Inteligența artificială de la Facebook este un motiv de spaimă pentru companii

Câteva publicaţii au profitat de această veste pentru a avansa predicţii potrivit cărora inteligenţa artificială va deveni independentă şi va prezenta un pericol pentru omenire. Numai că, în realitate, ceea ce s-a întâmplat a fost mai degrabă un rezultat al unei erori umane decât o breşă revoluţionară, de orice fel ar fi ea, făcută în frontierele actuale ale AI. Mai mult, acest eveniment are câteva implicaţii pentru multe dintre faţetele modului în care companiile îşi desfăşoară afacerile.

Ce s-a întâmplat la Facebook, de fapt

Ca să o luăm de la început, ce s-a întâmplat în realitate a fost că aceşti boţi înzestraţi cu inteligenţă artificială (mai precis cu algoritmi sofisticaţi de învăţare automatizată, n.tr.) fuseseră programaţi să înveţe tehnici de negociere şi erau „recompensaţi” în funcţie de cât de rapid ajungeau, de unii singuri şi pentru propria lor funcţionare eficientă, la soluţia cea mai bună. Numai că programatorii au uitat să le spună boţilor să-şi limiteze negocierile la limbajul uman (în acest caz, limba engleză).

Datorită stimulentelor încorporate în programul „mamă”, boţii şi-au dat seama rapid că folosirea englezei conversaţionale obişnuite este o risipă de timp şi de energie. Iar pentru că stimulentele lor erau concepute în acest mod, au început să folosească un limbaj stenografic – bazat pe cuvinte-cod proprii inventate – pentru a comunica unul cu celălalt. Într-adevăr, cei de la Facebook au oprit experimentul numai din cauză că şi-au dat seama că au omis să le dea „roboţilor” instrucţiunile necesare pentru ca ei să comunice în engleza „normală”.

Pentru companii, acest eveniment este cu adevărat înspăimântător, dar nu din motivele pe care le-au avansat publicaţiile care au prevestit autonomia AI. Odată ce Facebook (sau Google, Amazon ori un start-up mai puţin cunoscut care creează programe de inteligenţă artificială și programe dotate cu algoritmi sofisticaţi de învăţare – cunoscute sub denumirea generică de „Machine Learning” sau ML – precum start-up-ul MindMeld) ajunge să stăpânească arta negocierii dintre boţi, orice funcţiune din companie care se bazează pe arbitrajul interpersonal ar putea fi înlocuită cu un bot AI – dotat cu inteligenţă artificială.

Să ne gândim, de exemplu, la stabilirea preţurilor de tranzacţionare pentru produsele industriale standardizate. Nu e prea greu să ne imaginăm că nişte firme inovatoare ar putea implementa proceduri de negociere bazate pe boţi pentru comenzile de achiziţii sau chiar pentru stabilirea preţurilor de vânzare între companii – în segmentul de piaţă „business-to-business”, cunoscut sub acronimul B2B.

Sau haideţi să ne gândim la modul în care companiile îşi alocă bugetele şi mesajele publicitare pe diversele canale media şi apoi achiziţionează spaţiu publicitar pe aceste canale, pentru difuzarea mesajelor către publicul-ţintă. Odată cu explozia numărului şi tipului de opţiuni disponibile pentru plasarea de publicitate în mediile de comunicare online şi offline, nu mai este fezabil ca operaţiunile de achiziţie de spaţiu publicitar în media şi cele de negociere a acestei achiziţii să fie nişte activităţi de care să se ocupe brand managerii, managerii de produs sau Chief Marketing Officerii.

Cum e acum inteligenţa artificială şi cum va fi în viitor

Cele mai bune firme folosesc deja nişte programe analitice destul de avansate (programe utilizate pentru procesarea şi exploatarea la maximum a datelor, n.tr.) pentru a decide ce cheltuieli publicitare vor face şi cum vor fi alocate pe diversele canale media. Fac acest lucru folosind nişte boţi sofisticaţi pentru a-şi crea nişte planuri media optime, pentru a-şi aloca în mod eficient sursele investite în publicitate şi chiar pentru a licita, astfel încât să obţină cele mai mici tarife, cu furnizorii de spaţii publicitare.

Chiar dacă actualii boţi sunt foarte buni la gestionarea procesului de licitaţie, boţii ML, în care au fost încorporate programe de învăţare, se pot ocupa inclusiv de negocierile personale ne-structurate, cum ar fi operaţiunile de vânzare care au loc între persoane individuale. Astfel, s-ar putea ca întregul proces de vânzare să capete o nouă formă şi un nou aspect (sau măcar să fie amplificat) cu ajutorul unor asemenea tehnologii.

La nivelul consumatorilor individuali, ne putem imagina boţi care sunt încorporaţi în aplicaţiile telefoanelor noastre mobile şi care negociază cu firmele în numele nostru (în funcţie de preferinţele pe care le stabilim noi din start) pentru a obţine cele mai bune preţuri la bunurile de consum pe care le cumpărăm. Sau boţi care gestionează modul în care sunt utilizate datele noastre private (şi se asigură că obţinem nişte câştiguri tangibile atunci când le furnizăm companiilor) şi poate că vor fi creaţi chiar boţi care să negocieze cu noi (spunându-ne lucruri de genul: „De ce nu te întorci acasă pe jos astăzi, ca să faci mişcare, şi apoi poate că-ţi cumperi îngheţata aceea pe care ţi-o doreşti atât de mult?”).

Chiar dacă majoritatea firmelor au făcut măcar câteva investiţii în aceste domenii, AI şi ML sunt încă în stadiile timpurii ale ciclului de adoptare. Cei cinci factori sugeraţi în „Teoria lui Rogers despre Difuzarea Inovaţiei” furnizează nişte mesaje contradictorii cu privire la rata de adoptare şi la viteza acestor tehnologii. (Teoria a fost lansată de expertul în teoria comunicării şi sociologul Everett Rogers în 1962, în manualul „Diffusion of Innovation”, iar cei cinci factori sunt Avantajul relativ, Compatibilitatea, Complexitatea, Posibilitatea de experimentare – „Trialability” în originalul din limba engleză – şi Observabilitatea, n.tr.).

Astfel, chiar dacă Avantajele Relative ar putea să fie extrem de semnificative, iar Compatibilitatea cu sistemele existente ar putea fi atinsă printr-o implementare graduală, realizată pe faze, problema este că nivelurile ridicate de Complexitate, combinate cu nivelurile scăzute ale Posibilităţii de experimentare şi ale Observabilităţii, vor genera nişte obstacole semnificative.

Boţii ML se pot ocupa inclusiv de negocierile personale ne-structurate, cum ar fi operaţiunile de vânzare care au loc între persoane individuale.

Din aceste motive, s-ar putea să vedem că procesul de acceptare a acestor tehnologii în relaţiile dintre firme va evolua lent.

Este foarte posibil ca firmele mari să conceapă şi să creeze asemenea sisteme, dar să întârzie implementarea lor până în momentul în care vor exista soluţii pentru întreaga serie de motive de îngrijorare. În orice caz, apariţia unor asemenea sisteme pare inevitabilă.

S-ar putea ca, în cele din urmă, avantajul competitiv copleşitor oferit de către aceste tehnologii să eclipseze toate celelalte temeri şi anxietăţi asociate cu AI şi ML.

Programele dotate cu inteligenţă artificială şi cu algoritmi sofisticaţi de învăţare automatizată au multe implicaţii pentru mediul de afaceri. Ele ar putea să schimbe radical şi să eficientizeze modul în care companiile îşi desfăşoară unele operaţiuni, de care acum se ocupă nişte oameni „în carne şi oase”.

*Amit M. Joshi (FOTO) este profesor de marketing digital şi strategie digitală la IMD

Articol preluat din numărul 242/noiembrie 2017 al Revistei CARIERE. Pentru detalii legate de abonare, click aici