Peter Drucker era conștient de majoritatea lucrurilor, dar computerul nu era unul dintre ele. "Computerul ... este un mormânt", a afirmat guru-ul managementului într-un articol trimestrial McKinsey din 1967, numind dispozitivele care acum alimentează economia și viața noastră de zi cu zi "instrumentul cel mai prost pe care l-am avut vreodată."
Drucker abia a subestimat ritmul insondabil al schimbării tehnologiilor digitale și inteligenței artificiale (AI). AI se bazează pe puterea de calcul a rețelelor neuronale vaste, cernute prin seturi masive de date digitale sau „date mari”, pentru a obține rezultate analoge, adesea superioare celor produse de învățarea umană și luarea deciziilor. Cariere la fel de variate ca publicitate, servicii financiare, medicină, jurnalism, agricultură, apărare națională, științe ale mediului și arte creative sunt transformate de AI.
Algoritmii de calculator adună și analizează mii de puncte de date, sintetizează informațiile, identifică tiparele nedetectate anterior și creează rezultate semnificative - fie un tratament al bolii, un meci de față într-un oraș de milioane, o campanie de marketing, noi rute de transport, un program de recoltare a recoltelor, o știre generată de mașini, un poem, o pictură sau o strofă muzicală - mai repede decât un om poate turna o ceașcă de cafea.
Un studiu recent McKinsey sugerează că 45% din toate activitățile la locul de muncă pot fi automatizate prin implementarea AI. Aceasta include funcționari de fișiere ale căror locuri de muncă pot deveni automatizate la 80 la sută sau locuri de muncă ale CEO-urilor care pot fi automatizate cu 20 la sută, deoarece sistemele AI simplifică radical și vizează citirea rapoartelor, detectarea riscurilor sau recunoașterea modelului.
AI a fost una dintre acele tehnologii cu timp îndelungat, care încă nu a transformat întreaga noastră lume, dar o va face. Acum, când AI pare pregătită pentru timp, există și o consternare, chiar și în rândul tehnologilor, cu privire la puterea neobstrucționată pe care o pot avea mașinile asupra procesului decizional uman. Elon Musk a numit AI „cea mai mare amenințare existențială”, răspunzând avertismentului Bill Joy din 2000 în revista Wired că „viitorul nu are nevoie de noi.” De cealaltă parte, desigur, sunt entuziaști dornici de mașinile inteligente care să ne îmbunătățească viața și sănătatea planetei.
Sunt de partea CEO-ului Microsoft, Satya Nadella, care spune că ar trebui să ne pregătim pentru promisiunea unor mașini tot mai inteligente ca parteneri în procesul de luare a deciziilor umane, concentrându-ne pe rolul și limitările adecvate ale instrumentelor AI. Pentru educatorii de școli de afaceri ca mine, care cred că viitorul va avea într-adevăr nevoie de noi, puterea în expansiune a AI sau învățarea profundă reprezintă o provocare și o oportunitate: Cum pregătim studenții pentru următoarele decenii, astfel încât să îmbrățișeze puterea AI și să înțeleagă avantaje pentru management și leadership în viitor?
Ar fi o greșeală să forțezi fiecare absolvent de MBA să devină un om de știință de date. Provocarea școlilor de afaceri este de a actualiza programele noastre axate pe scară largă, oferind în același timp MBA-urilor noastre o mai mare familiaritate și un nivel de confort cu analiza datelor. Directorii generali de mâine vor avea nevoie de o mai bună înțelegere a ceea ce seturile de date din ce în ce mai abundente și complexe din cadrul organizațiilor pot răspunde și nu pot.
Sofisticarea și volumul de date pot fi în creștere, dar istoria oferă modele de relație adecvată a unui factor de decizie cu analiza datelor.
Ia D-Day. Generalul Dwight D. Eisenhower a căutat cât mai multe date pentru a-și informa decizia cu privire la momentul în care va ateriza sute de mii de forțe aliate pe plajele Normandiei în acea fatidică primăvară a sfârșitului anului 1944. După cum cartea Antony Beevor despre bătălie și alte relatări arată clar, Eisenhower a dorit în special date meteorologice fiabile, încă de pe vremea când prognoza meteo era încă de la început. Generalul l-a cultivat pe dr. James Stagg, meteorologul său șef și a devenit adept nu doar la analizarea rapoartelor lui Stagg, ci și la citirea propriului nivel de încredere al lui Stagg în orice raport.
Cu câteva luni înainte de decizia fatidică de „a se îmbarca în Marea Cruciadă”, Eisenhower a dezvoltat o apreciere acută pentru ceea ce prognozele meteorologice ar putea și nu au putut realiza. În cele din urmă, după cum știe istoria, Stagg l-a convins să amâne invazia până pe 6 iunie începând cu 5 iunie, când furtuna prevăzută a făcut ravagii pe Canalul Englez și când mulți alții au pus sub semnul întrebării apelul lui Stagg că va curăța curând.
Nimeni nu ar susține că Eisenhower ar fi trebuit să devină el însuși un meteorolog expert. Sarcina sa a fost să supravegheze și să coordoneze toate aspectele campaniei prin colectarea de informații pertinente și evaluarea calității și utilității respectivei informații pentru a crește probabilitatea invaziei de succes. Astăzi, datele mari și apariția AI extind informațiile disponibile pentru decidenții corporativi. Cu toate acestea, rolul unui CEO în raport cu datele răsună funcției absorbante și de judecată exercitate de generalul Eisenhower în citirea probabilităților în rapoartele meteo ale meteorologului său.
Este demn de remarcat faptul că astăzi, în mijlocul tuturor vorbirii despre complexitatea tehnologică și specializarea din toată America corporativă, un raport Deloitte pregătit pentru școala noastră a constatat că angajatorii care doresc să angajeze absolvenți MBA valorizează „abilitățile moi” ale potențialilor angajați. Ei doresc să angajeze persoane cu competență culturală și abilități de comunicare mai puternice, care pot lucra în colaborare în diverse echipe și să fie flexibili în adaptarea continuă la noile oportunități și circumstanțe de la locul de muncă și piață.
Nu este vorba doar de intoleranță pentru jalnicii din birou. Este vorba despre nevoia unui lider de a fi capabil să sintetizeze, să negocieze și să arbitreze între medii concurențiale și conflictuale, experți și date. Dacă a existat o dată când au fost plătiți liderilor corporativi pentru a efectua apeluri de „control intestinal” chiar și atunci când lipseau informații esențiale, directorii generali de astăzi vor trebui să facă din ce în ce mai mult apeluri de judecată dure și interpretative (un tip diferit de „control intestinal”). de informații excesive, adesea conflictuale.
Cei aflați în sediul conducător al instituțiilor au acces la un univers în expansiune de informații empirice derivate despre fenomene variate, cum ar fi modele optime pentru descărcarea navelor în cele mai aglomerate porturi ale lumii în diverse condiții meteorologice, parametri ai programelor de loialitate care generează cel mai „stickiest” client modele de răspuns sau de selecție de talente care oferă atât cele mai de succes, cât și mai diverse, grupuri de angajare.
Liderii corporativi vor trebui să fie discernanți în utilizarea instrumentelor AI. Aceștia trebuie să judece sursa fluxurilor de date înaintea lor, să constate validitatea și fiabilitatea acestora, să detecteze tipare mai puțin decât evidente în date, să sondeze „ceea ce este” pe care îl prezintă și, în final, să facă inferențe și apeluri de judecată mai informate, nuanțate. în jurul contextului, valabil și util, deoarece sunt îmbunătățite de mașinile inteligente. Hotărârile defectuoase bazate pe date defecte sau interpretate greșit ar putea fi chiar mai nocive decât judecățile defecte neinformate din cauza iluziei unei autorități cvasi-științifice rezultate din aura datelor.
Ca instrument de gestionare a proiectelor, AI ar putea prescrie rutine de lucru optime pentru diferite tipuri de angajați, dar nu va avea sensibilitatea de a transpune aceste nevoi în alegeri nuanțate ale unui rezultat organizațional (de exemplu, echitate în sarcinile angajaților) în raport cu altul (valori familiale ). AI ar putea identifica cea mai bună locație pentru un nou restaurant sau o centrală electrică, dar va fi limitată la cartografierea rețelelor politice și sociale care trebuie angajate pentru a aduce viața nouă.
Mașinile nu au de asemenea capricioase. Programele Adtech au înlocuit cumpărătorii de anunțuri umane, dar capacitatea de a crea campanii de perfecționare sau de a crea campanii care atrag atenția noastră va rămâne în mod uman, cel puțin pentru viitorul prevăzut.
Un nou nivel de întrebare și gândire integrativă este necesar în rândul absolvenților MBA. În calitate de educatori, trebuie să încurajăm abordări de învățare care dezvoltă aceste abilități - prin predarea de gestionare a informațiilor și a abilităților inerente a datelor, dezvoltând simulări avansate de date și exersând cum să sondăm și să întrebăm încă necunoscutul.
În paralel cu ascendența puterii mașinii, importanța inteligenței emoționale sau EQ-ul, are dimensiuni mai mari ca niciodată pentru a păstra conectivitatea umană a organizațiilor și a comunităților. În timp ce mașinile sunt așteptate să avanseze până la punctul de a citi și interpreta interpretarea emoțiilor, acestea nu vor avea capacitatea de a inspira adepții, înțelepciunea de a face judecăți etice sau de priceputul de a face conexiuni.
Asta e tot la noi.
Judy D. Olian este decanul UCLA Anderson School of Management.
