Peter Drucker bol vo väčšine vecí svedomitý, ale počítač nebol jedným z nich. „Počítač ... je to hlúposť, “ tvrdil guru manažmentu v článku McKinsey Quarterly v roku 1967 a nazval zariadenia, ktoré dnes poháňajú našu ekonomiku a náš každodenný život, „najhlúpejším nástrojom, aký sme kedy mali.“
Drucker bol sotva sám, keď podcenil nepochopiteľné tempo zmien v digitálnych technológiách a umelej inteligencii (AI). AI stavia na výpočtovej sile obrovských neurónových sietí preosievajúcich sa cez masívne súbory digitálnych údajov alebo „veľké dáta“, aby sa dosiahli analogické, často lepšie výsledky ako výsledky získané učením a rozhodovaním ľudí. AI transformujú takú kariéru, ako je reklama, finančné služby, medicína, žurnalistika, poľnohospodárstvo, národná obrana, environmentálne vedy a tvorivé umenie.
Počítačové algoritmy zhromažďujú a analyzujú tisíce údajových bodov, syntetizujú informácie, identifikujú predtým nezistené vzorce a vytvárajú zmysluplné výstupy - či už ide o liečbu chorôb, zápas tváre v meste miliónov, marketingovú kampaň, nové dopravné trasy, program zberu úrody, strojom generovaný spravodajský príbeh, báseň, maľba alebo hudobná stanica - rýchlejšie ako človek môže naliať šálku kávy.
Nedávna štúdia spoločnosti McKinsey naznačuje, že 45 percent všetkých pracovných činností môže byť automatizovaných nasadením AI. To zahŕňa úradníkov so súbormi, ktorých úlohy sa môžu automatizovať na 80%, alebo úlohy generálnych riaditeľov, ktoré môžu byť automatizované na 20%, pretože systémy AI radikálne zjednodušujú a zameriavajú sa na čítanie správ, zisťovanie rizika alebo rozpoznávanie vzorov výkonnými riaditeľmi.
AI je jednou z tých dlho-medializovaných technológií, ktoré ešte nezmenili celý náš svet, ale budú. Teraz, keď sa zdá, že AI je pripravený na hlavný čas, existuje zdesenie, dokonca aj medzi technológmi, o bezuzdnej sile, ktorú môžu mať stroje nad ľudským rozhodovaním. Elon Musk nazval AI „našou najväčšou existenčnou hrozbou“, v ktorej sa objavilo varovanie Billa Joya z roku 2000 v časopise Wired, že „budúcnosť nás nepotrebuje.“ Na druhej strane, samozrejme, sú nadšenci dychtiví po inteligentných strojoch, ktoré zlepšujú náš život a zdravie planéty.
Som na strane generálnej riaditeľky spoločnosti Microsoft Satya Nadella, ktorá hovorí, že by sme sa mali pripravovať na prísľub stále inteligentnejších strojov ako partnerov pri rozhodovaní ľudí, so zameraním na správnu úlohu a obmedzenia nástrojov AI. Pre pedagógov obchodných škôl, ako som ja, ktorí veria, že budúcnosť nás skutočne bude potrebovať, predstavuje rozširujúca sa schopnosť AI alebo hlboké vzdelávanie výzvu a príležitosť: Ako pripravujeme študentov na nadchádzajúce desaťročia, aby prijali silu AI a porozumeli jej výhody pre vedenie a vedenie v budúcnosti?
Bolo by chybou prinútiť každého absolventa MBA, aby sa stal vedcom údajov. Výzvou pre obchodné školy je aktualizácia našich široko zameraných učebných osnov, pričom našim MBA sa poskytne väčšia úroveň znalostí a pohodlia pri analýze údajov. Budúci generálni riaditelia budú potrebovať lepšiu predstavu o tom, na čo čoraz viac a komplexnejšie súbory údajov v organizáciách môžu a nemôžu odpovedať.
Sofistikovanosť a objem údajov sa môže zvyšovať, ale história poskytuje modely správneho vzťahu tvorcov rozhodnutí k analýze údajov.
Vezmite D-deň. Generál Dwight D. Eisenhower hľadal čo najviac údajov, aby informoval svoje rozhodnutie o tom, kedy pristál stovky tisíc spojeneckých síl na plážach v Normandii v tom osudnom konci jari 1944. Ako jasne objasňuje kniha Antonyho Beevora o bitke a ďalších účtoch „Eisenhower obzvlášť túžil po spoľahlivých meteorologických údajoch, a to už v počiatkoch predpovede počasia. Generál kultivoval Dr. Jamesa Stagga, jeho hlavného meteorológa, a stal sa znalý nielen pri analýze Staggových správ, ale aj pri čítaní Staggovej vlastnej dôvery v akúkoľvek správu.
Niekoľko mesiacov pred osudovým rozhodnutím „pustiť sa do Veľkej krížovej výpravy“ si Eisenhower nadšene ocenil to, čo meteorologické predpovede mohli a nemohli splniť. Nakoniec, ako vie história, Stagg ho presvedčil, aby odložil inváziu na 6. júna od 5. júna, keď predpovedaná búrka zúrila nad Lamanšským prielivom a keď mnohí ďalší spochybňovali Staggovu výzvu, že to čoskoro vyjasní.
Nikto by netvrdil, že by sa Eisenhower mal sám stať odborným meteorológom. Jeho úlohou bolo dohliadať a koordinovať všetky aspekty kampane zhromažďovaním relevantných informácií a hodnotením kvality a užitočnosti týchto informácií, aby sa zvýšila pravdepodobnosť úspechu invázie. Dnes veľké údaje a príchod AI rozširujú informácie dostupné pre podnikateľov s rozhodovacou právomocou. Úloha generálneho riaditeľa vo vzťahu k údajom však odráža absorpčnú a úsudkovú funkciu, ktorú vykonáva generál Eisenhower pri čítaní pravdepodobností do meteorologických správ o počasí.
Je pozoruhodné, že v súčasnosti sa v správe o spoločnosti Deloitte pripravenej pre našu školu uprostred všetkého rozhovoru o technologickej zložitosti a špecializácii v celej korporátnej Amerike zistilo, že zamestnávatelia, ktorí si chcú najať absolventov MBA, si cenia „mäkké zručnosti“ potenciálnych zamestnancov viac ako akékoľvek iné. Chcú zamestnávať ľudí s kultúrnymi schopnosťami a silnejšími komunikačnými schopnosťami, ktorí môžu spolupracovať v rôznych tímoch a byť flexibilní pri neustálom prispôsobovaní sa novým príležitostiam a okolnostiam na pracovisku a na trhu.
Nejde iba o neznášanlivosť hlupákov v kancelárii. Je to o potrebe vedúceho byť schopný syntetizovať, vyjednávať a rozhodovať medzi konkurenčným a konfliktným prostredím, odborníkmi a údajmi. Ak by sa raz vyskytli prípady, keď boli vedúci pracovníci platení za volania „črevnej kontroly“, aj keď chýbali základné informácie, dnešní generálni riaditelia budú musieť čoraz častejšie čeliť tvrdým, interpretačným výzvam (iný druh „črevnej kontroly“) tvárou v tvár. nadmerných, často protichodných informácií.
Osoby sídliace v inštitúciách majú prístup k rozširujúcemu sa vesmíru empiricky získaných poznatkov o najrôznejších javoch, napríklad o optimálnych modeloch vykládky lodí v najrušnejších prístavoch na svete v rôznych poveternostných podmienkach, o parametroch vernostných programov, ktoré generujú „lepkavého“ zákazníka modely odpovedí alebo výberu talentov, ktoré prinášajú najúspešnejšie a najrôznejšie pracovné skupiny.
Vedúci spoločnosti budú musieť pri používaní nástrojov AI rozlišovať. Musia posúdiť zdroj dátových tokov, ktoré majú pred sebou, overiť ich platnosť a spoľahlivosť, odhaliť menej než zrejmé vzorce v údajoch, preveriť zostávajúce „čo ifs“, ktoré prezentujú, a nakoniec urobiť závery a volania na úsudky, ktoré sú informovanejšie, odstupňované okolo kontextu, platné a užitočné, pretože ich vylepšujú inteligentné stroje. Chybné rozsudky založené na chybných alebo nesprávne interpretovaných údajoch by mohli byť ešte škodlivejšie ako neinformované chybné rozsudky kvôli ilúzii kvázi vedeckej autority vyplývajúcej z aury údajov.
Ako nástroj riadenia projektu môže AI predpísať optimálne pracovné postupy pre rôzne typy zamestnancov, ale nebude mať citlivosť premietať tieto potreby do variantov výberu jedného organizačného výsledku (napr. Spravodlivosť pri prideľovaní zamestnancov) nad iným (rodinné hodnoty) ). AI môže určiť najlepšie miesto pre novú reštauráciu alebo elektráreň, bude však obmedzené pri mapovaní politických a sociálnych sietí, ktoré je potrebné zapojiť, aby sa nový podnik stal životom.
Stroje tiež nemajú rozmar. Programy Adtech nahradili kupujúcich ľudských reklám, ale schopnosť vytvárať slovné hračky alebo navrhovať kampane, ktoré priťahujú naše srdcové šnúry, zostane vrodene ľudská, aspoň v dohľadnej budúcnosti.
Od absolventov MBA sa vyžaduje nová úroveň otázok a integračného myslenia. Ako vychovávatelia musíme podporovať vzdelávacie prístupy, ktoré rozvíjajú tieto zručnosti - učením starostlivého riadenia údajov a inferenciálnych zručností, vývojom pokročilých simulácií údajov a praktizovaním toho, ako testovať a spochybňovať zatiaľ neznáme.
Súbežne s rastom strojovej sily sa dôležitosť emočnej inteligencie alebo EQ vynára viac ako kedykoľvek predtým, aby sa zachovala ľudská prepojenosť organizácií a spoločenstiev. Aj keď sa očakáva, že stroje postúpia k čítaniu a interpretácii emócií, nebudú mať schopnosť inšpirovať nasledovníkov, múdrosť robiť etické úsudky ani zdatných nadviazať kontakty.
To je stále všetko na nás.
Judy D. Olian je dekankou UCLA Anderson School of Management.
