A gépi tanulásért (machine learning, ML), alkalmazásfejlesztésért vagy szervezeti döntésmenedzsmentért felelős vállalati döntéshozók közel kétharmada, 64 százaléka aggódik a munkahelyek biztonsága miatt. Ez látványosan magasabb azok arányánál is, akik a mesterséges intelligencia nem kívánatos vagy etikátlan döntéseiben, esetleg az MI felhasználásának nem megfelelő támogatásában látnak kockázatokat - derül ki az üzleti szoftverfejlesztő InRule friss kutatásából.

Utóbbiak rendre a válaszadók 45 és 39 százalékát tették ki, ami természetesen így is magas ráta, de meg sem közelíti azok számát, akik problémának tekintik a szervezeti felfordulást. Ahogy azt egyre többen hangoztatják, a meglepetésszerűen kirúgott call centeresektől nehéz elvárni, hogy egy szusszanás után Java-programozóként folytassák, de az MI nem is csak az alacsonybban kvalifikált munkahelyeket veszélyezteti: a Gartner előrejelzése szerint például 2030-ra a mesterséges intelligencia azaktuális projektmenedzsment-feladatok akár 80 százalékát is átveheti.

Visszatérve az InRule felméréséhez, a válaszadók szerint komoly nehézséget okoz az MI alkalmazásának kismillió felhasználási esete (use case), amelyek ma már a piaci vagy fogyasztói betekintéstől az új termékek tesztelésén át a megfelelőségi szabályok és az adatvédelmi kockázatok kezeléséig terjed. Sok döntéshozó szerint ez kezelhetetlenül sok opciót jelent, miközben a megkérdezettek 53 százaléka szerint az ügyfélélmény fejlesztése a mesterséges intelligencia legfontosabb üzleti funkciója, ahol különösen nagy mennyiségű esetet kellene feldolgozniuk.

Megfelelő kérdésekre jön a megfelelő válasz

Ez a kihívás ráadásul csak egyre mélyül, amennyiben a döntéshozók 67 százaléka úgy látja, hogy az MI/ML technológiák használata folyamatosan bővülni fog a következő másfél évben. A sikeres alkalmazásokat azonban nem csak a kollaborációs problémák akadályozzák: a válaszadók több mint fele, 51 százaléka szerint szervezetüknek túl sok adatot kell kezelnie, 42 százalékuk pedig már az éppen szükséges adatok azonosítását és hozzáférését is küzdelmes dolognak tartja.

A szervezeti silók persze tovább súlyosbítják az adatok hozzáférhetetlenségét, akadályozva a különböző területeken dolgozó szakemberek és az adattudósok együttműködését. Az InRule tanulmánya egyébként kiemeli, hogy az MI-projekteket a különböző mítoszok és tévhitek is könnyen megfojthatják. Ilyen például, hogy ezek eleve nem valósíthatók meg az adattudósok nélkül, vagy az, hogy az MI használata mindenképpen az üzletet károsító, indirekt következményekkel jár.

Bár a döntéshozók majdnem kétharmada tekinti "fontosnak" vagy "kritikus fontosságúnak" az algoritmizált döntések hatékonyságának védelmét és bizonyítását, ez 58 százalékuknak kihívást jelent. Odáig rendben van, hogy mindenki bemutatja az inputok és az eredmények vizuális ábrázolását, de arra sokkal kevesebben hajlandók, hogy a döntések alapját jelentő kérdéseket vagy a felhasznált kódokat is átláthatóvá tegyék. A döntéshozók 57 százaléka úgy gondolja, hogy nem rendelkezik megfelelő eszközökkel és technológiával, 42 százalékuk pedig az ehhez szükséges folyamatok és együttműködési kultúra hiányáról beszél.