Sztuczna inteligencja (AI) stała się technologią transformacyjną, która ma potencjał zrewolucjonizować przemysły i przekształcić sposób funkcjonowania organizacji. Gdy organizacje wdrażają AI dla swoich inicjatyw cyfrowej transformacji, kluczowe jest przyjęcie podejścia skoncentrowanego na ludziach, które priorytetowo traktuje etyczne, odpowiedzialne i inkluzywne wykorzystanie AI. Strategia cyfrowej transformacji AI skoncentrowana na ludziach skupia się na wykorzystaniu technologii AI w sposób, który przynosi korzyści pracownikom, klientom i innym zainteresowanym stronom, jednocześnie rozwiązując potencjalne problemy etyczne i zapewniając sprawiedliwość i przejrzystość. W tym artykule omówimy, jak organizacje mogą stworzyć strategię cyfrowej transformacji AI skoncentrowaną na ludziach, aby wprowadzać istotne zmiany i osiągać sukcesy.

Określ zasady etyczne dla wdrażania AI

Etyka powinna być na czołowym miejscu każdej strategii cyfrowej transformacji AI. Ważne jest ustalenie zestawu zasad etycznych, które kierują podejściem organizacji do wdrażania AI. Według Floridi i Taddeo (2018), etyka danych to fundamentalne zagadnienie przy wdrażaniu AI, a Jobin, Ienca i Vayena (2019) przedstawili kompleksowy przegląd globalnego krajobrazu wytycznych dotyczących etyki AI. Zasady te powinny być zgodne z wartościami organizacji i obejmować takie zagadnienia etyczne jak przejrzystość, sprawiedliwość, odpowiedzialność i prywatność. Na przykład, organizacje powinny zapewnić, że algorytmy AI są przejrzyste i wytłumaczalne oraz że nie dyskryminują określonych grup ludzi. Zasady etyczne powinny być komunikowane w całej organizacji, a pracownicy powinni być edukowani na temat ich znaczenia, aby zapewnić przestrzeganie odpowiedzialnych praktyk AI w całej podróży cyfrowej transformacji.

Przeprowadź oceny wpływu etycznego

W ramach strategii cyfrowej transformacji AI organizacje powinny przeprowadzać oceny wpływu etycznego, aby zidentyfikować potencjalne ryzyka etyczne i wyzwania związane z wdrażaniem AI. Mittelstadt i in. (2016) twierdzą, że oceny wpływu etycznego są kluczowe w nawigacji przez etyczne implikacje stosowania AI, a Bostrom i Yudkowsky (2014) podkreślają znaczenie uwzględniania etyki sztucznej inteligencji. To obejmuje ocenę potencjalnego wpływu AI na pracowników, klientów i innych interesariuszy oraz ocenę etycznych implikacji przypadków użycia AI, zbierania i wykorzystywania danych oraz procesów decyzyjnych. Oceny wpływu etycznego mogą pomóc organizacjom proaktywnie identyfikować i łagodzić potencjalne zagrożenia etyczne oraz zapewniać, że technologie AI są wykorzystywane w odpowiedzialny i inkluzywny sposób.

Kultywuj kulturę odpowiedzialnego wdrożenia AI

Pwc (2019) podkreśla potrzebę kultywowania w organizacjach kultury odpowiedzialnego wdrażania AI, a Kocabas i in. (2020) omawia rolę zaufania w interakcji i podejmowaniu decyzji przez AI.

Tworzenie kultury odpowiedzialnego wdrożenia AI jest kluczowe, aby zapewnić, że pracownicy będą w stanie przyjąć technologie AI i korzystać z nich w sposób etyczny. Pwc (2019) podkreśla potrzebę kultywowania w organizacjach kultury odpowiedzialnego wdrożenia AI, a Kocabas i in. (2020) omawia rolę zaufania w interakcji i podejmowaniu decyzji przez AI. Liderzy powinni promować kulturę, która zachęca do otwartej komunikacji, przejrzystości i odpowiedzialności w kwestii wdrożenia AI. Pracownicy powinni być zachęcani do zgłaszania obaw etycznych, raportowania uprzedzeń lub nieuczciwości w algorytmach AI oraz przekazywania opinii na temat wpływu AI na ich pracę i dobre samopoczucie. Można to osiągnąć poprzez programy szkoleniowe, warsztaty i kampanie świadomościowe, które promują odpowiedzialne praktyki AI i podkreślają znaczenie aspektów etycznych przy wdrażaniu AI.

Priorytet dla współpracy człowiek-AI

Strategia cyfrowej transformacji AI skoncentrowana na ludziach podkreśla współpracę między ludźmi a technologiami AI. Davenport i Ronanki (2018) podkreślają potencjał współpracy człowiek-AI w aplikacjach rzeczywistych, a Brynjolfsson i Mitchell (2017) omawia implikacje uczenia maszynowego dla siły roboczej. Zamiast traktować AI jako zastępstwo dla ludzi, organizacje powinny priorytetowo traktować współpracę człowiek-AI, gdzie technologie AI wspierają i uzupełniają procesy podejmowania decyzji przez ludzi. To obejmuje projektowanie systemów AI, które są intuicyjne, przyjazne dla użytkownika i zrozumiałe oraz dostarczają pracownikom niezbędne narzędzia i informacje do pracy z technologiami AI. Organizacje powinny także inwestować w rozwijanie umiejętności pracowników, aby skutecznie współpracować z technologiami AI oraz tworzyć środowisko pracy, które sprzyja nauce i adaptacji do zmian napędzanych przez AI.

Zapewnij przejrzystość i wyjaśnialność systemów AI

Przejrzystość i wyjaśnialność systemów AI są kluczowe dla budowania zaufania wśród pracowników, klientów i innych interesariuszy. Lipton (2018) kwestionuje mit interpretowalności modelu, a Weller i Albrecht (2020) dostarczają wglądów na temat przejrzystości i wyjaśnialności AI i automatyzacji. Organizacje powinny zapewnić, że algorytmy AI są przejrzyste, a ich procesy decyzyjne wytłumaczalne i zrozumiałe dla ludzi. To obejmuje dostarczanie wyjaśnień na temat działania systemów AI, jakie dane są wykorzystywane i jak podejmowane są decyzje. Zapewnienie przejrzystości i wyjaśnialności systemów AI pomaga pracownikom i klientom zrozumieć rozumowanie stojące za decyzjami opartymi na AI oraz zapewnia, że technologie AI są stosowane w sposób sprawiedliwy i odpowiedzialny.

Wnioski:

Podczas gdy organizacje wyruszają w podróż cyfrowej transformacji AI, konieczne jest przyjęcie podejścia skoncentrowanego na ludziach, które priorytetowo traktuje etyczne, odpowiedzialne i inkluzywne praktyki AI. Poprzez zdefiniowanie zasad etycznych, przeprowadzenie ocen wpływu etycznego, kultywowanie kultury odpowiedzialnego wdrażania AI, priorytetowanie współpracy człowiek-AI oraz zapewnienie przejrzystości i wyjaśnialności systemów AI, organizacje mogą stworzyć strategię cyfrowej transformacji AI skoncentrowaną na ludziach, która promuje pozytywne wyniki dla wszystkich interesariuszy. To podejście nie tylko zapewnia odpowiedzialne i etyczne wykorzystanie AI, ale także promuje zaufanie, zaangażowanie i współpracę wśród pracowników, klientów i innych interesariuszy.

Przyjęcie podejścia skoncentrowanego na ludziach do cyfrowej transformacji AI pozwoli organizacjom nie tylko osiągnąć cele biznesowe, ale także zapewnić, że korzyści wynikające z AI zostaną zrealizowane w sposób odpowiedzialny, inkluzyjny i etyczny.

Literatura:

• Floridi, L., & Taddeo, M. (2018). What is data ethics? Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 376(2128), 20180079.

• Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389-399.

• Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 2053951716679679.

• Bostrom, N., & Yudkowsky, E. (2014). The ethics of artificial intelligence. Cambridge University Press.

• Pwc. (2019). Responsible AI in business: How to lead in the age of AI. Pwc.

• Kocabas, V., Shih, P. C., & Liu, H. (2020). Trust in AI: Human-AI interaction and decision making. Proceedings of the International Conference on Human-Computer Interaction, 1017-1023.

• Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108-116.

• Brynjolfsson, E., & Mitchell, T. (2017). What can machine learning do? Workforce implications. Science, 358(6370), 1530-1534.

• Lipton, Z. C. (2018). The mythos of model interpretability. Queue, 16(3), 30-57.

• Weller, A., & Albrecht, S. (2020). Transparency of AI and automation: A literature review and implications for the future. ACM Computing Surveys, 53(4), 1-37.