entre o certo ou o errado , ele só pode escolher o que é popular como ele vê a partir dos dados aprendidos.

Existe um problema fundamental com Inteligência Artificial, infelizmente; aprende com os dados alimentados a ele. Se é supervisionado ou não supervisionado, não importa. Os dados devem ser bons e balanceados. Se quisermos ensinar a máquina com exemplos, eles têm que ser bons.

Se por alguma razão isso (dados limpos) não puder ser assegurado, então o teste da IA desenvolvida deve ser impecável. Se o teste tiver lacunas e os dados forem ruins, a AI ruim aumentará. Não só terá o lixo para dar lixo, mas também o fará em um ritmo muito mais rápido e em grande escala. Ninguém iria querer isso. E, portanto, precisamos conhecer essas limitações e lidar adequadamente com as tecnologias emergentes.

Existem vários aspectos desafiadores, que uma máquina AI não pode manipular. Virtudes como justiça, moralidade e ética não podem ser ensinadas à máquina e, portanto, a Máquina não pode fazer certos apelos de julgamento com base nelas.

Muitos programas de IA estreitos também não são, por si só, perfeitos. Esses programas apenas tentam imitar o comportamento humano (que às vezes é questionável). Desde que as opções sejam em preto-e-branco, ele funciona bem, mas logo se dobra quando os problemas ocorrem na área cinza. Programas mal concebidos tendem, então, a fazer escolhas aleatórias (muitas vezes erradas), que custam caro às empresas. Muitas empresas acham que talvez seja uma taxa de erro aceitável, o que às vezes pode ser uma suposição infundada. Especialmente quando os critérios de aceitação não foram corrigidos antes de iniciar a jornada.

No entanto, a partir de uma perspectiva de imagem maior, apenas o AI estreito é menor de dois males. Qualquer coisa mais significaria termos que definir e codificar muita matéria cinzenta – e os humanos têm limites!

Quais são os takeaways…

Com certeza, há muito o que falar sobre o ensino de moralidade de máquinas, ética, trabalho em áreas cinzentas e muitas coisas semelhantes. No entanto, não podemos esperar que todas as luzes se tornem verdes e devemos continuar avançando, aprendendo e improvisando.

Mas, o maior diferencial, por enquanto, seria permanecer positivamente cético, manter a sensibilidade sempre ativa e adotar a tecnologia com um pouco de sal.

As máquinas cometem erros, assim como os humanos, e continuarão a cometê-las no futuro também. As empresas devem aceitar esse fato e saber que as máquinas também precisam, assim como os humanos, atenção, reciclagem e plano de melhoria de desempenho antes de voltarem a funcionar.

As empresas precisam garantir, assim como fazem para os seres humanos, que as máquinas sejam progressivamente treinadas e rigorosamente testadas antes de lhes dar mais responsabilidades. Qualquer falha no desempenho das máquinas deve ser tratada, e relativamente mais forte que os humanos.

Sugiro também que as empresas estabeleçam ou ampliem seu departamento de RH para o departamento de Recursos Humanos e Artificiais ( HAIR ). Políticas apropriadas devem ser desenvolvidas para o gerenciamento desses recursos de IA, assim como você faz para os humanos. Isso pode soar um pouco bobo por enquanto, mas a direção para a qual estamos indo em breve ditaria isso. Um movimento para tornar a IA transparente está se aproximando.

Por último, não se empolgue e suponha que só porque temos tecnologia legal, podemos usá-la para resolver todos os problemas que nos rodeiam. Tecnologias emergentes são novos martelos, vamos evitar tratar todos os problemas como pregos e evitar correr para o futuro emergente. É extremamente difícil desfazer os erros estratégicos e tecnológicos nos dias de hoje.

Às vezes, é melhor lidar com humanos do que com máquinas, a sanidade é a chave!

Sobre a ANAND tamboli

Eu sou Anand e adoro resolver problemas significativos de maneiras mais inteligentes, em escala e com a mentalidade empreendedora. Acredito que a tecnologia não é uma panacéia, mas sim a combinação certa de pessoas, processos, tecnologia e tempo para alcançar os melhores resultados.

Enquanto ajudo as empresas a aumentar a eficiência e a produtividade com tecnologias emergentes; A adoção sensata e sensata da tecnologia continua sendo minha área de foco.

Esta história foi publicada pela primeira vez na minha página do LinkedIn aqui: https://www.linkedin.com/pulse/when-working-emerging-technologies-sanity-key-anand-tamboli/?published=t